本文提出了一种大批量训练算法 AGVM (Adaptive Gradient Variance Modulator)，不仅可以适配于目标检测任务，同时也可以适配各类分割任务。AGVM 可以把目标检测的训练批量大小扩大到 1536，帮助研究人员四分钟训练 Faster R-CNN，3.5 小时把 COCO 刷到 62.2 mAP，均打破了目标检测训练速度的世界纪录。
我们分析和判定网络故障，如果有 10 设备，100 台设备，1000 台设备怎么办？一个个 ping 过去人都要疯掉了，这种情况在大型网络中我们有可能遇到，那怎么办呢？来听听海翎光电小编的一点看法吧！
NoXss是一个供web安全工程师批量检测xss隐患的脚本工具。其主要用于批量检测，比如甲方内部安全巡检，人工分析千万级的url资产是不现实的，NoXss使用多进程+协程的方式，支持高并发，可以出色的完成这一任务。NoXss从实用主义出发，小巧精致，不如其他扫描器拥有各式各样的高级功能（比如绕过waf、存储型xss等），深入挖掘xss这里首推XSStrike，但在批量检测方面，NoXss是一个不错的选择。
AI 科技评论：港中文最新论文研究表明目前的深度神经网络即使在人工标注的标准数据库中训练（例如 ImageNet），性能也会出现剧烈波动。这种情况在使用少批量数据更新神经网络的参数时更为严重。研究发现这是由于 BN（Batch Normalization）导致的。BN 是 Google 在 2015 年提出的归一化方法。至今已有 5000+次引用，在学术界和工业界均被广泛使用。港中文团队提出的 SN（Switchable Normalization）解决了 BN 的不足。SN 在 ImageNet 大规模图像识别数据集和 Microsoft COCO 大规模物体检测数据集的准确率，还超过了最近由 Facebook 何恺明等人提出的组归一化 GN（Group Normalization）。原论文请参考 arXiv:1806.10779 和代码 https://github.com/switchablenorms
AI科技评论按：近日，FAIR 研究工程师吴育昕和研究科学家何恺明联名著作的一篇论文 Group Normalization 提到了一种新的训练神经网络的方法。该方法称为群组归一化（Group Normalization），试图以群组方式实现快速训练神经网络，这种方法对于硬件的需求大大降低，并在实验中超过了传统的批量归一化方法。 批量归一化和群组归一化 批量归一化（Batch Normalization，以下简称 BN）是深度学习发展中的一项里程碑式技术，可让各种网络并行训练。但是，批量维度进行归一化会带来
作者｜YanYang Yu 原文｜http://yuyang041060120.github.io/2016/09/22/change-detection-and-batch-update/ 前言 在传统的WEB开发中，当与用户或服务器发生交互时，需要我们手动获取数据并更新DOM，这个过程是繁琐的、易错的。 特别是当页面功能过于复杂时，我们既要关注数据的变化，又要维护DOM的更新，这样写出来的代码是很难维护的。 新一代的框架或库，例如Angular、React、Vue等等让我们的关注点只在数据上，当数据更新
对比无监督学习最近显示出令人鼓舞的进展，例如在动量对比(MoCo)和SimCLR中。在这篇笔记中，我们通过在MoCo框架中实现SimCLR的两个设计改进来验证它们的有效性。通过对MoCo的简单修改，即使用MLP投影头和更多的数据增强，我们建立了比SimCLR更强的基线，并且不需要大量的训练。我们希望这将使最先进的无监督学习研究更容易获得。
选自arXiv 作者：吴育昕、何恺明 机器之心编译 自 Facebook 在 2017 年 6 月发布 1 小时训练 ImageNet 论文以来，很多研究者都在关注如何使用并行训练来提高深度学习的训练速度，其研究所使用的批尺寸也呈指数级上升。近日，FAIR 研究工程师吴育昕、研究科学家何恺明提出了组归一化（Group Normalization）方法，试图以小批尺寸实现快速神经网络训练，这种方法对于硬件的需求大大降低，并在实验中超过了传统的批归一化方法。 批归一化（Batch Norm/BN）是深度学习中非
优化神经网络方法千千万，批量归一化(Batch Normalization，BN)就是其中之一。
4月8日公开OpenSSL“心脏出血”这一致命漏洞细节后引起了全球互联网的安全“地震”，国内外一些大型互联网企业的相关V**、邮件服务、即时聊天、网络支付、电子商务、权限认证等服务器均受此影响，此外还波及到一些政府和高校网站服务器。 📷 图：全球某著名综合性门户商业网站存在OpenSSL“心脏出血”漏洞导致用户账号密码泄漏（现已修复） 虽然事后OpenSSL官方机构及各企业都已经发布相关补丁，但是安恒信息风暴中心发现该漏洞的“余震”仍在持续发酵，目前互联网上已经出现了多
平时自己偶然会根据需要写点小工具，但是一直没上传到我的Github上（其实是因为太懒），今天把一些自己平时使用比较频繁的一些小工具上传到我的Github上，有问题的可以反馈，有喜欢的可以给个Star，嘿嘿。
csv文件编码格式多种多样，批量处理时容易出现问题，今天偶然看到有人提问：如何处理PowerBI批量导入csv文件时，文件编码不一致的问题？因为我之前处理过单个csv文件编码检测的问题，初步认为是可以利用Python解决的，今天正好是周末，便研究了一下实现方法。目标是实现csv文件编码格式批量获取，并且按照编码格式在当前目录下创建子目录，最后将同一种编码格式的csv文件移动至对应的子目录下，最终效果如下图：
Tensorflow和Caffe等深度学习中，监督学习的数据标注是一件非常繁琐和耗时的工作，目前大多数公司都采用外包给标注公司进行处理，或者购买现有的数据集，使得进行深度学习研究的成本异常高。本文介绍一种以人工智能解决数据标注的思路和方法。
根据 USB 规范，设备端点是 USB 设备中一个独特的可寻址部分，它作为主机和设备间通信流的信息源或库。USB 枚举和配置一节介绍了设备向默认地址做出响应的步骤。枚举过程中，该事件在主机读取端点描述符等其他描述符信息之前发生。在该过程中，需要使用一套专用的端点用于与设备进行通信。这些专用的端点（统称为控制端点或端点 0）被定义为端点 0 IN 和端点 0 OUT。虽然端点 0 IN 和端点 0 OUT 是两个不同的端点，但对开发者来说，它们的构建和运行方式是一样的。每一个 USB 设备都需要支持端点 0。因此，该端点不需要使用独立的描述符。 除了端点 0 外，特定设备所支持的端点数量将由各自的设计要求决定。简单的设计（如鼠标）可能仅要一个 IN 端点。复杂的设计可能需要多个数据端点。USB 规范对高速和全速设备的端点数量进行了限制，即每个方向最多使用 16 个端点（16 个 IN、16 个 OUT，总共为 32 个），其中不包含控制端点 0 IN 和 0 OUT 在内。低速设备仅能使用两个端点。USB 类设备可对端点数量设定更严格的限制。例如，低速人机界面设备（HID）设计的端点可能不超过两个 — 通常有一个 IN 端点和一个 OUT 端点。数据端点本身具有双向特性。只有对它们进行配置后才支持单向传输（具有单向特性）。例如，端点 1 可作为 IN 或 OUT 端点使用。设备的描述符将正式使其成为一个 IN 端点。 各端点使用循环冗余校验（CRC）来检测传输中发生的错误。CRC 是一个用于检测错误的计算值。USB 规范中对实际的计算公式进行了解释，这些计算由 USB 硬件进行，这样可确保能够发出正确的响应。数据操作的接收方对数据进行 CRC 检查。如果两者匹配，那么接收方将发出一个 ACK。如果两者匹配失败，便不会发出任何握手数据包。在这种情况下，发送方将重新发送数据。 USB 规范定义了四种端点，并根据类型以及所支持的设备速度限制了数据包的尺寸。根据设计要求，开发者使用端点描述符指出端点类型以及数据包最大尺寸。四种端点和各自的特性如下：
App Cleaner & Uninstaller 是一款 Mac 平台上的应用程序卸载工具，可以帮助用户完全删除 Mac 电脑上的应用程序及其相关文件。以下是该软件的主要特点：
前言：在一次测试中，偶遇了天融信的防火墙，弱口令测试未果，并且天融信的防火墙一般错误五次后会会锁定登录，所以也不能爆破弱口令，那么现实中这种系统还是很多的，本篇文章介绍一下利用fofa爬取全网相同系统服务器，然后批量检测默认用户名密码的脚本的编写，本篇就以天融信的防火墙弱口令为例。
文中提及的部分技术、工具可能带有一定攻击性，仅供安全学习和教学用途，禁止非法使用！ 软件介绍 本软件是一款为白帽子提供网站安全检测的软件，软件完全免费,您可以使用本软件对站点进行分析，从侧面来帮助您获
永恒之蓝是指2017年4月14日晚，黑客团体Shadow Brokers（影子经纪人）公布一大批网络攻击工具，其中包含“永恒之蓝”工具，“永恒之蓝”利用Windows系统的SMB漏洞可以获取系统最高权限。5月12日，不法分子通过改造“永恒之蓝”制作了wannacry勒索病毒，英国、俄罗斯、整个欧洲以及中国国内多个高校校内网、大型企业内网和政府机构专网中招，被勒索支付高额赎金才能解密恢复文件。
Shell脚本,就是利用Shell的命令解释的功能，对一个纯文本的文件进行解析，然后执行这些功能，也可以说Shell脚本就是一系列命令的集合。
加法神经网络 (AdderNets) 在仅使用加法运算的图像分类方面表现出令人印象深刻的性能，这比使用乘法构建的传统卷积神经网络更节能。
在传统的WEB开发中，当与用户或服务器发生交互时，需要我们手动获取数据并更新DOM，这个过程是繁琐的、易错的。 特别是当页面功能过于复杂时，我们既要关注数据的变化，又要维护DOM的更新，这样写出来的代码是很难维护的。 新一代的框架或库，例如Angular、React、Vue等等让我们的关注点只在数据上，当数据更新时，这些框架/库会帮我们更新DOM。 那么这里就有两个很重要的问题了：当数据变化时，这些框架/库是如何感知到的？当我们连续更新数据时，这些框架/库如何避免连续更新DOM，而是进行批量更新？ 带着这两个问题，我将简要分析一下React、Angular1、Angular2及Vue的实现机制。
本文作者：IMWeb 吴浩麟 原文出处：IMWeb社区 未经同意，禁止转载 前言 在传统的WEB开发中，当与用户或服务器发生交互时，需要我们手动获取数据并更新DOM，这个过程是繁琐的、易错的
近期，红帽官网已发布Linux内核TCP SACK机制存在三个相关的安全漏洞，其最严重的安全漏洞会被远程攻击者利用在运行受影响软件的系统上触发一个内核崩溃，从而影响到系统的可用性。
新增：刚爆出的 ThinkPHP 3.x 日志包含RCE，getshell，命令执行
接到某单位通知让查找中国具有SYNful Knock后门的CISCO路由器，按照曼迪安特分析的报告称中国已经发现3台具有SYNful Knock后门的路由器，如何快速从全国3亿IP地址中快速查找出3个IP地址难度还是十分的大啊，而我经过查找发现中国已经有4个IP被植入了后门，现将检测过程分享给大家。 一、获取IP地址 为保证中国IP的全面性，从apnic重新获取亚洲区域所分配到的IP，过滤出CN的IP，结果如下。apnic文件中每行为一个IP地址段，以"|"作为分隔，第四个字段为IP起始地址，第五个字
一个网友反馈批量在腾讯云购买的服务器10台部分连接失败！！这里连接失败特指使用服务器秘钥的方式登录失败。我这边也模拟用户的场景复测了一下一次性购买20台服务器，大概思路：
顶象防御云业务安全情报BSL-2022-a3c11号显示，某短视频平台部分Up主在中秋节平台活动期间借助黑灰产工具分设备牧场、代理IP、黑卡、自动化程序等进行批量刷票，严重影响其他用户参与的积极性，给平台的带来大额的资产损失和大量虚假用户，不仅严重破坏了平台生态，而且使得刷票风气盛行，平台活动公平性被质疑，信誉受损。
上篇博文探究了一下多进程是否能够对YOLOv5模型推理起到加速作用，本篇主要来研究一下如果将图片批量送入网络中进行检测，是否能对网络的推理起到加速作用。
由于还没有找到一款比较适合批量检测sql注入点的工具（proxy+sqlmapapi的方式批量检测之类的批量sql注入点检测），我的目光就转向了sqlmap。虽然sqlmap没有支持伪静态注入点的测试(需要手动添加注入标记)，由于是python写的，可以快速方便的进行二次开发。
此工具专用于联想产品的检测工具，内容很全面，也很实用。如解决电脑无法连接网络或电脑卡慢等常见疑难杂症。
由于业务需要开发了微信域名检测，运营小伙伴反应链接多了，一个一个检测很麻烦！作为一名程序猿熊熊燃气，批量检测比单个检测更方便，则技术层面也更有难度，开发过程中判断循环太烧脑，时间原因就用html编程写，分享给大家！
0×01 前言 SQL注入，这个类型的漏洞我真的学了好久好久好久好久，即是我刚刚开始接触安全就学习的第一种漏洞，也是一个迄今为止还在学习的漏洞类型，只能说，感觉自己还是有很多还是不会的。从一开始的手工一个网站一个网站去测，到之后的用google hacking的方法去找可疑链接，再到后面用sqlmap批量检测。也是经历了至少半年的时间。今天才写了个调用sqlmapapi的脚本，想跟大家分享一些走过的坑和思路。 0×02 SQL注入批量测试的几种方法 本文的目的在于通过看别人的代码来学习
问题一:原本有10亿个号码，现在又来了10万个号码，要快速准确判断这10万个号码是否在10亿个号码库中？
在平时工作中有遇到端口检测，查看服务端特定端口是否对外开放，常用nmap，tcping，telnet等，同时也可以利用站长工具等web扫描端口等。
IIS7远程桌面连接工具是用来批量桌面远程连接的工具，对于拥有多个windows服务器 和 vps的朋友来说这个程序的确能帮助解决很多问题，轻松方便，能很好的提高你的工作效率。下面我们来看看要怎么使用IIS7远程桌面连接工具。
这里有个输入域名的地方（就是你想拿哪个站点的网址）我们点批量扫描注入点，导入前面扫描的站点，然后批量查询
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 有关 batch size 的设置范围，其实不必那么拘谨。 我们知道，batch size 决定了深度学习训练过程中，完成每个 epoch 所需的时间和每次迭代（iteration）之间梯度的平滑程度。batch size 越大，训练速度则越快，内存占用更大，但收敛变慢。 又有一些理论说，GPU 对 2 的幂次的 batch 可以发挥
CMS（Content Management System，内容管理系统），又称整站系统或文章系统，用于网站内容管理。用户只需下载对应的CMS软件包，部署、搭建后就可以直接使用CMS。各CMS具有独特的结构命名规则和特定的文件内容。
现在这段时间是全员 hw 时期，刚好前几天也有幸参与了某个地方的 hw 行动，作为攻击方，这里就简单总结一下最近挖洞的思路吧。因为可能怕涉及到敏感的东西，这里就有的地方不会细说了。
最近打算系统学习和整理机器学习方面的知识，会将之前看的 Andrew Ng 在 course 课程笔记以及最近看的书籍《hands-on-ml-with-sklearn-and-tf》结合起来，简单总结下机器学习的常用算法，由于数学功底有限，所以可能不会也暂时不能过多深入公式和算法原理，所以就做成一个入门系列吧。
第十一期 | 你抢不到的优惠券，背后“元凶”竟是垃圾注册？顶象防御云业务安全情报中心发现，某电商平台注册场景出现大批量异常注册。黑产通过批量注册获得大量平台账号，为其后续在电商平台大促期间开展批量抢券、秒杀、刷单等行为进行账号储备。顶象防御云业务安全情报中心BSL-2022-a3c22号显示，黑产通过非法手段窃取、购买公民个人信息及手机黑卡等，并采用作弊设备模拟设备指纹高频切换IP等方式，对电商平台发起大批量的注册攻击，从而获得大量平台账号，以用于后续在平台大促期间进行一系列的薅羊毛行为，不仅使普通顾客因此失去了获得优惠的机会，而且给平台带来了大额的资产损失和大量的无价值的虚假用户。电商平台为何会被黑灰产盯上？电商平台的每一次大促都是黑灰产“捞金”的最佳时机。近几年，各大电商平台为了拉拢客户尤其是新客户，开展了一系列营销活动：新人折扣券，满减优惠券，拉新返现、砍价助力等等，花费的营销成本高达数亿元。以双十一为例。不久前，顶象在业务安全大讲堂系列直播课《双十一电商行业业务安全解析》中就具体提到双十一电商平台的业务安全风险。就双十一促销活动，电商平台们营销周期从10月中下旬就会开始相应的营销投入。整个双11电商大促活动会持续将近一个月，这也给了互联网黑灰产充分的时间去针对各个电商平台的活动规则和活动流程做深入研究，为后续的营销欺诈活动做好充分准备。此外，在营销玩法方面，都呈现出了优惠力度加码，玩法多元化的趋势。比如天猫聚焦高质量发展，构建“低碳双11”，首次设立绿色会场，发放1亿元绿色购物券；关注银发群体，上线淘宝长辈版，设置首个长辈会场；京东则设立了首个“不熬夜”的双11，提升消费者体验；升级多种价格保护政策及放心换服务，保障消费者权益；出台绿色低碳、扶贫助农计划等。营销投入的加大意味着黑灰产有更大的动力去进行攻击，因为一旦成功，收益更大。而丰富的营销手段则意味着黑灰产有更多的途径、更多的场景实现攻击，因为一条攻击路径走不通，便可以选择另一条攻击路径。且新的营销手段往往会因为防控经验不成熟，更容易出现业务规则的漏洞，成为黑灰产攻击的突破口。也正是各平台之间的相互竞争，导致这种营销活动愈演愈烈，继而催生了垃圾注册这个行业，并与黄牛、羊毛党、打码平台等团伙形成了完整的产业链。上游：卡商与接码平台所谓垃圾注册就是通过购买大量手机号和用户个人信息，在了解平台的规则后，借助作弊设备（如：代理IP、群控软件等）自动化的进行批量注册。在整个互联网黑色产业链中，批量注册处在产业的中上游位置。其主要目的是为下游进行一些列黑产活动提供账号。因此，批量注册的账号被视为滋生助长网络犯罪的核心利益链条之一。同时，批量注册的账号多数利用不记名的网络黑卡进行注册，为相关的账号使用者提供了便捷的真实身份隐蔽及账号控制主体溯源规避的功能，亦成为了网络诈骗、赌博等相关犯罪所必须的工具。上游为信息和技术的支持方，即为批量注册提供大量身份信息或资料及其所需的技术支持，卡商和接码平台便处于上游位置。中游为账号获取方即号商，即行为人通过从卡商和接码平台处获取的手机号与验证码，使用自动访问平台注册程序的软件或程序，获得大量注册平台账号。下游为账号使用方，行为人通常向号商购买账号，以供网络刷单炒信、发布违禁信息、进行网络攻击等多种用途。顶象防御云业务安全情报中心监测到，其上游端的卡商手握数以万计的电话卡，其黑卡的主要来源有：实名卡、物联网卡、海外卡以及虚拟卡。实名卡：实名卡主要是通过拖库撞库、木马、钓鱼等方式从网上收集大量身份信息，并通过黑卡运营商批量验证得到的。境外手机卡：黑卡运营商直接从海外购得的手机卡，这些卡无需实名认证，花费低，切合黑产利益。物联网卡：运营商基于物联网公共服务网络，面向物联网用户提供的移动通信接入业务。三大运营商采用各自物联网专用号段，通过专用网元设备支持包括短信、无线数据及语音等基础通信服务，提供用户自主的通信连接管理和终端管理等智能连接服务。虚拟卡：由虚拟运营商提供的电话卡。虚拟运营商与传统三大运营商在某项或业务上达成合作关系。他们就像是代理商，从移动、联通、电信三大基础运营商那里承包一部分通讯网络的使用权，然后通过自己的计费系统、客服号、营销和管理体系把通信服务卖给消费者。像我们常能看到的170开头的号码，多为虚拟号码。卡商获取黑卡的主要渠道大致分为两个来源：一是从运营商“内鬼”处拿卡。运营商的工作人员每个月都有开卡任务，通过平分利益，运营商“内鬼”月均给卡商供卡上千张，二者达成默契合作，形成“双赢”。二是通过找中介进村“拉人头”。当卡商有需求时，一些所谓的地推团队就会集体“下乡进村”，打着三大运营商的名号，搞免费办手机卡送礼的活动，以50到60元的成本获得一张可以正常使用的实名手机卡。中游：利用多种作弊手段养号卡商在获取到黑卡后，下一步就是要利用作弊手段进行养号。其作弊工具主要有三种：猫池猫池是一种可同时支持多张手机卡的设备，根据机
对于中小型企业而言，进行主机和应用的管理是比较麻烦的，应用部署往往需要直接连接服务器，再进行手动的环境配置、代码拉取、应用构建和部署发布等工作，容易出错，且耗时费力。一个好的自动化运维平台，往往能大大节省人力物力，提高开发部署效率。Spug，正是一个面向中小型企业设计的轻量级自动化运维平台。
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在PC的cmd上，for /L %D in (1,1,255) do ping 10.168.1.%D
本篇文章中所涉及过程并不是很复杂，主要记录在挖掘SRC时，关于Druid未授权访问的实战利用。
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