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Ghost后,PTDD数据恢复图解教程

按照我的理解,硬盘就象学校的一个班级,分区表就象座位表,而数据就象坐在不同位置的学生。Ghost可能导致座位表(分区表)丢失或损坏,但班里的学生(数据)都还在那坐着。...换句话说,Ghost只是把分区表弄丢了,数据并没有丢。Ghost后,最重要的事情是,保护数据现场——切勿写入新的数据,切勿轻易尝试恢复数据。   5)很多时候,我们Ghost但当时并未察觉。...7)Ghost后,PTDD数据恢复图解教程如下: ? Ghost后,PTDD数据恢复图解教程:PTDD V3.5程序启动界面 ?...Ghost后,PTDD数据恢复图解教程:已经扫描到两个200多G的分区,看卷标,应该是原来的分区 ?...Ghost后,PTDD数据恢复图解教程:分区表重建完成 ? Ghost后,PTDD数据恢复图解教程:随便选中一个分区,点右键“浏览根目录” ? 已经能够看到分区的根目录,问了一下,客户笑了 ? 。

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    利用pytorch实现Fooling Images(添加特定噪声到原始图像,使神经网络识别)

    这些分析中可以得到深度学习网络通过反向传播学习到的数据拥有非直接的特性,还有一些固有的盲点,这些数据的结构与数据的分布有着隐秘的关系。...Fooling Images fooling images,顾名思义,就是指一张图片,虽然上面通过肉眼看到的是松鼠(举个例子),但是因为这张图片加了一些特定的噪声,所以神经网络会将它识别为其他物体。...# 通过对目标分类的梯度更新直到该图像被模型分为target_y # When computing an update step, first normalize the gradient...可以看出,hay图像被识别为stinggray,而这两个图片的区别通过放大可以观察出random噪声。

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    上线改视图,修数据修了好几天

    我们就开始对元旦3天的数据,先让对方把元旦第一天31号的数据查出来,我们挨条对,发现数据还是对得上一些;但我们这边查出来其实是55条,后来才发现,下游那个31条,是加了过滤条件的,不加where的话,实质上确实有...然后我说了下目前进度: 29/30号的分支机构人员的考勤数据,到了下游了,下游那边要晚上定时同步过去,明天早上就能看到修复后的考勤状态数据。...这个表,也是另一个系统利用数仓同步给我们的,这个表,在2023年1月1号,做了变更,比如,字段a,本来存的数据是中文名字,过了1月1日后,存的数据变成了英文名。...导致我们在1月3号,利用这个表跑出来的历史数据(29和30日)又不对了,用这个数据给了下游后,下游的分析程序处理不了,导致总部人员的29/30号的考勤状态依然不正确。...于是,这天就变成了下游想办法来基于我们错误的数据来做处理(因为我们已经没办法拿到正确数据了,那个依赖的表已经完全变了),又是精彩的一天。

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    利用分类样本来防御对抗样本

    在正确分类和分类数据上加不加扰动所带来的鲁棒性的差异 如上图所示,我们只看最后的结果,即训练100轮次之后,单独对分类样本集合进行扰动的鲁棒性(橘色线)要优于单独对正确分类样本进行扰动(绿色线)。...基于这个有意思的观察,文章对分类样本在对抗训练中产生的影响进行了探究。...不同的对抗样本产生方式下分类样本集合对于整体鲁棒性的影响 接下来,作者在loss上添加了一个KL散度的正则化项,发现添加之后可以显著提升对抗鲁棒性(相比较于传统的交叉熵误差[CE, Cross Entropy...在loss上添加KL散度进而提升鲁棒性,是由Stephan Zheng在2016的一篇名为Improving the Robustness of Deep Neural Networks via Stability...KL项的影响 如上图所示,加上KL项会提升鲁棒性(这已经被先前的工作确认过了),权重项会进一步提升鲁棒性(对分类样本加大KL项的权重) 对于KL散度中的动态权重项没给出一个对比,即KL(1-p)和只用分类样本的

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    【投资中的那些坑】自利性偏

    这是凌帅《投资中的那些坑》中“第一部分:思维偏”的第3篇。 ? 自利性偏,就是对自己的成功进行性格和能力归因,而对自己的失败进行情境归因。...自利性偏在生活中非常普遍。...自利性偏也有好处,会保护投资的投资自信心。 投资的自信在投资中是非常重要的,特别是对投资新手,踩坑交学费受打击是难免的。如果投资者的自信心跨掉了,那他的结果基本就是割肉离场了,就没有投资什么事了。...同时,明白了自利性偏,我们就更要心存善念,更加包容。当发现别人做了对自己不利的事,先不要做人性的终审判决,他可能只是“自利偏”了一下而已,对你没有敌意,提醒一下就好了。 这就是学习使人完善的例子。...知识学习是不可逆的,当你知道了自利性偏,你就再也回不到不知道的状态了。

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    html js 数组添加,js数组添加数据

    我们在学习python的过程中,会对列表、字符串添加数据。在Javascript中,我们也会对数组添加数据。在不同的位置添加数据有着不同的方法。...本文介绍js数组添加数据的三种方法:1、结尾添加push()方法;2、头部添加unshift() 方法;3、向/从数组指定位置添加/删除项目,然后返回被删除的项目splice() 方法。...可添加多个元素。 3、返回值 把指定的值添加到数组后的新长度。...的值,在索引为1的值前插入tony alert(arr.splice(1,0,’tony’)) //返回值为空 alert(arr) // smile,tony,2,3,marie 以上就是js数组添加数据的四种方法...,大家可以根据在不同的位置添加数据选择不同的方法哦~ 发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/130311.html原文链接:https://javaforall.cn

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    表型相关系数与标准

    一个同学发信给我: “请问我想计算几个表型数据的相关系数和标准,如何用R语言操作?” 我回答:“R中默认的函数有cor计算相关系数,标准的话估计要用重抽样去操作?...,但是很少有人会计算标准这个数值。” 于是,该同学发过来一个截图: ? 上三角为表型相关系数,下三角为表型相关系数的标准。...统计学范畴的相关系数计算方法: 首先我们生成两个数据: > set.seed(123) > x=rnorm(1000) > y= 0.3*x + rnorm(1000) > dat=cbind(x,...186 483 258 6 106 Sire_1 0 1 5 177 469 267 这里,将Sire作为随机因子,分析y1,y3两个性状的遗传相关和表型相关,以及他们的标准。...interval: -0.52373856 -0.08345172 sample estimates: cor -0.3208209 可以看到结果偏高,所以注意,如果你是分析的育种数据

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    PHP批量添加数据

    php // 连接数据库 header('content-type:text/html;charset=utf-8'); define('DB_HOST','127.0.0.1'); define('DB_USER...DB_NAME, DB_PORT); $sqli->query( "SET NAMES ".DB_CHAR ); ini_set("max_execution_time", "30"); /** * 批量添加...方法1 * 使用insert into循环遍历添加 */ for ( i = 0; i<2000000; sql = "INSERT INTO test_md5(`data`,`mda5_data...sqli->query( } /** * 批量<em>添加</em> 方法2 * 使用事务提交,批量插入<em>数据</em>库(每隔10W条提交下) */ $sqli->query( 'start transaction' );...max_allowed_packet = 1G 最后总结下,在插入大批量<em>数据</em>时, 第一种方法无疑是最差劲的, 第二种方法在实际应用中就比较广泛, 第三种方法在插入测试<em>数据</em>或者其他低要求时比较合适

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    硬盘分区后怎么数据恢复?

    硬盘分区后怎么恢复?这是一件发生在我身上的真实事件。因为我的U盘爆满了,需要进行清理,却由于手滑,将操作对象选择为Mac笔记本内置的硬盘,导致意外删除了所有分区。硬盘分区后怎么恢复数据?...以下是我的经验之谈,如果你遇到了类似情况,也可以参照这种数据恢复方法,尝试找回丢失的数据。 图片 硬盘分区后怎么恢复数据?...勾选需要恢复的数据 选择完成数据后,点击【恢复】,软件就会自动完成对磁盘分区中数据内容的修复了。...硬盘分区后怎么恢复数据?以上就是硬盘分区后怎么恢复的方法,希望对您有所帮助。...小编可不想看到大家遭遇硬盘分区数据丢失的问题,如果不幸遇到了,可别往里面写入新信息哦,否则数据被覆盖了,我们也没法帮到完整恢复了。

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