DNN在搜索场景中的应用潜力，也许会比你想象的更大。 --《阿里技术》 1.背 景 搜索排序的特征在于大量的使用了LR，GBDT，SVM等模型及其变种。主要在特征工程，建模的场景，目标采样等方面做了很细致的工作。但这些模型的瓶颈也非常的明显，尽管现在PS版本LR可以支持到50亿特征规模，400亿的样本，但这看起来依然是不太够的，现在上亿的item数据，如果直接使用id特征的话，和任意特征进行组合后，都会超出LR模型的极限规模，对于GBDT，SVM等模型的能力则更弱，而我们一直在思考怎么可以突破这种模型的限制
欠完备自动编码；正则自动编码；表示能力、容量；随机编码；降噪自动编码；使用AE学习流形；收缩自动编码。
基于扩散和基于分数的生成模型最近在合成逼真的高分辨率图像方面取得了成功,相比 GAN 取得了更好的结果。这两种模型紧密相关，优化的是相似的目标。而本文考虑的是 DPMs 是否能够成为一个良好的表示学习器.具体而言，本文试图提取一个包含高层语义且允许近乎精确重构图像的有意义且可解码的表示。本文的探索重点是扩散模型，但这些贡献也适用于基于分数的模型。
这篇论文被发布在 arxiv 上，主要讲了一种不需要训练就能探索句子分类的随机编码器。论文的主要介绍如下：
在可变数据软件中，批量生成可变内容是一种不可缺少而且是非常专业的一项功能，但是在很多不太了解可变内容批量打印的用户，可能会不太理解其制作原理或者生成效果，下面我们就几个常用的批量生成可变内容的方法来为大家演示一下：
https://github.com/DmitryUlyanov/deep-image-prior
Transformer 自 2017 年推出以来，其架构就开始在 NLP 领域占据主导地位。Transformer 应用的唯一限制之一，即 Transformer 关键组件的巨大计算开销–一种自注意力机制，这种机制可以根据序列长度以二次复杂度进行扩展。
“变分自动编码器”(Variational Autoencoders，缩写:VAE)的概念来自Diederik P Kingma和Max Welling的论文《Auto-Encoding Variational Bayes》。现在有了很广泛的应用，应用范围已经远远超出了当时论文的设想。不过看起来似乎，国内还没有见到什么相关产品出现。
在转成字符串然后解码多次 base64 之后出现了一串不知道啥意思的字符串 tabupJievas8Knoj
本文首先介绍嵌入技术，引出Hash Trick；其次分析就Hash冲突给出理论和实验证明，给出一个减少冲突的方案；接着就具体的场景给出减少特征Hash冲突或者在有限的参数空间内尽可能地表示高维特征的技巧；最后给出简单结论。
本文为以前做的项目总结，由于相关支付 SDK 迭代，原文已经不满足需求，故作如下更新，供大家参考，另外增加常见问题总结。
AI在确保正确的数据安全性方面获得了很多突出和认同。该理论使机器能够执行类似人类的任务，从而形成帮助数据安全的关键基础设施。基于人工智能的网络安全产品已被证明可加速事件检测，事件响应，识别风险因素并创建态势感知。基于人工智能的设备肯定会很快接管下一级别的网络安全流程，因为它们可以为整个流程增加更多的效率和价值。
生成对抗网络（GAN）通过两个无监督神经网络学习建模数据分布，这两个神经网络互相拉锯，每一个都试图最小化对方试图最大化的目标函数。最近 LSTM 之父 Jürgen Schmidhuber 在一篇综述论文中，将 GAN 这一博弈策略与应用无监督极小极大博弈的早期神经网络关联起来。而这篇论文中提到的早期神经网络 Adversarial Curiosity、PM 模型均出自 Jürgen Schmidhuber。
文本分类或者说文本打标是一个非常非常非常常见的任务，尤其是做内容的公司，当然做商品的公司也是需要的，如何能够快速准确的实现一个文本多分类任务，今天就把这个项目分享一下。
补充知识：python之cur.fetchall与cur.fetchone提取数据并统计处理
【导读】你一定记得非常热门的加州大学伯克利分校在CVPR2017上提出的图片翻译 pix2pix，它使用GAN方法可以将白马“转化”为斑马，可以把积木“转化”为建筑，可以把线条“转化”为猫咪、鞋子、挎包，可以把白天转化为黑夜。而最近伯克利AI研究实验室与Adobe公司朱俊彦等人提出新的BicycleGAN，解决pix2pix生成图像模式单一的问题，比如BicycleGAN可以跟你给出的一张鞋的草图在保持确定的前提下，生成出各式各样不同纹理风格的图像。 朱俊彦同时也是pix2pix的第二作者。 ▌视频 --
深度学习算法(第30期)----降噪自编码器和稀疏自编码器及其实现 今天我们一起学一下变分自编码器及其实现方面的知识。
又到了 Weekend Eve，大家应该都出去玩了吧？看到今天的标题还敢点进来看的人，禅师敬你是个肥宅。肥宅永远快乐。
机器之心报道 作者：杜伟、小舟 在本文中，来自加州大学河滨分校机械工程系的研究者通过应用光学漩涡证明了混合计算机视觉系统的可行性。该研究为光子学在构建通用的小脑混合神经网络和开发用于大数据分析的实时硬件方面的作用提供了新见解。 从医学诊断到自动驾驶再到人脸识别，图像分析在现代技术中无处不在。使用深度学习卷积神经网络的计算机彻底改变了计算机视觉。但卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）通过从预训练数据中学习来对图像进行分类，然而这些数据通常会记住或发展某些偏见。此外，
php中使用assert，eval执行，asp中使用eval，在jsp使用的是Java类加载（classLoader）,同时会带有base64编码解码等样式
Lucene是一款高性能的、可扩展的信息检索（IR）工具库。信息检索是指文档搜索、文档内信息搜索或者文档相关的元数据搜索等操作。
A Review of Change of Variable Formulas for Generative Modeling
一、用自己的语言描述get、post、Accept、Referer、User-Agent、host、cookie、X_Forwarded_for、Location各请求头的含义 1. GET http请求方法，从浏览器获取一个资源 2. POST 提交数据、账号密码等，加密传输 3. Accept 支持的语言程序、接收的文件类型等等.... 4. Referer 起过渡作用，从一个页面转到另一个页面 5. User-Agent 显示浏览器的指纹信息 6. host 主机 7. cookie 记录并保存你去过
在这篇文章中，我描述了JavaScript中常见的6种不良编码习惯。重要的是，本文还给出一些可行的建议，如何的摆脱这些坏习惯。
在这篇文章中，我描述了JavaScript中常见的5种不良编码习惯。重要的是，本文会给出一些可行的建议，如何的摆脱摆脱这些习惯。
这篇文章搜集整理自@Junehck师傅的Github，记录了他在实战中遇到的各种WAF拦截SQL注入的场景和绕过姿势，文章并不是完整的，仅记录了Bypass部分。
去年到现在就一直有人希望我出一篇关于waf绕过的文章，我觉得这种老生常谈的话题也没什么可写的。
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部分视图是普通的视图文件(.cshtml)，可以嵌入到另外的视图文件里，这意味这相同的视图文件能被使用在多个地方并且减少代码重复，如果在我们应用程序中有重复的视图，我们可以将这个视图作为部分视图，在别的视图中加载这个文件，这种方式可以阻止代码重复
19年驻场于某金融单位。参加19年9月、11月两次攻防演练，负责攻防演练组织、技术支持和复盘。期间，多个攻击队伍使用冰蝎 webshell ，防守方监测时确实各 IDS 确实报出 webshell 连接，但无法看到请求和返回详情。现市场已存在可解密冰蝎密文的IDS，由于我所在部门，三家厂商的安全设备均不可判断为冰蝎 webshell 和解密冰蝎，于是客户要求想办法做密文解密。下载pcap包截图如下：
6月7日凌晨，苹果举行了2022年的WWDC全球开发者大会，在iOS16-Beta开发者预览版中，Safari已支持WebXR标准api。早在2018年，Chrome79 和 Firefox Reality 就已支持 WebXR 标准，而苹果可能是出于对自家 App Store 的保护，迟迟未跟进，被业内人士指责"拖累WebXR技术发展的最大障碍"。
项目中要用到支付功能，需要支付宝支付、支付宝网页支付、微信支付、银联支付、Apple_pay，所以打算总结一下，方便以后的查阅，也方便大家， 用到的地方避免再次被坑。 今天我们就主要介绍一下微信支付，其他支付也写了对应教程，并且给出了连接。
("1 AND '1'='1") '1 AND%EF%BC%871%EF%BC%87=%EF%BC%871'
爬虫和反爬虫是一条很长的路，遇到过js加密，flash加密、重点信息生成图片、css图片定位、请求头.....等手段；今天我们来聊一聊字体； 那是一个偶然我遇到了这个网站，把价格信息全加密了；浏览器展示：
2.基于时间的盲注，即不能根据页面返回内容判断任何信息，用条件语句查看时间延迟语句是否执行（也就是根据页面返回时间是否增加）来判断
Kestrel介绍 在Asp.Net Core中，我们的web application 其实是运行在Kestrel服务上，它是一个基于libuv开源的跨平台可运行 Asp.Net Core 的web服务器。 在开发阶段，我们可以直接使用Kestrel服务器用来测试，也可以使用IISExpress。在使用IISExpress其实也需要启动一个Kestrel服务器，通过IISExpress反向代理请求到Kestrel，很多时候我更喜欢使用Kestrel，因为可以实时看到log。 配置端口 在Socket开发中，
文章之前：其实做爬虫并不难，但难的是一些反爬，每个爬虫师都有要与反爬师做斗争，所以很多时候，爬虫易学难精就是这个缘故，你不知道那天工程师又弄出一种新的反爬策略，无止无尽的斗争让人身心交瘁.
自编码器是能够在无监督的情况下学习输入数据的有效表示（叫做编码）的人工神经网络（即，训练集是未标记）。这些编码通常具有比输入数据低得多的维度，使得自编码器对降维有用（参见第 8 章）。更重要的是，自编码器可以作为强大的特征检测器，它们可以用于无监督的深度神经网络预训练（正如我们在第 11 章中讨论过的）。最后，他们能够随机生成与训练数据非常相似的新数据；这被称为生成模型。例如，您可以在脸部图片上训练自编码器，然后可以生成新脸部。
第15章 自编码器 来源：ApacheCN《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》翻译项目 译者：@akonwang 校对：@飞龙 自编码器是能够在无监督的情况下学习输入数据（叫做编码）的人工神经网络（即，训练集是未标记）。这些编码通常具有比输入数据低得多的维度，使得自编码器对降维有用（参见第 8 章）。更重要的是，自编码器可以作为强大的特征检测器，它们可以用于无监督的深度神经网络预训练（正如我们在第 11 章中讨论过的）。最后，他们能够随机生成与训练数据非常相似的新数据；这
如果你使用 JavaScript 的 fetch 函数发送 HTTP 请求，而观察到发送了两次请求，可能有几个常见的原因：
摘要：本篇主要分享腾讯开源的文本分类项目NeuralClassifier。虽然实际项目中使用BERT进行文本分类，但是在不同的场景下我们可能还需要使用其他的文本分类算法，比如TextCNN、RCNN等等。通过NeuralClassifier开源项目我们可以方便快捷的使用这些模型。本篇并不会重点剖析某个算法，而是从整体的角度使用NeuralClassifier开源工程，更多的是以算法库的方式根据不同的业务场景为我们灵活的提供文本分类算法。
在用ASP.NET写网上支付的接口程序时，遇到一个奇怪问题，通过表单提交过去的中文全是乱码，英文正常。而用asp程序进行测试，可以正常提交中文，asp页面中有这样的HTML代码： <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=gb2312"> 可是将这个代码加入到ASP.NET页面中，依然解决不了问题。分析了一下，问题应该是编码引起的，对方的程序只能处理GB2312编码的页面提交过来的中文数据。难道加了上面的代码，ASP.NET却
sqlmap 是一款注入神器广为人知，里面的 tamper 常常用来绕过 WAF ，很实用的模块，但是却常常被新手忽略（比如我），今天就整理总结一下 tamper 的用法以及 tamper 的编写
最近要上个项目，其实很简单的东西，就是拼接一个url，不过url中的参数需要UrlEncode编码的，其实对我来说，这个问题很好解决，C#用HttpUtility.UrlEncode来进行编码，asp用Server.UrlEncode来进行编码。 问题解决了吗？问题刚刚开始 因为这个公用转向文件，是针对所有分站的，分站代码有.net和asp两种，文件编码格式也不一样。 头大的事情开始了。asp站的文件编码是gb2312，虽然.net的文件格式也是gb2312，但因为webconfig里设置的reque
//表单中enctype="multipart/form-data"的意思，是设置表单的MIME编码。
正因如此，也有小部分人将代码修改后当作后门程序使用，以达到控制网站服务器的目的，也可以将其称为一种网页后门
在Web发展初期由于对安全问题认知认识不足，导致发生过许多的安全问题，且遗留下许多历史问题：如PHP语言至今只能依靠较好的代码规范来防范文件包含漏洞，而无法从语言本身来杜绝此类安全问题的发生。常见的安全漏洞：SQL注入、XSS攻击、CSRF。
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