Vega是一个免费的开源扫描器和测试平台,用于测试Web应用程序的安全性。Vega可以帮助您查找和验证SQL注入,跨站点脚本(XSS),无意中泄露的敏感信息以及其他漏洞。它是用Java编写的,基于GU
李杉 编译整理 量子位 报道 | 公众号 QbitAI A卡和N卡之间的战火,正在机器学习领域不断延烧。 上周,英伟达刚刚发布了性能提升5倍的GPU新架构Volta、Tesla V100深度学习加速处理器以及搭载Volta GPU的新超级计算机DGX-1、工作站DGX Station。 今年年初就在CES透露了新GPU架构的AMD,有点坐不住了。 在今天的财务分析师会议上,他们展示了公司接下来在数据中心、CPU、显卡等领域的一系列新品发布计划,其中关注度最高的,是Vega架构的第一款新卡Radeon V
USEARCH 是继 Mothur 和 QIIME 之后的第三大流行扩增子分析流程,目前已被引用 20,824 次。USEARCH 由 Robert Edgar 独立编写,使用 C 和 C++ 开发,体积小,运行速度快且功能强大,且不需要依赖其他软件(安装过 QIIME1 和 QIIME2 的用户应该对此深有体会)。
最新的Mesa图形驱动程序18.2.8最终可以通过Ubuntu-X PPA安装在Ubuntu 18.04和Ubuntu 18.10中。
Arachni是一款基于Ruby框架搭建的高性能安全扫描程序,适用于现代Web应用程序。可用于Mac、Windows及Linux系统的可移植二进制文件。
赛门铁克2017年互联网安全威胁报告中提出在他们今年扫描的网站中,有76%都含有恶意软件。如果你在用WordPress,SUCURI的另一份报告也显示,超过70%的被扫描网站也都存在一个或多个漏洞。
来自FreeBuf.COM *参考来源:geekflare,FB小编柚子编译 链接:www.freebuf.com/articles/web/155209.html 赛门铁克2017年互联网安全威胁报告中提出在他们今年扫描的网站中,有76%都含有恶意软件。如果你在用WordPress,SUCURI的另一份报告也显示,超过70%的被扫描网站也都存在一个或多个漏洞。 📷 如果你刚好是某个网络应用程序的所有者,怎样才能保证你的网站是安全的、不会泄露敏感信息? 如果是基于云的安全解决方案,那么可能只需要进行常规漏扫
博雯 萧箫 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 现在,AI已经能克隆任意人的声音了! 比如,前一秒的美玉学姐还在宿舍查寝: 后一秒就打算吃个桃桃: 简直就是鬼畜区的福利啊! (像我们后面就试着白学了一下华强买瓜 ) 此外,还有正经的方言版,比如台湾腔就完全冇问题: 这就是GitHub博主Vega最新的语音克隆项目MockingBird,能够在5秒之内克隆任意中文语音,并用这一音色合成新的说话内容。 这一模型短短2个月就狂揽7.6k星,更是一度登上GitHub趋势榜第一: 社区里
Java虚拟机介绍 上一节中,我们介绍了Java的发展历史,从Java1.0说到了Java1.9,从1995年说到了2017年,在这20余年的发展过程中,Java在全世界得到了广泛普及,成为了世界上使用人数最多的编程语言。 值得表明的是,Java的高速发展离不开底层技术的支持,离不开Java的核心--虚拟机。在这20多年的发展中,Java虚拟机也随着Java的版本不断的迭代,更新。 从1996年初,Sun公司发布的Java1.0开始,虚拟机就走进了历史的舞台。在发展的过程中,有的虚拟机一经出现便得到众多关注
想象一下,你有一台机器,只要你输入一段文字,它就能生成一幅与之相匹配的图像。这台机器就是 Vega,它是一款功能强大的文本到图像生成器。
一直在学习新的可视化工具,因为这有助于找到适合手头任务的正确工具。在数据可视化方面,d3通常是首选,最近一直在用Vega。
在实际中,波动率会随时间的变化而变化,这意味着期权价值不仅会随着基础资产价格、期权期限的变化而变化,同时也会随波动率的变化而变化。期权的Vega(V)是指期权价值变化与基础资产波动率变化的比率。如果一个期权的Vega绝对值很大,该期权的价值会对基础资产波动率的变化非常敏感;相反,当一个期权的vega接近零时,基础资产波动率的变化对期权价值的影响则会很小。此外,基础资产本身的vega等于零,也就意味着基础资产波动率对基础资产价格的影响为零,原因是影响基础资产价格的变量中没有其自身波动率这个变量。
之前开发ECharts时,拿着官网的Sample示例就开干,效率确实高了,但后面也重构了很久,直到全面熟悉和掌握了ECharts后,才能得心应手,做出想要的效果,特别是被张杰老师这样的图表专家鞭策下,目前除了满足基本的交互外,对学术论文级的场景需求也完全得到满足(导出矢量图、图例大小位置调整,图例追加等都花了不少精力去优化,2.8版本见分晓)。
前文中提到,我做的第二个项目是个可视化的项目,名字叫 deneb。deneb 是天鹅座的一等星,也是夏季大三角和北十字两个星群的端点之一。deneb 是对 vega-lite 的封装,受 同样封装了 vega-ltie,深得我喜爱的 Python 的库 altair 的启发。嗯,deneb - vega - altair,聪明的你一定想到了我为什么起这样一个名字:
Vega是华为诺亚方舟实验室自研的AutoML算法工具链(https://github.com/huawei-noah/vega),有如下几个主要特点。
几乎每个渗透测试项目都需要遵循严格的日程,多数由客户的需求或开发交谈日期决定。对于渗透测试者,拥有一种工具,它可以在很短的时间内执行单个应用上的多个测试,来尽可能在排期内识别最多漏洞很有帮助。自动化漏洞扫描器就是完成这种任务的工具,它们也用于发现替代的利用,或者确保渗透测试中不会遗漏了明显的事情。
AMD今天在Computex上为其下一代7纳米GPU Vega草拟了高级的数据中心计划。综合了AMD在个人电脑上花费一个半小时的展示,显然7纳米Vega终于瞄准了高性能深度学习和机器学习应用。AMD EPYC的成功可能为Vega在云AI训练和推理的应用铺平了道路。
多模态大型语言模型(MLLMs)的高速发展彰显了其在处理图文信息方面的强大潜力。然而,目前的多模态模型和方法主要集中于处理基础视觉问答(VQA)任务,这些任务通常只涉及与问题强相关的有限图片和文本信息。在实际应用中,尤其是文档理解领域,模型经常需要处理更为复杂的图文混合输入,这些输入不仅长度更长,而且可能包含冗余甚至误导性的信息。现有的主流MLLMs在处理此类复杂任务时表现不佳,且缺乏相应的Benchmark来评估模型在这些任务上的性能。
本篇文章,我们继续前一篇的话题《使用 Golang 和 Docker 运行 Python 代码》,聊聊如何使用 Golang 和 Docker 将普通的 Python 软件包封装为高性能的服务。
之前的华为诺亚实验室AutoML框架-Vega:(1) 介绍 已经介绍了相比于其他的AutoML框架, Vega框架的优点和特性。本文将从代码结构的角度来介绍Vega,帮助大家对Vega有一个全局的了解,主要起到一个帮助索引查找的作用。
Linus Torvalds 宣布推出最新的 Linux Kernel 4.14 稳定版,并开始接受 4.15 合并请求。
(原标题:AMD官宣全球首款7nm显卡!Vega升级专攻机器学习) AMD CPU处理器、GPU显卡目前都是14nm工艺制造,其中Ryzen CPU将在今年升级为12nm(Zen+),再往后的Zen 2架构则采用全新的7nm。 GPU方面,AMD下一步将直接进入7nm时代,架构还是Vega,但肯定会进行优化提升,而首发产品并非消费级游戏卡,是专门为机器学习打造的新一代的Radeon Instinct Vega,也就是现有Vega Radeon Instinct MI25的下一代。 📷 📷 📷 📷 具体规格没
提醒一下,我们计划发布的 QIIME 2 计划于 2020 年 8 月发布 (QIIME 2 2020.8),但请继续关注更新。
本文收集了大量抓包工具,近40款,涵盖了各种开发语言(Java,C#,Delphi,C,C++,Objective-C,Node.js,Go,Python)、各类前端(GUI,TUI,CUI,Web UI,Browser Addon),请大家赏析。
用Excel的话,很难展示出这种效果,那……不如用Python?不用手动排版设计,简单的代码就能直接运行出结果。
当然,这个gtf是有非常多的值得探索的地方,比如可以完成http://www.biotrainee.com/thread-626-1-1.html 我在生信技能树»生信技能树›互动作业›脚本能力实践›生信人必练的200个数据处理任务›生信编程直播第三题:hg38每条染色体基因,转录本的分布 !
Altair is a declarative statistical visualization library for Python, based on Vega and Vega-Lite, and the source is available on GitHub.
新智元报道 来源:theinquirer.net等 编辑:文强 【新智元导读】AMD今天公开展示了全球首款7纳米制程的GPU芯片原型,含有32GB的高带宽内存,专为人工智能和深度学习设计,用于工作
莱昂纳多·迪卡普里奥投资瑞士人机接口公司MindMaze 日前,瑞士人机接口初创公司MindMaze获得了莱昂纳多·迪卡普里奥的投资。据悉,莱昂纳多将加入MindMaze董事会。MindMaze致力于
1、AWVS,国外商业收费软件,据了解一个License一年费用是2万多RMB。可见总体漏洞扫描概况,也可导出报告,报告提供漏洞明细说明、漏洞利用方式、修复建议。缺点是限制了并行扫描的网站数。
谈到数据科学领域的开发工具,Jupyter 无疑是非常知名的一种。它具有灵活高效的特点,非常适合进行开发、调试、分享和教学。近日,Netflix(奈飞)居然也玩起了跨界,他们开源了一个名为 Polynote 的程序。类似于 Jupyter,Polynote 可以进行开发工作,但是能够支持包括 Python 在内的多种编程语言。
Ai绘画,惟妙惟肖。很多设计师惊呼,马上要失业了。现在Ai绘画最大的两个平台是Midjourney和Stable diffuison。Midjourney是一个超强大模型(闭源)系统,简单的输入几个关键词,就能出来很不错的图,缺点是MJ完全收费。
需要使用 Windows 11 Build 22000 或更高版本才能访问此功能。
主要稳定内核维护者 Greg Kroah-Hartman 在 Linux 基金会欧洲开源峰会的 “Ask the Expert” 环节上发言,确认 Linux 5.10 将是下一个 LTS 版本。
在经历几个版本的测试后,Linux粉丝翘首以待的Linux Kernel 4.20正式发布!这是Linux之父李纳斯Linus Torvalds重返Linux社区后负责的开发版本。
数据可视化的工具和程序库已经极大丰盛,当你习惯其中一种或数种时,你会干得很出色,但是如果你因此而沾沾自喜,就会错失从青铜到王者的新工具和程序库。如果你仍然坚持使用Matplotlib(这太神奇了),Seaborn(这也很神奇),Pandas(基本,简单的可视化)和Bokeh,那么你真的需要停下来了解一下新事物了。例如,python中有许多令人惊叹的可视化库,而且通用化程度已经很高,例如下面这五个:
处理器平台凭借着Ryzen的出色表现和相对合理的定价,AMD的表现呈现上升势头。不过,显卡这块,虽然RX 500刚刚发布,但仅仅是核心小改款,且性能与功耗齐飞,最高端的RX 580依然难以企及GTX
如果您了解并使用上面提到的库,那么您就处于进化的正确轨道上。它们可以帮助生成一些令人拍案的可视化效果,语法也不难。一般来说,我更喜欢Plotly+Cufflinks和 D3.js. 以下详细道来:
Linux论坛Phoronix的创始人Michael Larabel发表评论称,Linux 4.20的发布,说明Linux又度过了充满成就的一年。
本文(以及系列中将要发布的其他文章)的目标是使用完全相同的数据重现[SPJ02]中的可视化效果,但每次当然会使用另一个绘图包,以便对所有包进行1:1的比较。
今天的推文我们介绍一个功能很强,但知名度不如Matplotlib、pyecharts等静态或者交互式可视化库-Altair。Altair是基于Vega和Vega-Lite的Python数据统计可视化库,其优秀的交互、数据统计功能和清新的配色,很难让人用过就忘记(唯一不好就是名字太难记啦!
【导语】如何将我们的数据以更好的形势呈现出来?擅长不同编程语言的程序员会选择各自技术范畴内成熟、好用的工具包,比如 R 语言的开发者最常使用的是 ggplot2,但它不支持 Python;以前 Python 语言的开发者使用最多的是 matplotlib,一个很强大的可视化库,不过它的局限也非常严重,制作交互式图表也是一件难事。今天要给大家推荐一个新的工具——Altair,一个 Vega-Lite 的包装器,也许这些概念你都还不没了解过,接下来我们就在下面的文章为大家作介绍。
初学者要想成功,一句话,大量的实操,大量的练,乍一看我的这个答案似乎有点敷衍,但是这确实是我接触Python以来,总结出的最有价值的经验,接下来分享我自己初学时用来练手的经典实战小项目,适合初学者敲的代码。
AMD一直在努力弥合由Nvidia的CUDA主导地位所造成的差距,特别是在针对PyTorch等AI项目方面。同时,众多工具也纷纷加入这一行列,共同挑战Nvidia的权威地位。
AutoML全称是Automated Machine Learning,即自动机器学习,听起来是不是很酷,没错的确很酷,如果感兴趣的话可以读一下我们实验室写的AutoML综述: AutoML: A Survey of State-of-the-art。
AMD年度发布会Next Horizon今天在旧金山举行,该会议一向被视为AMD明年CES的前哨站,发布新品,明确路线图。CEO苏姿丰做了开幕致辞,发布全球首款7纳米数据中心CPU“Rome”,并公布了未来几年的产品开发计划。
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