开源项目位置(为大佬开源精神点赞) https://github.com/luoyesiqiu/dpt-shell 抽取壳分为两个步骤 加壳逻辑: 一 对apk进行解析,将codeItem抽出到一个文件中,并进行nop填充 二 对抽取后的apk进行加密 三 注入壳程序相关文件即配置信息 执行逻辑:
https://www.cnblogs.com/johnnyzen/p/12781942.html 目录 1 CDC 概念 1.1 定义 1.2 需求背景 1.3 考察指标 2 CDC 常见解决方案 2.1 基于时间戳的CDC 【侵入式CDC + 异步CDC】 2.2 基于触发器的CDC 【侵入式C
[TOC] 图像识别 + 信息抽取(UIE-X)，部署接口供别的应用调用 最终在自己部署的环境中识别时报错，不知道是不是和GPU有关，还在尝试中 ## 流程 - 在百度 BML CodeLab 中跑好模型（免费算力，玩玩够了） - 下载模型 （比较大，我这个有10G了，可以适当做裁剪） - Linu
自动信息抽取发展了几十年，虽然模型很多，但是泛化能力很难用满意来形容，直到LLM的诞生。虽然最终信息抽取质量部分还是需要专家审核，但是已经极大的提高了信息抽取的效率。因为传统方法需要大量时间来完成数据清洗、标注和训练，然后来实体抽取、实体属性抽取、实体关系抽取、事件抽取、实体链接和指代消解等等。现在
详细描述了 语料库、材料、训练、评估、预测，完整流程。对于细分场景推荐使用轻定制功能（标注少量数据进行模型微调）以进一步提升效果
目录安装数据准备创建项目创建抽取式任务上传定义标签构建抽取式任务标签任务标注命名实体识别导出数据查看数据 命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER），是指识别文本中具有特定意义的实体。在开放域信息抽取中，抽取的类别没有限制，用户可以自己定义。 安装 详见：数据标注工
基础 [自然语言处理（NLP）](https://www.cnblogs.com/vipsoft/p/17450994.html) [自然语言处理PaddleNLP-词向量应用展示](https://www.cnblogs.com/vipsoft/p/17451860.html) [自然语言处理（N
Youpk 是一个针对整体加固和Dex抽取加固壳的脱壳机 主要是基于虚拟机的,也就是基于VA的脱壳机, 相对FART出来的更晚一些, 厂商针对少一些, 脱壳位置相对更底层一些,还提供了Dex修复的工具,简直棒棒 1. 先分析整体脱壳的原理 在ActivityThread 的 handleBindAp
FART是一个基于Android 源码修改的脱壳机 可以脱整体壳和抽取壳 FART脱壳的步骤主要分为三步： 1.内存中DexFile结构体完整dex的dump 2.主动调用类中的每一个方法，并实现对应CodeItem的dump 3.通过主动调用dump下来的方法的CodeItem进行dex中被抽取的
问题描述：给ETL的服务器上安装gsql的工具，用来连接GaussDB(DWS)集群，做数据抽取用 DWS:GaussDB(DWS) 8.2.1-ESL 1.获取软件包 登录FusionInsight Manager系统，在“集群”下拉列表中单击需要操作的集群名称。选择“更多 >->下载客户端->下
记录一下工作上疑难问题解决： 一，方便的页面监控 前几天早上，负责的kettle抽取数据表的任务又报错了，早上看手机有4个未接报警电话，一看是人员表，原来昨天报表系统有个大的查询一直未查询完成，导致truncate这个人员表，无法活动meta的锁，后续执行抽取和计算的都报错。为解决以前这个很偶发的大
[TOC] # UIE-X在医疗领域的实战 **PaddleNLP全新发布UIE-X 🧾，除已有纯文本抽取的全部功能外，新增文档抽取能力。** UIE-X延续UIE的思路，**基于跨模态布局增强预训练模型**[文心ERNIE-Layout](https://github.com/PaddlePad
这一章我们聊聊大模型表格理解任务，在大模型时代主要出现在包含表格的RAG任务，以及表格操作数据抽取文本对比等任务中。这一章先聊单一的文本模态，我们分别介绍微调和基于Prompt的两种方案。
整理于2023-10-08 0.0 前言： https://www.cnblogs.com/luxzhi/p/17734148.html 前面介绍了使用matlab中的Filter Designer工具箱进行CIC抽取滤波器设计的仿真过程与结果。下面在前面的基础上针对现有的【正点原子ZYNQ】平台，
# 一、需求背景 由于项目场景原因，需要将A库(MySQL)中的表a、表b、表c中的数据``定时T+1`` ``增量``的同步到B库(MySQL)。这里说明一下，不是数据库的主从备份，就是普通的数据同步。经过技术调研，发现Kettle挺合适的，原因如下： 1. Kettle （数据抽取、清洗、转换、
我们开发一个系统，在保证风格统一、代码强壮、可读性强等基础上，还能够结合代码生成工具快速开发相关后端，以及各种前端界面的，无疑是非常好的，既保证了项目的代码质量，又能够极大的提高开发效率。代码生成工具Database2Sharp是在完善的开发项目上，抽取出数据变化的部分，通过演绎、归纳、反复演绎和归纳等提炼方式抽取出相关的规则，以工具的方式来快速提高生产率，使得我们在开发各种不同的项目上的时候，能
转载请注明出处： Getter对Store中的数据进行加工处理形成新的数据。他不会修改state中的原始数据，起到的是包装数据的作用； 有时我们需要从 store 中的 state 中派生出一些状态，例如对列表进行过滤并计数 如果有多个组件需要用到此属性，我们要么复制这个函数，或者抽取到一个共享函数
