假如我有一个需求，就是如果传入的参数是int类型，我就输出int类型，否则就输出T。很显然，根据模板的基础知识，我们可以这么写 template void f(T) { std::cout << "T\n"; } template <> void f(int) { std::co
近日，华为分析服务6.9.0版本发布，正式上线探索能力。开发者可自由定义与配置分析模型，支持报告实时预览，数据洞察体验更加灵活与便捷。 新上线的探索能力中，有漏斗分析、事件归因、会话路径分析三个高级分析模型。在原有能力的基础上，时效性进一步增强，开发者在完成配置与报告创建后，即能查看具体内容。通过低
在第一章中我们介绍了`x64dbg`这款强大的调试软件，通过该软件逆向工程师们可以手动完成对特定进程的漏洞挖掘及脱壳等操作，虽然`x64dbg`支持内置`Script`脚本执行模块，但脚本引擎通常来说是不够强大的，LyScript 插件的出现填补了这方面的不足，该插件的开发灵感来源于`Immunity`调试器中的`ImmLib`库，因`Immunity`调试器继承自`Ollydbg`导致该调试器无
通常情况下栈溢出可能造成的后果有两种，一类是本地提权另一类则是远程执行任意命令，通常C/C++并没有提供智能化检查用户输入是否合法的功能，同时程序编写人员在编写代码时也很难始终检查栈是否会发生溢出，这就给恶意代码的溢出提供了的条件，利用溢出攻击者可以控制程序的执行流，从而控制程序的执行过程并实施恶意行为，本章内容笔者通过自行编写了一个基于网络的FTP服务器，并特意布置了特定的漏洞，通过本章的学习，
通过分析经典模糊测试工具AFL的实现原理，找到了若干个制约其效率的瓶颈所在。
本系列文章旨在揭秘逻辑漏洞的范围、原理及预防措施，逐步提升大家的安全意识。作为开篇第一章，本文选取了广为熟知的XSS逻辑漏洞进行介绍。
概念漂移 概念漂移是数据流挖掘领域中一个重要的研究点。传统的机器学习算法在操作时通常假设数据是静态的，其数据分布不会随着时间发生变化。然而对于真实的数据流来说，由于数据流天生的时间性，到达的数据的分布可能会随着时间的推移不断改变。这使得传统的批处理模型不适合对数据流的进行挖掘分析，模型更是需要有
https://www.cnblogs.com/kingbase/p/17315750.html 前言 walminer工具可以帮助dba挖掘wal日志中的内容，看到某时间对应数据库中的具体操作。例如挖掘日志后可以看到数据库某时间有哪些dml语句。 walminer的限制与约束 WalMiner工具
这一章介绍通过扩写，改写，以及回译等半监督样本挖掘方案对种子样本进行扩充，提高种子指令样本的多样性和复杂度，这里我们分别介绍Microsoft，Meta和IBM提出的三个方案。
时间序列数据是数据分析中经常遇到的类型，为了更多的挖掘出数据内部的信息，我们常常依据原始数据中的时间周期，将其转换成不同跨度的周期，然后再看数据是否会在新的周期上产生新的特性。 下面以模拟的K线数据为例，演示如何使用pandas来进行周期转换。 1. 创建测试数据 首先创建测试数据，下面创建一天的K
现代浏览器已经不再是简单的浏览网页的工具，其潜能正在通过技术不断地被挖掘和扩展。得益于 WebAssembly 等技术的出现，让浏览器能够以接近原生的速度执行非 JavaScript 语言编写的程序，从而打开了浏览器的“潘多拉魔盒”。
MapReduce服务为用户提供海量数据的管理及分析功能，快速从结构化和非结构化的海量数据中挖掘您所需要的价值数据。集群中的FusionInsight Manager将提供企业级的集群的统一管理平台。
ChatGPT-4作为一种先进的自然语言处理技术，为数据分析带来了革命性的提升，助力企业和组织更高效地挖掘数据价值。本文将探讨ChatGPT-4在数据分析中的应用，以及如何通过该技术提高数据分析的效率和洞察力。
Sentence Transformers 是一个 Python 库，用于使用和训练各种应用的嵌入模型，例如检索增强生成 (RAG)、语义搜索、语义文本相似度、释义挖掘 (paraphrase mining) 等等。其 3.0 版本的更新是该工程自创建以来最大的一次，引入了一种新的训练方法。在这篇博
title: 深入理解正则表达式：从入门到精通 date: 2024/4/30 18:37:21 updated: 2024/4/30 18:37:21 tags: 正则 Python 文本分析 日志挖掘 数据清洗 模式匹配 工具推荐 第一章：正则表达式入门 介绍正则表达式的基本概念和语法 正则表达
https://www.cnblogs.com/charlieroro/p/16880090.html 翻译自：Seeing through hardware counters: a journey to threefold performance increase 本文通过对CPU层面的代码挖掘，
摘要：该方法的主要思想是使用数值较大的排在前面的梯度进行反向传播，可以认为是一种在线难例挖掘方法，该方法使模型讲注意力放在较难学习的样本上，以此让模型产生更好的效果。 本文分享自华为云社区《ATK Loss论文复现与代码实战》，作者：李长安。 损失是一种非常通用的聚合损失，其可以和很多现有的定义在单
通过硬件计数器，将性能提升3倍之旅 翻译自：Seeing through hardware counters: a journey to threefold performance increase 本文通过对CPU层面的代码挖掘，发现JVM存在的问题，并通过对JVM打补丁的方式解决了大实例下性能不
大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」 t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）是一种用于降维和数据可视化的非线性算法。它被广泛应用于图像处理、文本挖掘和生物信息学等
OSGraph (Open Source Graph) 是一个开源图谱关系洞察工具，基于GitHub开源数据全域图谱，实现开发者行为、项目社区生态的分析洞察。可以为开发者、项目Owner、开源布道师、社区运营等提供简洁直观的开源数据视图，帮助你和你的项目制作专属的开源名片、寻求契合的开发伙伴、挖掘深...
