01.安全设计Checklist 输入验证 校验跨信任边界传递的不可信数据(策略检查数据合法性,含白名单机制等)格式化字符串时,依然要检验用户输入的合法性,避免可造成系统信息泄露或者拒绝服务 禁止向Java Runtime.exec()方法传递不可信.未净化的数据(当参数中包含空格,双引号,以-或者/符号开头表示一个参数开关时,可能会导致参数注入漏洞),建议如果可以禁止JVM执行外部命令,未知漏洞的危害性会大大降低,可以大大提高JVM的安全性. 验证路径之前应该先将其标准化为实际路径(特殊的文件

0x00 原则 概览 开发安全的软件需要对安全原则有基本的了解.虽然对于安全原则的全面评估超出了本指南的范围,但是我们还是提供了一个快速的概览.软件安全的目标是要维护信息资源的 保密性 ,  完整性 ,和 可用性 ,以确保业务的成功运作.该目标通过实施 安全控制 来实现.本指南重点介绍具体的技术控制,以 缓解 常见软件 漏洞 的发生.虽然主要的关注点是 Web应用程序及其配套的基础设施,但是本指南的大部分内容可应用于任意软件部署平台.为了保护业务免受来自与软件相关的不能接受的风险,了解风险的意义

论文介绍:Show Your Faith: Cross-Modal Confidence-Aware Network for Image-Text Matching (跨模态置信度感知的图像文本匹配网络)AAAI 2022 主要优势: 1)首次提出跨模态置信度衡量机制,通过局部对齐语义与全局对齐语义的关系,进一步计算局部对齐语义是否被真正描述的可信程度.从而更加准确的实现细粒度的跨模态局部语义对齐. 2)提出一种新颖的置信度推理方法,以全局文本作为桥梁,计算局部图像区域是否被全局文本描述的置信度

书看到第八章,跟随写了一些例子,但有些数值类型的使用还是需要特别注意,经常需要查阅,在这里做一下总结. 1 ShaderLab属性类型和Cg变量类型的匹配关系 Color.Vector:float4,half4,fixed4 Range.Float:float, half, fixed 2D:sampler2D 3D:sampler3D Cube:samplerCube Int:int(32位整型数据) 注意:这些属性类型是在定义属性时使用,例如: Shader "Unlit/Test Shad

转自:http://ju.outofmemory.cn/entry/316660 感谢分享~ DSSM这篇paper发表在cikm2013,短小但是精炼,值得记录一下 ps:后来跟了几篇dssm的paper,一并记录在这里 DSSM DSSM的结构 DSSM 最大的卖点在检索场景下 使用点击数据来训练语义层次的匹配,简单的来说,传统检索场景下的匹配主要有: 字面匹配: TFIDF . BM25 等 使用 LSA 类模型进行语义匹配,但是效果不好 而DSSM训练出来之后,检索场景下用户输入quer

摘抄“GPU Programming And Cg Language Primer 1rd Edition” 中文名“GPU编程与CG语言之阳春白雪下里巴人” 语义词( Semantic )与语义绑定( Binding Semantics ) 语义词,表示输入图元的数据含义(是位置信息,还是法向量信息),也表明这些图元数据存放的硬件资源(寄存器或者纹理缓冲区).顶点着色程序和片段着色程序中 Varying inputs 类型的输入,必须和一个语义词相绑定,这称之为绑定语义( binding se

在书写HLSL shader程序时,输入和输出变量需要拥有他们 含义来表明语义.这在HLSL shader中是一个标准的做法. Vertex shader 输入语义 主顶点着色器函数(被指令 #pragma vertex 标记)需要在所有的输入参数中加上语义.这些对应于单个网格数据元素,比如顶点位置,网格法线,还有贴图坐标等.简单例子如下: Shader "Unlit/Show UVs" { SubShader { Pass { CGPROGRAM #pragma vertex ver

前言 今天我们一起来看一下如何使用LabVIEW实现语义分割. 一.什么是语义分割 图像语义分割(semantic segmentation),从字面意思上理解就是让计算机根据图像的语义来进行分割,例如让计算机在输入下面左图的情况下,能够输出右图.语义在语音识别中指的是语音的意思,在图像领域,语义指的是图像的内容,对图片意思的理解,比如下图的语义就是一个人牵着四只羊:分割的意思是从像素的角度分割出图片中的不同对象,对原图中的每个像素都进行标注,比如下图中浅黄色代表人,蓝绿色代表羊.语义分割任务就

train_data是训练特征数据, train_label是分类标签.Predict_label是预测的标签.MatLab训练数据, 得到语义标签向量 Scores(概率输出).1.逻辑回归(多项式MultiNomial logistic Regression)Factor = mnrfit(train_data, train_label);Scores = mnrval(Factor, test_data);scores是语义向量(概率输出).对高维特征,吃不消.2.随机森林分类器(Rand

本文主要工作是将文本方法 (word2vec) 和知识库方法 (transE) 相融合作知识表示,即将外部知识库信息(三元组)加入word2vec语言模型,作为正则项指导词向量的学习,将得到的词向量用于分类任务,效果有一定提升. 一. word2vec 模型 word2vec 是 Google 在 2013 年开源推出的一款将词表征为实数值向量的高效工具,使用的是 Distributed representation (Hinton, 1986) 的词向量表示方式,基本思想是通过训练将每个词映射

Semantics语义词: 定义:GPU工作时,数据通常暂存在寄存器,那么在Cg中,语义词就指定了输入/输出数据和图形硬件寄存器之间的映射关系. 原理:根据输入语义,图形处理器从某个寄存器取数据:然后再将处理好的数据,根据输出语义,放到指定的寄存器.  VS中绑定语义的输出数据会传递到PS中绑定相同语义的输入参数.  语义只对VS和PS入口函数的输入/输出参数有意义,是VS/PS输入输出和寄存器之间的桥梁. VS输入语义词:POSITION BLENDWEIGHT NORMAL TANGENT

原文: PHP Best Practices-A short, practical guide for common and confusing PHP tasks 译者:youngsterxyf 最后修订日期&维护者 本文档最后审阅于2013年3月8日.最后修改于2013年5月8日. 由我,Alex Cabal,维护该文档.我编写PHP程序已有很长一段时间了,当前我 经营着Scribophile,由认真作家组成的一个在线写作团体, Writerfolio,为自由职业者提供的一个易用写作工具集,

Structured Streaming 输入输出 输入 SparkSession.readStream() 返回一个 DataStreamReader 接口对象,可以通过该对象对输入源进行参数配置,最后返回DataFrame/DataSet对象. 输入源有三种 File : csv,json,text,textFile 等 val csvDF = spark .readStream .option("sep", ";") .schema(userSchema) .

silk v3录音转olami语音识别和语义处理的api服务(ubuntu16.04服务器上实现) ## 重要的写在前面 重要事项一: 目前本文中提到的API已支持微信小程序录音文件格式:silk v3.webm/base64. 注:微信小程序开发工具上的录音虽然后辍名也是silk,但不是真正的silk v3格式的(打开xx.silk看头部是"data:audio/webm;base64,"开头的),为了便于调试,这类格式我今天加急给支持上了,所以:微信小程序开发工具也可以调用我的AP

Spark Streaming 编程指南 概述 一个入门示例 基础概念 依赖 初始化 StreamingContext Discretized Streams (DStreams)(离散化流) Input DStreams 和 Receivers(接收器) DStreams 上的 Transformations(转换) DStreams 上的输出操作 DataFrame 和 SQL 操作 MLlib 操作 缓存 / 持久性 Checkpointing Accumulators, Broadcas

silk v3(或新录音接口mp3)录音转olami语音识别和语义处理的api服务(ubuntu16.04服务器上实现) 重要的写在前面 重要事项一: 所有相关更新,我优先更新到我个人博客中,其它地方的文章属于本人或他人转发,不一定及时同步.原文链接是: http://www.happycxz.com/m/?p=32 重要事项二: 目前本文中提到的API已支持微信小程序录音文件格式:silk v3.mp3. 注:微信小程序开发工具上的录音不论是新接口还是老接口,都是webm/base64格式,虽

本文来自<Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks>,是Phillip Isola与朱俊彦等人的作品,时间线为2016年11月. 作者调研了条件对抗网络,将其作为一种通用的解决image-to-image变换方法.这些网络不止用来学习从输入图像到输出图像的映射,同时学习一个loss函数去训练这个映射.这让传统需要各种不同loss函数的问题变成了可以采用统一方法来解决成为可能.作者发现这种方法在基于标签map

论文源址:https://arxiv.org/abs/1606.02147 tensorflow github: https://github.com/kwotsin/TensorFlow-ENet 摘要 在移动端上进行实时的像素级分割十分重要.基于分割的深度神经网络中存在大量的浮点运算而且需要经过较长的时间才可以进行投入使用.该文提出的ENet目的是减少潜在的计算.ENet相比现存的分割网络,速度快18倍,参数量要少79倍,同时分割得到的准确率不有所损失,甚至有所提高. 介绍 目前,增强现实可

String :字符串对象的包装类型 var stringObject = new String("wanglehui"); 方法总结: 1.返回该对象表示的基本字符串值(也就是返回自身) valueOf():返回调用对象的原型值 toLocaleString():将数组转换成本地字符串 toString():将调用对象转换成字符串/ 可把一个逻辑值转换成字符串并返回 2.返回字符串长度 stringObject.length():返回字符串长度 3.跟字符有关的方法 charAt()

train_data是训练特征数据, train_label是分类标签.Predict_label是预测的标签.MatLab训练数据, 得到语义标签向量 Scores(概率输出). 1.逻辑回归(多项式MultiNomial logistic Regression)Factor = mnrfit(train_data, train_label);Scores = mnrval(Factor, test_data);scores是语义向量(概率输出).对高维特征,吃不消. 2.随机森林分类器(Ra