文献名:Quantitative proteomic analysis of small and large extracellular vesicles (EVs) reveals enrichment of adhesion proteins in small EVs(小型和大型胞外囊泡的定量蛋白质组学分析揭示小型胞外囊泡中粘附蛋白的富集) 期刊名:Journal of proteome research 发表时间:2019年1月 单位: 范德比尔特大学医学院 新墨西哥大学 莎拉坎农研究所

详解DPI与网络回溯分析技术 随着网络通讯技术进步与发展,网络通讯已跨入大数据时代,如何监控各类业务系统的通讯数据在大数据流量中传输质量,以及针对海量的网络通讯数据的范畴中存在少量的恶意流量的检测,避免恶意通讯对主机.网络设备的root权限的安全威胁,和通讯内容的窃取.是网络管理必须面对的一个难题. 有攻击的矛,自有防御的盾,这是自然发展的规律.针对大数据的来临,传统的实时检测与防御已不能胜任对海量数据中存在细微异常的甄别.为此,对原始通讯数据的实时备份逐渐彰显出其必要性,而基于时间窗口的回溯分

题目:Deep Protein Methylation Profiling by Combined Chemical and Immunoaffinity Approaches Reveals Novel PRMT1 Targets (结合层析法和免疫沉淀法的蛋白甲基化的深度检测技术发现了PRMT1新的靶标蛋白) 期刊名:Molecular & Cellular Proteomics (MCP) 发表日期:2019.11.1 IF: 4.828 DOI:10.1074/mcp.RA119.001

1. Firefox  Gecko是firefox的呈现引擎.当初的Gecko是作为通用Mozilla浏览器一部分开发的,而第一个采用Gecko引擎的浏览器是Netscape6: 我们可以使用用户代理检测下:如下JS代码: var ua = navigator.userAgent; console.log(ua); 在windows下firefox下打印如下: Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64; rv:38.0) Gecko/20100101 Firefox/

Javascript与很多编程语言不同,它不能够控制其运行环境.再写php代码时,只要在服务器端部署了正确的版本,那么程序就绝对能够运行,对于其他python或ruby后端语言来说,也不存在什么灰色区域.Javascript就不同了,它与所有的前端语言一样,都需要各大浏览器的支持. 前端语言必须通过浏览器渲染页面时才能被运行和执行,服务器与客户端的浏览器通过HTTP请求进行通信,接受资源后的浏览器再进行渲染.有很多因素,诸如浏览器对各项功能的支持程度.网络连接速度.屏幕大小.渲染效率等,都是完全

1. 早期C. Koch与S. Ullman的研究工作. 他们提出了非常有影响力的生物启发模型. C. Koch and S. Ullman . Shifts in selective visual attention: Towards the underlying neural circuitry. Human Neurobiology, 4(4):219-227, 1985. C. Koch and T. Poggio. Predicting the Visual World: Silenc

转载自:http://www.whitecell-club.org/?p=310 随着城市无线局域网热点在公共场所大规模的部署,无线局域网安全变得尤为突出和重要,其中伪AP钓鱼攻击是无线网络中严重的安全威胁之一. 受到各种客观因素的限制,很多数据在WiFi网络上传输时都是明文的,如一般的网页.图片等:甚至还有很多网站或邮件系统在手机用户进行登陆时,将帐号和密码也进行了明文传输或只是简单加密传输(加密过程可逆).因此,一旦有手机接入攻击者架设的伪AP,那么通过该伪AP传输的各种信息,包括帐号和密码

Netty之心跳检测技术(四) 一.简介 "心跳"听起来感觉很牛X的样子,其实只是一种检测端到端连接状态的技术.举个简单的"栗子",现有A.B两端已经互相连接,但是他们之间很长时间没有数据交互,那么A与B如何判断这个连接是否可用呢?我们通常的做法就是,让任何一方,例如我们让A端,定时的发送(例如每5秒钟)一句问候"Are you ok?",如果B都到来自A的问候,回了一句"GUN",A收到了来自B的信息,也不在乎B到底给我回了

object detection我的理解,就是在给定的图片中精确找到物体所在位置,并标注出物体的类别.object detection要解决的问题就是物体在哪里,是什么这整个流程的问题.然而,这个问题可不是那么容易解决的,物体的尺寸变化范围很大,摆放物体的角度,姿态不定,而且可以出现在图片的任何地方,更何况物体还可以是多个类别. object detection技术的演进:RCNN->SppNET->Fast-RCNN->Faster-RCNN 从图像识别的任务说起这里有一个图像任务:既

文字识别分为两个具体步骤:文字的检测和文字的识别,两者缺一不可,尤其是文字检测,是识别的前提条件,若文字都找不到,那何谈文字识别.今天我们首先来谈一下当今流行的文字检测技术有哪些. 文本检测不是一件简单的任务,尤其是复杂场景下的文本检测,非常具有挑战性.自然场景下的文本检测有如下几个难点: 文本存在多种分布,文本排布形式多样: 文本存在多个方向: 多种语言混合. 我们先从直观上理解文本检测任务.给定一张图片,我们需要找出这张图里文字出现的所有位置位置,那这个任务其实跟目标检测任务差别不大,即找出

看到一篇循序渐进讲R-CNN.Fast R-CNN.Faster R-CNN演进的博文,写得非常好,摘入于此,方便查找和阅读. object detection,就是在给定的图片中精确找到物体所在位置,并标注出物体的类别.object detection要解决的问题就是物体在哪里,是什么这整个流程的问题.然而,这个问题可不是那么容易解决的,物体的尺寸变化范围很大,摆放物体的角度,姿态不定,而且可以出现在图片的任何地方,更何况物体还可以是多个类别. object detection技术的演进:RC

最简单清晰的例子:http://www.cnblogs.com/maoye/archive/2010/03/19/1690183.html 接口与实现分离 为什么这样设计? 主要原因是保持接口的稳定,而且封装性更好.类的实现细节跟其他类的联系都隐藏起来了. 具体实现 Database.h Create的实现其实是调用Impl的实现.但在头文件中只需要CDatabaseImpl的声明. #ifndef _DATABASE_H_ #define _DATABASE_H_ class CDatabas

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总结:不平衡数据的分类,(1)数据层面:使用过采样是主流,过采样通常使用smote,或者少数使用数据复制.过采样后模型选择RF.xgboost.神经网络能够取得非常不错的效果.(2)模型层面:使用模型集成,样本不做处理,将各个模型进行特征选择.参数调优后进行集成,通常也能够取得不错的结果.(3)其他方法:偶尔可以使用异常检测技术,主要有IsolationForest,OneClassSVM,LocalOutlierFactor,KMeans,其中IsolationForest效果最好.但是不及前

基于深度学习的目标检测技术演进:R-CNN.Fast R-CNN,Faster R-CNN object detection我的理解,就是在给定的图片中精确找到物体所在位置,并标注出物体的类别.object detection要解决的问题就是物体在哪里,是什么这整个流程的问题.然而,这个问题可不是那么容易解决的,物体的尺寸变化范围很大,摆放物体的角度,姿态不定,而且可以出现在图片的任何地方,更何况物体还可以是多个类别. object detection技术的演进:RCNN->SppNET->F

话题 3: 基于深度学习的二进制恶意样本检测 分享主题:全球正在经历一场由科技驱动的数字化转型,传统技术已经不能适应病毒数量飞速增长的发展态势.而基于沙箱的检测方案无法满足 APT 攻击的检测需求,也受到多种反沙箱技术的干扰.在充分考察过各种技术方案的优劣后,瀚思科技开发出了基于深度学习的二进制病毒样本检测技术,可以做到沙箱同等水平的 99% 的检测准确率,而误报率低于 1/1000.基于深度学习的病毒检测技术无需沙箱环境,直接将样本文件转换为二维图片,进而应用改造后的卷积神经网络 Incept

计算机的飞速普及,让人们将越来越多的工作放在计算机上去完成,各行各业,尤其是程序开发人员.文字工作者,在计算机上的工作时间越来越长,这种情况下不良的坐姿对颈肩腰椎都会产生很大影响,容易导致多种疾病的发生.青少年接触计算机的年龄越来越小,保持良好的坐姿对于青少年的成长发育以及保护视力都大有裨益.调查显示肩部腰部疾病的发病率越来越高,发病年龄越来越小,跟长期坐着工作有关,我们还发现有一些奇特的办公是站立办公甚至在跑步机上办公.这些问题都说明,坐姿正确与否对健康有很大影响.在工作强度越来越大.休息锻炼

好久没写博客了,因为最近都忙着赶项目和打比赛==| 好吧,今天我打算写一篇关于使用opencv做皮肤检测的技术总结.那首先列一些现在主流的皮肤检测的方法都有哪些: RGB color space Ycrcb之cr分量+otsu阈值化 YCrCb中133<=Cr<=173 77<=Cb<=127 HSV中 7 基于椭圆皮肤模型的皮肤检测 opencv自带肤色检测类AdaptiveSkinDetector 那我们今天就来一一实现它吧! 方法一:基于RGB的皮肤检测 根据RGB颜色模型找

作者:桂. 时间:2017-05-31  17:43:22 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6925355.html 前言 总结一下基本的有话帧检测(Voice activity detection, VAD)技术,基于神经网络的待后面梳理完神经网络的理论后再作整理. 一.双门限 这是一种Boosting的思路,即:两个弱分类器可以组合更强的分类器,依次类推,三.四门限其实都可.每一种门限对应一种判决准则. 基本的双门限:短时能量+短时过零率,其原理

1. 反弹Shell的概念本质 所谓的反弹shell(reverse shell),就是控制端监听在某TCP/UDP端口,被控端发起请求到该端口,并将其命令行的输入输出转到控制端. 本文会先分别讨论: 命令执行(system executor) 网络通信(network api) 这两个基础原子概念,然后在之后的章节中用组合的方式来呈现现在主流的反弹shell技术方式及其原理,用这种横向和纵向拆分的方式来帮助读者朋友更好地理解反弹shell. 2. 网络通信(network api)方式讨论 0

专题:Linux内存管理专题 关键词:slub_debug.kmemleak.kasan.oob.Redzone.Padding. Linux常见的内存访问错误有: 越界访问(out of bounds) 访问已经释放的内存(use after free) 重复释放 内存泄露(memory leak) 栈溢出(stack overflow) 不同的工具有不同的侧重点,本章主要从slub_debug.kmemleak.kasan三个工具介绍. kmemleak侧重于内存泄露问题发现. slub_d