欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demos 为什么将CSV的数据发到kafka flink做流式计算时...，选用kafka消息作为数据源是常用手段，因此在学习和开发flink过程中，也会将数据集文件中的记录发送到kafka，来模拟不间断数据； 整个流程如下： [在这里插入图片描述] 您可能会觉得这样做多此一举...）； 另外，如果两条记录实际的间隔时间如果是1分钟，那么Java应用在发送消息时也可以间隔一分钟再发送，这个逻辑在flink社区的demo中有具体的实现，此demo也是将数据集发送到kafka，再由flink...消费kafka，地址是：https://github.com/ververica/sql-training 如何将CSV的数据发送到kafka 前面的图可以看出，读取CSV再发送消息到kafka的操作是...，我对此数据做了少量调整； 此CSV文件可以在CSDN下载，地址：https://download.csdn.net/download/boling_cavalry/12381698 也可以在我的Github
在渗透测试期间，您可能希望更改用户密码的常见原因有两个： 你有他们的 NT 哈希，但没有他们的明文密码。将他们的密码更改为已知的明文值可以让您访问不能选择 Pass-the-Hash 的服务。...您没有他们的 NT 哈希或明文密码，但您有权修改这些密码。这可以允许横向移动或特权升级。...使用 Mimikatz 恢复密码历史 另一种恢复方法是使用命令行工具恢复 NTDS.dit 数据库以及 SYSTEM 注册表配置单元。...一旦离线，Mimikatz可以在不被发现的情况下使用，但也可以使用Michael Grafnetter的 DSInternals 进行恢复。...使用 Impacket 重置 NT 哈希并绕过密码历史 PR#1172 另一个需要注意的是，在将密码哈希设置回其原始值后，该帐户会被设置为已过期的密码。
数据是模型的基础，但是没有数据只有领域专家也可以很好地描述或甚至预测给定环境的“情况”。...首先，在知识驱动模型中，CPT不是从数据中学习的(因为没有数据)。相反，概率需要通过专家的提问得到然后存储在所谓的条件概率表(CPT)(也称为条件概率分布，CPD)中。...在这个用例中，我将扮演 洒水 系统领域专家的角色。 假设我的后院有一个洒水系统，在过去的 1000 天里，我亲眼目睹了它的工作方式和时间。我没有收集任何数据，但我对工作产生了一种理论的想法。...总的来说，我们需要指定4个条件概率，即一个事件发生时另一个事件发生的概率。在我们的例子中,在多云的情况下下雨的概率。因此，证据是多云，变量是雨。...这里我们需要定义在多云发生的情况下喷头的概率。因此，证据是多云，变量是雨。我能看出来，当洒水器关闭时，90%的时间都是多云的。
在使用vSphere客户端登陆到ESXi服务器的时候，由于没有安装vCenter，而发现无法克隆虚拟机。...在有vCenter的情况下，可以创建一个模板虚拟机后，右键直接克隆一台虚拟机。或者将虚拟机转换为模板后，以模板创建虚拟机。...如果没有vCenter而现在要创建多台相同的虚拟机的时候可以使用模板来创建虚拟机。 这里说到一个情况是在既没有VCenter和模板的情况下，如何快速复制多台相同的虚拟机。...这里参考文档http://jingyan.baidu.com/article/4f34706e346b6fe386b56d5b.html 打开数据存储浏览器，如下图点击按钮新建文件夹。 ?...进入需要复制的模板虚拟机，选中所有的文件并且右键复制。 ? 在新的文件夹中粘贴。 提示：可以进入ssh界面，通过命令行进行复制。
为此，paper提出了 vAttention —— 一个在不提前分配物理内存的情况下将 KV Cache 存储在连续虚拟内存中的系统。...挑战和优化：vAttention 解决了在没有 PagedAttention 的情况下实现高效动态内存管理的两个关键挑战。首先，CUDA API 支持的最小物理内存分配粒度为 2MB。...如果没有，则同步映射所需的页。 0x6.2.2 延迟回收 + 预先分配 我们观察到，在许多情况下，可以避免为新请求分配物理内存。例如，假设请求在迭代中完成，而新请求在迭代中加入运行批次。...Sarathi 将 prompt 的输入 tokens 拆分为多个较小的块，并一次调度一个块，从而使服务系统可以在不中断正在进行的解码的情况下添加新请求。这有助于在不增加延迟的情况下提高吞吐量。...在大多数情况下，这些优化确保新到达的请求可以简单地重用先前请求分配的物理内存页。因此，vAttention几乎没有开销，其 prefill 性能与vLLM一样出色。 图11.
来自RIKEN Center高级智能项目中心（AIP）的研究团队成功开发了一种新的机器学习方法，允许AI在没有“负面数据”的情况下进行分类，这一发现可能会在各种分类任务中得到更广泛的应用。...就现实生活中的项目而言，当零售商试图预测谁将购买商品时，它可以轻松地找到已经购买商品的客户的数据（正面数据），但基本上不可能获得没有购买商品的客户的数据（负面数据），因为他们无法获得竞争对手的数据。...另一个例子是应用程序开发人员常见的任务：他们需要预测哪些用户将继续使用应用程序（正面），而哪些停止使用（负面）。...然后他们在“T恤”照片上附上了置信分数。他们发现，如果不访问负面数据，在某些情况下，他们的方法与一起使用正面和负面数据的方法一样好。 Ishida指出，“这一发现可以扩展可以使用分类技术的应用范围。...即使在正面使用机器学习的领域，我们的分类技术也可以用于新的情况，如由于数据监管或业务限制数据只能收集正面数据的情况。
我是黄啊码，MySQL的入门篇已经讲到第16个课程了，今天我们继续讲讲大白篇系列——科技与狠活之恢复数据库在没做数据库备份，没有开启使用 Binlog 的情况下，尽可能地找回数据。...下面我们就来看下没有做过备份，也没有开启 Binlog 的情况下，如果.ibd 文件发生了损 坏，如何通过数据库自身的机制来进行数据恢复。...备份数据表在备份数据之前，需要准备一个新的数据表，这里需要使用 MyISAM 存储引擎。原因很简 单，InnoDB 存储引擎已经写保护了，无法将数据备份出来。...在模拟损坏.ibd 文件之前，我们需要先关闭掉 MySQL 服务，然后用编辑器打开 t1.ibd，类似下图所示： 文件是有二进制编码的，看不懂没有关系，我们只需要破坏其中的一些内容即可，比如我在 t1....我刚才讲过这里使用 MyISAM 存储引擎是因为 在innodb_force_recovery=1的情况下，无法对 innodb 数据表进行写数据。
如图1所示，本文提出的方法不用改动原有的模型结构，只需要在潜在空间计算潜在变量 y 的空间相关性，将这一项加入损失函数即可。...：最后，通过在相关性图上应用 L_2 范数来计算相关性损失，这一损失衡量了模型中潜在变量之间在空间上的解相关程度。...left(x, \hat{x}\right)\right] + \alpha \cdot [L_{corr}]\\ & \tag{5} \end{align*} 实验 实验设置 训练集：Vimeo-90k数据集...测试集：Kodak数据集 基线模型使用公式 (4) 中给出的损失函数进行训练，具有相关性损失的模型使用公式 (5) 中修改后的损失函数进行训练。...实验表明，本文所提出的方法在不修改熵模型和增加推理时间的情况下，显著提高了率失真性能，在性能和计算复杂性之间取得了更好的 trade-off 。
这篇文章将介绍Edelman DxI数据科学团队在使用弱监督解决NLP问题的一些最新进展! 弱监督学习 数据编程是指使用启发式标记函数结合标签模型以编程方式创建标记数据集。...每个标签函数都独立运行以标记每行数据。在二元分类问题的情况下，标签为0（不存在标签）或1（标签的存在）或-1（信息不足，不标记）。...从上图也能够看到没有单标签模型（LM）框架始终优于其他框架，这表明我们必须在数据集中尝试不同的LMS才能选择最佳的LMS。...1、初始化：使用从标签模型的弱标签来微调语言模型，例如在初始化步骤中使用交叉熵损失。然后将微调后的BERT模型在整个数据集上的概率预测作为软伪标签。...在两步弱监督方法中结合这些框架，可以在不收集大量手动标记训练数据集的情况下实现与全监督ML模型相媲美的准确性! 引用： Want To Reduce Labeling Cost?
在本文中，我将讨论“重写深度生成模型”（https://arxiv.org/abs/2007.15646）一文，该文件可直接编辑GAN模型，以提供所需的输出，即使它与现有数据集不匹配也是如此。...尽管它可以生成数据集中不存在的新面孔，但它不能发明具有新颖特征的全新面孔。您只能期望它以新的方式结合模型已经知道的内容。 因此，如果我们只想生成法线脸，就没有问题。...但是，如果我们想要眉毛浓密或第三只眼的脸怎么办？GAN模型无法生成此模型，因为在训练数据中没有带有浓密眉毛或第三只眼睛的样本。...快速的解决方案是简单地使用照片编辑工具编辑生成的人脸，但是如果我们要生成大量像这样的图像，这是不可行的。因此，GAN模型将更适合该问题，但是当没有现有数据集时，我们如何使GAN生成所需的图像？...例如，假设我们有一个在马匹上训练过的StyleGAN模型，并且我们想重写该模型以将头盔戴在马匹上。我们将所需的特征头盔表示为V ‘，将上下文中的马头表示为K’。
在没有使用 try-with-resources 语句的情况下使用 xxx，意味着在代码中没有显式地关闭 xxx对象资源，如果没有使用 try-with-resources，那么在使用xxx对象后，需要手动调用...语句中，可以自动管理资源的关闭。...使用 try-with-resources 语句时，可以在 try 后面紧跟一个或多个资源的声明，这些资源必须实现了 AutoCloseable 或 Closeable 接口。...在 try 代码块执行完毕后，无论是否发生异常，都会自动调用资源的 close() 方法进行关闭。...使用 try-with-resources 可以简化资源释放的代码，并且能够确保资源在使用完毕后得到正确关闭，避免了手动关闭资源可能出现的遗漏或错误。
最大的问题与缺乏执行此类操作所需的权限有关。 实际上，通过访客帐户（Microsoft Windows 上最受限制的帐户），您可以破解任何可用本地用户的密码。...PoC 测试场景（使用访客账户） 在 Windows 10 上测试 安装和配置新更新的 Windows 10 虚拟机或物理机。...在我的情况下，完整的 Windows 版本是：1909 (OS Build 18363.778) 以管理员身份登录并让我们创建两个不同的帐户：一个管理员和一个普通用户。两个用户都是本地用户。 /!...将 PoC 可执行文件放在您作为访客用户可以访问的任何地方。...默认情况下，域名是%USERDOMAIN%env var 指定的值。
谷歌AI研究人员正在将计算机视觉应用于声波视觉效果，从而在不使用语言模型的情况下实现最先进的语音识别性能。...研究人员表示，SpecAugment方法不需要额外的数据，可以在不适应底层语言模型的情况下使用。 谷歌AI研究人员Daniel S....Park和William Chan表示，“一个意想不到的结果是，即使没有语言模型的帮助，使用SpecAugment器训练的模型也比之前所有的方法表现得更好。...虽然我们的网络仍然从添加语言模型中获益，但我们的结果表明了训练网络在没有语言模型帮助下可用于实际目的的可能性。” ?...SpecAugment部分通过将视觉分析数据增强应用于频谱图，语音的视觉表示来工作。
，也就是 abi 没有公开。...官方定义："签名被定义为没有数据位置说明符的基本原型规范表达式，即具有带括号的参数类型列表的函数名称"。...通俗的说就是：将函数名，带顺序的变量类型以及参数括号进行 Keccak-256 编码后，取前四个字节的二进制字符串，即以太坊的合约函数签名。...1，搜索网上的签名数据库：https://www.4byte.directory/signatures/ 搜索结果如下： 说明还没有上传函数的 abi 定义 2，没有函数的 abi 信息，就没办法调用了吗...在使用的时候，address 为合约地址 greeter = w3.eth.contract( address='0xB5816B1C17ce9386019ac42310dB523749F5f2c3
在 Google App Engine (GAE) 中，如果你希望将数据上传到 Datastore 或 Cloud Datastore，而不使用 Bulkloader，你可以通过使用 Google Cloud...这里有一些方法和步骤，帮助你在不使用 Bulkloader 的情况下将数据上传到 GAE。1、问题背景用户想上传大量数据到谷歌应用引擎 (GAE)，但又不想使用 Bulkloader。...因此，需要寻找其他的方法来实现。2、解决方案可以使用 Bulkloader API 来实现数据上传。Bulkloader API 是一个用于将数据批量加载到 GAE 的库。...准备数据文件将数据导出成 CSV 文件或 JSON 文件，并将其保存在本地计算机上。c....数据文件必须包含一个名为 __key__ 的列，该列的值是实体的键。数据文件必须包含一个名为 __property__ 的列，该列的值是实体的属性。数据文件中的实体必须具有相同的键空间。
在我们知道了每个投票者能得到多少选票之后，我们只要把他们的选票加起来就行了。得票多的类将获胜。 ? 我们为什么要用树桩（一层的树）呢?为什么不用树呢? 让我们后退一步，看看整个画面。...在构建完所有树之后，我们将所有树的值相加，并将它们添加到初始预测日志中。因此，如果一个树的值越大，它对初始预测应该如何变化的影响就越大。 ? 每棵树的值将乘以0。1。...但通常我们将max_depth限制在6到8之间，以避免过拟合。Gradientboost不使用树桩，因为它没有使用树来检测困难的样本。它构建树来最小化残差。...当面对大型数据集时，这个过程可能非常耗时。 因此，XGboost又向前推进了一步。它没有使用预估器作为树节点。它构建树来将残差进行分组。就像我之前提到的，相似的样本会有相似的残值。...然而，当我们有一个合理数量的样本，比如几千个，Gradientboost实际上是更健壮的。所以在一些小的数据集的时候我们可以首先使用Gradientboost。
在目前的工控行业里面，软硬件发展的都比较成熟，工程师们能够独立完成功能，然而在现在竞争日益激烈的情况下，无论是触摸屏还是PC机，因为直观的展示了项目的全貌，软件界面显得愈发重要。...那么怎么在没有专业UI的情况下设计出一个美观的界面呢？ 下面分享一下我的设计思路，希望对大家有所帮助。在我看来，组态界面的设计包含：框架、颜色、页面、字体、图标、图形这几个部分。...一般项目中会包含数据展示、设备状态、功能报警、数据报表等部分，也有的显示工艺流程图、系统图、生产过程等内容，还有一些展示采集到的数据信息、控制信息等。...换色 使用PS软件更改图标颜色的操作如下： 1) 在PS中打开图标图片，选中背景层，点击Ctrl+J复制该图层 2) 使用魔棒工具抠图，将图标部分选中，多个选区时可以按住shift进行选取，之后将选中的图标复制...3) 将复制好的图标图层选中，之后再选中图标，点击“编辑”里面的“填充”，将其由黑色修改为白色 4) 之后新建图层，将图层填充为需要的颜色，此处需要蓝色 5) 再将有颜色的图层拖拽到图标图层下方，并将该图标导出为需要的尺寸格式
今天明月给大家分享个比较可怕的事儿，那就是轻松获取你站点服务器真实 IP 的途径和办法，很多小白站长不知道自己服务器真实 IP 的重要性，因此一些不好的习惯就会暴露你的真实 IP 到网上，从而造成被各种恶意扫描和爬虫抓取骚扰...这个原理其实很简单，就是通过获取你的域名解析记录来侧面获取到你的真是 IP，有不少的第三方代理就可以扫描你的域名来获取到这些数据，不说是百分百的准确吧，至少有 80%的概率可以的，通过明月的分析，这些数据大部分依赖于平时网上各种的所谓...SEO 分析平台、互换友链平台等等，甚至不少的测速平台的数据都会被利用到，像有些所谓的安全检查扫描一类的也会获取到这里数据。...这几乎是一种没有任何成本和技术门槛的手法就可以轻松获取到服务器真实的 IP 了，这也再次说明了给自己的站点加个 CDN 来隐藏真实 IP 的重要性，甚至可以说在没有 CDN 的情况下，尽量的不要去检测自己域名的速度...、SEO 信息查询等等操作，至于那些所谓的交换友链、自动外链的所谓 SEO 插件就更要远离了，基本上明月碰到的没有几个是正常的，总之各位是要小心谨慎了！
WebP Server这是一个基于 Golang 的服务器，允许您动态提供 WebP 图像，在不改变图片URL路径的情况下，自动将JPEG、PNG、BMP、GIF等图像转换为WebP格式，从而减小图片体积...WebP是一种同时提供了有损压缩与无损压缩（可逆压缩）的图片文件格式，由Google推出，WEBP的格式压缩率非常高，在同质量的情况下.webp格式的图片体积会小很多。...WebP Server的作用 WebP Server相当于一个旁路的WEB服务器，管理员配置好WebP Server后，可以自动将JPEG、PNG、BMP、GIF等图像转换为WebP格式，同时URL地址不会发生改变...总结 WebP Server可以做到不改变图片URL路径的情况下，根据访客浏览器判断输出WebP图像还是原图，这一点非常方便。...但如果网站启用了CDN后，CDN边缘节点会将优化过的WebP图像进行缓存，若访客使用Safari这类不支持WebP图像的浏览器将导致图像无法显示。
首先，使用pip命令在终端安装xlwt： pip install xlwt 下面是一个示例。...LABS 原始数据被搅和在一起，账号和类别没有分开，有些数据甚至没有账号。...将这些数据写入Excel工作表并格式化，如下图1所示。...图1 要创建这样的输出，代码脚本执行以下操作： 1.分隔帐号和名称 2.分配一个99999的帐号，并将未编号帐号的单元格颜色设置为红色 3.将帐户名转换为正确的大写名称 4.删除帐户名中的任何多余空格...5.将账号和姓名写入电子表格中的两列 6.根据最宽数据的宽度设置每个电子表格列的列宽格式 代码如下： import sys import re from xlwt import Workbook, easyxf
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