结果分析：通过消融实验展示了MoReVQA中每个阶段的重要性，并分析了模型在不同数据集上的性能，包括对模型鲁棒性的评估。...实验表明，MCC-HO在实验室和互联网数据集上实现了最先进的性能，我们展示了如何使用RAR自动获取手与物体交互的野外图像的3D标签。...结果展示: 论文通过定量和定性的实验结果展示了MCC-HO模型的优越性能，以及RAR技术在自动获取3D标签方面的潜力。...MCC-HO使用编码器-解码器架构，编码器处理输入的RGB图像和3D手部信息，解码器则输出一个神经隐式函数，表示手部和物体的占用概率、RGB颜色和分割标签。...这一技术被称为检索增强重建（RAR），类似于自然语言处理中的检索增强生成。
随着网站的持续运行，我们可能需要在网站上面添加很多其他网站的标签来进行网站的校验。...一个比较好的方法就是设置 GTM，这样能够让你所有的标签在一个地方设置而不需要在 Discourse 中安装插件等。 GTM 是 Google Tag Manager 的简称。...Discourse 设置 GTM 在 Discourse 的后台中，搜索关键字 ： gtm 在空白的地方输入 GTM 的标签变量。...修改 content security policy script src 在默认情况下 content security policy script src 是启用的，这个将会导致 Discourse...没有办法执行需要的 Java Script 如果你想严格区分，请将下面的网站添加到信任的网站中： 针对 Google Tag Manager https://tagmanager.google.com
从10月16日开始，在AdWords中创建的所有新的app安装广告活动都将在UAC上运行。...帮助你将广告营销活动移至UAC的三个步骤 1.查看你当前的AdWords app推广营销活动：登录AdWords>点击广告标签，确认效果最好的文案、banner广告和视频广告。...2.创建一个新的UAC账户并制定合理的营销目标：通过点击广告营销活动下拉菜单（“广告营销活动”标签>选择通用app）来构建新的UAC。...将之前表现出色的广告素材（尤其是图片和视频）复制并粘贴到新的UAC中。...UAC如何帮助你找到更多正确的应用程序用户 UAC使用机器学习功能为每个广告做出最明智的决定，实时分析数亿个潜在的信号组合，比如人群在哪些地方与广告产生交集互动，哪些广告创意素材和关键词投放效果最佳。
-- 1) 两种都可以控制标签的显隐，绑定的值是布尔类型值，当都隐藏标签时 v-if是不渲染标签 v-show以 display:none 方式渲染 --> 的变量，有当前组件组件提供 局部组件 // 1) 创建局部组件 // 2) 在父组件中注册该局部组件 // 3) 在父组件的template模板中渲染该局部组件 ...--mcc>mcc>--> script src="js/vue.js...父组件提供数据 // 2) 在父组件模板中，为子组件标签设置自定义属性，绑定的值由父组件提供 // 3) 在子组件实例中，通过props实例成员获得自定义属性 .info {...-- 2) 在父组件模板中，为子组件标签设置自定义属性，绑定的值由父组件提供 --> <info v-for="info in infos" :key="info.image" :myinfo=
机器之心专栏 机器之心编辑部 近年来，互联网环境中的多媒体内容大量增加，如何通过视频文本相互检索，提升用户获取信息的效率，满足不同的用户对多媒体内容的消费需求变得异常重要。...因此使用 HCM 进行多次对比匹配，可以利用 Transformer 这一层次特性，从而得到更好的视频文本检索性能； 引入 MoCo 的动量更新机制到跨模态对比匹配中，提出动量跨模态对比 MCC。...动量跨模态对比（MCC） 现有的端到端多模态学习方法受到显存容量的限制，在参数更新的过程中，只能在当前 batch 内选取很少的负样本进行交互，如果能在这一过程中加入更多的负样本参与计算，对模型得到更好的视频和文本表征是有帮助的...模型在 MSR-VTT、ActivityNet Captions 和 LSMDC 数据上与其他方法的对比： 验证 MCC 的作用，模型使用 MCC、使用不同参数的 MCC 对最终结果的影响。...HiT 已应用在快手多个业务场景中，通过 HiT 产生的embedding，提升了多模态模型表征能力，对视频检索、图文相关性判断、视频内容理解等模型都带来了效果的提升，在视频智能审核、视频冷启动、智能创作等业务场景中发挥重要作用
按行业分类移动搜索或计算机搜索的重要性 搜索引擎结果页上不同位置的点击率 AdWords广告中不同位置的点击率 什么是搜索引擎？...把这个数字用上面的市场份额比例以及来自于 Internet live stats（http://www.internetlivestats.com/）的数字进行拆分，你会看到每个搜索引擎日常的检索量数字如下...先来看AdWords，点击率在不同的位置上变化很大，我们之前在Farhad Divecha的博客（http://www.smartinsights.com/paid-search-marketing-ppc.../paid-search-analytics/clickthrough-rate-per-advert-position-in-adwords/）中探讨过这个主题。...如果你发现你的网站在搜索结果的第二页，在每1000个查询中你会看到一个比较接近1的数字，这完全取决于这个关键字月度搜索量是否超过10000次。 ?
但是，消费者从线上到线下的归因并非无计可施。电商零售商可以通过以下五种方法将线上营销与线下销售关联起来： Google AdWords AdWords使用匿名统计来估算点击广告后访问店铺的人数。...想要启用此功能，Google要求你的网站获得足够的广告点击次数，并且在符合条件的国家/地区中拥有几家访问量相当可观的实体店铺。...通过使用Google AdWords，营销人员可以访问大型广告网络的可见性优势，无需“牺牲”精确归因所需的深入数据分析。...它的策略是为每个渠道列出一个唯一的电话号码– 分别用于网站，“Google My Business”列表，于社交平台，电子邮件等渠道。这样一来，为每个来源都提供了一个很好的顶级流量视图。...因为，这是将在线购买与真实顾客关联到一起的机会。 由于实际的转化是在线发生的，因此有可能看到用户在整个网站上的旅程（如果系统已正确到位，则可以不受此限）。但是，如果用户没有创建帐户，该用户将保持匿名。
数据获取与初步观察 （一）数据集获取 我们首先从 sklearn 库中获取 20 Newsgroups 数据集，该数据集是一个广泛用于文本分类、文本挖掘和信息检索研究的国际标准数据集。...这为我们深入理解文本数据的内在结构和主题分布提供了有力的工具和方法，在文本数据分析、信息检索等诸多领域具有重要的应用价值。...（二）在测试集上进行预测 准备好测试数据后，就可以使用微调后的模型在测试集上进行预测了 在上述代码中，首先将模型设置为评估模式，然后对测试数据加载器中的每个批次数据进行处理，包括将数据移动到GPU上、执行前向传播计算预测值...（三）评估指标及结果 在CoLA基准测试中，准确率是通过“马修斯相关系数”（MCC）来衡量的。...批次结果合并与最终MCC分数计算 在完成对各个批次数据在测试集上的预测之后，接下来需要对所有批次的结果进行整合处理，进而计算出最终的马修斯相关系数（MCC）分数，以此来全面评估模型在整个测试集上的性能表现
邮件服务与文件和文档存储等其他服务一起托管在“www.icloud.com”上。 这意味着，从攻击者的角度来看，任何跨站点脚本漏洞都将允许攻击者从iCloud服务中检索他们想要的任何信息。...这意味着，如果我们编写“ script> alert（1）script> ”并且完全在DOM中呈现，则由于标记的内容严格是CSS，因此不会出现警告提示 并且脚本标签已填充在标签内...我们构建了一个简洁的PoC，它将从iCloud API返回照片URL，将其粘贴到图像标签中，然后在其下方附加用户帐户的联系人列表。...我最好的解释是（1）加载初始URL时，“ script> script>”中的字符在自动超链接过程中是可接受的，并且没有破坏它，然后（2）删除了脚本标签创建了一个空白或某种类型的void，这些在不关闭初始超链接功能的情况下重置了自动超链接功能...总体而言，攻击者可能会滥用此信息来： 创建一种蠕虫病毒，该蠕虫能够以静默方式泄露/修改iCloud帐户信息（包括照片和视频）； 在受害者的浏览器中静默执行任意HTML和JavaScript。
在医学检测中，敏感性是一个重要的指标，因为一个高敏感性的测试能够准确找出所有的阳性结果。 4....在医学检测中，特异性是一个重要的指标，因为一个高特异性的测试能够准确排除所有的阴性结果。 5....全部平均精度 (Mean Average Precision, MAP) 全平均精度主要用于信息检索和排名问题，是每个查询的平均精度的平均值。...在每个查询中，精度是在某个排名位置时相关文档的数量与总文档数量的比例。MAP为所有查询的平均精度的平均值。 24....在Log Loss中，真实标签应该是0或1，预测标签应该在0和1之间。
在MCC中，作者构建了几个内存库来保存一组丰富的负样本表示，这有助于在训练期间扩大负样本交互。...Problem Definition 对于视频文本检索任务，M个视频表示为 image.png N个文本表示为 image.png 每个视频都有多种专家嵌入，以在多个视图中表示视频，例如运动、外观和音频...每个文本都用英语的自然语言表示。...文本中的每个单词将被嵌入到一个单词嵌入向量中，得到Token Embedding image.png [CLS]和[END]表示第一个和最后一个位置。文本段Mask用来指示输入序列的实际长度。...Momentum Encoders 在本节中，作者减少了两个动量编码器，通过评估检索性能来探索它们在保持表示一致性方面的有效性。可以看出，当不使用动量编码器时，检索性能下降。
今年3月8日，当我在查看Gmail邮件时，随手点开了Gmail右上方的‘谷歌更多应用’标签按钮，谷歌的各种产品映入我的眼帘，如下： 浏览过整个谷歌产品之后，我把目标锁定为谷歌的广告服务产品Google...终于，在我访问到以下这个页面 https://adwords.google.com/aw/conversions 发现漏洞 Conversions是Google AdWords的广告转化跟踪功能，它能为广告商揭示客户在与广告进行互动后所采取的行动...，其XSS alert框就跳出来好多次，我觉得这应该是一个鸡肋的self-XSS吧，所以在浏览器中作了XSS消息阻拦设置，并继续完成了后续的转化跟踪功能填写。...于是，我复制了整个链接到了另外一个新的浏览器标签中进行打开，然后，我就被震惊了！...这个XSS Payload能被有效储存在其中，并且可在最新的浏览器版本中实现响应： 也能在Firefox火狐浏览器中实现： 漏洞奖励 好了，到此为止吧。喝杯咖啡，来支雪茄，赶紧上报漏洞吧。
这意味着在两个展示位置中，相同的广告有着不同的展现方式。...Facebook需要知道在您所有的跟踪代码中应用于转化跟踪目的的代码是哪一个。因此，您需要在广告组中的广告代码中指定一个。...在Power Editor（超级编辑器）（或实际帐户中，只要您愿意）中，点击广告设置底部的Use aConversion Tracking Pixel（使用转化跟踪代码）。...想要定位行为，您需要在ad set menu（广告组菜单）中选择实时帐户或Power Editor（超级编辑器）中的选项，如下所示。 ?...选择Age（年龄）、Gender（性别）或者Age and Gender（年龄和性别）来过滤您的报告 您可以根据您在本报告中收集的数据做出相关的战略决策。现在您就可以试着查看下您的帐户。
请注意，在构建数据集的过程中，某个属性的所有单位首先统一为标准单位（例如厘米/米/千米统一为米），并相应地缩放数值。将收集到的DoQ数据集中每个目标-属性对的计数值转换为12个数量级的分类分布。...对于聚合基准的每个属性，研究员采取的方法是：计算训练集中所有对象在存储器的经验分布，并将其用作测试集中所有对象的预测分布。...因此，研究员评估了包含尺度属性的真值标签 的两个数据集：VerbPhysics和Amazon Price数据集。...在完整分布预测任务的Amazon Price数据集上，mcc + NumBERT在两项分布指标上均表现最佳（参见表3）。...有了对“建筑”合理高度范围的常识性理解，当检索或解析出现差错时，研究员可以在当前的网络问答系统中发现错误，例如维基百科中关于建筑物高度的语句被错误地解析为19英里高，事实上应该是19米高。
因此，我们需要一种定制的特定于领域的元语言，它能够提供正确的抽象级别，并将一些候选算法进行集中聚合。 IGQL 正是为解决这个问题而创建的工具，它是一种专门用于在推荐系统中检索候选对象的领域特定语言。...通常，word2vec 嵌入框架会根据单词在训练语料库中句子的上下文来学习单词的表示。Ig2vec 将用户与之交互的帐户 id（例如：来自用户喜欢的帐户媒体）视为句子中的一个单词序列。...检索与某个特定用户以前感兴趣帐户所类似的帐户，有助于我们以一种简单而有效的方式为每个人聚焦到一个更小的、个性化的排序清单。...因此，我们选择预测人们在每个媒体上采取的个人行为，无论是像「喜欢」和「收藏」这样的积极行为，还是像「少看这样的帖子」（SFPLT）这样的消极行为；均使用多任务多标签（MTML）的神经网络来预测这些事件，...具体而言，模型通过添加「惩罚」因子来降低来自同一媒体或同一种子帐户帖子的排序，因此在 Explore 推荐中，很难看到来自同一个人或同一种子帐户的多个帖子；而且这种推荐方式会随着你遇到更多来自同一作者的帖子而加强
大家好，在这篇文章中，我将解释我是如何在 2024 年的第一天在bugbounter中发现 4 个程序错误的。...Bug1 个人资料页面上的HTML注入和XSS →target.com/profile 我访问了 target.com/profile 并单击了编辑个人资料，然后我在个人资料描述中添加了“123”，...只有某些标签有效，例如，当我放置 script> 标签或 标签时，它被删除了。后来，在创建帖子时，我意识到我们可以创建带有 SVG 文件扩展名的帖子。...:) 然后我意识到其他标签，如 script> 等被阻止，当我尝试以下加载时，xss 成功工作:) "> Bug3 删除另一个用户的帖子...这些是我今年遇到的第一个 bug，我在 VDP 中发现了这些错误。我报告了 4 个错误，其中3个被接受。尝试在目标上花更多的时间并尝试理解每个功能。
在我的测试期间，在用户配置文件页面我发现了多个XSS漏洞。每个注册用户都有不同的配置文件页面，如“https://www.site.com/users/username-here”。 ?...在我的例子中，我有一个测试管理员帐户来测试这些问题，所以我知道要添加一个新的管理员特权用户需要复制什么请求。...在没有访问权限的情况下，你只需尝试通过发送document.body.innerHTML的输出来获取管理帐户的源码，并尝试获取有关内部功能的信息。...有时它会出现在cookie中，因此从document.cookie中检索它非常容易，但在本例中，是在一个meta标记中找到的: 帐户（在我的例子中为mrs-camylle-kertzmazevalwindowname）的信息，并将名称更改为payload {{eval(atob(window.name
本文链接：https://ligang.blog.csdn.net/article/details/41946813 Memcache是一个高性能的分布式的内存对象缓存系统，通过在内存里维护一个统一的巨大的...hash表，它能够用来存储各种格式的数据，包括图像、视频、文件以及数据库检索的结果等。...简单的说就是将数据调用到内存中，然后从内存中读取，从而大大提高读取速度。 一、在Linux上安装memcached： 1....configure --prefix=/usr/local/memcached --with-libevent=/usr/local/libevent # make # sudo make install 2、在Linux...， -m表示占用的最大内存(单位为M)。
在广告发布时，AdWords和Facebook的界面都没有提供确切的播放时间的数字。...在AdWords界面，您可以看到“四分位数报告”，这个报告显示播放到您的视频播放到一定比例的观众比例（25%，50%，75%，和100%）。...比如，在下面的表格中，所有观众中91%的人看到了视频的25%。在Facebook上，您可以找到类似的报告，但不是显示百分比，而是显示每个百分比的播放数量。...2.点击“流量来源”，然后选择您想测量的视频，您促销期间用的时间轴，最后，通过选取“YouTube广告”的流量来源来检索出您的数据。 ? 3.一旦您做到了 – 耶！...总的播放时间 那么两台平台在整体播放时间上是如何表现的呢？ 由于Facebook和AdWords界面都没有显示确切的时间指标，因此我们已经采取了每个百分位数的中间点来估计整体播放时间。
我们需要一种特定于域的自定义元语言，它提供正确的抽象级别并将所有算法组装到一个地方。 为了解决这个问题，我们创建并提供了 IGQL，这是一种专门用于在推荐系统中检索候选对象的领域特定语言。...我们的嵌入覆盖了数百万个账户，我们使用 Facebook 最先进的近邻检索引擎 FAISS作为支持的检索基础设施。 ? 对于每个版本的嵌入，我们训练一个分类器仅基于嵌入来预测一组帐户的主题。...检索与某个特定的人以前表示过的兴趣相似的帐户，可以帮助我们以一种简单而有效的方式缩小到每个人的更小的、个性化的排序清单。...使用模型蒸馏来预先选择相关的候选项 在我们使用 ig2vec 根据个人兴趣来识别最相关的帐户之后，我们需要一种方法来对这些帐户进行排序，使其对每个人来说都是新鲜和有趣的。...我们预测人们在每一种媒体上的行为，无论是积极的行为，如“喜欢”和“保存”，还是消极的行为，如“少看这样的帖子”。我们使用一个多任务多标签(MTML)神经网络来预测这些事件。
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