关于Columbo Columbo是一款计算机信息取证与安全分析工具，可以帮助广大研究人员识别受攻击数据库中的特定模式。...该工具可以将数据拆分成很小的数据区块，并使用模式识别和机器学习模型来识别攻击者的入侵行为以及在受感染Windows平台中的感染位置，然后给出建议表格。...这些工具所生成的输出数据将会通过管道自动传输到Columbo的主引擎中。...4、最后，双击\Columbo目录中的“exe”即可启动Columbo。 Columbo与机器学习 Columbo使用数据预处理技术来组织数据和机器学习模型来识别可疑行为。...Columbo会使用autorunsc.exe从目标设备中提取数据，并输出通过管道传输到机器学习模型和模式识别引擎，对可疑活动进行分类。
度量驱动改进活动中最大的痛点，就是搜集了一堆数据后，发现无法精确地识别哪些数据是改进信号，哪些数据是可以获取经验的经验信号。...也没法告诉我，剩下的未达标的数据，是否属于正常波动的数据，无须做根因分析。而对于达标的数据，在识别达标经验的时候，也有类似的问题。...我们可以用PBC图表，来识别不可预测的信号，进而识别改进点和经验点。 下面首先讨论如何用PBC图表判断不可预测的信号，然后讨论用PBC图表实现度量驱动改进的步骤。...MR(Moving Range)图表上的数据，对应其上方X图表中每两个连续数据点之间差异的绝对值（即总是正数）。即X图表中后一个数据值减去前一个数据值的差的绝对值，就是后一个数据在MR图表上的数据。...比如在MR图表中2020年7月的数值0.77，就是X图表中2020年7月的72.48减去6月的71.71而得到的。由于6月之前没有数据，所以MR图表中6月的数据是空。
问题描述： 创建一个包含10行6列随机数的DataFrame，行标签从大写字母A开始，列标签从小写字母u开始。...然后从上向下遍历，如果某行u列的值比上一行u列的值大，就把该行x列的值改为上一行x列的值加1，否则保持原来的值不变。 参考代码： 运行结果：
MEFISTO不仅保持了因子分析对多模态数据的既定优势，还能够进行空间-时间上的降维、插补和平滑与非平滑变化模式的分离。...此外，MEFISTO 可以通过以数据驱动的方式同时识别和对齐潜在的变异模式来整合多个相关数据集。 MEFISTO是什么？...MEFISTO概述 > 与多模态数据的现有因子分析方法不同，MEFISTO采用连续协变量来解释样本之间的时空相关性，这允许识别时空平滑因子以及独立于连续协变量的非平滑因子； > 对于具有重复时空测量的实验设计...使用模拟数据进行验证：在一系列的模拟设置中，MEFISTO产生了更好的潜在空间恢复，并提供了更准确的缺失数据的归因。...该分析说明了MEFISTO沿着多维轨迹估算整个分子层的能力，这对于分析非常稀疏的数据类型（如单细胞多组学技术）尤其有价值。 类似地，MEFISTO还可用于识别空间模式。
关于这本书的数据集问题 这本书我老师说很好，让我买来看看，结果一学期过去了，emmmm,不是我的问题，是这本书没有数据，没有源代码（强行甩锅），咳咳，跑远了，这本书的数据集我我到网上看到了，它的数据集格式是这样的...allsamples有两个字段，一个为num，一个feature,然后feature是一个25*5维的数据，25表示特征个数，5表示该类字体的个数。...由于考虑到可能大多数买了书没有数据集的问题，我后面写的代码都会用sklearn.dataset下的digits手写数据集，它是8x8维的矩阵表示一个数字，有1797个样本数据，比自己写好多了。...属性 意义 data 数据集 target 数据类型 target_name 数据类型名称 好了，后面写到的代码都会用到这个代码，其他的数据类型，有需要的自行查看，这里就不解释了。...from sklearn import datasets import numpy as np #导入数据 digits = datasets.load_digits() #查看第一数据的样子 new_im
保障业务安全，如何做到“未知攻，焉知防”安全防护中的“未知攻，焉知防”是什么意思“未知攻，焉知防”，业务安全的攻防之道2013年秋天的一次网络安全大会上，知名网络安全专家于旸做了一个《APT防御——未知攻...风险愈加复杂，欺诈愈加专业随着数字经济规模快速扩张，企业核心业务、关键数据、用户信息、基础设施、运营过程等均处于边界模糊且日益开放的环境中，涉及利益流和高附加值的业务面临多样的安全隐患。...安全情报帮助企业发现复杂攻击业务安全情报是指从安全数据中分析出与业务威胁相关的信息，通过对数据的汇总整理、加工生产、分析应用及协同共享机制，从而提炼总结出有价值情报内容。...在日常处理应急过程中，借助安全情报，安全人员会能够快速识别攻击，明确威胁攻击类型，来源以及攻击的意图等。...通过业务安全情报，能够帮助安全人员捕捉网络中异常行为，挖掘未知威胁，辅助定位潜在隐患，帮助企业在攻击发生之前发现威胁。提升安全能力。
模式识别中的一些基本概念 模式:对于一个集合项，某些特定的子序列或者结构通常一起出现在数据集中 absolute support :某一项出现的频率[数量] relative support: 某一项出现的频率...算法的核心思想是：首先找到所有的1项代表集C1，根据sup过滤得到频繁集合F1，从F1中得到代表集C2，C2的自己如果有不在F1中的，就删掉【这个过程称为剪枝】，然后遍历数据集，当C2中的数据在原始数据集中是频繁的时候...再过滤出全局频繁的，整个过程只有两次扫描数据库【有点小把戏，把数据缩小到内存中能放下，在内存中算】 ECLAT(Equivalence Class Transformation):一般的数据库是根据项ID...和项值来存储的，这里的主要思想是把唯一的项值提出来，对应列放在数据库中的项ID列表。...表中存储计算结果为同一个hash值的个数【可以在具体的分区做】，如果这个数值小于support值，那么当前hash桶中的所有项都不是频繁的，就不会当做代表集频繁模式挖掘-DHP算法详解 | I am Busy
为什么您应该识别您的业务关键数据 当您规划出业务关键型资产时，您可以在整个堆栈中获得端到端概览，其中显示哪些数据模型或仪表板对业务至关重要、它们的使用位置以及它们的最新状态。...允许您的团队将更多精力集中在高度关键的资产上，忽略一些不太重要的事情。 查看事件的重要受影响数据模型和仪表板的示例。来源：synq.io 在本文中，我们将了解如何识别关键业务数据模型和仪表板。...识别您的关键业务仪表板 Looker 在预构建的探索中公开有关内容使用情况的元数据，您可以使用自己的数据来丰富这些元数据使其更有用。...要识别对业务至关重要的仪表板，请首先查看您的业务用例。然后考虑使用数据，例如用户数量或高管层中是否有人使用仪表板。 业务关键型数据模型通常具有许多下游依赖项和/或关键下游依赖项。...直接在创建数据资产的工具中或使用数据目录定义关键性。 明确您如何处理关键业务资产中的问题，并制定通过设计构建质量的程序。 原文作者：Mikkel Dengsøe 和 Lindsay Murphy
在以上的例子中，模式是和类别（集合）的概念分不开的，只要认识这个集合的有限数量的事物或现象，就可以识别这个集合中的任意多的事物或现象。...模式识别研究主要集中在两方面，即研究生物体（包括人）是如何感知对象的，属于认知科学的范畴，以及在给定的任务下，如何用计算机实现模式识别的理论和方法。...50年代末，F.Rosenblatt提出了一种简化的模拟人脑进行识别的数学模型-感知机，初步实现了通过给定类别的各个样本对识别系统进行训练，使系统在学习完毕后具有对其他未知类别的模式进行正确分类的能力，...针对不同应用目的，这三部分的内容可以有很大的差别，特别是在数据处理和识别这两部分，为了提高识别结果的可靠性往往需要加入知识库（规则）以对可能产生的错误进行修正，或通过引入限制条件大大缩小待识别模式在模型库中的搜索空间...至于，数据挖掘和模式识别，那么从其概念上来区分吧，数据挖掘重在发现知识，模式识别重在认识事物。 机器学习的目的是建模隐藏的数据结构，然后做识别、预测、分类等。因此，机器学习是方法，模式识别是目的。
当前很多KGE模型能够对未知数据展现出良好的外推（extrapolate）性能，即给定一个没有见过的三元组数(h,r,t)，模型仍能正确地由 (h,r,?)预测出t ，或由 (?...但目前⼯作大多关注于设计复杂精巧的三元组建模函数，这只描述了模型是如何刻画已有数据的，并没有告诉我们其是如何外推到未知数据的，这不利于我们深入理解KGE模型的运行机制及其实际应用效果。...因此在本工作中作者主要研究了两个问题：1. KGE模型是如何进行外推的？2. 如何设计具备更强外推能力的KGE模型？...针对问题2，为了更好地利用外推信息，作者将三种语义证据融入到邻域模式中，设计了一种新颖的图神经网络模型用于学习知识图谱嵌入表示，称为语义证据感知图神经网络，以更充分的方式对三种语义证据进行了建模。...在知识图谱公开数据集FB15k-237和WN18RR上的实验结果表明了本文模型的有效性，以及具备更强大的外推能力。 论文链接 https://arxiv.org/abs/2109.11800
由于13位的时间戳在Ruby中是比较另类的，以为Ruby中默认的时间戳都是10位的。而Time和Date是Ruby中常用的处理时间的模块。...由于最初遇到问题的时候网上搜了好久都没找到合适的，因此就自己写一下，帮助下再次遇到这个问题的小伙伴们吧！ 使用Time解决 使用Time的方式比较投机取巧吧。
[ORM] MyBatis 中是如何运用的代理模式的？ 简介 本文主要介绍设计模式之代理模式，并分析代理模式在 Mybatis 中是如何使用的？ ?...---- 静态代理动态代理源码分析深入动态代理源码小结获取更多 手机用户请横屏获取最佳阅读体验，REFERENCES中是本文参考的链接，如需要链接和更多资源，可以扫码加入『知识星球』（文末）获取长期知识分享服务...，所有解析的Mapper信息都存储在缓存中。...启动初期，便会解析配置，生成所有预处理数据，绑定每一个statement，在缓存中保存对应的接口信息。 获取Mapper对象的过程，实质是获取一个动态代理对象。...动态代理本质上是利用自定义接口进行方法申明，利用InvocationHandler进行代理修饰的定义，通过invoke方法进行代理对象的调用，代理对象本生也会生成对应的Class文件，存储在内存或硬盘中
因此，如何应对这种未来的不确定性，从中找寻到确定性，是每一位在职业道路上寻求进阶的人必须面对和解决的问题。 面对未知：认知的鸿沟 首先，我们需要认识到的是，面对未知并不意味着无助。...因此，对未来的不确定性感到恐惧，实际上是一种对未知的自然反应，它存在于每个人的生活和职业中。 在职业发展中，我们可能会面对新的职业角色，新的行业环境，或者新的技术挑战，这些都可能带来未知和不确定性。...应对策略：从不确定性中找寻确定性 虽然未来充满了未知，但我们可以采取一些策略，来找寻确定性，以应对未来的挑战。 明确长远目标：首先，我们需要明确自己的长远目标。...在面对未知的过程中，人际网络可以提供支持、建议和资源。通过与不同背景和经验的人交流，我们可以获得新的观点，扩大视野，更好地应对未知和不确定性。...相反，我们需要主动去面对未知，去学习新的知识和技能，去拓展我们的人际网络，去调整我们的心态。只有这样，我们才能在未知中找寻到确定性，不断进步，成功应对职业发展的挑战。
电信诈骗猖獗盛行，成为国家的重点打击对象，但是我们身边亲朋好友被骗的悲剧还在屡屡发生。小作者思考也许我们可以从新闻中提取电信诈骗的特征信息，为家里的长辈亲人提个醒，做到防患于为然。...小作者首先对某大型网站进行了浏览，在搜索栏中搜索了关于电信诈骗类的新闻报道，但是翻页过程中它的url好像并没有发生什么变化，firefox的也没有看到post和get。...Beautifulsoup是一个强大的库，在这里我从属性a获取源代码中的link。...获取到link后我们就可以浏览新闻了，我们也该获取新闻的信息了。 新闻种类千千万，有图的，没有图的，有视频的，没视频的，文本里面图片链接，段落属性一大堆，看的我是着实sad。...小作者目前也只写到这里了，大家还可以根据需要自己从文本中获取关键词的位置，类型，之间的逻辑关系构建出一个诈骗类型的文本特征库，当然这也都是后话了。
由于没有完整的边线会使一些单元格无法被识别，导致不良的识别率，因此我们需要想办法修复这些丢失的线段。 首先，我们需要导入OpenCV和NumPy。...如果大家在输入图像使看到的第二行中的单元格线未完全连接。在表识别中，由于单元格不是封闭的框，因此算法将无法识别和考虑第二行。本文提出的解决方案不仅适用于这种情况。它也适用于表格中的其他虚线或孔。...现在，我们需要获取图像的大小（高度和宽度）并将其存储在变量hei和wid中。 (hei,wid,_) = image.shape 下一步是通过高斯滤镜进行灰度和模糊处理，这有助于识别线条。...然后使用OpenCV的bitwise_or操作将水平和垂直两个蒙版合并到一张表中。要检索原始的前后前景，可通过从255中减去cv2.bitwise_or来反转图像。...该方法可用于表中的虚线，间隙和孔的多种类型。结果是进一步进行表格识别的基础，对于包含文本的表，仍然有必要将包含表的原始图像与数据与具有修复孔的最终图像合并。
识别坏味道代码坏味道的识别一般是要求开发者具备一定的代码审查能力和对设计原则相关的理解，同时也需要一定的经验和技巧，在日常编码过程中，以下三个手段是可以有助于你识别和解决坏味道：代码审查：定期组织团队成员对代码进行审查...具体的表现为：1.多个方法或类中有几乎相同的代码块2.复制粘贴修改的研发模式一般针对过长方法的解决路径如下：1.将重复的代码提取到一个公共的方法或者类中2.使用继承或者组合来共享代码我们来看看具体的代码示例...具体的表现为：1.多个变量经常一起出现，但是未作为一个整体处理2.数据项之间的关联关系未在代码中体现一般针对过长方法的解决路径如下：1.创建一个新的类或者数据结构来封装这些数据项2.使用对象或者集合来管理这些数据项的关系我们来看看具体的代码示例...具体的表现为：1.一个类的改变需要修改多个其他类2.类或者模块之间的接口过于复杂一般针对过长方法的解决路径如下：1.减少类之间的直接依赖，使用接口或者抽象类来解耦2.采用设计模式，比如观察者模式、策略模式等...具体的表现为：1.多层嵌套的 if/else 语句2.复杂的逻辑表达式，难以一眼看出其逻辑一般针对过长方法的解决路径如下：1.使用多态、策略模式或者状态模式来简化条件判断2.将复杂条件分解为多个简单的条件
业务场景：实现每天的考勤打卡提醒，根据配置的规则数据，比如每天提前几分钟，提醒员工打卡，所以会下班前几分钟推送消息到微信公众号，提醒员工，记得打卡考勤 技术实现：会有一个定时任务，每天都会扫描一遍，根据配置的规则...，比如提前n分钟提醒考勤打卡，这个过程会计算好需要提前n分钟执行的业务数据，然后放在一个基于Redis发布订阅模式实现的延时队列里，到预定的时间点，延时任务就会执行，发送消息提醒 排查过程 但是项目运行一段时间后...配置，然后修改封装的延时队列组件，比如加上重试机制，保证不会丢失发布订阅消息 延时队列，基于Redis的Pub/Sub模式实现 package cn.core.common.redis.delayqueue...参数配置 可以在Redis的redis.conf配置 client-output-buffer-limit pubsub 32mb 8mb 60 #当缓冲区数据达到硬限制32M时，连接会关闭；当缓冲区数据达到软限制每...，可以使用 CLIENT LIST 命令来查看各个客户端的状态，在输出中，omem 表示该客户端当前使用的输出缓冲区大小。
，本文介绍如何识别这样的函数。...），于是通过查阅《程序员的自我修养》动态链接相关内容，找到了识别动态链接库中函数的方法。...从汇编代码点进去会发现是plt相关代码，在ARM64中，@page是取页440000（4kb整数），@PAGEOFF是取页内偏移20，简单来讲这段应该是取出440020地址存储的数据放X17，然后跳转过去...走了这么多弯路，跟完了延迟绑定的过程，下面来看如何识别出sub_412160。...ELF文件中还存储了needed的动态链接库，IDA中写在了该文件的最开始，向上拉窗口可以看到，我们只要从这些so库中找识别出的函数名即可。
虽然我们都知道有很多设计模式，但是大多停留在概念层面，真实开发中很少遇到，Mybatis源码中使用了大量的设计模式，阅读源码并观察设计模式在其中的应用，能够更深入的理解设计模式。...在简单工厂模式中，可以根据参数的不同返回不同类的实例。简单工厂模式专门定义一个类来负责创建其他类的实例，被创建的实例通常都具有共同的父类。 ?...只是这里有个有趣的地方是，LOCAL的静态实例变量使用了ThreadLocal修饰，也就是说它属于每个线程各自的数据，而在instance()方法中，先获取本线程的该实例，如果没有就创建该线程独有的ErrorContext...在使用组合模式中需要注意一点也是组合模式最关键的地方：叶子对象和组合对象实现相同的接口。这就是组合模式能够将叶子节点和对象节点进行一致处理的原因。 ?...整个体系采用装饰器设计模式，数据存储和缓存的基本功能由PerpetualCache（org.apache.ibatis.cache.impl.PerpetualCache）永久缓存实现，然后通过一系列的装饰器来对
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