关于ReconAIzer ReconAIzer是一款功能强大的Burp Suite扩展，该工具基于Jython开发，可以为Burp Stuite添加OpenAI能力，并利用OpenAI来优化和增强渗透测试过程中的网络侦查任务...该工具专为漏洞猎人和渗透测试人员设计，支持以自动化的形式执行多种网络安全任务，可以帮助广大安全研究人员以简单快速的形式识别和利用漏洞。...第一步：下载Jython 1、从官方网站下载最新版本的Jython独立Jar包： https://www.jython.org/download 2、将下载好的Jython独立Jar包保存到电脑中一个方便使用的位置...； 第二步：在Burp Suite中配置Jython 1、打开Burp Suite； 2、点击“Extensions”标签页； 3、点击“Extensions”标签页中的“Extensions settings...type”； 6、点击“Extension file”中的“Select file...”按钮，并选择项目的“ReconAIzer.py”文件，然后点击“Open”打开； 7、确保“Load”勾选框为选中状态
int yCount = 0; int xCount = RowCount; 15 if (ControlArry.Length 的数量大于总控件
参数共享或权重复制是深度学习中经常被忽略的领域。但是了解这个简单的概念有助于更广泛地理解卷积神经网络的内部。卷积神经网络（cnn）能够使那些通过网络馈送的图像在进行仿射变换时具有不变性。...局部感受领域 权值共享（参数共享） 空间子采样 在本文中，我们将探索权值共享，并了解它们的用途以及它们在CNN架构中的优势。本文针对从事机器学习或更具体地说是深度学习的各个层次的人。 介绍 ?...作用于输入数据的滤波器产生一个卷积层的输出，即特征映射。 在CNN的训练阶段，可以学习过滤器中的权重值。...因此，对输入数据进行任何偏移、倾斜或定向，特征映射都将提供一个输出，该输出将根据输入数据所受的量进行偏移、倾斜或定向。 将理论付诸实践 本节的目的是揭示卷积神经网络中发生的权值共享的好处。...显然，通过参数共享，我们可以减少conv层中的权重数量。 参数共享用于网络中的所有conv层。 参数共享减少了训练时间；这是减少反向传播过程中必须进行的权重更新次数的直接好处。
前言 模型函数 零初始化 随机初始化 He初始化 总结 参考资料 前言 良好的初始化权重有以下的好处： 加快梯度下降的收敛速度 增加梯度下降收敛到较低训练（和泛化）错误的几率 所以一个良好的初始化也是非常重要的...，这里尝试三种初始化化方式： 零初始化，将权重参数初始化为零。...随机初始化，使用随机的方式，初始化权重参数。 He初始化，这个公式的初始化方式。 我们来尝试这个三种方法吧。 模型函数 编写一个model函数，使用这个函数可以测试各种初始化权重参数的效果。...after iteration {}: {}".format(i, cost)) costs.append(cost) return parameters 零初始化 在神经网络中初始化的参数有两种类型...""" parameters = {} L = len(layers_dims) # 网络中的层数 for l in range(1, L): parameters
EasyNVR已经支持自定义上传音频文件，可以做慢直播场景使用，前两天有一个开发者提出一个问题：想把一个MV中的音频拿出来放到EasyNVR中去做慢直播。...经过我们的共同研究之后，终于想出一个办法，就是先将这个音乐提取出来，再添加进EasyNVR中。...我们采用的是ffmpeg命令行的方法拿到AAC数据，具体命令如下： ffmpeg -i input-video.mp4 -vn -acodec copy output-audio.aac 将获取的AAC...不得不说ffmpeg就是强大，ffmpeg是专门用于处理音视频的开源库，既可以使用它的API对音视频进行处理，也可以使用它提供的工具，如 ffmpeg，ffplay，ffprobe，来编辑你的音视频文件...如果大家对我们的开发及产品编译比较感兴趣的话，可以关注我们博客，我们会不定期在博客中分享我们的开发经验和一些功能的使用技巧，欢迎大家了解。
解决将Editplus添加到鼠标右键的问题 以管理员身份运行EditPlus 一次点击–>工具–>首选项–>常规–>勾选将EditPlus添加到系统右键菜单选项
作者 | 褚杏娟 据彭博社报道，有知情人士透露，微软正准备将 OpenAI 的 ChatGPT 聊天机器人添加到其 Bing 搜索引擎中，以吸引竞争对手谷歌的用户。...微软可能在未来几个月内推出附加功能，但现在仍在权衡聊天机器人的准确性以及将其纳入搜索引擎的速度。该知情人士表示，最初的版本可能是对一小部分用户的有限测试。...根据外媒报道，Pichai 参与了一系列探讨谷歌 AI 战略的会议，而且为了应对 ChatGPT 带来的威胁甚至推翻了内部众多团队的原有工作，并正在从其他部门抽调员工，以应对 ChatGPT 的威胁。...谷歌的研究、信任与安全等部门和团队 u 饿将进行组织重整，旨在帮助开发和发布新的 AI 原型和产品。据报道，谷歌管理层已经发布了“红色代码”警报。在硅谷，这就意味着拉响了“火警”。...顶流「AIGC」的疯狂与争议
手动上传第三方jar包到nexus的步奏 （1）按下图方式进行 ? （2）按下图完成上传 ? （3）点击保存完成 ?
前言 神经网络中的权重（weight）初始化是个常常被忽略的问题。...但是在做MNIST手写数字识别，将网络扩展到了784->100->10时，发现损失函数一直不下降，训练准确率一直停留在10%左右（和随机猜的命中概率一样嘛）。...在以前看一些关于神经网络的资料时，我也经常看到“权重初始化”这一步，但一直错误地以为“权重初始化”等价于“权重随机初始化”，以为仅仅将权重初始化为很小的随机数即可，但其实它的原因除了打破梯度更新对称性之外...所以当出现这样的情况时，在权重中进行微小的调整仅仅会给隐藏层神经元的激活值带来极其微弱的改变。而这种微弱的改变也会影响网络中剩下的神经元，然后会带来相应的代价函数的改变。...权重初始化：How 一种简单的做法是修改w的分布，使得z服从均值为0、方差为1的标准正态分布。根据正太分布期望与方差的特性，将w除以sqrt(1000)即可。
约束 然后，单击Storyboard编辑器左下角的第四个图标，将新约束添加到场景视图中。定义约束以确保您的用户界面适应不同的屏幕尺寸或设备方向。设置为0的顶部，左，右和底部。...安全区域是凹口下方和主页指示器上方的边距，通常是屏幕的可见部分。此外，请确保未选中“ 限制到边距”。 如果被限制在安全区域而不是超级视图，这就是看起来的样子，显然，这看起来并不好看。 ?...从对象库中，将UIButton拖动到场景视图的顶部。在“ 属性”检查器中，删除“ 按钮”标题并将图像设置为“ 按钮/添加”。 约束到底部20但这次是在安全区域，并取消选中Constrain到边距。...然后，让我们用一个小消息将它添加到场景中。...结论 经过漫长的旅程，我们终于将我们的模型添加到我们的环境中，好像它们属于它。我们在本节中也学到了其他有用的概念。我们在故事板中定制了我们的视图，并在代码中播放动画。
TLDR：在不到 5 分钟的时间内，您可以将 .NET Aspire 添加到您现有的应用程序中并获得仪表板、运行状况检查等......所有这些都无需改变您的应用程序的工作方式、CI/CD 管道或部署过程...让我们将Service Defaults添加到这个解决方案中，以便我们可以在前端和后端同时获得运行状况检查、日志记录和其他推荐的功能。...在 Visual Studio 2022 中的外观如下： 在 Visual Studio Code 中，它如下所示： 您还可以使用以下命令从命令行添加服务默认值： 以上所有选项都只是将一个新项目放入您的解决方案中...了解其作用的最好方法是将其添加到我们的解决方案中。...您可以将其添加到现有解决方案中，只需几行代码即可获得很多好处。而且，如果您还没有准备好使用更高级的功能，如服务发现或容器化部署，那也没关系。
在深度神经网络中，网络权重的初始化非常关键，因为它对网络的训练速度、收敛能力以及最终的性能都有重大影响。...具体来说，权重初始化的重要性主要体现在以下几个方面： 避免对称性破坏：如果所有权重都初始化为相同的值，这会导致网络无法打破对称性，所有神经元学到相同的特征，导致网络退化问题。...稀疏初始化：保持大部分权重为零，只有少数非零初始值。 总之，合理选择和调整深度学习模型中的权重初始化方法是确保模型良好训练行为和高性能表现的关键步骤之一。...值得注意的是，PyTorch 的 torch.nn.init 模块中的所有函数都旨在用于初始化神经网络参数，因此它们都在 torch.no_grad() 模式下运行，不会被自动求导考虑在内。...函数包括为给定的非线性函数返回推荐增益值（如 ReLU、Sigmoid、Tanh 等）、用均匀分布或正态分布填充张量、将张量填充为常数值、单位矩阵、Dirac 函数、使用 Xavier 或 Kaiming
/ 具体内容为： 根据上个月在Excel反馈中心开放的一个主题，微软正在考虑将Python添加为官方的Excel脚本语言之一。...用户呼吁在办公应用程序之间实现一个通用的实现对此消息做出反应的用户对将Python作为官方Excel脚本语言发表了积极的看法，但也有人指出，如果微软走这条路，那么他们需要在所有其他的办公应用程序中也支持...“尽管我非常喜欢Python在Excel中的强大功能，但重要的是，在整个办公体验中，所做的一切都是一致的。...我们中的一些人已经足够老了，还记得Excel、Word、Access等各种版本的vb，而这本身就是对生产力的一个打击。” 现在如何？ ?...看来大家的热情依旧不减： ? 直到最近大家依然在提意见和建议： ? ? 尽管如此，这个提案距离实现可能还有一段时间。但是，将Python和Excel结合的尝试一直都在进行。
mvn是非常好用的jar包管理工具。一般我们都是从远程仓库或是公司私服中下载。但有时候，对方给的是jar。使用mvn install的时候会提示失败。那么怎么将jar加入到本地mvn仓库呢？...命令说明： mvn install:install-file -Dfile=jar包的位置 -DgroupId=groupId -DartifactId=artifactId -Dversion=version... -Dpackaging=jar 如凯哥的： mvn install:install-file -Dfile=F:\\java\\maven\\repository\\com\\taobao\\20190108...-DgroupId=com.taobao -DartifactId=kaigeyouhuigou -Dversion=20190108 -Dpackaging=jar 需要注意：该命令是在cmd下进行的。...感兴趣的可以试试
让我们回到正轨上-我们现在有了一个图形生成中间件，所以让我们把它添加到管道中。这里有两个选择： 使用终结点路由将其添加为终结点。 从中间件管道中将其添加为简单的“分支”。...通常建议使用前一种方法，将终结点添加到ASP.NET Core 3.0应用程序，因此从这里开始。...UseEndpoints()方法中调用MapGraphVisualisation("/graph")将图形终结点添加到我们的ASP.NET Core应用程序中： public void Configure...将图形可视化工具添加为中间件分支 在您进行终结点路由之前，将分支添加到中间件管道是创建“终结点”的最简单方法之一。...从集成测试生成终结点图 ASP.NET Core对于运行内存集成测试有很好的设计，它可以在不需要进行网络调用的情况下运行完整的中间件管道和API控制器/Razor页面。
在本课程中，您将了解到ARKit，您将学习如何制作自己的游乐场。您将能够将模型甚至您自己的设计添加到应用程序中并与它们一起玩。您还将学习如何应用照明并根据自己的喜好进行调整。...增强现实 增强现实定义了通过设备的摄像头将虚拟元素（无论是2D还是3D）集成到现实世界环境中的用户体验。它允许用户与自己的周围环境交互数字对象或角色，以创建独特的体验。 什么是ARKit？...无论是将动物部位添加到脸上还是与另一个人交换面部，你都会忍不住嘲笑它。然后你拍一张照片或短视频并分享给你的朋友。...3Layers 跟踪 跟踪是ARKit的关键功能。它允许我们跟踪设备在现实世界中的位置，位置和方向以及现场直播。...而且，光估计可以被集成以点亮模拟物理世界中的光源的虚拟对象。
然而，正如你所见，这也将滚动条指示器从后导边缘移到了中心。使用 contentMargins我们需要一种区分视图的内容和工具栏，并仅移动内容而保持工具栏在原地的方法。...根据水平尺寸类别的不同（正常或紧凑），我们使用 contentMargins 视图修饰符来管理水平方向上的内容边距。在紧凑水平尺寸类别下，我们将内容移动了 200 个点，以便在大屏幕设备上居中显示。...你可以在 Playground 中运行此代码以查看结果。总结本文介绍了 SwiftUI 中的内容边距管理，通过对比安全区域的概念，解释了内容边距的重要性。...随后，通过介绍 UIKit 中的 readableContentGuide 布局指南以及 SwiftUI 中的 safeAreaPadding 视图修饰符，展示了在 iPad 上适配内容边距的方法。...最后，引入了 contentMargins 视图修饰符，并详细解释了其用法和参数，以及如何使用它来管理内容边距。通过本文，读者可以更好地理解并掌握 SwiftUI 中内容边距的管理技巧。
题目部分 在Oracle中，如何将一个数据库添加到CRS中？...答案部分 虽然通过DBCA（DataBase Configuration Assistant，数据库配置助手）创建的数据库会自动加入CRS中，但通过RMAN创建的数据库是不会被加入CRS中的，在这种情况下就需要手动添加...，将数据库加入CRS中后就可以通过srvctl来管理数据库了。...有效的AUTO_START值为： l always：在服务器重新启动时重新启动资源，而不管服务器停止时资源的状态如何。 l restore：将资源恢复到服务器停止时的状态。...下面的例子演示了如何将一个物理DG添加到CRS中。
为了评估这些网络，研究者使用从统一随机分布中采样的单个共享权重参数来连接网络层，并评估期望性能。...如下是两个不用学习权重的神经网络示例，分别是二足行走智能体（上）和赛车（下）： ? ? 为什么神经网络不用学习权重 在生物学中，早成性物种是指那些天生就有一些能力的幼生体。...受到自然界早成行为及先天能力的启发，在这项工作中，研究者构建了一个能「自然」执行给定任务的神经网络。也就是说，找到一个先天的神经网络架构，然后只需要随机初始化的权重就能执行任务。...在评估网络性能时，研究者没有选择使用最优权重值的网络，而从随机分布中抽取权重值。用权重采样取代权重训练可以确保性能只与网络拓扑结构有关。...不过 NEAT 中的拓扑和权重值是同时进行优化的，而本研究无视权重，仅使用拓扑搜索算子。 最初的搜索空间包括多个稀疏连接网络、没有隐藏节点的网络，以及输入和输出层之间仅有少量可能连接的网络。
Node2Seq: Towards Trainable Convolutions in https://arxiv.org/pdf/2101.01849.pdf 用于节点特征学习的图神经网络方法，它们通常遵循邻近信息聚合方案来学习节点特征...尽管已取得了出色的性能，但仍很少探索针对不同相邻节点的权重学习。在这项工作中，我们提出了一个新颖的图网络层，称为Node2Seq，以学习具有针对不同相邻节点的可训练权重的节点嵌入。...对于目标节点，我们的方法通过注意力机制对其相邻节点进行排序，然后采用一维卷积神经网络（CNN）启用用于信息聚合的显式权重。此外，我们建议基于注意力得分以自适应方式将非本地信息纳入特征学习。...，电子商务网络，WWW和语义网等各个领域中应用程序的一项重要任务。...这具有与对比学习相似的思想，对比学习将语义相似（正）对的节点表示相似性与否定对的节点代表相似性进行“对比”。
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