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在野外发现用于“教育目的”的开源窃取恶意软件 MERCURIAL

SonicWall Capture Labs 威胁研究团队发现了源自 Mercurial 密码窃取器系列的数据盗窃恶意软件。该恶意软件是开源的，可在 github 上轻松获得，“仅用于教育目的”。...因为它是开源的，所以只需很少的编程专业知识就可以轻松定制和部署。该恶意软件是用 C# 编写的，反编译起来很简单。 感染周期： 感染后，恶意软件会将自身复制到%APPDATA\Local\Temp\。...以便在每次重新启动后启动它： 它扫描系统以获取浏览器配置文件信息： 除了搜索浏览器数据，它还搜索 Minecraft 启动配置文件和 Discord Level DB 文件： 它包含一个非常基本的反调试级别...： 从系统收集的任何信息都通过 HTTP POST 请求发送给操作员： SonicWall Capture Labs 通过以下签名提供针对此威胁的保护： GAV：Blitzed.N （特洛伊木马

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matplotlib的多图合并

前言 本文是我在学习莫烦老师视频教程时候整理的笔记。Matplotlib是一个python的 2D绘图库，它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。...▲案例二 b 分格显示 #method 1: subplot2grid import matplotlib.pyplot as plt plt.figure() #第一个参数shape也就是我们网格的形状...#第二个参数loc,位置,这里需要注意位置是从0开始索引的 #第三个参数colspan跨多少列,默认是1 #第四个参数rowspan跨多少行,默认是1 ax1 = plt.subplot2grid((...1,3,4,2,5,8,6] #below are all percentage left, bottom, width, height = 0.1, 0.1, 0.8, 0.8 #使用plt.figure()显示的是一个空的...▲画中画 d 次坐标轴 # 使用twinx是添加y轴的坐标轴 # 使用twiny是添加x轴的坐标轴 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np

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    SQL Server 合并多对多表的数据

    介绍当时我合并博客文章数据时遇到的一个问题和解决方法。我不擅长SQL，如果大家有更好的方法，欢迎在评论里留言讨论。 最近在整理博客的数据，需要做一个操作就是合并文章的分类。...我的博客中文章和分类是多对多的关系。即一篇文章可以属于多个分类，一个分类可以包含多篇文章。这是一个很典型的多对多关系，我用的是一个多对多的表，做联合主键关联这些数据。 就像这样： ? ?...解决这个问题的思路分两步： 1. 删除如《C#字符和ASCII码互转》这种的会爆破联合主键的记录 2....然后就可以从关联表PostCategory中删除所有文章ID（PostId）在@Temp表中，且CategoryId对应DotNetBeginner的记录。然后用update语句完成文章分类的合并。...PostCategory SET CategoryId = @TargetCatId WHERE CategoryId = @SourceCatId 最后验证一下，数据已经成功合并了

    2.5K10

    Nodejs 中基于 Stream 的多文件合并实现

    本文先从一个 Stream 的基本示例开始，有个初步认识，中间会讲在 Stream 中什么时候会出现内存泄漏，及如何避免最后基于 Nodejs 中的 Stream 实现一个多文件合并为一个文件的例子。...多个文件通过 Stream 合并为一个文件 上面讲了 Stream 的基本使用，最后提到一点设置可读流的 end 为 false 可保持写入流一直处于打开状态。...如何将多个文件通过 Stream 合并为一个文件，也是通过这种方式，一开始可写流处于打开状态，直到所有的可读流结束，我们再将可写流给关闭。...'); /** * Stream 合并 * @param { String } sourceFiles 源文件目录名 * @param { String } targetFile 目标文件 *...dirname, targetFile)); // 创建一个可写流 streamMergeRecursive(scripts, fileWriteStream); } /** * Stream 合并的递归调用

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    用于动作检测的多尺度时间ConvTransformer

    ，尤其是在标记密集的未剪辑视频数据集中。...这些数据由复杂的时间关系组成，包括复合或共同发生的动作。要在这些复杂的环境中检测动作，有效地捕获短期和长期时间信息至关重要。...为此，作者提出了一种用于动作检测的新型“ConvTransformer”网络：MS-TCT。...该网络由三个主要组件组成：时间编码器模块，它以多个时间分辨率探索全局和局部时间关系；时间尺度混合器模块，它有效地融合多尺度特征，创建统一的特征表示；分类模块，它在时间上学习每个动作实例的中心相对位置，并预测帧级分类分数...作者在多个具有挑战性的数据集（如Charades、TSU和MultiTHUMOS）上的实验结果验证了所提方法的有效性，该方法在所有三个数据集上都优于最先进的方法。

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    MIMOSA: 用于分子优化的多约束分子采样

    为此，本文提出多约束分子采样框架—MIMOSA，使用输入分子作为初始采样框架，并从目标分布中采样分子。...图1 (I)用于子结构类型和分子拓扑预测的预训练GNN 为了准确地表示分子，在大分子数据集上预先训练分子嵌入。...选择训练两个单独的GNN是因为存在很多未标记分子样本，而且这两个任务在本质上差异很大。两个GNN模型中，一个用于子结构类型预测，称为mGNN，另一个用于分子拓扑预测，称为bGNN。...mGNN模型：以多类分类为目标，用于预测掩码节点的子结构类型。mGNN模型根据其他子结构和连接来输出单个子结构的类型。用一个特殊的掩码指示器单独掩码子结构。...MIMOSA使用MCMC的一种特殊类型Gibbs采样，用于候选分子选择。Gibbs采样算法根据其他变量的当前值，按顺序或随机顺序从每个变量的分布中生成一个实例（见算法1）。 ?

    1.1K40

    数据透视的多文本合并问题——Power Pivot的动态计算

    小勤：上次在Power Query里实现了数据透视的文本合并问题，在Power Pivot里怎么实现啊？...大海：在Power Pivot里可以直接写关于多文本合并的度量，然后在做数据透视的时候就可以直接当做值来用了。比如上次那个数据，添加到数据模型后。...Step-2：创建数据透视表 小勤：这个看起来也很简单的样子哦。 大海：嗯，Power Query和Power Pivot功能十分强大，但使用起来都不复杂，只要多练一下就好了。...你也可以结合前面用Power Query实现的例子，来看一下Power Query和Power Pivot的差别： Power Query是以整理数据的角度去实现的，因此，透视后的结果虽然能根据源数据一键刷新...的动态计算方式——随着学习的深入和应用经验的增长，你就会灵活应用了。

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    用于实体对齐的多模态孪生神经网络

    简读分享 | 龙文韬 编辑 | 李仲深 论文题目 Multi-modal Siamese Network for Entity Alignment 论文摘要 多模态知识图谱（MMKGs）的蓬勃发展提出了对多模态实体对齐技术的迫切需求...不幸的是，现有技术仅通过单模态特征嵌入的启发式合并来利用多模态知识。因此，隐藏在多模式知识中的模态间线索可能被忽略。...为了解决这个问题，在本文中，作者提出了一种新颖的用于实体对齐的多模态孪生神经网络（MSNEA），用以对齐不同MMKGs中的实体，其中通过利用模态间效应可以全面利用多模态知识。...具体来说，作者首先设计了一个多模态知识嵌入模块来提取实体的形象、关系和属性特征，从而为不同的MMKGs生成整体实体表示。...之后，作者设计了一个多模态对比学习模块，用来实现模态间增强融合，避免了弱模态的过度影响。

    1.4K30

    基于 Transformer 的多模态融合方法用于语义分割 ！

    基于 Transformer 的多模态融合方法用于语义分割 ！ 对于自动驾驶领域的基于相机和激光雷达的语义目标分割的批判性研究，深度学习的最新发展起到了极大的推动作用。...与先前在此领域将激光雷达的 Voxel 视图与相机视图集成在一起的工作不同，作者的工作采用了将激光雷达点云沿XY、YZ和XZ平面视图投影的策略； 因此，相机和激光雷达输入被合并为统一的数据表示，以进行后续操作...其他用于道路/车道分割的 Transformer 深度网络包括[13][39]。由于最近多模态融合是语义分割的趋势，所以2D分割的工作相对较少。...因此，在本工作中，作者摒弃了交通标志，并将骑车人和行人合并为一个被称为人类的新类别。 其次，作者的研究旨在进行语义分割，这需要标注为物体轮廓。...对于将安全放在首位的自动驾驶来说，分类性能在网络设计中应始终被视为一个关键参数。 VI Conclusion 在本文中，作者提出了一种基于Transformer的多模态融合方法用于语义分割。

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    linux下的 du命令 用于做什么，用法是怎样的？

    今天这篇我们来学习和了解“linux下的 du命令 用于做什么，用法是怎样的？”，下文的讲解详细，步骤过程清晰，对大家进一步学习和理解“linux下的 du命令 用于做什么，用法是怎样的？”...有一定的帮助。有这方面学习需要的朋友就继续往下看吧！ 命令用途 du(disk usage)命令可以计算文件或目录所占的磁盘空间。...-X FILE, –exclude-from=FILE 排除掉指定的FILE –exclude=PATTERN 排除掉符合样式的文件,Pattern就是普通的Shell样式，？...–max-depth=N 只列出深度小于max-depth的目录和文件的信息 –max-depth=0 的时候效果跟–s是 一样 使用案例 root@ubuntu:/# cd /home/web/ root...找出大文件 磁盘空间被耗尽的时候，免不了要清理一下，比如说/home目录太大，就可以使用下面命令看看到底是谁： du -s /home/* | sort -nr 上述内容具有一定的借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考

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    盘点一个多Excel表格数据合并的实战案例

    下图是她处理后得到的数据，如下所示： 二、实现过程 这里【鶏啊鶏。】给了一个思路，使用concat合并，在一起再写入。...这里粉丝自己前期已经处理的差不多了，处理完的多个df数据字段是一样的 打印出来那个 然后我想把这些数据放到同一个sheet里面。...理论上来说 concat 没问题的，后来【莫生气】给了一个示例代码，如下所示： 后来【郑煜哲·Xiaopang】和【猫药师Kelly】也参与一起讨论合并的方法，如下所示： 顺利地解决了粉丝的问题。...内容简介 随着机器学习和深度学习技术的不断发展和进步，它们的复杂性也在不断增强。对于初学者来说，学习这两个领域可能会遇到许多难题和挑战，如理论知识的缺乏、数据处理的困难、算法选择的不确定性等。...此时，ChatGPT可以提供强有力的帮助。利用ChatGPT，读者可以更轻松地理解机器学习和深度学习的概念和技术，并解决学习过程中遇到的各种问题和疑惑。

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    Power Query轻松搞定：数据透视时的多文本合并问题

    小勤：大海，能不能在数据透视的值里面实现多个文本的合并啊？比如下面这个，将评价合并在一起： 大海：当然可以啊，而且无论用Power Query还是Power Pivot，都可以轻松实现。...大海：对啊，你看，生成的代码： 小勤：嗯。我知道了，List.Count就是表示计数，那改成Text.Combine就是合并文本了！ 大海：聪明，你试试？...小勤：好的，【List.Count】改为【Text.Combine】——咦，合并是合并了，可是怎么添加分隔符呀？ 大海：你都没告诉Text.Combine函数用什么分隔符，它怎么知道你想怎么表示？...(s,"、") 然后直接调用这个【没有名字的函数】 小勤：原来这样，我正在想如果要加其它参数怎么加呢，不过这样省写的方式，一下子感觉怪怪的。...大海：没关系，自己动手多写多体会一下就好了，如果一时不太熟悉，可以先在前面写自定义函数，然后这里再调用，但是当你熟悉了，你就知道先写再调用的方式有点儿多余了。 小勤：嗯，我先试试。

    2.3K31

    Python treelib库创建多叉树的用法介绍

    一、安装treelib pip install treelib 在 treelib 库中，实现了两个类 Tree 和 Node，分别用于创建多叉树和创建节点。 二、创建多叉树和添加节点 1....) 运行结果： Tree is empty 2f9fa5c8-e7aa-11ea-9b8b-b886873e4844 Tree 类用于实例化一棵多叉树。...Node 类中还有一些其他的方法，主要用于对节点的指针作处理，一般不会直接调用，这里就不介绍了。 四、Tree中的方法介绍 1....多叉树的合并和子树拷贝 tree2 = Tree() tree2.create_node(tag='Node-7', identifier='node-7', data=7) tree2.create_node...merge(nid, new_tree, deep=False): 传入节点id和一棵新树，将新树与指定节点进行合并，合并后新树的根节点不保留，新树中根节点的子树全部成为指定节点的子树。

    6.5K30

    Python Tree库绘制多叉树的用法介绍

    Tree 库是一个 Python 的第三方库。这个库主要用于生成树和绘制树的图形。 一、安装Tree pip install Tree 使用 Tree 库需要配合 PIL 库来实现绘图。...接下来介绍 Tree 库的用法。 三、Tree库介绍 Tree 库分为三个部分，core.py，utils.py和draw.py。 utils.py中实现了节点类Node和颜色转换函数。...如果传入的元组长度小于4会报索引越界(找不到足够的数据)，如果元组长度大于4则取前4个值，多的数据无效。 branches是一个列表或元组，列表中有多少个值，树生长时就有多少个分支。...sigma是一个元组(列表也可以，不过会提示不符合PEP规范)，元组中有两个值，第一个用于调整分支的长度，第二个用于调整分支的角度(乘math中的pi)。...get_size(): 用于获取树的尺寸，返回结果是一个元组，分别表示树的宽和高(width, height)。 使用PIL中的new()函数创建一块画布，用于绘图，有三个参数。

    1.8K20

    用于精确目标检测的多网格冗余边界框标注

    每个对象的多网格单元分配背后的基本理论是通过强制多个单元在同一对象上工作来增加预测紧密拟合边界框的可能性。...多网格分配的一些优点包括： （a）为目标检测器提供它正在检测的对象的多视角视图，而不是仅依靠一个网格单元来预测对象的类别和坐标； （b ) 较少随机和不稳定的边界框预测，这意味着高精度和召回率，因为附近的网格单元被训练来预测相同的目标类别和坐标...除了多网格冗余注释，研究者还引入了一种新的基于离线复制粘贴的数据增强技术，用于准确的目标检测。 三、MULTI-GRID ASSIGNMENT 上图包含三个目标，即狗、自行车和汽车。...为简洁起见，我们将解释我们在一个对象上的多网格分配。上图显示了三个对象的边界框，其中包含更多关于狗的边界框的细节。下图显示了上图的缩小区域，重点是狗的边界框中心。...（c）缺乏要预测的对象的多视角（角度）视图。

    64610

    Methods | 用于整合多模态数据的深度生成模型

    今天为大家介绍的是来自Nir Yosef团队的一篇论文。作者提出了MultiVI，一种用于分析单细胞的转录组、染色质可访问性和其它分子特性的概率模型，这为研究细胞多样性提供了一个强大的方法。...近期，出现了同时分析单个细胞的基因表达、染色质可访问性及表面蛋白丰度的多模态单细胞方法。这种同时测量使得细胞状态的更精细分类成为可能，从而更好地理解其多样性背后的机制。...在这里，作者介绍了MultiVI，这是一个用于多模态数据集概率分析的深度生成模型，也支持它们与单模态数据集的整合。...为了清晰起见，这里的讨论重点是联合模拟scRNA-seq和scATAC-seq数据。给定单个细胞的多模态数据X和样本（或批次）S，作者将观测数据分为基因表达（XR）和染色质可访问性（XA）。...这样做的目的是模拟现实世界中常见的情况，即不是所有细胞的所有数据都是完全配对的。通过这种方式，研究者们可以评估MultiVI在整合不完全配对的多模态数据方面的性能。

    25410

    ICCV 2021 | 用于多域联合训练的变分关注模型

    图1：不同数据域的分布差异 表1：直接联合训练带来的性能变化的不一致性 2 2 方法介绍 为了解决不同数据域分布差异带来的难题，我们需要克服深度模型的选择性学习行为，即只学习数据域中占“主导”地位的信息和知识...鉴于此，本文参考VAE的思想，首先引入潜变量z来建模不同数据域，根据变分思想，为了控制输出的关注分布 ，作者最大化条件概率的对数似然； 其中第一项用于提高预测的准确性，在人群密度估计中，将其写作：...当进行简单的联合训练之后，可以看到模型的性能并不能一致地在所有数据集上都得到提升，验证了模型的选择性学习的行为。...表2：实验结果 图4：attention分布示意图 表3：约束的作用 表4：覆盖域和子域数量的影响 4 结语 本文针对人群密度中多域联合训练的问题，提出了基于变分关注VA的域专属信息学习网络DKPNet...，有效地缓解了多域联合训练中的有偏学习现象，通过引入潜变量对不同域进行建模，从而能够为模型的学习提供很好域引导。

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