是指用于存储和管理调查研究中所收集到的样本数据的数据库。它是一个用于存储、组织和分析调查数据的重要工具,可以帮助研究人员更有效地管理和分析大量的调查数据。
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概要 8月初,我们接收到了一类大量感染利比亚国内安卓手机用户的恶意软件样本,这些样本尤其在黎波里和班加西比较活跃,它们通过手机Telegram程序广泛传播,主要针对有影响力的社会名流和政治人士。...经我们调查分析,确信这是由某政党发起,并以情报收集和秘密监视为目的恶意软件攻击活动。在调查中,我们还发现了多例感染电脑和智能手机的相关恶意软件。我们把该攻击活动命名为“利比亚天蝎”。...VirusTotal,经比对发现,VirusTotal库中还没有这类型恶意程序记录,这是首例上传样本。...C&C信息 C&C服务器开启了1234端口作为自签名证书的认证,这是典型的JSocket/AlienSpy木马特征: 通过shodan信息发现,C&C端口1234在首次发现前的25天才开启: 攻击归因调查...后期,我们将继续跟踪调查“利比亚天蝎”相关的网络攻击活动。 IOC: **参考来源:cyberkov.com,FB小编clouds编译,未经许可禁止转载
对此,MySQL为我们提供了一些样本数据库,我们可以基于这些数据库作基本的操作以及压力测试等等。本文描述的是安装sakila数据库。该数据库需要安装在MySQL 5.0以上的版本。以下是其描述。...1、下载种子数据库 下载位置:http://dev.mysql.com/doc/index-other.html 2、安装种子数据库sakila [root@localhost ~]# unzip sakila-db.zip
在对中国工业企业数据库进行数据清洗之后,一个伴随而来的问题是:数据清洗本身会否影响估计结果?...换句话说,基于一个特定的变量对数据进行清洗,这样的一种选择过程将导致参与回归的样本与被剔除的样本在某些方面存在系统性偏差,即对样本的选择不再随机。...排除行业分类代码统一错误的可能,使用这样的跨行转移样本来进行估计可能导致样本选择偏误。 为什么会导致样本选择偏误?...以上只是工企数据库进行数据清洗后可能出现的两点比较突出的问题,除此之外还存在单期观测企业、在位企业、持续在位企业与其他企业是否存在系统性差异的问题。...剔除这部分特殊样本的前提是识别出这些样本,下面的代码是可供参考的识别方案。
1 单机版和网络版的区别: 单机版:优点是无需安装第三方数据库,安装方便,开箱即用。...缺点是在多人多项目使用的情况下,会产生各自的编码数据库,编码没有唯一性,无法形成公司级统一的材料编码(当然如果所有项目都由一个人做编码理论上也行); 网络版:优点是所有人连接到同一个数据库,多人多项目同时使用的情况下编码也能保证唯一性...,形成公司级统一编码,后期与其它系统做数据集成开发时比较容易,缺点是需安装第三方数据库,安装、配置略麻烦,数据的的备份和回复需要人员维护,无法做到开箱即用; 2 什么是Naki.CI What is Naki.CI...形成一个公司级编码库,保证编码的唯一性和全覆盖,对后期实现“全生命周期的材料管理”和“设计系统与ERP或者MES系统集成”奠定基础。
作者首先讲正确分类的样本集合记做 ? ,误分类的样本集合记做 ? 。统一使用对抗训练进行防御,分别只对 ? 和 ? 进行扰动,以及两者均进行扰动,比较这三者的对抗鲁棒性。...这里的扰动,指的就是生成对应的对抗样本加入到训练集合中 对抗鲁棒性指的是,在对抗样本作为输入时,模型的精度 ?...首先作者改变了扰动的方法,将PGD切换成FGSM,分别单独作用于两个样本集合中,从最终的结果上看,仍然是对误分类样本扰动对鲁棒性的提升比较明显,如下图所示: ?...(反之,如果模型对于对抗样本和正常样本的输出分布类似,鲁棒性越高?)...然后我们看蓝色虚线(BCE[以扰动样本作为输入]+KL散度)和绿色线(BCE[以普通样本作为输入]+KL散度),说明基础的精度那一项的输入还是扰动样本要优。 KL项的系数 ?
而·少样本学习的思想是通过比较数据来学习区分类,这样模型使用的数据更少,并且比经典模型表现得更好。在少样本学习中通常会使用支持集(support set)代替训练集。 少样本学习是一种元学习技术。...K-Way N-Shot支持集:支持集具有K类,每个类都有N样本。N-Shot意味着为每个类提供的样本数。如果每个另类都有更多样本,模型可以学习的更好。...孪生网络 孪生网络使用正面和负样本进行分类。...通过比较这样就得到了我们的预测分类 单样本学习 one-shot learning是少样本学习的一种特殊情况,即从一个样本学习并再次识别物体。...从监督到零样本的模式识别 我们以前在经典的分类模型中的做法是这样的: 但当出现新的类别时,该怎么做呢?关键是零样本学习。零样本学习的主要思想是将类别嵌入为向量。
MySQL数据库基础练习系列目标 很多学生或者说是初学者在学习完成数据库的基础增删改查后就自认为在数据库这里就很熟悉了,但是不接触项目根本部知道需求,我这里准备了50个项目的基本需求来让大家来熟练各类项目的列信息...数据库环境 MySQL版本:5.7.31-log 数据库字符集,所有数据库通用字符集与排序规则,支持中文数据。...、发布、管理和分析问卷调查的在线平台。...AND survey_id = (SELECT survey_id FROM surveys WHERE title = '用户满意度调查')), '功能A, 功能B', NULL); 遵循的数据库三范式...数据库建表的三范式(3NF,Third Normal Form)是关系型数据库设计的基本原则,用于确保数据库结构的逻辑性和减少数据冗余。
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全球有260万信息安全专业人士,渗透测试工具是他们“安全军火库”中最常使用的装备,但直到最近,可用的渗透测试工具才丰富起来,但这也带来一个问题,挑选合适的渗透测试工具成了一件麻烦事,一个最简单的方法就是参考同行们的选择...近日一位国外信息安全专家发起了一项渗透测试工具在线调查,来自世界各地超过700名安全专家参与了调查,目前调查尚在进行中,但是一些类别工具的流行度差异已经可以比较明显地看出来。...我们将其中一些调查结果摘录在下面供大家参考: 参与调查人员的职业分布,渗透测试专业人士居多 ?
metagenomics on a nanopore)为封面,刊登了英国东安格利亚大学 Justin O'Grady 博士及合作者共同发布的首个使用纳米孔技术的快速、经济的宏基因组测序方法,直接从患者呼吸道样本中准确快速地识别细菌病原体...据悉,为了能够准确、快速地识别细菌病原体,研究团队开发了一种能够从临床样本中去除多达 99.99%的宿主核酸的流程,并在便携式 MinION 测序仪上开展了实时的检测和分析。...二、下载数据 https://www.ebi.ac.uk/ena/browser/view/PRJEB30781 三、病原微生物鉴定 3.1单个样本 过滤宿主序列 #数据路径 #/data
小明的调查作业 描述 小明的老师布置了一份调查作业,小明想在学校中请一些同学一起做一项问卷调查,聪明的小明为了实验的客观性,想利用自己的计算机知识帮助自己。...然后再把这些数从小到大排序,按照排好的顺序去找同学做调查。请你协助明明完成“去重”与“排序”的工作。
对一个vm做resize,即从一个小的flavor换一个大的flavor,没有成功
import pandas as pd def getEmpDataFrame(num): '''创建一份可复用的数据,有一定的随机性和真实...
为此,我们建议使用定量调查。这样调查简单明了,可以回答一些对你的组织来说最基本但又至关重要的问题!图片什么是定量调查?定量调查旨在将某物量化为数字或统计值。...同样,这些调查旨在就你的组织、产品或服务提出各种简短的问题。例如“从1到10,你回购上一个产品的可能性有多大?”。虽然这些问题可能不是很详细,但它们共同为你的组织提供了重要的见解。...此外,这些调查将发送给你的现有和潜在客户,并努力改进你的组织应该提供的服务。谁负责调查?你询问谁以及询问频率最终决定了你数据的洞察力。如果你在每次购买后都向每个客户发送定量调查,你将收集大量数据。...耗时较长的调查会阻碍客户准确或根本不回答调查。你如何收集数据?其次,你的收集过程对定量调查的成功至关重要。一些组织可能要求外部承包商分析传入数据。...同样,某些公司可能更喜欢通过邮寄而不是电子邮件向客户发送调查。这些交付因素可能导致更多费用,降低数据收集的价值。为了解决这个问题,我们推荐:首先,分析内部数据。其次,通过电子邮件分发调查。
0 引言 在进行一些应用的研发或更新时,通常会通过客户的反馈来进行设计更新,本文主要进行调查表的最初始阶段设计。 1 问题 调查表的初始形式。...2 方法 通过html的form和input中的type可以进行设计调查表的单选与多选,再通过提交按钮,将调查结果提交。 3 实验结果与讨论 代码清单 1 4 结语 针对的调查表形式
区块链的应用五花八门,有些是来割韭菜(目前币圈中绝大部分的ICO),有些是来蹭热点的(如区块链手机、区块链手表、区块链牙刷等),经过一番调查,我觉得比较有意义的应用可能包括但不限于以下七种: 1522294930...后来,在“国酒茅台防伪溯源系统”数据库审计中发现80万条假的防伪标签记录,系防伪技术公司人员参与伪造;随后,茅台改用安全芯片防伪标签。
你的公司每晚需要对生成数据库进行备份,因此你配置了一个cronJob,每4个小时进行一次备份。...警惕性疲劳 如果95%的"数据库备份失败"都被简单地关闭,那么有很大概率会忽视真正的问题。 正如前面讨论的,事件是一个具有特殊特征的问题。一个告警用于指示某个正在发生的事件。...微妙的测试和自动化 测试正在慢慢从解决纯粹的技术问题(如"我们如何恢复完全崩溃的数据库")转变为一系列更加微妙的"让我们修复流程"的挑战。...当中使用的工具就是事后调查。确保问题修复、缓解和文档升级都使用一致的事后调查流程。与跟踪其他问题一样跟踪事后调查项,并将事后调查优先于"一般"工作。下一章节我将详细讨论事后调查。...重要的是要依赖事后调查中采集到 的数据并从影响到用户的事件中吸取经验。 一旦有了大量事后调查,就可以确定出事件的产生模式。让事后调查指引你解决问题。
Stack Overflow 在今年 5-6 月进行了面向开发者的年度调查。近日,调查的报告结果正式公布。这份调查报告涉及到了许多方面的内容,本文仅分享数据库相关的内容。...Stack Overflow 称这个数字是他们根据受访者在完整的调查上花费的时间,出于分析目的而认为“合格”的答复数量;另有大约 172 份回复被提交但未包括在分析中,因为这些受访者在调查中花费的时间不到三分钟...数据显示,仅有 1055 份调查反馈来自中国开发者。 最流行的数据库 - MySQL 可以看到,Stack Overflow 的调查结果和 DBEngine 的排名不太一样。...最喜爱的数据库 - Redis 最恐惧的数据库 - DB2 Redis、PostgreSQL 和 MongoDB 是最受开发者喜爱的数据库,IBM DB2 连续两年成为最令人恐惧的数据库。...最想学习的数据库 - PostgreSQL PostgreSQL 成为开发者最想学习的数据库。
提示工程(Prompt Engineering)已经成为提升大模型的零样本、少样本推理能力的基本操作。然而,在大模型实际落地解决下游业务问题的时候,我们往往还需要一些针对性的样本对模型进行微调训练。...本研究表明,细致地考虑大模型微调样本的设计,可以使用更少的样本训练出在下游任务上表现更好的模型。...相比于“如何设计prompt”这方面繁荣的PE研究,“如何设计下游微调样本”,相关研究则十分匮乏。正如不同的prompt设计会影响LLMs零样本推理的性能,不同的样本设计也可能会对微调后的模型有影响。...例如,500 个 ES-SDE 样本的训练效果,就相当于约 2000 个 EW-SDE / heuristic 样本! 这印证了 ES-SDE 生成的微调样本具有极高的质量。...进一步的对PE和SDE关系的实验分析说明了在零样本/少样本推理下好的prompt,不一定能指导我们设计好的下游微调样本,这表明了SDE背后复杂的机理,期待更多的后续研究。
泄露数据的方法有许多,但你是否知道可以使用DNS和SQLi从数据库中获取数据样本?本文我将为大家介绍一些利用SQL盲注从DB服务器枚举和泄露数据的技术。...在下面的示例中,红框中的查询语句将会为我们从Northwind数据库中返回表名。 ? 在该查询中你应该已经注意到了有2个SELECT语句。...内部SELECT语句(在上面截图中调用的)返回Northwind数据库中表名的前10个结果,并按升序字母顺序排序。然后,外部(第一个)SELECT语句选择按字母顺序降序排序的结果集的第一个结果。...此查询的结果是我们检索Northwind数据库中第10个表的名称。你是不是感到有些疑惑?让我们来分解下。 以下内部的SELECT语句,它将返回10个结果并按升序字母顺序排序。 ?
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