Building the Unstructured Data Warehouse: Architecture, Analysis, and Design
本文从三个角度总结了机器学习技法课程，包括特征开发技术、优化技巧以及消除过拟合方法。介绍了林轩田老师所在的台大团队在KDDCUP上的表现和使用的各种机器学习算法模型，包括贝叶斯、支持向量机、神经网络等。
这几篇博客介绍的第一个feature transform方法就是kernel。kernel先出现是在SVM里面，原因就是为了减少 內积计算的复杂度，把特征转换和內积计算结合到一起。特征转换其实也是一种特征的提取。介绍过的kernel：polynomial kernel，Gaussion kernel，stump kernel。另外，不同的kernel相加或者是相乘做uniform或者是combination可以提取更加复杂的特征，比如Network。但是使用kernel是需要满足Mercer条件的，对称半正定。不同的kernel可以搭配不同的模型，SVM，SVR，probability SVM，或者是kernel ridge regression等等。之前学过的PCA，kmean这些算法都包括了內积的计算，所以它们各自也有对应的kernel函数，比如之前使用的Kmean是用的高斯距离，那么kernel就是Gaussion kernel了。
所谓 EDR 即 Endpoint Detection and Response (终端探测与响应)。EDR 和市场上常见的EPP（ Endpoint Protection Platform）不同，EDR 更注重“探测”和“响应”。真实的网络攻击并不是一蹴而就的，往往伴随着多次不同的攻击，最后才能突破防御达成攻击目的。入侵一定会有痕迹，EDR 希望在最终灾难发生之前，通过对入侵方法的探测和及时高效的安全响应（警报、隔离等多种方式），将安全事故发生的几率降到最低。
Using "unusual and clever" techniques causes surprises, slows understanding by other programmers, and encourages bugs. If you really feel the need for an optimization beyond the common techniques, measure to ensure that it really is an improvement, and document/comment because the improvement may not be portable.
附录：家电产品 EMC 标准 / 测试方法汇总 EN/IEC 55014-1：Electromagnetic compatibility - Requirements for household appliances, electric tools and similar apparatus - Part 1: Emission 家用电器、电动工具及类似器具的电磁兼容发射骚扰要求
来源：专知本文约1000字，建议阅读5分钟在这本书中，我们提出了一个基本的平衡，以及实践知识，以充分赋能你继续前进。 深度学习领域取得了指数级的发展，像BERT、GPT-3、ResNet等ML模型的足迹也在不断扩大。虽然它们工作得很好，但在生产中训练和部署这些大型(且不断增长的)模型是昂贵的。你可能想在智能手机上部署你的面部滤镜模型，让你的用户在他们的自拍上添加一个小狗滤镜。但它可能太大或太慢，或者您可能想提高基于云的垃圾邮件检测模型的质量，但又不想花钱购买更大的云VM来承载更精确但更大的模型。如果您的模
最近在梳理团队项目依赖和各个项目技术栈的时候，发现使用技术雷达的形式来进行呈现和管理是个不错的点子。但是没找到维护简单，界面又清爽好看的 UI。
Auto-Elevate是一款功能强大的Windows系统安全测试工具，该工具可以在不需要离邕任何LPE漏洞的 情况下，通过结合COM UAC绕过技术和令牌伪造技术，帮助广大研究人员将低完整性的管理员账号提升至NT AUTHORITY\SYSTEM。
我们在本系列课程中介绍的第一个特征提取的方法就是kernel。Kernel运算将特征转换和计算内积这两个步骤合二为一，提高了计算效率。我们介绍过的kernel有：Polynormial Kernel、Gaussian Kernel、Stump Kernel等。另外，我们可以将不同的kernels相加（transform union）或者相乘（transform combination），得到不同的kernels的结合形式，让模型更加复杂。值得一提的是，要成为kernel，必须满足Mercer Condition。不同的kernel可以搭配不同的kernel模型，比如：SVM、SVR和probabilistic SVM等，还包括一些不太常用的模型：kernel ridge regression、kernel logistic regression。使用这些kernel模型就可以将线性模型扩展到非线性模型，kernel就是实现一种特征转换，从而能够处理非常复杂的非线性模型。顺便提一下，因为PCA、k-Means等算法都包含了内积运算，所以它们都对应有相应的kernel版本。
本文提出了一种用于视频动作识别的 Very Deep Two-stream ConvNet，通过使用具有较高 drop out 的卷积神经网络，提高了视频动作识别的准确率。该网络包括一个空间网络和一个时间网络，使用预训练和精细调整后的网络结构，在 UCF101 数据集上取得了不错的成绩。同时，作者还针对数据集过少的问题，提出了多种数据增强技术，进一步提高了网络的性能。
Generic and OO techniques are complementary.
ESET 研究人员发现，Stantinko 僵尸网络背后的犯罪分子正在向他们控制的肉鸡分发加密货币挖矿模块。
关于PersistBOF PersistBOF是一款针对Windows系统安全的持久化工具，该工具能够以自动化的形式实现常见的持久化技术。当前版本的PersistBOF支持Print Monitor（系统服务）、Time Provider（网络服务）和启动目录快捷方式劫持（用户服务）等。 PersistBOF所实现的所有技术都依赖于一个DLL文件，这个DLL文件会以分布式的形式存储到目标系统 磁盘中。 工具下载 广大研究人员可以使用下列命令将该项目源码克隆至本地： git clone https:
这几本在Amazon上的排名都非常高，最近特别火的书。 第一本：《用Scikit-Learn和TensorFlow实践机器学习》（Hands-On Machine Learning with Scik
所有的功劳都归于 Twitter 公司的Jordan Hochenbaum、Owen S.Vallis和Arun Kejariwa。
The International Journal of Production Research (IJPR), published since 1961, is a well-established, highly successful and leading journal reporting manufacturing, production and operations management research.
June 28th, 2021 Co-located with IEEE Netsoft 2021
今天po的改进SRN人脸检测算法（Improved Selective Refinement Network for Face Detection），其刚刚击败半个月前中星微提出的的VIM-FD算法，所以为目前人脸检测方向的SOTA论文。
本期将为大家介绍英国格拉斯哥大学招收全奖博士生的相关信息。 PhD #1 - Fully-Funded PhD Studentship in Machine Learning and Optimization with Applications to Analog IC Design Candidate students with AI, computer science or applied mathematics backgrounds are especially welcomed Applic
原文总结的一些姿势在实际挖洞的时候还比较管用，原文地址https://blog.0xffff.info/2021/07/24/a-guide-to-non-conventional-waf-ids-evasion-techniques/
Semester 1 of UG3 is focusing on application application and engineering.
本文是基本图书《Antivirus Bypass Techniques: Learn practical techniques and tactics to combat, bypass, and evade antivirus software》的读书笔记，也就是一本免杀书籍，国内好久没有免杀类的书了，不如来看看国外的，有兴趣的可以自行找一找，下载看一下，亚马逊上也有，地址如下：
Natural Language Processing (NLP) is one of the hottest areas of artificial intelligence (AI) thanks to applications like text generators that compose coherent essays, chatbots that fool people into thinking they’re sentient, and text-to-image programs that produce photorealistic images of anything you can describe. Recent years have brought a revolution in the ability of computers to understand human languages, programming languages, and even biological and chemical sequences, such as DNA and protein structures, that resemble language. The latest AI models are unlocking these areas to analyze the meanings of input text and generate meaningful, expressive output.
This chapter will cover the following topics:这章将包含如下主题：
今天我们用的是一个新的数据集，也是在kaggle上的一个比赛，大家可以先去下载一下：
注意：PoisonApple是使用Python 3.9编写和测试的，应该可以在Python 3.6+上运行
在企业架构中，安全体系同剥洋葱一般，由外及内是由一层层的安全产品和规范构成，越处于外层承重越大，WAF 属七层防护的第一道墙，随着互联网技术发展，业务对外提供服务的方式逐渐收拢，Web 接口与应用垄断流量，WAF成了安全战场中被炮火攻击最惨烈的前线。
注意下面很多链接需要访问外国网站，无奈国情如此 1. Google Cloud Next大会上的所有视频 视频列表链接：https://www.youtube.com/playlist?list=PL
测距仪是一种安装在固定地面站平台上的光学设备，用于测量不同类型水文流星（降水）的特性，如雨滴、雪花和冰雹。二维视频测距仪 (2DVD) 使用两台高速线扫描照相机对所有降水颗粒和类型的大小分布、形状和下落速度进行连续测量。前言 – 人工智能教程
Computers have never been good at answering the type of verbal reasoning questions found in IQ tests. Now a deep learning machine unveiled in China is changing that. Just over 100 years ago, the German psychologist William Stern introduced the intelligenc
数据就是资源，如何利用此资源创造商业价值，大家共同研究和实践的问题。数据科学专注于从数据中学习那些有商业价值的东西并加以利用，玩数据的人角色多样，有数据分析师、数据挖掘师、数据开发师、数据科学家、数据产品经理等。50个数据科学应用领域，感受数据科学在各行各业所发挥的巨大作用和价值。 Data science is being the hottest/sexist course in 2015 and in 2016, it is expected to be very high compared to ot
这是两个英文解释边界都很模糊的单词，翻译到中文里就更让人满头雾水了。网友对这两个词的解释也是各执一词，网友在Stack Overflow 上也问过这个问题What is the difference
I just recently read a post by Programming Zen on 10 recent books that will make you a better developer. I have a few books to add to the list although these may not be as recent and that are focused to C++... making my list really 10 classic books that will make you a better C++ developer J. Some of these books have multiple editions and the older ones can be bought cheaper and usually don’t have significant revisions. There’s one exception that I can think of,Deitel and Deitel (D&D). My copy was the 5th edition of the Deitel and Deitel book but from what I’ve heard, it fixed some voice issues and they have introduced lots of new material with each edition to address C++ and STL updates. Finally, if you’re looking for our list of Microsoft Press books for C++ developers, we have a great one on the developer center and I’ll exclude those from this list as this one is more personal and focused to books that have influenced me along the way as a developer. Here’s my list, in no particular order with exception for The Pragmatic Programmer, my dog-eared copy still serves as my developer mantra.
If your design wants virtual dispatch into a derived class from a base class constructor or destructor for functions like f and g, you need other techniques, such as a post-constructor -- a separate member function the caller must invoke to complete initialization, which can safely call f and g because in member functions virtual calls behave normally. Some techniques for this are shown in the References. Here's a non-exhaustive list of options:
无人机（UAV）和卫星星座都是监测地表动态的重要地球观测系统。前者因其获取的灵活性和提供高空间分辨率（VHSR）图像的能力而被广泛使用；后者对于提供大面积的时间序列数据很有意思。然而，这些数据来源中的每一个通常是分开使用的，即使它们是互补的，并且具有强大和有希望的潜在协同作用。数据融合是利用这种多源协同效应的一种众所周知的技术，但在实践中，无人机和卫星协同效应更为具体，不太为人所知，需要形式化。在这篇文章中，我们回顾了这两个数据源的遥感研究。将现有的方法分为“数据比较”、“多尺度解释”、“模型校正”和“数据融合”四种策略。对文献的分析揭示了新出现的趋势，这些不同的策略为一些应用提供了支持，并允许识别无人机数据的关键贡献。最后，这种协同作用的巨大潜力目前似乎还没有得到充分利用；因此，讨论了数据互操作性、机器学习和数据共享的相关含义，以加强无人机和卫星之间的协同作用。
前一篇是RAID 2019的Android数据泄露分析的译文，是对真实移动设备用户网络流量的实证评估，预测用户兴趣点（POI）的位置。这篇文章将带来S&P21的离地攻击（Living-Off-The-Land）系统分析，这是一篇非常经典的论文，并且系统性分析文章是另一种讲故事的方式。一方面自己英文太差，只能通过最土的办法慢慢提升，另一方面是自己的个人学习笔记，并分享出来希望大家批评和指正。希望这篇文章对您有所帮助，这些大佬是真的值得我们去学习，献上小弟的膝盖~fighting！
1前言 10个月前，我写了一篇解读欧拉影像放大技术的文章 Eulerian Video Magnification，这篇文章自发布以来，点击率超过了1300次，评论数达到了29篇。如果你在 baidu 上搜索“Eulerian Video Magnification”，我的文章排在第二名（第一名是原论文的链接）。而如果你在 google 或 baidu 上搜索 “欧拉影像放大” ，那么第一名的位置就是我的文章。 一个促使我写出这篇博文的原因是因为我的毕业课题就和 EVM 算法有关。当时想着既然一直在钻研这个
Machine Learning / Artificial Intelligence for S2S prediction
前言：腾讯与华中科技大学于2018年成立智能云存储技术联合研究中心，联合研究中心旨在通过强强联合建设一流的智能云存储技术创新和人才培养平台，吸引汇聚顶尖专业人才，在分布式存储技术、高性能存储引擎、业务负载预测等方面开展联合技术攻关，突破超大规模云存储服务系统的诸多技术难题，推动智能云存储技术的科技创新及技术应用落地。 SIGMOD数据管理国际会议是数据库领域具有最高学术地位的国际性学术会议，位列数据库方向顶级会议之首。今年腾讯技术工程事业群云架构平台部CDB数据库团队的最新研究成果入选SIGMOD 2
来源：专知本文为书籍介绍，建议阅读5分钟本教程全面概述了在测量和减轻图挖掘算法中出现的偏差方面的最新研究进展。 图数据在现实世界的各种应用中无处不在。为了更深入地理解这些图，图挖掘算法多年来发挥了重要作用。然而，大多数图挖掘算法缺乏对公平性的考虑。因此，它们可能对某些人口次群体或个人产生歧视性的结果。这种潜在的歧视导致社会越来越关注如何缓解图挖掘算法中表现出的偏见。本教程全面概述了在测量和减轻图挖掘算法中出现的偏差方面的最新研究进展。首先介绍了几个广泛使用的公平性概念和相应的指标。然后，对现有的去偏置图挖
Worldwide, the healthcare industry would continue to thrive and grow, due to the increasing demands of diagnosis, treatment, disease prevention, medicine, and service which affect the mortal rates and life quality of human beings. Two key issues of the modern healthcare industry are improving healthcare quality, as well as reducing economic and human costs. The problems in the healthcare industry can be formulated as scheduling, planning, predicting, and optimization problems, where evolutionary computation methods can play an important role. Although evolutionary computation has been applied to scheduling and planning for trauma system and pharmaceutical manufacturing, other problems in the healthcare industry such as decision making in computer-aided diagnosis and predicting for disease prevention have not been properly formulated for evolutionary computation techniques, and many evolutionary computation techniques are widely adopted in the healthcare community.
ModuleShifting是一款针对Module Stomping和Module Overloading注入技术的安全测试工具，该工具基于Python ctypes实现其功能，因此可以通过Python解释器或Pyramid在内存中完整执行，这样就可以避免使用编译加载器了。
标题：Monte Carlo Convolution for Learning on Non-Uniformly Sampled Point Clouds
A highly sophisticated state-sponsored adversary stole FireEye Red Team tools. Because we believe that an adversary possesses these tools, and we do not know whether the attacker intends to use the stolen tools themselves or publicly disclose them, FireEye is releasing hundreds of countermeasures with this blog post to enable the broader security community to protect themselves against these tools. We have incorporated the countermeasures in our FireEye products—and shared these countermeasures with partners, government agencies—to significantly limit the ability of the bad actor to exploit the Red Team tools.
Sparse Signal Processing 作者/authors M Azghani, F Marvasti 摘要/abstract Conventional sampling techniques are based on Shannon-Nyquist theory which states that the required sampling rate for perfect recovery of a band-limited signal is at least twice its band
A Survey of Imbalanced Learning on Graphs: Problems, Techniques, and Future Directions
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