一、问题描述 在iOS 10下 ，首次进入应用时，会有询问是否允许网络连接权限的的弹窗，为更好进行用户交互，需要在打开应用时获取应用禁用网络权限状态（状态分为：未知、限制网络、未限制网络），客户端根据不同的权限状态定制相应的人机交互...二、问题调研 针对请求应用网络权限可能存在的几种情形，操作与对应的状态都是笔者测试得到的，具体如下所示： 可能操作 关闭 无线局域网 无线局域网&蜂窝 不进行操作 锁屏 解锁 按Home键 权限状态 Restricted...NotRestricted NotRestricted Unknown Unknown 恢复原始状态 保持原有状态 当联网权限的状态发生改变时，会在上述方法中捕捉到改变后的状态，可根据更新后的状态执行相应的操作...写这篇博客一方面是为了弥补前些日子写的博客iOS开发中的这些权限，你搞懂了吗？...（文章链接：https://123sunxiaolin.github.io/2016/08/27/iOS开发中的这些权限，你搞懂了吗？
问题描述 在iOS 10下 ，首次进入应用时，会有询问是否允许网络连接权限的的弹窗，为更好进行用户交互，需要在打开应用时获取应用禁用网络权限状态（状态分为：未知、限制网络、未限制网络），客户端根据不同的权限状态定制相应的人机交互...问题调研 针对请求应用网络权限可能存在的几种情形，操作与对应的状态都是笔者测试得到的，具体如下所示： 可能操作 | 关闭| 无线局域网|无线局域网&蜂窝|不进行操作|锁屏|解锁|按Home键 ----...-------- | ------------- | ------------ 权限状态 | Restricted | NotRestricted | NotRestricted | Unknown...|Unknown|恢复原始状态|保持原有状态 解决问题 使用CoreTelephony.framework框架下的CTCellularData类中的方法和属性进行解决,具体如下： 当联网权限的状态发生改变时...写这篇博客一方面是为了弥补前些日子写的博客iOS开发中的这些权限，你搞懂了吗？中的不足之处，另一方面是为了解决部分读者的疑惑，希望读者大人们多多支持！
问题 iOS网络编程的项目在真机上跑，可能会出现socket死活连不上、错误提示no route to host、网络访问不了、无法下载后台资源等情况。...分析 很有可能是网络访问权限未开启，导致应用无法访问网络。...问题现状 底层socket函数 直接使用socket通信，一般是不会触发系统的联网权限的，所以需要模拟一次网络请求，触发弹窗； AFNetworking等高级接口 使用URLConnection、URLSession...或AFNetworking等，一般都会触发联网权限，在第一次打开应用时就会弹窗提示； 别人的解决方案 简书跟掘金上都有对这一问题总结的比较好的文章，可供参考 简书的文章 里面有说到，只有国行的手机才会有弹窗允许网络访问...自己的解决方案 弹窗机型，使用高级封装函数 一般会在首次访问网络时弹窗，而在未允许网络访问之前，由于网络访问失败导致的空白页面问题，我觉得可以采用在空白页面上增加“重新加载”按钮，来优化用户体验。
单层卷积网络 8. 简单卷积网络示例 9. 池化层 10. 卷积神经网络示例 11. 为什么使用卷积？ 作业 参考： 吴恩达视频课 深度学习笔记 1. 计算机视觉 举例：图片猫?...，这个矩阵的大小将会是1000×300万，矩阵会有30亿个参数 在参数如此大量的情况下，难以获得足够的数据来防止神经网络发生过拟合，处理30亿参数的神经网络，巨大的内存需求也受不了 你希望模型也能处理大图...单层卷积网络 ? ?...池化层 除了卷积层，卷积网络也经常使用池化层来缩减模型的大小，提高计算速度，同时提高所提取特征的鲁棒性 ?...神经网络可以通过这两种机制减少参数，以便我们用更小的训练集来训练它，从而预防过度拟合 作业 作业：手动/TensorFlow 实现卷积神经网络
第一个解释 我们都知道，在linux中权限r对应的数字为4，w对应的数字为2，x对应的数字为1。 那，有没有人想过为什么4就代表r？2就代表w？难道是因为读起来朗朗上口？？？...实际上，rwx权限在操作系统中，如果有，则是二进制1表示，如果没有，则是二进制0来表示。...那么，当文件同时拥有rwx权限时，在计算机中权限就被标识成了二进制111，转换为十进制就变成了4（二进制100，r权限）+2（二进制10，w权限）+1（二进制1，x权限）=7（111，rwx权限），于是乎我们常用的...一些人说的“4=r,2=w,1=x”的意思是： r 代表读，w 代表写，x 代表执行， 如果可读，权限是二进制的100，十进制是4； 如果可写，权限是二进制的010，十进制是2； 如果可运行，权限是二进制的...wx 则 2+1=3 若要 -w- 则 =2 若要 --x 则 =1 若要 --- 则 =0 为不同的角色分配不同的权限，放在一起，就出现 777、677这样的数字了。
经典网络 3. 残差网络 ResNets 4. 残差网络为什么有用 5. 网络中的网络 以及 1×1 卷积 6. 谷歌 Inception 网络简介 7. Inception 网络 8....经典网络 ? ? ? 3. 残差网络 ResNets 非常非常深的神经网络是很难训练的，因为存在梯度消失和梯度爆炸问题 ? ?...残差网络为什么有用 ? 残差网络起作用的主要原因： 残差块学习恒等函数非常容易，你能确定网络性能不会受到影响，很多时候甚至可以提高效率，或者说至少不会降低网络的效率 5....网络中的网络 以及 1×1 卷积 ?...而 Inception网络 的作用就是代替你来决定，虽然网络架构变得更加复杂，但网络表现却非常好 ?
时间久了，很多知识点都忘记了: Linux 系统中 文件权限对应的数字： r = 4; w = 2; x = 1; 权限可以使用 chmod 命令改变，具体使用可以参考manpages; ?
网络安全成为当下最热门的话题，如何维护网络安全是关键，而内网渗透测试又是其中最重要的部分，接下来博主将会通过系列文章，对内网渗透进行介绍与复现； 内网渗透（一）：获得权限 内网渗透（二）：权限提升 内网渗透...（三）：信息收集 内网渗透（四）：数据包捕获 本文将会介绍如何获取一个系统的权限； 实战 准备 打开两个虚拟机，这里我用的是 kali 和 windows7，kali 作为攻击机，那么 windows7...进行下载： 4、开始监听，然后运行 msf.exe 文件： 成功监听到了 windows； 5、接下来就可以进行一些简单的操作了，这里就不过多赘述： 后记 其实不难发现，我们只是获得了一个较低的权限...，之后会介绍如何提升权限来做更多的事情； 个人网站： 【安全】内网渗透（一）：获得权限 【安全】内网渗透（二）：权限提升 【安全】内网渗透（三）：信息收集 【安全】内网渗透（四）：数据包捕获 本博文仅供学习使用
网络安全成为当下最热门的话题，如何维护网络安全是关键，而内网渗透测试又是其中最重要的部分，接下来博主将会通过系列文章，对内网渗透进行介绍与复现； 内网渗透（一）：获得权限 内网渗透（二）：权限提升 内网渗透...（三）：信息收集 内网渗透（四）：数据包捕获 继上篇博客获取到系统权限后，本文将会介绍如何提升获取到的系统权限，主要通过三种方式：提高程序运行级别，UAC 绕过，利用提权漏洞进行提权； 提高程序运行级别...1、查看当前的用户权限 getuid， meterpreter > getuid Server username: WIN-50HM5UIKP60\sid10t 2、尝试提权 getsystem，这种成功的概率极小...实战 根据上面的操作，对室友的电脑进行权限的获取与提升； 这是室友正在玩 MC，对其进行屏幕截图； 在桌面创建一个名为 sid10t 的文件夹； 上传了一个 haha.txt，并进行了读取；...后记 权限提升到这就结束了，各位读者可以自行尝试并举一反三； 个人网站： 【安全】内网渗透（一）：获得权限 【安全】内网渗透（二）：权限提升 【安全】内网渗透（三）：信息收集 【安全】内网渗透（四）
dw2 += x2(i)dz(i); db += dz(i); // 求平均值 J /= m; dw1 /= m; dw2 /= m; db /= m; // 更新参数 w,...b w = w - alpha*dw b = b - alpha*db 显式的使用 for 循环是很低效的，要使用向量化技术 加速计算速度 9....x(i)dz(i); // 向量化，全部样本的梯度累加 db += dz(i); // 求平均值 J /= m; dw /= m;// 向量化 db /= m; // 更新参数 w,...b w = w - alpha*dw b = b - alpha*db 这样就把内层的 dw1,... dwn 的计算使用向量化了，只用1层 for 循环，还可以做的更好，往下看 11....总是使用 nx1 维矩阵（列向量），或者 1xn 维矩阵（行向量） 为了确保所需要的维数时，不要羞于 reshape 操作 作业 01.神经网络和深度学习 W2.神经网络基础（作业 - 逻辑回归 图片识别
神经网络概览 2. 神经网络的表示 3. 神经网络的输出 4. 多样本向量化 5. 激活函数 6. 为什么需要 非线性激活函数 7. 激活函数的导数 8....神经网络概览 ? image.png 还有反向的求导过程 2. 神经网络的表示 ? 3. 神经网络的输出 ?...输入一个样本的特征向量，四行代码计算出一个简单神经网络的输出，那么多个样本呢？往下看 4....随机初始化 对于一个神经网络，如果你把权重或者参数都初始化为0，那么梯度下降将不会起作用。 ?...01.神经网络和深度学习 W3.浅层神经网络（作业：带一个隐藏层的神经网络）
目标检测 基于滑动窗口的目标检测 将目标剪切出来，训练卷积网络 以一定大小的窗口扫描图片，将窗口内的图片输入卷积网络预测 更改窗口大小，重复上面步骤 ?...滑动窗口目标检测算法缺点： 计算成本，剪切出太多块，卷积网络要一个个地处理 用的步幅很大，窗口个数少，可能会影响性能 用小粒度或小步幅，窗口会特别多，这意味着超高的计算成本 4....对整张图片进行卷积操作，一次得到所有预测值，如果足够幸运，神经网络便可以识别出目标的位置 ?
深层神经网络 2. 前向传播和反向传播 3. 核对矩阵维数 4. 参数、超参数 参考： 吴恩达视频课 深度学习笔记 1. 深层神经网络 ? 有的时候只有非常深的神经网络才能发挥作用。...但是无法提前预知多少层的神经网络合适，可以先尝试逻辑回归，尝试一层，然后两层隐含层，然后把隐含层的数量当作超参数，然后交叉验证 2. 前向传播和反向传播 image.png ? 3....参数、超参数 参数有 W, b 超参数： 学习率 梯度下降 迭代次数 隐藏层数量 隐藏层单元数量 激活函数选择 momentum mini batch size 正则化参数 多种组合，各种尝试，选择效果最好的参数组合
最后博主配置环境如下： windows10 CDK 2.20.0 W800 SDK——wm_sdk_w80x_20211115 本次使用W801开发，flash程序使用W800，W800和W801兼容...配置 打开【Flash，选择【Flash Management】，添加驱动文件 若调试 W801 添加W800_Flash_Tool.elf文件，W800与W801结构一样；W806则添加W806...文件下载：百度网盘 文件路径：W80X>TOOLS>CKLink 打开【Flash】，选择【Configure Flash Tool】，参考配置如下图。...擦除选项官方文件中建议选择Erase Sectors 点击【Flash】，选择【Download】或者点击工具栏【Flash Download】，可下载固件到W801/W806的flash中 添加断点操作...软断点一般针对程序所有部分均在RAM中，但是 W80x 系列的固件比较大，RAM 区域无法全部存储，因此会将程序的部分放在 FLASH 中，故此时不能下载软断点信息。
网络权限在安卓应用程序的运作中起着重要作用，它允许应用程序执行各种任务，如发送和接收数据、访问网络等等。然而，不可忽视的是，网络权限可能会威胁到用户数据安全，这也就是为什么我们需要更多地了解它。...在本文中，我们将探讨什么是网络权限，如何检查APP是否有该权限，并回答一些常见问题。 什么是网络权限 安卓手机上的网络权限指的是：应用程序访问互联网并执行网络操作的权限。...如何检查网络权限 普通用户可以使用以下2种方法来查看应用权限列表。 1....安卓使用基于权限的系统来管理对系统资源和API的访问，包括网络访问。APP必须在其清单文件中声明网络权限，以执行网络操作。...因此，用户应该要在安装APP前查看权限列表，以确定是否愿意授予网络权限。 能禁止有网络权限的APP联网吗 可以。 正如我们所知，大多数APP需要网络权限来运行其功能。
一些有用的Keras函数 作业2：残差网络 Residual Networks 1. 深层神经网络的问题 2. 建立残差网络 2.1 identity恒等模块 2.2 卷积模块 3....建立你的第一个残差网络（50层） 4....用自己的照片测试 测试题：参考博文 笔记：04.卷积神经网络 W2.深度卷积网络：实例探究 作业1：Keras教程 Keras 是一个用 Python 编写的高级神经网络 API，它能够以 TensorFlow...作业2：残差网络 Residual Networks 使用残差网络能够训练更深的神经网络，普通的深层神经网络是很难训练的。...建立你的第一个残差网络（50层） ?
文章目录 作业1：实现卷积神经网络 1. 导入一些包 2. 模型框架 3. 卷积神经网络 3.1 Zero-Padding 3.2 单步卷积 3.3 卷积神经网络 - 前向传播 4....TensorFlow 模型 1.1 创建 placeholder 1.2 初始化参数 1.3 前向传播 1.4 计算损失 1.5 模型 测试题：参考博文 笔记：04.卷积神经网络 W1.卷积神经网络...作业1：实现卷积神经网络 1....卷积神经网络 ?...上次作业：02.改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化 W3.
二、为什么要遵循W3C标准？ 对于我们开发者来说，我们是介于浏览器制造商和浏览器终端使用者的中间位置。...DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-...DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Strict//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-strict.dtd...DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Frameset//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-frameset.dtd...又因为XHTML1.0不能自定义标识，所以它的名字空间都相同，就是”http://www.w3.org/1999/xhtml“。目前阶段我们只要照抄代码就可以了。
什么是神经网络 它是一个强大的学习算法，类似于人脑的工作方式。 例子1. 单个神经网络 给定房地产市场上房屋大小的数据，预测其价格。这是一个线性回归问题。 ? ? 例子2....多个神经网络 房屋的价格可能会受到其他的影响，如大小，卧室数量，邮政编码和财富。神经网络的作用是预测价格，它将自动生成隐藏单位。我们只需要给定输入x和输出y。 ? 2....使用神经网络进行监督学习 ? ? 3. 神经网络的兴起 ? ? 4.
WikiNet 图神经网络变体 WikiNet 实验中用于生成节点嵌入有三种图神经网络风格——图卷积网络、图注意力网络和 GraphSAGE。...因此，方程看起来像这样： 可以训练参数矩阵W_k和B_k作为机器学习管道的一部分。［3］ GraphSAGE GraphSAGE与GCN在几个方面有所不同。...这个连接乘以一个权重矩阵W_k，然后通过一个激活函数来获得输出[4]。计算层-(k+1)嵌入的总体方程如下: 图注意网络(GAT) GAT出现的理论基础是并非所有邻居节点都具有同等的重要性。...Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks (2017). [4] Hamilton, W.L. & Ying, R...本文代码： https://github.com/alexanderjhurtado/cs224w_wikinet https://colab.research.google.com/drive/1geXYFIopoh7W4bLFrICqdkh1HuVySLQn
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