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空间搜索，又名Spatial Search，基于空间搜索技术，可以做到： 1）对Point（经纬度）和其他的几何图形建索引 2）根据距离排序 3）根据矩形，圆形或者其他的几何形状过滤搜索结果 在Solr中，空间搜索主要基于GeoHash和Cartesian Tiers 2个概念来实现： GeoHash算法 通过GeoHash算法，可以将经纬度的二维坐标变成一...

暗网这个原本局限在IT行业和部分非法业务群体中的名词，在2017年因为中国访美学者章莹颖遇害第一次如此广泛的被大众所认知。对于多数人而言，暗网是一个可怕的地方，它甚至一定程度上导致了犯罪行为的发生。有明就有暗，这是这个时代必须的产物，暗网，是一个明面上不被允许的交易平台，可以说，市面上能够见到或者查询到的网站，只是整个交易网站的十分之一，暗网浮于暗处，不被广...

2020年8月2日，由国家互联网信息办公室指导，国家计算机网络应急技术处理协调中心（CNCERT/CC）主办的2020中国网络安全年会在网上成功召开。近日，2020年中国网络安全年会论文选集正式对外发布。该选集是从58篇提交的论文里最终选取了17篇论文，内容覆盖访问控制、密码学、拒绝服务攻击、硬件安全实施、入侵/异常检测和恶意软件缓解、社交网络的安全性和隐私...

渗透测试 Kali - GNU / Linux发行版，专为数字取证和渗透测试而设计。(https://www.kali.org/)ArchStrike - 为安全专业人士和爱好者提供Arch GNU / Linux存储库。(https://archstrike.org/)BlackArch - 基于GNU / Linux的分布式渗透测试人员和安全研究人员。(...

在fofa.so，我们通过搜索可以获得更精准的网络空间，比如我想要dedecms站点，直接搜索就可以获得大量dedecms站点，它可以说是比Google hack更好用的搜索引擎，基于白帽子技术，是网络安全人员的利器。今天，错误博客（cuowu.com）分享的内容为《网络空间安全搜索引擎Fofa批量查找dedecms站点》。希望对大家有所帮助。 网络空间安全...

欢迎搜索：白帽子左一 每天分享更多黑客技能，工具及体系化视频教程 转载自：https://www.xljtj.com/archives/dxst.html 0x01 信息搜集 信）首先给定的目标为 xxx 大学官网:www.xxx.edu.cn，但是不要真的就只是对主站进行测试了，一般像这种主站都是比较安全的，大概率采用一些站群系统，像学校很多使用博达的统一...

1 概述1.1 引言所谓代购，就是找人帮忙购买自己需要的商品，代购包括两种类型，一种是在当地买不到商品，或者因为当地该商品价格较高，因此托人在其他地区或者国外购买，另一种类型是消费者对想要购买的商品消息缺乏，只能委托中介或者中间商购买。 在软件开发中，有时也需要提供与代购类似的功能，由于某些原因，客户端不想或不能直接访问对象，此时可通过一种叫代理的第三者来实...

本产品由知道创宇投递数据猿参与评选。 北京知道创宇信息技术股份有限公司自 2012 年底开始，针对全球约 42 亿 IP 地址进行信息探测工作，发布网络空间资源搜索引擎公众版“ZoomEye”（http://www.zoomeye.org）。 ZoomEye 网络空间资源搜索引擎系统，由 500 台硬件服务器、60G 带宽、平台软件系统、传感器软件系统、存储...

前言神经架构搜索（Neural Architecture Search，NAS）已经在图像分类领域取得了巨大的进展，典型的网络有NAS系列[2,3,4]，EfficientNet，MobileNetv3，AmoebaNet等。从名字就可以看出本文要介绍的NAS-FPN[1]就是使用NAS技术对FPN[5]的架构进行优化。 在目标检测中，不同尺度的特征在建模语...

公号：Mat物语科研数据分析 ☆阅读本文最好需要提前了解（一点点）的一些知识点（不懂也可以阅读） （1）插值法：利用函数f (x)在某区间中插入若干点的函数值，作出适当的特定函数，在这些点上取已知值，在区间的其他点上用这特定函数的值作为函数f (x)的近似值。 （2）神经网络：一种万能逼近模型。当代人工智能、深度学习的核心。这个概念没接触过的同学一两句话肯定...

概述：本文提出一种高效搜索方法，可以针对多种目标约束，搜索特定网络结构。具体来说，这种方法由两个代理组成，一个在网络结构级别，以提高采样效率，另一个在权值级别，通过一个超网络，以提高梯度下降的训练效率。通过NSGANetV2搜索模型，效果会和当时的SOTA模型持平或者更优，但是搜索的样本效率要高很多。在各个数据集上的表现，都取得了当时的SOTA效果。 解决的...

在NAS[2]和NASNet[3]中我们介绍了如何使用强化学习训练卷积网络的超参。NAS是该系列的第一篇，提出了使用强化学习训练一个控制器（RNN），该控制器的输出是卷积网络的超参，可以生成一个完整的卷积网络。NASNet提出学习网络的一个单元比直接整个网络效率更高且更容易迁移到其它数据集，并在ImageNet上取得了当时最优的效果。 本文是约翰霍普金斯在读...

Google App Engine 支持Java, Python, G语言，数据存储使用Google自有引擎，免费的：10个应用，二级域名(http://xxx.appspot.com) 国内的有Sina App Engine 支持PHP+MySQL 免费域名方面主要是http://co.cc和.tk，不过都被搜索引擎给K掉了。自己玩随便都行。 免费空间是比...

From: Google&arxiv; 编译: T.R：将门创投(thejiangmen) 在图像任务中卷积网络通常将输入图像编码成一系列中间特征来捕捉图像局部和全局的语意信息，特征的空间分辨率也会随着层数的增加而减小。然而，这种以牺牲空间分辨率为代价的模型结构对于需要多尺度特征的识别任务来说并不能获取非常有效的特征，尤其像是目标检测和语意分割任务中...