一：背景 1. 讲故事 这些天有点意思，遇到的几个程序故障都是和Windows操作系统或者第三方组件有关系，真的有点无语，今天就带给大家一例 IIS 相关的与大家分享，这是一家国企的.NET程序，出现了崩溃急需分析。 二：WinDbg 分析 1. 为什么会崩溃 崩溃原因相对还是好找的，双击dump文
1、研究方向的背景是什么？ （1）互联网发展迅速，网络安全态势严重 （2）现在的入侵检测准确率不够高，不能适应现在的需求 2、前人做了哪方面的工作获得了什么成果？ 近代： 将网络作为入侵来源之后发展（基于异常网络的检测技术）： （1）基于数据挖掘与机器学习的入侵检测算法 （2）基于深度学习的入侵检测
使用动态管理视图（DMVs）来检测SQL执行计划的突变，你需要关注那些能够提供查询执行统计和计划信息的视图。以下是一些可以用于此目的的DMVs以及相应的查询示例： sys.dm_exec_query_stats：这个视图提供了关于SQL Server中查询执行的统计信息，包括CPU时间、总工作时间、
在某些虚拟化，免安装，打点，环境检测，拦截器等场景，针对`Android`系统服务接口的拦截是常用的技术方案。通常只是针对正向的接口调用，如果涉及被动的服务回调拦截，则实现起来就有些许麻烦。
本文已收录到 AndroidFamily，技术和职场问题，请关注公众号 [彭旭锐] 提问。 前言 大家好，我是小彭。 在上一篇文章里，我们聊到了 Square 开源的 I/O 框架 Okio 的三个优势：精简且全面的 API、基于共享的缓冲区设计以及超时机制。前两个优势已经分析过了，今天我们来分析
https://www.cnblogs.com/zhangxinglong/p/14172957.html S.M.A.R.T.，全称为“Self-Monitoring Analysis and Reporting Technology”，即“自我监测、分析及报告技术”。是一种自动的硬盘状态检测与预
文章（新闻）：生成式人工智能如何保障可靠可信？上海建立首家质检中心为AI产品“体检” 上海市生成式人工智能质量检验检测中心（质检中心） 两张人眼看上去一模一样的照片，机器人读取后为何会攻击其中一张图呢？ 因为不正常的照片中被嵌入了特殊的噪声，人工智能产品读取了带有攻击性的信息。【想起了嵌水印】 同样
>我们是[袋鼠云数栈 UED 团队](http://ued.dtstack.cn/)，致力于打造优秀的一站式数据中台产品。我们始终保持工匠精神，探索前端道路，为社区积累并传播经验价值。。 >本文作者：琉易 [liuxianyu.cn](https://link.juejin.cn/?target=h
CRC校验技术是用于检测数据传输或存储过程中是否出现了错误的一种方法，校验算法可以通过计算应用与数据的循环冗余校验（CRC）检验值来检测任何数据损坏。通过运用本校验技术我们可以实现对特定内存区域以及磁盘文件进行完整性检测，并以此来判定特定程序内存是否发生了变化，如果发生变化则拒绝执行，通过此种方法来保护内存或磁盘文件不会被非法篡改。总之，内存和磁盘中的校验技术都是用于确保数据和程序的完整性和安全性
[百度飞桨(PaddlePaddle) - PP-OCRv3 文字检测识别系统 预测部署简介与总览](https://www.cnblogs.com/vipsoft/p/17439619.html) [百度飞桨(PaddlePaddle) - PP-OCRv3 文字检测识别系统 Paddle Inf
Paddle Serving 是飞桨服务化部署框架，能够帮助开发者轻松实现从移动端、服务器端调用深度学习模型的远程预测服务。 Paddle Serving围绕常见的工业级深度学习模型部署场景进行设计，具备完整的在线服务能力，支持的功能包括多模型管理、模型热加载、基于Baidu-RPC的高并发低延迟响应能力、在线模型A/B实验等，并提供简单易用的Client API。Paddle Serving可以
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摘要：本案例代码是FCOS论文复现的体验案例，此模型为FCOS论文中所提出算法在ModelArts + PyTorch框架下的实现。本代码支持FCOS + ResNet-101在MS-COCO数据集上完整的训练和测试流程 本文分享自华为云社区《通用物体检测算法 FCOS(目标检测/Pytorch)》
摘要：基于CANN的多路极致性能目标检测最佳实践设计解密。 本文分享自华为云社区《基于CANN的AI推理最佳实践丨多路极致性能目标检测应用设计解密》，作者： 昇腾CANN 。 当前人工智能领域，最热门的无疑是以ChatGPT为代表的各种“新贵”大模型，它们高高在上，让你无法触及。但在人们的日常生活中
本文的工作研究了无监督的目标检测和实例分割，不使用人工标注。
本文提出了一种实现了检测高级持久性威胁（Advanced Persistent Threat，APT）新的方法，即HOLMES系统。
使用JavaCV与百度AI开放平台，实现对摄像头内人脸的口罩检测
概念漂移 概念漂移是数据流挖掘领域中一个重要的研究点。传统的机器学习算法在操作时通常假设数据是静态的，其数据分布不会随着时间发生变化。然而对于真实的数据流来说，由于数据流天生的时间性，到达的数据的分布可能会随着时间的推移不断改变。这使得传统的批处理模型不适合对数据流的进行挖掘分析，模型更是需要有
