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美国每小时遭受超过7次勒索软件攻击 已被视为国家安全风险

美国去年遭受了6.5万次勒索软件攻击,即每小时超过7次。而且情况可能会变得更糟。由于网络犯罪分子瞄准了美国基础设施的关键部分,以前被视为讨厌的事情正迅速成为一个国家安全问题。最近对Colonial Pipeline输油管道网络系统的攻击引发了恐慌性购买,清空了整个东南地区的许多加油站,而对JBS的另一次攻击则引起了对美国国内牛肉供应的担忧。 根据总部设在波士顿的网络安全公司Recorded Future的数据,去年有65000起勒索软件攻击。专家说,公司和机构长期以来忽视了他们的IT系统,使它们暴露在黑客攻击之下。由于许多美国人使用个人调制解调器和路由器在家里工作,新冠疫情使他们更加脆弱。 阻止攻击将是困难的。如今,犯罪分子可以很容易地在网络的黑暗角落找到复杂的恶意软件,而比特币等加密货币的日益流行,使网络犯罪分子更容易逃避执法部门和金融监管机构的追捕,从而进一步使他们胆大妄为。 恶意软件攻击使管理人员陷入困境。首先,一个公司失去了对其系统或敏感数据的访问。然后,还有连锁反应。如果黑客攻击被公开,它可能会影响公司的股价,或者更糟糕的是,造成全国性的问题。上个月,Colonial公司决定...

推特工程师推荐的通过深度学习框架的二阶优化器

你是否曾想在TensorFlow或PyTorch编写的代码中使用二阶优化器?使用SciPy最小化来优化一个张量字典呢?如果是这样,可能需要很多麻烦的代码。对于另一种方法,请看dict-minimize包,它兼顾一切,让用户轻松优化在TensorFlow、PyTorch或JAX中实现的目标。 背景 现代深度学习框架及其内置的优化工具,都是围绕着用户想要使用随机梯度下降(SGD)或其变体(如ADAM)进行优化的假设而设计的。许多深度学习从业者甚至可能不知道在优化界有大量关于更普遍的方法的文献,这些方法在深度学习兴起之前是占主导地位的。 特别是,像L-BFGS和共轭梯度(CG)这样的方法是前深度学习时代的常用方法(有些人可能还记得使用minim.m)。那么,是什么改变了呢?在深度学习中,我们要处理巨大的数据集。因此,为训练网络获得准确的梯度需要整个时代的数据,这在计算上是不可行的。因此,我们改用做数据子采样来获得训练损失梯度的随机(无偏)估计,并使用SGD。深度学习的奇迹是,对于训练深度神经网络的权重,使用随机梯度实际上比批量优化效果更好。这是因为隐性正则化和其他原因。 然而,优化不仅仅是训...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。