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微软修复了存在20年的漏洞,揭秘“以图搜图” | 宅客周刊

1. 腾讯科恩实验室,站在0和1之间的人 你可以认为计算机是数学的分支。因为编程常用的正则表达式和数学中的“Kleene 代数”是完全等价的。而现在所有的计算机都是图灵机,它在本质上和“Lamda 演算”是完全等价的。 吴石在与宅客讲这段话的时候,他的眼神淡定而祥和,和那些看穿世界本质的先知别无二致。 对于一个拥有数百万行代码的程序来说,没有人可以用穷举的方法来判断它究竟是否存在漏洞。但是使用数学工具把它抽象出来,而且通过经验筛选,只模拟你关心的那一部分。这样就把一个穷举问题,转化成了运算问题。 吴石告诉宅客,由于公式和软件之间是模拟映射,所以很可能在同样的位置出现问题。 例如在数学中存在“除零”问题。如果零作为被除数,将会导致运算无法进行。如果在模拟的公式里出现了除零问题,那么在真正的软件里非常可能存在同样的问题。 “宇宙的秘密”在

数据预处理——是脏活、累活,却也价值无限

当有大企业为数据进行争论时,我们再一次感慨数据的价值。自从大数据一词被提出之后,我们无时无刻不再提醒着自己,累积了越多的数据,就越能手握金矿。在机器学习、深度神经网络开始走向大众视野之后,我们更加自豪,仿佛分分钟能从自己的数据中诞生个什么算法。 事实上,针对于机器学习应用范畴看来,绝大部分企业所谓的大数据,都只是一大堆占据着储存空间的垃圾。 因为,这些大数据都是未经清洗、处理过的脏数据,完全不足以用来训练算法模型。 今天就来谈谈机器学习这一高级产业中的“苦力工种”——数据预处理。 抛开盲目崇拜,我们其实知道,机器学习对于数据的依赖非常之深,同时对数据的要求也很高。和数据库中的数据不同,现实生活中我们采集到的数据往往存在大量人为造成的异常和缺失,非常不利于算法模型的训练。 而对于数据的清洗、特征标注等等,往往占据了一个项目七成的时间。 在分析了项目的具体需求之后,第一步就是数据的清洗。 数据清洗包含多种步骤,比如对异常值的处理、对缺失数据的处理和对重复数据的处理等等。 常用的办法是将数据制成直方图、点图、箱型图、Q-Q 图等等,从其中可以直观的发现需要清理的数据。 如图所示,远离群体的数...

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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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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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