刺透內網的HTTP代理
從偶然出發 在做測試的時候發現了這樣一個漏洞,原請求報文如下: GET / HTTP/1.1 Host: attack_website [... HEADER ...] ... 當時最初目的是想測
從偶然出發 在做測試的時候發現了這樣一個漏洞,原請求報文如下: GET / HTTP/1.1 Host: attack_website [... HEADER ...] ... 當時最初目的是想測
機器之心 翻譯 2018/10/21 13:54 William Koehrsen 作者
歡迎大家前往騰訊雲+社群,獲取更多騰訊海量技術實踐乾貨哦~ 本文由鵝廠優文發表於雲+社群專欄 一、前言 二、深度學習模型 1. Factorization-m
本文由機器之心經授權轉載自 騰訊AI實驗室 ,未經授權禁止二次轉載。 今日,騰訊AI Lab 宣佈開源大規模、高質量的中文詞向量資料。該資料包含800多萬中文詞彙,相比現有的公開資料,在覆蓋率、新鮮度
一. 引語 作為感知機(perceptron)的重要發展,在早期的機器學習領域,SVM絕對算的上是一個巨大的飛躍,相比於支援perceptron的無腦迭代(即不知道是否一定收斂)以及結果的隨機性(即收斂結果
七篇和KBQA多多少少有些相關的論文,有些精讀有些只是略讀。 1.《Improving Natural Language Inference Using External Knowledge in the
CircleList CircleList是一個通過UGUI實現的圓形列表,通過縮放、平移和層級的改變模擬一個3D的圓形列表。 效果 新增與旋轉 間距調整 橢圓形的旋轉
Deep & Cross Network(DCN)[1]是來自於 2017 年 google 和 Stanford 共同完成的一篇工作,對比同樣來自 google 的工作 Wide & Dee
演算法思路 首先看個簡單的例子: 句子A: 我喜歡看電視,不喜歡看電影 句子B: 我不喜歡看電影,也不喜歡看電視 基本思路 如果兩句話的用詞越相似,它們的內容越相似。因此,可以從詞頻入手,計
今天我想介紹阿里的同一推薦團隊一脈相承的兩篇文章,Deep Interest Network for Click-Through Rate Prediction和,Deep Interest Evolution
給出這個程式碼: trait Base { fn a(&self); fn b(&self); fn c(&self); fn d(&a
我有一個向量列表如下. data <- list(v1=c("a", "b", "c"), v2=c("g", "
我想要這樣的東西 unordered_set<vector<pair<int,int>>> us; 但即使沒有對: #include <
2017年11月的論文,國立臺灣大學學生在MSR實習時產出。 最近的MRC模型的核心創新點就是如何讓問題q和上下文c的內容進行深度的互動 ,但是這些模型受制於學習能力、計算能力的限制通常
本篇算是學習c++有關類的知識的一些易錯點吧..... 並不是特別詳細 幾點並不關於類的東西 1.函式模板,用虛擬型別來實現模板的功能 #include<iostream> usin