前言Metasploit是一款开源的安全漏洞检测工具，可以帮助安全和IT专业人士识别安全性问题，验证漏洞的缓解措施，并管理专家驱动的安全性进行评估，提供真正的安全风险情报。这些功能包括智能开发，代码审计，Web应用程序扫描，社会工程。团队合作，在Metasploit和综合报告提出了他们的发现。(来自百度百科)总之是一款非常优秀的开源渗透测试框架。安装Met

前言Hi,大家好,我是麦洛,最近在项目中遇到一个需求,需要做个html版的电子签名。周末休息整理下思路，顺便分享出来。😀由于笔者水平有限,文章难免有不当之处,恳请读者不吝赐教并提出意见由于公众号没有留言功能,如何找到我?🙈文章尾部我放置了自己的视频号,大家可以给我留言✌什么是电子签名？来自：百度百科电子签名是指中以电子形式所含、所附用于识别签名人身

挑战介绍实现一个算法来识别一个字符串str2是否是另一个字符串str1的排列。排列的解释如下：如果将str1的字符拆分开，重新排列后再拼接起来，能够得到str2，那么就说字符串str2是字符串str1的排列。本次挑战中，你需要在permutation.py文件中补充函数is_permutation的空缺部分

初赛阶段：针对胃癌病理切片，对发生癌症病变的区域进行像素级预测并对癌症类别进行分类。初赛将进行2种胃癌类别的检测任务，具体分为：1、识别出病理图片的癌症类别2、病理图片的病灶分割复赛阶段：与初赛阶段任务相同，但相较于初赛，复赛将进行3种胃癌类别（管状腺癌、粘液腺癌、乳头状腺癌）的检测任务。赛题数据与提交说明数据示例如下，每张小图包含一种胃癌类别。选手需要提

大概这几条路：1）自己做开源项目，足够好，然后鼓励你的关注者给你donate，老外常年用paypal收打赏。nb一点，直接有人给你包了，类似vue的尤大大。2）用心写各种demo或者教程，好看易懂，勤维护，也有人给你打赏，写的多了还可以出书，类似阮一峰和廖雪峰。3）多做前端，写几个自己开发的工具类app，笔记啊，图片识别的类似小工具，真的好用，可以加一些小广

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联邦学习和GNN都是当前AI领域的研究热点。联邦学习的多个参与方可以在不泄露原始数据的情况下，安全合规地联合训练业务模型，目前已在诸多领域取得了较好的结果。GNN在应对非欧数据结构时通常有较好的表现，因为它不仅考虑节点本身的特征还考虑节点之间的链接关系及强度，在诸如：异常个体识别、链接预测、分子性质预测、地理拓扑图预测交通拥堵等领域均有不俗表现。

一，首先说明下这个微信的openid　　为了识别用户，每个用户针对每个公众号会产生一个安全的OpenID，如果需要在多公众号、移动应用之间做用户共通，则需前往微信开放平台，将这些公众号和应用绑定到一个开放平台账号下，绑定后，一个用户虽然对多个公众号和应用有多个不同的OpenID，但他对所有这些同一开放平台账号下的公众

近日，AI这家虚拟化AI基础架构的公司，发布了第一个分数GPU共享系统，用于Kubernetes上的深度学习工作负载。分数GPU系统特别适用于诸如推理之类的轻量级AI任务，透明地使数据科学和AI工程团队能够在单个GPU上同时运行多个工作负载，从而使公司能够运行更多的工作负载，例如计算机视觉，语音识别和在同一硬件上进行自然语言处理，从而降低了成本。对于深度

Redis的哨兵机制中，如果是多哨兵模式，哨兵节点之间也是可以相互感知的，各种搜索之后出来的是千篇一律的一个基础配置文件，在配置当前哨兵节点的配置文件中，并没有配置其他哨兵节点的任何信息。如下是一个哨兵节点的配置信息，可以看到，哨兵与哨兵之间没有任何配置，死活想不明白，哨兵之间是如何自动识别的。sentinel端口port