前言：最近在浏览某网络论坛，看到一款刺激战场的吃鸡外挂软件下载量很高，出于对游戏外挂样本的敏感及逆向的专注，就从论坛上下载一个样本，并进行对该游戏外挂样本，深度功能分析及还原破解的逆向实践，主要从外挂样本的功能表现，样本的基础属性、样本的实现功能、样本的验证功能破解进行实践。基本属性(分析这些未知的软件切记得在虚拟机环境下进行)启动游戏辅助样本后，从表面上

浅谈传统企业的大数据平台如何上云企业业务系统上云的最终目标，出于各种考量(有业务系统高可用的考量，也有不被云厂商绑定即vendorlockin的考量，也有生态系统合作伙伴即经济因素等多种考量)，部署架构不会是单一的某个公有云，而是多个公有云和私有云的混合部署形态。1.趋势介绍与阐述：大数据和云计算进一步深度融合,拥抱云计算走向云原生化首先我们来解读下“

原理如果A和B具有好友关系，B和C具有好友关系，而A和C却不是好友关系，那么我们称A和C这样的关系为：二度好友关系。在生活中，二度好友推荐的运用非常广泛，比如某些主流社交产品中都会有"可能认识的人"这样的功能，一般来说可能认识的人就是通过二度好友关系搜索得到的，在传统的关系型数据库中，可以通过图的广度优先遍历算法实现，而且深度限定为2，然而在

摘要我们训练了一个大型的深度卷积神经网络，将ImageNetlsvprc2010竞赛中的120万幅高分辨率图像分成1000个不同的类。在测试数据上，我们实现了top1名的错误率为37.5%，top5名的错误率为17.0%，大大优于之前的水平。该神经网络有6000万个参数和65万个神经元，由5个卷积层和3个完全连接的层组成，其中一些卷积层之

1.程序计数器：记录正在执行的虚拟机的字节码的指令地址。2.java虚拟机栈：每个Java方法在执行的同时会创建一个栈帧用于存储局部变量表、操作数栈、动态链接、方法出口等信息。每一个方法从调用直至执行完成的过程，就对应着一个栈帧在Java虚拟机栈中入栈和出栈的过程。该区域可能抛出以下异常：1.当线程请求的栈深度超过最大值，会抛出

郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！Abstract:我们提出了一种新的方法，通过端到端的训练策略来学习深度架构中的可压缩表征。我们的方法是基于量化和熵的软（连续）松弛，我们在整个训练过程中对它们的离散对应体进行了退火。我们在两个具有挑战性的应用中展示了这种方法：图像压缩和神经网络压缩。虽然这些任务通常是用不同的方法来处理的

7月14日，数字经济与清洁能源深度融合发展高峰论坛暨中国电信数字青海绿色大数据中心启动仪式在青海举办。本次活动是通信行业举办的首次“碳中和”大型活动。活动上发布了“中国电信·零碳青海”行动，并发起成立数字经济与清洁能源融合发展产业联盟的倡议，加快推进“东数西算”工程落地，为实现青海省“双碳”目标，打造“双碳”样板，构建以产业“四地”为主体的绿色低碳循环发展经

PyTorch已为我们实现了大多数常用的非线性激活函数，我们可以像使用任何其他的层那样使用它们。让我们快速看一个在PyTorch中使用ReLU激活函数的例子：在上面这个例子中，输入是包含两个正值、两个负值的张量，对其调用ReLU函数，负值将取为0，正值则保持不变。现在我们已经了解了构建神经网络架构的大部分细节，我们来构建一个可用于解决真实问题的深度学习架构。

卷积神经网络表征可视化研究综述（1）转载自：人工智能技术与咨询源自：自动化学报作者：司念文张文林屈丹罗向阳常禾雨牛铜摘要近年来,深度学习在图像分类、目标检测及场景识别等任务上取得了突破性进展,这些任务多以卷积神经网络为基础搭建识别模型,训练后的模型拥有优异的自动特征提取和预测性能,能够为用户提供“输入–输出”形式的端到端解决方案.然而,

深入了解神经网络本章将介绍用于解决实际问题的深度学习架构的不同模块。前一章使用PyTorch的低级操作构建了如网络架构、损失函数和优化器这些模块。本章将介绍用于解决真实问题的神经网络的一些重要组件，以及PyTorch如何通过提供大量高级函数来抽象出复杂度。本章还将介绍用于解决真实问题的算法，如回归、二分类、多类别分类等。本章将讨论如下主题：详解神经网络的不