在代码中审计漏洞的世界

漏洞挖掘总结？审计的时候一定要有规律？代码审计工具没有扫到的不一定没有漏洞？漏洞不一定在什么环境下都可以利用？小的漏洞可以组合一下？千万不要在人家的程序上直接搞？一定要有细心，耐心？自己审计出来的漏洞要比学习有意思？每找到一个漏洞最好是记下来，可能还会遇到？代码审计挖到的漏洞数量取决于你的代码功底？经验可以给你带来很大的帮助

2021-04-26
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基于Levenberg_Marq_省略_eisach模型磁特性模拟与验证_黄雷

由于磁测量数据共享机制尚未建立,磁滞建模所依赖的材料特性大数据库不够完备,因此一种抛开磁滞微观物理本质的唯象建模研究引起了关注。文中首先在Preisach模型的基础上,采用cosh分布函数,为兼顾磁滞功能和数值实现效率,引入Everett函数建立磁滞特性解析表达式。然后将磁滞模型分析结果与电机常用硅钢片50WW600材料测量值之间的均方根误差做为适应度函数,通过Levenberg-Marquardt算法辨识Preisach模型参数。最后将不同工况下磁滞回线实际测量值与磁滞模型计算结果进行对比分析,验证该文模型的准确性和有效性,为电机电器的有限元精细分析奠定了一定理论基础。

2021-04-25
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基于RANSAC多模型拟合算法的隧道点云滤波_陈珂

针对目前大多点云滤波方法的不足，提出基于RANSAC（random sample consensus）多模型拟合的隧道点云滤波算法。与单模型法不同，该算法在每一个隧道横断面上使用多个圆模型进行分段拟合，多个模型具有不同的模型参数，将远离所拟合的各圆模型的点作为噪声点剔除。实验结果表明，滤波后的一类误差平均为0.5%，二类误差平均为9%。相较于单模型法，本文所提出的多模型法具有更低的一类误差和相近的二类误差，具有更好的隧道三维激光点云滤波效果。

2021-04-22
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多输入单输出时变输出误差模型学习辨识算法_祝徐轩

本文考虑了多输入单输出（MISO）时变输出误差系统参数的估计问题。对于多输入单输出时变输出误差系统,识别的难点在于待辨识的模型参量是随着时间而变化的,尤其突变的参数更难辨识。针对这一问题,本文将辅助模型的思想应用到学习算法中,给出了基于辅助模型的迭代学习随机梯度算法和基于辅助模型的迭代学习最小二乘算法的推导过程。最后,提供了说明性的仿真实例来分析所提出的算法,仿真结果表明基于辅助模型的迭代学习最小二乘算法可以快速跟踪突变的参数,获得精准的参数估计,验证了该算法的有效性。

2021-04-21
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赛迪腾讯新基建引领产业互联网发展白皮书

大力推进新基建部署，是贯彻落实党中央、国务院决策部署的重要举措，是构建美好数字生活、推动经济高质量发展、构筑未来竞争新优势的紧迫需求，是发展数字经济、建设网络强国、构建智慧社会的战略需要。

2021-04-23
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基于梯度提升树算法的玉米施肥模型构建_卓越

为了模拟作物的土壤养分含量、施肥量与产量之间的非线性关系,利用玉米"3414"试验数据进行插值,以土壤养分含量和施肥量作为输入量,产量作为输出量,使用梯度提升树（GBDT）算法建立施肥模型,并与BP神经网络（BPNN）、支持向量回归（SVR）、随机森林（RF）算法建立的施肥模型进行对比。结果表明:应用构建的GBDT模型得到的玉米产量平均相对误差、平均绝对误差和均方根误差分别为0.46%、48.7和62.2 kg/hm2,优于其他3种算法。基于GBDT算法的施肥模型在模拟土壤养分含量、施肥量与产量之间关系时具有较高精度,对于指导精准施肥具有较强的应用价值。

2021-04-25
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新工科背景下的物联网课程教学模式

随着 5G 时代的到来，“万物互联”成为可能，物联网相关课程成为高校工程类专业的核心课程。目前，物联网技术课程在当前各高校中课时较少，仅注重理论教学，与实践脱节，教学内容空洞，针对以上问题提出一种基于“行动学习”的物联网技术课程教学模式。基于“行动学习”的教学模式是将教学内容提炼成“知行合一”的循环学习过程。通过学习、理解、探究、洞察这几个步骤的循环，形成“行动学习”认知物联网课程的方法和规律，从而激发学生的学习兴趣，提高学生的学习能力。

2021-04-19
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基于数据湖的企业数据中台解决方案

数据湖是一个以原始格式（通常是对象或文件）存储数据的系统或存储库。数据湖通常是所有企业数据的单一存储。用于报告、可视化、高级分析和机器学习等任务。数据湖可以包括来自关系数据库的结构化数据（行和列）、半结构化数据（CSV、日志、XML、JSON）、非结构化数据（电子邮件、文档、PDF）和二进制数据（图像、音频、视频）。

2021-03-30
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