样本构成是实验的开端，也是后续分析的基础，所以样本信息在论文中需要详细展示，涉及到你实验的真实性和可重复性。一般样本构成可以使用AI做示例图，有些临床采样，可以使用柱状体的方式展示，我们之前讲过一种。最近在NC文章中看到用华夫图表示样本的构成，感觉效果很好，这里复现一下。原文图如下：image.png（Singlecellanalysisofcribriformprostatecancerrevealscellintrinsicandtumormicroenvironmentalpathwaysofaggressivedisease）我的复现结果（一模一样）：image.png根据原图自己设置

最近开始接触单细胞数据，网上也有很多学习资料，琳琅满目，我也挑了一些视频资料进行学习，不过感觉还是需要进行实战训练才能更好地掌握这些知识，所以选了一篇2021年发表在naturecommunications的文章进行学习。文献：Single-cellRNAsequencingrevealsfunctionalheterogeneityofglioma-associatedbrainmacrophagesGSE：GSE136001一、数据下载并整理下载数据：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE1360011.png2.png

SpringBoot-Eureka-xstream-rceactuator是springboot提供的用来对应用系统进行自省和监控的功能模块。其提供的执行器端点分为两类：原生端点和用户自定义扩展端点，原生端点主要有：漏洞利用1.利用trace，获取认证信息（Cookie、tooken、Session），利用认证信息访问接口http://localhost:9093/trace访问/trace端点获取基本的HTTP请求跟踪信息（时间戳、HTTP头等），如果存在登录用户的操作请求，可以伪造cookie进行登录。2.利用env加refresh进行getshellhttp://localhost:90

前言一、Resnet论文精读引入残差残差块ResNet50模型基本构成BN层Resnet50总体结构二、Resnet50代码复现完整代码前言如果说在CNN领域一定要学习一个卷积神经网络，那一定非Resnet莫属了。接下来我将按照：Resnet论文解读、Pytorch实现ResNet50模型两部分，进行讲解，博主也是初学者，不足之处欢迎大家批评指正。预备知识：卷积网络的深度越深，提取的特征越高级，性能越好，但传统的卷积神经网络随着层数深度的增加，会面临网络退化、梯度消失、梯度爆炸等问题，使得高层网络的性能反而不如浅层网络。卷积细节：将一个*(W,H,C)的3维矩阵*，输入卷积层，卷积步长stri

0x01产品简介  用友时空KSOA是建立在SOA理念指导下研发的新一代产品，是根据流通企业最前沿的I需求推出的统一的IT基础架构，它可以让流通企业各个时期建立的IT系统之间彼此轻松对话，帮助流通企业保护原有的IT投资，简化IT管理，提升竞争能力，确保企业整体的战略目标以及创新活动的实现。 0x02漏洞概述  用友时空KSOA/servlet/com.sksoft.v8.trans.servlet.TaskRequestServlet接口和/servlet/imagefield接口处存在sql注入漏洞，未经身份认证的攻击者可通过该漏洞获取数据库敏感信息及凭证，最终可能导致服务器失陷。0x03影

中国蚁剑(AntSword)是一款开源的跨平台网站管理工具,它主要面向于合法授权的渗透测试安全人员以及进行常规操作的网站管理员。WebShellWebShell可以理解为网页中的木马程序，通过植入到你的web站点，在web页面上的操作，控制你的计算机操作系统，文件，权限，任意命令执行。常见的WebShell分为大马、小马、一句话木马、内存马等。下面为一句话木马的代码展示：#一句话木马中国蚁剑(AntSword)当你的计算机被植入了一句话木马后，需要通过工具进行连接，才可以方便管理，而AntSword就是连接一句话木马工具中的其中之一，类似的工具还有：中国菜刀、哥斯拉、冰蝎等。中国蚁剑(AntS

文章目录执行phpinfogetshell执行phpinfo将下面这段代码复制到一个php文件，命名为typecho_1.0-14.10.10_unserialize_phpinfo.php，代码中定义的类名与typecho中的类相同，是它能识别的类：_type=$this::RSS2; $this->_items[0]=array( 'title'=>'1', 'link'=>'1', 'date'=>1508895132, 'category'=>array(newTypecho_Request()), 'author'=>newTypecho_Request(),

文章目录前言FCOS3D概述主要创新点主要框架结构回归目标损失函数推理过程2D引导的多层3D预测2D高斯分布的3D中心度实验设置源码复现PGD概述主要创新点深度估计主要框架结构创新点一：概率表示的不确定性建模DPD_PDP​创新点二：透视几何体的深度传播DGD_GDG​最终的深度估计：概率和几何深度估计DDD源码复现Refernece前言本文对OpenMMLab在Monocular3Ddetection领域做的两项工作FCOS3D和PGD（也被称作FCOS3D++）进行介绍。在此之前，建议大家通过这篇博客：“3Dfy”AGeneral2DDetector:纯视觉3D检测再思考，来回顾单目3D目

目录weblogic/CVE-2018-2894漏洞复现weblogic/CVE-2018-2894复现环境：Vulhub访问http://192.168.80.141:7001/console/，即可看到后台登录页面执行sudodocker-composelogs|greppassword可查看管理员密码，管理员用户名为weblogic。密码为：cxg7mOes登录后台页面，点击base_domain的配置，在“高级”中开启“启用Web服务测试页”选项：漏洞复现访问http://192.168.80.141:7001/ws_utc/config.do设置WorkHomeDir为/u01/or

脏牛漏洞：        脏牛漏洞，又叫DirtyCOW，存在Linux内核中已经有长达9年的时间，在2007年发布的Linux内核版本中就已经存在此漏洞。Linuxkernel团队在2016年10月18日已经对此进行了修复。漏洞范围：       【影响版本】：该漏洞在全版本Linux系统(Linuxkernel>=2.6.22)均可以实现提权，受影响的镜像版本为：CentOS5.x 32位/64位 CentOS6.x 32位/64位 CentOS7.x 32位/64位 CoreOS717.3.064位Debian6.x 32位(Debian官方已停止更新，建议使用Debian7、Debia