1.1社会工程学的起源和发展在网络空间安全领域,SocialEngineering在国内通常翻译最多的为“社会工程学”“社交工程”“社会工程”“社工”等名词。其中“社会工程学”作为传统字面翻译一直被国内沿用下来,而“社交工程”的翻译则从字面直接体现了社交互动的一面。最初的社会工程学是黑客米特尼克在《反欺骗的艺术》中所提出，其初始目的是让全球的网民们能够懂得网络安全，提高警惕，防止没必要的个人损失。但在不法黑客的手里，这已经成为他们为获取不正当利益的非法手段。随着我国对网络安全的注重，社会工程学也逐渐进入大家的视线中，经过多年的应用发展，社会工程学逐渐产生出了分支学科，如公安社会工程学（简称公安
1.1社会工程学的起源和发展在网络空间安全领域,SocialEngineering在国内通常翻译最多的为“社会工程学”“社交工程”“社会工程”“社工”等名词。其中“社会工程学”作为传统字面翻译一直被国内沿用下来,而“社交工程”的翻译则从字面直接体现了社交互动的一面。最初的社会工程学是黑客米特尼克在《反欺骗的艺术》中所提出，其初始目的是让全球的网民们能够懂得网络安全，提高警惕，防止没必要的个人损失。但在不法黑客的手里，这已经成为他们为获取不正当利益的非法手段。随着我国对网络安全的注重，社会工程学也逐渐进入大家的视线中，经过多年的应用发展，社会工程学逐渐产生出了分支学科，如公安社会工程学（简称公安
概述lua是由C语言编写，运行在虚拟机上的弱类型解释型语言。lua变量为什么可以任意改变类型？切豆腐理论对于硬盘上保存的数据来说,其本身不具备“意义”,其含义取决于我们如何解释这一段数据首地址+长度确定内存上的一段数据。编码/解码赋予这段数据意义。TValuetypedefunionValue{structGCObject*gc;/*collectableobjects*/void*p;/*lightuserdata*/lua_CFunctionf;/*lightCfunctions*/lua_Integeri;/*integernumbers*/lua_Numbern;/*floatnumb
概述lua是由C语言编写，运行在虚拟机上的弱类型解释型语言。lua变量为什么可以任意改变类型？切豆腐理论对于硬盘上保存的数据来说,其本身不具备“意义”,其含义取决于我们如何解释这一段数据首地址+长度确定内存上的一段数据。编码/解码赋予这段数据意义。TValuetypedefunionValue{structGCObject*gc;/*collectableobjects*/void*p;/*lightuserdata*/lua_CFunctionf;/*lightCfunctions*/lua_Integeri;/*integernumbers*/lua_Numbern;/*floatnumb
作者：京东探索研究院深度学习在很大程度上影响了遥感影像分析领域的研究。然而，大多数现有的遥感深度模型都是用ImageNet预训练权重初始化的，其中自然图像不可避免地与航拍图像相比存在较大的域差距，这可能会限制下游遥感场景任务上的微调性能。为此，京东探索研究院联合武汉大学、悉尼大学借助迄今为止最大的遥感场景标注数据集MillionAID，从头开始训练包括卷积神经网络（CNN）和已经在自然图像计算机视觉任务中表现出了良好性能的视觉Transformer（VisionTransformer）网络，首次获得了一系列基于监督学习的遥感预训练基础骨干模型。并进一步研究了ImageNet预训练（IMP）和遥
作者：京东探索研究院深度学习在很大程度上影响了遥感影像分析领域的研究。然而，大多数现有的遥感深度模型都是用ImageNet预训练权重初始化的，其中自然图像不可避免地与航拍图像相比存在较大的域差距，这可能会限制下游遥感场景任务上的微调性能。为此，京东探索研究院联合武汉大学、悉尼大学借助迄今为止最大的遥感场景标注数据集MillionAID，从头开始训练包括卷积神经网络（CNN）和已经在自然图像计算机视觉任务中表现出了良好性能的视觉Transformer（VisionTransformer）网络，首次获得了一系列基于监督学习的遥感预训练基础骨干模型。并进一步研究了ImageNet预训练（IMP）和遥
ViT概括论文题目：ANIMAGEISWORTH16X16WORDS:TRANSFORMERSFORIMAGERECOGNITIONATSCALE论文地址：https://openreview.net/pdf?id=YicbFdNTTy作者来自Google亮点:一些有趣的特性：CNN处理不太好但是ViT可以处理好的例子：遮挡数据分布偏移加入对抗性的patch排列作者认为：对于CNN的依赖是不必要的纯Transformer可以做到和CNN媲美的结果Transformer需要更少的训练资源，即使如此，也需要2500TPUv3天数。这里说的少，只是跟更耗卡的模型做对比。在CV使用Transforme
ViT概括论文题目：ANIMAGEISWORTH16X16WORDS:TRANSFORMERSFORIMAGERECOGNITIONATSCALE论文地址：https://openreview.net/pdf?id=YicbFdNTTy作者来自Google亮点:一些有趣的特性：CNN处理不太好但是ViT可以处理好的例子：遮挡数据分布偏移加入对抗性的patch排列作者认为：对于CNN的依赖是不必要的纯Transformer可以做到和CNN媲美的结果Transformer需要更少的训练资源，即使如此，也需要2500TPUv3天数。这里说的少，只是跟更耗卡的模型做对比。在CV使用Transforme
目录TransformerAttention结构Self-Attention结构Multi-headSelf-AttentionBERT：BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformersSummaryReferenceTransformerTransformer是完全由Attention和Self-Attention结构搭建的深度神经网络结构。其中最为重要的就是Attention和Self-Attention结构。Attention结构AttentionLayer接收两个输入\(X=[x_1,x_2,x_3,...,x_m]\)，Decod
目录TransformerAttention结构Self-Attention结构Multi-headSelf-AttentionBERT：BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformersSummaryReferenceTransformerTransformer是完全由Attention和Self-Attention结构搭建的深度神经网络结构。其中最为重要的就是Attention和Self-Attention结构。Attention结构AttentionLayer接收两个输入\(X=[x_1,x_2,x_3,...,x_m]\)，Decod
