一、文件系统存储计算机刚开始出现的时候，那时候没有硬盘，只有内存，数据不会进行存储，一般只用于科技计算，计算完输出结果后，程序就撤出内存了。后来随着技术发展，有了硬盘、文件，在文件的基础上有了文件系统。文件系统可以满足数据存放和查找的需求。文件系统作为数据库用了一段时间，当数据越来越多、规模越来越大后，数据查找特别麻烦。数据很容易重复（冗余）、占用存储空间多，数据结构化被迫推进。数据库在狭义层面上来说：指的是处理数据的底层程序数据库在广义层面上来说：指的是操作这些底层程序的便捷应用软件总的来说，数据库顾名思义其实就是存取数据的地方；另外随着时间线的发展产生了不同种类的数据库，但本质技术提升的本
一、文件系统存储计算机刚开始出现的时候，那时候没有硬盘，只有内存，数据不会进行存储，一般只用于科技计算，计算完输出结果后，程序就撤出内存了。后来随着技术发展，有了硬盘、文件，在文件的基础上有了文件系统。文件系统可以满足数据存放和查找的需求。文件系统作为数据库用了一段时间，当数据越来越多、规模越来越大后，数据查找特别麻烦。数据很容易重复（冗余）、占用存储空间多，数据结构化被迫推进。数据库在狭义层面上来说：指的是处理数据的底层程序数据库在广义层面上来说：指的是操作这些底层程序的便捷应用软件总的来说，数据库顾名思义其实就是存取数据的地方；另外随着时间线的发展产生了不同种类的数据库，但本质技术提升的本
所有的成功都有迹可循，ChatGPT也不例外。前不久，因为对ChatGPT的评价过于苛刻，图灵奖得主YannLeCun被送上了热搜。在他看来，「就底层技术而言，ChatGPT并没有什么特别的创新，」也不是「什么革命性的东西」。许多研究实验室正在使用同样的技术，开展同样的工作。更重要的是，ChatGPT及其背后的GPT-3在很多方面都是由多方多年来开发的多种技术组成的，是不同的人数十年贡献的结果。因此，LeCun认为，与其说ChatGPT是一个科学突破，不如说它是一个像样的工程实例。「ChatGPT是否具有革命性」是个充满争议的话题。但毋庸置疑，它确实是在此前积累的多项技术的基础上构建起来的，比
所有的成功都有迹可循，ChatGPT也不例外。前不久，因为对ChatGPT的评价过于苛刻，图灵奖得主YannLeCun被送上了热搜。在他看来，「就底层技术而言，ChatGPT并没有什么特别的创新，」也不是「什么革命性的东西」。许多研究实验室正在使用同样的技术，开展同样的工作。更重要的是，ChatGPT及其背后的GPT-3在很多方面都是由多方多年来开发的多种技术组成的，是不同的人数十年贡献的结果。因此，LeCun认为，与其说ChatGPT是一个科学突破，不如说它是一个像样的工程实例。「ChatGPT是否具有革命性」是个充满争议的话题。但毋庸置疑，它确实是在此前积累的多项技术的基础上构建起来的，比
2022年11月16日，研究人员发现BlackBasta勒索软件开始使用全新的样本文件。新版本的BlackBasta相比旧版本更新了许多代码（包括文件加密算法与库文件），拥有更低的引擎检出率。恶意样本的大部分字符串都已经经过混淆，文件名也已经随机化，这阻碍反病毒引擎与EDR等安全产品的检测。技术分析字符串混淆与Conti勒索软件类似，BlackBasta勒索软件开发人员似乎也使用了ADVObfuscator进行字符串混淆。如下图所示，基于栈进行构建，并且使用异或操作对单个字节进行解密：字符串混淆目前，并非是所有字符串都经过混淆处理。但可以预期的是，日后会有更多的字符串被混淆。文件加密Black
2022年11月16日，研究人员发现BlackBasta勒索软件开始使用全新的样本文件。新版本的BlackBasta相比旧版本更新了许多代码（包括文件加密算法与库文件），拥有更低的引擎检出率。恶意样本的大部分字符串都已经经过混淆，文件名也已经随机化，这阻碍反病毒引擎与EDR等安全产品的检测。技术分析字符串混淆与Conti勒索软件类似，BlackBasta勒索软件开发人员似乎也使用了ADVObfuscator进行字符串混淆。如下图所示，基于栈进行构建，并且使用异或操作对单个字节进行解密：字符串混淆目前，并非是所有字符串都经过混淆处理。但可以预期的是，日后会有更多的字符串被混淆。文件加密Black
原文地址论文：https://arxiv.org/pdf/1812.11703.pdf程序：https://github.com/PengBoXiangShang/SiamRPN_plus_plus_PyTorch摘要基于孪生网络的跟踪器将跟踪表述为目标模板和搜索区域之间的卷积特征互相关。然而孪生网络的算法不能利用来自深层网络（如resnet-50或更深层）的特征，与先进的算法相比仍然有差距。在文章中我们证明了核心原因是孪生网络缺乏严格的平移不变性。我们突破了这一限制，通过一个简单而有效的空间感知采样策略，成功地训练了一个具有显著性能提升的基于ResNet网络的孪生跟踪器。此外，我们还提出了一
原文地址论文：https://arxiv.org/pdf/1812.11703.pdf程序：https://github.com/PengBoXiangShang/SiamRPN_plus_plus_PyTorch摘要基于孪生网络的跟踪器将跟踪表述为目标模板和搜索区域之间的卷积特征互相关。然而孪生网络的算法不能利用来自深层网络（如resnet-50或更深层）的特征，与先进的算法相比仍然有差距。在文章中我们证明了核心原因是孪生网络缺乏严格的平移不变性。我们突破了这一限制，通过一个简单而有效的空间感知采样策略，成功地训练了一个具有显著性能提升的基于ResNet网络的孪生跟踪器。此外，我们还提出了一
