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（以上内容转自GitChat，版权归GitChat所有，转载请联系GitChat，微信号：GitChat，原文：《梅子：探索式测试应用场景实战解析》）本文转载自异步社区。原文链接：https://www.epubit.com/articleDetails?id=NC7E3EF92
CMDB系统开发二 用户组管理模块 展示用户组列表 Django自带了用户表，同时也带了用户组表。他们是多对多关系。用户组模型很简单，和User模型是多对多的关系。用户组顾名思义，就是对用户进行了分组。其作用在权限控制中就是可以批量的对用户的权限许可进行分配，而不用一个一个的按用户分配，节省维护的工作量。
资产主机模块 资产主机模型设计 主机展示信息表 常规性的收集： 主机模型：IP地址、连接端口、操作系统（Linux，Windows，Mac）、机器类型（虚拟机，物理机）、主机名、CPU型号、CPU物理个数、内存信息、系统平台、系统平台位数、UUID、SN、探测状态、创建主机时间、更新主机时间
3.2 Vagrant常用命令注意事项：由于默认情况下，Vagrant会把临时文件和Box文件存放在用户主目录里。如果Box文件过大，会导致占用过大空间，可以通过设置环境变量VAGRANT_HOME来设定Vagrant的主目录路径。Vagrant默认设置的主目录为用户主目录的.vagrant
2.6 本章小结本章介绍了在使用Flink应用程序开发之前必备的环境要求，分别对基础环境依赖例如JDK、Maven等进行说明。通过借助于Flink提供的项目模板创建不同编程语言的Flink 应用项目。在2.3节中介绍了如何构建Flink开发环境，以及如何选择合适的IDE和项目配置。在2
1.5 总结在本章中，我们讨论了人类视觉系统，以及人类如何处理视觉数据。解释了为什么机器难以做到这一点，以及在设计计算机视觉库时需要考虑的因素。我们学习了使用OpenCV可以完成的工作，以及可用于完成这些任务的各种模块。最后，学习了如何在各种操作系统中安装OpenCV。在下一章中
原文首发在：奇安信攻防社区 https://forum.butian.net/share/3817 书接上文，笔者发的一篇对某红队钓鱼样本分析的文章：《记一次（反虚拟+反监测+域名前置）钓鱼样本分析及思考》 本文主要针对上文中样本使用的shellcode展开分析，非常详细的记录了
PYTHON分布式机器学习指南 分布式机器学习在处理大规模数据和训练复杂模型时变得越来越重要。本文将介绍如何在Python中实现分布式机器学习，包括使用一些流行的分布式计算框架，如Dask、Apache Spark和TensorFlow。 一、为什么需要分布式机器学习？ 数
第1章机器学习概述慎终如始，则无败事。—《道德经》第六十四章谨慎地做到最终，就像开始时一样，就不会有失败和差错。但凡人们办事时，容易虎头蛇尾，开始时认真﹑细致、谨慎、严肃，久后则敷衍、马虎、粗心、草率，这样往往事倍功半。办任何事情，自始至终都应慎之又慎，这样才不会出现差错。故老子
1.5 本章小结本章从大数据的概念讲起，主要介绍机器学习的基础概念，以及机器学习的发展过程，用一个形象的例子讲解大数据生态中的机器学习，并按照传统机器学习（包括分类、聚类、回归、关联规则、协同过滤、数据降维等）、深度学习，以及其他机器学习（迁移学习、主动学习、演化学习）进行算法讲
2.2.5 模型训练与评估模型构建是数据分析工作的核心阶段，主要包括如下几点。（1）准备数据集使用机器学习构建模型的时候，需要将数据集切分为训练数据（Train Data）和测试数据（Test Data）。训练数据用于构建模型，但是有时候在模型构建过程中需要验证模型，辅助模型构建
1.4 机器学习综合应用机器学习的应用贯穿古今，《草船借箭》是三国赤壁之战里的著名桥段，借箭由周瑜故意提出（限十天造十万支箭），机智的诸葛先生一眼识破这是一条害人之计，却淡定表示“只需要三天”。后来，有大雾天帮忙，诸葛——亮再利用曹操多疑的性格，调了几条草船诱敌，终于借足十万支箭
3.2.4 决策树模型决策树是一种基于树形结构的非线性分类模型，该模型易于解释，可以处理分类特征和数值特征，能拓展到多分类场景，无须对特征做归一化或者标准化，而且可以表达复杂的非线性模式和特征相互关系。正是由于有着诸多优点，使得决策树模型被广泛使用。决策树通过树形结构对样本进行分
3.4.5 模型参数调优SVM模型默认使用L2正则，图3-10是调节正则化参数regParam后，对比L1与L2正则下AUC的变化。图3-10 L1与L2正则下AUC的变化MLlib中模型的默认迭代次数是100，SGD收敛到合适的解需要的迭代次数不高，读者可以进一步增加迭代次数，
第1章绪 论近些年，深度学习因在许多领域都取得了耀眼的成绩和突破性的进展而受到学术界及工业界的广泛关注，本章将分别从深度学习与机器学习的关系、深度学习与统计学的关系、深度学习框架、深度学习中涉及的优化方法以及深度学习展望五个方面对深度学习进行全面深刻的剖析，旨在为后续学习提供理论铺垫与指导。1
3.4.2 逐元素运算 上一节我们已经了解了如何对张量进行逐元素有理运算。本节更多考虑对张量的逐元素运算。 首先来看初等运算。在数学上，初等运算除了有理运算外，还包括以下函数。* 幂函数（power function）：可用函数torch.pow() 实现。* 指数函数（exponential
2.6 Keras模型入门本节介绍如何在Keras中创建一个基本模型。2.6.1 模型的剖析模型（Model）是Network的子类，它将训练和评估这样的例行程序添加到Network中。下图显示了各个类之间的关系。Network不是开发人员直接使用的类，因此本节中的某些信息仅供你参考。
2.9 Keras函数APIKeras函数API通过函数创建每个层。2.9.1 怎么做1.在使用函数API之前，你需要从keras包导入以下类： 2.使用前面导入的层作为Sequential模型的一部分： 3.在MNIST上运行前面的基于函数API的模型： 注意我们如何使用第一层在将输入馈入模型之前对其进行平展：
1.3 Visual Studio Code似乎我们忘了点什么，没错，那就是一款适合 TypeScript 的 IDE。工欲善其事，必先利其器，这说明需要挑选一款得心应手的兵器。而推荐 Visual Studio Code（以下简称 VSCode）的原因主要有以下三个：1）免费开
第3章接 口 与 类程序员的工作不只是独自作战，更多的情况下是与同事并肩作战。你需要提供你的函数，或者组件、SDK。那么，我们希望在代码的实现或者调用上能设定一定的限制和规范，就像契约一样。通常，我们把这种契约称为接口。“但那与 Java 并不相同”，TypeScript 是这样
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