LAC

脚踏实地小组的实验一

回眸只為那壹抹淺笑 提交于 2020-11-09 09:54:25
脚踏实地小组的 实验一 实验目的: 理解网络扫描、网络侦查的作用;通过搭建网络渗透测试平台,了解并熟悉常用的搜索引擎、扫描工具的应用,通过信息收集为下一步渗透工作打下基础。 系统环境 Kali Linux 2、Windows 网络环境 交换网络结构 实验工具 Metasploitable2(需自行下载虚拟机镜像);Nmap(Kali);WinHex、数据恢复软件等 一、被动扫描 1.用搜索引擎Google或百度搜索麻省理工学院网站中文包括“network security”的pdf文档 2.照片信息搜索 我们对所给图片进行位置分析,如下图: 操作步骤: 首先,我们对图片已有的信息进行分析,由图可得出这家餐厅的名字,随后我们任意选择Google或百度进行餐厅 的搜索,则可得如下结果: 我们会发现,这家餐厅的大致位置在巴黎,并且图中也给了详细的餐厅地址。 3.手机位置定位 手机位置定位主要是通过LAC(Location Area Code,位置区域码)和CID(Cell identity,基站编号,是个16位的数据(范围是0到65535)可以查询手机接入的基站的位置,从而初步确定手机用户的位置。 获取手机信息工程模式的方法有: Android 获取方法:Android: 拨号 * # * #4636# *#* 进入手机信息工程模式后查看 iphone获取方法:iPhone:拨号 *

实验一 网络扫描与网络侦察

元气小坏坏 提交于 2020-11-07 12:41:01
实验一 网络扫描与网络侦察 系统环境:Kali Linux 2、Windows 网络环境:交换网络结构 实验工具: Metasploitable2(需自行下载虚拟机镜像);Nmap(Kali);WinHex、数据恢复软件等。 实验步骤 : 1、用搜索引擎Google或百度搜索麻省理工学院网站中文件名包含“network security”的pdf文档,截图搜索得到的页面。 2、照片中的女生在哪里旅行? 截图搜索到的地址信息。 3、 手机位置定位。通过LAC(Location Area Code,位置区域码)和CID(Cell Identity,基站编号,是个16位的数据(范围是0到65535)可以查询手机接入的基站的位置,从而初步确定手机用户的位置。 获取自己手机的LAC和CID: Android 获取方法:Android: 拨号 # #4636# # 进入手机信息工程模式后查看 iphone获取方法:iPhone:拨号 3001#12345# 进入FieldTest Serving Cell info–>LAC=Tracking Area Code -->cellid = Cell identity 若不能获取,用右图信息。 截图你查询到的位置信息 重点:安卓系统中大部分手机型号的拨号都不一样,甚至有的同品牌手机间也存在细微差距,在进行测试时可自行查找对应手机型号拨号方式!!!

一键启动在线推理服务,轻松实现在线部署,这有个「炼丹」利器

半腔热情 提交于 2020-08-20 05:38:38
  机器之心发布    机器之心编辑部   本文详细介绍了如何使用百度 Paddle Serving 来实现高效的服务化部署。   常见的深度学习模型开发流程需要经过问题定义、数据准备、特征提取、建模、训练几个过程,以及最后一个环节——将训练出来的模型部署应用到实际业务中。如下图所示,当前用户在训练出一个可用的模型后,可以选择如下四种部署方式:   服务器端高性能部署:将模型部署在服务器上,利用服务器的高性能帮助用户处理推理业务;   服务化部署:将模型以线上服务的形式部署在服务器或者云端,用户通过客户端或浏览器发送需要推理的输入内容,服务器或者云通过响应报文将推理结果返回给用户;   移动端部署:将模型部署在移动端上,例如手机或者物联网的嵌入式端;   Web 端部署:将模型部署在网页上,用户通过网页完成推理业务。    今天我们就来讲讲如何使用飞桨的服务化部署框架 Paddle Serving 来实现第二种部署方式 。      这时可能会有读者说了:部署?算了吧,我直接用 python 也能做推理,而且部署太复杂了,都是企业才能干的事情,与我无关。   这位客官慢走! 今天咱们说的 Paddle Serving 用起来可是非常简单,而且部署成功后,那可是在线服务,可谓「独乐乐不如众乐乐!」,不仅自己可以使用它做推理,而且还可以让其他人使用手机

SBPL专栏

若如初见. 提交于 2020-08-18 14:49:14
SBPL - siemens BSC file progress library SBPL 是一个针对西门子移动通信无线子系统( BSS )中的 BSC 数据库进行操作的工具包集合。 这个工具包集合是由 neosarry 负责开发及维护的 , 下述功能目标描述中的红色字体表示已实现 。 SBPL 发展的目标为简化操作西门子 BSC 数据库内容,并根据大家的需求不断增加和完善。 1 、适合的 BSS 软件版本为 BR7 、 BR8 、 BR9 ,适合的硬件平台为 cBSC 、 eBSC 。 2 、依据 DBAEM 的设置,对 BSC 的 DATABASE 进行二进制与文本格式的转换。 3 、对 BSC DATABASE 进行以下的检查和查看: - 相邻关系 ADJC ( CS 和 PS 域)是否双向、 BSIC 与 BCCH 是否正确 ,并针对错误自动生成纠正的 COMMAND FILE ; - 针对预设置的 BSC 、 BTS 、 PTPPKF 等参数原则,对参数进行检查; - 对各个 BTSM 的 LAPD 配置以及 BTS 的 CHANNEL 设置情况进行检查; - 对 Abis 及 pool 的设置情况进行检查; - 显示 BSC 所具有的一些 FEATURE 开启的情况; - 显示 BSC 的接口等资源占用以及空闲情况,便于了解和分配资源; - 制作 BSC 的配置表; -

语义表示模型ELMo之PaddlePaddle版实现

旧时模样 提交于 2020-04-28 16:27:54
介绍 ELMo(Embeddings from Language Models) 是重要的通用语义表示模型之一,以双向 LSTM 为网路基本组件,以 Language Model 为训练目标,通过预训练得到通用的语义表示,将通用的语义表示作为 Feature 迁移到下游 NLP 任务中,会显著提升下游任务的模型性能。本项目是 ELMo 在 Paddle Fluid 上的开源实现, 基于百科类数据训练并发布了预训练模型。模型结构如下: 原文链接: Deep contextualized word representations 参考博客: https://blog.csdn.net/triplemeng/article/details/82380202 注意 本项目代码需要使用GPU环境来运行: 并且检查相关参数设置, 例如use_gpu, fluid.CUDAPlace(0)等处是否设置正确. In[2] # 解压数据 !tar xf /home/aistudio/data/data9504/data.tar.gz -C /home/aistudio 数据预处理 将文档按照句号、问号、感叹切分成句子,然后对句子进行切词。预处理后的数据文件中每行为一个分词后的句子。我们给出了示例训练数据 data/train 和测试数据 data/dev ,数据示例如下: 本 书 介绍 了 中国

管理经济学第十章(垄断竞争市场中的企业决策 )

我与影子孤独终老i 提交于 2020-04-07 13:46:14
一、垄断竞争市场的条件和企业收益规律 垄断竞争市场:在一个市场中,有许多企业生产和销售有差别的同种产品 的市场结构 垄断竞争市场具备的条件 1、市场上有较多企业,彼此之间存在激烈的竞争。 2、产品之间既存在一定的差别,又有一定的替代性。 3、企业迚出行业比较自由。 垄断竞争市场的企业收益规律 企业需求曲线(dd) 平均收益曲线(AR):dd曲线和AR曲线重合,右下方倾斜 边际收益曲线(MR):MR曲线右下方倾斜,MR<P 二、垄断竞争企业中 的市场决策 垄断竞争企业的短期决策原则: 边际收益MR=短期边际成本SMC 垄断竞争与垄断企业决策的区别 垄断企业成本:生产成本。 垄断竞争企业:有生产成本,还有销售成本(广告费、人员促销、新品展销费等等) 广告的作用: (1)通过广告为消费者提供更为完备的商品信息。 (2)通过广告宣传改变消费者的欲望。 垄断竞争企业长期均衡的形成条件 边际收益MR=长期边际成本LMC 价格P=平均收益AR=平均成本LAC 垄断竞争企业的竞争战略 1、品质竞争 2、各种促销活劢 来源: oschina 链接: https://my.oschina.net/u/4283198/blog/3223049

管理经济学第十章(垄断竞争市场中的企业决策 )

我怕爱的太早我们不能终老 提交于 2020-04-07 13:38:40
一、垄断竞争市场的条件和企业收益规律 垄断竞争市场:在一个市场中,有许多企业生产和销售有差别的同种产品 的市场结构 垄断竞争市场具备的条件 1、市场上有较多企业,彼此之间存在激烈的竞争。 2、产品之间既存在一定的差别,又有一定的替代性。 3、企业迚出行业比较自由。 垄断竞争市场的企业收益规律 企业需求曲线(dd) 平均收益曲线(AR):dd曲线和AR曲线重合,右下方倾斜 边际收益曲线(MR):MR曲线右下方倾斜,MR<P 二、垄断竞争企业中 的市场决策 垄断竞争企业的短期决策原则: 边际收益MR=短期边际成本SMC 垄断竞争与垄断企业决策的区别 垄断企业成本:生产成本。 垄断竞争企业:有生产成本,还有销售成本(广告费、人员促销、新品展销费等等) 广告的作用: (1)通过广告为消费者提供更为完备的商品信息。 (2)通过广告宣传改变消费者的欲望。 垄断竞争企业长期均衡的形成条件 边际收益MR=长期边际成本LMC 价格P=平均收益AR=平均成本LAC 垄断竞争企业的竞争战略 1、品质竞争 2、各种促销活劢 来源: oschina 链接: https://my.oschina.net/u/4368960/blog/3223042

管理经济学之第六章(成本与利润概述)

牧云@^-^@ 提交于 2020-04-06 15:10:04
一、成本与利润概述 1、成本的含义: 成本:企业进行生产经营活动所使用的生产要素的价格,或生产要素的所有者必须得到的报酬或补偿。生产要素的价格+人的工资 2、成本的分类 固定成本和变动成本 显性成本和隐性成本 会计成本和机会成本 增量成本和沉没成本 ==================固定成本和变动成本================== 分类标准:成本按照其总额与产量的关系,可分为固定成本和变动成本。 固定成本:在一定限度内成本的总额不随产量变动而变动的成本。 变动成本:在一定限度内成本的总额随产量变动而变动的成本。 ==================显性成本和隐性成本============== 分类标准:成本按其收回后归属的不同,可分为显性成本和隐性成本 显性成本:企业购买或租用所需要的生产要素的实际支出。 隐性成本:在形式上没有支付义务的,企业为使用自己提供的那一部分生产要素而支付的作为报酬的费用。 =================会计成本和机会成本================ 会计成本:在财务分析中使用的一种成本概念。它是指企业在生产活动中按市场价格支付的一切生产要素的费用。(显性成本=会计成本) 机会成本:生产者所放弃的使用相同生产要素在其他生产用途中所能得到的最高收入。在做管理决策时,必须使用机会成本 =================增量成本和沉没成本===

管理经济学之第六章(成本与利润概述)

蓝咒 提交于 2020-04-06 14:02:23
一、成本与利润概述 1、成本的含义: 成本:企业进行生产经营活动所使用的生产要素的价格,或生产要素的所有者必须得到的报酬或补偿。生产要素的价格+人的工资 2、成本的分类 固定成本和变动成本 显性成本和隐性成本 会计成本和机会成本 增量成本和沉没成本 ==================固定成本和变动成本================== 分类标准:成本按照其总额与产量的关系,可分为固定成本和变动成本。 固定成本:在一定限度内成本的总额不随产量变动而变动的成本。 变动成本:在一定限度内成本的总额随产量变动而变动的成本。 ==================显性成本和隐性成本============== 分类标准:成本按其收回后归属的不同,可分为显性成本和隐性成本 显性成本:企业购买或租用所需要的生产要素的实际支出。 隐性成本:在形式上没有支付义务的,企业为使用自己提供的那一部分生产要素而支付的作为报酬的费用。 =================会计成本和机会成本================ 会计成本:在财务分析中使用的一种成本概念。它是指企业在生产活动中按市场价格支付的一切生产要素的费用。(显性成本=会计成本) 机会成本:生产者所放弃的使用相同生产要素在其他生产用途中所能得到的最高收入。在做管理决策时,必须使用机会成本 =================增量成本和沉没成本===

PaddleHub Serving模型一键服务部署

给你一囗甜甜゛ 提交于 2020-03-03 13:18:43
简介 为什么使用一键服务部署 使用PaddleHub能够快速进行模型预测,但开发者常面临本地预测过程迁移线上的需求。无论是对外开放服务端口,还是在局域网中搭建预测服务,都需要PaddleHub具有快速部署模型预测服务的能力。在这个背景下,模型一键服务部署工具——PaddleHub Serving应运而生。开发者通过一行命令即可快速启动一个模型预测在线服务,而无需关注网络框架选择和实现。 什么是一键服务部署 PaddleHub Serving是基于PaddleHub的一键模型服务部署工具,能够通过简单的Hub命令行工具轻松启动一个模型预测在线服务,前端通过Flask和Gunicorn完成网络请求的处理,后端直接调用PaddleHub预测接口,同时支持使用多进程方式利用多核提高并发能力,保证预测服务的性能。 支持模型 目前PaddleHub Serving支持对PaddleHub所有可直接预测的模型进行服务部署,包括 lac 、 senta_bilstm 等NLP类模型,以及 yolov3_darknet53_coco2017 、 vgg16_imagenet 等CV类模型,更多模型请参见 PaddleHub支持模型列表 。未来还将支持开发者使用PaddleHub Fine-tune API得到的模型用于快捷服务部署。 使用 Step1:启动服务端部署 PaddleHub