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原如何防止运营商内容劫持(http劫持)

admin 建站 暂无评论 1,713 浏览

如何防止运营商内容劫持(http劫持)

目前来看,根据我的经验,运营商内容劫持是通过白名单策略进行的,主要是针对高流量的访问地址,如微信API,jiathis分享代码,微博网页等进行.

主要表现为js脚本注入,和 html内容 注入.自己的JS代码.

因此,就预防来说,比如,页面引入了,第三方这类JS代码的,要改为HTTPS方式如

<script type="text/javascript" src="http://res.wx.qq.com/open/js/jweixin-1.0.0.js"></script>

改为

<script type="text/javascript" src="https://res.wx.qq.com/open/js/jweixin-1.0.0.js"></script>

 

二是自己站的页面也可能被注入广告代码,一般是在 <body>标签后面,或</body>标签前面注入,所以,我们可以在页面最开始,和最后,分别放入以下代码

 

<!--!DOCTYPE html>
<html>
<head>	 
</head>
<body>	 
</body>
</html-->

以达到迷惑敌人的目的,这段代码,就是引诱作用, 使运营商注入了也不会显示出来,因为注释掉了.

 

三是使用CSP 全称为 Content Security Policy，即内容安全策略。主要以白名单的形式配置可信任的内容来源，在网页中，能够使白名单中的内容正常执行（包含 JS，CSS，Image 等等），而非白名单的内容无法正常执行，从而减少跨站脚本攻击（XSS），当然，也能够减少运营商劫持的内容注入攻击。

四是全站使用HTTPS啦,这是最好的方法,但是也要注意,引入第三方网站的JS时,不能用HTTP方法,要改为HTTPS方式,如果第3方网站 不支持HTTPS连接,那就可以把第三方网站的JS保存下来,放到自己网站上,进行HTTPS连接.

 

 

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PaddlePaddle系列之三行代码从入门到精通

admin 人工智能 暂无评论 467 浏览

本文介绍 PaddlePaddle系列之三行代码从入门到精通

PaddlePaddle系列之三行代码从入门到精通

前言

这将是PaddlePaddle系列教程的开篇，属于非官方教程。既然是非官方，自然会从一个使用者的角度出发，来教大家怎么用，会有哪些坑，以及如何上手并用到实际项目中去。…

        
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原流媒体：ffmpeg生成HLS的m3u8与ts片段

admin 工具, 收费 暂无评论 3,986 浏览
流媒体：ffmpeg生成HLS的m3u8与ts片段

 

转换方式一

1.直接把媒体文件转为ts

ffmpeg -i cat.mp4 -c copy -bsf h264_mp4toannexb cat.ts

2.使用segment参数进行切片

ffmpeg -i cat.ts -c copy -map 0 -f segment -segment_list playlist.m3u8 -segment_time 2 cat_output%03d.ts

 

 

转换方式二

1.ffmpeg切片命令，以H264和AAC的形式对视频进行输出

ffmpeg -i
…
    
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mysql5.7.10开启慢查询

admin Mysql 暂无评论 361 浏览 
#在/etc/my.cnf中的[mysqld]中加入如下代码：
slow-query-log=On
slow_query_log_file=/data/mysql/log/mysql_slow_query.log
long_query_time=2
log_queries_not_using_indexes = ON

第一句是开启慢查询
第二句是用来定义慢查询日志的路径
第三句是用来定义查过多少秒的查询算是慢查询，我这里定义的是2秒
第四句就是记录下没有使用索引的query…

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从学习 Paddle 开始学习深度学习(一)

admin 人工智能 暂无评论 489 浏览

深度学习的黄金时代已经到来

开场白

首先给Baidu打一波广告。Paddle深度学习平台，你值得学习。

它的优点

  • 灵活性：PaddlePaddle支持广泛的神经网络结构和优化算法，很容易配置复杂的模型，如基于注意力（Attention）机制或复杂的内存（Memory）连接的神经机器翻译模型。（Attention和Memory参考阅读： 深度学习和自然语言处理中的attention和memory机制 、 深度学习：推动NLP领域发展的新引擎 ）
  • 高效：在PaddlePaddle的不同层面进行优化，以发挥异构计算资源的效率，包括计算、内存、架构和通信等。例如：
    • 通过SSE/AVX内部函数，BLAS库（例如MKL，ATLAS，CUBLAS）或定制CPU/GPU内核优化的数学运算。
    • 高度优化循环网络，以处理可变长度序列，无需填充（Padding）。
    • 优化高维稀疏数据模型的本地和分布式训练。
  • 可扩展性：PaddlePaddle很容易使用多个CPU/GPU和机器来加快你的训练，通过优化通信实现高吞吐量、高性能。
  • 连接产品：PaddlePaddle易于部署。在百度，PaddlePaddle已经被部署到广大用户使用的产品或服务，包括广告点击率（CTR）的预测，大型图像分类，光学字符识别（OCR），搜索排名，计算机病毒检测，推荐等。

来自网络

初识

先做一个形象的比喻，Paddle就好比一台3D打印机，我们设计的神经网络就好比需要打印的模型，而我们的数据集就相当于原材料，把两者同时提供给这台打印机，经过一段时间就可以得到我们预期的产品--模型(Trained Model).

简言之，paddle 做的工作就是利用我们设计的模型和我们提供的数据 通过高性能的并行技术(CPU/GPU)来完成训练。

所以，我们在使用 Paddle 做深度学习时最基本的工作就是设计一个完美的模型并准备好数据。也就是要有以下几个文件:

  • trainer_config.py : 配置神经网络模型
  • data_provider.py : 数据提供
  • train.sh : 配置paddle训练的参数

安装

paddle提供了三种安装方式：

  • Docker 安装，非常便捷，但必须在Docker环境下部署。
  • deb 安装，
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原百度开源深度学习框架PaddlePaddle安装配置

admin 人工智能 暂无评论 1,074 浏览

一、环境配置

PC机一台+UBUNTU 16.04系统

二、过程

1、使用Docker安装PaddlePaddle

1）在Ubuntu 上安装 Docker： 参考 http://blog.p2hp.com/archives/4809

2）安装完后在命令行键入sudo service docker start和sudo docker run hello-world，验证Docker正确安装；

3）在命令行键入     sudo docker run -it paddlepaddle/paddle:0.10.0rc3-noavx /bin/bash开始下载安装Paddle docker，由于网络环境不同，下载速度会有所差异，等待Paddle docker的下载和安装

4）安装完成后，你会发现命令行发生变化了，变成了root@e1f3456e7992:/#，OK，安装成功

2、运行一个PaddlePaddle的Demo

我们以quick_start为例，

1）首先，从github上将paddle项目拉取到本地，或者从github上直接下载项目的zip压缩包：点我进入PaddlePaddle github项目

2） 进入/home/yangyanbin/下载/Paddle-develop/v1_api_demo/quick_start/data

3）在命令行键入 bash ./get_data.sh 下载实验数据

4）启动paddle的docker镜像

在命令行键入 …

            
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