秘密揭示+500个Linux安全命令 英文版
2022-10-31 13:00:10 659KB Linux Linux安全命令
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一、小程序的边界在哪里? 1、移动小程序可连接生活场景,且发展受微信APP内生态影响 小程序通过与APP等联动共同构成网络生态,主要价值体现在可连接物理形态的产品和线下服务,并通过社交裂变带来短期引爆效应,形成长期分享形态。同时,小程序受微信生态的影响,发展边界也非常清晰。   (此图片来源于网络,如有侵权,请联系删除! ) 2、覆盖人群边界:微信小程序基本可覆盖全部移动网民,使用场景已形成   (此图片来源于网络,如有侵权,请联系删除! ) 3、细分行业发展边界:金融理财(支付)、小游戏、旅游出行、移动购物等小程序更贴近小程序应用场景而发展较快   (此图片来源于网络,如有侵权,请联系删除!
2022-08-21 10:32:22 1.99MB 微信 程序 研究报告 : 3 大趋势 揭示
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matlab画光谱代码icdm频谱揭示Cholesky分解 这四个文件夹包含用于内核方法的“频谱揭示霍夫斯基分解”一文中用于数值实验的fortran或matlab代码。 肖建伟和顾明。 IEEE数据挖掘国际会议(ICDM),西班牙巴塞罗那,2016年。 文件夹“ AB_CCPP”包含用于数字实验A和B(CCPP矩阵)的fortran代码。 实现:输入make,然后输入./job_test_srch_A.sh和./job_test_srch_B.sh 用于绘制图片的MATLAB代码位于文件夹graphs_AB_CCPP中。 无需交换的SRCH已经获得了良好的低秩近似。 文件夹“ C_Kahan”包含用于数值实验C的fortran代码(Kahan矩阵)。 实现:输入make,然后输入./test_srch_C 它将打印出奇异值的近似比率。 第一列用于dpstrf,第二列用于不带交换的SRCH,第三列用于SRCH。 文件夹“ D_CSI”包含用于数值实验D(与CSI进行比较)的matlab代码。 实现:运行my_comparison_digit.m,您将得到图4和图5。要获得图6,将参数m修
2022-06-26 14:54:14 74.4MB 系统开源
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考研大数据▏揭示究竟什么人更热衷于考研?.pdf
2022-06-05 20:00:55 6KB big data 大数据 资料
网络钓鱼域数据库 注意:请勿克隆存储库,并依赖于获取最新信息! 这每天将打破由于仓库的历史,每24小时的完全复位。 请仅依靠使用wget或curl提取单个列表文件或的完整列表以及(每小时更新)。 版本:V.2021-02-10.22 :collision: 最新威胁@ 22:32:52 :collision: 主动威胁2021-02-10星期三 链接总数今天发现 :warning: :warning: 捕获的钓鱼网站总数: <<(文件大小:2.0M tar.gz) 捕获的网络钓鱼链接总数: <<(文件大小:10M tar.gz) 此回购的目的? 网络钓鱼域,网站和威胁的测试存储库。 以上是已测试为有效,无效或无效的域的结果。 这些列表每小时更新一次。 这只是有关测试有害域名和网站状态的众多广泛项目之一。 我们测试网络钓鱼攻击的来源,以跟踪网络钓鱼攻击中使用的域名中有多少仍处于活动状态并且可以正常运行。 我们将所有来源中的所有域分类为一
2022-04-19 18:08:36 35.18MB statistics malware phishing domains
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癌症基因组的系统测序显示出普遍的异质性,患者具有多种遗传改变的组合模式。 特别是,一组基因表现出互斥模式的现象已在各种癌症中广泛传播,涵盖了广泛的关键癌症途径。 最近,有大量证据表明,互斥性反映了肿瘤发生和发展中的替代功能,或暗示了它们并发的不利影响。 鉴于其重要性,已提出了许多计算方法来单独使用基因组图谱或通过整合网络和表型来研究相互排他性。 其中一些已被常规用于探索遗传关联,从而使人们对致癌机理有了更深入的了解,并揭示了意料之外的肿瘤脆弱性。 在这里,我们从癌症基因组的角度介绍了互斥性。 我们描述了互斥性的共同假设,总结了重要互斥模式的识别策略,从模拟数据集中比较了代表性算法的性能,并讨论了它们的共同混杂因素
2021-12-25 15:50:31 768KB 研究论文
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网络群体与市场:揭示高度互联世界的行为原理与效应机制 数仓 可以读一下
2021-12-16 15:42:51 36.44MB 数仓
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Treeomics:重建人类癌症的转移性播种模式 开发者:JG Reiter,AP Makohon-Moore,JM Gerold,I Bozic,K Chatterjee,C Iacobuzio-Donahue,B Vogelstein,MA Nowak。 ======== 什么是Treeomics? Treeomics是使用常用测序技术重建转移系统发育的计算工具。 该工具在嘈杂的测序数据中检测推定的伪像,并在各种评估场景中推断出健壮的进化树。 有关更多详细信息,请参见我们的出版物《重建人类癌症的转移接种模式》 (Nature Communications,8,14114, //dx.doi.org/10.1038/ncomms14114)。 Treeomics 1.5.2 2016-10-18:初稿已接受手稿。 Treeomics 1.6.0 2016-12-09:通过集成ET
2021-11-15 21:22:43 212.65MB Python
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透视广播app揭示移动互联网时代广播的发展.pdf
2021-08-27 14:06:14 484KB APP 应用开发 数据分析 参考文献