Celery 4.0 Redis未授权访问+Pickle反序列化利用（celery3_redis_unauth）exploit Celery < 4.0版本默认使用Pickle进行任务消息的序列化传递，当所用队列服务（比如Redis、RabbitMQ、RocketMQ等等等）存在未授权访问问题时，可利用Pickle反序列化漏洞执行任意代码。

完整的DCM工程，可以读取DCM图数据，可以对DCM图进行分类

有一组4096长度的数据，需要找到一阶导数从正到负的点，和三阶导数从负到正的点，截取了一小段。 394.0 388.0 389.0 388.0 388.0 392.0 393.0 395.0 395.0 394.0 394.0 390.0 392.0 按照之前所了解的，对离散值求导其实就是求差分，例如第i点的导数（差分）为： 即在一个宽度为2m+1的窗口内通过计算前后m个值加权后的和得到。但是在实际使用过程中效果不是很好。于是想到了同样在一个宽度为2k+1的窗口内，将这2k+1个点拟合成一个函数，然后求导就可以得到任意阶数的导数值。 首先是函数拟合，使用from s

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matlab代码影响乳房密度 使用Dixon序列分割和测量MRI中的乳房实质组织的源代码，该Dixon序列包含仅水和仅脂肪的加权图像。 源代码 该项目最初是在Matlab 2011a中编写的。 某些部分正在迁移到Python3。要从下面提到的论文中复制结果，请使用原始的Matlab源代码。 /matlab子文件夹包含所有Matlab代码 /python子文件夹包含已经迁移到Python 3的管道部分。 外部程序 管道依赖于需要安装的外部程序，并且是环境路径的一部分。 测试版本：1.0.20190410 测试版本：2.3.4 测试版本：20180328，v2.3.9 测试版本：5.0.11，6.0.4 管道 处理管道包括三个步骤： 预处理：将dicom转换为nifti，重新定位图像，进行偏置场校正并组合图像 乳房分割：使用基于模板的注册方法从背景和其他身体部位中分割乳房。 首先，最佳匹配模板由仿射配准确定。 然后，非严格地注册最佳匹配模板以匹配对象身体和乳房的形状。 分割乳房的实质和脂肪组织，并计算汇总指标。 用法（Matlab） 将项目的所有文件夹添加到Matlab搜索路径。 通过将外

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使用lstm完成时间序列预测，一次预测一个时间步，并且使用该时间步作为输入。