cvss3.0评分维度

通用漏洞评估方法CVSS 3.0 计算公式及说明

CVSS 3.0 计算公式及说明一.基础评价 1. 基础评价公式为: 当影响度分值 <= 0: 基础分值 = 0 当 0 < 影响度分值 + 可利用度分值 < 10: 作用域 = 固定: 基础分值 = Roundup(影响度分值 + 可利用度分值) 作用域 = 变化: 基础分值 = Roundup[1.08 × (影响度分值 + 可利用度分值)] 当影响度分值 + 可利用度分值 > 10:基础分值 = 10 Roundup 保留小数点后一位,小数点后第二位大于零则进一.

通用漏洞评估方法CVSS3.0简表

CVSS3.0计算分值共有三种维度: 1. 基础度量. 分为可利用性及影响度两个子项,是漏洞评估的静态分值. 2. 时间度量. 基础维度之上结合受时间影响的三个动态分值,进而评估该漏洞的动态分值. 3. 环境度量. 根据用户实际环境需求结合时间及基础两个维度的分值,是根据用户环境情况重新评估的分值. 漏洞得分对应的危险度如下: 其他解析: Roundup 定义为小数点后一位的最小数字,等于或高于其输入. 例如, Roundup(4.02) = 4.1; 或者 Roundup(4.0

CVSS3.0打分学习

打分计算器: Common Vulnerability Scoring System Version 3.0 Calculator: https://www.first.org/cvss/calculator/3.0 打分导图: Scoring Rubric The scoring rubric provides a quick reference to scoring vulnerabilities in v3.0. It is meant to supplement existing sco

微信小程序弹出和隐藏遮罩层动画以及五星评分

参考源码: http://www.see-source.com/weixinwidget/detail.html?wid=82 https://blog.csdn.net/pcaxb/article/details/56276180 https://developers.weixin.qq.com/miniprogram/dev/api/api-animation.html train.wxml <view class='train_con'> <view class='head'>

【Python爬虫】听说你又闹书荒了？豆瓣读书9.0分书籍陪你过五一

说明五一将至,又到了学习的季节.目前流行的各大书单主打的都是豆瓣8.0评分书籍,却很少有人来聊聊这9.0评分的书籍长什么样子.刚好最近学了学python爬虫,那就拿豆瓣读书来练练手. 爬虫本来思路是直接爬豆瓣的书籍目录,将评分9.0以上的书筛选出来,一打开发现事情并不简单,几千万本书可不好爬 = =,于是转化一下思路,看有没有类似的书单. 一搜还真有,找到一个9.0评分的榜单,大大减少了工作量,这样就不用先爬一下整站书籍来筛选了.看了看榜单,应该是某位好心的书友手工整理的,更新时间为2018

ivew使用星星评分

这组件好像有问题,不知道是我们项目环境造成的还是什么,初始化半星不能正常显示,显示的全星. 1.template <div style="display:inline-block;margin-right:100px;vertical-align:3px;"> <span style="font-size:16px;color:#fff;line-height:20px;vertical-align:-3px;">评分:</span&g

TensorFlow2.0（三）：排序及最大、最小、平均值

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TensorFlow2.0（四）：填充与复制

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pytorch 中改变tensor维度的几种操作

具体示例如下,注意观察维度的变化 #coding=utf-8 import torch """改变tensor的形状的四种不同变化形式""" def change_tensorSize(): x=torch.randn(2,4,3) s=x.transpose(1,2) y=x.view(2,3,4) z=x.permute(0,2,1) print(x) print(y) print(z) #expand_as #tensor.t()只能转化

艺恩网内地总票房排名Top100信息及其豆瓣评分详情爬取

前两天用python2写的一个小爬虫主要实现了从http://www.cbooo.cn/Alltimedomestic这么个网页中爬取每一部电影的票房信息等,以及在豆瓣上该电影的评分信息代码如下 # -*- coding:utf-8 -*- from __future__ import print_function import urllib2 import re ''' TODO:error 10060 ''' def fixEnglishName(name): ooo=re.compil

余弦距离、欧氏距离和杰卡德相似性度量的对比分析 by ChaoSimple

1.余弦距离余弦距离,也称为余弦相似度,是用向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体间差异的大小的度量. 向量,是多维空间中有方向的线段,如果两个向量的方向一致,即夹角接近零,那么这两个向量就相近.而要确定两个向量方向是否一致,这就要用到余弦定理计算向量的夹角. 余弦定理描述了三角形中任何一个夹角和三个边的关系.给定三角形的三条边,可以使用余弦定理求出三角形各个角的角度.假定三角形的三条边为a,b和c,对应的三个角为A,B和C,那么角A的余弦为: 如果将三角形的两边b和c看成是两个向

机器学习中应用到的各种距离介绍（附上Matlab代码）

转载于博客:各种距离在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(SimilarityMeasurement),这时通常采用的方法就是计算样本间的"距离"(Distance).采用什么样的方法计算距离是很讲究,甚至关系到分类的正确与否. 本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结. 本文目录: 1.欧氏距离 2.曼哈顿距离 3. 切比雪夫距离 4. 闵可夫斯基距离 5.标准化欧氏距离 6.马氏距离 7.夹角余弦 8.汉明距离 9.杰卡德距离& 杰卡德相似系数 10.相关系数

第二次作业——APP案例分析

APP案例分析产品网易云课堂选择理由网易云课堂是从大一就开始使用的一款学习软件,有海量的学习资源,很适合学生课余时间的自主学习调研,评测上手体验第一次打开网易云课堂app的时候,进入的是课程界面,菜单比较直观,让人一看就知道是做什么的,给人的感觉就是一款学习的app,只是感觉界面设计并不是很美观,没有给人焕然一新酷炫,让人忍不住点开看一看的感觉. 功能性BUG 1.我用的是Android的app,在修改个人资料的时候,即使按了保存,也没能成功修改,猜测可能和网速有关,于是我点开了正

BERT模型源码解析

BERT模型源码解析 modeling.py 目录属性类 class BertConfig(object) BERT模型配置参数类 class BertModel(object) BERT模型类函数 def gelu(x) 格鲁激活函数 def get_activation(activation_string) 通过名称获取激活函数 def get_assignment_map_from_checkpoint 读取检查点函数 def dropout(input_tensor, d

NLP点滴——文本相似度

[TOC] 前言在自然语言处理过程中,经常会涉及到如何度量两个文本之间的相似性,我们都知道文本是一种高维的语义空间,如何对其进行抽象分解,从而能够站在数学角度去量化其相似性.而有了文本之间相似性的度量方式,我们便可以利用划分法的K-means.基于密度的DBSCAN或者是基于模型的概率方法进行文本之间的聚类分析:另一方面,我们也可以利用文本之间的相似性对大规模语料进行去重预处理,或者找寻某一实体名称的相关名称(模糊匹配).而衡量两个字符串的相似性有很多种方法,如最直接的利用hashcode,以

【转】Caffe初试（七）其它常用层及参数

本文讲解一些其它的常用层,包括:softmax-loss层,Inner Product层,accuracy层,reshape层和dropout层及它们的参数配置. 1.softmax-loss softmax-loss层和softmax层计算大致是相同的.softmax是一个分类器,计算的是类别的概率(Likelihood),是Logistic Regression的一种推广. Logistic Regression只能用于二分类,而softmax可以用于多分类. softmax与softmax

js模拟抛出球运动

js练手之模拟水平抛球运动 -匀加速运动 -匀减速运动模拟运动有些基本的思路,当前所在点的坐标,元素的长宽是多少,向右/向下运动x/y增加,向上/向左运动x/y减少,运动的路程是多少,用什么方程进行计算,要如何对方程进行适应性修改代码如下: <!DOCTYPE html> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"> <head> <meta http-equiv="Content-Typ

机器学习中的相似性度量(Similarity Measurement)

机器学习中的相似性度量(Similarity Measurement) 在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement),这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance). 采用什么样的方法计算距离是很讲究,甚至关系到分类的正确与否.在其他领域也经常见到它的影子, 现在对常用的相似性度量作一个总结. 目录: 1. 欧氏距离 2. 曼哈顿距离 3. 切比雪夫距离 4. 闵可夫斯基距离 5. 标准化欧氏距离 6. 马氏距离 7. 夹角余弦

C和指针第八章习题

8.5矩阵运算,A是一个x行,y列矩阵,B是y行z列矩阵,把A和B相乘,结果是另外一个x行z列矩阵,每个位置的值由下公式决定,编写函数: #include <stdio.h> void matrix_mutiply(int *m1, int *m2, int *r, int x, int y, int z) { //sum为求和值 int i, j, k, sum; for(i = 0; i < x; i++){ for(j = 0; j < z; j++){ //对i行j列的矩阵

机器学习中的算法(1)-决策树模型组合之随机森林与GBDT

版权声明: 本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com, 本文可以被全部的转载或者部分使用,但请注明出处,如果有问题,请联系wheeleast@gmail.com.也可以加我的微博: @leftnoteasy 前言: 决策树这种算法有着很多良好的特性,比如说训练时间复杂度较低,预测的过程比较快速,模型容易展示(容易将得到的决策树做成图片展示出来)等.但是同时,单决策树又有一些不好的地方,比如说容易over-fitting,虽然有一些方法,如剪枝

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