1. 图片优化 7 大误区及解决方案 Stoyan Stefanov Yahoo! Exceptional Performance Velocity, June 24th, 2008, San Francisco

的程序和数据通过组织为一系列文件的方式实现的。 文件则是指具有文件名的若干相关元素的集合。元素通常是记录，而记录又是一组有意义的数据项的集合。 基于文件系统的概念，可以把数据组成分为数据项、记录和文件三级。

1. Actions-by 球哥 2. 大数据学习网介绍我们的网址是：bigdatastudy.cn 我们提供专业的大数据学习视频，包括Hadoop，Spark，Storm，Mahout，机器学习等。

第七章动态链接库和钩子7.1动态链接库 动态链接库是应用程序的一个模块，这个模块用于导出一些函数和数据供程序中的其他模块使用。 1)动态链接库是应用程序的一部分，它的任何操作都是代表应用程序进行的。作为模块被进程加载到自己的空间地址中。

，渐渐地，你会发现这个怪物原来体型这么大，你会看到与代码不符 甚至含糊不清的注释，完全摸不着头脑的数据结构，还有一些看似不需要方法被调了几次，你还会发现无法搞清一个函数调用链上的逻辑。你感到这个事可能一周都

IOCTL Fuzzer是一款自动化windows内核驱动漏洞挖掘工具，支持32/64位，windows xp/7/2003/2008操作系统。IOCTL Fuzzer hook了NtDeviceIo

们比 Facebook/Google 等大公司走的还要远，因为那不只是将图片和名称联系起来，而是要挖掘图片中的各种信息，并且据此推送广告。 Orbeus 由 MIT 和波士顿大学的几个科学家创立。公司的

RIPS是一款不错的静态源代码分析工具，主要用来挖掘PHP程序的漏洞。 主要特性: 检测 XSS, SQLi, File disclosure, LFI/RFI, RCE漏洞等 5 verbosity

Lab(NJU-PASA Lab)2014-5-4南京大学 PASA大数据技术实验室 2. Outline南京大学 PASA大数据技术实验室• 1. Background– Frequent Itemset

哈佛校报报道，某人使用哈佛 Odyssey 超算集群去生成狗币（Dogecoins）。狗币是比特币的一种山寨币，其块链和网络代码是 fork 自莱特币（Litecoin）。

 浅谈逻辑漏洞挖掘 SQL注入,文件上传,代码执行,我们把渗透一个站点的所有重点都放在了这些可以一步到位的漏洞上,我们把这些漏洞称之为高危漏洞,这些漏洞在工具化盛行的今天,已经越来越难见到了.现有的

1. 基于Web挖掘的领域本体自动学习Automatic Ontology Learning Through Web Mining方卫东 袁华 刘卫红 华南理工大学网络工程研究中心 2005年9月26日

PHP Vulnerability Hunter是一款高级自动化的白盒模糊测试工具，它几乎可以检测在advisories页面中列出的web应用程序漏洞，特别是php web应用程序中的可利用漏洞。只需较少的配置就可以开始扫描。PHP Vulnerability Hunter甚至不需要用户指定起始url。

这一趋势，NVIDIA 计划 发布一款专门为挖矿设计的显卡。在 ASIC 专用矿机的冲击下，用显卡挖掘比特币和莱特币早已不合算，但其他设计不依赖 ASIC 的数字货币使用显卡挖矿效率最高。 NVIDIA

有的客户成功案例去说服新客户？是否想要去发现某客户可能采用的公司产品？是否希望去挖掘公司潜在的客户？回答是肯定的。挖掘潜在客户一直是每个公司重要的工作之一，准确的发现目标客户并向其推荐其可能使用的产品

端看似不可能的事情在移动端被腾讯实现了弯道超车，三大巨头都在今年迫不及待推出类似产品更多是处于防御性考虑，先占个坑看看。挖掘用户到底哪家强，这 “三个臭皮匠”真的能抵得上一个“诸葛亮”吗？且让老兵来逐一分析。 共同特点

在进行文本挖掘时，TSQL中的通配符（Wildchar）显得功能不足，这时，使用“CLR+正则表达式”是非常不错的选择，正则表达式看似非常复杂，但，万变不离其宗，熟练掌握正则表达式的元数据，就能熟练和灵活使用正则表达式完成复杂的Text

尸网络，控制数以百计的计算机。他们的一个实验是挖掘莱特币，莱特币是次于比特币的第二大流行数字货币，比较适合用 CPU 挖矿。他们发现，每个账号每天能挖掘 0.25LTC，整个僵尸网络云每周能生成价值 1750

间在吐槽产品以及业务部门了。 不过这也算是一件可喜可贺的事情了，这也可以看做是我们数据部门，已经由开轻型挖掘机向深挖阶段迈步了。 因此，借此机会，也对自己接触过的，了解过的，或者做过的一些勉强

1. 大数据应用——数据安全和数据分析周鑫英特尔中国研究院 2. 工作方向2关注实体行业 数据分析带动应用 数据将走上开放、共享和交易之路 关注沉淀的数据和实体来源的数据 3. 案例分享乘法效应