重慶市民推薦的手送禮品目錄

2019年04月26日

  無論你在哪裏旅行,人們總是想要帶些當地的東西,有些是因為他們喜歡這個地方,有些是因為他們希望他們的朋友能理解。只為大家盤點一下重慶本地的人才,就會推薦你來陪同儀式。


  火鍋底料,當之無愧的TOP1。不吃火鍋去重慶就等於長城沒有爬上去的事實。重慶的火鍋,麻,辣,不僅,重慶火鍋的味道持久,從一開始就吃它最後的味道是一致的,不是鹹的。不能帶火鍋,我們可以帶一小塊火鍋基地啊,在家裏懷念重慶的味道,可以在家裏DIY重慶火鍋,味道是一樣的哦~

如果考慮開展品牌活動,或者是送禮的話,可以訂 造 朱古力,也是不錯的禮品。那麼在眾多的朱古力品牌中,選擇哪家品牌更好呢?

  合川桃片,桃片是重慶的一種民間傳統糕點,其曆史可以追溯到清光緒時期。老年人可以為他們選擇甜味,但最正宗的是鹽和胡椒。很多人並不知道什麼是“桃子”,但是只要你吃了它,你就會知道桃片中間是胡桃仁。


  重慶小面底料,小面沒吃夠?不要緊。不知道配方?不要緊。不像重慶的其他地方,重慶的地表是很滿很軟很硬的。這裏有各種各樣的食材可供選擇,如果你到重慶的時候沒有足夠的食材,你可以把重慶面條基地帶回家,一個地品嘗它的味道。

日本自駕遊的話,3月-5月是來日本旅遊的最佳季節,這時候來到日本可以觀賞盛開的櫻花。 基本上全年都適宜旅行,東京屬於海洋性氣候,夏季高溫多濕、常有颱風,冬季氣候乾燥、多為晴天。3-5月是春季。早春時早晚溫差比較大,但全天基本比較舒適,風和日麗,是絕好的出遊時機,更是絕佳的日本自駕遊的時節。

  什麼Chenmahua,充盈泡菜...超市到處都是,但我想還是來重慶自己帶肚子,填飽肚子離開吧。下一次想要吃的話,重慶歡迎你!


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這是一個很好的選擇,帶走特色與美麗的旅行記憶


東京同禮不買遺憾系列,根據購買是正確的


馬來西亞導購,值得購買一些禮品


當你訪問馬來西亞時,你能給你的親戚朋友帶些什麼禮物?

 

Posted by ずさ at 17:30Comments(0)生活科技

智能投顧開啟互聯網理財的未來

2018年12月31日

  在以“資管新規”為核心的規則調整之下,2018年的互聯網理財市場受到了一定的沖擊,但從長遠看,健全的制度和充分的監管能夠讓互聯網理財的發展回歸資產管理的本質,走向更加穩健的發展。更加值得關注的是,“資管新規”首次對“智能投顧”做出了規定,給予了互聯網理財無限的想象空間。

不願看見這些客戶背負沉重的債務生活、影響個人及家庭,我們的債務重組加按清債透過一筆過貸款,協助客戶清找高息及散亂債務,集中還款,待客戶信貸記錄改善後轉會至銀行,以銀行按揭優惠利率還款,助客戶徹底解決債務,逃離債務人生。

  “資管新規”將智能投顧定義為“運用人工智能技術開展投資顧問業務”,本質上屬於投資顧問,需要取得投資顧問資質,非金融機構不得借助智能投資顧問超范圍經營或者變相開展資產管理業務。同時,“資管新規”要求,金融機構應當向金融監督管理部門報備人工智能模型的主要參數以及資產配置的主要邏輯。此外,“資管新規”還對智能投顧提出了獨立賬戶、充分風險提示、留痕管理、順周期風險管理,以及人工幹預等具體的要求。雖然字裏行間能夠明顯看出監管方對“智能投顧”的審慎態度,但由此可能打開的可能性卻更讓行業心動——下一代的互聯網理財也許就從智能投顧開始。


  然而,以“智能投顧”為代表的科技給互聯網理財帶來的並不只有美好。11月28日,中國消費者協會發布了100款App個人信息收集與隱私政策測評報告。根據測評結果,新聞閱讀、網上購物和交易支付等類型App為總平均分相對較高的App類別,而金融理財類App得分相對較低,僅為28.91分。這似乎在提示我們,未來的互聯網理財,需要在“資管新規”為基礎構建起來的規范體系下,在充分釋放技術帶來的可能性的前提下,以更加積極的姿態防范和應對各種可能的風險(包括技術本身的風險),從而更加高效、准確地配置好金融資源。

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  展望2019,互聯網理財競爭即將轉入下半場。在“資管新規”及其配套實施細則等一系列規范的強約束下,互聯網理財需要主動進行發展動能轉換,由注重規模轉向提高資產管理水平。互聯網理財的特點決定了其最有可能充分利用金融科技提高金融資產配置效率。監管規則在嚴格規范資管業務的同時,也為“智能投顧”等技術的運用作出了制度留白。12月25日,上交所表示未來將繼續完善基金市場產品鏈,互聯網理財資產有望更加豐富。2019年,主動擁抱監管、合規經營的互聯網理財必將破浪前行。


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Posted by ずさ at 16:09Comments(0)生活科技

利用深度學習檢測DNS隱蔽通道

2017年12月15日



DNS隱蔽通道簡介
DNS通道是隱蔽通道的一種,通過將其他協議封裝在DNS協議中進行數據傳輸。由於大部分防火墻和入侵檢測設備很少會過濾DNS流量,這就給DNS作為隱蔽通道提供了條件,從而可以利用它實現諸如遠程控製、文件傳輸等操作,DNS隱蔽通道也經常在僵屍網絡和APT攻擊中扮演著重要的角色現在不少家庭都選用抹玻璃機械人,節省清潔的時間及大大減低危險性。Ecovacs的玻璃窗濕擦機器人Winbot是一款全自動的窗戶清潔機器,只需一按,Winbot便會自動為您清潔家中各款玻璃窗戶,即使是邊緣還是角落,同樣可以清潔得乾淨明亮!


DNS隱蔽通道可以分為直連和中繼兩種模式。直連也就是Client直接和指定的目標DNSServer(授權的NS服務器)連接,通過將數據編碼封裝在DNS協議中進行通信,這種方式速度快,但是限製比較多,很多場景不允許用戶指定DNSServer。而中繼模式的DNS通道則更為隱蔽,但同時也因為數據包到達目標DNSServer前需要經過多個DNS查詢服務器,所以速度上較直連模式慢很多。中繼模式的DNS通道原理如圖1所示護脊床褥枕頭價錢也有很多不同的層次,主要是將床褥枕頭的品質和特性加以整合進行綜合定價。選擇了DPM品牌,會有專業人士為您挑選切合個人要求的床褥,也會進行相應的價錢查詢,幫助選購者擁有良好的睡眠。


圖1中繼模式下的DNS隱蔽通道原理
例如,前段時間著名的XShellDNS通道攻擊,黑客在Xshell中植入惡意代碼,通過DNS隱蔽通道外發用戶敏感數據的示例如圖2所示,黑客將外發數據藏在nylalobghyhirgh.com子域名中。


圖2XshellDNS隱蔽通道,黑客將外發數據藏在nylalobghyhirgh.com子域名中
DNS隱蔽通道從提出到現在已經有了很多實現工具,歷史比較早的有NSTX、Ozymandns,目前比較活躍的有iodine、dnscat2、dns2tcp,其他不太常見的還有DeNise、Heyoka等。不同工具的核心原理相似,但在編碼、實現細節和應用場景方麵存在一定的差異。
本文使用卷積神經網絡(CNN)來檢測DNS隱蔽通道。第一步工作是樣本數據采集。
算法前的準備工作——數據采集
利用上述DNS隱蔽通道工具進行“黑”樣本采集工作見另一篇博文《DNS隱蔽通道檢測——數據收集,利用iodine進行DNS隱蔽通道樣本收集》,其流程是先抓取DNS隱蔽通道工具攻擊過程中的網絡流量pcap包,然後利用wireshark工具將pcap包轉換為機器學習算法能夠識別文本文件。這是一個體力活,我收集到的業界流行的DNS隱蔽通道工具的數據樣本如圖3所示
嚴謹的生產程序及員工專業的態度,讓Grohe的水龍頭堅固亮麗。


圖3收集的DNS隱蔽通道工具示意樣本
以dnscat2工具為例,其生成的一個樣本見圖4,可以看到DNS報文裏包含了大量的較長子域名,而外發數據便藏在這些子域名中(我使用的主域名是friendsakka.xyz)。


圖4dnscat2工具生成的示意樣本
至於“白”樣本收集,我們使用的是某高校的校園網絡流量。黑白樣本收集好以後,就可以進入檢測算法環節了。
利用深度學習進行DNS隱蔽通道檢測
本文使用CNN(卷積神經網絡)來檢測DNS隱蔽通道,在介紹算法前,先簡單介紹下CNN。
CNN(卷積神經網絡)常用於圖像識別並取得了極佳的效果。圖5展示的是一個典型的卷積神經網絡結構。該網絡包含兩個卷積層(convolutionlayer),兩個池化層(poolinglayer)和一個全連接層(fullyconnectedlayer)。


圖5典型的卷積神經網絡結構
卷積神經網絡的基本思想和我們人類大腦識別圖像的機製是一致的。例如,當看到一張“喵星人”圖像時,我們之所以認為它是“喵星人”,是因為我們看到它有萌萌的頭、長長的尾巴、柔軟光滑的皮毛等明顯特征,通過組合(更高層次的抽象)這些特征,我們的大腦最終便可做出準確的判斷。卷積神經網絡的基本思想也是類似,核心理念包括:
·局部感受野:這是通過卷積層來完成的,形象地說,就是模仿你的眼睛,想想看,你在看東西的時候,目光是聚焦在一個相對較小的局部吧?比如喵星人的圖像上有爪子或者萌頭等明顯的局部特征。而在卷積神經網絡中,每個隱層節點隻連接到圖像的某些局部像素點上。
·池化:形象地說,當你看向遠方,然後閉上眼睛,你仍然記得看到了些什麽,但是你能完全記住你剛剛看到的每一個細節嗎?答案是不能。同樣,在卷積神經網絡中,沒有必要對原圖像所有細節做處理,而是使用某種“壓縮”方法,這就是池化,也就是每次將原圖像卷積後,都通過一個采樣的過程,來減小圖像的規模來自德國的水龍頭品牌GROHE
·權值共享:在卷積神經網中,同一個卷積核內,所有的神經元的權值是相同的,從而大大減少需要訓練的參數。之所以如此設計,就如同人類大腦的某個神經中樞中的神經細胞,它們的結構、功能是相同的,甚至可以互相替代。
如果你還沒有理解的話,我們再看下麵這個例子,專家們設計了包含10個卷積層,4個池化層和2個全連接層的卷積神經網絡,見圖6所示,該網絡主要用於圖像識別。專家們發現,在比較低的層,神經元傾向於學習一些簡單的模式,比如圖像邊緣、顏色、條帶燈;而在比較高的層,神經元能夠檢測到一些更為高層次的抽象特征,比如整輛轎車等。


圖6專家構建的用於圖像識別的卷積神經網絡
CNN的誕生是為了解決圖像處理問題。在安全界,瀚思科技開發出了基於深度學習的二進製病毒樣本檢測技術,可以做到沙箱同等水平的99%的檢測準確率,而誤報率低於1/1000。
CNN檢測的圖像通常是二維數據,而作為DNS隱蔽通道傳輸的子域名雖是一維的文本數據,但同樣可以用CNN進行處理。在本文的DNS隱蔽通道檢測中,我們使用一維的卷積函數處理DNS子域名片段,以提煉高級特征進一步分析。

 

Posted by ずさ at 12:25Comments(0)生活科技