Viral loop 2.0 reviewLê VinhViral Loop 2.0 is a program that allows users to create engaging websites that attract visitors who willingly share content with friends and contribute articles. The product provides themes to easily build beautiful sites, optimizes page layouts for ads, and helps analyze user data to target the right audience. Most importantly, it can create an active community on a site to keep visitors engaged and sharing. The reviewer's team saw a large increase in visitors and revenue after purchasing Viral Loop 2.0 for $37, going from 300 to 100,000 visitors and $100 to over $2,000 in sales in just one week. It is presented as an effective way for online businesses to significantly grow their audience and income.
Jcp user groupsummit-2013Heather VanCuraThis document summarizes a presentation about the Java Community Process (JCP) and how Java User Groups (JUGs) and individuals can get involved. It discusses changes to make the JCP more transparent and participatory through three JSRs (JSR 348, 355, 358). It encourages JUGs and individuals to join the JCP, participate in expert groups, provide feedback on specifications, help with reference implementations, and adopt JSRs through the "Adopt-a-JSR" initiative.
Tafels99seomonsterKan uw kamer wel een stoerdere uitstraling gebruiken? Welkom op https://www.tafels99.nl , dé plek voor uw nieuwe robuuste eiken eettafel.
CV Inge KarmalimiratunThis document is a curriculum vitae for Inge Karmali. It summarizes her personal details, including her date of birth, address, email and phone number. It also lists her skills such as GIS mapping, teamwork, and languages including Indonesian and English. Her education history includes graduating from SMU 3 Cirebon in 2011 and Bogor Agricultural University in 2015 with a degree in Forest Management and a GPA of 3.42. Her experience includes job training, auditing, analysis, volunteer work, and teaching assistance.
Cleaning protection solutions by bak2 basiks ltd 14.09.12Bak2Basiks LtdThis document provides information about a company that manufactures hydrophobic surface treatments for concrete, stone, and other porous substrates. The company has been in business since 2007, has treated over 3 million square meters in the UK, and offers products that protect surfaces from efflorescence, freezing, organic growth, and other environmental damage. The main product, B2B 100, works by applying a fluoropolymer solution that controls water repellency at the surface level. The company has a variety of endorsements and approvals for their products and services. Contact information is provided at the end for those interested in further discussion.
Разновидности поисковых систем в ИнтернетеobstinateПрезентация посвящена поисковым системам. Дано определение поисковой системы, а также приведена классификация. Показаны примеры поисковых систем по каждому типу из классификации. Представлен слайд со статистическими данными по использованию самых популярных поисковых систем.
AntiPhishStack [RU] .pdfХроники кибер-безопасника
В мире, где переход по ссылке сродни переходу по минному полю, фишинг становится главным злодеем. Представляем наших героев: исследователей, написавших эту статью, вооружённых своим новым блестящим оружием - антифишстеком. Это не просто какая-то модель; это чудо борьбы с киберпреступностью на базе LSTM, которому не нужно ничего знать о фишинге, чтобы поймать его.
Они разработали настолько действенный продукт, что традиционные системы обнаружения фишинга могут устареть до слез. Используя мистические возможности сетей LSTM и алхимию функций TF-IDF, они создали эликсир для обнаружения фишинга, которому, как предполагается, могут позавидовать специалисты по кибербезопасности во всем мире.
-------
Анализ документа "AntiPhishStack: модель многоуровневого обобщения на основе LSTM для оптимизированного обнаружения фишинговых URL", будет охватывать различные аспекты, включая методологию, результаты и последствия для кибербезопасности. В частности, будет рассмотрен подход документа к использованию сетей с долгой краткосрочной памятью (LSTM) в рамках многоуровневой структуры обобщения для обнаружения фишинговых URL-адресов. Будет изучена эффективность модели, стратегии её оптимизации и её производительность по сравнению с существующими методами.
В ходе анализа также будут рассмотрены практические применения модели, способы её интеграции в существующие меры кибербезопасности и её потенциальное влияние на сокращение числа фишинговых атак. Подчёркнута актуальность документа для специалистов по кибербезопасности, ИТ-специалистов и заинтересованных сторон в различных отраслях, а также важность передовых методов обнаружения фишинга в современном цифровом ландшафте. Это изложение послужит ценным ресурсом для экспертов по кибербезопасности, ИТ-специалистов и других лиц, интересующихся последними разработками в области обнаружения и предотвращения фишинга.
Разновидности поисковых систем в ИнтернетеobstinateПрезентация посвящена поисковым системам. Дано определение поисковой системы, а также приведена классификация. Показаны примеры поисковых систем по каждому типу из классификации. Представлен слайд со статистическими данными по использованию самых популярных поисковых систем.
AntiPhishStack [RU] .pdfХроники кибер-безопасника
В мире, где переход по ссылке сродни переходу по минному полю, фишинг становится главным злодеем. Представляем наших героев: исследователей, написавших эту статью, вооружённых своим новым блестящим оружием - антифишстеком. Это не просто какая-то модель; это чудо борьбы с киберпреступностью на базе LSTM, которому не нужно ничего знать о фишинге, чтобы поймать его.
Они разработали настолько действенный продукт, что традиционные системы обнаружения фишинга могут устареть до слез. Используя мистические возможности сетей LSTM и алхимию функций TF-IDF, они создали эликсир для обнаружения фишинга, которому, как предполагается, могут позавидовать специалисты по кибербезопасности во всем мире.
-------
Анализ документа "AntiPhishStack: модель многоуровневого обобщения на основе LSTM для оптимизированного обнаружения фишинговых URL", будет охватывать различные аспекты, включая методологию, результаты и последствия для кибербезопасности. В частности, будет рассмотрен подход документа к использованию сетей с долгой краткосрочной памятью (LSTM) в рамках многоуровневой структуры обобщения для обнаружения фишинговых URL-адресов. Будет изучена эффективность модели, стратегии её оптимизации и её производительность по сравнению с существующими методами.
В ходе анализа также будут рассмотрены практические применения модели, способы её интеграции в существующие меры кибербезопасности и её потенциальное влияние на сокращение числа фишинговых атак. Подчёркнута актуальность документа для специалистов по кибербезопасности, ИТ-специалистов и заинтересованных сторон в различных отраслях, а также важность передовых методов обнаружения фишинга в современном цифровом ландшафте. Это изложение послужит ценным ресурсом для экспертов по кибербезопасности, ИТ-специалистов и других лиц, интересующихся последними разработками в области обнаружения и предотвращения фишинга.
2. Поисковые оптимизаторы регулярно пытаются разобраться в алгоритмах
поисковых машин, чтобы было легче объяснить, что на самом деле представляет
процесс от индексации до нахождения нужного результата. Хорошая поисковая
машина, работающая со всей своей оптимальной производительностью, должна
обеспечивать эффективное местонахождение веб-страниц, полный охват сети,
новейшую информацию, непредвзятый равноправный доступ ко всей
информации, удобный интерфейс для пользователей, кроме того, выдачу наиболее
подходящих результатов на момент выполнения запроса.
Обеспечение содержательного доступа к большим объемам информации — это
трудная задача. Наиболее успешные методы и подходы к информационному
поиску, распределение документов по категориям очень сильно полагаются на
статистические технологии.
5. ПОИСКОВЫЕ МАШИНЫ НАХОДЯТ ВЕБ-
СТРАНИЦЫ ТРЕМЯ СПОСОБАМИ
I. при помощи использования стартового сбора URL-страниц (по-другому веб-
страниц) и извлечения из них ссылок, чтобы следовать по ним
(например, выбирая их из каталогов);
II. из списка URL, полученного при прошлом исследовании сети (используя
первые результаты проведенных поисков);
III. URL, добавленных искусственно веб-мастерами непосредственно в
поисковую машину (при помощи «Добавить URL»).
6. Существует много различных типов краулеров в сети. Есть те, которые
применяются для личного использования непосредственно с рабочего стола
вашего компьютера, и такие, которые собирают адреса электронной почты, или
разного рода коммерческие краулеры, которые выполняют исследования,
измеряют сеть и выявляют работу шпионских программ.
Описанные краулеры, спайдеры и роботы — это автоматизированные программы,
которыми обычно управляют поисковые машины, ползающие по ссылкам сети и
собирающие первичные текстовые данные и другую информацию для
индексации.
Сегодняшние краулеры, которые появились в течение последних нескольких лет в
результате роста сети, были полностью изменены со времен ранних роботов.
Однако, хотя они все еще используют ту же самую базовую технологию, теперь
они запрограммированы на более индивидуальные собственные разноуровневые
системы.
Хотя ползание по сети — очень быстрый процесс, фактически, краулер делает те
же самые действия, что и рядовой серфер-пользователь.