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私募管理人入门必备：图解！新系统私募基金备案全套流程（附材料模板）
2017-10-2021:24基金/私募今天，分享一篇新系统备案图解给大家。1、登陆新备案系统基金业协会官网http://www.amac.org.cn/私募基金登记备案系统https://ambers.amac.org.cn2.进入“产品备案”菜单3.进行基金预备案，登记基金的基本情况4、点击基本信息，根据管理人拟发产品填写相关信息※填写基金全称请确认基金名称为最终名称。名称必须带“私募”和“基金”字样，分级设计的产品需含有“结构化”或“分级”字样。※业务模式请根据产品实际情况选择。※投资范围可先行简单填写，待正式备案时，可修改为与合同投资范围保持一致。※基金简称后续可修改（管理人自行决定基金简称）。※ 基金类型证券投资/股权投资/创业投资/其他投资,请根据实际情况选择。※成立日期与到期日请根据产品情况进行选择，若为永续产品，请勾选“永续”。※ 实缴出资额请与填写在资金到账说明函上的金额保持一致。※ 是否存在保底...
回望2017，基于深度学习的NLP研究大盘点
雷锋网百家号01-0110:31雷锋网AI科技评论按：本文是一篇发布于tryolabs的文章，作者JavierCouto针对2017年基于深度学习的自然语言处理研究进行了大盘点。雷锋网AI科技评论根据原文进行了编译。在过去的几年里，深度学习（DL）架构和算法在诸如图像识别和语音处理等领域取得了世人瞩目的进步。然而在最开始的时候，深度学习在自然语言处理（NaturalLanguageProcessing,NLP）领域的效果一般，但是现在已经被证实深度学习在自然语言处理领域依然能够发挥巨大的作用。并且在一些常见的自然语言处理任务中，基于深度学习的方法已经取得了最佳的结果。神经网络模型在诸如命名实体识别（Namedentityrecognition,NER）、词性标注（Partofspeechtagging）和情感分析（Sentimentanalysis）等任务中的表现已经超越了传统方法，另外在机器翻译上的进步也许是最明显的。在这篇文章中，我将细数2017年里基于深度学习技术的自然语言处理所取得的一些进步。另外由于实在是存在着太多的相关论文、框架和工具，所以我并不打算进行详尽的介绍。我只是想...
Jenkins系统监测
Jenkins是一个开源项目，提供了一种易于使用的持续集成系统，使开发者从繁杂的集成中解脱出来，专注于更为重要的业务逻辑实现上。同时Jenkins能实施监控集成中存在的错误，提供详细的日志文件和提醒功能，还能用图表的形式形象地展示项目构建的趋势和稳定性。1.采用shell自定义脚本,控制集成部署环境更加方便灵活2.精简war包中的lib包,常驻tomcat里，减少war包传输时间3.Jenkins用户权限管理，不让淘气鬼乱动4.构建失败发邮件通知相关人员解决5.自动按天备份war包,Jenkins配置备份以及版本控制化1、项目的"自动化"构建，编译、打包、分发部署。2、监控外部调用执行的工作。 高效率、低风险，一键发布并测试的持续集成工具Jenkins当每月发布次数变得越来越多时，如超过200次，发布工作人员的工作量会翻倍，此时由人工发布操作失误引起的风险会变得越来越大。为了提高项目的发布效率，也为了降低由人工操作失误带来的风险，需要引进持续集成工具。[详情]从零开始搭建Jenkins+Docker自动化集成环境Jenkins简单介绍以及插件入门持续交付的What...
如何利用Flink实现超大规模用户行为分析
各位晚上好，首先感谢大家参与我的这次主题分享，同时也感谢InfoQAI前线组织这次瀚思科技主题月！瀚思科技成立于2014年，按行业划分我们是一家安全公司。但和大家熟知的卖杀毒软件或者防火墙的传统安全公司不同。瀚思科技帮助各种中大型企业搭建安全大数据的分析平台，平台上应用的安全分析策略深度结合了多种机器学习算法，最终帮助企业定位与揭示各种安全问题。所以我们自己定位是一家安全+大数据+AI的公司。言归正传，今天的分享主题是：基于Flink流处理的动态实时大规模用户行为分析今天的分享主要包括四大部分：1）网络安全中的用户行为分析（简称UBA）；2）实时超大规模用户行为分析的技术挑战；3）Drools规则引擎在CEP中的应用；4）Flink原生CEP组件。首先，我们先明确一个概念，什么是网络安全中的用户行为分析？简而言之，用户行为分析是通过分析用户数据（例如交易数据，用户登录数据），找出异常行为以检测外部及内部人士的攻击活动。举例来说，外部攻击通常是由外部黑客通过破解VPN密码并夺取员工帐户的方式实现。而内部攻击则往往表现为心存不满的或者即将离职的员工对敏感信息的窃取。...
阿里云云盾抗下全球最大DDoS攻击(5亿次请求，95万QPS HTTPS CC攻击) ，阿里百万级QPS资源调度系统，一般的服务器qps多少？ QPS/TPS/并发量/系统吞吐量
作者：用户 来源：互联网 时间：2016-03-3013:32:40安全流量事件https互联网资源摘要： 本文讲的是阿里云云盾抗下全球最大DDoS攻击(5亿次请求，95万QPSHTTPSCC攻击)，报告披露，去年11月，阿里云安全团队成功防御了黑客对阿里云平台上某互联网金融用户发起的超大规模HTTPS/SSLCC流量攻击，此次攻击也是迄今为止全球有统计数据最大的HTTPSSSL/CC攻击。作为国内最大的公共云计算服务提教程 云栖大会 Mysql 备案 文档 域名 whois查询 PHP教程 备份 互联网大学 云教程报告披露，去年11月，阿里云安全团队成功防御了黑客对阿里云平台上某互联网金融用户发起的超大规模HTTPS/SSLCC流量攻击，此次攻击也是迄今为止全球有统计数据最大的HTTPSSSL/CC攻击。作为国内最大的公共云计算服务提供商，大量网站选择阿里云的安全防护，也因此为国内客户防御了当前互联网上主要的攻击行为。攻击者从11月5日下午14点开始针对网...
大数据征信的应用和启示：ZestFinance的基于大数据的信用评估技术
http://www.d1net.com/bigdata/news/325426.html2014年11月，本文作者有机会和ZestFinance的创始人和首席执行官梅里尔（DouglasC.Merill）先生进行了面对面的交流。这位普林斯顿的认知学博士阐述了ZestFinance利用大数据进行信用风险管理的基本框架。基于和梅里尔梅里尔先生的交流，本文对ZestFinance的商业模式和大数据挖掘技术进行进一步的解读，希望能够对中国未来的大数据征信有一些启示。信息技术的进步驱动了消费者信用信息的可得性征信（Creditreporting或者是Creditreference）是指依法收集、整理、保存、加工自然人、法人及其他组织的信用信息，并对外提供信用报告、信用评估、信用信息咨询等服务，帮助客户判断、控制信用风险，进行信用管理的活动。征信的主要目的是解决交易双方信息不对称的问题，进行信用风险管理。征信业与信息技术联系密切，在欧美甚至被归类为信息产业。信息技术的进步驱动了信用风险管理水平的提高，促进了信用的可获得性。欧美发达国家的个人征信（或者是个人消费者的信用风险管理）的发展可以分为三个...
Redis+Django(Session,Cookie、Cache)的用户系统
转自 http://www.cnblogs.com/BeginMan/p/3890761.htmldjangoauthentication 提供了一个便利的userapi接口,无论在py中 request.user,参见 Requestandresponseobjects .还是模板中的 {{user}} 都能随时随地使用,如果从web开发角度来看,其实无非就是cookie与session的运用.在项目首页,在登陆和注销状态下分别输出所有session,如:printrequest.session.items()#登陆状态下输出[('domain','http://beginman.sinaapp.com'),('_auth_user_backend','django.contrib.auth.backends.ModelBackend'),('_auth_user_id',1L)]#注销状态下输出[('domain','http://beginman.sinaapp.com')]从输出结果中可知晓,如果项目中set...
HTML Meta信息的优先级
一般来讲meta的信息都是不同维度的不会有冲突，不过下面两个有一定冲突：<metaname="renderer"content="webkit"><metahttp-equiv="X-UA-Compatible"content="IE=edge"> 第一行头信息是使360这类双核浏览器使用chrome内核，第二行是使IE浏览器使用比较新版的内核。如果两行倒过来，就会使360浏览器使用IE内核。可见Meta头信息的优先级是从前往后的。...
基于JS的WEB会议室预订拖拽式图形界面的实现
06年的一篇blog，转到这个博客上： 很早之前写的，后来由于这个功能模块取消，最终没有上线，所以与Server交互的那部分还没有写，不过那部分方案我也已经出来了，而且现在客户端这一部分已经通过了比较完备的测试。大家看看这一部分的代码，应该一看就懂。 那时候也不知道那么多js的UI库，所以全部都是自己绘制的，界面有点简陋，希望凑或者看吧，再就是我们这个项目是局域网项目，所以大家用的都是IE，没有考虑跨浏览器的因素。发出来希望对做同样应用的同志少走点弯路，我写的时候，网上没有这方面的代码，现在有没有就不知道了。 网页代码：<%@pagecontentType="text/html;charset=gb2312"pageEncoding="GB2312"%><%@pagelanguage="java"%><%@pageimport="java.util.List"%><style>th.timem{font-size:...
zinnia项目功能分析
Zinnia是基于Django开发的一个开源博客系统，近期为了写一个类博客系统特对它做功能分析，+号的多少表明这个功能对于博客的重要性：++评论：Comments 站点图：Sitemaps]压缩视图：Archivesviews ++相关主题：Relatedentries ++私有主题：Privateentries ++RSS种子：RSSorAtomFeeds ++标记和分类目录视图：Tagsandcategoriesviews ++先进的搜索引擎：Advancedsearchengine ++预发布和期限过期功能：Prepublicationandexpiration ++为各种内容定制模板：Customtemplatesforvariouscontents 支持MarkDown等多种格式：EditioninMarkDown,TextileorreStructuredText +小窗口组件：Widgets(Popularentries,Similare...
信息安全领域有哪些非常棒的资源？
干货大放送！在线资源：渗透测试资源：MetasploitUnleashed 链接地址 -免费攻防安全metasploita课程PTES 链接地址 -渗透测试执行标准OWASP 链接地址 -开源Web应用安全项目Shellcode开发：ShellcodeTutorials 链接地址 -如何写shellcode的指导ShellcodeExamples 链接地址 -Shellcode数据库社会工程学资源：社工库框架 链接地址 -社工所需信息资源"撬锁"(LockPicking)资源：SchuylerTownechannel 链接地址 -撬锁视频和安全演讲/r/lockpicking 链接地址 -学习撬锁的资源和设备推荐渗透工具：渗透测试分布工具：Kali 链接地址 -一个专门的数字取证和渗透测试的Linux版本BlackArch 链接地址 -渗透测试员和研究人员的ArchLinux分布NST&n...
Kali Linux信息收集工具
http://www.freebuf.com/column/150118.html可能大部分渗透测试者都想成为网络空间的007，而我个人的目标却是成为Q先生！看过007系列电影的朋友，应该都还记得那个戏份不多但一直都在的Q先生（由于年级太长目前已经退休）。他为007发明了众多神奇的武器，并且总能在关键时刻挽救大英雄于危难之间。但是与Q先生相比我很惭愧。因为到目前为止我还没有发明出什么可以与他相比的『武器』，所以退而求其次，我决定为已有的武器来写『说明书』。KaliLinux是安全领域无人不知的武器库，官方声称其中包含600+个安全工具（武器）。灵活熟练的掌握这些武器的用法，将是你无坚不破的关键。但试问，有谁能全部掌握这些工具的用法，并且能在正确的时刻将双手放在正确的工具上？我从来没有见过这样的人。今年上半年，我扬言要用两到三年时间来作『KaliLinux工具大全』视频教程。在刚刚过去的四个月里，我勉力完成了第一类（InformationGathering）工具的全部课程，并为每一个工具撰写了我个人原创的功能描述。如果你已经看腻了VC高手们没有一字不同的工具描述，不妨来看看我的版本。以下...
信息系统安全等级保护基本要求
http://tds.antiy.com/biaozhun/4/index.html引 言依据《中华人民共和国计算机信息系统安全保护条例》（国务院147号令）、《国家信息化领导小组关于加强信息安全保障工作的意见》（中办发[2003]27号）、《关于信息安全等级保护工作的实施意见》（公通字[2004]66号）和《信息安全等级保护管理办法》（公通字[2007]43号），制定本标准。本标准是信息安全等级保护相关系列标准之一。与本标准相关的系列标准包括：——GB/TAAAA-AAAA信息安全技术信息系统安全等级保护定级指南；——GB/TCCCC-CCCC信息安全技术信息系统安全等级保护实施指南。本标准与GB17859-1999、GB/T 20269-2006 、GB/T 20270-2006、GB/T 20271-2006等标准共同构成了信息系统安全等级保护的相关配套标准。其中GB17859-1999是基础性标准，本标准、GB/T20269-2006、GB/T20270-2006、GB/T2027...
Facebook提出DensePose数据集和网络架构：可实现实时的人体姿态估计
https://baijiahao.baidu.com/s?id=1591987712899539583选自arXiv作者：RzaAlpGüler,NataliaNeverova,IasonasKokkinos机器之心编译参与：Panda 实现从2D图像到3D表面的对应在很多方面都有极具价值的应用前景。近日，FAIR发布了一篇研究论文，介绍了他们通过人工方式标注的图像到表面密集对应数据集DensePose-COCO以及基于此训练的DensePose-RCNN架构，得到了一个能实时地得到高准确度结果的系统。该研究发布后得到了广泛的关注，机器之心在此对该论文进行了摘要介绍，更多详情请参阅原论文和项目网站。 论文地址：https://arxiv.org/abs/1802.00434项目网站：http://densepose.org 03:49 本研究的目标是通过建立从人体的2D图像到基于表面的3D表征的密集对应（densecorrespondence）来进一步推进人类对图像的理解。我们可以认为这个任务涉及到一些其它问题，比如物体检测、姿态估计...