真服了sb猪头的mcafee

gingerkang 2010-07-20 06:05:28

今天客户打开我们网站说有病毒，搞得很郁闷
他装的是mcafee 8.7企业版
没办法，只好在网上找一个版本装下，还是试用的，修改系统时间，可以正常补丁和测试了
最后发现一个计数js放在</html>之后就是JS/Redirector病毒，放在这个之前就不是
服了..

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抱抱我的小猫 2010-07-21

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[Quote=引用 2 楼 mocom 的回复:]
Mcafee不是微软御用杀毒软件么？会不会你的服务器是Apache的，所以就被它杀了呢？哈哈
[/Quote]

微软有自己的MSE，不要搞错

黑心 2010-07-21

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我是8.5的，没这种情况。（js放在</html>之后）

zlss_17 2010-07-20

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之前遇到过改写一个js内置的函数，传参的object里定义了一个url属性，被macfee当做木马直接把文件给删了

mocom 2010-07-20

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Mcafee不是微软御用杀毒软件么？会不会你的服务器是Apache的，所以就被它杀了呢？哈哈

八零末愤青 2010-07-20

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这么复杂啊

内容概要：本文围绕基于Basisformer模型的时间序列锂离子电池SOC（State of Charge，荷电状态）预测展开研究，利用PyTorch框架实现深度学习模型的构建与训练。通过将历史充放电数据作为输入，Basisformer能够有效捕捉电池状态的动态变化特征，提升SOC预测精度。文中详细介绍了模型结构设计、数据预处理流程、训练策略及实验结果分析，并与传统方法进行对比，验证了该方法在复杂工况下的优越性与鲁棒性。该研究不仅展示了Basisformer在时序建模中的潜力，也为电池管理系统提供了高精度的状态估计解决方案。; 适合人群：具备一定Python编程基础和深度学习理论知识，熟悉PyTorch框架，从事电池管理系统、新能源汽车或智能预测方向研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于电动汽车、储能系统等领域的电池SOC高精度实时估算；②为电池健康管理（BMS）提供可靠的状态输入；③推动深度学习在时间序列预测中的实际落地，提升现有预测模型的泛化能力与稳定性；阅读建议：建议读者结合标题为【锂电池SOC估计】【PyTorch】基于Basisformer时间序列锂离子电池SOC预测研究（python代码实现）的资源，重点研读所提供的Python代码，深入理解数据处理方式与模型网络结构的设计思路，尝试调整超参数以观察对预测性能的影响，从而全面掌握Basisformer在时序建模中的优势、适用边界及工程化实现路径。

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