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深度学习AI编译器-TVM简介
深度学习编译器主要为解决不同框架下训练的模型部署到指定的某些设备上时所遇到的一系列复杂的问题，即将各种深度学习训练框架的模型部署到各种硬件所面临的问题；
蜜罐系统（安全产品）
是一种安全威胁的主动防御技术，它通过模拟一个或多个易受攻击的主机或服务器来吸引攻击者，捕获攻击流量与样本，发现网络威胁、提取威胁特征。蜜罐的价值在于被探测、攻陷。其在本质上来说，是一个与攻击者进行攻防博弈的过程。蜜罐提供服务，攻击者提供访问，通过蜜罐对攻击者的吸引，攻击者对蜜罐进行攻击，在攻击的过程
某C2鸡肋漏洞分析：你的CS安全吗？
CobaltStrike是一个知名的红队命令与控制框架，采用Beacon <-> TeamServer <-> Client架构。TeamServer存在受限路径穿越写文件与反序列化漏洞，可以被认证后客户端恶意利用。Client存在反序列化漏洞，可以被RogueCS攻击。
思科cisco实验一：远程登录telnet/ssh
R1(config-if)#ip address 192.168.10.254 255.255.255.0 ——配置网关ip。R1(config-if)#ip address 192.168.20.1 255.255.255.0 ——配置网关ip。R1(config)#int f0/0
neo4j在Linux上安装及使用
neo4j安装
【开源】轻松实现车牌检测与识别：yolov8+paddleocr【python源码+数据集】
【开源】轻松实现车牌检测与识别：yolov8+paddleocr【python源码+数据集】
【优化技术专题】「性能优化系列」针对Java对象压缩及序列化技术的探索之路
kryo，是一个快速序列化/反序列化工具，效率比java高出一个级别，序列化出来的结果，是其自定义的、独有的一种格式，体积更小，一般只用来进行序列化和反序列化，而不用于在多个系统、甚至多种语言间进行数据交换（目前 kryo 也只有 java 实现），目前已经有多家大公司使用，相对比较稳定。Java自
【Kafka】Suppressed: java.nio.file.AccessDeniedException问题的解决
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SpringBoot3 + SpringSecurity6 前后端分离
SpringBoot3 + SpringSecurity6 前后端分离，自定义token过滤器，自定义处理器，静态资源放行。
MongoDB—SQL到MongoDB映射图表
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中国电信开源星辰AI大模型：央企中首个完成LLM研发和开源的选手诞生
丰色 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI没想到啊，开源大模型家族里，居然挤进来一位特别的选手：来自央企，身份为运营商。具体是谁？中国电信。所谓“不鸣则已，一鸣惊人”：中国电信集团成立的中电信人工智能科技有限公司凭借全自研算法、精心打造的高质量数据集，发布星辰AI大模型。其目前开源的版本在大
工具推荐 ｜Devv.ai — 最懂程序员的新一代 AI 搜索引擎
伴随 GPT 的出现，我们可以看到越来越多的 AI 产品，其中也不乏针对程序员做的代码生成工具。今天介绍的这款产品是一款针对中文开发者的 AI 搜索引擎，Devv.ai目前 Devv.ai 已经替代了所有我使用 ChatGPT 的场景以及 80% 使用搜索引擎查询的问题，主要是下面几个优点。
安全基础~web攻防特性2
小迪安全之Javaweb安全与JS安全，涉及到有webgoat的部分闯关，以及js的修改等
npm install 时，卡在sill idealTree buildDeps没有反应
这个的主要原因是默认的镜像源在国外，国内无法访问或者访问极慢导致的，可以先切换到国内的淘宝镜像源，然后再执行npm install <包名称> 命令就可以了。现在再执行npm install <包名称> 就可以正常安装了。
Mysql8.1.0 安装问题-缺少visual studio 2019x64组件
在windows下安装Mysql高版本8.1，存在缺少组件 vs 2019 x64的问题。在Visual Studio 2015、2017、2019 和 2022下面找到对应版本，进行下载。提示缺少visual studio 2019 x64可再发行组件。其实就是vc++2015-2022（x64）
Git（10）——Git多人协同开发之邀请成员
本篇文章接着第九章介绍Git多人协同开发如何邀请成员。
微软开源，全平台通用：Shell 自动补全工具 | 开源日报 No.132
inshellisense 是一个为 Shell 提供 IDE 风格自动补全的工具。它是一个终端本地运行时自动完成，支持 600 多个命令行工具，并且可以在 Windows、Linux 和 macOS 上使用
大数据关联规则挖掘：Apriori算法的深度探讨
Apriori算法是一种用于挖掘数据集中频繁项集的算法，进而用于生成关联规则。这种算法在数据挖掘、机器学习、市场篮子分析等多个领域都有广泛的应用。关联规则挖掘是数据挖掘中的一个重要分支，其目标是发现在一个数据集中变量间存在的有趣的关联或模式。假设在一个零售商的交易数据中，如果客户购买了啤酒，他们也很
Flink版本更新汇总（1.14-1.18）
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