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【可测试性实践】C++ 单元测试&代码覆盖率统计入门
最近在调研C++工程怎么做单元测试和代码覆盖率统计，由于我们工程有使用Boost库，尝试使用Boost.Test来实现单元测试并通过Gcov和Lcov来生成代码覆盖率报告。本文记录完整的搭建测试Demo，希望能带来一定参考。
iOS猴子测试工具xcmonkey使用手册
iOS猴子测试工具xcmonkey使用手册 xcmonkey Challenge your apps on iOS with monkey testing ????????
RabbitMQ 基础入门
RabbitMQ 与 AMQP 遵循相同的模型架构，其架构示例图如下以下是本篇文章正文内容。
【VBA】MsgBox 用法
VBA语言学习
【Spring Boot】SpringBoot自动装配-Import
Import导入的类会被Spring加载到IOC容器中。而@Import提供4中用法：导入Bean导入配置类导入 ImportSelector 实现类。一般用于加载配置文件中的类导入 ImportBeanDefinitionRegistrar 实现类。@Import注解定义如下，其内部只有一个参数为
**探索Gitosis：轻松安全地管理你的Git仓库**
探索Gitosis：轻松安全地管理你的Git仓库 gitosisManage git repositories, provide access to them over SSH, with tight access control and not needing shell accounts.项目地
【论文速读】| SEAS：大语言模型的自进化对抗性安全优化
在初始化阶段，红队模型和目标模型分别使用不同的数据集进行微调，以增强红队模型生成对抗性提示的能力和目标模型的指令遵循能力。此外，实验还发现，SEAS框架能够在保持模型通用能力的同时，显著增强其抵御攻击的能力。传统方法通常无法有效揭示模型的潜在漏洞，因此，SEAS框架旨在通过自我进化的方式，迭代提升红
【linux基础】linux中的开发工具(4)--调试器gdb的使用
本篇文章主要介绍了linux中的调试器--gdb的具体的/常见使用方法，内附图文。
linux 远程访问及控制 （SSH）
TCP Wrappers 将TCP服务程序“包裹”起来，代为监听TCP服务程序的端口，增加了一个安全检测过程，外来的连接请求必须先通过这层安全检测，获得许可后才能访问真正的服务程序。
初学Linux（学习笔记）
本文跳过了Linux前期的环境准备，直接从知识点和指令开始。1.目录==文件夹（Windows）2.文件=内容+3.在Windows当中区分文件类型是通过后缀，而Linux是通过ls -l后显示的所有信息中第一个信息的首字母来区分，如果是表示是目录（directory）；**-.**开头的文件是隐藏
显示隐藏的idea2023菜单栏
安装idea 2023后，发现和2021的1个很大区别，就是菜单栏不见了。虽然点击Main Menu 或者Alt + \ (快捷键)，会出现菜单栏，但是鼠标移到别处，又会隐藏。那没有方法，让快捷键一直显示呢。办法当然有！
Hive SQL基础语法及查询实践
查询出薪水大于1000的所有员工。典型的查询会返回多行数据。子句用于限制返回的行数。子句中不能使用字段别名。
如何利用大数据与AI技术来进行足球预测？
就目前大数据技术与AI技术的发展趋势来看，AI预测将逐渐取代传统的人力足球分析，且目前市面上足球预测系统中，AI预测的市值比重正在不断提高，AI预测蓬勃发展的另一面则是用户的甄别难度提高，为此我准备了一份可靠的足球分析系统，希望能对大家有所帮助。👉AI足球分析系统（PC）👈 提取码:7hrt。
springboot启动配置文件-bootstrap.yml常用基本配置
这里配置了mq的基本配置，例如地址、端口等，默认就是tjxt的地址，不需要修改。另外还配置类消费者的失败重试机制，如有需要可以按需修改。外，其它参数都有默认值，在没有配置的情况下会按照默认值来配置，也可以按照参数名来自定义这些参数值。注意配置了Redis的基本地址和连接池配置，省去了我们大部分的工作
MS SQL Server 实战 排查多列之间的值是否重复
在日常的应用中，排查列重复记录是经常遇到的一个问题，但某些需求下，需要我们排查一组列之间是否有重复值的情况。比如我们有一组题库数据，主要包括题目和选项字段（如单选选择项或多选选择项），一个合理的数据存储应该保证这些选项列之间不应该出现重复项目数据，比如选项A不应该和选项B的值重复，选项B不应该和选项
Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营（Task2）
根据GPU是否可用选择设备类型# 初始化模型，并将其放置在指定的设备上# 定义批量大小# 定义训练轮数# 如果在'patience'轮中没有改进，则提前停止# 对于分类任务，我们使用交叉熵作为性能衡量标准# 初始化优化器，您可以自行调整一些超参数，如学习率。
InternLM/InternVL系列多模态大模型核心技术解析
前言作者：DefTruth，AI Infra，暨南大学(JNU) 本文主要是记录一下关于多模态大模型InternLM/InternVL系列的一些要点的理解。还是那句话，好记性，不如烂笔头。本文当成个人笔记用，行文风格和先前写的LLaVA系列一致。本文的重点是讲解多模态模型InternVL 1.5，但
HP 应用程序如何防止 SQL 注入攻击提高程序安全稳定性？
SQL 注入攻击可以让恶意用户通过操控 SQL 查询来访问、修改或删除数据库中的数据，严重时甚至可能导致系统的完全控制。以下是防止 SQL 注入攻击的有效策略和最佳实践，以帮助提高 PHP 应用程序的安全性和稳定性。使用对象关系映射（ORM）框架（如 Doctrine 或 Eloquent）可以自动
Neo4j Kafka Connector 项目教程
Neo4j Kafka Connector 项目教程 neo4j-streams Neo4j Kafka Connector 项目地址: http
【深度智能】：迈向高级时代的人工智能全景指南
本学习路线详细分解了人工智能学习过程中涉及的各个知识点，并通过具体案例对其进行了深入解析。学习者应从基础知识入手，逐步深入到机器学习和深度学习领域，再到高级应用、项目实践和前沿研究，持续学习和实践，不断提升自己的能力。