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【玩转数据系列十】利用阿里云机器学习在深度学习框架下实现智能图片分类
(yq.aliyun.com)
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@云栖精选
2017-04-06 07:41 / 0个评论
要不要再学学下面的文章?
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如何巧妙构建“LDAPS”服务器利用JNDI注入
(www.leavesongs.com)
如何利用 LDAPS 和 JNDI 注入?本文详细讲解了构建恶意 LDAPS 服务器并利用 Java JNDI 漏洞的过程,还介绍了如何通过 TLS 代理和工具组合来实现漏洞利用。如果你对安全测试或漏洞利用感兴趣,这篇文章提供了全面的实战指南!
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@技术头条
2024-09-09 23:39
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Android|使用阿里云推流 SDK 实现双路推流不同画面
(mazhuang.org)
想知道如何在 Android 中通过阿里云 SDK 实现双路推流不同画面?本文介绍了一个巧妙的解决方案,虽然阿里云 SDK 不支持原生多路推流,但通过跨进程调用,实现了同时推送不同区域的画面,适用于直播和录播场景的分离展示。开发者不容错过的实战分享,赶快阅读!
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@技术头条
2024-09-08 23:26
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【大模型系列】提示学习
(hubojing.github.io)
本文介绍了提示学习(Prompt Learning)的基础概念和应用场景。作者详细讨论了提示学习在大语言模型中的作用,以及如何通过优化提示来提高模型的任务表现。文章还分享了在实际应用中调整和设计提示的技巧,并探讨了该技术在自然语言处理中的未来发展趋势。这篇文章为希望利用大模型进行高效自然语言处理的开发者提供了有价值的见解。
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@技术头条
2024-08-06 08:11
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记一次图片访问异常排查过程
(imququ.com)
本文总结了一次关于头像图片访问异常的排查过程。用户反馈在某些网络环境下无法查看特定域名的头像图片,经过分析发现问题是由于网络环境对该域名的连接进行了阻断,可能是被误认为广告域名。通过替换域名解决了问题。文章还讨论了SNI(服务器名称指示)在HTTPS连接中的作用及其在拦截请求中的应用。
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@技术头条
2024-08-06 08:01
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如何将图片编码成base64?
(colobu.com)
图片的 base64 编码在多种上下文中都很有用。当需要通过旨在处理文本数据的媒体存储或传输图片时,它通常会被使用,比如嵌入到网页或者通过 API 上传图片。这篇文章将介绍如何使用 Go 标准库得到任何图片的 base64 编码的值。
在 Go 中将图片转换为其 base64 表示很容易。所有你需要做的是将文件读取为字节 slice并使用包 encoding/base64 对其进行编码。
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@技术头条
2024-08-06 07:54
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让AI 实现一个红黑树
(colobu.com)
文章探讨了使用AI帮助实现红黑树数据结构的过程。作者尝试使用多种AI工具模拟专家(如Rob Pike)实现红黑树,并进行了代码优化、单元测试和Fuzz测试。过程中发现AI生成的代码存在问题,但通过不断调整和AI协作,最终实现了功能完善的红黑树实现。文章强调AI在代码生成、测试和优化方面的潜力与不足。
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@技术头条
2024-08-06 07:52
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如何用简单的Web方法实现图片的马赛克效果
(www.zhangxinxu.com)
文章介绍了如何通过简单的Web技术实现图片的马赛克效果。作者主要讨论了使用SVG滤镜来实现此效果,尤其是通过使用像<feFlood>、<feComposite>和<feMorphology>等SVG元素。此外,文章还探讨了通过CSS属性image-rendering: pixelated来模拟马赛克效果的方法,即通过放大小图片来达到效果。文中提供了详细的示例和代码片段来帮助实现这些效果。
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@技术头条
2024-08-06 07:48
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OpenCV 模糊处理图片中包含的二维码
(blog.wangmao.me)
之前在某电商 App 上浏览商品评论区时,发现一些晒单照片中包含的二维码被马赛克处理了,从马赛克的处理痕迹来看不像是用户手动处理的,更像是机器识别+处理的,对此我更好奇其实现原理了。
借助 ChatGPT,了解到主流的处理方式是通过 OpenCV 识别二维码的位置,并创建一个模糊图层对其覆盖。
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@技术头条
2024-08-06 07:37
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Agent是如何工作的:概念及LangChain实现
(it.deepinmind.com)
LLM(大型语言模型)在自主Agent领域的应用受到了广泛关注。你可能已经在诸如Auto-GPT、BabyAGI等流行应用中了解过它们的用法,这些应用几乎每天都层出不穷。
理解这些应用的基本原理并不复杂,因为大多数工具的工作流程大致相同。
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@技术头条
2024-03-31 21:13
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防止数据泄露的高效策略-翻译整理
(ixyzero.com)
简单来说,就是数据安全左移,在每一个阶段都做卡点和检测,提高入侵/获取敏感数据的成本,减少后续阶段的日志告警量,提高告警检测准确率,利用自动化工具/平台提高响应的速度和效率。
未授权不可访问;有账号凭证要检测是否正常(常用设备、常用网络、常见时间、常见操作行为、……);有账号也仅知其所需最小权限;梳理出的高权限账号的敏感操作进行重点关注。
数据尽量不落地,大部分操作在线即可完成,系统埋点要全面和准确;对于数据下载和外发格外关注,下载设备的DLP的健康状态和策略的有效性需要及时检查。
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@技术头条
2024-03-12 22:56
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