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相关分享

fr frytea.com / 2025-01-06 23:43

AI Prompt 整理

prompt 原则：
1、写出清晰而具体的指示，清晰不是指短，而是尽量详细，可采用分隔符避免自己的要求和内容的混淆，分隔符形式不限：“””, < >, {}
2、给模型思考的时间。如果答案不对，可以尝试不断变化提问方式，直到得出想要结果。可以采用简化或分解问题的方式。

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pa paper.seebug.org / 2025-01-03 00:07

探索 AI 驱动的网络安全框架：深度学习技术、GPU 支持和未来增强

这篇文章详细分析了现代网络攻击中的 DGA（域名生成算法）技术，涵盖了其工作原理、分类及在恶意软件中的应用实例。通过技术解析和实际案例，展示了如何检测和防御 DGA 带来的安全威胁。内容适合网络安全研究人员、安全工程师以及对恶意软件分析感兴趣的技术爱好者，提供了系统化的学习参考。

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ix ixyzero.com / 2024-11-02 16:50

Hive SQL 中的分号、下划线等tips整理

本文整理了 Hive SQL 中的一些实用技巧，包括使用 `\073` 替代分号进行字符串分割、通过转义实现下划线匹配、布尔类型的条件比较，以及在复杂类型字段（如数组或映射）中插入空值的操作方法。这些技巧可以帮助开发者在处理特殊符号和复杂数据类型时，避免语法错误和查询结果不准确的问题，为 Hive SQL 查询优化提供了实用参考。

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bl blog.devtang.com / 2024-11-02 16:25

第一性原理思考：解决问题的通用框架(续)

本文深入探讨了几种思维框架，包括28原理、谬误推导和终局思维等，帮助在决策中聚焦关键因素，判断信息真伪。文章还列举了常见误区，如误把相关性当因果、从众心理和情绪化决策等，提醒在信息泛滥中保持清晰的逻辑思维。通过案例分析，这些思维模式能有效提升问题解决和决策的效率。

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bl blog.devtang.com / 2024-11-02 16:20

第一性原理思考：解决问题的通用框架

本文介绍了解决问题的通用框架，基于“第一性原理”思考，分为信息收集、建模、判断和策略迭代四步。通过广泛收集经验与原始数据，建立问题模型，量化核心指标并不断优化策略，可以逐步解决复杂问题。框架虽无法保证执行到位，但帮助接近真实问题，为复杂决策提供可靠支持。

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te tech.meituan.com / 2024-11-02 16:18

新一代实验分析引擎：驱动履约平台的数据决策

本文介绍了美团履约技术平台的新一代实验分析引擎，该引擎对核心实验框架进行了标准化，并融合了众多先进解决方案，有效解决小样本挑战。同时，提供了多样化的溢出效应应对策略，并针对不同业务场景提供了精准的方差和P值计算方法，以规避统计误差。希望对大家有所帮助或启发。

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ix ixyzero.com / 2024-08-06 08:18

2024年CrowdStrike导致的Windows系统大规模蓝屏事件整理

本文整理了2024年7月19日因CrowdStrike导致的大规模Windows系统蓝屏事件。由于CrowdStrike更新其Falcon安全产品的配置文件，许多Windows系统出现蓝屏崩溃，影响全球多国的重要业务系统。此事件引发了对安全软件稳定性和供应链风险的反思。作者分析了事件的时间轴、技术原因及对安全产品设计的启示。

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co colobu.com / 2024-03-21 22:55

Go 中的高速数据包处理:从 net.Dial 到 AF_XDP

最近编写了一个Go程序，向数百万个IP地址发送ICMP ping消息。显然，希望这个过程能尽可能快速高效地完成。因此,这促使我研究各种与网络栈交互和快速发送数据包的各种方法。这是一个有趣的旅程,所以在本文中,我将分享一些学习成果,并记录下来供将来参考:)你将看到，仅使用8个内核就可以达到1880万数据包/秒。这里还有一个GitHub仓库,其中包含了示例代码,可以方便地跟随学习。

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ix ixyzero.com / 2024-03-12 22:56

防止数据泄露的高效策略-翻译整理

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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wi wiki.eryajf.net / 2024-03-12 22:53

带你认识本地大模型框架Ollama(可直接上手)

自 OpenAI 公司于2022 年 11 月 30 日发布 ChatGPT 以来，经过 23 年一整年的发展之后，大模型的概念已逐渐普及，各种基于大模型的周边产品，以及集成层出不穷，可以说已经玩出花来了。在这个过程中，也有不少本地化的模型应用方案冒了出来，针对一些企业知识库问答的场景中，模型本地化是第一优先考虑的问题，因此如何在本地把模型调教的更加智能，就是一个非常重要的技能了。在 23 年的时候，我也接触过一些本地模型的开源项目(比如 LocalAI)，当时在本地部署跑起来之后，发现交互的体验，回答的速度，以及智能程度，都远低于预期。最近又一次了解本地模型的玩法，从微信群里了解到了 ollama，经过几天业余时间的研究及了解，发现现在模型本地化的玩法，以及能力都早已不可同日而语，本文，将记录我这几天来对于 ollama 的粗浅认识以及快速入门玩起来。

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