如何在_Ubuntu_上使用_ADB_备份_Android_数据 (click.aliyun.com)

【简介】

备份 Android 系统上的应用数据、文本信息等等是非常乏味的,有时还很昂贵。电子市场的许多应用都承诺可以备份数据,但效果不佳或者需要付昂贵费用。你是否知道有一种更好的方法可以来做这件事,并且在你的电脑上就可以完成? Android 自带一套开发工具。

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@顽固份子_akaBlueMind 2017-05-31 11:27 / 0个评论
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使用零一万物 200K 模型和 Dify 快速搭建模型应用 (soulteary.com)
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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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本文主要介绍了对网络返回数据进行变异的客户端健壮性测试实践经验。文章第一部分介绍客户端健壮性测试的基本概念;第二部分分享了基于接口返回数据变异的App健壮性测试方案设计的思路;第三部分主要解读了变异数据的构造和异常检测方案设计;第四部分介绍了精简变异数据的探索方案。
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像我这种把 debian 当做 arch 来用的人,把系统搞挂是常有的事,虽然备份和恢复的步骤不复杂,还是想记录一下。
by @技术头条 2024-03-12 22:35 查看详情
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本文旨在尝试使用 llama.cpp 在本地部署 AI 大模型,随着人工智能的快速发展,我们逐渐认识到私有化部署的重要性和潜力。在此背景下,llama.cpp 作为一个纯 C/C++ 实现的 LLaMA 模型推理工具,提供了在本地环境下高性能的 AI 推理能力。在这篇文章中,我们可以了解到 llama.cpp 具有在 GPU 和 CPU 环境下运行的灵活性,满足私有化部署的需求。文章详细介绍了 llama.cpp 编译和部署的过程,为读者提供了一份在本地部署 AI 大模型的教程。私有化部署的 AI 大模型,相比于 ChatGPT 这类通用大模型,更注重数据隐私和安全性,对云服务的依赖更少,可以做到更好的本地化控制。虽然编译 llama.cpp 有一定的复杂性,AI 大模型的下载、转化、量化需要一定的耐心,可当本地的 AI 应用运行起来的那一刻,博主觉得这一切完全值得。
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众所周知tar命令是在Linux系统中最为常用来解压缩文件的命令之一,之前大部分时候都直接用它来压缩备份或转移的文件内容,因此也未过多关注过它在压缩时的其它可选参数使用。但最近在转移文件遇到其占用空间比较大,考虑到里面有些内容并不是必须,于是想到如何来使用tar命令参数来实现,经过多次尝试,找到了个解决办法——使用exclude-from参数,可灵活控制不需要压缩文件,然后顺手做个记录分享。
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