作者：杨靖锋，现任亚马逊科学家，本科毕业于北大，硕士毕业于佐治亚理工学院，师从Stanford杨笛一教授。译文由杨昊桐翻译，王骁修订。感谢靳弘业对第一版稿件的建议，感谢陈三星，符尧的讨论和建议。（本文经授权后由OneFlow发布。原文：https://jingfengyang.github.io/gpt）为什么所有公开的对GPT-3的复现都失败了？我们应该在哪些任务上使用GPT-3.5或ChatGPT？对于那些想要复现一个属于自己的GPT-3或ChatGPT的人而言，第一个问题是关键的。第二个问题则对那些想要使用它们的人是重要的（下文提到GPT-3，主要是指GPT-3.5或InstructGP

 Nacos漏洞总结复现一、Nacos默认key导致权限绕过登陆0x00漏洞描述Nacos中发现影响Nacos0x01 漏洞影响0.1.00x02漏洞搜索fofa：app="NACOS"0x03漏洞复现在nacos中，token.secret.key值是固定死的，位置在conf下的application.properties中：nacos.core.auth.plugin.nacos.token.secret.key=SecretKey012345678901234567890123456789012345678901234567890123456789 1.获取token利用该默认key可进

更新时间：2022.07.20微信公众号：乌鸦安全1.漏洞介绍SpringBootActuator模块提供了生产级别的功能，比如健康检查，审计，指标收集，HTTP跟踪等，帮助监控和管理SpringBoot应用。这个模块是一个采集应用内部信息暴露给外部的模块，上述的功能都可以通过HTTP和JMX访问。（来源：https://mp.weixin.qq.com/s/qY-hBSa9u62TNB4-A4RZ9Q）Actuator是SpringBoot提供的应用系统监控的开源框架。在攻防场景里经常会遇到Actuator配置不当的情况，攻击者可以直接下载heapdump堆转储文件，然后通过一些工具来分析h

0x01产品简介   FortiNAC(NetworkAccessControl)是Fortinet的一种零信任网络访问控制解决方案，可增强用户对企业网络上的物联网(IoT)设备的监控。NAC是零信任网络访问安全模型的重要组成部分，在该模型中，IT团队可以轻松了解正在访问网络的人员和设备，以及如何保护网络内外的公司资产。NAC可提供全面的网络可视性，有效控制设备和用户，包括自动化动态响应。0x02漏洞概述   FortiNACkeyUpload脚本中存在路径遍历漏洞，未经身份认证的远程攻击者可利用此漏洞向目标系统写入任意内容，最终可在目标系统上以Root权限执行任意代码。0x03影响范围影响版

在完成fastspeech论文学习后，对github上一个复现的仓库进行学习，帮助理解算法实现过程中的一些细节；所选择的仓库复现仓库是基于pytorch实现，链接为https://github.com/ming024/FastSpeech2。该仓库是基于https://github.com/xcmyz/FastSpeech中的FastSpeech复现代码完成的，很多代码基本一致。作者前期已对该FastSpeech复现仓库进行注释分析，感兴趣的读者可见此专栏。通过论文可知，FastSpeech2模型整体架构与FastSpeech基本一致，只是除了DurationPredicator外，还增加了P

 漏洞原理1.啥是json?json全称是JavaScriptobjectnotation。即JavaScript对象标记法，使用键值对进行信息的存储。举个简单的例子如下：{        "name":"BossFrank",        "age":23,        "media":["CSDN","bilibili","Github"]}json本质就是一种字符串，用于信息的存储和交换。2.啥是fastjson?fastjson是一个有阿里开发的一个开源Java类库，可以将Java对象转换为JSON格式(序列化)，当然它也可以将JSON字符串转换为Java对象（反序列化）。Fast

漏洞概述：该漏洞允许黑客提升任意普通用户权限成为域管理员（DomainAdmin）身份。也就是说，你在一台普通域用户的机器上利用这个漏洞，那么这个域用户就变成域管理员权限，然后该域用户就可以控制整个域的所有机器了。影响版本：全部版本Windows服务器漏洞利用前提域控没有打MS14-068的补丁(KB3011780)拿下一台加入域的计算机（拥有一台域用户的权限）有这台域内计算机的域用户密码和Sid工具下载地址Ms14-068.exe下载地址:https://github.com/abatchy17/WindowsExploits/tree/master/MS14-068PSexec下载地址:h

一：如何搭建深度学习环境及复现GitHub代码1：下载及安装anaconda（建议不要下载在C盘）在base这个土壤上搭建环境（不同的小房子），因为不同的代码运行需要不同的环境才能运行。2：Download源代码并解压压缩包3：搭建环境阅读github代码中要求的环境，安装两种方法：forpipuser:pipinstall-rrequirements.txtForcondauser:condaenvcreate-fenvironment.yml(要在下载的源代码存放的路径下运行才能找到需求环境的文件查看已有的环境：condainfo--envs运行需要的环境：condaactivatenam

一：如何搭建深度学习环境及复现GitHub代码1：下载及安装anaconda（建议不要下载在C盘）在base这个土壤上搭建环境（不同的小房子），因为不同的代码运行需要不同的环境才能运行。2：Download源代码并解压压缩包3：搭建环境阅读github代码中要求的环境，安装两种方法：forpipuser:pipinstall-rrequirements.txtForcondauser:condaenvcreate-fenvironment.yml(要在下载的源代码存放的路径下运行才能找到需求环境的文件查看已有的环境：condainfo--envs运行需要的环境：condaactivatenam

1.swin-transformer网络结构实际上，我们在进行代码复现时应该是下图,接下来我们根据下面的图片进行分段实现2.PatchPartition&PatchEmbedding首先将图片输入到PatchPartition模块中进行分块，即每4x4相邻的像素为一个Patch，然后在channel方向展平（flatten）。假设输入的是RGB三通道图片，那么每个patch就有4x4=16个像素，然后每个像素有R、G、B三个值所以展平后是16x3=48，所以通过PatchPartition后图像shape由[H,W,3]变成了[H/4,W/4,48]。然后在通过LinearEmbeding层对