小蓝给学生们组织了一场考试，卷面总分为100分，每个学生的得分都是一个0到100的整数。如果得分至少是60分，则称为及格。如果得分至少为85分，则称为优秀。请计算及格率和优秀率，用百分数表示，百分号前的部分四舍五入保留整数。解题思路：很简单的一道题，用for循环和if语句即可完成。1.首先输入学生的人数，定义及格人数和优秀人数。2.for循环n次，依次输入n个同学的成绩，根据题目要求用if语句分别求出及格人数和优秀人数。3.除以总人数即可得到及格率与优秀率，这里要注意输出数据的格式，要求四舍五入保留整百分数。importosimportsysn=int(input("请输入学生人数："))pa
大家好，我是小林。阿里巴巴上周开启了25届的实习招聘，阿里是Java一线大厂，到底面试难度如何呢？同学们准备好了吗？今天分享一位校招同学阿里的Java后端开发的面经，阿里的风格会比较关注Java和后端组件，而网络和系统考察通常都比较少的，所以准备面阿里的同学Java和后端组件这两方面的要准备好。这次的Java后端开发的面经，考察的知识点，针对八股文的涉及的内容，我帮大家列了一下：Java基础：面向对象、多态、重载Java集合：HashMap连环问、红黑树Java并发：volatile、Synchronized、ReentrantLockJava线程池：线程池参数、核心线程数设置MySQL：索引
撰稿|言征 出品|51CTO技术栈（微信号：blog51cto）跟大模型会产生幻觉相比，更可怕的事情来了，最新的一项研究证明：在用户不知情的情况下，最初觉得很得力的大模型助手，将化身“间谍”，产生破坏性代码。具体来讲，一组研究人员对LLM进行后门操作，一旦过了某个日期，就会生成受到攻击的软件代码。也就是说，过了一个特定的时间点之后，大模型会悄悄地开始发出恶意编制的源代码来响应用户请求。研究小组还发现，监督微调和强化学习等策略来确保模型安全的尝试，都对这种后门无可奈何。1、潜伏数年！狡猾的大模型“卧底”！据AI公司Anthropic的研究，大型语言模型（LLM）可以被潜在地改造，以致在特定日期后
wmproxywmproxy已用Rust实现http/https代理,socks5代理,反向代理,静态文件服务器，四层TCP/UDP转发，七层负载均衡，内网穿透，后续将实现websocket代理等，会将实现过程分享出来，感兴趣的可以一起造个轮子项目地址国内:https://gitee.com/tickbh/wmproxygithub:https://github.com/tickbh/wmproxy项目设计目标利用正则替换的能力，能把指定的字符串替换成想要的字符串。正则库因为rust官方团队并未将正则正式的加入到std标准库里面，目前我们引用的是regex也是rust-lang官方出品的正则库
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TP内置的跨域配置类AllowCrossDomainTP框架提供的内置类：\think\middleware\AllowCrossDomain::class开启跨域//全局中间件定义文件return[//全局请求缓存//\think\middleware\CheckRequestCache::class,//多语言加载//\think\middleware\LoadLangPack::class,//Session初始化\think\middleware\SessionInit::class,//全局注册middlewaretoken//app\middleware\CheckToken::c
1、关于Elasticsearch8.XIK分词插件相关问题球友在ElasticSearch版本选型问题中提及：如果要使用ik插件，是不是就使用目前最新的IK对应elasticsearch的版本“8.8.2”？https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/tag/v8.8.2如果要使用最新es版本，而IK没有对应的，老师有推荐的其他类似插件吗？谢谢！——问题来源：https://t.zsxq.com/13YX8fFQy2、 说一下 Elasticsearch中文分词插件IKAnalyzer描述：基于词典的中文分词插件。资
我是MongoDB的新手，正在学习编写mongodb查询。我需要以下问题的帮助:输入数据是一个集合student有五个记录:[{"_id":0,"name":"Maxy","results":[{"subject":"maths","score":1.46},{"subject":"english","score":11.78},{"subject":"history","score":6.67}]},{"_id":1,"name":"Nancy","results":[{"subject":"maths","score":60.06},{"subject":"english","sc
10月20日消息，斯坦福大学日前发布了AI基础模型“透明度指标”，其中显示指标最高的是Meta的Lama2，但相关“透明度”也只有54%，因此研究人员认为，市面上几乎所有AI模型，都“缺乏透明度”。据悉，这一研究是由HAI基础模型研究中心（CRFM）的负责人RishiBommasani所主导，调查了海外最流行的10款基础模型：Meta的Llama2、BigScience的BloomZ、OpenAI的GPT-4、StabilityAI的StableDiffusion、AnthropicPBC的Claude、谷歌的PaLM2、Cohere 的Command、AI21Labs的Jurassic-2、
