一、背景笔者之前给一些开发团队多次做Web安全开发培训，为了让培训的学员能够理解XSS原理和XSS的危害，将xssPlatform进行了更新，之前一直放在GitHub中；发现关注的人越来越多，很多人在安装的过程中遇到问题不知道怎么处理，为了简化安装步骤，笔者将xssPlatform封装到了docker镜像当中，同时编写了一套安装文档，希望到时候给学员和读者参考。二、操作实践数据库搭建xssPlatform搭建安装配置三、数据库搭建xssPlatform渗透测试系统使用的数据库是MySQL，因此笔者需要先安装mysql数据库服务，为了简化安装，便直接使用了docker方式进行，参考命令如下doc
一、什么是智谱AI智谱AI（ZhipuAI）是一家致力于人工智能技术研发和应用的公司。该公司由清华大学背景的团队创立，专注于大模型技术的研究与推广。智谱AI在人工智能领域取得了显著成就，其发布的自研大模型GLM-4等产品。二、SDK玩法(一)注册账号进入官网（https://maas.aminer.cn/），注册账号实名后，将会赠送有效期一个月的体验包。(二)查看自己的APIKey注意：我们常见的API_KEY和API_SECRET，这里采用了统一为APIkey，使用.这个符号进行划分。举个栗子：yingzix688.xxxx。那么，API_KEY：yingzix688 API_SE
在java中，我们可以定义不同的接口(interface)，然后我们可以为一个具体的类实现多个接口(interface)。//SimulateJavaInterfaceinC++/*interfaceIOne{voidMethodOne(inti);....morefunctions}interfaceITwo{doubleMethodTwo();...morefunctions}classABCimplementsIOne,ITwo{//implementMethodOneandMethodTwo}*/在C++中，一般来说，我们应该避免使用多重继承，虽然多重继承在某些情况下确实有它的
本文整理自OPPO互联网安全团队刘湛卢的分享，他们主要负责OPPO互联网安全团队的研发工作，如果你也关注容器安全问题，希望这篇文章能带来启发。同时欢迎关注OPPO互联网技术团队的公众号：OPPO_tech，与你分享OPPO前沿互联网技术及活动。本文主要内容如下：Docker生态与架构安全问题和应对方案OPPO容器安全实践容器生态的安全展望先简单介绍一下行业背景。当前，OPPO在全球有超过2亿+的DMU，最近几年数据量增长超过180倍。从服务器数量和业务量的变化趋势，可以看到互联网业务整体的发展趋势是呈指数型上升，同时业务量的增长带来了服务器数量的高速增长，这也与业务指数曲线是类似的。而当下，业
🏆作者简介，愚公搬代码🏆《头衔》：华为云特约编辑，华为云云享专家，华为开发者专家，华为产品云测专家，CSDN博客专家，CSDN商业化专家，阿里云专家博主，阿里云签约作者，腾讯云优秀博主，腾讯云内容共创官，掘金优秀博主，51CTO博客专家等。🏆《近期荣誉》：2022年度博客之星TOP2，2023年度博客之星TOP2，2022年华为云十佳博主，2023年华为云十佳博主等。🏆《博客内容》：.NET、Java、Python、Go、Node、前端、IOS、Android、鸿蒙、Linux、物联网、网络安全、大数据、人工智能、U3D游戏、小程序等相关领域知识。🏆🎉欢迎👍点赞✍评论⭐收藏文章目录🚀前言🚀一、
简短的问题:如果你必须有很多(甚至超过200个)成员变量(它们中的每一个都将是我们分析中感兴趣的一些物理量的图)。声明这些变量的最佳位置是什么？详细解释:我用于分析的框架创建了一个类来循环事件，它可以缩小到constructor()initialize()execute()finalize()在header中，您可以像这样声明指针(这显然是我们必须使用的ROOT包的要求):std::vector*m_jet_pt;和指向直方图类的指针:TH1F*h_jet_pt;然后在constructor中，必须将指针初始化为某个明确的内存地址(据我所知，这是为了以后从文件中读取数据)constru
我正在为一个包含大约2000个C++类的大型产品编写测试。主要产品的解决方案中有5个项目。我已经为编写测试做了一个单独的解决方案，并在其中添加了主要项目的include和lib目录。在我的单元测试项目(在visualstudio中)，我制作了一个具有以下代码的主类#include"gtest/gtest.h"intmain(intargc,char**argv){testing::InitGoogleTest(&argc,argv);returnRUN_ALL_TESTS();return0;}除此之外，我还为主要产品解决方案的每个项目制作了五个过滤器。每个过滤器都包含主要产品解决方案
1.4飞桨产业级深度学习开源开放平台介绍1.4.1深度学习框架近年来，深度学习在很多机器学习任务中都有着非常出色的表现，在图像识别、语音识别、自然语言处理、机器人、网络广告投放、医学自动诊断和金融等领域都有着广泛应用。面对繁多的应用场景，深度学习框架有助于建模者聚焦业务场景和模型设计本身，省去大量而繁琐的代码编写工作，其优势主要表现在如下两个方面：节省编写大量底层代码的精力：深度学习框架屏蔽了底层实现，用户只需关注模型的逻辑结构，同时简化了计算逻辑，降低了深度学习入门门槛。省去了部署和适配环境的烦恼：深度学习框架具备灵活的移植性，可将代码部署到CPU、GPU和AIPU等芯片上，选择具有分布式能
引言12月1日，通义千问再次宣布重磅开源，目前通义千问已推出1.8B、7B、14B、72B四款不同尺寸的开源大语言模型。阿里云PAI灵骏智算服务，是面向大规模深度学习场景的智算产品，一站式提供异构算力底座及AI工程平台。本实践将展示如何基于阿里云PAI灵骏智算服务，在通义千问开源模型之上进行高效分布式继续预训练、指令微调、模型离线推理验证以及在线服务部署。本文将以Qwen-7B为例展示基于Megatron-LM的训练流程，在保证模型效果和Huggingface对齐的前提下，支持了数据并行、算子拆分、流水并行、序列并行、选择性激活重算、Zero显存优化、BF16混合精度、梯度检查点、Flasha
鱼哥赠书活动第⑧期：《基础软件之路：企业级实践及开源之路》作者介绍：1.静态分析工具在当前软件开发流程中的应用2.编译相关技术在静态分析工具中的应用3.编译相关技术在提升软件质量和性能上的更多应用4.未来展望图书推荐：赠书抽奖规则:往期赠书福利：作者介绍：李隆：目前担任鉴释科技的首席科学家，专注于代码验证基础架构的研发。于2008年在中国科学技术大学获得计算机软件和理论博士学位，专门研究基于编程语言的理论、技术在构建高效、可靠软件方面的应用，并发表了数篇期刊和会议论文。毕业后，加入了三星电子，在先行技术小组从事统计机器翻译的研发工作。于2010年加入HP编译器团队，从事HPNon-Stop服务
