文/明道云创始人任向晖作为商业和科技话题的博主，不评论一下ChatGPT似乎是不应该的。毫无疑问，ChatGPT的出现已经远远超过了科技商业要闻的标准，它的革命性已经被飙速增长的用户所直接证明，以至于留给我们的问题只有两个：什么时候用？和怎么用？本文只聚焦在我所熟悉的企业软件行业，探讨这个领域如何利用ChatGPT来加强现有的商业和捕捉新的机遇。然而，即使是企业软件领域，也有很多的门类和分支。所以，我只能从抽象的角度，讲几个思考层次，再举一些可能的例子，希望对业内同仁有所启发。和过去的写作相比，这篇文章动笔之前，我甚至有一些小小的不安。因为本文的标题也可以直接去问ChatGPT，它也会给出一段
和鲸社区算是国内比较不错的机器学习算力平台，可以通过每日登录积累成长值，每月还会给鲸币奖励，有一段时间每天都会登登陆一次，但是有时候还是会忘记。最近根据腾讯云Serverless部署云函数实现自动登录，解放双手。首先每次登陆后将进行微信推送，我采用的是pushplus平台，获取token即可。微信推送#从pushplus平台获取tokentoken='xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx'defsendToWechat(title,content):url='http://www.pushplus.plus/send'headers={'Content-Type
作用RCE漏洞，可以让攻击者直接向后台服务器远程注入操作系统命令或者代码，从而控制后台系统。原理一般出现这种漏洞，是因为应用系统从设计上需要给用户提供指定的远程命令操作的接口。比如我们常见的路由器、防火墙、入侵检测等设备的web管理界面上。一般会给用户提供一个ping操作的web界面，用户从web界面输入目标IP，提交后，后台会对该IP地址进行一次ping测试，并返回测试结果。如果，设计者在完成该功能时，没有做严格的安全控制，则可能会导致攻击者通过该接口提交“意想不到”的命令，从而让后台进行执行，从而控制整个后台服务器。现在很多的企业都开始实施自动化运维,大量的系统操作会通过"自动化运维平台"
QT上位机控制stm32，并利用PID控制编码电机旋转 由于最近在学习电机控制算法之类的东西，看到论文大多使用PID、或以PID衍生的ADRC作为电机的主流控制，于是自己也写了一个stm32控制L298N以驱动直流电机的程序，并用QT做了一个上位机实现了用软件改变PID的参数、电机转速、转向等功能。一、硬件原理图 实验所用到的硬件有：带霍尔编码器的直流减速电机； 霍尔编码器具体型号为JGB37-520，12V供电，一分钟旋转110转（这里指的时全速运转下的转速），两端红白两线为电机的电源（0、12V），棕蓝两线为霍尔编码器的电源（0、3.3V），中间黄绿两线为霍尔编
如何将EXCEL的多个表格合并成一个表格呢？比如每月销售额是一个单独的表格，我想把它们合并成一个表格，今天就与大家分享如何利用Python数据分析3分钟搞定，不管你要合并多少个文件，代码总是那么几行。不多说了，上案例。 现在有3个月的销售额，需要合并在一个表格里，原表格数据如下： 根据这个要求，可利用Python的pandas模块和pathlib模块实现，代码如下：1）第一行、第二行代码是引入pandas模块和pathlib模块；2）第三行代码是创建一个新的EXCEL表格的名称，注意文件需要带上格式；3）第四行代码是写EXCEL表格命令；4）第五行代码是指定要合并表格的路
我的页面上有一个表单字段，如果用户在其中输入一个简单的数学方程式，我想用解决方案替换该值。因此，如果用户在字段中键入1+2并点击enter，我会将输入值替换为3。目前我只计算匹配这个正则表达式的等式:/^[\d.\+/\*-]+$/也就是说，如果整个字符串由数字、空格、加号、减号、乘号或除号组成。然后我像这样评估值:(newFunction('try{vara='+val+';returna;}catch(e){return-1;}'))()此表单字段可以由查询字符串参数预填充，客户端将尝试执行它。又名潜在的攻击是mysite.com?inputVal=cookieStealingPr
有没有办法在浏览器上获取JavaScript中的CPU使用率？ 最佳答案 根据我收集到的信息，您可以在浏览器中本地找到有关JSCPU统计信息的最多内容是客户端正在使用的CPU内核数量。将此插入您的JS文件:console.log(navigator.hardwareConcurrency)然后您可以在Chrome开发者工具控制台中进行检查。但是，您可以使用Node.js计算CPU负载。Hereisastep-by-steponthat.此页面上的答案也可能对您的困境有所帮助:Javascript-Dynamicallymonitor
Python小案例（十）利用PySpark循环写入数据在做数据分析的时候，往往需要回溯历史数据。但有时候构建历史数据时需要变更参数重复跑数，公司的数仓调度系统往往只支持日期这一个参数，而且为临时数据生产调度脚本显得有点浪费。这个时候就可以结合python的字符串格式化和PySpark的Hive写入，就可以完成循环写入临时数据。⚠️注意：以下需要在企业服务器上的jupyter上操作，本地jupyter是无法连接企业hive集群的案例一：多参数循环写入临时表案例背景：写入每天的热搜数据，热搜类型分为当日、近1日、近2日、近3日。这里为了方便，简化了循环的力度。frompyspark.sqlimpo
最近在忙我的省创，是有关于知识图谱的，其中有一个内容是使用rgcn的链接预测方法跑自己的数据集，我是用的dgl库中给出的在pytorch环境下实现rgcn的链接预测的代码，相关链接贴在这里：dgl库中关于rgcn的介绍文档dgl库中在pytorch环境下实现rgcn的链接预测的代码这个代码给的示例就是使用FB15k237数据集，调用方法是这样的：fromdgl.data.knowledge_graphimportFB15k237Datasetdata=FB15k237Dataset(reverse=False)graph=data[0]print("graph",graph)这里就调用了FB1
我正在学习Go并发，我的期望是使用goroutines和channel应该增加并发。该程序需要几毫秒才能完成。但是随着负载的增加，执行时间不断增加，尽管有大量CPU空闲。我正在向下面的程序发送1200QPS/TPS以分析请求到响应时间，我发现程序的整体执行时间随着时间的推移而增加。此外，CPU使用率约为3-6%。当我将QPS增加到100,000时，程序的执行时间增加到秒(从最初的毫秒)。但CPU使用率保持在8-9%。那么为什么程序不使用其他90-94%的可用CPU并更快地完成程序的执行？ulimit-n为2000000。packagemainimport("fmt""github.co
