小伙伴们新年好啊，颓废的2023年总算是过去了，过去这一年因为自己的状态不太好，一直也没怎么更新，2024年是时候重新拾起行囊再出发啦！前言去年年底我写过一篇《大模型小助手，Mac工程师如何拥有自己的人工智能》，在那篇文章里我介绍了如何利用自己手头的计算资源（Mac电脑）快速拥有一个人工智能助手，然而大多数人手头的算力是很孱弱的，以至于大家千方百计搭桥建梯想要拿到OpenAI这艘大船的船票。这无可厚非，但我们知道，在我们这个伟大的国家，科技一定是要讲究自主研发的，不然谈何遥遥领先。因此在去年8月，随着《生成式人工智能服务管理暂行办法》的正式实施，中国自人己的生成式人工智能之路，终于从政策上给出
01.公司简介上海不工软件有限公司成立于2015年，主要为制造企业提供基于生产力协同优化的数字化升级解决方案，破解困扰我国制造业数字化进程的痛点问题，助力产业链整合升级。核心产品包含供应链全网络的一体化计划开发和数字化网络建设，借助先进算法与核心技术为制造企业提供软件+SAAS服务，打造覆盖单厂、集团、供应商的智能化生产管理与供应链完整解决方案。与微软、联通、移动、亚马逊、罗克韦尔、树根互联、用友等行业顶尖企业建立合作关系，并先后深度服务10多家不同行业的世界500强企业，核心产品已在超过10个不同行业中获得应用，包括汽配、机械加工、电子、半导体、军工、注塑、装备制造、纺织、服装、化工、食品等
前言在项目中，或者开发过程中，出现bug或者其他线上问题，开发人员可以通过查看日志记录来定位问题。通过日志定位bug是一种常见的软件开发和运维技巧，只有观察日志才能追踪到具体代码。在软件开发过程中，开发人员会在代码中添加日志记录，以记录程序的运行情况和异常信息。当程序出现问题时，就可以通过日志检索来定位。所以搭建一个高性能日志系统或者便捷查询的日志系统是十分重要的。本文主要是讲解腾讯云大数据ESServerless，在日志检索的使用，并且通过案例说明ESServerless如何做到开箱即用，0部署的，使得日志检索跟便携，对于ES小白也能得心应手。ElasticsearchService介绍El
网络钓鱼一直是安全领域的一个突出话题，尽管这类诈骗形式已经存在了几十年，依旧是欺诈攻击或渗透组织的最有效方法之一。诈骗分子基于社会工程原理，通过邮件、网站以及电话、短信和社交媒体，利用人性（如冲动、不满、好奇心）的手段，冒充受信任的实体，诱使受害者点击虚假链接、下载恶意软件、诱导转移资金、提供账号密码等敏感数据行为。随着技术的发展，网络钓鱼者也在改变策略，尤其在AI的帮助下，诈骗分子使用巧妙的社会工程技术和深度伪造技术欺骗受害者，让钓鱼攻击更加复杂，攻击极难检测。2023年，深度伪造网络钓鱼欺诈事件激增了惊人的3,000%。 常见的几种深度伪造钓鱼形式深度伪造网络钓鱼遵循与社会工程攻击相同的核
所以基本上，除了可能的性能影响之外，内联函数是否对从编译和链接的二进制文件中逆向工程程序的难度有相当大的影响？我的意思是，它应该是，因为1)黑客只是看到了更多的机器指令，而不是很好理解的“调用XXXXX”，他可能已经发现可以做某事。2)内联为编译器优化代码提供了更多的可能性，那更令人困惑，对吧？此外，考虑到inline关键字只是对编译器的一个建议，这到底能起到多大的作用？我们应该打扰吗？我的意思是，当然他们最终会破解它，但如果通过如此简单的措施我们可以让破解者的生活更艰难，为什么不呢？ 最佳答案 是否选择内联方法不应基于逆向工程的难
可解释性AI（XAI）可解释性AI（XAI）旨在提高人工智能系统的透明度和可理解性，使人们更好地理解AI的决策过程和原理。随着AI技术的广泛应用，XAI成为了一个备受关注的重要领域。它不仅有助于建立人们对AI的信任，还可以帮助解决AI伦理和偏见等问题。XAI的研究和应用涵盖了从算法改进、可视化技术到应用场景等多个方面，为解决复杂问题提供了新的思路和方法。 方向一：可解释性AI的定义与重要性定义：透明度：XAI要求AI系统的决策过程对人类是可见的，即能够展示模型是如何从数据中学习并做出决策的。可理解性：XAI追求的不仅仅是透明度，还包括让非技术背景的用户能够理解AI的决策逻辑，即使他们可能不具备
近日，一起针对海外留学生群体的新型电信网络诈骗案引发关注。中国驻美国使馆发言人证实，一名疑似遭绑架的中国留学生实际上遭遇了“虚拟绑架”诈骗。诈骗分子冒充公检法机关、使馆、海关等工作人员，以涉嫌犯罪为名出示伪造的通缉令、逮捕证，恐吓受害人。他们利用改号软件迷惑受害人，骗取其信任，并要求切断与外界联系，下载指定软件配合办案。一旦受害人失联，诈骗分子便以绑匪身份联系其家长，索要巨额赎金。由于家长无法确认孩子真实状态，往往容易上当。 许多人或许会自信地认为，自己能够冷静应对此类骗局，然而，当真正接到这样的电话时，保持冷静却极具挑战性。首先，电信欺诈是通过增加情绪紧张度来使受害者做出非理性的反应。诈骗
Open3D降采样：让点云数据更加高效点云数据处理是计算机视觉中重要的一项任务，而点云数据本身就非常庞大，需要消耗大量的计算资源进行处理。因此，点云数据的降采样是非常必要的。Open3D是一个面向三维数据处理的开源库，提供了丰富的点云数据处理工具，其中包括随机下采样算法。本文将介绍如何使用Open3D的随机下采样算法对点云数据进行降采样。首先，我们需要导入Open3D库：importopen3daso3d接着，读取点云数据并可视化：pcd=o3d.io.read_point_cloud("pointcloud.ply")o3d.visualization.draw_geometries([pc
1.背景介绍随着人工智能、大数据和机器学习等技术的发展，软件系统的复杂性和规模不断增加。为了确保软件质量，自动化测试已经成为了软件开发过程中不可或缺的一部分。在这个过程中，UI(用户界面)测试的重要性不容忽视。UI测试可以帮助我们确保软件的用户体验良好，同时发现潜在的BUG。然而，传统的UI测试方法往往需要大量的人力和时间，这使得软件开发团队难以及时发现和修复问题。为了解决这个问题，许多人工智能科学家和计算机科学家开发了一系列的神奇工具，这些工具可以让UI测试更加简单、高效和智能化。在本文中，我们将探讨这些神奇工具的核心概念、核心算法原理、具体操作步骤以及数学模型公式。同时，我们还将通过具体的
之前介绍过Python的Fire库，一个用来生成命令行工具的的库。请参考：PythonFire：自动生成命令行接口今天，针对命令行参数，补充两种更加灵活的设置方式。1.*args型参数*args型的参数可以接受任意长度的参数。比如，模拟一个学校发送通知的功能：importfiredefnotions(school,*names):fornameinnames:print(f"[{school}通知]hello{name}")if__name__=="__main__":fire.Fire(notions)使用起来很灵活，$python.exe.\fire-sample.pyNJ大学小红小李小张
