可以检测到网站的安全,是否存在漏洞等
代码出处:http://www.haoservice.com/docs/19 无 {"resultcode":"0","reason":"Successed!", "result":{ "state":1, "webstate":1, /*网站安全等级 0:安全 1:警告 2:严重 3:危险 其他:未知*/ "msg":"警告", /*网站安全等级说明*/ "data":{ "loudong":{ /*漏
代码出处:http://www.haoservice.com/docs/19
{ "resultcode":"0", "reason":"Successed!", "result":{ "state":1, "webstate":1, /*网站安全等级 0:安全 1:警告 2:严重 3:危险 其他:未知*/ "msg":"警告", /*网站安全等级说明*/ "data":{ "loudong":{ /*漏洞*/ "high":"0", /*高危漏洞*/ "mid":"0", /*严重漏洞*/ "low":"3", /*警告漏洞*/ "info":"9" /*提醒漏洞*/ }, "guama":{ "level":0, /*0说明正常*/ "msg":"没有挂马或恶意内容" }, "xujia":{ "level":0, "msg":"不是虚假或欺诈网站" }, "cuangai":{ "level":0, "msg":"未篡改" }, "pangzhu":{ "level":0, "msg":"没有旁注" }, "score":{ "score":85, "msg":"安全等级打败了全国77%的网站!但略有瑕疵,离五星神站就差一步啦!" }, "google":{ "level":0, "msg":"没有google搜索屏蔽" } } } }

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Aujourd'hui, j'aimerais vous présenter un article publié par le MIT la semaine dernière, utilisant GPT-3.5-turbo pour résoudre le problème de la détection des anomalies des séries chronologiques et vérifiant dans un premier temps l'efficacité du LLM dans la détection des anomalies des séries chronologiques. Il n'y a pas de réglage fin dans l'ensemble du processus et GPT-3.5-turbo est utilisé directement pour la détection des anomalies. Le cœur de cet article est de savoir comment convertir des séries temporelles en entrées pouvant être reconnues par GPT-3.5-turbo et comment concevoir. des invites ou des pipelines pour laisser LLM résoudre la tâche de détection des anomalies. Permettez-moi de vous présenter une introduction détaillée à ce travail. Titre de l'article image : Largelangagemodelscanbezero-shotanomalydete

01Aperçu des perspectives Actuellement, il est difficile d'atteindre un équilibre approprié entre efficacité de détection et résultats de détection. Nous avons développé un algorithme YOLOv5 amélioré pour la détection de cibles dans des images de télédétection optique haute résolution, en utilisant des pyramides de caractéristiques multicouches, des stratégies de têtes de détection multiples et des modules d'attention hybrides pour améliorer l'effet du réseau de détection de cibles dans les images de télédétection optique. Selon l'ensemble de données SIMD, le mAP du nouvel algorithme est 2,2 % meilleur que YOLOv5 et 8,48 % meilleur que YOLOX, permettant ainsi d'obtenir un meilleur équilibre entre les résultats de détection et la vitesse. 02 Contexte et motivation Avec le développement rapide de la technologie de télédétection, les images de télédétection optique à haute résolution ont été utilisées pour décrire de nombreux objets à la surface de la Terre, notamment des avions, des voitures, des bâtiments, etc. Détection d'objets dans l'interprétation d'images de télédétection

Depuis le lancement du ChatGLM-6B le 14 mars 2023, les modèles de la série GLM ont reçu une large attention et une grande reconnaissance. Surtout après que ChatGLM3-6B soit open source, les développeurs sont pleins d'attentes pour le modèle de quatrième génération lancé par Zhipu AI. Cette attente a finalement été pleinement satisfaite avec la sortie du GLM-4-9B. La naissance du GLM-4-9B Afin de donner aux petits modèles (10B et moins) des capacités plus puissantes, l'équipe technique de GLM a lancé ce nouveau modèle open source de la série GLM de quatrième génération : GLM-4-9B après près de six mois de exploration. Ce modèle compresse considérablement la taille du modèle tout en garantissant la précision, et offre une vitesse d'inférence plus rapide et une efficacité plus élevée. L’exploration de l’équipe technique du GLM n’a pas

La conception du framework Java assure la sécurité en équilibrant les besoins de sécurité avec les besoins de l'entreprise : en identifiant les principaux besoins de l'entreprise et en hiérarchisant les exigences de sécurité pertinentes. Développez des stratégies de sécurité flexibles, répondez aux menaces par niveaux et effectuez des ajustements réguliers. Tenez compte de la flexibilité architecturale, prenez en charge l’évolution de l’entreprise et des fonctions de sécurité abstraites. Donnez la priorité à l’efficacité et à la disponibilité, optimisez les mesures de sécurité et améliorez la visibilité.

L'une des tâches fondamentales de la compréhension personnelle de l'auteur de la conduite autonome est la détection de cibles tridimensionnelles, et de nombreuses méthodes sont désormais mises en œuvre sur la base de la fusion multi-capteurs. Alors pourquoi la fusion multicapteurs est-elle nécessaire ? Qu'il s'agisse de fusion lidar et caméra, ou de fusion radar à ondes millimétriques et caméra, l'objectif principal est d'utiliser la connexion complémentaire entre les nuages de points et les images pour améliorer la précision de la détection des cibles. Avec l'application continue de l'architecture Transformer dans le domaine de la vision par ordinateur, les méthodes basées sur les mécanismes d'attention ont amélioré la précision de la fusion entre plusieurs capteurs. Les deux articles partagés sont basés sur cette architecture et proposent de nouvelles méthodes de fusion pour mieux utiliser les informations utiles de leurs modalités respectives et réaliser une meilleure fusion. TransFusion : Contribution principale

Produit par 51CTO Technology Stack (WeChat ID : blog51cto) Mistral a publié son premier modèle de code Codestral-22B ! Ce qui est fou avec ce modèle, ce n'est pas seulement qu'il est formé sur plus de 80 langages de programmation, dont Swift, etc., que de nombreux modèles de code ignorent. Leurs vitesses ne sont pas exactement les mêmes. Il est nécessaire d'écrire un système de « publication/abonnement » en langage Go. Le GPT-4o ici est en cours de sortie, et Codestral remet le papier si vite qu'il est difficile de le voir ! Le modèle venant tout juste d’être lancé, il n’a pas encore été testé publiquement. Mais selon le responsable de Mistral, Codestral est actuellement le modèle de code open source le plus performant. Les amis intéressés par la photo peuvent se déplacer vers : - Faire un câlin : https

Comment mettre en œuvre les meilleures pratiques de sécurité PHP PHP est l'un des langages de programmation Web backend les plus populaires utilisés pour créer des sites Web dynamiques et interactifs. Cependant, le code PHP peut être vulnérable à diverses failles de sécurité. La mise en œuvre des meilleures pratiques de sécurité est essentielle pour protéger vos applications Web contre ces menaces. Validation des entrées La validation des entrées est une première étape essentielle pour valider les entrées utilisateur et empêcher les entrées malveillantes telles que l'injection SQL. PHP fournit une variété de fonctions de validation d'entrée, telles que filter_var() et preg_match(). Exemple : $username=filter_var($_POST['username'],FILTER_SANIT

Pour protéger votre application Struts2, vous pouvez utiliser les configurations de sécurité suivantes : Désactiver les fonctionnalités inutilisées Activer la vérification du type de contenu Valider l'entrée Activer les jetons de sécurité Empêcher les attaques CSRF Utiliser RBAC pour restreindre l'accès basé sur les rôles
