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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今日は、MIT が先週公開した記事を紹介します。GPT-3.5-turbo を使用して時系列異常検出の問題を解決し、時系列異常検出における LLM の有効性を最初に検証しました。プロセス全体に微調整はなく、GPT-3.5-turbo は異常検出に直接使用されます。この記事の核心は、時系列を GPT-3.5-turbo が認識できる入力に変換する方法とその設計方法です。 LLM が異常検出タスクを解決できるようにするためのプロンプトまたはパイプライン。この作品について詳しく紹介していきます。画像用紙タイトル:Large languagemodelscanbeゼロショタノマリデテ

01 今後の概要 現時点では、検出効率と検出結果の適切なバランスを実現することが困難です。我々は、光学リモートセンシング画像におけるターゲット検出ネットワークの効果を向上させるために、多層特徴ピラミッド、マルチ検出ヘッド戦略、およびハイブリッドアテンションモジュールを使用して、高解像度光学リモートセンシング画像におけるターゲット検出のための強化されたYOLOv5アルゴリズムを開発しました。 SIMD データセットによると、新しいアルゴリズムの mAP は YOLOv5 より 2.2%、YOLOX より 8.48% 優れており、検出結果と速度のバランスがより優れています。 02 背景と動機 リモート センシング技術の急速な発展に伴い、航空機、自動車、建物など、地表上の多くの物体を記述するために高解像度の光学式リモート センシング画像が使用されています。リモートセンシング画像の判読における物体検出

2023 年 3 月 14 日に ChatGLM-6B が発売されて以来、GLM シリーズ モデルは幅広い注目と認知を得てきました。特にChatGLM3-6Bがオープンソース化されてからは、Zhipu AIが投入する第4世代モデルに対する開発者の期待が高まっている。 GLM-4-9B のリリースにより、この期待はついに完全に満たされました。 GLM-4-9B の誕生 小型モデル (10B 以下) により強力な機能を提供するために、GLM 技術チームはこの新しい第 4 世代 GLM シリーズ オープン ソース モデル、GLM-4-9B をほぼ半年の期間を経て発売しました。探検。このモデルは、精度を確保しながらモデルサイズを大幅に圧縮し、推論速度の高速化と効率化を実現しています。 GLM 技術チームの調査はまだ終わっていない

Java フレームワーク設計では、セキュリティ ニーズとビジネス ニーズのバランスをとることでセキュリティを実現し、主要なビジネス ニーズを特定し、関連するセキュリティ要件に優先順位を付けます。柔軟なセキュリティ戦略を策定し、脅威に階層的に対応し、定期的に調整します。アーキテクチャの柔軟性を考慮し、ビジネスの進化をサポートし、抽象的なセキュリティ機能を考慮します。効率と可用性を優先し、セキュリティ対策を最適化し、可視性を向上させます。

著者が自動運転を個人的に理解するための基本的なタスクの 1 つは 3 次元のターゲット検出であり、現在では多くの方法がマルチセンサー フュージョンに基づいて実装されています。では、なぜマルチセンサーフュージョンが必要なのでしょうか? それがライダーとカメラのフュージョンであっても、ミリ波レーダーとカメラのフュージョンであっても、主な目的は、点群と画像の間の補完的な接続を使用して、ターゲット検出の精度を向上させることです。コンピューター ビジョンの分野で Transformer アーキテクチャを継続的に適用することで、アテンション メカニズムに基づく手法により、複数のセンサー間の融合の精度が向上しました。共有された 2 つの論文は、このアーキテクチャに基づいており、それぞれのモダリティの有用な情報をさらに活用し、より優れた融合を達成するための新しい融合方法を提案しています。 TransFusion: 主な貢献

51CTO Technology Stack (WeChat ID: blog51cto) が制作、Mistral は最初のコードモデル Codestral-22B をリリースしました!このモデルのすごいところは、多くのコード モデルが無視する Swift などを含む 80 以上のプログラミング言語でトレーニングされていることだけではありません。それらの速度はまったく同じではありません。 Go言語を使用して「パブリッシュ/サブスクライブ」システムを記述する必要があります。ここでは GPT-4o が出力されており、Codestral は、見るのが難しいほど高速で論文を提出しています。発売されたばかりのモデルのため、まだ公的テストは行われていない。しかし、Mistral の担当者によると、Codestral は現在最もパフォーマンスの高いオープンソース コード モデルであるとのことです。写真に興味のある友達は次の場所に移動できます: - 顔を抱きしめる: https

Struts2 アプリケーションを保護するには、次のセキュリティ構成を使用できます。 未使用の機能を無効にする コンテンツ タイプ チェックを有効にする 入力を検証する セキュリティ トークンを有効にする CSRF 攻撃を防ぐ RBAC を使用してロールベースのアクセスを制限する

C++ で機械学習アルゴリズムを実装する場合、データ プライバシー、モデルの改ざん、入力検証などのセキュリティを考慮することが重要です。ベスト プラクティスには、安全なライブラリの採用、権限の最小化、サンドボックスの使用、継続的な監視が含まれます。実際のケースでは、Botan ライブラリを使用して CNN モデルを暗号化および復号化し、安全なトレーニングと予測を確保する方法を示します。
