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" } } } }

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Hari ini saya ingin memperkenalkan kepada anda artikel yang diterbitkan oleh MIT minggu lepas, menggunakan GPT-3.5-turbo untuk menyelesaikan masalah pengesanan anomali siri masa, dan pada mulanya mengesahkan keberkesanan LLM dalam pengesanan anomali siri masa. Tiada penalaan dalam keseluruhan proses, dan GPT-3.5-turbo digunakan secara langsung untuk pengesanan anomali Inti artikel ini ialah cara menukar siri masa kepada input yang boleh dikenali oleh GPT-3.5-turbo, dan cara mereka bentuk. gesaan atau saluran paip untuk membenarkan LLM menyelesaikan tugas pengesanan anomali. Izinkan saya memperkenalkan karya ini kepada anda secara terperinci. Tajuk kertas imej: Largelanguagemodelscanbezero-shotanomalydete

01Garis prospek Pada masa ini, sukar untuk mencapai keseimbangan yang sesuai antara kecekapan pengesanan dan hasil pengesanan. Kami telah membangunkan algoritma YOLOv5 yang dipertingkatkan untuk pengesanan sasaran dalam imej penderiaan jauh optik resolusi tinggi, menggunakan piramid ciri berbilang lapisan, strategi kepala pengesanan berbilang dan modul perhatian hibrid untuk meningkatkan kesan rangkaian pengesanan sasaran dalam imej penderiaan jauh optik. Menurut set data SIMD, peta algoritma baharu adalah 2.2% lebih baik daripada YOLOv5 dan 8.48% lebih baik daripada YOLOX, mencapai keseimbangan yang lebih baik antara hasil pengesanan dan kelajuan. 02 Latar Belakang & Motivasi Dengan perkembangan pesat teknologi penderiaan jauh, imej penderiaan jauh optik resolusi tinggi telah digunakan untuk menggambarkan banyak objek di permukaan bumi, termasuk pesawat, kereta, bangunan, dll. Pengesanan objek dalam tafsiran imej penderiaan jauh

Sejak pelancaran ChatGLM-6B pada 14 Mac 2023, model siri GLM telah mendapat perhatian dan pengiktirafan yang meluas. Terutama selepas ChatGLM3-6B menjadi sumber terbuka, pembangun penuh dengan jangkaan untuk model generasi keempat yang dilancarkan oleh Zhipu AI. Jangkaan ini akhirnya telah berpuas hati sepenuhnya dengan keluaran GLM-4-9B. Kelahiran GLM-4-9B Untuk memberikan model kecil (10B dan ke bawah) keupayaan yang lebih berkuasa, pasukan teknikal GLM melancarkan model sumber terbuka siri GLM generasi keempat baharu ini: GLM-4-9B selepas hampir setengah tahun penerokaan. Model ini sangat memampatkan saiz model sambil memastikan ketepatan, dan mempunyai kelajuan inferens yang lebih pantas dan kecekapan yang lebih tinggi. Penerokaan pasukan teknikal GLM tidak

Reka bentuk rangka kerja Java membolehkan keselamatan dengan mengimbangi keperluan keselamatan dengan keperluan perniagaan: mengenal pasti keperluan perniagaan utama dan mengutamakan keperluan keselamatan yang berkaitan. Membangunkan strategi keselamatan yang fleksibel, bertindak balas terhadap ancaman secara berlapis, dan membuat pelarasan tetap. Pertimbangkan fleksibiliti seni bina, menyokong evolusi perniagaan dan fungsi keselamatan abstrak. Utamakan kecekapan dan ketersediaan, mengoptimumkan langkah keselamatan dan meningkatkan keterlihatan.

Salah satu tugas asas untuk pemahaman peribadi penulis tentang pemanduan autonomi ialah pengesanan sasaran tiga dimensi, dan banyak kaedah kini dilaksanakan berdasarkan gabungan pelbagai sensor. Jadi mengapa gabungan berbilang sensor diperlukan sama ada gabungan lidar dan kamera, atau radar gelombang milimeter dan gabungan kamera, tujuan utamanya adalah untuk menggunakan sambungan pelengkap antara awan titik dan imej untuk meningkatkan ketepatan pengesanan sasaran . Dengan aplikasi seni bina Transformer yang berterusan dalam bidang penglihatan komputer, kaedah berasaskan mekanisme perhatian telah meningkatkan ketepatan gabungan antara pelbagai sensor. Kedua-dua kertas kerja yang dikongsi adalah berdasarkan seni bina ini dan mencadangkan kaedah gabungan baru untuk menggunakan lebih banyak maklumat berguna bagi modaliti masing-masing dan mencapai gabungan yang lebih baik. TransFusion: Sumbangan utama

Dihasilkan oleh tindanan teknologi 51CTO (WeChat ID: blog51cto) Mistral mengeluarkan model kod pertamanya Codestral-22B! Apa yang menggilakan model ini bukan sahaja kerana ia dilatih dalam lebih 80 bahasa pengaturcaraan, termasuk Swift, dll. yang banyak model kod diabaikan. Kelajuan mereka tidak sama. Ia dikehendaki menulis sistem "terbit/langgan" menggunakan bahasa Go. GPT-4o di sini sedang dikeluarkan, dan Codestral menyerahkan kertas dengan pantas sehingga sukar untuk dilihat! Memandangkan model itu baru sahaja dilancarkan, ia masih belum diuji secara terbuka. Tetapi menurut orang yang bertanggungjawab ke atas Mistral, Codestral kini merupakan model kod sumber terbuka yang berprestasi terbaik. Rakan-rakan yang berminat dengan gambar boleh bergerak ke: - Peluk muka: https

Untuk melindungi aplikasi Struts2 anda, anda boleh menggunakan konfigurasi keselamatan berikut: Lumpuhkan ciri yang tidak digunakan Dayakan semakan jenis kandungan Sahkan input Dayakan token keselamatan Cegah serangan CSRF Gunakan RBAC untuk menyekat akses berasaskan peranan

Apabila melaksanakan algoritma pembelajaran mesin dalam C++, pertimbangan keselamatan adalah penting, termasuk privasi data, pengubahan model dan pengesahan input. Amalan terbaik termasuk menggunakan perpustakaan selamat, meminimumkan kebenaran, menggunakan kotak pasir dan pemantauan berterusan. Kes praktikal menunjukkan penggunaan perpustakaan Botan untuk menyulitkan dan menyahsulit model CNN untuk memastikan latihan dan ramalan yang selamat.
