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【Github源码】 《上一篇》 详细介绍了Xmtool工具库中的散列算法类库，今天我们继续为大家介绍其中的随机值类库。 基于系统提供的Random获取随机值方法已经足够简单和易用，本类库只对日常开发过程中最常用到的生成随机验证码方法进行了封装，后续发现其他有价值的常用随机值需求，会陆续添加到类库中
FIDO 密匙登录 [1]介绍了一些基础密码知识，科普性较好，在此摘抄一下： 说起密码，你会想起什么？ 密码太多，记不住？ 图省事所有网站用同一个密码，一个泄露了，手忙脚乱地去改密码？ 网站被脱库，数据库信息泄露，密码丢失？ 这一切都的根本原因就是：服务器保存了我们的密码（不管是明文的还是Hash过
隐私计算算法工程师助理 公司介绍 官网：地址 同盾科技是以大数据，云计算和人工智能为基础的智能决策与分析大数据&AI公司，我们服务金融，政企，互联网，物流等行业 目前融资到D+轮，现有员工近1300人，总部在杭州，北上广深成都，西安新加坡等地有分支机构 面试问题 1、自我介绍 2、介绍一下发表的论文
# Blazor HyBrid 授权讲解 本文介绍 ASP.NET Core 对 Blazor Hybrid 应用中的安全配置和管理及 ASP.NET Core Identity 的支持。 Blazor Hybrid 应用中的身份验证由本机平台库处理，因为后者提供了浏览器沙盒无法给予的经过增强的安全
前言 前面的章节我们介绍了一些值得推荐的Blazor UI组件库，通过该篇文章的组件库介绍最终我选用Ant Design Blazor这个UI框架作为ToDoList系统的前端框架。因为在之前的工作中有使用过Ant Design Vue、Ant Design Angular习惯并且喜欢Ant Des
前言 上一篇文章我们介绍了4款免费且实用的.NET反编译工具👉，这篇文章主要来说说ILSpy这个工具该如何安装和使用。 ILSpy ILSpy是一款免费、开源的 .NET 反编译工具，能够将已编译的 .NET 程序集转换为易于阅读和理解的源代码。 GitHub开源地址：https://github
本文通过ChnSentiCorp数据集介绍了文本分类任务过程，主要使用预训练语言模型bert-base-chinese直接在测试集上进行测试，也简要介绍了模型训练流程，不过最后没有保存训练好的模型。 一.任务和数据集介绍 1.任务 中文情感分类本质还是一个文本分类问题。 2.数据集 本文使用ChnS
本文通过ChnSentiCorp数据集介绍了完型填空任务过程，主要使用预训练语言模型bert-base-chinese直接在测试集上进行测试，也简要介绍了模型训练流程，不过最后没有保存训练好的模型。 一.完形填空 完形填空应该大家都比较熟悉，就是把句子中的词挖掉，根据上下文推测挖掉的词是什么。 二.
本文通过ChnSentiCorp数据集介绍了中文句子关系推断任务过程，主要使用预训练语言模型bert-base-chinese直接在测试集上进行测试，也简要介绍了模型训练流程，不过最后没有保存训练好的模型。 一.任务简介和数据集 通过模型来判断2个句子是否连续，使用ChnSentiCorp数据集，不
本文通过people_daily_ner数据集，介绍两段式训练过程，第一阶段是训练下游任务模型，第二阶段是联合训练下游任务模型和预训练模型，来实现中文命名实体识别任务。 一.任务和数据集介绍 1.命名实体识别任务 NER（Named Entity Recognition）和Pos（Part-of-S
ChatGLM2-6B是开源中英双语对话模型ChatGLM-6B的第2代版本，引入新的特性包括更长的上下文(基于FlashAttention技术，将基座模型的上下文长度由ChatGLM-6B的2K扩展到了32K，并在对话阶段使用8K的上下文长度训练)；更高效的推理(基于Multi-QueryAtte
由百川智能推出的新一代开源大语言模型，采用2.6万亿Tokens的高质量语料训练，在多个权威的中文、英文和多语言的通用、领域benchmark上取得同尺寸最佳的效果，发布包含有7B、13B的Base和经过PPO训练的Chat版本，并提供了Chat版本的4bits量化。 一.Baichuan2模型 B
[TOC] # 前言 上文给大家介绍了 TimerQueue 的任务调度算法。 https://www.cnblogs.com/eventhorizon/p/17557821.html 这边做一个简单的复习。 TimerQueue 中的基本任务单元是 TimerQueueTimer，封装待执行的定时
`pandas`小技巧系列是介绍的是使用`pandas`分析数据时，最常用的一些操作技巧。 具体包括： 1. [创建测试数据](https://www.cnblogs.com/wang_yb/p/17552748.html) 学习pandas的过程中，为了尝试pandas提供的各类功能强大的函数，常
这篇博客让我们来介绍基于概率的传播模型，这种模型基于对数据的观测来构建，不过不能对因果性进行建模。基于随机树的传染病模型是分支过程（branching processes）的一种变种。在这种模型中，一个病人可能接触d个其他人，对他们中的每一个都有概率q>0将其传染，接下来我们来看当d和q取何值时，流行病最终会消失（die out）
在上一篇博客中，我们介绍了用Python对来实现一个Scheme求值器。然而，我们跳过了部分特殊形式（special forms）和基本过程（primitive procedures）实现的介绍，如特殊形式中的delay、cons-stream，基本过程中的force、streawn-car、stream-map等。事实上，以上特殊形式和基本过程都和惰性求值与流相关。这篇博客我们将介绍如何用Pyt
在本节中，我们将介绍如何通过使用`Metasploit`生成加密载荷，以隐藏网络特征。前一章节我们已经通过`Metasploit`生成了一段明文的ShellCode，但明文的网络传输存在安全隐患，因此本节将介绍如何通过生成SSL证书来加密ShellCode，使得网络特征得到隐藏，从而提高后门的生存能力和抵抗网络特征分析的能力。
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在前一节中我们简单介绍了D3D绘制窗体所具备的基本要素，本节将继续探索外部绘制技术的实现细节，并以此实现一些简单的图形绘制功能，首先外部绘制的核心原理是通过动态创建一个新的窗口并设置该窗口属性为透明无边框状态，通过消息循环机制实现对父窗口的动态跟随附着功能，当读者需要绘制新的图形时只需要绘制在透明窗体之上即可实现动态显示的效果。
