在过去的几天里，Apache Commons Text 库中一个名为 Text4Shell 的新漏洞引起很大的轰动，该漏洞存在于 Apache Commons Text 1.5到1.9版本中。此警报于10月18日发布，此前检测到大量试图利用 CVE-2022-42889 安全漏洞的攻击尝试，该漏洞通
通用漏洞评分系统（CVSS）是当前应用最频繁的评分系统以评估安全漏洞的严重性。但是，由于该系统在评估漏洞和优先级排序方面存在不足而遭受批评。因此，有部分专业人士呼吁使用漏洞利用预测评分系统（EPSS）或将 CVSS 与 EPSS 结合来推动漏洞指标变得更加可执行和高效。与 CVSS 一样，EPSS
近日，在VSCode、Jetbrains等各大插件市场智能助手评分榜中，百度Comate分别以4.5和4.4位列第一，通义灵码位居第二、第三，CodeGeeX、iFlyCode、aiXcoder、GitHub Copilot等跟随其后。 从外界获悉，百度Comate自发布以来，得到了广大程序员们的好
# 声明 文档来源：Github@shuhongfan 源文档：B站UP主：三更草堂 # 函数式编程-Stream流 # 概述 # 为什么学？ 基操，否则看不懂别人写的优雅代码 简化代码，不想看到有些恶心代码 大数据下处理集合效率高 // 【恶心级代码】查询未成年作家的评分在70以上的书籍 由于洋流
注意：必须阅读Writeup，否则根本看不懂这个lab要怎么做 实验前准备 1.在终端中输入./ctarget和./rtarget结果报错 百度后得知自学的同学需要在执行文件时加上-q参数，不发送结果到评分服务器。后来发现官网已经说明了针对self-study student需要使用"-q" opt
RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合检索和生成两种技术的模型，旨在通过检索大规模知识库来增强文本生成任务的准确性。 要通过reranking（重排序）来提升RAG的准确度，可以采取以下策略： 1. 使用更精细的评分函数 RAG通常会在检索阶段根据输入问题或
学习&&转载文章：「密码产品二级与三级的区别」 引言 随着数据要素市场化，密码产业也将长期保持稳定增长，密评也是密码产业增长重要的合规工作，政企、金融等信息系统也加大密码建设，以满足评分要求。密评当前覆盖范围包括等保三级及以上信息系统、关键信息基础设施等。根据密评相关产品需求，在各种密码应用中，均需
评估 LLM 应用 1.一般评估思路 首先，你会在一到三个样本的小样本中调整 Prompt ，尝试使其在这些样本上起效。 随后，当你对系统进行进一步测试时，可能会遇到一些棘手的例子，这些例子无法通过 Prompt 或者算法解决。 最终，你会将足够多的这些例子添加到你逐步扩大的开发集中，以至于手动运行
评估一个训练好的模型需要评估指标，比如正确率、查准率、查全率、F1值等。当然不同的任务类型有着不同的评估指标，而HuggingFace提供了统一的评价指标工具。 1.列出可用的评价指标 通过list_metrics()函数列出可用的评价指标： def list_metric_test(): # 第4
评审目的 代码评审的目的就是为了保证公司整体代码的健康状况随着不断迭代，始终保持一个较高的水平，所有在评审中使用的工具和流程都应是为此目的而设计的。 评审原则 鼓励质疑 保持代码风格，遵守开发规范 优先设计原则，尊重个人偏好 重视每一行代码 尽可能采用面对面的形式 评审时机 研发流程应该是严密的、有
摘要 评估和比较大语言模型 (LLMs) 是一项艰巨的任务。我们 RLHF 团队在一年前就意识到了这一点，当时他们试图复现和比较多个已发布模型的结果。这几乎是不可能完成的任务：论文或营销发布中的得分缺乏可复现的代码，有时令人怀疑，大多数情况下只是通过优化的提示或评估设置来尽量提升模型表现。因此，他们
如何评定性能？简单的公式，深邃的思想
摘要：近日，中国信息通信研究院（简称“中国信通院”）公布了第十五批“可信数据库”评测结果。华为云GaussDB(for MySQL)凭借过硬的技术实力顺利通过“HTAP数据库基础能力评测”。 本文分享自华为云社区《华为云GaussDB(for MySQL)通过中国信通院“可信数据库”评测》，作者：G
1.前言 大部分人对于.Net性能优化，都停留在业务层面。或者简单的.Net框架配置层面。本篇来看下.Net核心部分GC垃圾回收配置:保留VM,大对象,独立GC,节省内存等.Net8里面有很多的各种GC配置，用以帮助你的程序进行最大程度性能提升和优化。 文章分为两部分，第一个是GC有哪些动作可以性能
1.前言 CLR和GC高度耦合，.Net7里面分离CLR和GC，则比较容易实现这件事情。本篇来看下，自定义一个GC垃圾回收器。 2.概述 这里首先演示下自定义GC垃圾回收后的效果。 1.下载Custom.dll 2.找到当前.Net目录，比如这里的7.0.10 C:\Program Files\do
HumanEval 是一个用于评估大型语言模型 (LLM) 在代码生成任务中的参考基准，因为它使得对紧凑的函数级代码片段的评估变得容易。然而，关于其在评估 LLM 编程能力方面的有效性越来越多的担忧，主要问题是HumanEval 中的任务太简单，可能不能代表真实世界的编程任务。相比于 HumanEv
哈喽大家好，我是咸鱼。（博客网址: https://xxxsalted.github.io/） 在搭建了博客并换了主题之后，发现有许多细节方面的东西还需要完善和定制化一下，比如说行距和引用的样式我不是很喜欢，以及没有评论功能。 于是决定自己动手，说干就干。 PS：下文的修改操作仅限于博客主题（Kli
场景 周五进行需求评审的时候； 出现了一个图表，本身一个图表本没有什么稀奇的； 可是产品经理在图表的上的备注,让我觉得这个事情并不简单； 那个图表的时间跨度可以是月,年，而且时间间隔很短； 这让我意识到事情并不是想的那样简单； 然后经过简单的询问：如果选择的范围是年；数据可能会上万； 我们都知道；出
Linux下CPU性能评估 1、 vmstat监控CPU使用情况 【说明】 procs： l r表示运行和等待CPU时间片的进程数，这个值如果长期大于系统CPU的个数，就说明CPU不足，需要增加CPU。 l b表示在等待资源的进程数，比如正在等待I/O或者内存交换等。 memory： l swpd：
https://www.cnblogs.com/charlieroro/p/17009778.html 译自：Performance evaluation of the autoscaling strategies vertical and horizontal using Kubernetes 可
