随着国内工业化程度逐渐提高，有毒气体的产生环境也逐渐增多，人造纤维、染料、化工、炼油、硫酸厂、工矿企业、交通运输等场景下，有毒气体产生的几率越来越大。
关键是 S 上。简而言之，https 建立连接后要先把 SSL 的证书发下去，有了公钥和私钥，就可以解密了。
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预验证是用作证书透明度（CT）一部分的特殊类型的SSL证书。 预先证书与常规SSL证书不同，因为它们不是（也不可以）用于验证服务器或形成经过身份验证的连接（例如HTTPS连接）。它们的唯一目的是允许证明证书已被记录以直接嵌入到证书中。顾名思义，预认证出现在正式证书之前。而预证书几乎很少暴露给最终用户，也就是说你可能收到了预证书但从不知道它的存在。 预证书在证书透明度RFC中定义。本文将用简单的语言解释什么是预先证书，如何使用它们以及它们的工作机制。 为什么需要预证书？ 预证书的存在是为了允许将证书透明度
这个题有点绕。考的还是 COOKIE 和 SESSION 的基础知识。服务端通过 set-cookie 命令来通知客户端保存 cookie。
并非所有出现在响应中的http header都属于响应头，例如Content-Length就是一个代表响应体消息大小的 entity header，虽然你也可以把它叫做响应头。
1000瓶无色无味的药水，其中有一瓶毒药，10只小白鼠拿过来做实验。喝了无毒的药水第二天没事儿，喝了有毒的药水后第二天会死亡。如何在一天之内(第二天)找出这瓶有毒的药水？
前面我们讲了《基于宝塔搭建SS-Panel教程》、《【图文】使用SS-Panel以及怎么部署SSR后端教程》、《SS-Panel魔改面板.config.php文件详解》三篇教程，接下来给各位几个非常实用的审计规则，可以有效防止滥用和避免开机场后遇到的一些麻烦。
今天向大家介绍由瑞士贝林佐纳，生物医学研究所的Maura Garofalo等人于2021年6月10日发表在《Nature Communications》上的一篇名为“Machine learning analyses of antibody somatic mutations predict immunoglobulin light chain toxicity”的一篇论文。在系统性轻链淀粉样变性 (AL) 中，致病性单克隆免疫球蛋白轻链(LC)在靶器官中形成毒性聚集物和淀粉样原纤维。及时诊断对于避免永久性器官损伤至关重要，但由于症状通常仅在器官严重损伤后才会出现，导致延迟诊断的情况时常发生。在这项工作中，作者提出了LICTOR，一种基于克隆选择过程中获得的体细胞突变分布来预测免疫球蛋白中轻链毒性的机器学习方法。LICTOR的特异性和灵敏度分别为0.82和0.76，受试者工作特征曲线下的面积(AUC)为0.87。同时，作者也在一组独立的12个具有已知临床表型的轻链序列上进行测试，LICTOR取得了83%的预测准确率。此外，可以通过硅还原LICTOR发现的两个生殖细胞特异性体细胞突变，并通过实验评估秀丽隐杆线虫模型体内毒性的损失来消除轻链(LC)的毒性表型。因此，作者指出，所提出的LICTOR方法是诊断AL和降低AL高死亡率的一种有前途的策略。
除了有点味道以外，这回是不记住了，我们编程写代码的过程和我们日常生活的例子，往往都是这样可以对应上，有了真实可以触及的实物，再去了解编程就会更加容易，也很难忘记。但可能会写着写着代码，就傻笑起来！
原来是某个老哥误点了弹窗的骚扰广告。嘘声一片后，工作继续进行：项目已经进入开发末期，再赶赶工，就可以交付了。
访问应用服务器的请求都需要拥有一定权限，如果说每访问一个服务都需要验证一次权限，这个对效率是很大的影响。可以把权限认证放到 API 网关来进行。目前比较常见的做法是，用户通过登录服务获取 Token，把它存放到客户端，在每次请求的时候把这个 Token 放入请求头，一起发送给服务器。API 网关要做的事情就是解析这个 Token，知道访问者是谁（鉴定），他能做什么/访问什么（权限）。说白了就是看访问者能够访问哪些 URL，这里根据权限/角色定义一个访问列表。如果要实现多个系统的 OSS（Single Sign On 单点登录），API 网关需要和 CAS（Central Authentication Service 中心鉴权服务）做连接，来确定请求者的身份和权限。
部署是将服务的某个版本投入生产环境的过程。部署的总体目标是：对系统用户产生最小影响的情况下，把服务的升级版本投放到生产环境中。
前言 今天在公司玩了一下UDP协议通讯，因为公司对服务器的安全性要求很高，没有 http协议，要通信那就来tcp、udp，好勒，那就来UDP，其实公司也没有做到高安全性，不说其他的，公司却做了傻逼一样的限制，针对开发者。 第一：几乎没有网络 第二：我的电脑安装了公司的一个xx软件，只能上内网服务器，外网？拜拜，怪我太年轻无知。 第三：傻逼式开发，直接在服务器编码。果然有毒，说好的svn、git协作与维护管理呢。哎 ---- UDP传输原理 UDP传输不需要连接, 发送端只需要把自己的消息打包好
在我们的日常生活中(如使用天然气、液化气的厨房)和工业环境中有发生有毒气体泄露的情况，同时在工业的生产部门中存在将有毒气体直接排放进空中的情况，不仅直接影响作业者的安全与健康，而且污染周边的环境。
昨天早晨微软服务器发生了核爆，Office 365，Bing，Azure DevOps全线完蛋。人类文明危在旦夕之际，微软美国的死士凌晨2点爬起来收福报，修好了服务器，拯救了全人类！究其原因是一个叫 Front Door 的服务部署了新版本，代码有毒，自动化测试没有发现故障，直接上线了。那么这个 Front Door 是个咩呀？今天我研究并实践了一番。真正的软粉，就要和微软同呼吸共命运，要爆一起爆！
在医疗制药行业，由于涉及到众多有毒化学品，如甲醇、乙醇和TVOC等，有毒气体检测仪的安装和使用变得至关重要。这些气体检测仪可以实时监控生产应用过程中可能出现的有毒有害泄漏和超标情况。
如今的手持设备足够强大，可以在本地运行神经网络，而不需要云服务器的连接，这在您外出时是一个很大的便利。不过，在您的手机或平板电脑上部署和运行一个自定义的神经网络并不简单，而且这个过程取决于机器的操作系统。在这篇文章中，我将专注于iOS设备，并指导您完成所有必要的步骤，使用Wolfram语言训练一个自定义的图像分类器神经网络模型，通过ONNX（12.2版中的新功能）导出，将其转换为Core ML（苹果的机器学习框架，用于iOS应用程序），最后将其部署到您的iPhone或iPad。
自从微软、谷歌联合发起云计算概念后，近两三年云计算风云突起，方兴未艾，其以超大的计算能力、超大的储存能力、超大规模的服务能力已经成为了全球IT领域最炙手可热的项目。高德纳咨询公司将云计算列为未来几年的10大战略科技之首，以互联网和数据处理为中心支撑的云计算亦被视为绿色经济、环保产业，让人津津乐道。 近几年为支持云计算的建设，全球各地的云计算中心、云基地建设如雨后春笋拔地而起，以支持庞大规模的互联网数据中心运行。当前我国各地的云计算中心建设也加速展开，全面布局，几乎每个中大城市都有自己的互联网数据处理中心、云
近年来，随着大语言模型（Large Language Model, LLM）在自然语言处理任务上展现出优秀表现，大模型的安全问题应该得到重视。近期的工作表明[1][2][3]。LLM在生成过成中有概率输出包含毒性的文本，包括冒犯的，充满仇恨的，以及有偏见的内容，这对用户的使用是有风险的。毒性是LLM的一种固有属性，因为在训练过程中，LLM不可避免会学习到一些有毒的内容。诚然，对大模型的解毒（detoxification）是困难的，因为不仅需要语言模型保留原始的生成能力，还需要模型避免生成一些“特定的”内容。同时，传统的解毒方法通常对模型生成的内容进行编辑[4][5]，或对模型增加一定的偏置[6][7]，这些方法往往把解毒任务当成一种特定的下游任务看待，损害了大语言模型最本质的能力——生成能力，导致解毒过后模型生成的结果不尽人意。
上一篇讲的是爬虫中的缓存，相对来说比较难一点，而且不是直接面向网页的，所以可能会比较无聊一点吧。
化工行业生产具有易燃、易爆、易中毒、高温、高压、易腐蚀等特点。与其他行业相比，很多化工物料的易燃性、反应性和毒性，决定了化工生产的不安全因素更多，危险性和危害性更大，这就要求化工企业必须不断强化企业的安全管理。
今天在知乎上看到的一篇文章，本想分享给某群的群友们看的，结果刚分享就有人说广告？！我说不是，结果他说链接有毒？！！
最近由于需要开发测试环境管理工具，研究了下k8s的设计概念，过程中接触到了蓝绿部署、金丝雀部署、滚动部署等名词。
一次国际安全会议探讨了用于药物发现的人工智能（AI）技术如何被滥用于生化武器的从头设计。一个思想实验演变成了一个计算证明。
随着我国工业化、城镇化的深入推进，包括大气污染在内的环境污染防治压力继续加大。为应对环境污染防治难题，佰马综合边缘计算、物联网、智能感知等技术，基于边缘智能网关打造环境污染实时监测、预警及智能干预方案，可应用于大气保护、水体保护、土壤保护、植被保护、生物保护等丰富场景，协力构建可持续发展的人居环境。
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作者 | 刘燕、核子可乐 以 ChatGPT 为代表的新一代聊天机器人开始广泛应用人工智能，这波浪潮有望重塑甚至取代传统互联网搜索引擎。 1 内部发布“红色代码”、重组业务 谷歌及其母公司 Alphabet 的首席执行官 Sundar Pichai 显然对最近爆火的 ChatGPT 很感兴趣，甚至可能有点慌了。 据悉，Sundar Pichai 正在为谷歌做好准备以应对他所感知到的威胁。 根据《纽约时报》看到的一份内部备忘录，谷歌 CEO Sundar Pichai 参与了一系列探讨谷歌 A
两地三中心，是有钱的公司，为保障数据安全和高可用，一个常见的需求，通常指的是 “同城双活，异地备份”。
在Bessemer《2018年云计算报告》中，一个图表显示了云空间中所有高影响力的基于API的公司。 Bessemer Venture Partners，这家硅谷顶级风险投资公司每年会与上千家云公司会面，并密切关注其在云市场的数十项投资。为了解决这一问题，Bessemer还研究了78家已经上市的云公司，密切关注他们的业绩，以便更好地指导他们仍在进行的私人投资项目。 所有这些数据汇集在公司的年度云报告中，Bessemer在周四发表了这篇报告。 在这份报告中，Bessemer投资者Byron Deeter
本次渗透没有什么骚操作 甚至也没有什么亮眼的地方 都是稳扎稳打来的 复习一下常规思路 各位表哥别喷就好
1、1000瓶药水，其中至多有1瓶剧毒，现在给你10只小狗在24小时内通过小狗试药的方式找出哪瓶药有毒或者全部无毒（小狗服完药20小时后才能判断是否中毒）。
开门见山，这篇文章，适合「中高级iOS开发」，如果你现在待业，或者想跳槽并且还在求职的话，可以看看本文，找一找灵感，希望对你们有帮助。
TLDR: 本文详细介绍了端侧推荐系统的最新进展情况，具体包括端侧推理与部署、端侧训练与更新以及端侧推荐系统的安全与隐私等部分。最后介绍了这一研究领域所面临的潜在挑战以及未来可期的研究主题等。
有 1000 只水桶，其中有且只有一桶装的含有毒药，其余装的都是水。它们从外观看起来都一样。如果小猪喝了毒药，它会在 15 分钟内死去。
任天堂的《Pokémon GO》到底有多火，看了这些网友的评论你就知道了。然并卵，国服并没有开启，身处国内以及墙内的我们只能围观干瞪眼。 《Pokémon GO》是6号上线的，上线后在很短时间内一跃成
有1000个瓶子里面装满了水，其中1瓶里面被加入了毒药，但是滴入毒药的水在外观上看和普通水是一模一样的，也就是说这1000个瓶子是分不清哪瓶是装有毒药的，除非把装有毒药的水喝进肚子里。现在有一只可怜的猪可以用来实验，将其中一瓶水喂给这只猪喝，如果猪毒发身亡了，说明这瓶水有毒。猪并不需要喝完整瓶水，只需喝到一小口，毒性就会发作，如果水是有毒的话。
多肽类药物目前已经成为制药界和科学界重点关注的一类非常有前途的疾病治疗药物。目前，对于多肽毒性分析关注很少，基于安全性和监管目的，分析肽类毒性非常重要。随着候选肽数据的激增，以湿实验为手段的方法确定肽类毒性的实验耗时昂贵，随着数据的积累，很多课题组开发了区分有毒和无毒肽表征的机器学习算法。而这些方法大部分是基于序列表征，而忽略了结构和共进化的信息。整合这些信息可能能够对多肽类毒性预测提供更多帮助。为此Lesong Wei(日本Tsukuba大学)等人开发了一种深度学习方法ATSE，该方法能够很好地区分有毒和无毒肽，相应成果于近期发表在Briefings in Bioinformatics。对于结构信息，作者用图神经网络来逐层抓取多肽的分子图特征。至于共进化信息，作者整合了CNN和BiLSTM来学习高阶隐含的共进化特征。通过注意力机制，作者将这些共进化信息和结构信息进行对应整合。该方法在benchmark上表现出极好的预测效果，并且这些学到的特征能够很好地可视化和可解释化。此外作者还提供了一个webserver供用户分析使用（http://server.malab.cn/ATSE）。
水质在线监测系统广泛应用于蓄水池、饮用水、地下水、河流、水库、污水处理站等场景水质的实时在线监测，利用无线终端环保数采仪作为前端传感仪表与远程交互纽带，实现水质监测数据的实时采集、在线监测、远程控制、智能告警，完成水质监测工作的一体化系统构建。
前言：最近萌生了做UI自动化平台的想法，以前做UI自动化都是直接脚本化的，也一直觉得UI改动一般都是很频繁，所以慢慢的脚本化的工作都放弃了，但是目前在公司，发现还是有点用的，公司的前辈也一直在完善脚本，那我也顺其自然看看能不能平台化！
熟悉消息中间件的同学应该对发布/订阅模式(Publish Subscribe Pattern)并不陌生。即使你不了解消息中间件，那么在平时生活中发布/订阅模式也是非常常见的场景。
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