0x00. 信息收集简介 渗透测试中，信息收集是最重要的阶段，占据整个渗透测试的60%左右，根据收集到的信息可以有效提高我们渗透测试的成功率，可见高效的信息收集对我们是多么重要。僵尸扫描正是信息收集环节的端口扫描阶段，但是常见的端口扫描过程往往会在网络层被发现痕迹，导致没有达到预期的隐藏目的，僵尸扫描却能有效的隐藏自己的踪迹。 ---- 0x01. 僵尸扫描介绍 往往鱼与熊掌不可得兼，僵尸扫描在隐藏踪迹的同时也有着其极其苛刻的使用条件。想要实施僵尸扫描必须具备下列两个必要条件： 其一：有一台合格的僵尸机，
但实际情况却是，很多面向B端的开发团队，不仅没有UI设计师，更多时候连产品经理，都是你的直属上级。指望领导给你画原型？做梦吧！
最近，Sam Altman又在达沃斯论坛上语出惊人，在大部分他出现的场合都成了全场的焦点。
本文实例讲述了php常用字符串查找函数strstr()与strpos()。分享给大家供大家参考，具体如下：
📷 我们总说软件开发流程，是从需求分析开始，到界面设计，再到代码实现。 但实际情况却是，很多面向B端的开发团队，不仅没有UI设计师，更多时候连产品经理，都是你的直属上级。指望领导给你画原型？做梦吧！🙄 基于此，那些你以为只有外包设计师才能遇见的“左移一点”、“搜索框大一点”、“颜色醒目一点”的问题，在前端工程师面前，同样屡见不鲜。 📷 而区别于C端产品，可以通过数据事实作为设计指导，B端产品的视觉传达，其实更难通过某种固定的方法论来得到预期的结果。（还时常是领导的“一言堂”） 最后结果就是，你乐此不疲写的C
当我们在做SEO的过程中，针对不同的中小企业而言，我们总是精力有限的，甚至是不擅长的，于是我们会雇佣专业的SEO人员或者将自己的业务外包给第三方SEO公司去做百度关键词排名。
大家好，我是猫头虎博主！🐅 对于很多使用AIGC的朋友来说，选择合适的Prompt提示词可能是一个挑战。但你知道吗？一个好的提示词能够极大地提高AI的回答质量！今天，我将与大家分享如何选择和使用优质的提示词，让AI为我们提供更为准确和全面的答案。搜索：#AIGC技巧 #Prompt选择 #AI交流。
现实的情况是，一些中小公司可能没有专职的架构师岗位，即便有，也是需要身兼多职，很多时候程序员都在没做好准备的情况下，却被公司推到了管理岗位，即便是冠上了架构师的头衔，也需要做很多管理的工作，通常会面临下面的一些问题：
这是「进击的Coder」的第 712 篇技术分享 作者：小 G 来源：GitHubDaily “ 阅读本文大概需要 6 分钟。 ” 我们总说软件开发流程，是从需求分析开始，到界面设计，再到代码实现。 但实际情况却是，很多面向 B 端的开发团队，不仅没有 UI 设计师，更多时候连产品经理，都是你的直属上级。指望领导给你画原型？做梦吧！🙄 基于此，那些你以为只有外包设计师才能遇见的 “左移一点”、“搜索框大一点”、“颜色醒目一点” 的问题，在前端工程师面前，同样屡见不鲜。 而区别于 C 端产品，可以通过
空气，无处不在，每天都与我们零距离亲密接触。即使是这样，大多数的人对空气还是熟视无睹，更不用说研究空气的价值。但现在的科技人员可不会有像我们一样浅俗的眼光。他们总能站得高看得远，发现很多不一样的东西。
说来话长，原本是在看视频的时候，有个老头推荐看经济学家-凯恩斯的著作，于是就买了凯恩斯的《就业，利息和货币通论》，讲述的是国家宏观调控的理论基础，作为一个特别想，特别了解一个公司的运行机制，就业理论等方面的知识，所以就脑残的买了这本书。
推荐阅读： 《其实今年，我也挣不到钱了。》 《一文讲透高薪的本质，能力反而是最小的一个》 1 都说计算机今年炸了 昨天我写完那篇文章之后，在知乎上看到了一个类似的话题，说今年计算机专业炸了，究竟到什么程度。 其中有一个朋友讲了这样一个案例，很具有代表性。 牛客上有一个北航22届的朋友，去年用了一模一样的简历去找工作，拿到了网易、快手、美团、百度、蔚来、B站的Offer。 结果他听说今年大环境不太好。 也是就想测试一下，大环境究竟到底有多不好，于是就把去年的简历，修改一下时间和联系方式等基本信息。 结果。
采取大量单独不完美的模型，他们的一次性错误可能不会由其他人做出。如果我们对所有这些模型的结果进行平均，我们有时可以从它们的组合中找到比任何单个部分更好的模型。这就是整体模型的工作方式，他们培养了许多不同的模型，并让他们的结果在整个团队中得到平均或投票。
翻译为代码审查，大白话就是在代码提交后，由管理员或几个人对提交的差异内容进行审核，一般包括如下 常规项：
接着，文章详细阐述了训练过程，分为预训练和微调两个阶段。在预训练阶段，模型学习理解文本数据，包括词汇、语法、事实等；在微调阶段，模型使用具有限制性任务的数据集来调整，以获得更准确的输出。作者还提到了训练数据的来源，强调了在大量网络文本数据中获取知识的重要性。
如果您像我一样，那么每个圣诞节你都会害怕购物，因为弄清楚每个人想要什么是一场噩梦。您不知道人们在你能承担的价格范围内想要什么。即便您发现了，也没有简单的方法来确保他们自己没有买，或者别人没有为他们买。选择大小和颜色会加重这个噩梦。
让我们来谈谈房间里的大象——“左移”并没有像我们许多人预期的那样对我们的软件安全产生影响。虽然它确实有很多优点并且以不可或缺的方式影响了安全性，但我认为“左移”应该被视为更大管理策略中的一种策略，而不是解决应用程序安全问题的综合解决方案。正如软件开发是一个非常复杂的多层次过程一样，“左移”不应被视为一种简单的线性工作。这篇博文将回顾“左移”的成功、担忧和潜力，以及我们如何通过稍微不同的应用来“重启”这个过程。
迷阵 “单元测试，集成测试，端到端测试，安全测试，性能测试，压力测试，契约测试，冒烟测试，验收测试，API测试，UI测试，兼容性测试……” 不知道你是不是像我一样，曾被这些各种各样的“测试”搞得晕头转向。作为一个有追求的开发人员，保证所写的程序、所构建的系统具备良好的质量自然是分内之事。但是面对这些千奇百怪的测试难免会望而却步，只能劝自己一句“专业的事情还是交给专业的人去做吧”，然后把测试的工作一把推给QA，闷头写自己的代码去了。 不光是测试种类众多，每个人对于某一个测试的理解也都不一样。就拿大家最熟悉的“
通常，使用测试驱动开发（TDD）最困难的部分是开始。你必须下载带有奇怪依赖项的软件包，让测试套件与你的构建系统协同工作，然后你必须弄清楚如何编写一个测试！难怪这么多的开发者在你提起它的时候就开始跑开了。
选自OpenAI 作者：Andrej Karpathy等 机器之心编译 参与：吴攀、李亚洲 让机器具备生物一样的进化能力一直是计算机科学的一个热门研究领域，OpenAI 前几天发表了一篇相关研究的论文《用作强化学习的可扩展替代的进化策略（Evolution Strategies as a Scalable Alternative to Reinforcement Learning）》，机器之心当时也对那篇论文和另一篇来自谷歌的相关论文进行了介绍，参阅《深度 | 谷歌和 OpenAI 新研究：如何使用达尔文进
我最近读了一篇非常有趣的论文，叫做 Deep Transformer Models for Time Series Forecasting: The Influenza Prevalence Case。我认为这可能是一个有趣的项目，他的实现是从头开始的，并且可以帮助你了解更多关于时间序列预测。
之前和猫哥这边相互交流比较多，本着沉淀的想法，和大家来聊聊我4月份来这边时的面试过程。文末也附上了我面试时的笔试题，大家回复 笔试题 可以直接下载。当然，笔试题仅供参考，我了解到各个部门之间还是不一样的。
http://mpvideo.qpic.cn/0bf224aasaaayeaj2umgrbpfbv6dbhlqacia.f10002.mp4? 2019年深圳机场全年旅客吞吐量超过5200万人次，在国
操作符对于现代编程来说绝对是一个至关重要的组成部分。它们通常用于数学运算。Python编程语言有一系列不同的操作符，并且不断添加新的操作符。
机器之心编译 编辑：shanshan 加入 Linux 基金会后，PyTorch 不会有大的改变。 PyTorch 有了新家！ 当地时间 9 月 12 日，PyTorch 和 Linux 基金会双双在自家的官网宣布，PyTorch 已经正式加入 Linux 基金会的消息。 PyTorch 最初由 Meta 的 AI 团队孵化，在以社区为中心的管理之下，PyTorch 现已发展成为一个由贡献者和用户组成的庞大社区。截至 2022 年 8 月，PyTorch 是世界上与 Linux 内核和 Kubernetes
如果说什么技能是简单学习下就能帮助工作有明显进步的话，项目管理图表的制作绝对可以排进前三位，工欲善其事，必先利其器，如何将一个项目按时、保质、保量的完成，也许你只差几张让项目更可控的图表而已。
Orin 架构以行业领先的性能为下一代边缘 AI 系统提供动力，该系统由 12 个 ARM Cortex A78 内核和 2 MB 三级缓存， NVIDIA Ampere 架构 GPU 提供 16 个流式多处理器或每个 SM 128 个 CUDA 内核的 SM，Orin 还具有用于工作负载的专用加速器，用于视频缩放、图像处理，还有光流加速器即OFA、2 个 JPEG 解码器、2 个深度学习加速器单元或支持张量 RT 的 DLA，用于深度学习操作，还有可编程视频加速器（PVA）和视频编解码引擎。Orin 使用高带宽 LPDDR5 内存，并具有一组丰富的 IO 连接选项，包括 22 个 PCI Express 通道、4 个千兆以太网连接器和 16 个 CSI 通道。凭借所有这些强大的功能，Jetson Orin 完全有能力应对边缘 AI 场景。
这个主题是因为很多的小伙伴让我给推荐个培训班，还要问28岁能不能转行的问题。重点是有粉丝说自己报了2w多的培训班感觉啥都没学到，被忽悠了。
就在昨天，由cc老师组织的一个小型的线上会议圆满召开，会议围绕"测试行业大会"的相关话题展开了一系列的讨论，同时也邀请了几位行业大咖【刘冉、老牛、老张、CKL等（排名不分先后哈）】分享自己的一些观点和看法。会议时间在周日的晚上，会议有100+的测试同行参与，直到最后，都还有90多人在线。由此也可以看出，大家对这块还是比较感兴趣的。
感谢弗雷赛斯邀请，确实从这里获益良多，半年前我都还不敢开始写SCI的，当时主要还是英语基础比较薄弱，但现在却要开始争取国奖了，想想很是感慨。
前言 在阅读之前，先默记一下测试流程： 需求分析->需求评审->编写测试计划->编写测试方案->编写测试用例->用例评审->测试执行->提交缺陷->回归测试->编写测试报告->上线 01.怎么做蛋黄酥
DALL-E是OpenAI基于GPT-3开发的一种新型神经网络。它是GPT-3的一个小版本，使用了120亿个参数，而不是1750亿个参数。但它已经经过专门训练，可以从文本描述生成图像，使用的是文本-图像对的数据集，而不是像GPT-3这样非常广泛的数据集。它可以使用自然语言从文字说明中创建图像，就像GPT-3创建网站和故事一样。
我觉得MIT教授Patrick Winston总结的蛮好，他把AI在软件系统中的身份分为四类：
来到大公司已经快一年了，是该总结一下了。去年双十一时，就写了个总结的开头，但没有写完，拖到年底时，想要写个年度总结的，结果又没有写完。这次一定要写完了，一是新路程走了马上满一年，二是定的每月一篇的计划，实在不能拖了。当然如果正好碰到对大小公司如何选择难以决择的路上人有点启发就更有意义了。
本地环境是指开发人员在个人计算机或本地服务器上进行软件开发、调试和测试的个人工作环境，用于独立开发和运行代码，不与其他开发人员共享资源。
进行功能测试以确保应用程序的功能符合需求规范。这是黑盒测试，不涉及应用程序源代码的详细信息。在执行功能测试时，重点应放在应用程序主要功能的用户友好性上。要首先执行功能测试，我们需要识别测试输入并使用选定的测试输入值计算预期结果。然后执行测试用例，并将实际数据与预期结果进行比较。
2018-08-26 07:35
在androidx.lifecycle:lifecycle-common:2.6.1中，lifecycleScope.launchWhenResumed 标记了Deprecated
前面，我们使用设计公式创建了 DESeq2 对象，并使用下面两行代码运行DESeq2：
如今这个时代，不管是有意还是不经意，我们都在接触或使用人工智能。在我们的日常生活和商业实践中，各种在线的设备、云计算和边缘计算以及各种API 将人工智能带入了实践。
JFrog的Baruch Sadogursky与云计算计算基金会（CNCF）的Kim McMahon坐下来讨论云原生、行业趋势以及担任大使的工作。以下是他们的采访。你也可以观看视频。
正如之前的文章中所讨论的，组织正在转向他们的SDLC的“敏捷+ DevOps”战略，该战略将主要由自动化工具管理。许多组织在过去十年中开始了他们的数字转型之旅，但失败多于成功。凭借先进的技术和更好的理解，我们可以期待领导者采用更成熟的方法来导航他们的组织，达到理想的数字高度。
看看Dribbble或Behance上的首页推荐，你就会发现各种色彩鲜艳、与众不同、布局精美的作品。尽管这些网站的商业定位是招聘设计师的地方，但现在太多太多的设计，都很“艺术”，而不是“设计”。
我2006年开始工作，至今已经10年。10年是个里程碑，我开始回顾自己曾经犯过的错误，以及我希望从同行那里得到什么类型的忠告。一切都在快速改变，10年了，我不能确定这些秘诀是否还有用。 不管您是新人还
Timothy Fitz 关于持续部署的博客文章(中文版)在我和 Dave 出版《持续交付》一书之前一年多就发表了。 为什么我们选择了不同的名字呢？ 是实际上有区别还是我们心血来潮？
引言：消费者的预期继续上升——但对数据隐私的担忧也在上升。越来越多的品牌在如何与消费者互动上面临着两难境地。为了应对这一问题，一些营销团队正在不断创新，并与客户关怀公司合作，以便获得关于受众新的、有价值的洞察。
https://www.zhihu.com/question/32025213/answer/805821528
当 ASF 启动“赢在 Apache ”系列博客后，我提出要分享自己的经历。如果您继续阅读这篇文章，请记住这只是我个人的经历，其他人未必会认可，但是您会看到，这真的很有趣。
花些时间，心里回想一下你电脑或手机上用的所有软件，有多少软件是付费的呢？50%？20%？0%？你可能像我一样，使用的多数软件都是免费的。我几乎是非开源软件不用的。我使用免费软件，但是这不代表软件就没有成本。我所用软件的每部分都投入了无数的开发工时。
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