发送恶意请求后,rmi监听的口会收到B主机的连接并读取恶意类,如果没有监听到就代表失败了
我之所以提出这个问题，是因为在我准备二战之前，有人问我计算机有没有必要考研。其实，我觉得对大多数人来说有这个必要，主要有三点原因：
C++17引入了许多旨在提高代码表达性并减少模板代码冗余的功能。其中一个显著的增强是使用auto关键字声明非类型模板参数的能力。在某些场景，这个特性特别方便，因为它消除了显式类型声明的需要。以下我将会引入我在工作中，也就是数据库当中如何使用这一特性！
为什么服务设计受到瞩目 在中国，互连网、大数据、人工智能等新技术驱动商业的变革，以O2O、共享经济为首的新模式得以快速发展；同时基于庞大的人口红利和快速的经济成长，促进了消费升级，至此市场的竞争进入新格局，服务体验已逐渐变成各个产业不可或缺的重要指标。以典型的新零售品牌河马鲜生为例，建立了从入店到出店，线上线下交错流转的全流程跨渠道新体验；速食龙头麦当劳则是提出了麦当劳2.0的概念，在试点的苏州塔园店重新聚焦社区门店的客群结构，通过空间、互动、服务等环节的重构，让门店更好的融入客群日常生活中的不同场
很多同学都有关于工程师该如何成长的问题，大家普遍对如何成长为牛人，如何获得晋升，如何在繁忙的工作中持续学习充满了困惑，这其实是每一位同学成长过程中必经之路。最近几次 1-1 也和同学聊过这方面的问题。在这里也想跟大家分享一下我的一些心得。
"_"下划线这个符号在变量里通常被用作假象的空格，用来隔开单词，切记千万不要用"-"这个符号来连接单词
《Python自动化测试入门与进阶实战》从Python自动化测试的概念开始讲解，然后逐步深入讲解自动化测试的进阶知识，*后通过两个综合项目案例，重点介绍如何使用unittest requests Selenium进行RESTful API和跨终端自动化测试，让读者能够从实践中学会项目分析，编写出高质量和高复用性的测试代码，并全面、系统、深入地掌握Selenium的相关知识。
机器之心报道 机器之心编辑部 「大量的实践经验已被提炼成这份强大的深度学习模型调参指南。」——Geoffrey Hinton。 众所周知，AI 的超参数决定着模型学习效果和速度。相比普通机器学习任务，深度学习需要的训练时间较长，因此调参技巧就显得尤为重要。 但鉴于深度学习「炼丹」的特性，不同的模型需要不同的超参数，而每个超参的意义又不同，在不同实验中，参数和调整的方向又都不一样。调参这件事一直以来没有固定的套路，每个人都有自己的经验，因此经常会出现一些似是而非的理论，比如： Random seed = 0
倪辉：大家好，我是倪辉，github ID nihui，腾讯优图实验室研究专家，开源神经网络推理库ncnn的作者。
针对效率可在工作中不断的执行，执行后不断的进行优化，再次执行，在不断的工作实践中慢慢完善最终适用于整个团队
为什么每个人都急不可耐？ 走进任何一家书店，你会看见《Teach Yourself Java in 7 Days》（7天Java无师自通）的旁边是一长排看不到尽头的类似书籍，它们要教会你Visual Basic、Windows、Internet等等，而只需要几天甚至几小时。我在Amazon.com上进行了如下搜索： pubdate: after 1992 and title: days and (title: learn or title: teach yourself) (出版日期：1992年后 and
凯文·凯利在《5000天后的世界》一书中预测，称雄AR世界的不会是GAFA——如今的科技四大巨头。
人类对人工智能寄予厚望，赋予其无尽的遐想，更是许多科幻大片的主题。但人工智能的发展一直不如人意，直至一种名为深度学习的强大技术横空出世，这一情况才发生了根本性转变。 人工智能曾步入“寒冬” 人工智能的开发可以追溯到上世纪五十年代。随着计算机的出现，人工智能有了新的发展，并在跳棋上战胜了人类，同时在数学定理证明上展现出强大能力。许多科学家兴奋地认为，利用软硬件形成的人工智能可在任何领域内战胜人类。麻省理工学院著名科学家马文明斯基则公开宣称，人工智能只需要一代人的时间就可以战胜人类。这一愿望推动了一大批科研人
最近学习可视化时发现了一个好用的包，可以直接使用“拖拽”的方式生成绘图，不需要写任何代码！这个包是esquisse，具体介绍可以见对应的github[1]。这是建立在ggplot2包[2]基础上设计的。你可以通过生成ggplot2图表以交互方式探索esquisse环境中的数据。入门门槛极低，有点类似tableau的感觉。
走过了一个漫长的假期，从年假的第一天开始因为不能但又不能让自己太闲，就开始研究将所学的Netty技术实践一把，以此来巩固不同类型的技术栈在实际业务中的使用。那么使用Netty仿微信项目就此开始了！
作为程序员，和 Linux 打交道，在服务器上分析系统性能情况，是每一个后端工程师都无法避开的事情。
下面是一个《Teach Yourself C++ in 21 Days》的流程图，请各位程序员同仁认真领会。如果有必要，你可以查看这个图书以作参照：http://www.china-pub.com/27043
8月4日下午15:00顶象第三期业务安全大讲堂正式开讲。本期业务安全大讲堂由顶象研发总监管胜老师进行分享，针对信贷风控，管胜老师就评分卡模型做了深入浅出的讲解，深刻剖析了评分卡模型的原理、如何构建评分卡模型以及评分卡模型如何评估、应用、跟踪等问题，不仅让大家对信用贷有了更深的理解，同时对评分卡模型的构建产生了极大关注度。
各位有商业想法的可以抢一杯羹了，这应该是首个开源的Sora同架构DiT架构文生图开源模型！！！！从参数量上远超开源的Stable Diffusion模型，这远比某些开源代码仓库为空的公司强多了，而细数下来，腾讯在T2I领域开源的产品多达几十种， TencentAIlab
[链接] http://www.52im.net/thread-1003-1-1.html
本书旨在引导初级 GPU 学习者步入 GPU 编程的大堂，并普及一些在国内资料中较少见到的 GPU 算法，例如光照渲染中的 bank BRDF，以及体绘制中的光线投射（ray-casting）算法。在 GPU 编程方面有一定基础的同学，可以将本书的一些观点作为参考。
在 2023 年 9 月 7 日举办的 2023 全球数字生态大会上，腾讯正式发布自研通用大语言模型——混元，并宣布通过腾讯云对外开放。腾讯混元大模型是一个“从实践中来，到实践中去”的实用级大模型。当前，腾讯云、腾讯广告、腾讯游戏、腾讯金融科技、腾讯会议、腾讯文档、微信搜一搜、QQ 浏览器等超过 50 个腾讯业务和产品，已经接入腾讯混元大模型测试，并取得初步效果。
近期，AI领域不断涌现出重大的变革和创新，其中包括大规模模型的问世和AIGC技术的快速迭代发展。每天都有新技术、新算法不断涌现，更大型的模型也层出不穷。AI技术已经渗透到了各行各业，对开发者、设计师、文字工作者等职业都产生了深刻影响。AI正在改变着我们的工作生产方式，这已成为行业的共识。因此，了解和掌握AI的重要技术变革和趋势对于开发者来说至关重要。 为了让更多的开发者了解和真正参与到技术的开发与应用中，我们推出了一项名为【云上探索实验室】的活动，希望可以和开发者一起从实践中探索技术的边界。本期实验室主题围
1 缘起 最近在负责测试的项目，相对来说比较复杂。从业务上来看，涉及商品添加、审核、交易、支付、退款、换号、管理等多个流程，从代码逻辑上来看，划分了9个模块，还涉及多个外部依赖。 所有http请求由网关层（Zuul）统一接受，进行权限控制和过滤后，根据不同的规则，通过dubbo，转发到不同的模块服务。各模块之间通过dubbo接口调用、kafka消息推送等方式进行通信，还有定时任务模块进行商品和订单状态的处理。 由于个人技术有限，负责这个项目的测试，是一个挑战，但同时，我发现这个项目也是一个很好的学习材料
运维工种对于自动化的强烈需求已经显露无疑——作为一个古老的技术工种，在几台、几十台服务器时尚可人肉维护，面对云计算时代动辄上百上千的服务器，单凭人肉维护显然束手无策。想像一下诸如谷歌、阿里云的上万台服务器，如果单凭人工维护恐怕运维就会成为人员需求量最高的工种，没有之一。 在Devops备受推崇的时代，即使开发也难免要接触到一些运维工作。所以今天为大家整理了一些自动化运维的学习资源，希望能够给大家提供一些帮助。作为一名运维工程师，这些只是可能是你的必备，作为一名非运维技术人员，不妨记录下来，有需求之后再行
当今互联网社会快速发展，技术层出不穷，学习资料繁多且无用，如何从中筛选有用的资料并能高效的转化为自己的知识是非常关键的。
总体来说，plugin 包还有相当大的提升空间，但这似乎并不是go团队的关注重点。
去年我们公司要我去面试一位候选人，当时刚好我接手了公司的 IM 系统，借这个机会，就问了候选人这个问题：如何快速开发一个类似微信的聊天系统？
通过 Wireshark 来分析 HTTP 的包，无论是 GET、POST 请求包，在网络传输时可谓是一览无遗，更别提什么隐私信息。那要如何保护隐私信息呢？HTTPS 是一个不错的选择。
JSP技术是以Java语言作为脚本语言的，JSP网页为整个服务器端的Java库单元提供了一个接口来服务于HTTP的应用程序。我收集了一些JSP开发的网站源代码，从实践中学习，希望对大家有用。
2020 年，菜菜一直带领团队忙于渠道对接的项目，可谓是渠道接了 N 个，被甩锅的问题遇到 N*N，虽说问题形态千奇百怪，久而久之倒是沉淀了不少解决方案，下面择其一事儿而述之，望洗耳恭听。
随着今年开源软件的极大发展，网络行业成为了产业链中增长最快的产业，同时也是网络功能虚拟化（NFV）中的关键部分。NFV将改变网络的设计方式，随着过去几年中专有硬件的发展，将从传统的网络硬件向云服务迁移
疑惑 一 学习汇编需要什么基础？ 最好先看看计算机组成原理，然后个人建议从8位单片机的汇编语言开始学习，因为它很简单，只有不多的指令，做些练习并上板子调试，就很容易记住那些指令，持之以恒，一段时间就坚持下来就可以了。之后再考虑其他更复杂的比如X86的汇编啊等等。 疑惑二 学习编程到底需要看多少书？ 如果是还在大学期间，把C语言或者Java或者C++基础语法书看了就够了，纸上得来终觉浅，更多的还是需要在实践中学习和提高，建议找个实习的机会，不要要求其他的，只要锻炼的机会就好了，相信假以时日，一定会熟练某种编程
导 语 余泽玮同学现就读于华东师范大学第二附属中学，曾连续三年参与犀牛鸟中学科学人才培养计划。2022年在北航刘偲教授与华师大二附中王振堂老师的指导下，其项目《用深度学习自动生成音乐诱发老龄群体积极情绪》获项目终期评优唯一金奖。本文让我们跟随泽玮，了解他在犀牛鸟项目中的科研进阶之旅。 结缘犀牛鸟：初入信息技术科研领域 2020年，正在读初二的我发现了犀牛鸟中学科学人才培养计划，这个项目丰富的课程内容吸引我参与了科研基础课程的学习。一方面跟随高校老师学习基础知识，另一方面我还自学视频课程，特别是通过学习p
性能优化是软件系统中最有挑战的工作之一，就算看了很多资料和书籍，一旦涉及到解决具体问题，还是会一脸懵逼。
机器之心原创 机器之心编辑部 人工智能到底有什么用？这要从一场AI竞赛说起...... 2021 高考已落幕，再有不到 3 个月，高校将新增数百万张新面孔。 考试是贯穿高中三年的主旋律，恢弘而单调；大学则丰富得多，其中有一项，被人津津乐道——打比赛。 近几年 AI 大热，与 AI 相关的校园竞赛也如火如荼。与其他竞赛相比，它对专业技术和团队合作要求更高，需要用技术来解决当下的实际问题。 当不同年龄不同专业不同性格的年轻人，出现在同一场比赛中时，他们会被比赛改变，同时也在改变着比赛。 走进深山，用 AI 为三
copyq是强大的剪贴板工具，windows/mac/linux均有客户端。 https://hluk.github.io/CopyQ/
几天前，我开始考虑如果必须重新开始学习机器学习和数据科学，我将从哪里开始？有趣的是，我如今想象的路径与我刚开始时实际走的路径完全不同。
腾讯混元大模型由腾讯全链路自主研发，从零训练自主创新。拥有超千亿参数规模，预训练语料超2万亿tokens，具备强大的中文创作能力，复杂语境下的逻辑推理能力，以及可靠的任务执行能力。
我们通常讲的眼高手低是一样的逻辑，我们通常认为我们看到了读过了知道了，就告诉自己掌握了，但是事实完全不是这样。一个优秀的程序员肯定是建立在曾经大量的代码实践基础上的，只看不做，那实力实在不可信，应用起来一定会翻车的，但是一旦应用来就翻车，一旦面试，一旦考试就发现都过不了，那是因为我们没有亲手实践过，下面这张图是埃德加戴尔的经验之塔（Dale’s Cone of Experience），清楚地揭示了为什么是这样的：
作者：Rohith Gandhi 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、路 本文简要介绍了提升神经网络性能的方法，如检查过拟合、调参、算法集成、数据增强。 神经网络是一种在很多用例中能够提
第一点我自己理解，是要我们在生活中多一点思考，提前准备，等到事情发生的时候，我们可以有更多的选择机会
我们在推进国内研发团队 DevOps 落地的过程中，发现不少研发组织在积极寻求 DevOps 技能方面的提升。今天翻译的这篇深受欢迎的 DevOps 技术雷达来自一位国外的 Java 博主，他也是一位非常热爱学习的开发者，接下来让我们马上进入到正文。
About「Open Source Talk」栏目 开源无边界，分享有价值。Code is not cold，「Open Source Talk」栏目，将陆续邀请众多开源嘉宾做客，和大家一起分享和交流开源道路中的成长心得。以知识和分享为起点，传承开源的星星火光。 本期引言 本篇文章，傅杰博士将回顾自己十年来的OpenJDK开源经历，讲述自己一路上遇到的坎坷、成长和心得。 1 开源：协同共建，互利共赢 十年前，我从西安交通大学保送至中科院计算所硕博连读，加入计算所龙芯CPU团队，主力
在这段视频中，我们准备深入探讨一个主题，那就是ROS的功能和应用。ROS，也就是机器人操作系统，对于许多从事机器人技术研究和开发的人来说，是一个至关重要的工具。然而，如何清晰明了地解释ROS的功能，让初学者也能快速上手，这确实是一个挑战。
在模型与人类意图对齐方面，根据人类反馈的强化学习（RLHF）已经成为一大流行范式。通常来说，RLHF 算法的工作过程分为两个阶段：一、使用人类偏好学习一个奖励函数；二、通过使用强化学习优化所学习的奖励来对齐模型。
加快了现代科技和社会的发展，现代的任何科技门类，乃至经济学、政治学、社会学等，都已经普遍使用函数。
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