Tomcat Manager默认安装在上下文路径：/manager中，支持的功能有：
JavaEE中遗漏的10个最重要的安全控制 JavaEE有一些超赞的内置安全机制，但它们远远不能覆盖应用程序要面临的所有威胁。很多常见攻击，例如跨站点脚本攻击（XSS）、SQL注入、跨站点伪造请求（
掌握对话沟通，语境为王。 我们将使用Tensorflow构建一个聊天机器人框架，向大家示范如何实现上下文的语境处理。 有没有想过为什么大多数聊天机器人缺乏会话语境？ 我们将创建一个聊天机器人框架，为一
想掌握对话沟通，语境为王。 我们将使用Tensorflow构建一个聊天机器人框架，向大家示范如何实现上下文的语境处理。 有没有想过为什么大多数聊天机器人缺乏会话语境？ 我们将创建一个聊天机器人框架，为
进程管理包括进程调度、中断处理、信号、进程优先级、进程切换、进程状态、进程内存等等。
“ 关键字: “ChatGPT AI 人工智能" 01 ———— 【总体介绍】 智能的QQ机器人 过调用OpenAI GPT-3模型提供的Completion API来实现一个更加智能的QQ机器人 功能列表 ✅回复符合上下文 ✅支持敏感词过滤，避免账号风险✅群内多种响应规则，不必at✅使用官方api，不需要网络代理，稳定快捷✅完善的多api-key管理，超额自动切换✅组件少，部署方便，提供一键安装器及Docker安装✅支持预设指令文字✅完善的会话管理，重启不丢失✅支持对话、绘图等模型，可玩性更高✅
现在更新文章频率降低了，公司项目活紧，充电时间比较紧了，每天只好抽取晚上的几个小时来学习补充了。
本文解读的是 KDD 2020 论文《Improving Conversational Recommender Systems via Knowledge Graph based Semantic Fusion》，作者来自北大、人大、西安电子科技大学。
会话推荐系统(conversation recommender system, CRS)旨在通过交互式的会话给用户推荐高质量的商品。通常CRS由寻求商品的user和推荐商品的system组成，通过交互式的会话，user实时表达自己的偏好，system理解user的意图并推荐商品。目前会话推荐系统有两个问题需要解决。首先，对话数据本身缺少足够的上下文信息，无法准确地理解用户的偏好（传统的推荐任务会有历史交互序列或者用户属性，但是该场景下只有对话的记录）。其次，自然语言的表示和商品级的用户偏好之间存在语义鸿沟（在user的话语“Can you recommend me a scary movie like Jaws”中，用户偏好反映在单词”scary“和电影实体”Jaws“上，但这两类信息天然存在语义的差异）。
论文标题： Improving Conversational Recommender Systems via Knowledge Graph based Semantic Fusion
来源：DeepHub IMBA本文约1500字，建议阅读5分钟本文为你分享5篇最新的嵌入研究论文。 1、Continual Learning for Visual Search with Backward Consistent Feature Embedding Timmy S. T. Wan, Jun-Cheng Chen, Tzer-Yi Wu, Chu-Song Chen https://arxiv.org/pdf/2205.13384 在图像搜索算法中，数据库中的图片会随着时间的增长而增加。
Timmy S. T. Wan, Jun-Cheng Chen, Tzer-Yi Wu, Chu-Song Chen
Metasploit是一款开源的安全漏洞检测工具，可以帮助安全和IT专业人士识别安全性问题，验证漏洞的缓解措施，并管理专家驱动的安全性进行评估，提供真正的安全风险情报。Metasploit是少数几个可用于执行诸多渗透测试步骤的工具，其社区拥有超过200000名成员，是全球最大的信息安全交流社区。当前社区成员及Rapid7核心研发团队每天都在更新Metasploit功能框架，不断完善，来给渗透测试从业者更优的使用体验。
driver.remove_app('com.example.android.apis')
作为WCF中一个核心概念，终结点在不同的语境中实际上指代不同的对象。站在服务描述的角度，我们所说的终结点实际上是指ServiceEndpoint对象。如果站在WCF服务端运行时框架来说，终结点实际上指代的是终结点分发器（EndpointDispatcher）。而ServiceEndpoint与EndpointDispatcher是一一匹配的，并且前者是创建后者的基础。而终结点分发器具有自己的运行，即分发运行时（DispatchRuntime）。 目录 一、终结点分发器（EndpointDisp
美团点评技术沙龙由美团点评技术团队主办，每月一期。每期沙龙邀请美团点评及其它互联网公司的技术专家分享来自一线的实践经验，覆盖各主要技术领域。 目前沙龙会分别在北京、上海和厦门等地举行，要参加下一次最新沙龙活动？赶快关注微信公众号“美团点评技术团队”。 这期沙龙主要内容有：分布式服务通信框架及服务治理系统、分布式监控系统实践、分布式会话跟踪系统架构设计与实践，特邀美恰CTO讲解时下热门话题“微服务”。其中既包括关键系统设计、在美团点评内部的实践经验，也包括一些项目在业界开源的运营实践。 前言 随着美团点评的业
本文主要讲解使用Java API来和Zookeeper集群进行交互，大家在看完这篇文章以后一定要亲自动手去敲代码(纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行)。下面介绍的API依赖的maven版本为：
在 Android 11 中，Android 平台变得更加以人为本，并且拥有更为丰富的展现方式，在反复探究用户在移动设备上的交流方式之后，我们会将 Android 打造为一款更加人性化的操作系统，使其可以识别并优先推送您生活中人际关系密切相关的信息。作为上述目标的一部分，在 Android 11 中，会话提醒会集中在通知栏顶部的一个专用区域里，其中包含一些人性化的设计以及会话相关的特殊操作，比如以气泡形式打开会话，在主屏幕创建会话快捷方式，或者设置一个提醒。
同一个日期时间会有多种不同的表示方式，有的时候需要在不同格式之间相互转换。在MySQL中用的是date_format()函数:
昨天远程服务器后，服务器无故卡住了，鼠标各种延迟与无反应，想在进程管理器里关闭程序也卡住，想点击重启系统也卡死无反应。纠结后win+R打开了cmd用shutdown重启才算搞定。重启期间思考了下，如何用cmd命令来管理系统进程，搜索后得到用tasklist与taskkill十分方便，记录如下：
VBA提供了一些出色的工具来帮助你查找和修复程序bugs。本课程将讲解什么是bugs、如何处理它们，并介绍一些与发布应用程序有关的因素。
一个运行TensorFlow操作的类。会话对象封装了执行操作对象和计算张量对象的环境。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。TASKLIST [/S system [/U username [/P [password]]]] [/M [module] | /SVC | /V] [/FI filter] [/FO format] [/NH]
应用程序管理的EntityManager（Application-Managed EntityManager）
华为5G安全白皮书[1]中提到5G安全的两个目标，其中一项是：提供方法和机制来保护建立在5G平台上的服务。基于这个目标，新架构，新挑战：5G核心网业务安全问题与异常检测一文中提出了网元服务所面临的三个基本问题：调用序列，调用参数异常与调用频率异常，阐释了针对这三种异常的检测思路，并提出了针对序列异常的解决方案。本文在这篇文章的基础上进行进一步研究与实验，设计了网元服务异常检测原型，明确了原型中各个模块的技术路线。将已有网元威胁分析输出的场景在原型进行测试，输出检测结果。结果中包含将异常场景映射到检测基线的全部特征。
这篇文档解释默认配置下Django认证系统的使用。这些配置已经逐步可以满足大部分常见项目对的需要，可以处理范围非常广泛的任务，且具有一套细致的密码和权限实现。对于需要与默认配置不同需求的项目，Django支持扩展和自定义认证。
可以看到，是从pyenv也是官方网站下载编译安装的。warning提示的是害怕通过pyenv安装的python会使用提示的文件中的配置，从而影响新安装的python使用其中的配置，脱离了pyenv对python版本的管理目的。 Tips: 新手要明确一个概念，使用pyenv时是从python发行版的官网新安装的，和现有系统中的python版本没有一点关系，当前系统的旧版本依然好好的呆在它原来的位置。有了pyenv，系统有的旧版本被pyenv当作system版本来看待。pyenv安装的新版本都是放在了~/.pyenv/versions/目录下的。pyenv根据其设计原理就使用versions目录下的正确版本了。
Process builder是Delmia Apriso中主要的业务流程管理工具，也是DELMIA更广泛的Apriso制造运营管理解决方案的核心应用程序，Process Builder允许使用屏幕流管理设计方法和实体（如项目、屏幕、布局、视图和操作（函数））创作用户界面和业务逻辑。该应用程序能够快速方便地管理和修改开发的设计，使您能够根据需要随时更改业务流程。由于增强了对可重用性的支持，以前开发的逻辑可以在新的设计中快速重用。
详细请参考：斯坦福大学NLP-cs224课程笔记1：应用深度学习到自然语言处理简介
这篇文章主要介绍了Flask框架中request、请求钩子、上下文用法,结合实例形式分析了flask框架中request、请求钩子及上下文的功能、用法及相关操作注意事项,需要的朋友可以参考下
由于很多浏览器经常出现进程不能正常退出的问题，如果一个一个关闭进程效率太低，因此，设想做一个批处理判断当同名进程数超过一定数量时，批量关闭进程。 当然这里只考虑一次性批量关闭进程的问题，不考虑实时监控。
执行 TASKLIST /FO CSV /FI “IMAGENAME eq EXCEL.EXE” /FI “STATUS eq RUNNING” /NH 命令, 查找正在运行的 EXCEL 进程，返回CSV格式，并且不显示标题行，返回结果如下：
Redis 2.8版本开始加入了Keyspace notifications功能，它可以监听指定的key，当该key被修改、过期或被删除时，可以发送通知给订阅者。
Linux是一个多任务、多用户的操作系统，因此它允许多个进程同时运行而不相互干扰，进程是Linux操作系统的重要基本概念之一，进程是程序的执行实例，在操作系统中执行不同的任务。Linux为我们提供了一个名为ps的实用程序，用于查看与系统上的进程相关的信息，它是process status进程状态的缩写，ps命令用于列出当前正在运行的进程，它们的pid以及一些其他信息取决于不同的选项，它从/proc文件系统中的虚拟文件读取进程信息，/proc包含虚拟文件，这就是它被称为虚拟文件系统的原因，process status命令ps显示有关活动进程的信息，类似于windows的任务管理器，每个操作系统的ps版本都略有不同，因此若要是需要获取详细情况则需要查阅操作系统的wiki。
深度学习炼丹，当然少不了 GPU 和 Linux 系统了，部分朋友没有 GPU 的话只能租用远程服务器来训练，这样就少不了 Xshell 这样一款利器了，以下，我们就来介绍 Xshell 这款工具在深度学习的时候一些常用的功能和 Linux 命令。
比较常见的概念：建立在计算机网络之上的软件系统，若干独立计算机的集合，这计算机对用户来说就像是单个相关系统。
服务调用的目的体现在对某项服务功能的消费上，而功能的实现又定义在相应的服务类型中。不论WCF服务端框架处理服务调用请求的流程有多么复杂，最终都落实在服务实例的激活和操作方法的执行上面。WCF中的实例管理（Instance Management）旨在解决服务实例的激活和服务实例生命周期的控制。 会话（Session）的目的在于保持来自相同客户端（服务代理）多次服务调用之间的状态。从消息交换的角度来讲，会话通过消息识别机制判断调用某个服务的消息来源，从而将来自相同客户端的所有消息关联在一起。所以，会话实现了消息
能够查出最近执行的SQL语句的运行状态，包括在运行过程中执行了哪些操作，各占用了多少时间，利用proflie 功能，可以分析一个SQL具体的执行代价是怎么样的，尤其是可以分析它的最大瓶颈在哪里。目前profile 功能可提供除了内存以外的其他资源消耗统计，例如CPU、I/O、CONTEXT、SWAP等。大部分情况下，profile 的结果我们主要关注两列：Status、Duration，前者表示的是profile 里的状态，后者是该状态的耗时。因此，我们最主要的是关注处于哪个状态耗时最久，这些状态中，哪些是可以进一步优化的。
一、内容提要 B/S模型 Reponse对象 Request 对象 二、内容及操作步骤 1. B/S模型 Browser: 浏览器 Server: Web 服务器,IIS 2.Web 开发环境的组成部分 (1) 浏览器：呈现HTML，提供输入表单UI，与用户进行交互 (2) WEB服务器：获取浏览器请求，并作出响应。响应数据通常来自数据库服务器 (3) 数据库服务器：存储数据的地方，通常可理解为装为Sql Server 的电脑 注意： B/S之间基于HTTP协议通信 HTTP协议是请求-应答的协议，
在kali中安装很简单，Cobalt Strike是基于Java的。因为kali中已经安装了Java环境，所以我们直接可以运行Cobalt Strike。 进入Cobalt Strike目录，执行./start.sh即可运行Cobalt Strike。
简单说一下，web.xml的加载过程。当我们启动一个WEB项目容器时，容器包括(JBoss,Tomcat等)。首先会去读取web.xml配置文件里的配置，当这一步骤没有出错并且完成之后，项目才能正常的被启动起来。
使用在度量值里： 例如我们要求每天数量合计的排名。要求这个，肯定要涉及两个指标，一个是求和（Sum），一个是排名（RankX）。
该博客介绍了一种利用Zephyr-7B Beta模型作为大型语言模型的应用，以及Langchain和Chainlit。在这里，我将调查它们各自的能力，并展示它们在开发交互式聊天应用程序中的潜力。我将概述用户界面（UI）的设计，后端处理的建立，以及创建一个完全可操作的问答应用程序所涉及的无缝集成过程。
国际计算语言学协会年会 ACL 2020 按照原定时间已经于 7 月 5 日至 10 日召开，受到疫情影响，本次会议全部改为线上会议。ACL 2020 共收到了 3429 篇论文，收录其中 779 篇论文，包括 571 篇长论文和 208 篇短论文，论文的总接收率为 22.7%。ACL 2020 收录文章数量前五位的主题分别是：机器学习（Machine Learning for NLP）、对话和交互技术（Dialog and Interactive Technologies）、机器翻译（Machine Translation）、信息提取（Information Extraction）和 NLP 应用（NLP Application）。
在Servlet技术中已经定义了一些事件，并且我们可以针对这些事件来编写相关的事件监听器，从而对事件作出相应处理。Servlet事件主要有3类：Servlet上下文事件、会话事件与请求事件。下面具体讲解这3类事件的监听器实现。 1．对Servlet上下文进行监听(就是JSP中的application) 可以监听ServletContext对象的创建和删除以及属性的添加、删除和修改等操作。该监听器需要使用到如下两个接口类： ● ServletContextAttributeListener：监听对Servle
今天，我们继续「前端面试」的知识点。我们来谈谈关于「浏览器」的相关知识点和具体的算法。
OpenAI在2023年11月6号的开发者大会上，发布了面向开发者的 Assistants API ，可以称得上是本厂发布会最大的亮点之一，另OpenAI开发者大为震撼。
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