一个免重训、即插即用的通用架构，直接从模型给出的错误文本下手，“倒推”出可能出现“幻觉”之处，然后与图片确定事实，最终直接完成修正。
最近感染了新冠，大病初愈，没有气力写复杂的文章了，就抽空把《代码审计工具系列教程》写完吧，前面几期介绍了商用代码审计工具Fortify、Checkmarx、Coverity、Klocwork的使用，同时也着重介绍了国内少有人提起的Fortify命令行的使用方法，方便大家调用Fortify命令行程序进行自动化代码审计平台的开发。
1 前言 向伟人致敬 其实这个问题真的是被问烂了，特别是刚入门的同行，我感觉这个问题应该是大家都听说过了，但是有多少人真的是理解这两个区别呢，这两种方式并不是简简单单的两种编程语言的区分，可能会有人说，面向对象就是万物皆对象，说的没错，我也相信你是一个爱学习的好宝宝，这句话如果我没记错的话应该是出自《java编程思想》，这本神书，带领太多的IT小白走进了java世界，在此应该向大佬致敬。话不多说，回归正题，今天我们就来解释一下这两种编程方式的优劣。 首先我们先根据一个简单的小栗
1.Motif: Intrinsic Motivation from Artificial Intelligence Feedback
里氏替换原则主要阐述了关于面向对象继承的一些原则，也就是什么时候应该使用继承，什么时候不应该使用继承，以及其中蕴含的原理。里氏替换原是继承复用的基础，它反映了父类与子类之间的关系。
论文 1：Intrinsic dimension of data representations in deep neural networks
很开心自己写的书出版了，在这期间特别感谢电子工业出版社张瑞喜老师一年多来对我的鼓励和写作的支持，也感谢京东测试架构师陈磊老师和《Python编程基础与HTTP接口测试》作者阿奎老师作序，同时感谢顾翔老师（啄木鸟软件测试培训），慧测的田威峰老师，高鑫测试专家的推荐语。
顾翔老师开发的bugreport2script开源了，希望大家多提建议。文件在https://github.com/xianggu625/bug2testscript，
模块A中import B，而在模块B中import A。这时会怎么样呢？这个在Python列表中由RobertChen给出了详细解释，抄录如下：
出品AI龙门阵 如果我们把时间拉得足够长的话，那么现在人类的几十年寿命其实也不过是宇宙的一次眨眼而已，而整个人类历史也许仅仅是沧海一粟。而如果可以用我们的一眨眼可以看到整个人类的沧海一粟，则显然是一种令人兴奋的事儿。 今天，我们再来说说人工智能的话题，前一段时间，我曾坚信人工智能（起码短期内）是不会出现的话，我们所看到的仅仅是一种弱人工智能而已。之所以这样认为，原因有两个方面，第一，基于各种算法的弱人工智能的应用不断落地；第二，强人工智能并没有一个诞生的内在逻辑。 但这种基于主管臆断的预测并不具有什么说
客户端日常开发中经常遇到各种低效痛点，比如开发 UI 界面时，开发、设计同学走查 UI 基本靠眼，不易于发现问题；设计同学想修改一个 UI 元素，除非是原开发者，其他同学不知道相关的 UI 类和 UI 布局，定位代码费时费力；再如出现 Bug 时无法在 Bug 现场获取数据定位问题，Debug 依赖电脑联调，缺少独立便捷的 Debug 工具。
视觉幻觉是常见于多模态大语言模型（Multimodal Large Language Models, MLLMs）的一个典型问题。
任务清单(to-do list)是个好东西。我(原作者)今天的任务清单是：给会计师打电话，买牛奶，等快递，在下午1点的时候去买东西，完成一篇读后感。做完之后我会很有成就感，但看到达芬奇“平(kuang
交总结写计划的12月已过半，犀牛鸟即刻送上一份2021年度腾讯犀牛鸟系列计划开放申请时间表。扫描文末二维码，订阅您关注的项目，开放申请时会第一时间通知您。 我是哪只犀牛鸟？先自我介绍一下吧。 我是犀牛鸟 我，犀牛鸟，是腾讯价值观“合作”精神的精髓代表。2019年，随着产业的高速发展，需要各方更紧密地协同联动，腾讯将价值观中的“合作”调整为“协作”。这样，代表合作精神的神兽“犀牛鸟”就成为腾讯产学合作共赢共创的专属代表。 对了，您可看仔细喽，我是犀牛鸟，不是犀牛角、犀牛岛、啄木鸟…… 犀牛鸟是一个大家族
首先个人感觉call和apply还是挺神奇的，简简单单就改变了this的作用域，下面我们来共同学习一下
创建啄木鸟对象 p,年龄赋值为1,腿的个数赋值为2;调用啄木鸟对象p的eat()方法
一个简单的“鸟类分类系统”作为切入点，介绍了机器学习算法中常用到的基本术语。这个系统用到的鸟物种分类表如下：
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1数据分析步骤 2数据分析方法 3数据分析工具 4机器学习分类 监督学习：有标签 无监督学习：没标签 5 数据分析库 6训练方式与预测方式 7机器学习三要素 7.1模型 7.2策略 7.2.1目
我再来补充一个「提问」相关的回答，我目前是在IT行业，有一些好的提问方式和思路，对于一个新人非常重要，甚至已经是职场好几年的同事，甚至可以让自己走的更快，还可以锻炼下自己的学习思维能力。很早之前在啄木鸟社区，看到一篇文章「提问的智慧」，里面提到的观点非常认可。在此强行提笔，从中总结了自己的一些观点和看法，希望对各位有帮助。
我们在进行软件测试时，需要设计测试用例，并根据这些用例来对软件进行检测，评估其质量。
1）安装node.js(https://nodejs.org/en/download/)，根据版本选择32位或64位。
1、《网络安全法》之规定：任何个人和组织不得从事非法侵入他人网络、干扰他人网络正常功能，窃取网络数据等危害网络安全的活动；不能为这类非法活动提供任何帮助，比如工具、程序等；在明知其违法的情况下，不得提供任何技术支持。
2011-11-25 今天做了个tornado cherrypy 和 bottle的对比 ab -n 10000 -c 1000 http://192.168.8.2:8889/ 1588req/s （tornado） ab -n 10000 -c 1000 http://192.168.8.2:9080/hello/shengp 323.35 req/s （bottle） ab -n 10000 -c 1000 http://192.168.8.2:8088/nqsdk/change 452.36
本文主要介绍了腾讯视频业务在 2018 年至 2019 年间，从 HTTP 到 HTTPS 的过渡和优化实践。通过优化 CDN、负载均衡、Web 服务器、缓存、内容分发网络等方面的技术，提高了腾讯视频业务的性能、安全性和稳定性。同时，文章还介绍了一些关键优化措施，包括 SSL 证书的选择、部署和优化、HTTP/2 的支持和优化、请求合并和模块化接入等。通过这些优化措施，腾讯视频业务在保持服务稳定、提升用户体验的同时，也实现了成本控制和提高效率。
本文作者 Nikolai Yakovenko 毕业于哥伦比亚大学，目前是 Google 的工程师，致力于构建人工智能系统，专注于语言处理、文本分类、解析与生成。 生成式对抗网络—简称GANs—将成为深度学习的下一个热点，它将改变我们认知世界的方式。 准确来讲，对抗式训练为指导人工智能完成复杂任务提供了一个全新的思路，某种意义上他们（人工智能）将学习如何成为一个专家。 举个对抗式训练的例子，当你试图通过模仿别人完成某项工作时，如果专家都无法分辨这项工作是你完成的还是你的模仿对象完成的，说明你已经完全掌握了该工
做web测试的基本上都用用到postman去做一些接口测试，比如测试接口的访问权限，对于某些接口用户A可以访问，用户B不能访问；比如有时需要读取文件的数据。在postman上要实现这样测试，我们就必要要用到cookie请求。用postman发送带cookie的请求，由于chrome安全的限制，postman是发不出带cookie的请求。如果想要发送带cookie的请求，需要开启postmanInterceptor。
今天移动互联网正狂飙突进、网上购物平台和网上社交平台也方兴未艾，包括结构化数据、半结构化数据、非结构化数据的大数据爆炸式增长。早在2012年，大数据已经登上美国《纽约时报》的专栏封面，专栏称：“大数据时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析，而非基于经验和直觉。”目前银行业在开展业务过程中积累了海量高价值数据，很多银行的数据量级已经超过100TB，其中非结构化正以加速度形式积累。因此，不管传统银行业是拥抱还是抗拒，大数据时代已经呼啸而来。 深刻理解大数据的特征 转变观念，重视大数据的
选自CVPR 2017 机器之心编译 参与：Smith、路雪、蒋思源 通过计算机视觉方法识别纹理细密的物体种类已经受到了学界的强烈关注。这一类任务往往是极具挑战性的，这是因为一些纹理细密的物体种类只能被该领域的专家所识别出来。与一般的识别不同，细粒度图像识别（fine-grained image recognition）是应该能够进行局部定位（localizing），并且能在其从属（subordinate）类别中表征很小的视觉差异的，从而使各种应用受益，比如专家级的图像识别、图像标注等等。 微软亚洲研究院梅
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