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我是如何找到Donald Daters应用数据库漏洞的

有人为特朗普的支持者开发了一个名为“唐纳德约会者”（Donald Daters）的软件，并配以“让美国人再次约会”的响亮口号！...该应用仅上线了几小时，因此只有1607个注册用户和128个rooms。 有趣的是，其中最长的一个讨论（62条消息），来自于应用程序开发者之间。...为了与Donald Daters的Firebase数据库进行通信，我需要找到他们的Firebase设置（api密钥，数据库URL以及storage bucket）并将它们替换到我的google-services.json...通过使用binwalk，我提取出了一堆的javascript文件。 ? 使用grep命令，我很快就找到了api key。...我们已修复了这个安全问题，并正在为DonaldDaters社区的发展持续努力！希望你继续关注我们，第一时间反馈你所发现的问题。再次感谢！https://t.co/EBIOggrh8K ?

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如何为kNN 搜索选择最佳的 k 和 num_candidates？

如何选择最佳的 k 和 num_candidates 用于 kNN 搜索 如何选择最佳的 k 和 num_candidates？ 在当前生成式 AI/ML 领域，向量搜索成为了一种变革性的技术。...选择 k 和 num_candidates 的最佳值需要在精度、召回率和性能之间取得平衡。这些参数在有效处理机器学习应用中常见的高维向量空间时起着至关重要的作用。...手动框架 让我们了解如何开发一个自制框架，以调整 kNN 搜索中的 k 和 num_candidates 属性。...寻找最佳平衡 现在我们知道如何调整 k 和 num_candidates 属性，并了解不同设置如何改变搜索准确性结果。 目标是找到一个甜蜜点，使搜索结果始终准确且处理大型候选集的性能开销较低。...当然，最佳值将根据数据的具体情况、向量的维度以及其他性能要求而有所不同。 总结 最佳 K 值在于通过实验和试验找到甜蜜点。

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您找到你想要的搜索结果了吗？
是的
没有找到

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （265）-- 算法导论20.1 4题

因此，尽管理论上操作的时间复杂度与 k 成正比，但在实际应用中，这个操作时间仍然是非常快的，因为 k 是一个固定的值。...Go 语言实现 由于具体实现这样一棵树会涉及较多的代码，并且会依赖于特定的应用需求（如是否需要平衡树、是否有特殊的排序需求等），因此我无法在这里提供一个完整的 Go 语言实现。...}{k}}} 因为N必须是一个整数，所以我们可以调整h以满足这个条件。...计算每个操作的时间 在叠加树中，一个操作（如搜索或插入）的时间复杂度通常与树的高度成正比。因此，如果树的高度是 k，那么每个操作的时间复杂度大约是 O(k)。...这可能涉及到更复杂的算法，例如使用队列来按层遍历树，并找到合适的位置来插入新的节点。

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【深度好文】以应用为中心的CMDB究竟应该如何设计？

因此，我们认为，CMDB应当以应用为中心进行设计，以满足各种运维场景对CMDB的消费需求。...什么是以应用为中心（What） 以应用为中心的CMDB，需要从以下两个点出发： 从应用的定义出发 这里的应用，是应用系统的简称，指对外提供特定业务服务的一组软硬件资源的有机组合。...如何设计以应用为中心的CMDB（How） 应用CMDB中应该有哪些关键的数据 前面我们提到，应用CMDB需要从业务视角对一个应用进行描述，那么应用CMDB应该包含以下数据类型： ?...应用CMDB架构的十大关键设计要素 以应用为中心的CMDB想要在多样化的应用架构环境中落地，并满足各种运维场景的消费需求，设计时需要涵盖以下十个关键要素： ?...1.以应用为中心 CMDB需要以应用作为基本单元，而不是以资源对象、数据中心来进行划分。

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如何打造一个以应用为核心的运维体系

在前面《有了CMDB，为什么还要应用配置管理》一文中，描述了CMDB和应用配置管理的关系，这里面提到了非常核心的一个概念：应用，。...以Java为例，我们根据业务模型拆分出不同职责的模块或工程（可独立运行的一套代码），叫做一个应用，在应用里我们会设计很多类出来，其中对外提供业务功能逻辑的类，我们通常定义为服务，也就是我们常见到的xxxxService...比如电商里面的商品Item，最典型的就会有SKU、Detail、Snapshot、Tag等等的服务，以SKU为例，我们定义为SKUService，做过服务设计和开发的同学肯定都很清楚，接下来我们就要为SKUService...以应用为核心的运维体系建设 这里面Item就是一个应用的定义，所以我们可以从这里看到，从源头上讲，应用这个标示是在引入服务化，进行架构拆分的时候就应该定义下来的。...这块我们CMDB的文章中已经提到了基于应用为核心，如何去建立CMDB和应用配置的模型，下面直接上图，说明从运维的角度如何去建立应用服务和稳定性体系的模型。 ?

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求职｜大学毕业如何找到一份10K+月薪的JAVA工程师工作

在这珍贵的1461天里，你为以后的人生做了那些准备？ 其他鸡汤我就不写啦，直接说结果。 如果你在大学3或4年掌握了以下知识点，如你不嫌弃，你找实习单位来我公司吧，包你10K+的月薪。...下面我会一一说明如何达成这个目标。...第二部分就是Java的基础类库，这个类库的数量还是非常可观的。第三部分就是Java的开发工具，它们都是辅助你更好的使用Java的利器。 那么很显然，要玩好JDK，就是要玩好JDK的这三部分。...这可以让你以最短的时间，做最有价值的事。 下面我只推荐几个常用的类库。...四、熟练掌握mysql 知道索引的作用，知道如何创建合适的索引，知道如何鉴别一条sql是否有使用索引。 知道mysql事务的作用，了解各事务隔离级别的区别。

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超越ToT，苏黎世理工发布新一代思维图GoT：推理质量提升62%，成本降低31%

根据用例的不同，可以使用LLM自身对输出结果进行评估，也可以利用人工评分等。 扩展树的过程中，节点的调度取决于使用的搜索算法，如深度优先、广度优先。...控制器（Controller）：协调整个推理过程，并决定如何继续推理 控制器中包含两个重要组件：图操作（the Graph of Operations, GoO）和图推理状态（GRS）。...文档合并 该任务的目标是基于几个内容部分重叠的输入文档生成一个新的保密协议（NDA）文档，尽量减少重复，同时最大限度地保留信息，可以广泛应用于法律程序等领域。...假设输出一个思维的时间成本为O(1)，每个提示方案的总成本固定为Θ（n）： 1. CoT-SC由源自单个起始思维的k个独立链组成； 2. ToT是一个完整的k-ary树； 3....在GoT中，在完整k-ary树的叶子处与一个大小相同但边反向的镜像k-ary树连接起来； 可以看到，虽然CoT-SC提供的思维量为N，但代价是高延迟（N）；CoT-SC将延迟降低了k倍（对应于分支因子

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在应用大模型的场景中，我们该如何使用语义搜索？

因此，大模型的应用通常需要与搜索技术相结合。由此，语义搜索也从之前的鲜有人问津，突然变成了一个热门话题。...因为语义搜索能够更好的理解长文本的对话式提问，并能从数据库中找到更相关的内容，所以，这是对大模型的一个很好补充。...对于一些资源有限的应用场景，或者缺乏专业人员对模型的选择时，这可能不是一个可行的选择。 在短文本搜索的场景中，向量搜索可能会面临语义理解的挑战。...向量搜索以词嵌入的方式表示数据，在搜索的透明性和可解释性上对人类有天然的障碍，人类即无法轻易理解两个嵌入到底第为何相似，也难以知道应该具体如何修改特征，以提升相关性； embedding模型的修改、调优...在实际应用中，我们往往需要结合向量搜索和其他搜索技术，甚至是结合机器学习与NLP推理技术来构建一个高效且灵活的搜索系统。这样可以充分利用各种技术的优势，同时避免各种技术的局限性。

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深度学习模型的超参数自动化调优详解

贝叶斯优化允许数据科学家找到所有模型的最佳参数，并因此比较最佳模型。这会得到更好的模型选择，因为你比较的是最佳的 k 近邻和最佳的决策树。...K 近邻 我们现在将使用hyperopt来找到 K近邻（KNN）机器学习模型的最佳参数。KNN 模型是基于训练数据集中 k 个最近数据点的大多数类别对来自测试集的数据点进行分类。...现在我们可以清楚地看到k有一个最佳值，k=4。 上面的模型没有做任何预处理。所以我们来归一化和缩放特征，看看是否有帮助。 ? 我们看到缩放和/或归一化数据并不会提高预测准确率。...k的最佳值仍然为4，这得到98.6％的准确率。 所以这对于简单模型 KNN 调参很有用。让我们看看用支持向量机（SVM）能做什么。...基本架构的结果 现在看看使用 Hyperopt 找到的超参数的模型在这些数据上表现如何： ?

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我们如何用 K8S 搞定 1000 个应用的测试环境

四大优点 快速地创建测试环境， 应用可在不同环境里复用。 零配置使用系统。 应用无需改造 这一切是如何做到的呢？ 整体设计 我们如何利用 K8S 完成这一切的呢？整体组件及流程这样 ?...现有容器发布平台会让 K8S 将指定的镜像，应用按照指定顺序启动，并进行相应的配置。...环境之间是完全隔绝的。 ? 首先我们需要让每个环境正常的运行起来，相互之间不影响，如何实现这一切呢？ 在这点上，我们其实参考的是 K8S 本身的架构，K8S 是如何让整个系统运行起来的？...问题3：EnvID 在什么时候工作，它具体工作的原理是怎么样的？ 虽然我们已经知道了 EnvID，如何产生，如何透传，如何传播，但是我们仍然搞不清楚，它怎么帮助我们完成多个环境应用复用呢？...以测试环境 FAT2 为例： A应用的版本2，将请求发往B应用，请求首先被发往 FAT2 的网关 Fat2 的网关收到消息，进行转发，因为 FAT2 环境里没有B应用的实例，按照预先设计，FAT2 环境的网关把请求转发到了

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ChatGPT说谎竟然是故意的？哈佛大学提出ITI：模型真实性翻倍，计算开销基本为零

Probe weight方向是通过线性探针找到的方向，在这个方向上进行干预，相当于对头部激活做梯度下降，使其被预测为真实的概率最大化。...Mass Mean Shift的工作原理是首先计算真实和虚假激活的平均值，然后使用从虚假平均值指向真实平均值的向量进行干预。 对比一致搜索（CCS）为在只知道内部激活成对信息的情况下找到的方向。...公式中有两个关键参数，即干预的注意力头数量K和干预强度α，不过目前还没有关于最佳值的理论论证，只能通过实验探索参数的影响，并通过标准的超参数扫描确定最佳值。...研究人员首先寻找控制干预强度的超参数最佳值，最后确定K=48和α=15 从结果来看，少样本提示与ITI的结合取得了最佳结果。...将ITI应用于指令微调模型，寻找并干预其真实性方向的实验中可以看到，ITI明显比基线提高了真实性，还可以被应用在少样本提示或指令微调之上，不过代价是CE损失和KL散度提升相对较低 参考资料： https

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我们是如何用 K8S 搞定1000个应用的测试环境

四大优点 快速地创建测试环境， 应用可在不同环境里复用。 零配置使用系统。 应用无需改造 这一切是如何做到的呢？ 整体设计 我们如何利用 K8S 完成这一切的呢？...现有容器发布平台会让 K8S 将指定的镜像，应用按照指定顺序启动，并进行相应的配置。...环境之间是完全隔绝的。 首先我们需要让每个环境正常的运行起来，相互之间不影响，如何实现这一切呢？ 在这点上，我们其实参考的是 K8S 本身的架构，K8S 是如何让整个系统运行起来的？...虽然我们已经知道了 EnvID，如何产生，如何透传，如何传播，但是我们仍然搞不清楚，它怎么帮助我们完成多个环境应用复用呢？那么下面我们将详细解释EnvID 是如何工作的，我们称这个过程为智能路由。...以测试环境 FAT2 为例： A应用的版本2，将请求发往B应用，请求首先被发往 FAT2 的网关 Fat2 的网关收到消息，进行转发，因为 FAT2 环境里没有B应用的实例，按照预先设计，FAT2 环境的网关把请求转发到了

1.5K40

如何为你的应用程序或网站快速构建一个搜索界面

但很多时候, 它们可能需要花费大量的精力来建造并保持 在这段视频中，你将学习如何设计并通过elasticsearch用户界面保持简单 视频内容 直观的搜索界面对于任何出色的在线体验都至关重要 但很多时候...，您将学会 8 00:00:19,600 --> 00:00:24,199 轻松创建搜索用户界面，以及如何将其集成到应用程序中 9 00:00:25,400 --> 00:00:27,799 首先，...44,499 而且您可以轻松地对其进行定制 68 00:02:44,500 --> 00:02:45,799 感谢收看这段视频 69 00:02:45,800 --> 00:02:47,699 关于如何创建自定义搜索界面...70 00:02:47,700 --> 00:02:48,999 实现灵活的应用程序搜索 71 00:02:49,600 --> 00:02:50,699 如果您想了解更多信息 72 00:02...:50,800 --> 00:02:53,099 查看我们的elastic应用程序搜索快速入门

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AI新人必看 | 参数和超参数还分不清楚吗？

他们经常被调整为给定的预测建模问题。 我们虽然无法知道给定问题的模型超参数的最佳值，但是我们可以使用经验法则，在其他问题上使用复制值，或通过反复试验来搜索最佳值。...当机器学习算法针对特定问题进行调整时（例如，使用网格搜索或随机搜索时），那么正在调整模型的超参数或顺序以发现导致最熟练的模型的参数预测。 “许多模型有不能从数据直接估计的重要参数。...例如，在K近邻分类模型中......因为没有可用于计算适当值的分析公式，这种类型的模型参数被称为调整参数。”...- 第64-65页，《应用预测模型》，2013 如果模型超参数被称为模型参数，会造成很多混淆。克服这种困惑的一个经验法则如下： 如果必须手动指定模型参数，那么它可能是一个模型超参数。...模型超参数的一些例子包括： 训练神经网络的学习速率。 用于支持向量机的C和sigma超参数。 K最近邻的K。 总之，模型参数是根据数据自动估算的。

1.2K30

改进 Elastic Stack 中的信息检索：混合检索

我们进行了一些重叠测量，以检查弹性学习稀疏编码器、BM25 和各种密集检索器之间的这一假设，如表 1 所示。这为使用所谓的混合搜索提供了一些基本原理。接下来，我们研究混合搜索的两种显式实现。...它应用于每种方法检索到的前 N ​​个文档集。如果任一方法的该集中缺少文档，则该项设置为零。介绍倒数排名融合的论文建议 k 值为 60，并且没有讨论要检索多少个文档 N。...定性地讲，k 越大，排名较低的文档对最终顺序越重要。然而，对于现代词汇语义混合检索来说，k 和 N 的最佳值是什么并不清楚。...为了探索这些问题，我们进行了网格搜索，以最大化各种模型的 BEIR 基准子集的加权平均值 NDCG@10。...图片参考表2，我们看到对于 roberta-base-ance-firstp k 和 N 的最佳值分别为 20 和 1000。我们强调，对于大多数单独的数据集，相同的参数组合是最佳的。

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机器学习工程师心得：特征工程比超参数调优更重要

让我们先来尝试了解机器学习模型的工作原理。 机器学习模型如何运作？从本质上讲，机器学习模型只是一种算法，通过对历史数据进行训练来学习模式，最终根据看不见的测试数据进行预测。...我们只能通过搜索超参数的离散空间，根据给定的默认值，经验法则或反复试验找到最佳值。 例如，一些超参数是训练神经网络的学习率，支持向量机（SVM）的C和sigma值，或k近邻（KNN）的k值。...这就像探索各种可能性并尝试找到最佳组合，以提供最佳结果。用于调整超参数的一些常用技术包括网格搜索，随机搜索，贝叶斯优化等。...因此，为了在更短的时间内实现改进的巨大成果，更智能的选择是首先进行特征工程以足够好地表示问题，使模型可以准确地学习和预测。只有在拥有强大的功能之后，如果时间允许或业务环境需要，我们才能考虑超参数调优。...如果你想了解有关特征工程以及如何将其应用于机器学习问题的更多信息，那么我向你推荐一本书“ Feature Engineering for Machine Learning”。 ?

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如何设计一个 JVM 语言下的 LLM 应用开发框架？以 Chocolate Factory 为例

、调试应用，以快速支撑 AI 应用的开发。...唯一的挑战是，如何结合不同场景去探索合适的应用示例。 原型：从应用 PoC 中迭代抽象接口 在不同的 LLM 应用开发框架或者 LLM 数据处理引擎里，都有大量的基础设施支持。...对于简单的场景，应该直接由 core 模块来提供所有的能力；对于复杂的场景，需要提供基本的 workflow 支持，以实现快速的应用开发。...我们尝试编写一系列的文档和示例，以向其他人解释：如何开发一个基于 LLM 的 RAG 应用？ 为此，我们基于已有的 API 能力，构建了 RAGScript，以快速向其他人解释完整的过程。...总结 总的来说，这篇文章深入探讨了设计 JVM 语言的 LLM 应用开发框架的思考过程，强调了框架的多样性和复杂性，以及如何通过框架和工具来支持各种 LLM 应用场景。

72120

AI新人必看 | 参数和超参数还分不清楚吗？

他们经常被调整为给定的预测建模问题。 我们虽然无法知道给定问题的模型超参数的最佳值，但是我们可以使用经验法则，在其他问题上使用复制值，或通过反复试验来搜索最佳值。...当机器学习算法针对特定问题进行调整时（例如，使用网格搜索或随机搜索时），那么正在调整模型的超参数或顺序以发现导致最熟练的模型的参数预测。 “许多模型有不能从数据直接估计的重要参数。...例如，在K近邻分类模型中......因为没有可用于计算适当值的分析公式，这种类型的模型参数被称为调整参数。”...- 第64-65页，《应用预测模型》，2013 如果模型超参数被称为模型参数，会造成很多混淆。克服这种困惑的一个经验法则如下： 如果必须手动指定模型参数，那么它可能是一个模型超参数。...模型超参数的一些例子包括： 训练神经网络的学习速率。 用于支持向量机的C和sigma超参数。 K最近邻的K。 总之，模型参数是根据数据自动估算的。

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【学术】一文教你如何正确利用kNN进行机器学习

它基本上是通过在训练数据中找到最相似的数据点进行分类，并根据分类做出有根据的猜测。理解和实现起来非常简单，所以这种方法在很多领域都有广泛的应用，例如推荐系统，语义搜索和异常检测。 ?...正如我们在任何机器学习问题中所需要的一样，我们必须首先找到一种方法来将数据点表示为特征向量。...我们必须能够将整个训练集保存在内存中，除非我们对数据集应用某种类型的简化（reduction），并且执行分类可能在计算上耗费巨大，因为算法通过每个分类的所有数据点进行解析。...对于每个分类查询，kNN方法的要点是： 1.计算要分类的项目与训练数据集中的每个项目之间的距离值 2.选取k个最近的数据点（k个最小距离的项目） 3.在这些数据点之间进行“多数票决” - 该池中的主要分类被确定为最终分类...一个是将要使用的k的值; 这可以随意选择，也可以尝试交叉验证以找到最佳值。接下来最复杂的是将要使用的距离度量。

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