全部漏洞一览 屏幕共享功能中的漏洞 漏洞详情 这是18年tenable报告的漏洞，在Zoom会议中与会者可以选择共享屏幕。...修复方案 zoom服务器在处理消息时如果确定该消息不是来自TCP通道的，则进行附加检查以查看该数据包是否包含敏感功能ID，过滤出有害的UDP数据包。...Graph API是开发人员从Facebook上传下载数据的主要交互方式，上报用户设备的详细信息（例如型号，所连接的时区和城市，所使用的电信运营商以及由用户设备创建的唯一广告客户标识符）。...UNC安全问题 漏洞详情 这种攻击涉及SMBRelay技术，其中Windows系统在尝试连接和下载托管文件时，会自动向远程SMB服务器公开用户的登录用户名和NTLM密码哈希。...数据中心错误划分 漏洞原理 在正常操作期间，Zoom客户端会尝试连接到用户区域内或附近的一系列主要数据中心，网络拥堵时由备份数据中心提供服务，zoom原本计划确保中国境外的用户不会通过Zoom的中国大陆数据中心
/ 摘要：在本文中，BOSS 直聘大数据开发工程师主要分享一些他们内部的技术指标和选型，以及很多小伙伴感兴趣的 Dgraph 对比使用经验。...业务背景 在 Boss 直聘的安全风控技术中，需要用到大规模图存储和挖掘计算，之前主要基于自建的高可用 Neo4j 集群来保障相关应用，而在实时行为分析方面，需要一个支持日增 10 亿关系的图数据库，Neo4j...针对这个场景，前期我们主要使用 Dgraph，踩过很多坑并和 Dgraph 团队连线会议，在使用 Dgraph 半年后最终还是选择了更贴合我们需求的 Nebula Graph。...但是存储结构决定容易 OOM（边存储也分组的话会优化很多，官方之前计划优化）；另外，采用自己编写的 badger 和 ristretto，目前最大的问题是从官方释放的使用案例来看，未经大规模数据场景验证，在我们实际使用中...5.和图计算框架的结合，最近释放的 Spark GraphX 结合算法非常有用，原先我们的图计算都是基于 GraphX 从 Neo4j 抽取后离线计算团伙，后续打算尝试 Nebula Graph 抽取
比如，在同一个集群中创建不同配置的两组 Graph 服务实例用来面向不同类型的业务。 同时，计算层解耦于存储层使得在 NebulaGraph 之上的构建不同的特定计算层成为可能。...下面以 nebula-up 为例： 在 Linux 开发服务器中执行 curl -fsSL nebula-up.siwei.io/install.sh | bash 就可以了。...开始改代码 在修改代码之前，确保在最新的 master 分支之上创建一个单独的分支。...这个过程可以分为： 创建 GitHub 上远程的个人开发分支； 基于分支创建目标项目仓库中的 PR； 在 PR 中协作、讨论、不断再次提交到开发分支直到多方达到合并、或者关闭的共识； 提交到个人远程分支...PR 作者在首次提交代码到项目时，所需签署的协议。
吞吐量峰值大约在1分时出现，最大事务响应时间也是发生在这个时候 ?...Pages Downloaded per Second graph显示每秒中从web服务器下载的页面数。...e) Retries Per Second graph Retries Per Second graph显示每秒尝试连接服务器的次数 当发现以下情形时，重试服务器连接： 1....当页面上的连接指向不同的web地址时，一个HTML页面可能会让浏览器打开多个连接。为每个web服务器都打2个连接 该图形在指示需要显示额外连接时很有用。...场景中运行输出的图例结果： ? 3) Error Statistics graph Error Statistics graph提供了每秒钟关于错误数量的详细信息.
torch.autograd.functional （计算图的反向传播） torch.autograd.gradcheck （数值梯度检查） torch.autograd.anomaly_mode （在自动求导时检测错误产生路径...# create_graph: 为反向传播的过程同样建立计算图，可用于计算二阶导 在 pytorch 实现中，autograd 会随着用户的操作，记录生成当前 variable 的所有操作，并建立一个有向无环图...将test_input换为float64的 tensor 后，不再出现这一现象。这点同时提醒我们，在编写backward时，要考虑的数值计算的一些性质，尽可能保留更精确的结果。...torch.autograd.gradcheck(torch.sigmoid, (test_input,), eps=1e-6) # pass torch.autograd.anomaly_mode （在自动求导时检测错误产生路径...） 可用于在自动求导时检测错误产生路径，借助with autograd.detect_anomaly(): 或是 torch.autograd.set_detect_anomaly(True)来启用：
torch.autograd.functional （计算图的反向传播） torch.autograd.gradcheck （数值梯度检查） torch.autograd.anomaly_mode （在自动求导时检测错误产生路径...# create_graph: 为反向传播的过程同样建立计算图，可用于计算二阶导 在 pytorch 实现中，autograd 会随着用户的操作，记录生成当前 variable 的所有操作，并建立一个有向无环图...将test_input换为float64的 tensor 后，不再出现这一现象。这点同时提醒我们，在编写backward时，要考虑的数值计算的一些性质，尽可能保留更精确的结果。...torch.autograd.gradcheck(torch.sigmoid, (test_input,), eps=1e-6) # pass torch.autograd.anomaly_mode （在自动求导时检测错误产生路径...） 可用于在自动求导时检测错误产生路径，借助with autograd.detect_anomaly(): 或是torch.autograd.set_detect_anomaly(True)来启用：
这里是一些可以尝试的示例命令和 prompt： 根据「文档」和「电子表格」中的数据起草一份两页的项目提案。 使第三段更简洁。将文档的基调改得更随意。 根据这个粗略的大纲创建一页草稿。...类似地，你可以要求 Copilot 切换回复内容的语气或长度： 以下是可以尝试的一些示例命令和 prompt： 总结一下我上周外出时错过的电子邮件。标记任何重要的项目。...Copilot 功能可以抄写会议内容，提醒你可能错过的事情，甚至可以在整个会议中总结执行项目（即使你加入得很晚）。...将 Copilot 添加到会议和对话中，你还能根据聊天历史记录创建会议议程、确定合适的跟进人员以及安排下一次签到。 举例说明，你能够使用的方法包括： 总结一下我在会议中错过了什么。...来自 Microsoft Graph 的神秘力量 人工智能很容易犯错，即使是像 GPT-4 这样的模型也会犯愚蠢的错误。所以，Copilot 如何尽量避免工作失误呢？
由于在导入数据时碰到了很多坑，为了避免大家再次踩坑浪费时间，本文详细介绍向neo4j中导入数据的两种方法。后续文章会探讨社群发现算法在关联图谱中的应用，欢迎持续关注。...本文导入147103行关系数据，用load csv方法耗时21789ms(21.789秒)。 ? 4 创建好的关联图 导入好点和关系数据后，在浏览器中打开neo4j，即可看到导好的数据。...1 删除graph.db目录下的所有文件 我用delete语句删除所有点和关系，尝试用import方法导入数据时报错。...如果cmd中出现如下语句说明数据导入成功： ? 注：如需本文导入的所有原数据可到公众号中回复“neo4j导入数据”，即可免费获取。...4 启动neo4j查看数据 在cmd中运行.\bin\neo4j start，即可启动neo4j。在浏览器中打开neo4j，可以看到neo4j中创建好的关联图谱。 ?
// 当用户滚动并到达此距离时，将显示隐藏的框。 // 可以自行配置 live: true, // 在页面上检查新的 wow.js元素。...//- font 的配置下 //- global config 的配置上的空白部分写入以下代码(请直接复制粘贴,避免出现缩进错误 ❌) //- animate_css if theme.wowjs.enable...在 if theme.pjax.enable 配置大项的 baidu-push 小项下写入一下代码(请直接复制粘贴,避免出现缩进错误 ❌) V3.4.0 以下(不包括 3.4.0): 将其中的 $('...，还可以在每个页面的 markdown 文件中通过 front-matter 控制单页配置。...canvas window.onresize = function() { if (gitcalendar.simplemode) responsiveChart() } //解决滚动滑轮时出现的标签显示
坏边的定义 在尝试对有环图进行拓扑排序时，如果某条边 (u, v) 的起点 u 在排序结果中出现在终点 v 之后（或 v 未被包含在排序结果中），则称这条边为“坏”边。...因此，我们可以推断，拓扑排序算法在有环路的图上，确实会生成一个序列，在这个序列中，“坏”边的条数是所有可能排序中最小的，因为算法在检测到环路时就停止了，避免了对环路内部的排序，从而避免了可能产生的更多“...这些算法在处理DAG时是有效的，但在处理包含环路的图时，它们会尝试找到一个合法的排序，但最终会发现无法完成，因为存在环路。 3....假设图 G 包含环路 C，那么在拓扑排序的过程中，环路中的顶点无法被正确排序，因为它们之间存在相互依赖的关系。因此，拓扑排序算法会在尝试处理环路时失败，或者生成一个不完整的序列。...在 main 函数中，我们创建了一个示例图并调用 isCyclic 来检测它是否包含环路。
由于IO异常，网络错误，计算机崩溃或资源不可用，这可能并不总是成功。因此，交易可能会失败。事实上，在足够大的系统中，事务总会存在失败。...这允许我们启动多个线程，这些线程在同一个事务中同时工作，其中一个线程最终在所有线程完成工作时提交事务。 JanusGraph依靠优化的并发数据结构来支持在单个事务中高效运行的数百个并发线程。...tx可能会失败 解决此问题的一种方法是在一个简短的独立于事务的嵌套线程中创建顶点，如下面的伪代码所示： v1 = graph.addVertex() //Do many other things...事务将尝试从事务开始时维护其状态。...在该事务范围内检索或创建的所有顶点和边缘使用多线程事务时，在该事务的范围之外不可用。
一般情况下，http 500内部服务器（HTTP-Internal Server Error）错误说明IIS服务器无法解析ASP代码，访问一个静态页面试试是否也出现这个问题。...3、录制时请求的页面、图片等，在回放的时候服务器找不到，则报HTTP500错误，若该页 面无关紧要，则可以在脚本中注释掉，问题将会得到解决。...： 现象： 浏览ASP时 HTTP500内部错误 [解决ⅡS 服务器无法加载应用程序 '/LM/W3SVC/1/ROOT' 错误是 '没有注册类别 查看了一下事件查看器： 服务器无法加载应用程序 '/LM...在确认所有由 MS DTC 协调的资源管理器不具有“不确定”状态的事务之后，请运行 msdtc-resetlog 创建日志文件。...下面说起来有点难，如果上面都对，那100%是下面的问题，如 果这里设置不到，打开网页时，将弹出一个对话框确认后出现“未登陆，无权访 问”，又或者显示那一行出现错误等。
等待类型 说明 ASYNC_DISKPOOL_LOCK 当尝试同步并行的线程（执行创建或初始化文件等任务）时出现。 ASYNC_IO_COMPLETION 当某任务正在等待 I/O 完成时出现。...DLL_LOADING_MUTEX 在等待 XML 分析器 DLL 加载时出现。 DROPTEMP 在上次尝试删除临时对象失败后再进行下次尝试之前出现。...DTC_STATE 当某任务正在等待对内部 MS DTC 全局状态对象的更改进行保护的事件时出现。该状态应当保持非常短的时间。...EE_PMOLOCK 在语句执行过程中特定的内存分配类型同步期间出现。 EE_SPECPROC_MAP_INIT 在对内部过程哈希表创建进行同步期间发生。...SQLSORT_NORMMUTEX 在初始化内部排序结构时进行内部同步期间出现。 SQLSORT_SORTMUTEX 在初始化内部排序结构时进行内部同步期间出现。
ASSEMBLY_LOAD 在以独占的方式访问程序集加载时出现。 ASYNC_DISKPOOL_LOCK 当尝试同步并行的线程（执行创建或初始化文件等任务）时出现。...DTC_STATE 当某任务正在等待对内部 MS DTC 全局状态对象的更改进行保护的事件时出现。 该状态应当保持非常短的时间。...EE_PMOLOCK 在语句执行过程中特定的内存分配类型同步期间出现。 EE_SPECPROC_MAP_INIT 在对内部过程哈希表创建进行同步期间发生。...PWAIT_MD_SERVER_CACHE 在链接服务器的元数据内部同步期间发生。 PWAIT_MD_UPGRADE_CONFIG 在升级服务器范围的配置时进行内部同步期间发生。...SQLSORT_NORMMUTEX 在初始化内部排序结构时进行内部同步期间出现。 SQLSORT_SORTMUTEX 在初始化内部排序结构时进行内部同步期间出现。
，我们公司在开发WMS系统时，为了仓库的储存安全，需要在危废品库存达到一定的储量时，自动通知仓管员去处理危废品，所以就需要程序自动的通过企业微信告知仓管员，这个时候就需要用到企业微信的机器人了。...这可能导致用户在操作界面时，服务器宽度被占用。会在无操作情况下自动断开连接，导致不美观的重连接界面及灰色效果。我们将使用微软提供的解决方案来处理这个问题。 C#/.Net的多播委托到底是啥？...【英文】使用委派权限和 Microsoft Graph 在 ASP.NET Core 中重置密码 https://damienbod.com/2023/06/19/reset-passwords-in-asp-net-core-using-delegated-permissions-and-microsoft-graph...【日文】在 .NET 字符串比较中检测未指定的区域性 https://ufcpp.net/blog/2023/6/ca-specify-culture/ 当未指定区域性时，如何在字符串比较中发出警告/错误.../ 引入了创建 Visual Studio 2022 17.7 预览版 2 中添加的拉取请求的功能。
Word：写论文妥了 在Word里，你可以让Copilot给你写文章、改文字、做总结。 只需一个简短的提示，Copilot就能创建一个初稿，并根据需要从整个组织中调入信息。...Teams：上班不用带脑子 在Teams中，Copilot能帮你实时总结项目，同时执行任务，让整个会议效率大大提升；在开会时，它会帮你自动转录；如果你忘了啥事，它还会自动提醒你。...总结一下我在会议中错过的内容。到目前为止提出了哪些观点？我们在这个话题上哪里有分歧？ 为[正在讨论的话题]建立一个优势和劣势的表格。在做决定之前，我们还应该考虑什么？...换句话说，Copilot在给出建议时，早就知道了你一直在创建的文件的内容，你已经发送和接收的电子邮件，你的会议时间表和总结等等。...不过，Copilot还是与其他人工智能内容生成器一样会出现事实错误，甚至其他奇怪的错误（通常称为 「幻觉」）。 微软强调，Copilot对初稿和starting points最有用。
zabbix并没有给我们提供这么一个模板来完成在Linux中磁盘IO的监控，所以我们需要自己来创建一个，在此还是在Linux OS中添加。 ...由于一台服务器中磁盘众多，如果只一两台可以手动添加，但服务集群达到几十那就非常麻烦，因此需要利用 自动发现 这个功能，自动发现后自动添加对服务器磁盘的监控，而且添加磁盘后也会自动添加到监控，实现自动化运维的效果...添加图形显示 在图形原型中添加，注意名称中要带哪个磁盘的动态名称，不然会出现Disk IO 已注册的错误信息。...zabbix3 Cannot create graph: graph with the same name "Disk IO" already exists 在监控项中选择上面添加的6个监控项。 ?...可能是依赖包有问题，考虑到集群服务器的python环境问题，因此就不考虑用python的实现。 以上的内容也是基于之前的文章中的内容作为介绍基础，若有其他问题可先看之前的文章中介绍的基础环境。
，在整个过程中，进一步折射出以前知识面之窄，在不断的入坑、解坑中实现一版。...", 描述：使用Keras中预训练模型进行图像分类特征提取的代码可以正常跑通，当通过Flask来启动服务，访问预测函数时，出现上述错误。...) # 在每一个request中： global sess global graph with graph.as_default(): set_session(sess) model.predict...默认情况下，加载模型时使用“默认”Session和“默认”graph。但是在这里是创建新的。还要注意，Graph存储在Session对象中，这样更加方便。...测试了一下好像不行 Q2：无法启动服务，CRITICAL WORKER TIMEOUT 当使用 gunicorn 启动 flask 服务时，查看服务器状态和日志文件发现一直在尝试启动，但是一直没有成功。
我尝试修改客户端发送的 RTP 以重现这些错误，但另一端的设备没有收到它，我怀疑服务器正在过滤它。...此外，MMR 服务器在使用唯一堆区域的单独线程中执行不同类型的处理，因此可能发生此类分配的许多代码区域（例如连接管理）在与线程不同的堆区域中分配内存错误发生的地方。...我能找到的唯一这样的分配是在同一个舞台上进行的，这些分配与会议设置有关：当用户加入会议时，某些对象被分配在堆上，然后在他们离开会议时被释放。...总体而言，虽然本研究期间发现的客户端错误与零项目在其他视频会议平台中发现的错误相当，但服务器错误令人惊讶，尤其是当服务器缺少 ASLR 并且支持非端到端的操作模式时加密。...有几个因素通常会导致视频会议应用程序出现安全问题，从而导致 Zoom 出现这些错误。一是 Zoom 中包含的大量代码。有很大一部分代码我无法确定其功能，而且许多可以反序列化的类似乎并不常用。
选择这个模型的理由是EAST中包含upsample(interpolate/resize)层，这个算子不算特别常见，在转换过程中，这个upsample层会频繁出错。...-4460 Haswell微架构 内存: 32GB 曾尝试在一台i3-3220（IvyBridge微架构）的虚拟机（2核，4GB内存）上运行，在优化tvm模型后的编译过程中出现KeyError: tile_oh...https://docs.tvm.ai/tutorials/frontend/from_onnx.html#sphx-glr-tutorials-frontend-from-onnx-py 转换的过程中出现错误...print大法，发现错误的原因是pytorch导出的onnx中的resize的参数是（input_size，output_size），而tvm中需要的参数是（input_size, scale）。...这里我尝试过将output_size转换成scale，但是又引发了设计llvm库的错误。
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