论文证明了以下观点: 微调较小的llm可以达到与SOTA微调llm相当的性能。 零样本和少样本学习的的性能与经过微调的小型llm相当。 增加上下文学习中的样本数量并不一定会提高情感分析任务的性能。...论文概述 论文首先总结了特定于金融领域的SOTA模型: FinBERT:使用总计4.9B Token组的金融通信语料库进行微调的BERT。...bloomberg ggpt:这是一个包含50B个参数的闭源模型，专门针对各种金融数据进行训练。它在情感分析中表现出良好的性能。 使用LLama-7B对FinGPT进行微调。...该模型使用更少的计算资源实现了与bloomberg ggpt相当的性能。 ChatGPT这样的llm也可以使用零样本学习。...总结 可以看到，针对特定的领域，微调小模型还是能过够得到很好的效果，这在对于我们实际应用是是非常有帮助的，不仅可以节省成本，还可以节省我们的训练时间，可以让我们进行快速的版本迭代。
然而还有很多种通过破坏遍历规则（使恶意文件无法被遍历到）的隐藏方式，通常可以达到避免被查杀的目的。今天我们要说的就是： 如何利用python实现针对这几种特定隐藏方式的webshell查杀。...它使用资源派生来维持与文件相关的信息，虽然我们无法看到数据流文件，但是它却是真实存在于我们的系统中的。...这种隐藏方式主要针对一句话木马，因为如果被包含的文件为大马则失去了隐藏的意义（若被包含的文件为大马，会直接跳转到大马页面，原页面也就相当于被篡改了，很容易就会被发现）。...整体逻辑很简单，首先遍历web应用所在的文件夹，找出所有利用ntfs交换数据流隐藏的文件，组成一个list；其次遍历所有.asp文件（以asp为例），找出所有采用了包含头的.asp文件，将其路径作为value...与之前的list做对比，若在dict中发现了存在于list中的元素，则断定它为webshell，最后将其路径输出，并同时将包含它的.asp文件路径输出。
为了提高程序的效率，经常要用到多线程，尤其是IO等需要等待外部响应的部分。...线程的创建、销毁和调度本身是有代价的，如果一个线程的任务相对简单，那这些时间和空间开销就不容忽视了，此时用线程池就是更好的选择，即创建一些线程然后反复利用它们，而不是在完成单个任务后就结束。...下面是用Python实现的通用的线程池代码： view plainprint?...，不断地从workQueue队列中获取需要执行的任务，执行之，并将结果写入到resultQueue中，这里的workQueue和resultQueue都是现成安全的，其内部对各个线程的操作做了互斥。...一个典型的测试例子如下，它用10个线程去下载一个固定页面的内容，实际应用时应该是执行不同的任务。 view plainprint?
前言 假设执行一条脚本(.py)用例一分钟，那么100个脚本需要100分钟，当你的用例达到一千条时需要1000分钟，也就是16个多小时。。。 那么如何并行运行多个.py的脚本，节省时间呢？...一、 项目结构 1.项目结构跟之前的设计是一样的： - case test开头的.py用例脚本 - common 放公共模块，如HTMLTestRunner - report 放生成的html...def test_01(self): time.sleep(3) t = self.driver.title print t # 随便写的用例...self.driver.title print t h = self.driver.window_handles print h # 随便写的用例...1.多线程设计思路： - 先写一个run的函数 - 保证for循环能跑的通 - 在run函数上加个装饰器 @threads(n),n是线程数 2.run_all参考代码 ``` # coding=utf
文章目录 前言 一、多任务 二、进程 1.进程的概念 2.进程的创建 三、线程 1.线程的概念 2.线程的创建 四、守护线程 1.设置守护线程的方法 总结 前言 在实际运用中Python程序往往要处理多个任务...，那么如何让Python程序执行多任务呢？...1.线程的概念 线程：程序执行的最小单位 一个进程中最少有一个线程来执行程序，本身不占有系统资源（只需要在运行中必需的资源），它可以与同属于一个进程的线程共享其拥有的全部资源（例如：一个程序可以同时打开两个窗口...一般情况下主线程会等待所有子线程结束才会结束 在实际运用中有时候需要避免这种情况，那么就可以通过设置守护线程来达到主线程不会等待子线程结束才结束 1.设置守护线程的方法 线程对象= = threading.Thread...(target=a，daemon=True) 或者在线程启动之前加一行代码 线程对象.setDeamon(True) 总结 本文仅仅简单介绍了线程与进程的基本概念及使用使用，进程和线程给我们提供了一种一个程序执行多个任务的途径
看过《Python分布式计算》，觉得线程和进程，最大的区别还是在于 —— 二者是如何与内存交互的。线程是共享式的内存架构，进程是分布式的内存架构，这才是问题的本质。...线程是进程的一个实体,是CPU调度和分派的基本单位,它是比进程更小的能独立运行的基本单位.线程自己基本上不拥有系统资源,只拥有一点在运行中必不可少的资源(如程序计数器,一组寄存器和栈),但是它可与同属一个进程的其他的线程共享进程所拥有的全部资源...相对进程而言，线程是一个更加接近于执行体的概念，它可以与同进程中的其他线程共享数据，但拥有自己的栈空间，拥有独立的执行序列。 三、区别 进程和线程的主要差别在于它们是不同的操作系统资源管理方式。...线程有自己的堆栈和局部变量，但线程之间没有单独的地址空间，一个线程死掉就等于整个进程死掉，所以多进程的程序要比多线程的程序健壮，但在进程切换时，耗费资源较大，效率要差一些。...另外，进程在执行过程中拥有独立的内存单元，而多个线程共享内存，从而极大地提高了程序的运行效率。 线程在执行过程中与进程还是有区别的。每个独立的线程有一个程序运行的入口、顺序执行序列和程序的出口。
线程自己不拥有独立的系统资源，只拥有一点在运行中必不可少的资源，它可与同属一个进程的其它线程共享当前进程所拥有的全部资源。 ...（真正的多线程需要多核CPU才能实现） 当我们要让一个python程序执行多个任务时，我们可以用多个进程或多个线程来完成我们的任务，他们之间彼此同时交替进行甚至一个任务依赖于另一个任务执行的结果，他们需要相互通信和协调...使用threading模块实现多线程，Python的线程是真正的Posix Thread，而不是模拟出来的线程。...这种原则最常见的是图像处理、算法处理。 （3）强相关的处理用线程，弱相关的处理用进程 什么叫强相关、弱相关？理论上很难定义，给个简单的例子就明白了。 ...（4）可能要扩展到多机分布的用进程，多核分布的用线程 原因请看上面对比。
状态,并没有执行，这时print(taska) 得到<Task pending coro=<testa() running at F:/python/python3Test/asynctest.py:7...图片 可以在实际的工作中，由于以前写了太多的多线程与多进程，所以对于以前编写风格和一些由于没有异步支持的库函数来说，由于要写在异步里，所以对于编写代码来说还是要处理很多同步的方法，今天在这里整理一下在异步操作中如果处理同步的函数问题...图片 两种定义方式都可以，一个是向gather函数传的是协程对象，一个是传的task对象。之后在调用 图片 得到的输出为 图片 这样就达到的协程的并行与结果的回收。...在事件循环中动态的添加异步函数 通过asyncio.run_coroutine_threadsafe 方法来动态的将一个协程绑定到事件循环上，并且不会阻塞主线程 图片 通过asyncio.run_coroutine_threadsafe...关于在异步协程中的处理流程先总结这么多,之后再学习总结一个与异步相关的各种库如aiohttp的使用等等。
asyncio 程序的核心是事件循环。在本节中，我们将花点时间看一下 asyncio 事件循环。 1. 什么是 Asyncio 事件循环 事件循环是用于在单个线程中执行协程的环境。...()，但它在 Python 3.10 中已弃用，不应使用。...什么是事件循环对象 事件循环作为 Python 对象实现。事件循环对象定义了事件循环的实现方式，并提供了与循环交互的通用 API，定义在 AbstractEventLoop 类中。...ProactorEventLoop 类型的事件循环是 Windows 上的默认设置。 第三方库可能会实现自己的事件循环以针对特定功能进行优化。 4....asyncio 事件循环可以在程序中用作基于协程任务的线程池的替代方案。事件循环也可以嵌入到普通的 asyncio 程序中并根据需要访问。 ----
本质上，协程是一种特殊类型的函数，而线程由 Python 对象表示，并与操作系统中的线程相关联，该对象必须与之交互。...使用异步编程 我们可能会选择使用asyncio，因为我们想在我们的程序中使用异步编程。也就是说，我们要开发一个使用异步编程范式的Python程序。异步意味着不同时，与同步或同时相反。...与用 CPU 计算事物相比，这些操作很慢。这些操作在程序中的常见实现方式是发出读或写请求，然后等待发送或接收数据。因此，这些操作通常称为阻塞 I/O 任务。...在我们这样做的情况下，我们可能会出于上述原因之一选择使用 asyncio。在我们不这样做的情况下，我们可能会被引导选择 asyncio 以交付解决特定问题的程序。...任何你可以用 asyncio 编写的程序，你都可以用线程编写，而且它可能会一样快或更快。它也可能更简单，更容易被其他开发人员阅读和解释。您可能会想到线程的任何并发故障模式，您都可能会遇到协程。
本质上，协程是一种特殊类型的函数，而线程由 Python 对象表示，并与操作系统中的线程相关联，该对象必须与之交互。...使用异步编程我们可能会选择使用asyncio，因为我们想在我们的程序中使用异步编程。也就是说，我们要开发一个使用异步编程范式的Python程序。异步意味着不同时，与同步或同时相反。...与用 CPU 计算事物相比，这些操作很慢。这些操作在程序中的常见实现方式是发出读或写请求，然后等待发送或接收数据。因此，这些操作通常称为阻塞 I/O 任务。...在我们这样做的情况下，我们可能会出于上述原因之一选择使用 asyncio。在我们不这样做的情况下，我们可能会被引导选择 asyncio 以交付解决特定问题的程序。...任何你可以用 asyncio 编写的程序，你都可以用线程编写，而且它可能会一样快或更快。它也可能更简单，更容易被其他开发人员阅读和解释。您可能会想到线程的任何并发故障模式，您都可能会遇到协程。
asyncio 程序的核心是事件循环。在本节中，我们将花点时间看一下 asyncio 事件循环。1. 什么是 Asyncio 事件循环事件循环是用于在单个线程中执行协程的环境。...()，但它在 Python 3.10 中已弃用，不应使用。...什么是事件循环对象事件循环作为 Python 对象实现。事件循环对象定义了事件循环的实现方式，并提供了与循环交互的通用 API，定义在 AbstractEventLoop 类中。...ProactorEventLoop 类型的事件循环是 Windows 上的默认设置。第三方库可能会实现自己的事件循环以针对特定功能进行优化。4....asyncio 事件循环可以在程序中用作基于协程任务的线程池的替代方案。事件循环也可以嵌入到普通的 asyncio 程序中并根据需要访问。
Python的多线程与GIL Python从0.9.8版就开始支持多线程（ thread模块），1.5.1版引入了 threading高级模块，是对thread模块的封装。...当Python启动时，是并不支持多线程的。...换句话说，Python中支持多线程的数据结构以及GIL都是没有创建的，Python之所以有这种行为是因为大多数的Python程序都不需要多线程的支持。 Python选择了让用户激活多线程机制的策略。...在Python虚拟机启动时，多线程机制并没有被激活，它只支持单线程，一旦用户调用thread.startnewthread，明确指示Python虚拟机创建新的线程，Python就能意识到用户需要多线程的支持...，这个时候，Python虚拟机会自动建立多线程机制需要的数据结构、环境以及那个至关重要的GIL。
在做下载断言时，需要在下载之前去做监听文件是否创建，但是此时，如果按照正常java调用方法的方式去运行，在监听方法未完成时，点击下载方法并未触发。...于是就开始思考，如果使用多线程调用点击下载方法，就无须等待监听方法完成后就可以运行。...所以我们将点击单独放入线程内运行，就能解决问题。
我想要从百度云网盘上下载一些有特定标题的PDF文件，用来做数据分析。但是百度云网盘的下载速度很慢，而且有些文件需要付费才能下载。...所以我决定用Python和Selenium来写一个爬虫程序，自动化地搜索和下载我想要的文件。为了防止被百度云网盘检测到，我还使用了代理IP来隐藏我的真实IP地址。...这样，我就可以快速地获取我需要的数据，代码如下： # 导入selenium库 from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.by..."www.16yun.cn" proxy_port = "31000" # 创建一个Chrome选项对象 options = webdriver.ChromeOptions() # 添加代理IP的参数...文件的标题（请替换为你想要的标题） title = "your_title" search_input = wait.until(EC.visibility_of_element_located((By.ID
依赖关系（Dependency） 依赖关系是一种表示两个用例之间的弱关系。它通常表示一个用例在执行过程中可能使用或影响另一个用例。...依赖关系在UML用例图中通常以虚线和带箭头的线表示，箭头指向被依赖的用例。 举例 例如，在一个图书管理系统中，有一个用例“借书”，另一个用例是“检查库存”。...这里，“借书”用例在执行过程中可能需要依赖“检查库存”用例，以确认所需图书的可用性。 扩展关系（Extend） 扩展关系是一种表示一个用例（扩展用例）在某些条件下扩展另一个用例（基本用例）功能的关系。...这种关系通常用于表示可选的、非必须的功能。在UML用例图中，扩展关系通常以虚线和带箭头的线表示，箭头指向被扩展的基本用例。...扩展关系则表示在特定条件下，一个用例的行为可以被另一个用例扩展或增强。 结论 正确理解和区分依赖和扩展关系，对于构建清晰、准确的用例图至关重要。
作为专业爬虫程序员，我们在数据抓取过程中常常面临效率低下和准确性不高的问题。但不用担心！本文将与大家分享Python爬虫的应用场景与技术难点，并提供一些实际操作价值的解决方案。...以下是一些实际操作价值的解决方案： -使用异步编程：使用异步框架（如asyncio）可以在一个线程中同时处理多个请求，从而提高并发量和效率。 ...-使用多线程或分布式：针对特定需求，可以利用多线程或分布式技术并行处理多个任务，进一步提高抓取效率。 ...以下是针对异步编程的示例代码： ```python import asyncio import aiohttp async def fetch(session,url): async with...让我们一起解决Python爬虫技术难点，提升数据抓取的效率与准确性吧！
前面介绍Python的多线程，以及用多线程实现并发（参见这篇文章【浅析Python多线程】），今天介绍的协程也是常用的并发手段。...所以，关于协程可以总结以下两点： （1）线程的调度是由操作系统负责，协程调度是程序自行负责。 （2）与线程相比，协程减少了无畏的操作系统切换。...基本上Python 生成器的 yeild 已经能完成切换，Python3中还有特定语法支持协程切换。...我们看一下Python3中的协程库asyncio是怎么实现的： import asyncio @asyncio.coroutine def say_hi(n): print("start:",...在Python3.5中，新增了async和await的新语法，代替装饰器和yield from。上例可以用新增语法完全代替。
但是有几个值得关注的是： 对于实时变化的网络环境，爬虫的持续有效性如何保证 数据采集、清洗规则的适用范围 数据采集的时间与质量--效率 爬与反爬的恩怨 爬虫的法律界限 法律的边界,技术无罪 对于上面几个关注点...技术在你的手上，非法与否在于你怎么去用。...当线程间需要共享变量内存时，此时会有许多不可预知的变量读写操作发生，python为了使线程同步，给每个线程共享变量加了全局解释器锁GIL。而我们的爬虫不需要共享变量，因此是线程安全的，不用加锁。...因为多进程+多线程，CPU切换上下文也会造成一定的开销，所以进程数与线程数不能太大，并发请求的时间间隔也要考虑进去。...轮子们，你们辛苦了 现实生活中的爬虫不止上面那些，但是基本的骨架是一样的，对于特定的网站需要制定特定的采集规则，所以通用的数据采集爬虫很难实现。
我们围绕一个数学问题来说明本文的思想，组合数C(n,i)，也就是从n个元素中任选i个，共有多少种选法。当然，这个问题有很多种求解方法，例如【最快的组合数算法之Python实现】。...本文主要分析组合数的递归求解方法，也就是著名的帕斯卡公式C(n,i) = C(n-1, i) + C(n-1, i-1)，首先编写出可以运行的正确代码，然后再进行优化和改进。...，但是大家肯定会有个疑问，是不是针对每个函数都要写一个不同的修饰器呢？...实际上是不用的，一般来说，同一个修饰器函数适用于特定的一类问题，是可以重复使用的，例如下面的斐波那契数列问题就重复使用了上面定义的修饰器。...最后需要说明的是，本文的思想只是缓解了问题，并不会彻底解决函数递归调用对递归深度的限制，随着参数的增大，一样会崩溃。
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