近年来数据泄漏的事件层出不穷，网上可以搜到大量的数据泄漏新闻。从业者也都明白，数据泄漏只是一个结果，而原因有很多种，可能是一个越权漏洞，也可能是一个弱口令，有N种可能都会导致泄漏。传统的数据安全保障体系为什么没能有效遏制数据泄漏？是方法论出错了，还是执行不到位？带着这个问题，笔者研究了两家云服务厂商，试图从框架上寻找可借鉴的地方。结论是，有可借鉴的地方，但仍然不足以保证数据安全。
你可能已经听过很多遍这个不算秘密的秘密了--Kubernetes Secrets 不是加密的！Secret 的值是存储在 etcd 中的 base64 encoded（编码）[1] 字符串。这意味着，任何可以访问你的集群的人，都可以轻松解码你的敏感数据。任何人？是的，几乎任何人都可以，尤其是在集群的 RBAC 设置不正确的情况下。任何人都可以访问 API 或访问 etcd。也可能是任何被授权在 Namespace 中创建 pod 或 Deploy，然后使用该权限检索该 Namespace 中所有 Secrets 的人。 如何确保集群上的 Secrets 和其他敏感信息（如 token）不被泄露？在本篇博文中，我们将讨论在 K8s 上构建、部署和运行应用程序时加密应用程序 Secrets 的几种方法。
注意在函数根目录增加 config.json 设置 security.msgSecCheck 云调用权限
本篇博客将总结 CDP 私有云基础（PvC Base）集群的安全架构。该架构反映了安全工程最佳实践的四大支柱：边界、数据、访问和可见性。CDP PvC Base的发布对安全架构进行了许多重大改进，包括：
上篇我们讲到了 Elasticsearch 全文检索的原理《别只会搜日志了，求你懂点原理吧》，通过在本地搭建一套 ES 服务，以多个案例来分析了 ES 的原理以及基础使用。这次我们来讲下 Spring Boot 中如何整合 ES，以及如何在 Spring Cloud 微服务项目中使用 ES 来实现全文检索，来达到搜索题库的功能。
随着软件供应链攻击的增加，保护我们的软件供应链变得更加重要。此外，在过去几年中，容器的采用也有所增加。有鉴于此，对容器镜像进行签名以帮助防止供应链攻击的需求日益增长。此外，我们今天使用的大多数容器，即使我们在生产环境中使用它们，也容易受到供应链攻击。在传统的 CI/CD 工作流中，我们构建镜像并将其推入注册中心。供应链安全的一个重要部分是我们构建的镜像的完整性，这意味着我们必须确保我们构建的镜像没有被篡改，这意味着保证我们从注册中心中提取的镜像与我们将要部署到生产系统中的镜像相同。证明镜像没有被篡改的最简单和最好的方法之一（多亏了 Sigstore）是在构建之后立即签名，并在允许它们部署到生产系统之前验证它。这就是 Cosign 和 Kyverno 发挥作用的地方。
导语 | 随着用户邮件数量越来越多，邮件搜索已是邮箱的基本功能。QQ 邮箱于 2008 年推出的自研搜索引擎面临着存储机器逐渐老化，存储机型面临淘汰的境况。因此，需要搭建一套新的全文检索服务，迁移存储数据。本文将介绍 QQ 邮箱全文检索的架构、实现细节与搜索调优。文章作者：干胜，腾讯后台研发工程师。 一、重构背景 QQ 邮箱的全文检索服务于2008年开始提供，使用中文分词算法和倒排索引结构实现自研搜索引擎。设计有二级索引，热数据存放于正排索引支持实时检索，冷数据存放于倒排索引支持分词搜索。在使用旧全文检索
当你看到实用为本周的关键词时，就应该知道本周的 GitHub 热点霸榜的基本为高星老项目，例如：知名的性能测试工具 k6，让你能在预生产环境和 QA 环境中以高负载运行测试。百度开源的前端低代码框架 amis，也是走的实用路线，你甚至不用了解前端就能做出来页面。当然，本周还是有一些新项目上榜，比如：基于目标检测的 U^2-Net 每天你都能看到它上 Trending，作为一个图像处理工具它的上榜频率和它的实用程度绝对成正比。那个美国知名天才黑客 George Hotz 开源的小型深度学习框架 tinygrad 也是兼顾 PyTorch 和 micrograd 功能，实用到不行。当然还有非技术人员也能使用的数据管理平台 Directus…
嗨，猫头虎博主在此！🐆🦉 今天我们要聊的是Go Cloud Development Kit的最新更新。如果你在寻找关于Go语言和云开发的最新资讯，那么这篇博文正适合你。我们将深入探讨2019年3月4日Google团队发布的这个令人兴奋的项目。让我们一起探索如何使云开发变得更简单、更高效吧！
译者 | reason_W 编辑 | Just 对大多数企业来说，机器学习听起来就像航天技术一样，属于花费不菲又“高大上”的技术。如果你是想构建一个 Netflix 这种规模的推荐系统，机器学习确实是这样的。（注：Netflix是美国流媒体巨头、世界最大的收费视频网站，曾于 2017 年买下《白夜追凶》全球播放权。）但受万物皆服务（everything-as-a-service）这一趋势的影响，机器学习这一复杂的领域也正在变得越来越接地气。所以现在哪怕你只是一个数据科学领域的新手，并且只想实现一些很容易
使用 BDR/Replication Manager 将加密数据迁移到CDP PvC Base。
在 django 博客教程中，我们使用了 django-haystack 和 Elasticsearch 进行文章内容的搜索。django-haystack 默认返回的搜索结果是一个类似于 django QuerySet 的对象，需要配合模板系统使用，因为未被序列化，所以无法直接用于 django-rest-framework 的接口。当然解决方案也很简单，编写相应的序列化器将返回结果序列化就可以了。
https://www.testclass.cn/katalon_studio_image_discern.html
整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是，在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南，你就将会了解。你将学到：
【导读】亚马逊的 Alexa 的巨大成功已经证明：在不远的将来，实现一定程度上的语音支持将成为日常科技的基本要求。整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是，在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南，你就将会了解。你将学到：
【导读】亚马逊的 Alexa 的巨大成功已经证明：在不远的将来，实现一定程度上的语音支持将成为日常科技的基本要求。整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是，在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南，你就将会了解。你将学到： •语音识别的工作原理； •PyPI 支持哪些软件包; •如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于使用的 Python 语音识别库。 ▌语言识别工作原理概述 语音识别源于 20 世纪
译者 | 廉洁 编辑 | 明明 出品 | AI科技大本营（公众号ID：rgznai100） 【AI科技大本营导读】亚马逊的 Alexa 的巨大成功已经证明：在不远的将来，实现一定程度上的语音支持将成为日常科技的基本要求。整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是，在 Python 程序中实现语音识别非常简单。通过本指南，你将学到： 语音识别的工作原理； PyPI 支持哪些软件包; 如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于
译者 | 廉洁 编辑 | 明明 【AI科技大本营导读】亚马逊的 Alexa 的巨大成功已经证明：在不远的将来，实现一定程度上的语音支持将成为日常科技的基本要求。整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是，在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南，你就将会了解。你将学到： •语音识别的工作原理； •PyPI 支持哪些软件包; •如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于使用的 Python 语音识别库。
整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是，在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南，你就将会了解。你将学到： •语音识别的工作原理； •PyPI 支持哪些软件包; •如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于使用的 Python 语音识别库。 ▌语言识别工作原理概述 语音识别源于 20 世纪 50 年代早期在贝尔实验室所做的研究。早期语音识别系统仅能识别单个讲话者以及只有约十几个单词的词汇量。现代语音识
--AI科技大本营-- 整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是，在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南，你就将会了解。你将学到： •语音识别的工作原理； •PyPI 支持哪些软件包; •如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于使用的 Python 语音识别库。 ▌语言识别工作原理概述 语音识别源于 20 世纪 50 年代早期在贝尔实验室所做的研究。早期语音识别系统仅能识别单个讲话者以及只有约十几个单
Zilliz Cloud Pipelines 可以将文档、文本片段和图像等非结构化数据转换成可搜索的向量并存储在 Collection 中，帮助开发者简化工程开发，助力其实现多种场景的 RAG 应用，将复杂生产系统的搭建和维护简化成 API 调用。
作为世界上最大的同性交友网站，真的是越来越好了。弱弱的，欠抽样的问一句：你们看到标题《厉害了，我的同性交友网站》，是不是以为我开发了一个同性交友的网站呢？哈哈……上当的请举手。举手干啥？还能干啥，当然是揍我了，没看到我上面说的是欠抽样嘛！啊，哈哈哈……
Google Hack原理很简单，就是利用搜索引擎强大的搜索能力，来查找一些存在漏洞的网站。要利用Google来查找网站的漏洞自然要学会Google这个搜索引擎的语法了。下面先给大家讲解一下Google的语法
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
对于做工程项目和搞科研的人来说，有现成的模块或工具使用是一件多么美妙的事情啊，无需访问源码或理解内部工作机制的细节即可完成相应的任务。常用的方法是调用一些API，即一些预先定义的函数，目的是提供应用程序与开发人员基于某软件或硬件得以访问一组例程的能力。本文总结对于机器学习行业者有用的50多个API，主要涉及的领域如下：
本篇基于 2017 年的推荐清单做了一些改进——去除了一些不再进行维护的 API，并且更新了一些新的 API。主要覆盖如下方向：
最近项目组安排了一个任务，项目中用到了基于 Solr 的全文搜索，但是该 Solr 搜索云项目不稳定，经常查询不出来数据，需要手动全量同步。
而且它还是其他团队在维护，依赖性太强，导致 Solr 服务一出问题，我们的项目也基本瘫痪，因为所有的依赖查询都无结果数据了。
K8s 提供了 Secret 资源供我们来保存、设置一些敏感信息，比如 API endpoint 地址，各种用户密码或 token 之类的信息。在没有使用 K8s 的时候，这些信息可能是通过配置文件或者环境变量在部署的时候设置的。
本文展示了一个端到端的实例，说明如何构建一个可以语义化搜索对象的系统。项目作者是 Hamel Husain （https://www.linkedin.com/in/hamelhusain/） 和 Ho-Hsiang Wu 。
日前，kdnuggets 上的一篇文章对比了三大公司（谷歌、微软和亚马逊）提供的机器学习服务平台，对于想要启动机器学习项目的公司或是数据科学新手来说，提供了非常多的指导和建议。 AI 研习社将原文编译整理如下： 对于大多数企业来说，机器学习就像航空航天一样遥远，听起来既昂贵，还需要高科技人才。从某种角度来说，如果你想建立一个像 Netflix 一样好的推荐系统，那确实是昂贵且困难。但是，目前这个复杂的领域有一个趋势：一切皆服务（everything-as-a-service)——无需太多投资，即可快速启动机
QQ 邮箱的全文检索服务于2008年开始提供，使用中文分词算法和倒排索引结构实现自研搜索引擎。设计有二级索引，热数据存放于正排索引支持实时检索，冷数据存放于倒排索引支持分词搜索。在使用旧全文检索过程中存在以下问题：
为了更好的改善用户开发，调试和使用云函数的体验，解决客户从开发，部署到运维流程中的痛点问题，6月份，腾讯云云函数产品发布了如下新特性：
Rank Math是一个WordPress插件，其开发人员称其为“WordPress （SEO）的瑞士军刀”，旨在帮助网站所有者通过搜索引擎优化（SEO）吸引更多流量到其网站。 该插件随附一个安装向导，可通过逐步安装过程对其进行配置，并支持Google架构标记（又名Rich Rich Snippets）、关键字优化、Google Search Console集成，Google关键字排名跟踪等。
PaddleNLP Pipelines 是一个端到端智能文本产线框架，面向 NLP 全场景为用户提供低门槛构建强大产品级系统的能力。本项目将通过一种简单高效的方式搭建一套语义检索系统，使用自然语言文本通过语义进行智能文档查询，而不是关键字匹配。
JSON 网络令牌是一种 Internet 标准，用于创建具有可选签名或可选加密的数据，让两方之间安全地表示声明。令牌使用私有秘密或公共/私有密钥进行签名。
组织正在改变他们已经在软件应用项目中成功的微服务架构模型，这就是大多数微服务项目使用API（应用程序接口）的原因。我们要为微服务喝彩，因为它相对于其他的模型有各种先进的特性。
最近项目组安排了一个任务，项目中用到了基于 Solr 的全文搜索，但是Solr 搜索云项目不稳定，经常查询不出来数据，需要手动全量同步。
翻译自 Generative AI: How to Choose the Optimal Database 。
原文链接www.cnblogs.com/jajian/p/9801154.html 前言 最近项目组安排了一个任务，项目中用到了基于 Solr 的全文搜索，但是该 Solr 搜索云项目不稳定，经常查询不出来数据，需要手动全量同步。 而且它还是其他团队在维护，依赖性太强，导致 Solr 服务一出问题，我们的项目也基本瘫痪，因为所有的依赖查询都无结果数据了。 所以考虑开发一个适配层，如果 Solr 搜索出问题，自动切换到新的搜索 ES。其实可以通过 Solr 集群或者服务容错等设计来解决该问题。 但是先不考虑本
一直以来，表单对于前端来说都是一个不得不面对的坑。而对于设计一个表单组件来说，主要需要考虑以下三点：
最近项目组安排了一个任务，项目中用到了全文搜索，基于全文搜索 Solr，但是该 Solr 搜索云项目不稳定，经常查询不出来数据，需要手动全量同步，而且是其他团队在维护，依赖性太强，导致 Solr 服务一出问题，我们的项目也基本瘫痪，因为所有的依赖查询都无结果数据了。所以考虑开发一个适配层，如果 Solr 搜索出问题，自动切换到新的搜索--ES。
原题：When to Use What: REST, GraphQL, Webhooks, & gRPC
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