为了能在红队项目中发现更多的打点漏洞,我曾经花了不少精力,把那些大家觉得不重要的中低危漏洞拿来研究一下,发现有几个漏洞还是很有利用价值的,比如说,“IIS短文件名猜解漏洞”。这个漏洞有以下这么几个特点:1、危害等级是中低风险。2、在当前网站应用中还广泛存在。3、微软官网不太认可这个漏洞,不出补丁。4、很多客户也选择不修复。5、漏洞利用起来极其困难,需要很大的耐心和毅力。但是我借助此漏洞间接拿权限成功了很多次,还是有很多技巧在里面的,下面分享一下详细过程。
为了兼容16位MS-DOS程序,Windows为文件名较长的文件(和文件夹)生成了对应的Windows 8.3短文件名。
最近我在学习Transformer结构的时候,发现其中的positional encoding很不好理解,尤其是其中的公式,为什么要这样设计,后来上网收集各种资料,方才理解,遂于此写一篇文章进行记录
基于Transformer的模型已经引领NLP领域,然而基于Transformer的方法随着输入文本长度的增加,计算量剧增,并且Transformer能处理的句子长度受限,已有的方法大多使用截断的方式,这会导致信息损失,因此如何实现长文本的预训练是目前的一大难题。
故事生成旨在基于特定输入生成较长的叙述内容,在自然语言处理中也是一项比较有挑战性的任务。之前看过的关于故事生成的模型大多都是针对英文的,而对于中文故事生成模型相对比较少。好巧不巧今天就遇到了,「今天给家分享的这篇文章厉害了,实验结果显示,本文模型框架优于最先进的中文故事生成模型」。
前一段时间,微信朋友圈悄悄改版,当你发一段长文字的时候,就会被折叠成一行,需要点击进去才能看到详细内容,如下图示:
Bert 给人们带来了大惊喜,不过转眼过去大约半年时间了,这半年来,陆续出现了与 Bert 相关的不少新工作。
机器之心专栏 机器之心编辑部 如今大型语言模型(如 ChatGPT)风靡全球,其最重要的应用之一就是辅助用户完成各种日常写作,如撰写电子邮件,创作博客文章,都能得到它的有力支持。但是目前包括 ChatGPT 在内的各种大语言模型在长内容创作领域,如小说,剧本,长篇文案等领域却显得力不从心。 近期,来自苏黎世联邦理工和波形智能的团队发布了 RecurrentGPT,一种让大语言模型 (如 ChatGPT 等) 能够模拟 RNN/LSTM,通过 Recurrent Prompting 来实现交互式超长文本生成,
Bert 给人们带来了大惊喜,不过转眼过去大约半年时间了,这半年来,陆续出现了与Bert相关的不少新工作。
html标签: 1、<q>标签,短文本引用(quote,引用) 注解:引用短文本,比如引用古人的一句话 ,注意引用的文本不需要再加双引号。 <q>标签的真正关键点不是它的默认
【导读】这篇发表在自然语言处理领域顶级会议的NAACL的文章,提出了一种新的端到端神经网络架构,用于对候选回答进行排序。该文章提出的模型,文本分别按照词和块的级别进行编码,有效地捕捉了整句话的含义。在此基础之上,增加了话题聚类模块,从回答中提取语义信息,将回答进行分组,进一步提升了排序的性能。 【NAACL 2018 论文】 Learning to Rank Question-Answer Pairs using Hierarchical Recurrent Encoder with Latent Topi
1.前端代码 2.逻辑绕过 3.文件内容检测 4.文件包含、文件备份 5.容器及语言特性 6.畸形报文 4.文件包含、文件备份 8.SQLI方面 上传文件时WAF检测点: 1)请求的url,url是否合法 2)Boundary边界,通过Boundary边界确定内容来检测内容 3)MIME类型,即content-type 4)文件扩展名 5)文件内容 文件上传后导致的常见安全问题一般有: 1)上传文件是Web脚本语言,服务器的Web容器解释并执行了用户上传的脚本,导致代码执行。 2)上传文件是Flash的策略
Self-Alignment Pretraining for Biomedical Entity Representations
前段时间,一位朋友问了小林一些问题,类似访谈式的提问,主要是关于写文章之类的事情,我觉得对一些读者会有帮助,所以重新整理了下。
最近,在使用MongoDB时,碰到这样的一个需求:针对某个Collection手动在开发环境创建了索引,但在测试环境和生产环境不想再手动操作了,于是就想着通过代码的方式在ASP.NET 6应用启动时自动创建。
在大家不断升级迭代自家大模型的时候,LLM(大语言模型)对上下文窗口的处理能力,也成为一个重要评估指标。
为什么要写这个? 在一个系统长大的过程中会经历不断重构升级来满足商业的需求,而一个严谨的商业系统需要高效、稳定、可扩展,有时候还不得不考虑成本的问题。我希望能找到比较完整的开源解决方案来解决持续集成、监控报警、以及扩容和高可用性的问题。是学习和探索的过程分享给大家,也欢迎同行的人交流。 先来一个三步曲,我们将完成通过GitLab CI 自动部署 net core web api 到Docker 容器的一个示例。这是第一步,通过此文您将了解如何将net core web api 运行在Docker容器中。
前段时间,国内外包括 OpenAI、谷歌、月之暗面等一大批顶级大模型技术公司都以支持更大的上下文作为更新升级的重点。长文本的突破也让社区中有了一些争议,认为这可能意味着 RAG 可能会消亡。另外,最近国内一众大模型企业都开始宣布降价,那么低成本是否跟选择长上下文和 RAG 是否有关系?
选自MetaMind 作者:Romain Paulus、Caiming Xiong、Richard Socher 机器之心编译 参与:Jane W、Cindy、吴攀 去年四月被 Salesforce 收购的 MetaMind 仍然在继续进行自然语言领域的前沿研究。近日,其研究博客发布了一篇文章,详细介绍了一种用于文本摘要提取的深度强化模型(deep reinforced model),机器之心对这篇博客进行编译介绍,并在文后附带了相关的研究论文摘要。论文链接:https://arxiv.org/abs/17
Transformer目前已经成为NLP领域的主流模型,Bert、GPT都是基于Transformer模型结构。同时,Transformer在CV领域也逐渐取得大范围的应用。对Transformer模型结构的深入细致了解非常必要。然而,Transformer的Attention计算代价较高,随着序列长度的增加计算量显著提升。因此,业内出现了很多Transformer魔改工作,以优化Transformer的运行效率。本文首先介绍了Transformer模型的基本结构,然后详细介绍了9篇针对Transformer效率优化、长序列建模优化的顶会论文。
在毕业之后,读者写过了大量的文章和开源项目,正是坚持一边学习一边输出,所以笔者最终从一个生菜鸡进化为一个熟菜鸡。
近日,大模型初创公司零一万物发布了Yi 大模型 API 开放平台,为开发者提供通用 Chat、200k 超长上下文、多模态交互等模型。
以前写过ASP.NET Core 2.x的REST API文章,今年再更新一下到3.0版本。
万字长文保姆级教你制作自己的多功能QQ机器人_小锋学长生活大爆炸的博客-CSDN博客_自制qq机器人篇幅较长且保姆级详细,建议收藏后慢慢看。
文本相似度是指衡量两个文本的相似程度,相似程度的评价有很多角度:单纯的字面相似度(例如:我和他 v.s. 我和她),语义的相似度(例如:爸爸 v.s. 父亲)和风格的相似度(例如:我喜欢你 v.s. 我好喜欢你耶)等等。
从前面第四篇开始,进入了实践练习;第五篇实现了实例化一个类型以及对成员方法等的调用。当然,还有一些操作尚将在后面的章节进行介绍。
摘要:我们展示了一个方法来产出长文稿的抽象摘要……(以下省略200字)…注:以上的摘要都不是作者自己写的,而是用本论文里描述的模型生成的 。
SIGMOD 数据管理国际会议是数据库领域具有最高学术地位的国际性会议,位列数据库方向顶级会议之首。近日,腾讯云数据库团队的最新研究成果入选 SIGMOD 2022 Research Full Paper(研究类长文),入选论文题目为“HUNTER: An Online Cloud Database Hybrid Tuning System for Personalized Requirements”。标志着腾讯云数据库团队在数据库AI智能化上取得进一步突破,实现性能领先。 数据库参数自动调优在学术界和工业
ASP.NET 2.0 提供了大量新功能,其中包括声明性数据绑定和母版页,成员和角色管理服务等。但我认为最棒的功能是异步页,接下来让我告诉您其中的原因。 当 ASP.NET 接收针对页的请求时,它从线程池中提取一个线程并将请求分配给该线程。一个普通的(或同步的)页在该请求期间保留线程,从而防止该线程用于处理其他请求。如果一个同步请求成为 I/O 绑定(例如,如果它调用一个远程 Web 服务或查询一个远程数据库,并等待调用返回),那么分配给该请求的线程在调用返回之前处于挂起状态。这影响了可伸缩性,原因是线程池
.NET Core 2.2于2018年12月4日发布。一般来说,作为非长期支持(“当前”)的版本,它在下一个版本后的三个月内都还会受到支持和更新。.NET Core 3.0于2019年9月23日发布,因此支持.NET Core 2.2的时间会到2019年12月23日那天为止。
https://www.cnblogs.com/JulianHuang/p/17642511.html
摘要:Matt Powell 介绍了如何在服务器端使用异步 Web 方法,来创建高性能的 Microsoft ASP.NET Web 服务。 简介
读者朋友们,多多笔记更新啦。最近事情比较杂乱(花式懒),所以停更了一段时间,不过也重构和基本完成了之前构思的Transformer教程,目前也正在内测,期待更好的她。
判断两篇文章之间的语义关系对于新闻系统等应用有着重要的意义。例如,通过对新闻文章之间的关系判断,一个新闻应用可以将讲述同样的事件的文章聚类在一起,去除冗余,并形成事件发展的脉络。在图 1 中,「2016 美国总统大选」这一故事的主要信息被组织成一条故事树。其中的每个节点,代表了讲述该故事中同样的一个子事件的文章集。这种文本组织方式,在信息爆炸的时代,能给人们带来极大的便利。
上周,月之暗面(Moonshot AI)公司宣布旗下对话式 AI 助理产品 Kimi 应用现已支持 200 万字无损上下文输入。去年 10 月发布时,Kimi 仅支持 20 万字的无损上下文输入长度。而在此前,GPT-4Turbo-128k 公布的数字约 10 万汉字,百川智能发布的 Baichuan2-192K 能够处理约 35 万个汉字。
基础框架 <!DOCTYPE HTML><html><head><meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8"><title>标题标签</title></head><body> 了不起的盖茨比 《了不起的盖茨比》为那个奢靡年代的缩影。盖茨比怀揣着对"美国梦"的期翼,投身到那个年代的灯红酒绿之中,却在名利场中看尽世态炎凉,以及浮华背后一切终将逝去的空虚怅惘。1925年《了不起的盖茨比》
《了不起的盖茨比》为那个奢靡年代的缩影。盖茨比怀揣着对"美国梦"的期翼,投身到那个年代的灯红酒绿之中,却在名利场中看尽世态炎凉,以及浮华背后一切终将逝去的空虚怅惘。1925年《了不起的盖茨比》
代码和Demo地址:https://github.com/dvlab-research/LongLoRA
本文作者:Bang Liu、Di Niu等 文章之间关系匹配是自然语言处理领域的重要问题。传统算法忽略了文本内部语义结构,而深度神经网络目前主要用于句子对之间的匹配。同时由于长文本对计算量需求较大,且目前缺乏训练数据集,因此长文本的匹配问题一直难以解决。对此,来自阿尔伯塔大学和腾讯 PCG 移动浏览器产品部的研究者提出了概念交互图(Concept Interaction Graph)算法,对比现有的文章关系匹配算法有明显的效果提升。该论文已被自然语言处理顶会 ACL 2019 接收,项目代码和数据集已
别人晒朋友圈,他留言说不中听的话;你见他突然妄自菲薄,开导劝慰他,却被辩驳甚至骂一通;一点儿小事儿,都能激起他胸中的愤怒,大吼大叫甚至不惜撕破脸……
本文对华南理工大学和联想研究院共同完成,被AAAI-20录用的论文《Decoupled Attention Network for Text Recognition》进行解读。
ConfigureServices方法中配置即可,详情见院长文章 http://www.cnblogs.com/dudu/p/5879913.html
5-8:[BERT来临]、[浅析BERT代码]、[ERNIE合集]、[MT-DNN(KD)]
微软在9月17号中午正式对外公布了ASP.NET平台下的安全漏洞,即Microsoft Security Advisory (2416728)。
图:海外程序员的杂乱双屏桌面 本周热门文章是《每个程序员都必读的10篇文章》,超百条的评论,看出程序员们都是很爱看书,这十本书为: 《程序员必知之内存篇》——带领你走入内存的各个方面 《每个计算机科学家都必知之浮点数运算》——作为一名Java高级开发人员,你必须了解如何进行货币运算,何时使用float,double或者BigDecimal,如何对浮点数进行舍入运算等等。 《每个程序员必知之Unicode篇》——每一个程序员都绝对绝对应该了解Unicode以及字符集。 《每个程序员必知之时间篇》——除了字
HELLO,这里是百里,一个学习中的ABAPER, 这是坚持打卡文章,在学习工作中,我们可能会遇到某些长文本内容,比如交货单啊,比如销售订单啊这种都存在着,一些给用户存长文本的地方,然后用户会在这些长文本地方写入数据,一般的报表中是不要求体现长文本内容的,毕竟这么长的东西显示出来也会很丑.可能给用户做打印,ole的时候会用到显示客户的长文本备注.本篇文章讲的是,长文本的常用使用方式及一些该如何看懂函数的用法.
在Linux系统下,可以查看limits.h头文件里面有针对NAME和PATH的最大长度限制:
前段时间,公司项目软件(WPF)中,有个需求是,有些显示文件夹路径的地方,由于路径可能比较长,显示不下,界面只显示出一部分,要求点击时出现气泡弹框来显示完整内容。所要求的 “气泡弹框” 其实就是类似安卓手机上那种吐司(Toast)提示框,显示几秒会自动消失的。项目中倒是有一两处已经添加了这种弹框,就是操作成功后会弹出来提示一下,但是那些是直接加在相关的 Xaml 页面中,通过控制其显示和隐藏来实现需求的。而本次涉及比较多页面,所以应该寻找一个比较通用的解决方案。
HTML语言的学习 ---- 学习技术的第一层面: what 学习技术的第二层面: how 学习技术的第三层面: why ---- 1: 第一层理解 本质上一种文本标记语言. 甚至可以说和我们熟悉的Markdown的标记语言有点类似. Markdown标记语言转换成HTML就是和HTML标记语言一样的语法. 目前接触的标记语言 Markdown: 书写文字排版的标记语言 HTML/CSS/JavaScript: HTMl 显示网页信息,CSS 对网页信息进行修饰,JavaSript 对于网页显示
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