SqliSniper是一款基于Python开发的强大工具,该工具旨在检测HTTP请求Header中潜在的基于时间的SQL盲注问题。
T3SF是一款功能全面的桌面端技术练习模拟框架,该工具针对基于主场景事件列表的各种事件提供了模块化的架构,并包含了针对每一个练习定义的规则集,以及允许为对应平台参数定义参数的配置文件。
如果有这样一款 Discord 机器人,它既能访问互联网,又能绘画,还能给 YouTube 视频提供摘要。最重要的是,它是完全免费的,不需要提供 OpenAI 的 API Key,我就问你香不香?
Chiasmodon是一款针对域名安全的公开资源情报OSINT工具,该工具可以帮助广大研究人员从各种来源收集目标域名的相关信息,并根据域名、Google Play应用程序、电子邮件地址、IP地址、组织和URL等信息进行有针对性的数据收集。
悬镜安全自研的开源组件投毒检测平台通过对主流开源软件仓库(包括Pypi、NPM、Ruby等)发布的组件包进行持续性监控和自动化代码安全分析,同时结合专家安全经验复审,能够及时发现组件包投毒事件并精确定位恶意代码片段,捕获潜在的供应链投毒攻击行为。
r4ven是一款功能强大的用户敏感信息安全检测工具,该工具可以托管一个伪造的网站,而这个网站使用了一个iframe来显示一个合法网站的信息,如果目标允许其运行,那么它将会获取目标的GPS地理位置信息(坐标经纬度)、IP地址和设备其他信息。
但是,非常 Exciting 地,现在 PDM 的 PEP 582 可以说是完全态了!先看下 Demo:
OpenCopilot 是一个允许你拥有自己产品的 AI 副驾驶员的项目。它集成了产品底层 API,并可以在需要时执行 API 调用。它使用 LLMs 来确定用户请求是否需要调用 API 端点,然后决定调用哪个端点并根据给定的 API 定义传递适当的有效负载。其主要功能包括提供 API/后台定义、验证模式以获得最佳结果、将 API 定义输入 LLM 并将用户友好聊天气泡整合到 SaaS 应用中等。
2023 年,信息窃密木马纷纷涌现,既有 RedLine、Raccoon 和 Vidar 等这个市场中的重要玩家,也有 SaphireStealer 等刚入局的新玩家。近日,研究人员发现了新的信息窃密木马:ExelaStealer。ExelaStealer 最早在 2023 年 8 月被披露。
美国时间下午1点,OpenAI联合创始人兼总裁格雷格•布罗克曼(Greg Brockman)带着他的GPT-4开发者演示直播。
研究人员发现的 6 个恶意软件包,都缺少与之关联的 GitHub 存储库。合法软件包通常都会有与之关联的存储库,而恶意软件包为了隐藏代码则通常不会关联。执行后,恶意软件包会收集敏感数据并将其发送到第三方 URL。
上周,一位名为 FujiwaraChoki 的程序员在观看短视频的过程中突发奇想,开发了一款叫 Money Printer 的一键视频生成工具。
👉 如果您使用的是 VS Code 作为您的 IDE,最简单的开始方式是下载 GPT Pilot VS Code 扩展[18]。👈 [19]
在AI浪潮风起云涌的当下,AI正在不断地重塑着每一个行业。在各大厂先后争先恐后地推出一系列大模型的同时,也不断出现了很多开源的大模型。今天介绍的这个出现在GitHub热榜上的项目是MLC LLM。它是一种通用解决方案,可以在各种硬件后端和本地应用程序上原生部署任何语言模型,同时为所有人提供一个高效的框架,以进一步优化模型性能以适应其自身的用例。 一切都在本地运行,无需服务器支持,并且可以在手机和笔记本电脑上通过本地GPU加速。
同 Midjourney 的使用方式一样,都是通过搭建 discord 服务供全球用户使用体验。
我一直身处互联网行业,从2013年时就经常听到大数据,2014年随着大数据的浪潮也逐步开始搞一些AI相关的系统建设,在当时的时间点觉得概念很好也比较超前,但从行业看更多是听到声音没有见到有代表性的产品。2022年底chatgpt4震惊业界,随时而来带动了一些类AI工具的发展,确实从各方面看得见和摸得着的都能感受到这波浪潮的澎湃,最近在玩Midjourney这里我也整理了一下AI发展和Midjourney的相关资料也分享在这里供大家参考。
近日(2024年4月25号),悬镜供应链安全情报中心在Pypi官方仓库(https://pypi.org/)中捕获1起CStealer窃密后门投毒事件,投毒者连续发布6个不同版本的恶意Py包multiplerequests,目标针对windows平台python开发者,该恶意包在安装时会远程加载CStealer后门到受害者系统上执行,该后门会窃取受害者系统敏感信息、主流浏览器隐私数据、数字货币钱包应用数据以及系统屏幕截屏等。此外,后门还会尝试驻留Windows系统启动目录实现开机自启动。
保证应用不因 Core Data 的原因导致意外崩溃是对开发者的起码要求。本文将介绍可能在视图中产生严重错误的原因,如何避免,以及在保证视图对数据变化实时响应的前提下如何为使用者提供更好、更准确的信息。由于本文会涉及大量前文中介绍的技巧和方法,因此最好一并阅读。
当你需要通过指定的文本模式去检查字符串的开头或者结尾的时候,比如文件名后缀,URL Scheme等等。
2月16日伴随着OpenAI世界大模型Sora的发布,stability_ai也发布了其最新的模型Stablediffusion3,如果说一个是音视频方向,一个是图像生成方向,那么两者没有必然的联系,但Sora和Stablediffusion3的架构是出奇的一致,核心部分都是采用了Difusion Transformer的方式(在Stablediffusion3中称之为DiT)。本次模型参数量不是很大就当8-12G起吧
今天推荐的这个ChatGPT系统,主要是绘画使用,不过我没测试,我看到群里有人安装上了还不错,大家若是喜欢的话,可以尝试安装。
话说,前两天我不是看到一个MetaGPT这样一个神奇的库吗,毕竟我以后去验证一些自己的小想法,就像靠它帮我做一些程序 demo 了,但是考虑到手头确实拮据(实际上你也懂,肯定不是这个原因),我就想着有没有免费的 GPT-4o 的 API 可以用呢?
其中 intents 表示监听事件,监听事件后通过实现 client 的 on_XX 方法可以获取并响应对应事件
打开config/plugin/webman/midjourney/process.php文件,配置如下
在上一次我们进行完银行卡卡号定位后,有一个问题在于我们没办法获得很多的银行卡图片来进行训练,比较常规的方法是我们来使用银行卡图片的背景,来生成含有银行卡卡号的数据集来让机器进行训练。在这里我用的是GitHub上的一个开源项目,https://github.com/Sanster/text_renderer.git,功能很全面,这篇文章将说说如何使用这个开源项目。
从2023 年 12 月 21 日今晚开始,在寒假期间让社区测试Midjourney v6模型的 alpha 版本。
随着神经网络技术的不断发展,特别是在Transformer架构兴起之后,模型规模呈指数级增长。2023年3月,ChatGPT-4正式发布,ChatGPT-4具有联网搜索、图片生成、自建GPTs等多项重磅功能,在各个方面吊打其他大语言模型,然而ChatGPT-4需要收费和极大的计算需求。ChatGPT-4需要每月充值20美元才能使用,其神经网络参数数量更是达到万亿级别,并且还在不断增长,训练神经网络的计算需求也随之大幅度增长,将AI计算推向了大模型时代[1]。本篇文章将从费用和算力两个方面出发,先介绍一种免费使用ChatGPT-4的工具——Coze,再介绍可有效解决大模型算力需求的存算架构。
<<<代码布局(自定义的代码放哪里)>>> (1)某个app特有的 1.一般放app目录下 固定名为templatetags 的python文件夹里鸭,如果是别的名称,django是找不到的哦!
正如我们在我们的 论文[3] 和 网站[4]中详细介绍的,OpenVoice的优势有三个方面:
首先在 GitHub 上找到 Yolov 5 v5.0 版本的开源项目源码下载到本地。
python经常是作为脚本在使用,在大部分的时候我们写的脚本都要给其他人使用,参数的调用常规的情况下需要提供说明文档,说明每个参数是怎么使用的,但是如果是给同组内的程序同学使用,大都不愿意写文档,对于我们程序同学来说写代码更简单,再说源码都给你了要什么文档。
在实际开发中,我们需要从文件中读取数据,并进行处理。在numpy中,提供了一系列函数从文件中读取内容并生成矩阵,常用的函数有以下两个
Python 数据科学教程:分析 Stack Overflow 2019 年 开发者调查表 https://www.youtube.com/watch?v=_P7X8tMplsw 在此 Python
省流:Pika是一款文字生成视频的AI模型,可输入文字、上传图片乃至录制视频后再通过AI进一步生成一个新的视频。在2023年11月,Pika开放端口在Discord进行测试,而目前在其官网https://pika.art 已全面开放注册使用。
在编写和调试程序时,一般我们会在集成编辑环境里写代码和运行,但如果程序比较完善需要快速运行,或者让同事在其他电脑上快速运行时,再打开IDE(Integrated Development Environment , 集成开发环境)运行就有些麻烦了,对方也不一定很熟练使用命令行进行运行,因此在Windows下要解决这个问题一般有两种思路:1,把程序编译为exe文件,就是一个小软件,和QQ等软件的运行方式基本无差别,通过鼠标点击运行;2,另外的做法是编写批处理文件,点击批处理文件就会按顺序执行命令行(在其他电脑运行是需要保证对方正确安装了编程/编译环境,例如是运行Python程序需要安装好Python、Java程序需要安装好JDK并配置好环境变量)。
最近写了涉及线程池及线程的 python 脚本,运行过程中发现一个有趣的现象,线程池中的工作线程出现问题,引发了异常,但是主线程没有捕获异常,还在发现 BUG 之前一度以为线程池代码正常返回。
最近,发现更多朋友办公用的都是 Windows 系统,所以这篇就来说说如何在 win下设置自动化任务。
类型和可测试代码是避免错误的两种最有效方法,尤其是代码随会时间而变化。我们可以分别通过利用 TypeScript 和依赖注入(DI)将这两种技术应用于JavaScript开发。
悬镜供应链安全情报中心通过持续监测全网主流开源软件仓库,结合程序动静态分析方式对潜在风险的开源组件包进行动态跟踪和捕获,发现大量的开源组件恶意包投毒攻击事件。在2024年4月份,悬镜供应链安全情报中心在NPM官方仓库(https://www.npmjs.com/)和Pypi官方仓库(https://pypi.org/)上共捕获772个不同版本的恶意组件包,其中NPM仓库投毒占比接近89%, Pypi仓库投毒占比11%;Pypi官方仓库经历3月份遭受集中式投毒后,对新发布组件包进一步加强审查力度,本月Pypi恶意投毒攻击呈现大幅下降趋势。
导语|对于复杂多元的海外市场来说,discod社群为端外引流裂变后承接潜在玩家进私域社群大盘的长线运营方案搭建了健康的长线价值营销底座。本文引用多份资料,对Discord软件进行详尽具体的介绍,为游戏出海的社群运营建设提供参考。 本文作者:volihuang,腾讯产品体验设计 Discord是什么 1. 席卷游戏圈的社群 Discord,聊天软件,是一家游戏聊天应用与社区,Discord从游戏语音 、IM工具服务起家,随后转向直播平台,进而开设游戏商店的社区平台,成为游戏玩家在游戏中沟通协作的首选工具。2
随着AI浪潮的到来,ChatGPT独领风骚,与此也涌现了一大批大模型和AI应用,在使用开源的大模型时,大家都面临着一个相同的痛点问题,那就是大模型布署时对机器配置要求高,gpu显存配置成本大。本篇介绍的GPT4All项目,是开源的助手风格大型语言模型,可以在你的CPU上本地运行。
鱼羊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 最近什么GitHub项目最火? GPT4FREE绝对是其中之一。 毕竟,顾名思义,免费使用GPT-4的API,就问谁!不!心!动! 这不,上线没多久,已揽下18.5k⭐️不说,还分分钟被正主OpenAI找上门,要求麻溜儿下架,否则就起诉。 项目来自一名ID为xtekky的逆向工程师。具体来说,这位童鞋是搞了这么一套操作: GPT4FREE会来骗,来偷袭OpenAI API,让它以为请求来自尊贵的付费用户(比如You.com、美国知乎Quora)。 接
先给出结论,对该语句用法简单的解释就是:如果if __name__ == '__main__' 所在模块是被直接运行的,则该语句下代码块被运行,如果所在模块是被导入到其他的python脚本中运行的,则该语句下代码块不被运行。
花下猫语:之前写 tox教程 的时候,我们曾提到过 nox,它是后起之秀,在某些方面比 tox 更好用,我就曾不止一次看到别人在推荐它。在翻看文档的时候,我突然起了翻译的兴趣,所以先翻译了这篇。后续会陆续翻译剩下的内容,敬请期待。(Github上能给颗小星星就更好啦喵~)
用户 与 Midjourney 进行沟通 , 是通过 Discord 社交平台 实现的 , 要想使用 Midjourney , 必须先安装 Discord ;
对于大多数人而言,对即时通讯IM应用的认知仍然停留在微信、QQ这类经典的即时通讯聊天场景。
Scout Suite是一款针对云集群环境的开源安全审计工具,主要针对的是云端环境的安全状况。通过使用云服务提供商暴露的API,Scout Suite可以从高安全风险区域收集配置数据以备研究人员进行人工审计。值得一提的是,Scout Suite在进行完安全审计之后,可以自动给研究人员呈现清晰详尽的攻击面概览,而无需研究人员浏览繁杂的Web控制台信息。
一分钟版本>>> python xxx.py # 直接运行>>> python -m xxx # 相当于import,叫做当做模块来启动主要区别在于sys.path不同直接运行会将该脚本所在目录添加至sys.path当做模块启动则会将当前运行命令的路径添加至sys.path实际应用假设我们有如下文件结构package1/ |--__init__.py |--mod1.pypackage2/ |--__init__.py |--run.py在run.py中import了mod1.py
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