向存在漏洞服务器发送一个不存在的页面请求 ?jsp=/app/rest/server;.jsp 这会使服务器报错提供版本信息，且无需登录 Fofa app=“JET_BRAINS-TeamCity” ZoomEye app:“JetBrains TeamCity” Shodan http.component:“teamcity”
看一下结构，还是比较清晰的。jQuery的dom对象直接调用就行了，下面我拿jQuery官方上的一个例子来说明
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（1）常用的GitHub客户端msysgit，也就是git-for-windows。
① 注释元素 (Comments Elements) 1. 标准的HTML注释。JSP容器会将该注释发往客户端浏览器，但不在浏览器中显示，可以在HTML源文件中查看。 comment - 注释内容 expression - 可选的java表达式，JSP容器会对表达式求值并将结果作为注释内容发往客户端 2. <%-- comment --%> JSP注释，JSP容器不会对该形式的注释进行编译，也不会将它发
jsp页面上传文件，下载文件，设置下载文件格式和预览文件
Keras是由 Python 编写的神经网络库，专注于深度学习，运行在 TensorFlow 或 Theano 之上。TensorFlow和Theano是当前比较流行的两大深度学习库，但是对初学者来说相对有些复杂。Keras 使用简单，结构清晰，底层计算平台可基于 TensorFlow 或 Theano 之上，功能强大。Keras 可运行于 Python 2.7 或 3.5 环境，完美结合于 GPU 和 CPU，基于 MIT license 发布。Keras 由 Google 工程师François Chollet开发和维护。
1）点击main.jsp页面中的“新建文件夹”按钮，将触发index.js中的buildfile()方法，并使用layer弹出层显示输入框，通过Ajax向后台传输所要串讲的文件夹信息；buildfile()方法对应的代码如下所示；
4、再输入git status可以看到On branch master,这个说明已经在master分之上了
自11月1日挑战赛开幕以来，无数白帽子响应号召参与挑战，为我们提交高质量的绕过。感谢各位师傅们！
这样，不管a.js文件多大，Wall.say('wall')都可以等到文件真正加载完后，再执行。
https://github.com/danielmiessler/SecLists/tree/master/Fuzzing
浏览器是网页运行的平台，常用的浏览器有谷歌（Chrome）、Safari、火狐（Firefox）、IE、Edge、Opera等。
这是一段 React 代码，就算你完全没用过 React 也没关系，一眼看过去就能看到其中最敏感的一句代码，就是那句 SQL 。 咱们把这端代码简化一下，大概就是下面这个样子。
1.生成工具类; import java.awt.Color; import java.awt.Font; import java.awt.Graphics; import java.awt.image.BufferedImage; import java.io.FileOutputStream; import java.util.Random; import javax.imageio.ImageIO; /** * 登陆图形验证码生成工具类 * @author JiangYu */ public
作为云行业的新人，把在云上构建系统的一点一滴记录下来，有坑填坑，没坑挖坑再填平，同时也希望能给看到此文章的人提供一定的实操及经验指南。 下文中所有云中操作均以京东云为基础，但道理都是一脉相通的，只要能做到触类旁通，往什么云上漂都是来去自由的。
在NLP中的Prompt方法中，Prompt Engineering是一项基础工作。Prompt Engineering指的是如何针对当前任务生成prompt模板。最基础的prompt构造方法为人工构造，针对目标问题设计合适的文本模板。Prompt模板的构造方式对效果的影响非常大，是prompt方法成功与否至关重要的因素。那么如何构建对下游任务有效的prompt模板呢？这篇文章详细汇总了近2年10篇论文中3种Prompt Engineering方法，主要包括人工构造prompt、自动生成prompt、隐空间prompt3种类型，看看顶会论文中都是如何构造prompt模板并以此提升prompt效果的。
Prompt是当下NLP领域研究的热点之一，在ACL 2022中有很多prompt相关的工作。最近梳理了5篇ACL 2022中prompt的代表性工作，主要研究点集中在如何通过预训练或迁移学习生成更好的prompt，以及prompt在小样本学习、翻译、图文任务等场景中的应用。下面给大家分别介绍一下这5篇工作，也可以参考我之前更新的prompt相关文章。
prompts是大语言模型的输入，他是基于大语言模型应用的利器。没有差的大语言模型，只有差的prompts。
StabilityAI 前段时间发布了 StableDiffusion2.0 。这一全新版本的出现颠覆了整个 AI 生态系统。从架构上看， Stable Diffusion 2.0 与之前的 V1 版本基本相同，只是采用了新的文本编码器（OpenCLIP 而非 OpenAI 的 CLIPText）。Stability AI 宣称 Stable Diffusion 2.0 在算力方面的表现更为优异，但艺术始终是主观的。
摘要：本篇主要从理论到实践介绍了当前超火的提示学习Prompt Learning。首先介绍了背景，从NLP四大范式引出预训练+微调和当前大火的提示学习Prompt Learning。相比于预训练+微调是让预训练模型适配下游任务，提示学习Prompt Learning则是让下游任务来适配预训练模型，将几乎所有NLP任务统一转化成语言模型问题，提升预训练模型的利用率；然后重点介绍了Prompt Learning，主要包括Prompt的作用、Prompt文本分类流程、Prompt形状、如何设计Prompt和Prompt Learning的优势；最后基于百度paddleNLP实战Prompt Learning，在小样本场景下的多分类任务中对比了预训练+微调和Prompt Learning的效果，使用同样的预训练模型Prompt Learning提升效果很明显。对于希望将Prompt Learning应用到实际业务中的小伙伴可能有帮助。
博主今年第一次参加国考，也是第一次感受到了，想交个钱还要排队，于是我开发出了这个一键自动登录脚本，可以免去账号密码还有验证码的识别，减少了重复输入验证码的时间，本次采用Devchat协助开发，事半功倍，以下是成品演示效果
导读：本文目标是对近期火爆异常的Prompt相关研究作一些追溯和展望，内容主要参考论文《Pre-train, Prompt, and Predict: A Systematic Survey of Prompting Methods in Natural Language Processing》，并掺杂了笔者的一些个人见解，欢迎大家积极讨论~所用图片均来自该论文，转载请注明出处。
这一章我们介绍在下游任务微调中固定LM参数，只微调Prompt的相关模型。这类模型的优势很直观就是微调的参数量小，能大幅降低LLM的微调参数量，是轻量级的微调替代品。和前两章微调LM和全部冻结的prompt模板相比，微调Prompt范式最大的区别就是prompt模板都是连续型（Embedding），而非和Token对应的离散型模板。核心在于我们并不关心prompt本身是否是自然语言，只关心prompt作为探针能否引导出预训练模型在下游任务上的特定能力。
来源：机器之心本文约4000字，建议阅读10分钟 CMU 博士后研究员刘鹏飞：近代自然语言处理技术发展的第四范式可能是预训练语言模型加持下的 Prompt Learning。 近几年，NLP 技术发展迅猛，特别是 BERT 的出现，开启了 NLP 领域新一轮的发展。 从 BERT 开始，对预训练模型进行 finetune 已经成为了整个领域的常规范式。 但是从 GPT-3 开始，一种新的范式开始引起大家的关注并越来越流行：prompting。 近段时间以来，我们可以看到大量有关 prompting 的论文
随着生成式人工智能（尤其是ChatGPT、GPT-4）的爆炸性普及，对于人工智能领域的人们来说，写Prompt已经成为了一项越来越重要的技能。然而，当您在实操过程中会发现，并不是乍看起来那么简单的语法任务。当体验完ChatGPT、GPT-4等大模型的新鲜感之后，写Prompt需要个人练习和思考才能快速掌握该技能。因此，根据实际应用场景创建最有效的Prompt（Prompt工程）已经成为LLMs领域内外令人垂涎的专业知识。这也催生出了Prompt工程师的岗位。
全监督学习，即仅在目标任务的输入输出样本数据集上训练特定任务模型，长期以来在许多机器学习任务中发挥着核心作用，同样的，全监督学习在 NLP 领域也非常重要。但是全监督的数据集对于学习高质量的模型来说是不充足的，早期的 NLP 模型严重依赖特征工程。随着用于 NLP 任务的神经网络出现，使得特征学习与模型训练相结合，研究者将研究重点转向了架构工程，即通过设计一个网络架构能够学习数据特征。
您是否正在使用Node.js中开发一个小的CLI工具，并希望能够提示用户从命令行输入输入？ Node.js正是为此目的提供了readline模块。 它提供了一个接口，用于从可读流（例如process.stdin）中一次读取一行数据。
Prompt Learning 就是期望预训练语言模型在下游任务中，在不显著改变预训练语言模型结构和参数的情况下，通过向模型输入增加 “提示信息”，只需要模型本身就能够解决问题。即通过为输入内容添加额外的文本 (重新定义任务) 的方式，来更好的挖掘预训练语言模型本身能力的一种方法。
近几年，NLP 技术发展迅猛，特别是 BERT 的出现，开启了 NLP 领域新一轮的发展。
这期给大家介绍一下Prompt也就是提示词的使用，让GPT更准确的回答我们的问题。
机器之心报道 编辑：Rome 降低 ChatGPT 等大语言模型的 prompt 成本，斯坦福大学的这篇论文提供了全新的思路。 进入正文之前，先考虑一下像 ChatGPT 这样的 Transformer 语言模型（LM）的 prompt： 随着每天产生数百万用户和查询，ChatGPT 使用自注意力机制对 prompt 进行反复编码，其时间和内存复杂度随输入长度呈二次方增长。缓存 prompt 的 transformer 激活可以防止部分重新计算，但随着缓存 prompt 数量的增加，这种策略仍然会产生很大
这一章我们介绍固定prompt微调LM的相关模型，他们的特点都是针对不同的下游任务设计不同的prompt模板，在微调过程中固定模板对预训练模型进行微调。以下按时间顺序介绍，支持任意NLP任务的T5，针对文本分类的两篇PET和LM-BFF。
langchain中有个比较有意思的prompt template叫做FewShotPromptTemplate。
文章目录 一、前言 二、主要内容 三、总结 🍉 CSDN 叶庭云：https://yetingyun.blog.csdn.net/ ---- 一、前言 人类相对于其他动物更擅长于类比、概念抽象、符号化等高级认知活动，这些认知活动可以帮助人类在面对新问题时，从已有的知识和经验中找到相似的部分，快速理解和解决新问题。而对于机器来说，机器学习算法通过大量的数据和计算，学习到数据中的规律和模式，并将这些规律和模式应用到新的未见数据中，从而实现预测和决策等功能。例如，机器学习算法可以通过大量的图像数据学习到图像的特征
1.安全加固的检查方向 2.安全加固检查safeCheck.sh 3.安全加固执行safeExec.sh
最近一直在玩 ChatGPT，对于 Prompt 很多人不太重视它，认为 Prompt 只是个简单的问题。但实际上关于 Prompt 有很多学问。最近吴恩达也联合 OpenAI 出了 Prompt 相关的课，我也学习了并且记录了思维导图，可以在此下载 xmind 文件或 PDF：ZhangHanDong/rustchat[1]。
本文旨在帮助未使用过ChatGPT，以及正在使用的朋友一些入门和进阶的指引。作者自ChatGPT上线就开始使用，已经有两个多月的使用经验。
结构化的思想很普遍，结构化内容也很普遍，我们日常写作的文章，看到的书籍都在使用标题、子标题、段落、句子等语法结构。结构化 Prompt 的思想通俗点来说就是像写文章一样写 Prompt。
最近，NLP上又开发出了一种新的范式：Prompt。它通过定义模板来提醒下游任务模型学习的特定目标，在更少的更新参数场景下达到了和fine-tuning方法一样的效果。
前面一篇文章主要讲到NLP领域上的四种演变范式，同时引入了第四范式“Prompt”的概念。具体可以会看这里：
这些任务可以看作是模型接收文本作为输入并执行某种分析的过程。这可能涉及提取标签、提取实体、理解文本情感等等。如果你想要从一段文本中提取正面或负面情感，在传统的机器学习工作流程中，需要收集标签数据集、训练模型、确定如何在云端部署模型并进行推断。这样做可能效果还不错，但是这个过程需要很多工作。而且对于每个任务，如情感分析、提取实体等等，都需要训练和部署单独的模型。
之前，写了一篇关于大型语言模型Prompt应用的文章[纯干货！最全Prompt工程方法总结，与ChatGPT、GPT-4等LLMs的交互更高效！]，其中主要是让大家能够更加全面的了解Prompt工程，以及如何应用Prompt来引导大型语言模型LLMs完成任务。但是之前的文章主要介绍应用单个Prompt来完成特定的任务。然而，当面对复杂任务的时，单一的Prompt是不够的，我们需要将Prompt链接在一起才能完成。今天这篇文章主要集中在Prompt链式方法介绍用于实现复杂任务生成，其中主要包括：顺序Prompt链、并行Prompt链、抽样Prompt链、树状Prompt链、循环Prompt链。
个人觉得2021年NLP最火的两个idea，一个是对比学习（Contrastive Learning），另一个就是Prompt
提示工程（Prompt Engineering），也称为上下文提示，是一种通过不更新模型的权重/参数来引导LLM行为朝着特定结果的方法。这是与AI有效交流所需结果的过程。提示工程可以用于各种任务，从回答问题到算术推理乃至各种应用领域，理解提示工程，能够帮助我们了解LLM的限制和能力。
人工智能是当今科技领域的热门话题，它不仅可以帮助人类解决各种实际问题，也可以激发人类的创造力和艺术感。Prompt Hunt就是一个利用人工智能模型来创造、探索和分享艺术作品的AI绘画网站。它提供了三种不同的模型，分别是Stable Diffusion、DALL·E和Midjourney，它们可以根据用户的输入来生成各种风格和质量的图像。在这篇文章中，我们将介绍Prompt Hunt的功能和用法，以及它对于艺术创作和欣赏的影响。
PROMPT_COMMAND 是 Linux 系统中一个非常有用的环境变量，它允许用户指定一个命令或一系列命令在显示每个主提示符之前执行。这个功能在许多方面都很有用，比如自定义提示信息、运行检查或日志记录等。在本文中，我们将深入探讨 PROMPT_COMMAND 的概念、用法以及一些实用的示例，帮助您更高效地使用 Linux 系统。
机器之心报道 机器之心编辑部 来自清华大学的刘知远、黄民烈等研究者提出了一个名为「PPT」的新框架。PPT=Pre-trained Prompt Tuning。 图源：https://www.zhihu.com/pin/1419682869878489088 近年来，微调预训练语言模型（PLM）取得了很大进展。通过微调 PLM 的全部参数，从大规模无标签语料库中获得的多方面知识可以用于处理各种 NLP 任务，并优于从头学习模型的方法。为简单起见，此处将这种全模型调整（full-model tuning）称
现阶段在NLP领域解决few-shot learning最火的方法就是prompt了。Prompt通过设计特定任务的具体模板，以及如何将预测结果映射到对应label，基于预训练语言模型给出预测结果。即使样本量很少，甚至没有样本，也能取得比较好的效果。
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