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当 ChatGPT 遇上开源容器安全工具集「问脉」
---- 功能实现 开源容器安全工具集·问脉（VeinMind）已接入 OpenAI, 可以使用 OpenAI 对扫描的结果进行人性化分析，让你更加清晰的了解本次扫描发现了哪些风险。 scan image --enable-analyze --openai-token <your_openai_key> -p "解析下面的json发生了什么" 当 ChatGPT 遇上开源容器安全工具集「问脉 ---- 项目简介 问脉开源容器安全工具集不仅提供覆盖 镜像/容器 各周期阶段的风险检测，同时致力于为社区用户带来更好的操作体验，如果你在使用过程中有任何问题，可以前往 Github 提交 Issue，
49210编辑于 2023-03-29 - 来自专栏云原生安全
问脉 SDK: 云原生安全的最强外挂 （上）
这个想法一出来，就和公司的小伙伴们一拍即合，决定立刻开始做，这就是问脉 SDK 的由来。 并检测出包含了特定字符串的文件(示例中为 -----BEGIN RSA PRIVATE KEY----- )，简单的运行一下上面这个只有 50 行的小程序，结果如下:图片----结语今天只是给大家简单介绍了一下问脉
51220编辑于 2023-04-06 - 来自专栏架构专题
ThreadLocal夺命4问
问 连环四问： ThreadLocal的原理？ 内存泄漏的原因？ InheritableThreadLocal用过吗？ Netty的FastThreadLocal是什么？ 2. 附加问：你如何解决的？ 阿里这里有个库，https://github.com/alibaba/transmittable-thread-local 专门解决变量跨线程共享。 4. 扩展 「底层」你的也是我的。3例ko多线程，局部变量透传 上面是一篇关于变量透传的文章，比较深入，可以看下。 作者简介：小姐姐味道 (xjjdog)，一个不允许程序员走弯路的公众号。
63420发布于 2021-01-25 - 来自专栏Python数据科学
4步打通数据化运营的任督二脉
把影响相关数据的行为原因列出来，并验证； 4. 优化具体的行为原因。 03 用户分析 流量和业务目标的数据你可能每天都要关注，因为不少老板就是根据这个给你饭碗的。 被数据打通任督二脉的运营，更像一个可前知后算的产品“算命师”。
58030发布于 2019-07-22 - 来自专栏SAP Technical
打通S4 HANA之dump的任督二脉
武侠中最常提到的就是练就一身武功之前要打通任督二脉。任督二脉之所以重要是因为：任脉主血，为阴脉之海；督脉主气，为阳脉之海。 也就是说，任督两脉分别对十二经脉中的手足六阴经与六阳经脉起着主导作用，任督二脉气机充盈的话，可以灌溉十二经脉。大家可以把任督二脉想象长江和黄河，十二经脉就是连接着长江黄河的十二条支流。 故曰：任督通则百脉皆通。所以要练就一身绝世武功，首先要打通任督二脉。 而在项目上，特别是SAP S/4 HANA项目，要想顺利实施完成，关键就要解决一些阻碍项目进行的问题，清楚路线上的障碍，打通任督二脉，完成项目上线。所以我们今天依旧讨论技术。 写在前面 在之前我写了不少关于SAP S/4 HANA出现问题的文章，可助你打通任督二脉，比如你可能会遇到这样的：《S/4 HANA ML error分析》、《S/4 HANA的移动平均价》等是关于SAP
66710发布于 2020-11-27 - 来自专栏数据分析1480
教你4步打通数据化运营的任督二脉
把影响相关数据的行为原因列出来，并验证； 4. 优化具体的行为原因。 03 用户分析 流量和业务目标的数据你可能每天都要关注，因为不少老板就是根据这个给你饭碗的。 被数据打通任督二脉的运营，更像一个可前知后算的产品“算命师”。
67320发布于 2019-07-15 - 来自专栏沉默王二
5 脉神剑，杀无赦！
每个人都会有惰性，我也不例外，初学编程的时候我也喜欢问同学，问老师，总觉得他们掌握了知识的脉搏，问他们，能很快的把问题给解决了。但渐渐地，我就明白，还是“自己动手丰衣足食”香！ 4）形成套路，遇到问题的时候第一步做什么，第二步做什么，心里要有数，要有套路，一套程式下来，基本上问题就解决了，哪怕是没有解决，至少也摸清楚了原因，再去寻求新的方案就不会没有头绪了。 打通自己的任督二脉，让 5 脉神剑肆意地喷发吧！ 我是二哥呀，觉得有帮助的话，点赞和星标吧！我们下期见~
53130发布于 2021-04-25 - 来自专栏大数据文摘
企业安全管理的“六脉神剑”
下面一起来看企业安全管理的“六脉神剑”——六个最佳实践： 实践一：防止权力的滥用行政权力 安全的两个安全原则将帮助你避免权力得滥用：限制权力及职责的分离。
1K50发布于 2018-05-23 - 来自专栏C/C++基础
web前端开发初学者十问集锦（4）
4.JS获取可视窗口、html文档、body的高度和宽度 高度的获取： <! var fff = 2; window.ffa = 3; ffb = 4; this.ffc = 4; var ffftx = Object.getOwnPropertyDescriptor 这个很容易犯错，真的，三个按钮都是弹出：”Button4”,你答对了吗？ 当注册事件结束后，i的值为4，当点击按钮时，事件函数即function(){ alert(“Button”+i);}这个匿名函数中没有i,根据作用域链，所以到buttonInit函数中找，此时i的值为4 ，所以弹出”button4“。
1.8K20发布于 2018-08-03 - 来自专栏计算机视觉
深度学习500问——Chapter10：迁移学习（4）
对 BnB而言，原训练好的 B 模型的前 3 层直接拿来就可以用而不会对模型精度有什么损失到了第4 和第5 层，精度略有下降，不过还是可以接受。然而到了第6 第第7层，精度居然奇迹般地回升了！ 原因如下:对于一开始精度下降的第4 第 5 层来说，确实是到了这一步，feature变得越来越specific,所以下降了。那对于第6第7层为什么精度又不变了？ 往后，到了第4第5层的时候，精度开始下降，我们直接说：一定是feature不general 了！然而，到了第6第7层，精度出现了小小的提升后又下降，这又是为什么？ 就是说，第4第5层精度下降的时候，主要是由于A和B两个数据集的差异比较大，所以会下降；到了第6第7层，由于网络几乎不迭代了，学习能力太差，此时 feature 学不到，所以精度下降得更厉害。
37210编辑于 2024-06-15 - 来自专栏计算机视觉
深度学习500问——Chapter09：图像分割（4）
在边框识别的基础上添加分支网络，用于语义Mask 识别； 2）训练简单，相对于 Faster仅增加一个小的 Overhead，可以跑到 5FPS； 3）可以方便的扩展到其他任务，比如人的姿态估计等； 4）
38000编辑于 2024-05-24 - 来自专栏计算机视觉
深度学习500问——Chapter08：目标检测（4）
如下图所示，在8x8的feature map和4x4的feature map上的每个单元取4个不同的default box。 原文对于 300x300 的输入，分别在conv4_3，conv7，conv8_2，conv9_2，conv10_2，conv11_2的特征图上的每个单元取4，6，6，6，4，4个default box 由于以上特征图的大小分别是 38x38，19x19，10x10，5x5，3x3，1x1，所以一共得到38x38x4 + 19x19x6 + 10x10x6 + 5x5x6 + 3x3x4 + 1x1x4 ），则每个box需要预测c+4个值。 所以对于某个所选的特征层，该层的卷积核个数为（c+4）x该层的default box个数。最后将每个层得到的卷积结果进行拼接。
60610编辑于 2024-05-04 - 来自专栏码洞
Lucene 高阶查询的六脉神剑 —— QueryParser
上篇我们介绍了 Lucene 多样的查询模式，每一种都是相互独立的用来解决特定查询目标的 Query 对象。本节我们要将这些查询模式使用 QueryParser 组合起来进行合并查询 —— 用一个文本字符串表达式来表示所有的查询模式。
2.9K40发布于 2019-09-17 - 来自专栏计算机视觉
深度学习500问——Chapter02：机器学习基础（4）
4、相比于其他算法智能分析一种类型变量，决策树算法可处理数字和数据的类别。 5、能够处理多输出的问题。 6、对缺失值不敏感。 7、可以处理不相关特征数据。 4、在处理特征关联性比较强的数据时表现得不是太好。 5、对于各类别样本数量不一致的数据，在决策树中，信息增益的结果偏向于那些具有更多数值的特征。 4）核函数方法可以和不同的算法相结合，形成多种不同的基于核函数技术的方法，且这两部分的设计可以单独进行，并可以为不同的应用选择不同的核函数和算法。 (4) SVM是一种有坚实理论基础的新颖的适用小样本学习方法。它基本上不涉及概率测度及大数定律等，也简化了通常的分类和回归等问题。 (这其中主要原因是大量非支持向量参与计算，造成SVM的二次规划问题) 4. 对非线性问题的处理方式不同 LR主要靠特征构造，必须组合交叉特征，特征离散化。
35410编辑于 2024-03-19 - 来自专栏AustinDatabases
MySQL 那些监控参数 问 答 （4）REDO AHI latch 锁
正文 问： 我的系统里面有大事务，怎么辨别其中可能会出现的问题？ 问：当前数据库的innodb的log 写入的情况如何，有么有等待的状态，存在不存在瓶颈？ 问：当前MYSQL 系统的latch 锁如何，是否存在瓶颈，怎么改善？ 问：自适应哈希索引工作的情况如何？都是MYSQL 自己进行，如何监控？ 通过这样的方式来加速数据的查询，尤其对于层高已经在 4层的索引，这样的方法会大大加速数据的查询。
60720发布于 2020-04-10 - 来自专栏计算机视觉
深度学习500问——Chapter03：深度学习基础（4）
Cognitive modeling, 1988, 5(3): 1. [4] Hecht-Nielsen R. Foundations and Trends® in Signal Processing, 2014, 7(3–4): 197-387. [19] Erhan D, Bengio Y, Courville Learning Optimization Methods and Learning Rate Attenuation Methods[J].Hans Journal of Data Mining,2018,8(4)
34210编辑于 2024-03-24 - 来自专栏狼王编程之路
【干货】教你打通Git的任督二脉
以上包括一些简单而常用的命令，但是先不关心这些，先来了解下面这4个专有名词。 如上图，在实际开放中，我们可能从master分支中切出一个分支，然后进行开发完成需求，中间经过R3,R4,R5的commit记录，最后开发完成需要合入master中，这便用到了merge。
60020发布于 2021-06-01 - 来自专栏DevOps时代的专栏
秘籍：微服务设计的六脉神剑
4、潜在的异质和多语支持 开发者可以自由选择编程语言和技术栈开发微服务。这便于开发者使用更好的语言和技术重写服务，而不会受限于过去的决定。这让开发者在选择技术、工具、框架时更加自由。 其他可以实现分布式日志管理的工具还有Syslog、Logentries和Loggly 4、容错性 无论如何进行测试，软件错误总会出现的。在基于多种微服务的分布式系统中容错性更加重要。 注：单例链式只有一个服务的链式模式 4、分支模式 分支模式扩展了聚合模式，允许同时调用两个链式服务。这种模式能应用于调用不同链式服务或单例链式服务。 ?
1K50发布于 2018-02-02 - 来自专栏程序员小王
打通Python学习的任督二脉
Python文件操作 1#文件操作 2""" 3计算机的文件就是储存在某种长期存储设备上的一致数据 4文件是以二进制的方式来保存 5 6打开文件 open 函数 打开文件 并且返回文件操作对象 Python模块 1#模块 2""" 3每一个以扩展名 py 结尾的python源代码文件都是一个模块 4模块名同样是一个标识符 需要符合标识符的命名规则 5在模块中定义的全局变量 函数 类 Python错误&异常 1#异常 2""" 3程序停止执行并且提示错误信息这个动作，我们通常称之为 抛出异常 4 5""" 6 #捕获异常 7""" 8基本语法：
93440发布于 2019-07-02 - 来自专栏艾小仙
破4！《我想进大厂》之Java基础夺命连环16问
等到你们收到这篇文章的时候，公众号读者数量就破4000了，可不是4万，就庆祝下，存稿都发出来了，下周又得肝了！ 说说进程和线程的区别？ 主要有4种拒绝策略： AbortPolicy：直接丢弃任务，抛出异常，这是默认策略 CallerRunsPolicy：只用调用者所在的线程来处理任务 DiscardOldestPolicy：丢弃等待队列中最旧的任务
62421发布于 2021-01-11
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