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2025年9月企业必修安全漏洞清单
以下是2025年9月份必修安全漏洞清单： 一、h2o-3 JDBC 反序列化漏洞 (CVE-2025-6507) 二、 MCP inspector 远程命令执行漏洞 (CVE-2025-58444) 三 -3 JDBC 反序列化漏洞 漏洞概述 腾讯云安全近期监测到关于h2o-3的风险公告，漏洞编号：TVD-2025-28652(CVE-2025-6507,CNNVD-202509-079)。 h2o-3是H2O.ai开发的企业级开源机器学习平台，采用Java/Scala编写底层核心，通过分布式内存计算框架实现高性能数据处理。 据描述，该漏洞源于h2o-3正则表达式过滤器存在代码缺陷，攻击者可以根据MySQL JDBC特性构造特制的恶意请求绕过检测触发JDBC反序列化，最终读取敏感文件或远程执行任意代码。 https://github.com/h2oai/h2o-3/tags 2.
14410编辑于 2026-04-09 - 来自专栏量化投资与机器学习
Quant值得拥有的AutoML框架
可配置性不如H2O Driverless AI 模型可视化的缺失导致很难进行模型的迭代 H2O-3 开源版本的 H2O。 H2O Flow是 H2O-3中的一个附加用户界面，您可以随意使用。 H2O-3是目前使机器学习AutoML最好的开源平台。其完整的范围和基于 H2O 流的网络界面使其成为开源解决方案的首选。我们能够在没有一行代码的情况下从头到尾构建一个机器学习项目。
1.6K50发布于 2021-09-17 - 来自专栏Datawhale专栏
一文盘点AutoML 库，自动机器学习演讲摘要
自动算法选择的比较如下： Auto-sklearn TPOT h2o-3 auto_ml MLBox ? 图七表示的是不同框架算法下，在分类数据集问题上的F1值。
1.1K20发布于 2019-12-09 - 来自专栏数据派THU
独家 | 一文盘点AutoML 库（附PPT等链接）
自动算法选择的比较如下： Auto-sklearn TPOT h2o-3 auto_ml MLBox ? 图七表示的是不同框架算法下，在分类数据集问题上的F1值。
92120发布于 2019-11-20 - 来自专栏有三AI
【AutoML】当前有哪些可用的AutoML平台？
https://github.com/Tencent/PocketFlow https://github.com/automl/auto-sklearn https://github.com/h2oai/h2o
2.5K31发布于 2019-12-17 - 来自专栏山行AI
h2oGPT——具备文档和图像问答功能且100%私密且可商用的大模型
我们在 H2O.ai[54] 的创造者们构建了多个世界一流的机器学习、深度学习和人工智能平台： •面向企业的 #1 开源机器学习平台 H2O-3[55]•全球最佳的自动机器学习平台 H2O Driverless ://www.eleuther.ai/ [53] LAION: https://laion.ai/blog/oig-dataset/ [54] H2O.ai: https://h2o.ai [55] H2O -3: https://github.com/h2oai/h2o-3 [56] H2O Driverless AI: https://h2o.ai/platform/ai-cloud/make/h2o-driverless-ai
1.6K40编辑于 2023-08-10 - 来自专栏大数据文摘
资源 | 16个GitHub收藏和贡献率最高的深度学习框架
链接： https://github.com/Lasagne/Lasagne 其他选择 H2O.ai https://github.com/h2oai/h2o-3 PyLearn https://github.com
74060发布于 2018-05-23 - 来自专栏大数据杂货铺
经过认证的技术合作伙伴解决方案可帮助客户通过CDP取得成功
认证的机器学习合作伙伴 • H2O.ai 的 H2O-3，Spark water和Enterprise Steam以及Cloudera带来了大规模的机器学习，使数据科学家能够在大数据上训练模型。
97910发布于 2020-09-03 - 来自专栏计算机与AI
收藏！我整理了数据科学，数据可视化和机器学习的Python顶级库
H20ai（https://github.com/h2oai/h2o-3） star：500，贡献贡献：27894，贡献者：137 适用于更智能应用的开源快速可扩展机器学习平台：深度学习，梯度提升和XGBoost
1.5K31发布于 2020-12-07 - 来自专栏DeepHub IMBA
自动化的机器学习：5个常用AutoML 框架介绍
./") 代码地址：https://github.com/h2oai/h2o-3 总结 在本文中，我们总结了 5 个 AutoML 库以及它如何检查机器学习进行任务的自动化，例如数据预处理、超参数调整、
3.3K20编辑于 2022-04-14 - 来自专栏量子位
自动机器学习工具全景图：精选22种框架，解放炼丹师
H2O https://github.com/h2oai/h2o-3 3132星， 1217 Forks，22936 Commits 最新版本3.20.0.1，2018.6.7更新 H2O是一个用Java
1.4K40发布于 2018-09-29 - 来自专栏日常学python
20个必备的Python机器学习库，建议收藏！
详细原理与案例请见（点击查看）一文彻底搞懂自动机器学习AutoML：H2O 官方链接 https://github.com//h2oai/h2o-3/blob/master/h2o-docs/src/product
1.6K20编辑于 2022-09-28 - 来自专栏算法进阶
20个必知的自动化机器学习库（Python）
详细原理与案例请见（点击查看）一文彻底搞懂自动机器学习AutoML：H2O 官方链接 https://github.com//h2oai/h2o-3/blob/master/h2o-docs/src/
1.3K20编辑于 2023-08-28 - 来自专栏机器学习与统计学
2020 年最具潜力 44 个顶级开源项目，涵盖 11 类 AI 学习框架、平台（值得收藏）
GitHub 地址： https://github.com/h2oai/h2o-3 四十一、MLflow star 5.9k fork 1.2k MLflow 是机器学习生命周期的开源平台，开放接口
91710发布于 2020-02-20 - 来自专栏AI算法与图像处理
2020 年最具潜力 44 个顶级开源项目，涵盖 11 类 AI 学习框架、平台（值得收藏）
GitHub 地址： https://github.com/h2oai/h2o-3 四十一、MLflow star 5.9k fork 1.2k MLflow 是机器学习生命周期的开源平台，开放接口
1K10发布于 2020-02-19 - 来自专栏AI研习社
2020 年最具潜力 44 个顶级开源项目，涵盖 11 类 AI 学习框架、平台（值得收藏）
GitHub 地址： https://github.com/h2oai/h2o-3 四十一、MLflow star 5.9k fork 1.2k MLflow 是机器学习生命周期的开源平台，开放接口
1.6K20发布于 2020-02-21
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