os.getgrouplist()是Python的os模块提供的一个方法，用于获取一个用户属于的所有用户组的ID，以列表的形式返回。该函数的原型如下： os.getgrouplist(USERNAME, GROUPID) 其中，USERNAME`参数是要查询的用户的用户名；`GROUPID参数是一个整数值，表示默认的用户组ID，如果该用户不属于该组，将在该组和用户属于的所有组中查找。 返回值是一个包含用户所属组ID的列表。 需要注意的是， 继续阅读

Java类中对象的序列化工作是通过ObjectOutputStream和ObjectInputStream来完成的。 写入： ? 1 2 3 4 5 6 继续阅读

图片审核现如今不管是手机用户还是电脑用户，当遇到违禁图片时，都习惯随手点一个举报。而因为人工智能的存在，审核速度越来越快，轻则该图无法访问，重则封禁这个域名。而这样的情况，对于一个图床来说，是致命的打击。况且去不图床还是托管云服务商，如果云服务商的审核机制检测到存储内有违禁图片，将直接会封禁账号。为了避免用户上传违禁图片，去不图床开始审核机制，每日 0 点 10 分自动审核前一日上传的所有图片，如有违禁图片，将于第二日 9 点 30 分前集中删除。之所以没有选择实时审核是为了不影响用户的上传速度 继续阅读

CSS3是网页设计中一个非常重要的技术，它给予我们更多的控制权来展现我们的网页。其中，子元素的垂直居中是一个我们常常需要做的操作。相信你也曾为了这个问题烦恼过。那么，本文将向大家介绍如何运用 CSS3 实现子元素垂直居中的效果。首先，我们使用 display: table; 技术来实现。.parent { display: table; } .child { display: table-cell; vertical-align: middle; }接下来，我们使用 flexbox 继续阅读

Python os.setreuid() 方法可以用于修改当前进程的有效用户 ID 和实际用户 ID。这个方法只能在 Unix 和 Linux 系统上使用，因为 Windows 系统不支持设置用户 ID。 设置有效用户 ID 和实际用户 ID 可以提高进程的安全性，因为这样可以限制进程能够访问的文件和系统资源的范围。例如，如果一个进程需要访问一个只允许 root 用户访问的文件或资源，那么可以使用 os.setreuid() 方法先将进程 继续阅读

引言 微服务项目中网关是一个常见的模块，通过网关的分发可以实现负载均衡、鉴权等操作；但是搭建好网关可以发现，虽然可以通过网关端口请求后端，如果有其他服务的地址依然可以使用其他服务地址绕过网关请求，这里我提供一种思路来实现发送的请求只能通过网关到达对应服务。 思路 首先可以在网关处加一个过滤器，所有经过网关的请求会经过该过滤器在header上加一个参数；； 然后当请求到达某个服务 继续阅读

ChatGPT，也称为生成式预训练Transformer（GPT），是一种基于Transformer架构的自然语言处理模型。虽然在实际应用中，它主要用于有监督学习任务，但在训练初期，它会经历无监督学习阶段。以下是一个简化的例子，说明了ChatGPT是如何进行无监督学习的： 1. 预训练阶段：首先，在大规模的文本数据集（例如互联 继续阅读

无监督学习是机器学习的一种方法，其中算法没有被给予任何人为的目标或标签。相反，它使用数据本身来发现数据之间的关系，并尝试将数据分成不同的组。这种方法通常用于发现数据中隐藏的结构或模式。与监督学习不同，非监督学习不需要人为标记的正确答案来训练模型，因此它通常被用于聚类（clustering）或降维（dimensionality reduction）任务。 下面给出一些示例与实现方法： K-Means Hierarchical Clustering Expectation Maximizat 继续阅读

深度学习在解决许多复杂的机器学习问题方面一直是一个有趣的课题，特别是最近在图数据方面。然而，大多数的解决方案要么是监督或半监督，高度依赖于数据中的标签，导致过拟合和整体鲁棒性较弱。自监督学习(Self-Supervised Learning, SSL)是一种很有前途的解决方案，它从无标记数据中挖掘有用的信息，使其成为图数据领域中一个非常有趣的选择。 为什么自监督学习更适合图形数据? SSL有助于理解图形数据中 继续阅读

Self-Supervised Learning (SSL)的主要思想是解决先验任务来学习特征提取器，在不使用标签的情况下生成有用的表示。　这里先验任务是指，　先使用原始数据和特征提取器来提取出　数据的有效表示． 对比方法(即对比学习， Contrastive Learning )是一类 SSL 方法: 它根据数据增强（例如 SimCLR [1]）优化编码器以输出相同数据的不同视图的相似的embeding。 继续阅读

萧箫 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI 2023年，我们还会见证新的AI突破吗？ 过去一年里，我们围观了ChatGPT的崛起，看见国内外多模态大模型同台竞技，察觉到自动驾驶公司的商业化加速落地，也发现以AI制药为核心的生物计算公司数量飙升…… 在AI已经深入各行各业的情况下，我们还会迎来什么新的技术进展，又或者说以AI为基底，不同场景还会迎来怎样的变革&#x 继续阅读

目录 JVM常用GC日志打印参数 1. PrintGC 2. PrintGCDetails 3. PrintGCTimeStamps 4. PrintGCApplicationStoppedTime 5. PrintGCApplicationConcurrentTime 6. PrintHeap 继续阅读

目录 委托事件模型 核心组件 总结 相信做 Java 开发的朋友，大多都是学习过或至少了解过 Java GUI 编程的，其中有大量的事件和控件的绑定，当我们需要在点击某个按钮实现某些操作的时候，其实就是为这个按钮控件注册了一个合理处理点击事件的监听器。此外，Spring Framework 中也有许多用到事件处理机制的地方，如 ApplicationContextEvent 及其子类，代表着容器的 继续阅读

我在5月份的时候就申请了洞态IAST企业版内测，算是比较早的一批用户了。聊聊几个我比较在意的问题，比如API接口覆盖率、第三方开源组件检测以及脏数据等问题，而这些都是安全测试过程中的痛点，那么在这款工具的应用上，我们将找到答案。 在这里，让我们做一个简单的安装部署，接入靶场进行测试体验。 01、环境准备 Docker安装 docker-compose安装 wget https://github.com/docker/com 继续阅读

Python全套：让SEO工作更加高效！ 什么是Python全套？ Python是一种高级编程语言，它应用广泛，并且被视为开发各种程序的理想语言。Python全套是一组开发工具，帮助SEO工程师更加高效地管理他们的SEO任务和数据。全套工具覆盖了从关键字研究到数据分析等方方面面，确保开发者可以更快地找到问题，并提供解决方案。 Python全套的功能 Python全套中包含的工具 继续阅读