详解Web应用安全系列(4)失效的访问控制

在Web安全中,失效的访问控制(也称为权限控制失效或越权访问)是指用户在不具备相应权限的情况下访问了受限制的资源或执行了不允许的操作。这通常是由于Web应用系统未能建立合理的权限控制机制,或者权限控制机制失效所导致的。 危害 数据泄漏:攻击者可能通过越权访问获取敏感数据,如用户个人信息、财务数据、家

Paxos Made Simple

1 Introduction Paxos算法是莱斯利·兰伯特(Leslie Lamport)于1990年提出的一种基于消息传递且具有高度容错特性的共识(consensus)算法。《The Part-Time Parliament》最早发表于1998年,Paxos岛上有一个议会,这个议会来决定岛上的法

Gin 框架的执行流程

Gin框架是一个用Go语言编写的高性能Web框架,它基于httprouter实现,具有快速、简洁和高效的特性。 以下是Gin框架处理HTTP请求的大致执行流程: 1 初始化Gin引擎: 用户创建一个新的gin.Engine实例,这通常是应用程序的主路由器。 用户定义路由,这些路由是通过engine.

【PB案例学习笔记】-02 目录浏览器

写在前面 这是PB案例学习笔记系列文章的第二篇,该系列文章适合具有一定PB基础的读者, 通过一个个由浅入深的编程实战案例学习,提高编程技巧,以保证小伙伴们能应付公司的各种开发需求。 文章中设计到的源码,小凡都上传到了gitee代码仓库https://gitee.com/xiezhr/pb-proje

ChatGPT API使用介绍

1.概述 随着人工智能技术的不断发展,越来越多的AI产品被应用到各个领域,其中最具代表性的莫过于人工智能语言模型。语言模型是一种可以通过学习大量语言数据来预测文本或语音的技术,其应用范围十分广泛,如智能客服、机器翻译、语音助手等。 而ChatGPT是其中最为优秀的语言模型之一。ChatGPT是Ope

[转帖]Prometheus + Spring Boot 应用监控

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[转帖]Redis如何绑定CPU

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[转帖]Mysql+Keepalived实现双主热备方式

https://www.jb51.net/article/266298.htm 这篇文章主要介绍了Mysql+Keepalived实现双主热备方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教 + 目录 我们通常说的双机热备是指两台机器都在运行,但并不是两台机器都同

[转帖]第一章 MySQL 8.0 介绍及安装配置

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第二章 MySQL的体系结构与基础管理 https://www.jianshu.com/p/6d017ac5e685 本课程,适合具备一定Linux运维或者开发基础的朋友,课程定级中、高级DBA。只要掌握80%,轻松助力薪资15k-25K。课程内容均来自与MySQL官网+MySQL源码。配套精品视频

[转帖]第三章 SQL 基础及元数据获取

第三章 SQL 基础及元数据获取 https://www.jianshu.com/p/f07416c419da 本课程,适合具备一定Linux运维或者开发基础的朋友,课程定级中、高级DBA。只要掌握80%,轻松助力薪资15k-25K。课程内容均来自与MySQL官网+MySQL源码。配套精品视频(20

[转帖]龙芯处理器应用于服务器的性能初探

https://zhuanlan.zhihu.com/p/585350070 自从今年龙芯3C5000+7A2000面世以来,在服务器市场已经具备初步的竞争力。在11月16日南京的会议中,龙芯发布了几十款服务器与台式机产品。一直以来,服务器CPU给人的感觉比较高端,价格也要贵好几倍,一个INTEL的

[转帖]java -D参数设置系统属性无效问题及解决

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[转帖]TiDB 整体架构

https://docs.pingcap.com/zh/tidb/stable/tidb-architecture 与传统的单机数据库相比,TiDB 具有以下优势: 纯分布式架构,拥有良好的扩展性,支持弹性的扩缩容 支持 SQL,对外暴露 MySQL 的网络协议,并兼容大多数 MySQL 的语法,在

技术速览|Meta Llama 2 下一代开源大型语言模型

Meta Llama 2 旨在与 OpenAI 的 ChatGPT 和 Google Bard 等其他著名语言模型对标,但又具有独特优势。在本文中,我们将聊聊 Llama 2 是什么、它的优势是什么、是如何开发的、以及如何开始上手使用。

JavaScript中的浅拷贝与深拷贝

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手把手教你一套完善且高效的k8s离线部署方案

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微调类型简介 1. SFT监督微调:适用于在源任务中具有较高性能的模型进行微调,学习率较小。常见任务包括中文实体识别、语言模型训练、UIE模型微调。优点是可以快速适应目标任务,但缺点是可能需要较长的训练时间和大量数据。 2. LoRA微调:通过高阶矩阵秩的分解减少微调参数量,不改变预训练模型参数,新

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