与#风险#相关的内容第5页 - PmDaddy

全部分类数据库前端云计算

6个步骤强化 CI/CD 安全

快速的数字化和越来越多的远程业务运营给开发人员带来了沉重的负担，他们不断面临着更快推出软件的压力。尽管CI/CD 加速了产品发布，但它容易受到网络安全问题的影响，例如代码损坏、安全配置错误和机密管理不善。通过应用最佳实践来保护 CI/CD 流水线，可以确保代码质量、管理风险并保持完整性。鉴于 CI/

源代码安全保障指南

源代码是所有软件开发公司最宝贵的资产之一。因此，如果源代码被盗或泄露，可能会对企业的业务造成巨大损失。从长远来看，源代码盗窃可能会对企业的财务和声誉造成不可估量的损失。然而即便是行业领先的企业，也存在源代码被盗或泄露的风险。例如2004年微软 Windows 2000 的源代码被盗，再比如2019年

开源依赖项管理指南

就像人际关系中人与人之间的关系一样，软件生态系统中包含一个庞大的关系网络。其中一些联系非常深入，而有一些关系则更为表面。但实际上，现代基于开源的软件开发涉及一个极其庞大的依赖关系树，依赖关系层层叠加，同时涉及和包含已知或未知的风险。 Endor Labs 最近的一份报告发现，95% 的易受攻击的依赖

平台工程助力企业提升研发效能

随着互联网、云计算、人工智能等技术的发展，软件行业的竞争日益激烈，用户的需求和期望也越来越高。与此同时，软件开发的挑战日益复杂，涉及多个层次、技术和服务。软件开发人员需要掌握更多的知识和技能，同时面对更多的问题和风险。为了更好地应对挑战和风险，并在市场中脱颖而出，软件开发团队需要快速、高质、低成本地

机器学习服务活体检测算法荣获CFCA权威安全认证

随着人脸识别技术在金融、医疗等多个领域的加速落地，网络安全、信息泄露等问题愈为突出，用户对应用稳定性和安全性的要求也更为严格。为保障各行业高效稳定的开展业务，提前发现和应对潜在安全风险,HMS Core 机器学习服务（ML Kit）持续演进人脸检测能力，通过海量样本集训练，不断增强对于非活体攻击的防

质效提升｜ QA不做业务需求测试，你怎么看？

因为有的小伙伴看到公司的QA不测试业务需求，只搞流程、卡点、规范、技术创新、QA平台，行业洞察，让研发自测、研发担责上线bug和风险，所以问我，你怎么看QA不做业务需求测试这件事。其实我怎么看不重要，这事还是要看公司管理层和QA负责人，我个人倒是可以作为一个业务方来聊一下这件事。企业架构公司组

一键开启云原生网络安全新视界

本文作者：陈桐乐李卓嘉随着云原生的兴起，微服务、容器、kubernetes容器编排正在快速改变着企业软件架构的形态，单体架构、分布式架构、微服务架构，软件架构在持续演进的过程中，变得越来越复杂，管理和维护也越来越困难，不断出现的安全漏洞也在持续挑战着企业的安全运营响应能力，如何准确识别风险点，怎

BI智慧工程行业应用方案丨文末获取三重资源包

文末获取资源包丨BI智慧工程行业应用方案详解，不要错过！我国工程行业现状对于我国现阶段的工程行业来说，建设项目普遍具有规模化、群体化和复杂化等特征，而通常不具备项目管理能力的业主方须参与建设过程，并需要承担许多管理工作。对从业者来说工作中责任风险，大量成本、时间和精力将被消耗在各种界面沟通和工

项目讲解之常见安全漏洞

本文是从开源项目 RuoYi 的提交记录文字描述中根据关键字漏洞|安全|阻止筛选而来。旨在为大家介绍日常项目开发中需要注意的一些安全问题以及如何解决。项目安全是每个开发人员都需要重点关注的问题。如果项目漏洞太多,很容易遭受黑客攻击与用户信息泄露的风险。本文将结合3个典型案例，解释常见的安全漏洞及修

论文分享丨Holistic Evaluation of Language Models

摘要：该文为大模型评估方向的综述论文。本文分享自华为云社区《【论文分享】《Holistic Evaluation of Language Models》》，作者：DevAI。大模型（LLM）已经成为了大多数语言相关的技术的基石，然而大模型的能力、限制、风险还没有被大家完整地认识。该文为大模型评估

【必看！】阿里云推出QWen-7B和QWen-7b-Chat，开放免费商用！

阿里云最近发布了两款大型开源模型QWen-7B和QWen-7b-Chat，这两款模型的参数规模达到了70亿，用户可以在Hugging Face和ModelScope上免费使用。尽管大型模型的热度近期有所下降，但阿里云选择开源模型来赢得用户的支持，并保持自身在竞争中的优势。这一举措也引起了人们的关注，因为不开源可能会导致信息泄露的风险。通过开源模型，阿里云既能满足用户需求，又能保持技术竞争力。

测试1号位的自我修养

测试1号位一般由大型项目中拆分出来的角色（产品1号位、研发1号位、测试1号位等），也叫主测试，是该项目的质量架构师，负责把控整体的资源协调、测试计划、用例评审，风险预判以及问题解决等，保障项目高质量交付

解密prompt系列34. RLHF之训练另辟蹊径：循序渐进 & 青出于蓝

前几章我们讨论了RLHF的样本构建优化和训练策略优化，这一章我们讨论两种不同的RL训练方案，分别是基于过程训练，和使用弱Teacher来监督强Student 循序渐进：PRM & ORM 想要获得过程

解密Prompt系列33. LLM之图表理解任务-多模态篇

这一章我们聚焦多模态图表数据。先讨论下单纯使用prompt的情况下，图片和文字模态哪种表格模型理解的效果更好更好，再说下和表格相关的图表理解任务的微调方案

解密Prompt系列32. LLM之表格理解任务-文本模态

这一章我们聊聊大模型表格理解任务，在大模型时代主要出现在包含表格的RAG任务，以及表格操作数据抽取文本对比等任务中。这一章先聊单一的文本模态，我们分别介绍微调和基于Prompt的两种方案。

风光储一体化园区 | 图扑新能源可视化

图扑利用自研产品 HT for Web 搭建风光储园区可视化监控系统，整合风力发电、光伏发电和储能系统，实现了能源的多元化生产和储备，提高了能源利用效率，增强了电网的稳定性和可靠性。在这一体系中，风电、光伏和储能各自扮演着重要的角色，并且相辅相成。

简单的限流过滤器

API接口都是提供给第三方服务/客户端调用，所有请求地址以及请求参数都是暴露给用户的。每次请求一个HTTP请求，用户都可以通过F12,或者抓包工具看到请求的URL链接，然后copy出来。这样是非常不安全的，有人可能会恶意的刷我们的接口，那这时该怎么办呢？增加一个全局过滤器获取客户端的IP 限制

解密Prompt系列31. LLM Agent之从经验中不断学习的智能体

模型想要完成自主能力进化和自主能力获得，需要通过Self-Reflection from Past Experience来实现。那如何获得经历，把经历转化成经验，并在推理中使用呢？本章介绍三种方案

解密Prompt系列30. LLM Agent之互联网冲浪智能体

这一章介绍自主浏览操作网页的WebAgent和数据集：初级MiniWoB++，高级MIND2WEB，可交互WEBARENA，多模态WebVoyager，多轮对话WebLINX，复杂AutoWebGLM

EDP .Net开发框架--组织架构

EDP是一套集组织架构，权限框架【功能权限，操作权限，数据访问权限，WebApi权限】，自动化日志，动态Interface，WebApi管理等基础功能于一体的，基于.net的企业应用开发框架。通过友好的编码方式实现数据行、列权限的管控。

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