与#go#相关的内容第12页 - PmDaddy

全部分类数据库前端云计算

完全可复制、经过验证的 Go 工具链

原文在[这里](https://go.dev/blog/rebuild)。 > 由 Russ Cox 发布于 2023年8月28日开源软件的一个关键优势是任何人都可以阅读源代码并检查其功能。然而，大多数软件，甚至是开源软件，都以编译后的二进制形式下载，这种形式更难以检查。如果攻击者想对开源项目进行

PGO in Go 1.21

原文在这里。由 Michael Pratt 发布于 2023年9月5日在2023年早些时候，Go 1.20发布了供用户测试的概要版本的基于性能分析的优化（PGO）。经过解决预览版已知的限制，并得益于社区反馈和贡献的进一步改进，Go 1.21中的PGO支持已经准备好供一般生产使用！请查阅性能分析优

为不断增长的Go生态系统扩展gopls

原文在这里。由 Robert Findley and Alan Donovan 发布于 2023年9月8日今年夏天初，Go团队发布了gopls的v0.12版本，这是Go语言的语言服务器，它进行了核心重写，使其能够适应更大的代码库。这是一项长达一年的努力的成果，我们很高兴分享我们的进展，并稍微谈一

WASI support in Go

原文在这里。由 Johan Brandhorst-Satzkorn, Julien Fabre, Damian Gryski, Evan Phoenix, and Achille Roussel 发布于 2023年9月13日 Go 1.21添加了一个新的端口，通过新的GOOS值wasip1来定位W

简单对比一下 C 与 Go 两种语言

使用一个简单的计数程序将古老的 C 语言与现代 Go 进行比较。

【Azure Developer】Go语言调用Azure SDK如何登录到中国区Azure环境

问题描述在 “使用 Azure SDK for Go 进行 Azure 身份验证” 文章中的 Go 示例代码进行登录Azure时，默认指向的是Globa Azure。当只修改AAD AZURE_CLIENT_ID ， AZURE_TENANT_ID 和 AZURE_CLIENT_SECRET参数值

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

Linux 提权-NFS 共享

本文通过 Google 翻译 NFS Share no_root_squash – Linux Privilege Escalation 这篇文章所产生，本人仅是对机器翻译中部分表达别扭的字词进行了校正及个别注释补充。导航 0 前言 1 什么是 NFS 共享？ 2 外部枚举 NFS 共享 2.1

美团VS饿了么，到底谁更胜一筹？

最近啊，收到一个粉丝的投稿，我发现他在美团和饿了么都去面试过。这俩企业大家应该都经常用吧，咱点外卖的时候，我有时候就琢磨，到底他俩谁更厉害点。今天咱们就瞅瞅，在面试这块儿谁更难一些。（目前都只有一面的情况，要是想要后续的，私聊我发给你哈）美团一面自我介绍项目做完了吗？背景是什么？项目初

Linux 提权-密码搜寻

本文通过 Google 翻译 Password Hunting – Linux Privilege Escalation 这篇文章所产生，本人仅是对机器翻译中部分表达别扭的字词进行了校正及个别注释补充。导航 0 前言 1 密码搜寻 – 文件名和文件内容 1.1 寻找有趣的文件名 1.2 寻找有趣的

yolov5 损失函数代码详解

模型的损失计算包括3个方面，分别是： 1. 定位损失 2. 分类损失 3. 置信度损失本篇主要讲解yolov5中损失计算的实现，包括损失的逻辑实现，张量操作的细节等。

想知道海外技术面试都考些什么吗？

本文主要分享了一位求职者在游戏国际海外数据与发行技术团队面试中的经历，包括一面和二面的详细问题。一面中涉及了算法题、SQL题、项目相关问题以及技术细节的深入探讨，如乐观锁、RabbitMQ、Redis的应用等。二面则更侧重于对项目实施过程的反思、技术方案的选择以及实习时间的确认

yolov5 筛选正样本流程代码多图详解

正样本全称是anchor正样本，正样本所指的对象是anchor box，即先验框。先验框：YOLO v2吸收了Faster RCNN的优点，设置了一定数量的预选框，使得模型不需要直接预测物体尺度与坐标，只需要预测先验框到真实物体的偏移，降低了预测难度。

Linux 提权-SUID/SGID_2

本文通过 Google 翻译 SUID | SGID Part-2 – Linux Privilege Escalation 这篇文章所产生，本人仅是对机器翻译中部分表达别扭的字词进行了校正及个别注释补充。导航 0 前言 1 上文回顾 2 枚举自定义 SUID 二进制文件 3 利用 SUID 二进

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

Linux 提权-SUID/SGID_1

本文通过 Google 翻译 SUID | SGID Part-1 – Linux Privilege Escalation 这篇文章所产生，本人仅是对机器翻译中部分表达别扭的字词进行了校正及个别注释补充。导航 0 前言 1 了解特殊权限 2 寻找 SUID/SGID 二进制文件 – 手动方法 2

Linux 提权-Docker 容器

本文通过 Google 翻译 Docker Breakout – Linux Privilege Escalation 这篇文章所产生，本人仅是对机器翻译中部分表达别扭的字词进行了校正及个别注释补充。导航 0 前言 1 什么是 Docker ？ 2 寻找 Docker 权限 2.1 升级 Shel

Linux 提权-LXD 容器

本文通过 Google 翻译 LXD Container – Linux Privilege Escalation 这篇文章所产生，本人仅是对机器翻译中部分表达别扭的字词进行了校正及个别注释补充。 0 前言 1 什么是 LXD 和 LXC ? 2 查找 LXD 组权限 2.1 手动搜索 LXD 组用

yolov1-yolov5 网络结构&正负样本筛选&损失计算

学习yolo系列，最重要的，最核心的就是网络模型、正负样本匹配、损失函数等三个方面。本篇汇总了yolov1-yolov5等5个版本的相关知识点，主要看点是在yolo框架搭建。初学者可以通过相关篇章搭建自己的知识点框架，然后再深入各个知识点，就像攻克一个又一个山头。当大部分的知识点都了然于胸，yolo...

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。

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