GitHub Copilot是著名的代码托管平台 GitHub 发布的 AI 辅助编程工具，可在 GitHub 网页直接使用。它能根据你的需求，自动生成代码，还能检查代码错误、优化代码，并提供建议。目前已免费向所有 GitHub 用户开放使用，每月限制 2000 条代码建议、50 条 Copilot Chat 消息，支持 Anthropic 的 Claude 3.5 Sonnet 或 OpenAI 的 GPT-4o 模型。@Appinn今天早上青小蛙就收到了 GitHub 的邮件：You have free access to GitHub Copilot (您可以免费使用 GitHub Copilot)当然，免费的午餐是有限制的：每月 2,000 条代码建议：获取针对您的 VS Code 工作区和 GitHub 项目定制的上下文感知建议。每月 50 条 Copilot Chat 消息：在 VS Code 和 GitHub 上使用 Copilot Chat 提问和重构、调试、记录和解释代码。选择您的 AI 模型：您可以在 Anthropic 的 Claude 3.5 Sonnet 或 OpenAI 的 GPT 4o 之间进行选择。跨多个文件渲染编辑：使用 Copilot Edits 对您正在处理的多个文件进行更改。访问 Copilot Extensions 生态系统：使用第三方代理 ...继续阅读 (3)

文本分类是自然语言处理领域中的核心任务之一，被广泛应用于情感分析、垃圾邮件检测等场景。本文章通过完整的Python代码示例，从传统的TF-IDF方法到现代的BERT模型，系统地讲解文本分类的实现。我们首先介绍TF-IDF特征提取与逻辑回归模型的应用，然后转向基于深度学习的BERT模型，展示其更强大的分类能力。文章不仅提供了详细的代码及中文注释，还辅以数学公式和图表，以帮助读者深入理解每种方法的原理和实现。本指南适合自然语言处理入门者及希望掌握BERT模型在文本分类中应用的开发者。 ...继续阅读 (8)

JFinalCms是开源免费的JAVA企业网站开发建设管理系统，极速开发，动态添加字段，自定义标签，动态创建数据库表并crud数据，数据库备份、还原，动态添加站点(多站点功能)，一键生成模板代码。环境布置：IDEA打开项目，等待maven加载好。使用phpstudy集成的mysql5.7数据库即可，导入JFinalCMS.sql数据库。修改pom文件：使用local9.0.90TOMCAT，JDK环境1.8。运行TOMCAT，打开后台:http://localhost:8081/cms_war_exploded/反射xss：搜索/admin/login定位到代码块：由上可见，通过getPara获取账号密码后再通过render渲染到前端页面：再分析前端代码构造xss进行闭合：存储xss：前台存在留言功能，留言会被管理员审核：登录后台，点击扩展管理，留言信息：原理同上。Sql注入漏洞（1）：该CMS存在很多处sql注入漏洞，大多数都是以+直接拼接sql注入语句造成，可以全局搜索+号寻找注入点。找到以上代码块，可以直接看到title参数通过+直接拼接进入sql语句执行，于是我们继续找前端是调用的什么接口，并看看是否在接受参数时进行了过滤。搜索findPage参数：可以看到Contentcontroller层中存在title参数，点进去，定位到具体代码块：可以看到调用了getPara方法获 ...继续阅读 (22)

环境布置：到官网下载源码：https://github.com/yangzongzhuan/RuoYi采用phpstudy集成数据库，5.7版本。JDK1.8。IDEA打开项目，等待自动加载，修改application-druid.yml配置文件：数据库名，账号密码，连接数据库，修改application.yml中的端口，避免与80端口冲突。导入：quartz.sql与ry_20201214.sql文件。运行RuoYiApplication文件。访问后台：http://localhost:25001/loginSql注入漏洞：由于该项目采用了mybatis开发，常见的找sql注入的方法就是全局搜索${定位到可疑参数：根据id值selectRoleList全局搜索，从xml定位到dao层：右键单击，找该接口的使用，在使用处发现selectRoleList方法，全局搜索该方法，定位controller层查看接口与传参：如下，定位到controller层：分析代码：首先以@RequiresPermissions注解表明接口访问权限，再以@PostMapping注解表明接收接口，并且以@ResponseBody注解表明回将返回值写入http响应。此方法会接收一个SysRole类型的role值，并且将接受的role值以selectRoleList方法处理后返回给list，最后返回给http响 ...继续阅读 (10)

SQL注入漏洞复现：登陆后台，点击页面删除按钮，抓包：rid参数存在sql注入，放入sqlmap检测成功：代码分析：Ctrl+Shift+F检索路由：定位具体代码，为删除功能：发现deleteByIds调用了传参rid，跟进：发现进入Dao层，此处依旧调用的deleteByIds，于是找ICommonDao接口实现类：定位到该类，发现以ids参数接受原先用户传入的rid参数，并在new一个sql对象后，直接将ids参数进行拼接，并通过原生jdbc执行返回结果。模板注入内容管理-文件管理-themes-flatweb-about.html，选择编辑，插入payload：<#assignvalue="freemarker.template.utility.Execute"?new()>${value("calc.exe")}访问首页，点击关与我们：执行命令，弹出计算机：代码分析：配置文件存在freemark文件上传漏洞复现：这个CMS感觉上传文件路径不是很好找，所以上传时先找个合适的目录再点击上传文件。文件管理处点击admin进入目录：再点击文件上传：通过上传jsp马，不过需要以jspx或者jspf后缀绕过上传。代码分析：上传时抓包，根据路由全局搜索：定位到具体代码段：用filePath参数接受path参数与file参数拼接，再从filePth参数中取出文件名赋值给fname参数。跟进 ...继续阅读 (9)

Python代码转换为C代码的时候，将会大大增加框架代码量。基础教程 | Cython 官方文档中文版(gitbooks.io)1、正向py->c先有正向，再有逆向pip install cython写一个简单的pyx文件.pyx 文件是由 Cython 编程语言 "编写" 而成的 Python 扩展模块源代码文件print("hello")写一个 setup.py文件from distutils.core import setupfrom Cython.Build import cythonizesetup( ext_modules = cythonize("test.pyx"))使用命令开始编译python setup.py build_ext --inplace生成如下文件打开test.c发现有几千行代码单纯的一行python代码，生成为c代码就几千行调用so文件2、逆向分析2.1 字符串类型_Pyx_CreateStringTabAndInitStrings全局字符串赋值一般在_Pyx_CreateStringTabAndInitStrings中，该函数中使用的字符串定义数组形如：typedef struct { PyObject **p; const char *s; const Py_ssize_t n; const char* encodi ...继续阅读 (10)

简述：oasys是一个OA办公自动化系统，使用Maven进行项目管理，基于springboot框架开发的项目，mysql底层数据库，前端采用freemarker模板引擎，Bootstrap作为前端UI框架，集成了jpa、mybatis等框架。下载地址：https://github.com/misstt123/oasys此项目部署极为简单，我使用的是phpstudy的5.7版本mysql，修改application.properties配置，在IDEA导入oasys.sql数据后，就可以直接运行并访问后台地址：http://localhost:8088/logins注意别端口冲突CSRF：登录后台，在用户面板处，修改便签功能存在csrf漏洞。点击修改，抓包，点击生成CSRF的Poc：将生成Poc的URL复制到浏览器，访问：访问后，发现已经按照Poc上内容进行了修改：SQL注入：代码分析：在pom文件发现采用mybatis依赖：全局搜索${找到outtype参数，定位到xml文件：符合sql注入条件，于是开始找对应接口，参数，全局搜索allDirector字段：定位到接口层，于是找接口实现类，发现无，于是全局搜索该接口名称，找哪里引用了此接口：发现AddController层引用该接口，并通过mapper进行数据库操作，在该controller层搜索原接口方法，定位到具体代码块：可以看 ...继续阅读 (13)

Python以其简单易用和高效开发的特性，成为了广泛使用的编程语言。然而，由于其解释型语言的特性，Python在执行速度方面常常无法与编译型语言相比。在性能要求较高的应用场景中，如何提升Python代码的执行效率成为一个重要问题。本文将深入探讨几种常见的Python性能优化技术，重点介绍如何使用Cython、PyPy等工具来提升Python代码的执行速度。通过大量的代码示例，我们将演示如何通过Cython将Python代码编译为C扩展，如何利用PyPy的即时编译（JIT）优化机制提升性能，并探讨其他优化方法 ...继续阅读 (11)

文本相似度计算是自然语言处理（NLP）中的核心任务，广泛应用于搜索引擎、推荐系统、问答系统等领域。本文全面解析文本相似度计算的核心技术，使用Python中的spaCy和sentence-transformers库实现多种方法，包括基于词向量的余弦相似度、预训练语言模型的句向量方法等。我们将从理论讲解到代码实现，涵盖预处理、特征提取、相似度计算以及性能对比。通过代码实例和中文注释，读者将掌握构建文本相似度计算系统的核心技能，并能根据应用场景选择合适的技术方案。 ...继续阅读 (18)

说到「编程」，我们常常会想到那个不太友善的程序员笑话：虚假的程序员：从零开始编写代码，勤勤恳恳修改、优化、注释；真正的程序员：熟练掌握「Ctrl + C」和「Ctrl + V」。▲图源：Laravel不过，由 Cognition Labs 开发的全球首位 AI 程序员「Devin AI」或许可以让你把「复制粘贴」这一步都省了，你可以直接把 TA 当成你的「程序员同事」，让 TA 帮你干活。既然被称为「程序员」，那 TA 就不可能白白干活。Devin AI 的服务起价为每月 500 美元（约合 3624 元），还真不算便宜。不过相比之下，这个价格比国内一线大厂程序员的平均工资还是低了不少。▲图源：COGNITIONDevin AI 实际上是一个由人工智能驱动的编码平台，配备了命令行、代码编辑器和浏览器等常见的开发者工具，它可以在编写代码片段、检测错误和建议改进等方面协助开发人员完成代码编写，几乎覆盖了编程工作的全流程。值得一提的是，Devin AI 还可以通过机器学习算法分析代码模式，从先前的经验中持续学习，这极大地提高了其编码效率，还能保持与最新编程趋势的同步。作为一位「编程助理」，Devin AI 可以辅助程序员完成下面的工作：代码补全：Devin AI 能够通过分析代码上下文和语法预测下一行代码，加快编码效率；错误检测：Devin AI 可以检测代码中的常见错误和问题，帮助开发 ...继续阅读 (2)

36氪获悉，爱企查App显示，近日，腾讯科技（深圳）有限公司申请注册两枚“腾讯云AI代码助手”商标，国际分类为科学仪器、网站服务，当前商标状态为注册申请中。公开资料显示，腾讯云AI代码助手是一款定位代码智能补全和生成的数字化工具，今年4月，其已全部接入腾讯混元大模型，5月，该工具已全面对外开放。 ...继续阅读 (5)

在数字化时代，物联网和低代码技术正逐渐改变着我们的工作和生活方式。本文将深入探讨数智化物联网平台的发展，特别是低代码理念在物联网领域的应用和物模型的演化。近期学习低代码产品的设计理念，在不同平台上看到了很多观点，有的人认为低代码技术是福音，特别是国内外IT大厂的官方说法，总体对其保持乐观态度。也有很多人抛出了低代码简直就是“毒瘤”的观点。在学习过程中，尤其是了解新事物的过程中，我们始终都应该带着批判性的思维去看待各种观点，与直接认同某个看起来正确的观点相比，深入了解发言人的立场、了解他为什么抱有这种观点，才是更高层次的学习方式。01 为什么不看好？低代码所处的位置比较尴尬，很多人认为其恰恰处于一个半吊子的位置。尤其是从大多数程序员的视角来看，低代码这个东西的定位非常鸡肋。首先，对于非技术人员，比如产品、运营、销售甚至是甲方客户来说，低代码的操控并不算便捷，上手是有一定难度的，并且还需要系统的学习，才能初步掌握其使用方法。而对于开发者来说，低代码的自由程度和灵活性跟真正的代码肯定无法比拟，一些用户的灵活需求，如果要是一开始设计的低代码系统能配置还好，如果不能配置，最终还是得在底层进行修改，而且修改起来肯定比直接按需开发的系统费劲的多。这个东西就像混动汽车一样充满争议，混动汽车的动力系统介于油车和电车之间。认为它好的人，认为它平时既能烧电省钱，万一充不上电还可以加油续航，不用担心趴窝， ...继续阅读 (5)

继之前爬了几个 CT 在线报告站之后，又遇到了一个新的网站，同样是别人的报告找我来爬。之前的：海纳医信的 DICOM 云影像下载爬取 CT 云影像的 DICOM 原始文件该报告的链接格式为https://ylyyx.shdc.org.cn/#/home?sid=xxx&token;=xxx&appid;=SHPulmH，上去后是一个手机端的页面，而且十分简单连设置菜单都没有，图我就不放了。根据域名能搜到这个网站是上海申康医院发展中心的，有 37 家医院用它的系统。先看请求吧（由于不是我的报告所以打码了），这个站的请求倒是简单，下面那一堆就是影像文件，转存下来用记事本打开一眼瞄到到 DICM 字样，前头有 128 字节的空白，可以确定。但是在请求头里发现有 Authorization，删掉重发返回 401，也就是说该站有前端加密，得先把它破了才能爬。最后呢经过两小时的研究，成功搞定了该网站，总的来说本站的 API 签名属于最简单的那类，估计只是为了应付合规要求，非常适合作为爬虫的入门练习。本文对应的代码开源https://github.com/Kaciras/cloud-dicom-downloader。为了跟之前的代码保持一致，我用了 Python 写爬虫，但实际上这并不是最佳选择，如果做成浏览器插件的话会简单许多，可以做交互式操作，比如过认证部分让用户来搞。本文的破解方案如果网站 ...继续阅读 (12)

Python作为一门灵活且功能强大的编程语言，提供了元编程功能，使得开发者可以在程序运行时动态地生成和执行代码。元编程在许多复杂应用中都扮演着重要角色，特别是在需要动态生成代码、修改程序行为或在运行时决定逻辑的场景中，`exec`和`eval`等内建函数提供了非常便利的手段。本文将详细介绍Python中的元编程概念，着重讲解如何使用`exec`和`eval`实现动态代码执行。通过大量的代码实例和场景分析，展示如何将元编程应用于实际开发中。我们还将讨论元编程的优势、风险及最佳实践，帮助开发者正确地使用这一强 ...继续阅读 (36)

链式调用是现代编程语言中一种常见的编程模式，它使得代码更加流畅和简洁，能够提高代码的可读性和可维护性。Python，作为一门注重易读性的语言，支持链式调用的方式，让开发者能够以一种简洁且优雅的方式组织代码，减少冗余，提高效率。本文将深入探讨如何通过链式调用设计流畅、简洁的API，结合具体示例来展示链式调用的实现技巧。我们将从链式调用的基本概念、优势、应用场景，到具体的实现方式，逐步介绍如何在Python中使用链式调用构建高效、易于维护的代码。 ...继续阅读 (9)

点击上方蓝字关注我，知识会给你力量在编写 Flutter 应用程序时，将业务逻辑与 UI 代码分离是非常重要的。这将使我们的代码更易于测试和推理，当我们的应用程序变得越来越复杂时，这一点尤为重要。为了实现这一点，我们可以使用设计模式在应用程序的不同组件之间引入关注点分离。作为参考，我们可以采用分层应用程序架构，如图所示：这一次，我们将重点关注表现层，学习如何使用Controller来：保存业务逻辑... ...继续阅读 (9)

继昨天的 Sora Turbo 之后，我们终于迎来了年底 AI 春晚的第四弹。本次发布会由 OpenAI 首席产品官 Kevin Weil、Lee Byron 和 Alexi Christakis 等人主持，全程持续 20 分钟。具体来说，ChatGPT Canvas 此次推出了三项更新：：Canvas 功能整合进 ChatGPT 核心模型支持用户直接在 Canvas 中运行 Python 代码为定制 GPTs 引入 Canvas 功能按照惯例，OpenAI 依次向我们演示了新功能的实际应用场景。例如，让 Canvas 创作一个关于小精灵的圣诞故事，和以往一样，然后让其编辑标题，润色文档，检查语法，甚至在添加恰当的表情符号都能胜任。会后，OpenAI CEO Sam Altman 也在 X 平台着重提到了这一点：「现在，所有 ChatGPT 用户都可以使用 Canvas 功能，并且能够执行代码！更重要的是，它依然能够为你的文字添加表情符号。」接着继续给 ChatGPT Canvas 上点强度。作为物理爱好者，主持人向 ChatGPT Canvas 上传了一篇题为《圣诞老人雪橇：探讨暗能量在驯鹿动力中的作用》的论文草稿，然后让 ChatGPT 以物理教授的视角进行评估。没有出乎太多意外，ChatGPT 很快给出了专业的反馈意见，经过简单的调整后即可呈交给教授审阅。ChatGPT Ca ...继续阅读 (6)

协程是Python中处理并发任务的关键特性，它通过非阻塞的方式管理I/O密集型任务和其他耗时操作。本篇文章从`asyncio`模块入手，深入剖析协程的工作原理，包括事件循环、任务和同步工具的使用。在此基础上，我们将实现一个简单的任务调度器，用于高效管理和调度协程任务。通过丰富的代码示例和详细的中文注释，本文帮助读者理解协程并发的核心思想，掌握`asyncio`的使用技巧，以及如何构建自己的调度器来优化异步代码的执行效率。 ...继续阅读 (8)

多态性是面向对象编程的核心特性之一，它允许不同类型的对象通过统一的接口进行交互。在Python中，`abc`模块为实现接口设计和抽象基类提供了强大的工具，使得程序更具灵活性和可扩展性。本篇文章深入探讨如何使用`abc`模块创建抽象基类，定义接口，并实现灵活的类层次结构。通过丰富的代码实例和详细的中文注释，读者将掌握从基础到高级的接口设计技巧，了解如何在实际开发中有效利用多态性和抽象基类来构建可维护的代码。 ...继续阅读 (12)

点击上方蓝字关注我，知识会给你力量你是否曾将用户界面、业务逻辑和网络代码混杂在一起，成为一捆乱七八糟的意大利面代码？我知道我曾这样做过。✋毕竟，真实世界的应用程序开发是很困难的。领域驱动设计（DDD）等书籍就是为了帮助我们开发复杂的软件项目而编写的。DDD 的核心在于模型，它捕捉了解决当前问题所需的重要知识和概念。一个好的领域模型可以决定一个软件项目的成败。模型非常重要，但不能孤立存在。即使是最简... ...继续阅读 (10)

你觉得飞书的多维表格，是一个什么类型的产品？每个人的理解都不一样。而在作者眼里，其实更像是一个低代码平台——为什么这么说？这篇文章，我们看看作者的分析。飞书多维表格的实质，是一个轻量版的低代码平台。无论是WPS云文档，还是腾讯云文档，我们看到的介绍都是：支持多种文档格式的多人协作工具。飞书文档的定位也是“多人实时编辑共创”，强调“多人协作”的“文档”。但在官网上，飞书多维表格的定位是“先进团队的业务管理工具，是一个表格，也是无数个应用，千人千面，万人万解”，是“轻松搭建业务系统”，注意，是“应用”，是“系统”，且主要是面向B端的业务管理系统。B端系统需要包含哪些内容？权限：根据不同角色和用户区分的功能权限和数据权限；表单：信息的静态存储，比如台账等；流程：业务流转逻辑，往往与表单相关联，涉及到状态流转，以及预警、提醒等辅助功能；可视化：管理层的心头好，一般以驾驶舱等形式呈现。一个完整的B端系统势必要包含上述内容。飞书多维表格能不能实现？举个例子。我们要为公司提供一个固定资产管理的系统。经过分析，得出这样一份产品建设思路。按照这个思路，我们在飞书多维表格上搭建这个系统。一、系统管理1）用户管理以飞书用户为基础，无需额外搭建；2）关于组织管理，飞书后台已能够维护组织架构，但在表格字段中无法被引用，目前最简单的方式只能通过下拉选项实现。如果组织和人员能完全和飞书同步并引用，可能会更方便一 ...继续阅读 (8)

动态代码生成与执行是Python中强大的功能之一，得益于`exec`和`eval`等内置函数，开发者可以在运行时生成并执行Python代码。这种能力在实现动态脚本、代码优化和编译器构建等场景中大有用武之地。然而，动态代码执行也带来了潜在的安全问题，若未妥善处理，可能导致代码注入攻击等安全隐患。本文将从基础用法入手，详细介绍`exec`和`eval`的功能及适用场景，辅以丰富的代码示例和深入的解释，帮助读者掌握动态代码执行的精髓。同时，我们也将讨论安全性问题，并提供相应的解决方案，确保动态代码生成的安全性和可 ...继续阅读 (20)

`contextlib`模块是Python标准库中一个强大的工具，用于构建和管理上下文。它简化了上下文管理器的实现，增强了代码的优雅性和可读性。在本文中，我们将深入探讨`contextlib`模块的高级应用，包括嵌套上下文管理器、上下文装饰器以及动态上下文构建等技术。通过丰富的代码示例和详细的中文注释，读者将学习如何利用`contextlib`高效地管理资源、优化代码结构，并提高代码的可维护性。这篇文章适合中高级Python开发者，为实现更优雅的Python代码提供了重要的指导。 ...继续阅读 (16)

随着代码复杂度的增加，类型安全性在现代开发中变得尤为重要。Python自3.5引入类型提示（type hints），为开发者提供了静态类型检查的能力，而`typing`模块则是这一系统的核心。本篇文章深入研究Python的类型提示及其在实际开发中的应用，涵盖复杂类型（如嵌套类型、联合类型）与泛型的使用。通过丰富的代码示例与详尽的解释，读者将学习如何利用`typing`模块提升代码可读性、调试效率和长期维护性。文章还探索了`mypy`等工具的结合使用，以实现更完善的类型检查。 ...继续阅读 (21)

Python是一门以易用性和可读性著称的高级编程语言，其内置的数据结构为开发者提供了强大的工具，但了解其底层实现及性能优化策略却常被忽略。本文深入探讨Python中的核心数据结构，包括列表（`list`）、元组（`tuple`）、集合（`set`）和字典（`dict`），分析它们的底层实现细节以及使用场景。同时，文章提供大量代码示例和性能测试，揭示如何在实际开发中选择和优化数据结构，以提升代码效率。通过本文，读者将全面掌握Python数据结构的高级用法及性能优化技巧。 ...继续阅读 (17)

一、引言一个月前，我写了一篇《AI 开发的捷径：工作流模式》，引起了很多读者的兴趣。大家都认同，AI 应用是开发者的机会，而图形化、低代码/无代码、不需要编程基础的"工作流模式"，正是 AI 应用开发的入门捷径。但是，我的那篇文章只介绍概念，没有操作步骤。很多读者实际上手时，遇到了困难，有些地方不理解，做不下去。今天就是后续，我详细演示，一步步图解，没有编程基础，如何搭建一个最简单的 AI 应用。只要你跟着做，就能做出来。二、开发工具这篇教程使用的开发工具是扣子（Coze），所有操作都在它的浏览器 IDE（集成开发环境）中完成，选择扣子（Coze），主要原因有三个。（1）它是国产的 AI 应用开发平台，字节跳动的产品，界面、文档、客服都是中文。（2）它有无代码编辑器 Project IDE，包含组件拖拽的 UIBuilder，可以生成全功能的前端界面，上手门槛相对低。同时，它也提供后端数据库，可以数据读写。（3）它免费使用（只要不超过使用额度），发布上线也不收费，适合新手练习。三、示例项目我们的示例项目，是一个最简单的"AI 文言文生成器"。大家先看成品，可以点进去试用。（建议 PC 访问，UI 还没有适配手机。）输入一段汉语白话文，点击按钮，AI 就会自动生成文言文。架构上，它非常简单：前端是一个网页表单，将用户的输入发送给后端的 AI 模型，并展示后端的返回结果。它的开发只需要 ...继续阅读 (19)

装饰器是Python中一项强大的功能，可用于简化代码、提高复用性和增强可读性。在本文中，我们将深入探讨如何设计和实现一套通用的装饰器库，涵盖从基础到进阶的用法。文章包括装饰器的核心原理、常见场景的实现（如性能监控、权限校验、日志记录等），以及如何组织装饰器代码以便于维护和扩展。通过丰富的代码示例和详细解释，读者将学会如何编写、优化和测试自己的装饰器库，为项目开发注入强大的生产力工具。文章包含详细代码和中文注释，适合希望深入掌握装饰器的开发者阅读。 ...继续阅读 (13)

自然语言生成（Natural Language Generation, NLG）是自然语言处理（NLP）领域的重要分支，旨在生成符合语法和语义的自然语言文本。近年来，基于深度学习的生成式预训练模型（GPT）在NLG任务中取得了巨大成功，广泛应用于对话系统、内容创作和代码生成等领域。本篇文章将通过详细的理论解析和代码实例，介绍如何使用Python调用GPT模型生成文本，并探讨其在对话生成和自动写作方面的具体应用。文章包含丰富的代码示例与中文注释，帮助读者全面了解GPT的核心技术及其强大的生成能力。 ...继续阅读 (14)

项目介绍JavaSecLab是一款综合型Java漏洞平台，提供相关漏洞缺陷代码、修复代码、漏洞场景、审计SINK点、安全编码规范，覆盖多种漏洞场景，友好用户交互UI…… ...继续阅读 (14)

一.环境搭建RuoYi 是一个 Java EE 企业级快速开发平台，基于经典技术组合（Spring Boot、Apache Shiro、MyBatis、Thymeleaf、Bootstrap），内置模块如：部门管理、角色用户、菜单及按钮授权、数据权限、系统参数、日志管理、通知公告等。在线定时任务配置；支持集群，支持多数据源，支持分布式事务。本次对此框架代 ...继续阅读 (30)