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摘要：该系列题目围绕内存取证展开，通过Volatility工具分析OtterCTF.vmem内存镜像。首先发现恶意软件通过Rick下载的M3an_T0rren7_4_R!ck种子文件传播，溯源到mail.com网站的下载记录。随后在Chrome进程内存中提取出邮箱凭证rickopicko@mail.com和疑似flag的字符串。针对勒索软件部分，通过分析3720进程内存获取比特币地址和加密密码&q
A5数据通过在 Oracle Linux 8.3 上将 LVM 与 RAID 10 结合，可以在软件层构建高性能、高可靠存储系统。本文从硬件选型、RAID 与 LVM 构建、文件系统配置、性能测试与故障处理全面覆盖实战细节，适合用于数据库服务器、虚拟化主机或高并发业务环境。实施过程中要关注具体业务 I/O 模式、磁盘类型特性（如 NVMe 与 SAS SSD 差异）及监控策略，以确保系统长期稳定可
多智能体分工协作：将复杂任务拆解为专业化子任务，提升执行效率和准确性；工具化集成：引入 SQL 执行器作为外部工具，实现 "生成 - 验证 - 修正" 的闭环；开源模型赋能：SQL-Llama 让高性能 Text-to-SQL 系统的部署成本大幅降低。优化智能体提示词，提升各组件的协作效率；基于更大参数量的开源模型（如 Code Llama 34B）微调 SQL-Llama，进一步缩小与 GPT-
在数据库的并发控制领域，Oracle和PostgreSQL选择了截然不同的技术路径
本文针对“ksql 命令行操作用户与权限”展开论述，覆盖从“创建用户 - 查看用户 - 修改用户 - 授权/回收权限 - 删除用户”这样完整的流程，并结合真实的业务场景来分解具体的执行步骤，各个阶段均给出相关的语法，例子以及防止常见错误的提示，从而保证初学者能够掌握到安全控制的主要要点。
为了满足数据库的安全特性，存有敏感信息的应用会在[EL5]（加密路径切换请参考[获取和修改加密分区]EL1-EL4路径切换）路径下创建了一个E类数据库。在锁屏的情况下，满足一定条件时，会触发密钥的销毁，此时E类数据库不可读写。当锁屏解锁后，密钥会恢复，E类数据库恢复正常读写操作。这样的设计可以有效防止用户数据的泄露。
首先，Oracle公司借助AI算力的浪潮，让Oracle Cloud跟上了时代热点，这直接推动Oracle公司的股价大幅上扬，最高公司市值曾突破9000亿美元。斯克里文负责制定Oracle的开源战略，并直接管理Oracle的开源产品，他的离任为Oracle的开源策略带来了变革的机遇。Oracle公司创立于1977年，也已经48年。Oracle MySQL研发团队和HeatWave团队的规模相仿，各
本文介绍就地升级和灰度升级主要步骤，具体实践升级操作需要做很多的准备工作，主要步骤具体参考官方的升级指南：https://opengauss.org/zh/docs/3.0.0/docs/UpgradeGuide/%E5%8D%87%E7%BA%A7%E6%93%8D%E4%BD%9C.html升级操作(1)以root身份登录节点(2)创建新包目录mkdir -p /opt/software/ga
腾讯TBDS与CMP（类Cloudera CDP）比较存在以下主要缺陷：TBDS国际化支持较弱，缺乏原生MPP引擎导致查询性能不足，跨平台元数据治理能力有限，且大规模企业验证案例较少。而CMP依托全球生态和成熟技术架构，在多云部署、Impala引擎及跨平台治理方面更具优势。企业若需全球化运营或强跨云治理，CMP更为稳妥，尤其对已有CDH投资的用户。华为鲲鹏信创版CMP在国产化适配方面表现突出。
RAG（检索增强生成）是一种先检索证据再生成答案的技术流程。其核心步骤包括：将用户问题向量化，在向量数据库中检索相关文本片段（chunk），然后将这些片段作为上下文输入大模型生成最终回答。关键实现要点包括：1）采用200-500 tokens的文本切片策略，配合10-20%的重叠；2）使用余弦相似度度量语义相关性；3）结合元数据过滤保证召回质量。工程实践中建议采用Top-K粗召回+重排的组合策略，
国内主流厂商已形成完善的Impala/Hive兼容生态：BI工具方面，帆软、永洪等厂商提供成熟的JDBC连接方案，支持Kerberos认证和计算下推优化；数据中台领域，星环TDH、华为MRS等平台深度集成Impala/Hive作为核心数据源。这些国产解决方案均已通过信创认证，可实现从CDH到国产平台的无缝迁移。建议企业根据具体需求选择：存量系统替代推荐帆软/永洪，信创合规场景选择亿信/星环，云原生
函数依赖，是多列统计信息的一种，可以描述两个属性之间的关联关系的强弱，也可以用于描述多个属性与另一个属性的关联关系的强弱，其主要用途是提高选择率计算的准确性。但是在实际应用中，考虑到最终的选择率不能大于任何一个属性列的选择率，需要对上述的理论公式做一个轻微变形，用 min(s(A), s(B))来代替第一项的 s(A)，min(s(A, B), s(C))来代替第一项的 s(A, B)。真实行数为
摘要：FineBI支持通过JDBC连接Cloudera CDH中的Impala（推荐）和Hive组件，需满足端口开放、驱动配置等条件。配置步骤包括：1）放置JDBC驱动；2）新建通用JDBC连接；3）测试并同步数据。若启用Kerberos认证，需上传配置文件并确保时间同步。实际案例显示，该方案能显著提升数据分析效率。常见问题可通过检查驱动、网络和Kerberos配置解决。建议优先使用Impala以
文章详解AI领域10个核心概念：神经网络、RAG、Agent、MCP、模型参数、训练推理、Token、微调、Transformer和梯度下降。这些概念构成了理解大模型的基础，帮助开发者把握AI底层逻辑。作者强调，作为产品经理或开发者，不仅需要了解应用，还应理解能力边界和局限性，才能构建有生命力的AI产品，同时提供免费学习资源供读者深入掌握。---
这篇论文是一份面向深度学习初学者的硬核教程，旨在揭开 Transformer 模型训练过程中的数学黑盒。它不依赖现成的深度学习框架自动求导功能，而是通过手算推导，展示了 Transformer 架构中各个组件（如自注意力机制、层归一化、LoRA 等）是如何通过反向传播算法计算梯度的。这篇论文通过纯数学的方式，让读者理解数据和误差信号如何在网络中流动，从而帮助读者从底层逻辑上掌握大模型是如何“学习”
本文介绍了使用RMAN工具跨平台传输可插拔数据库(PDB)的方法。主要内容包括：1)源端与目标端CDB必须具有相同字节序；2)详细操作步骤：关闭源PDB、执行备份、传输备份文件、检查兼容性、目标端还原PDB并打开；3)备注说明可采用一致性或非一致性备份策略，后者通过ALLOW INCONSISTENT参数实现以减少停机时间。示例环境为Solaris到AIX平台迁移，使用虚拟数据库名SRC122和D
本文全面解析大模型技术，从基础概念到训练流程，详解预训练与微调两个关键阶段。介绍语言、音频、视觉和多模态大模型的应用场景，分析"百模大战"现状与入端化发展趋势。同时探讨大模型带来的失业、版权、偏见等挑战。为开发者提供从理论到实践的完整指导，帮助小白程序员快速入门AI开发领域。
OpenAI发布GPT-5.2系列模型，在多项基准测试中超越谷歌Gemini 3 Pro，达到人类专家水平。该模型包含三个版本：Instant(日常学习)、Thinking(专业工作)和Pro(复杂问题解决)，在编程、长文本理解、视觉能力等方面有显著提升。文章回顾了OpenAI十年技术突破，并提供了GPT-5.2账号购买服务。
最后呢，会给大家一个小福利，课程视频中的所有素材，有搭建AI开发环境资料包，还有学习计划表，几十上百G素材、电子书和课件等等，只要你能想到的素材，我这里几乎都有。接下来是进阶篇，你将掌握RAG、Agent、Langchain、大模型微调和私有化部署，学习如何构建外挂知识库并和自己的企业相结合，学习如何使用langchain框架提高开发效率和代码质量、学习如何选择合适的基座模型并进行数据集的收集预处
2025年，人工智能将在医疗领域实现更精准的诊断和治疗方案推荐。通过深度学习分析医学影像，AI能早期发现癌症、心血管疾病等病症，准确率超过人类专家。个性化医疗方案将根据患者的基因数据和病史生成，大幅提升治疗效果。AI驱动的交通管理系统将优化路线规划，减少拥堵和事故。AI导师能根据学生的学习能力和兴趣调整教学内容，实时反馈学习效果。AI在制造业中的应用将实现全自动化生产，提高效率并降低成本。AI驱动
本文探讨了AI智能体上下文管理的核心挑战与解决方案。针对多智能体协作中产生的信息超载、成本飙升等问题，业界提出不同思路：Langchain提出写入、选择、压缩、隔离四大策略；Lossfunk强调任务拆分、逐步验证等6个技巧；Manus则聚焦KV缓存优化等7个工程原则。这些方法共同指向如何高效利用有限上下文窗口，平衡性能与成本。随着基础模型发展，上下文管理能力将成为决定AI智能体效能的关键因素。
信创替代对Hadoop大数据平台影响深远：技术架构转向全栈国产化，需重构x86+CentOS+CDH体系；生态适配需完成全链路认证，面临性能调优挑战；运维短期成本上升但长期可控；人才需掌握国产芯片和数据库技能；同时催生数据库迁移、ETL重构等新市场。信创替代既是挑战，更是构建自主可控大数据生态的机遇，预计2027年相关市场规模将突破1200亿元。
设计模式这个概念最早来自建筑行业，后来被软件工程借鉴过来。Christopher Alexander 在《建筑的永恒之道》里说，每个模式都是一个三元组：在特定的上下文中，解决特定的问题，采用特定的方案。放到 AI Agent 领域，设计模式就是构建智能体系统的常见架构方法。每种模式都提供了一个组织系统组件、集成模型、编排单个或多个 Agent 来完成工作流的框架。为什么需要设计模式？因为 Agen
金仓数据库时序处理技术通过超表自动分区、高效数据压缩和持续实时聚合等创新功能，有效解决了传统数据库在处理海量时序数据时面临的写入性能衰减、存储成本高和查询效率低等问题。该技术已在智能制造、智慧交通和能源监测等场景中验证了其高性能优势，支持每秒数十万条数据写入，压缩率超90%，查询响应提升70%以上。金仓数据库兼容主流工具链，提供平滑迁移方案，并持续探索时序与AI、流处理等技术的融合，为企业构建高效
云函数是Serverless计算服务，开发者只需关注业务逻辑，无需管理服务器资源。DevEco Studio支持端云协同开发，提供创建、开发、调试和部署云函数的一站式能力。
云数据库是AGC Serverless提供的服务，采用对象模型存储结构，包含存储区、对象类型和数据对象三级架构。支持字符串、数值、文本等12种数据类型，并提供基于角色的权限管理，预置4种角色和3种权限来保障数据安全。开发者可通过控制台或DevEco Studio创建对象类型，定义数据结构并设置加密字段，实现端云数据协同管理。云数据库还支持自增字段、字节数组等特殊类型，满足多样化数据存储需求。
踏入鸿蒙世界的敲门砖，标志着您在技术征途上的全新起点，提升就业竞争力，获得行业认可，点亮职业成长先机，快人一步抢占未来应用开发赛道！上面的代码是全开源的，可以通过源码下载 下载代码来自行改装，上面只是初步实现了增删改查，后续还会有持续的更新操作，比如外键适配等操作，如果有自定义需求或者bug也欢迎提Issues。因此，在@kit.ArkData的基础上进行使用的封装，方便我们在调用关系型数据库进行
融资35亿后，Kimi的新模型紧跟着就要来了？！大模型竞技场上，一个名叫的神秘模型悄然出现。发现这个新模型的推特网友询问了模型的身份，结果模型自报家门，表示自己来自月之暗面Kimi，训练数据截止到2025年1月。另有网友表示，Kiwi-do表现出了一些有趣的结果，尤其是在竞技场当中。那么，Kiwi-do的真实身份究竟是什么呢？
英伟达在AI算力领域大幅领先AMD，每花费1美元获得的性能是后者的15倍。尽管产品更贵，但在MoE推理模型上，英伟达通过NVLink技术将多GPU连接成单一域，突破通信瓶颈。模型越复杂，英伟达优势越明显，在DeepSeek-R1上性能达AMD的28倍。综合成本计算显示，生成同等数量token，英伟达平台成本仅为AMD的十五分之一，成为大模型开发者的首选。
简单来说，智能体纲要（Agent Skills）是一种让Claude（或作为一个标准，任何其它大模型应用，如GPT、Gemini，虽然它们尚未宣布对智能体纲要的支持，但其实也不需要官方支持，就像MCP一样）能够按需加载、自主调用的“能力包”。它本质上是一个文件夹，里面包含了说明文档（Markdown）、脚本（Python/Bash）和参考资料。与传统的 Prompt 工程不同，Skills 不是一
核心：将LingoEDU定位为一次重要的技术范式演进，引领行业走向可解释、可控制的AI。AI应用正从「效果惊艳」走向「流程可信」。忠实度意味着可溯源性，LingoEDU正是这一理念的工程化实践，推动AI从「黑盒魔术」走向「白盒工程」。开创了「基于分解的可扩展数据合成」流程，通过「求解器-批评家」循环与双层任务分解，自动化生产高质量训练数据，解决了该领域数据稀缺的核心瓶颈，构建了坚实的技术壁垒。Li
文章揭示了LLM通过三大核心能力实现"觉醒"：Tool能力让LLM连接外部世界，突破时间和能力边界；Plan/Reason能力赋予深度推理和规划能力，从直觉转向系统思考；Memory能力实现持续学习和成长，从无状态变为有状态。这三大能力相互交织，使LLM从封闭模型转变为开放智能体，未来还将通过多Agent网络实现集体智慧涌现。
文章解析了AI智能体(Agent)作为国家战略级技术的发展，其核心是从被动响应到主动闭环的AI范式跃迁，由大语言模型、规划能力、记忆模块和外部工具四大要素构成。文章详细介绍了7大Agent应用赛道及其标杆厂商实践，包括对话式智能分析、智能办公、营销等，并为企业布局提供了三大选型原则：场景适配优先、技术架构可靠、落地能力为王。
数据层：依赖《03数据库表》的（设施）、（工单）、（违建）等表，确保数据可存储、可关联；技术层：对接《05数据中枢》的“设备管理”“AI识别”“指挥协调”模块，支撑实时监测与跨域协同；应用层：适配《04工作台》的“待办”“工作流程”模块，确保功能落地到用户操作层面；目标层：呼应《01总体架构》“从碎片化到一体化”的核心目标，所有需求均以“提升效率、降低成本”为导向（如处置时长缩短、故障发现周期缩短
Agentic AI是LLM的进阶架构，旨在突破聊天机器人局限，实现从"内容生成"到"任务执行"的转变。文章详述了AI Agent发展历程、核心技术原理（记忆、工具与行动、规划、反思）及产品形态，分析了关键挑战（如幻觉抑制、无限循环风险等）与解决思路，展望了Agentic AI向主动智能发展的未来趋势，为开发者提供了全面技术参考。
本文介绍了无需编程技术的AI智能体创建方法：1.通过大语言模型生成提示词；2.输入提示词创建初步智能体；3.调试并发布使用。这一简单流程使非技术人员也能轻松打造个性化AI助手，特别适合教师提升课堂质量。同时推荐《生成式人工智能：教师应用指南》一书，帮助教师更好地应用AI技术于教学中。
本文介绍了RAG技术及其升级版Agentic RAG的演进历程。传统RAG存在单次检索、缺乏记忆、被动响应等局限，而Agentic RAG通过记忆系统、任务规划、工具调用和循环推理等核心技术，实现了多轮检索反思、任务分解调度、外部工具集成和闭环学习等突破，使AI从被动检索升级为主动思考，未来将向企业数字员工、科研助手等方向发展。
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