JDWP 注入的本质是利用 Java 调试协议的设计特性——无认证 + 任意方法调用——来实现远程代码执行。攻击的核心难点在于获取一个「事件挂起」状态的线程，这需要理解 JDWP 的事件机制和线程挂起模型。JDWP 无认证，连接即可完全控制 JVMInvokeMethod 需要事件挂起的线程，不能用 VM.SuspendSINGLE_STEP 事件是获取事件挂起线程的首选方式，失败时自动降级到断点

Ollama是一个开源的大语言模型运行框架，支持在本地计算机上部署和管理各种LLM。本文介绍了在Mac上通过Docker安装Ollama的详细步骤，包括：1)使用Docker运行Ollama容器；2)进入容器并下载轻量级模型(推荐phi3:mini或llama3.2:1b)；3)通过命令行或API与模型交互；4)可选安装Open-WebUI图形界面。文章还提供了常见问题解决方案(如内存不足错误)和

本文详细介绍了在OpenClaw中配置本地qwen2.5:7b模型的完整流程。主要内容包括：通过Ollama搭建兼容OpenAI API的本地服务器，下载4.7GB的Qwen2.5模型；安装配置OpenClaw并修改相关参数；以及最后的验证测试步骤。重点解决了模型窗口大小报错等常见问题，提供了可直接使用的配置示例。该方案支持Windows/macOS/Linux系统，推荐16GB以上内存，包含手动

本文探讨了如何为Java Agent设计类似ChatGPT Code Interpreter的动态代码执行能力，以解决传统硬编码工具方法的局限性。主要内容包括： 问题背景：传统Tool Calling模式需要为每个功能预定义工具，导致维护成本高且限制AI能力边界。 技术选型：选择Groovy作为动态执行引擎，因其语法兼容Java、可直接调用Java标准库且支持即时执行。 架构设计：采用两层结构，工

摘要： Agent 自主学习记忆系统通过模拟人类程序性记忆，实现 AI 从经验中持续成长。传统无状态 Agent 面临效率低下和能力无法沉淀的问题，而三层记忆架构（短期记忆、长期记忆、记忆提炼）构建了"执行→提炼→复用"的闭环。核心在于： 技能提炼：通过 LLM 分析成功执行轨迹，将多步骤操作抽象为可复用技能 异步处理：不影响主流程下完成经验沉淀 条件筛选：仅对复杂成功任务进行

本文探讨了如何为Java Agent设计类似ChatGPT Code Interpreter的动态代码执行能力，以解决传统硬编码工具方法的局限性。主要内容包括： 问题背景：传统Tool Calling模式需要为每个功能预定义工具，导致维护成本高且限制AI能力边界。 技术选型：选择Groovy作为动态执行引擎，因其语法兼容Java、可直接调用Java标准库且支持即时执行。 架构设计：采用两层结构，工

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使用git log可以得到每次commit id,但是有时候我们发现有些系统上显示的是short commit id ， 如何转换呢，可以使用$ git rev-parse --short 4258f51defb6a56c0490823f75eda409d41b0b964258f51$ git rev-parse --short 77656acd61b51bfe04b6fe0c50bbf4...

前言在看这一篇之前，可以先回顾一下使用现成的nginx镜像在搭建https://blog.csdn.net/hl_java/article/details/86232900可以发现，搭建成功后，服务是可以访问的(http://localhost:81/)，这个时候你登录到容器(附登录到容器的命令示例：docker exec -it nginx81 /bin/bash )内部会发现 ll ,...

在docker容器中安装Mysql在docker容器中安装Mysql，与直接在centos中安装是没有任何区别的，可以参考这篇文章下载必要的安装包，并进行安装https://blog.csdn.net/hl_java/article/details/82852627在docker容器中启动Mysql使用这篇文章(https://blog.csdn.net/hl_java/article/d...