我的梦想
美梦成真
使用Dify搭建工作流 使用Dify搭建工作流
最近突然有个想法,要素如下: ① 想了解下我研究的领域的研究现状,并持续追踪; ② 但是我不想花太多时间阅读全文,想看看全文的简介; ③ 实现上面的设想,往往需要:自己点开相关网站 → 下载论文 → 把论文文件给LLM → LLM返回内容
2026-03-24
c 先说ROOT,再说这次非常愚蠢的操作。。 本文不为ROOT失败导致的任何异常结果负责 一、ROOT(Magisk为例) 1. 准备工作 手机打开「开发者模式」:「设置」>「关于本机」>「版本信息」> 连续点击,直
2025-12-15 Fetyloi
精读 Dataflow Analysis-Inspired Deep Learning for Efficient Vulnerability Detection 精读 Dataflow Analysis-Inspired Deep Learning for Efficient Vulnerability Detection
Arxiv链接 一、评价 在性能提升难以判断是否显著时,可以使用McNemar 显著性检验来判断 本文的实验设置很值得学习:不仅从有效性、效率、泛化能力上进行评估,针对其中每一个层面,又单独设置了多组,比如有效性上,对比按照是否为Tran
2025-07-26
使用扣子(Coze)搭建AI智能体 使用扣子(Coze)搭建AI智能体
最近正好对这种AI工作流感兴趣,但是开源的例如n8n以及Dify需要点时间自己部署,懒得弄了。反正大致的原理、界面都是一致的,因此拿Coze来做个小小的体验~ (一)准备 注册并登录扣子 左侧菜单栏 → 加号按钮 → 创建智能体 → 填
2025-07-05
从零编写一个MCP Server 从零编写一个MCP Server
1. Mcp python-sdk 从链接了解MCP的python-sdk (1) 安装uv uv是高效的python环境管理工具 以Windows系统为例,在PowerShell中执行 powershell -ExecutionPol
2025-07-03
计算机视觉知识点总结(结合cs131) 计算机视觉知识点总结(结合cs131)
〇、考点 题目主要集中在分割之前 1. 绪论 知道几个计算机视觉的应用场景(选择题) 2. 图像的形成 颜色直方图的优缺点 3. 图像处理基础 卷积时对边缘填坑问题的四种处理方式,对应matlab函数的意义 高斯核方差/窗宽的
2025-04-25
C盘容量可视化与C盘清理 C盘容量可视化与C盘清理
旨在帮助我自己身边的朋友清理C盘 声明:本博客不为任何读者错误迁移C盘文件导致的系统崩溃负责,自己搞坏了别说我qaq 如果下载连接进不去记得科学上网 1. C盘容量可视化软件WizTree 点击下载WizTree 这个主要是能看一下C盘
2025-04-16
NDM与cvefixes数据集的处理指南 NDM与cvefixes数据集的处理指南
起因是今天完善竞赛作品想整多语言的漏洞数据集,恰好找到了这个:cvefixes 感觉应该还可以,打算先试试手,但是11个G,下的也太慢了。 然后就想起来之前我看见过NDM这个下载软件,当时记得性能不错,今天一用,果真快了不少。 (一)NDM
2025-04-15
Faster R-CNN 源码与流程分析(ResNet50为例) Faster R-CNN 源码与流程分析(ResNet50为例)
这篇分析贴由于精力有限,没有涉及到utils包下的自定义的模块,主要对主文件夹和net文件夹下的文件进行解析,大致能顺下来训练和预测的整体流程。 目录结构: (一)train.py 我们的流程肯定是训练模型后利用模型预测,所以train
2025-04-13
CodeQL生成数据库报错Spawned process exited abnormally处理 CodeQL生成数据库报错Spawned process exited abnormally处理
前提 解决的是参考这篇教程学习CodeQL时遇到的问题:CodeQL从入门到放弃 解决方案 原命令 database create ~/CodeQL/databases/micro-service-seclab-database --la
2025-04-06
解决hexo d上传失败(Spawn failed)问题 解决hexo d上传失败(Spawn failed)问题
前情提要 想上传博客,但是发现执行 hexo d 出现如下报错: FATAL Something's wrong. Maybe you can find the solution here: https://hexo.io/docs/tro
2025-03-30
Datacon2024漏洞分析赛道作品Vuln_wp漏洞挖掘源码分析 Datacon2024漏洞分析赛道作品Vuln_wp漏洞挖掘源码分析
项目工程流程图 一些解释 大部分逻辑图中都写了,看图就可以理解。由于我拿不到数据集,我推测赛事组给的数据集正好是以漏洞类型命名的,因此顶级目录/最上层文件夹名,恰好就是漏洞类型。 这个项目处理了上下文token数限制的问题,是通过函数级
2025-03-29
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