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有效的调试技巧可以帮助你快速定位问题，提高开发效率。今天，我们就来聊聊十个调试Python代码的技巧。

近日，网络安全公司Volexity曝光了一起令人震惊的网络攻击事件，俄罗斯黑客组织APT28成功突破物理攻击范围，入侵了万里之外的一家美国企业的Wi-Fi网络。

近年来，与朝鲜黑客有关的网络犯罪活动不断升级，其独创的“IT就业计划”成为国际社会关注的焦点。

在实际运用过程中，偶尔我们会要求 GPT 协助处理一些具有复杂性或不确定性的问题。由于我们难以一次性地将解决问题所需的全部信息提供完备，因而 GPT 所给出的答案可能存在不够完整或不够精准的状况。

虽然泛型是一个强大的特性，但它们并不总是最佳解决方案。有时，简单的接口或具体类型更为合适。关键是明智地使用泛型，在代码重用和类型安全方面提供明显的好处时使用。

Ai2和华盛顿大学联合Meta、CMU、斯坦福等机构发布了最新的OpenScholar系统，使用检索增强的方法帮助科学家进行文献搜索和文献综述工作，而且做到了数据、代码、模型权重的全方位开源。

北京大学研究团队开发的FAN模型能有效捕捉数据中的周期性模式，相比传统模型在多项任务中表现出色，同时降低了参数量和计算量，增强了对周期性特征的建模能力，应用潜力广泛。

半小时内，两大巨头前后脚放出两大重磅更新，AI视频真是卷疯了！Runway放出生图模型Frames，一键让你拥有特定风格的世界。Luma则把文字、图像、视频全融合，只用自然交互就让脑海中画面成真。

在 Vue.js 中，如果你想要检测用户是否重新加载了页面或者首次访问页面，可以通过监听某些生命周期钩子或者利用浏览器的存储机制来实现。

Anthropic 开源了一个革命性的新协议——MCP（模型上下文协议），有望彻底解决 LLM 应用连接数据难的痛点！

硬指标和软指标的区分，不是一成不变的。比如很多互联网公司会考察“用户增长”，这时候注册用户数就是个硬指标，逼着推广部门完成。因此区分硬指标和软指标，要看部门具体KPI要求。

这是由华盛顿大学和艾伦人工智能研究所（Ai2）打造的最新模型OpenScholar。

我们可以看到 Spring 框架巧妙地运用了多种设计模式，不仅提高了代码的复用性和可维护性，还增强了框架的灵活性和扩展性。

对需要在应用当中集成多个不同模型的开发者来说，这套工具可以提高不少的开发效率。

为什么我要对健身追踪器说这些，因为就像健身追踪器可以测量你的表现，识别需要改进的地方，并在需要时为你提供指导一样，代码分析器也可以跟踪同样的工作。你的程序如何运行并突出显示其运行速度变慢或遇到问题的地方。这有助于你优化代码并提高其效率。

能直连GitHub，AI自己写代码、自己创建仓库、Push代码、创建Issue、创建分支、创建PR一条龙服务。

如果给LLM做MBTI，会得到什么结果？UC伯克利的最新研究就发现，不同模型真的有自己独特的性格

主流文件压缩工具7-Zip被曝存在一个严重的安全漏洞，允许远程攻击者通过精心制作的存档执行恶意代码。

Novanta的CIO Sarah Betadam分享了企业在数字化转型中的探索历程，包括制定数字化路线图、克服技术债务、确保收购后的系统整合等。

现在，大语言模型的结构化生成有了一个更加高效、灵活的引擎。

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