编程知识

一、故事背景 关于参数合法性验证的重要性就不多说了，即使前端对参数做了基本验证，后端依然也需要进行验证，以防不合规的数据直接进入服务器，如果不对其进行拦截，严重的甚至会造成系统直接崩溃！ 本文结合自己在项目中的实际使用经验，主要以实用为主，对数据合法性验证做一次总结，不了解的朋友可以学习一下，同时可

导致这次故障的罪魁祸首正是全球知名的安全软件公司 Crowdstrike，它在全球范围内被广泛用于管理 Windows PC 和服务器的安全。

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总的来说，豆包 MarsCode 不仅是一个工具，更是现代软件开发中不可或缺的助手。它的出现不仅推动了开发工具的技术进步，更为开发者们带来了全新的开发体验和工作方式。期待未来豆包 MarsCode 在AI驱动开发领域继续创新，为全球开发者提供更多实用且强大的功能。

ACGAN相对于CGAN使的判别器不仅可以判别真假，也可以判别类别 。通过对生成数据类别的判断，判别器可以更好地传递loss函数使得生成器能够更加准确地找到label对应的噪声分布。

一.事件回放二.主要问题剖析三.对博客园团队的忠告 一.事件回放7 月 15 日，知名的经典博客站点 —— 博客园再次发布了求救信，大概的意思是说现在园子又到了生死攸关的时候，需要开发者开通会员来相救。我用红圈给大家标注了一些重点： 可以看出园子现在真的是很难了。。。不管怎么样，作为在博客园多年的作

详解多任务学习 在迁移学习中，步骤是串行的，从任务\(A\)里学习只是然后迁移到任务\(B\)。在多任务学习中，是同时开始学习的，试图让单个神经网络同时做几件事情，然后希望这里每个任务都能帮到其他所有任务。 来看一个例子，假设在研发无人驾驶车辆，那么无人驾驶车可能需要同时检测不同的物体，比如检测行人

监督对比损失（SCL）在视觉表征学习中很流行。但在长尾识别场景中，由于每类样本数量不平衡，对两类正样本进行同等对待会导致类内距离的优化出现偏差。此外，SCL忽略了负样本之间的相似关系的语义线索。为了提高长尾识别的性能，论文通过解耦训练目标来解决SCL的这两个问题，将SCL中的原正样本和增强正样本解耦

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本文为从零开始写 Docker 系列第十九篇，添加对 cgroup v2 的支持。 完整代码见：https://github.com/lixd/mydocker 欢迎 Star 推荐阅读以下文章对 docker 基本实现有一个大致认识： 核心原理：深入理解 Docker 核心原理：Namespace