最近研究了一下如何掰开别人构建好的docker镜像，扒拉出原来的构建命令。 很多前辈都说是没法查到的，但是经过梳理发现还是有一点方法可以扒拉出来的。下面以coolq的镜像为例记录一下蒸锅过程备忘。  为了方便，我是在群晖里安装docker测试的。下载的coolq版本是：v3.0.1的后一个版本，也就是这篇文章写的时候的最新版本latest 先拉取coolq镜像： docker pull c

聚焦源代码安全，网罗国内外最新资讯！ 编译：代码卫士 这是一个与cookie、Internet代码和一个CVE有关的故事。故事发生在很久以前，所以搬好小板凳，仔细听好。当然，场景时候curl，它是与我工作有关的互联网传输工具和库。 1998年 1998年，我们推出curl 4.9。在那个年代，少有人听说过或用过curl。距离curl 网站宣布某个新发布的下载量达到300次还有几个月的时间要过

EF的发展历程 还是先来说一下EF从诞生到现在这几年的发展历程吧。在EF最初的版本中，作为一个ORM组件其通过EDM文件(里面是一些xml)来配置数据库与实体类之间的映射，实现数据进出数据库的控制。最初的版本中只支持Database First，即由已有数据库结构生成EDM，继而得到实体类。后来EF在4.0版本起开始支持Model First即先建立EDM，然后生成数据库。 　Entity F

计算机视觉：通俗点讲：就是让计算机通过图像理解外围的世界，理解之后要通过外围的控制系统与外界发生联系、动作：手眼抓取、标定、搬运。 视觉的平台有：Halcon、OpenCV、LabView 算子记忆的越多，后面越记不住。学视觉，绝不是比记忆力，比谁算子学的多。方向导向最重要。学习的最高境界：什么都记不住，套路，灵活使用，无招胜有招。学halcon一定要灵活，halcon做的很好，一定要触类

一、决策树的理论依据： 1、熵的概念： 熵代表了数据分布的"稳定程度"(书上写的所谓纯度)，或者说是"分布的离散程度"。用掰开揉碎的方式解释如下： 如以下数据： 技术能力 积极度 年龄 前途 6 8 old normal 8 9 old yes 3 3 old no 7 5 old normal 7 7 young normal 7 6 old normal 8 5 old no

鱼羊 萧箫 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI 这年头，安卓厂商没个大模型，都不敢开手机发布会了。 前脚OPPO刚用大模型升级了语音助手，后脚vivo就官宣自研手机AI大模型； 小米发布会则直接将大模型当场塞进手机系统……其竞争激烈程度，不亚于抢芯片首发。 到底是怎么回事？ 究其原因，还是智能终端已经成为了各类AIGC应用的落地“新滩头”。 先是图像生成大模型接二连三地被塞进手机，从

E. Chocolate Bar time limit per test 2 seconds memory limit per test 256 megabytes input standard input output standard output You have a rectangular chocolate bar consisting of n