ETag机制同时支持强校验和弱校验。它们通过ETag标识符的开头是否存在“W/”来区分，如：“123456789” – 一个强ETag验证符W/“123456789” – 一个弱ETag验证符强校验的ETag匹配要求两个资源内容的每个字节需完全相同，包括所有其他实体字段（如Content-Language）不发生变化。强ETag允许重新装配和缓存部分响应，以及字节范围请求。弱校验的ETag匹配要求两个资源在语义上相等，这意味着在实际情况下它们可以互换，而且缓存副本也可以使用。

抓包原理抓包工具通过将网络接口设置为混杂模式（Promiscuous Mode）来工作，在混杂模式下，网络接口会接收所有经过它的数据包，而不仅仅是目标地址为本机的数据包，抓包工具会捕获这些数据包，并将其存储或显示出来，以便后续分析数据包结构数据包通常由头部和数据两部分组成，头部包含了源地址、目的地址、协议类型、端口号等信息，而数据部分则是实际传输的内容，不同的协议有不同的头部结构，了解这些结构有助于分析数据包协议分析常见的网络协议如。

有时候，内置的排序功能可能无法满足我们的需求。例如，假设我们希望根据某个计算得出的值进行排序，或者根据某个复杂的条件来排序。这时候，我们可以使用Django的annotate()和F()表达式。假设我们有一个Product模型，里面有price和discount字段。我们想要根据实际价格（即价格减去折扣）进行排序。可以使用annotate()在这个例子中，是一个动态生成的字段，表示折扣后的价格。通过这种方式，我们就可以根据计算出的值进行排序了。

数据集：Kinetics-400/700（动作识别）、MSR-VTT（视频描述）、ActivityNet。- 视觉编码器：使用预训练模型（如ResNet、ViT、CLIP-ViT）提取每帧的视觉特征。- 使用大规模视频-文本数据集（如WebVid-10M、HowTo100M）进行对比学习。1. 多模态数据：视频包含视觉（图像帧）、时序（动作）、音频等多维度信息，需统一处理。- 对比学习：通过CLIP-style对比损失，拉近匹配视频-文本对的距离。

j-langchain 是一款基于 Java 的 AIGC 编排框架，致力于集成多种大模型（LLM）调用及 RAG 工具。自 1.0.8 版本起，我们引入了工具函数（Function Call）调用能力，正式实现了Tools功能，并将其与模式结合，从而构建出功能丰富、交互智能的Agent系统。在本文中，我们将通过一个详实的实例，展示如何利用 Tools 功能编排一个具备 ReAct 反应链的 Agent。

我们曾讨论过苹果对单一安全因素的依赖：屏幕定位密码。当时，知道这个密码往往就足以完全访问设备，甚至重置iCloud认证。有了“被盗设备保护”功能，苹果通过对关键操作要求进行生物识别验证，向安全层多样化又迈出了一步。虽然这一功能通过防止未经授权访问被盗设备提高了用户安全性，但却大大增加了取证调查的复杂性。面临更多安全障碍的数字取证调查员们现在必须克服数据提取方面的新挑战了。作者：Oleg Afonin 翻译：Doris 转载请注明。

收集了一些docker国内源地址修改镜像源地址，近70个

Trustworthiness in Retrieval-Augmented Generation Systems: A Survey[2409.10102] Trustworthiness in Retrieval-Augmented Generation Systems: A Survey提出了一个统一的框架，该框架从六个关键维度评估 RAG 系统的可信度：事实性、鲁棒性、公平性、透明度、问责制和隐私。(1) 事实性：通过根据可靠来源验证来确保生成信息的准确性和真实性。 (2) 稳健性：确保系统在错误、

点击验证码，能进入后端 com.youlai.boot.shared.auth.controller.AuthController#getCaptcha 断点中，就证明前后端启动成功，可以愉快地玩耍拉~~脚本完成数据库创建、表结构和基础数据的初始化。修改MySQL、Redis连接为本地配置；的 main 方法完成后端项目启动；验证项目启动是否成功。

在传统的局域序参量（如磁化强度 〈Xi〉）无法有效区分某些拓扑相（如 Haldane 相）时，字符串序参量（SOP）提供了一种方法来识别这些相。字符串序参量的定义通常涉及多个远离的站点之间的长程关联，通常具有如下形式：Zi,Xk,Zj是泡利矩阵（Pauli operators）。指数项 eiπ∑k=ijXk表示一个相位因子。这意味着我们要计算两个远离站点 i,j 的Z 分量的关联，同时考虑它们之间的X 作用。这个非局域的字符串序参量可以用来检测对称保护拓扑（SPT）相。