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- 产品优势精准高效的威胁检测 采用规则和AI双引擎架构,默认集成最新的防护规则和优秀实践。 企业级用户策略定制,支持拦截页面自定义、多条件的CC防护策略配置、海量IP黑名单等,使网站防护更精准。 0day漏洞快速修复 专业安全团队7*24小时运营,实现紧急0day漏洞2小时内修复完成,帮助用户快速抵御最新威胁。 保护用户数据隐私 支持用户对攻击日志中的账号、密码等敏感信息进行脱敏。 支持PCI-DSS标准的SSL安全配置。 支持TLS协议版本和加密套件的配置。
- Pytorch安全风险通告近日,监测到PyTorch存在远程代码执行漏洞(CVE-2025-32434),当使用 torch.load 加载模型且weights_on...AI环境中进行横向移动。 在科研助手中使用Pytorch版本小于2.6.0的客户,请勿下载并使用Pytorch加载非官方发布的模型文件,确保模型来源安全。
- Calico网络插件说明1、节点内Pod间通信:同节点的Pod间通信直接通过本节点路由直接转发;2、跨节点Pod间通信:跨节点Pod间的通信通过IPIP隧道封装后,转发到对端节点上;3、Pod访问集群外地址:Pod访问集群外地址通过路由转发并SNAT出去。 优缺点 Calico IPIP隧道容器网络优点如下: 基于节点网络构建的覆盖(overlay)容器网络,通用性强,不占用VPC资源; 支持网络策略NetworkPolicy和带宽限制; 结合BGP Route Reflector,支持大规模组网。
- 产品功能多路传输智能选路实时探测节点间实时探测获取当前网络状况,并上报智能选路中心,作为选路依据。-快速选路利用加速节点间实时探测的RTT值,结合天翼云自研的最优链路算法,获取最优传输路径,保障回源效果。稳健选路利用加速节点间实时探测的RTT和丢包率数据,结合天翼云自研的最优链路算法,获取最优传输路径,保障回源效果。可靠传输多点覆盖边缘节点采用多点覆盖,避免单节点故障造成访问故障,提高可靠性。-零时延切换当边缘节点与下一跳节点建连时,若发现下一跳节点故障时,零时延切换到其他回源链路去。
- IPv6防护针对仍然使用IPv4协议栈的Web业务,Web应用防火墙支持NAT64机制(NAT64是一种通过网络地址转换(NAT)形式促成IPv6与IP...间通信的IPv6转换机制),即WAF可以将外部IPv6访问流量转化成对内的IPv4流量。
- 分配机架操作场景 大型集群的所有主机通常分布在多个机架上,不同机架间的主机通过交换机进行数据通信,且同一机架上的不同机器间的网络带宽要远大于不同机架机器间的网络带宽。在这种情况下网络拓扑规划应满足以下要求: 为了提高通信速率,希望不同主机之间的通信能够尽量发生在同一个机架之内,而不是跨机架。 为了提高容错能力,分布式服务的进程或数据需要尽可能存在多个机架的不同主机上。 Hadoop使用一种类似于文件目录结构的方式来表示主机。
- 产品定义Connection:客户端与Broker间的TCP连接。 Channel:信道,每个连接采用多路复用,包含多个信道。producer与Broker间采用信道传递数据。 Broker:RabbitMQ服务节点,集群由多个节点组成。 Vhost:虚拟机,一个节点下包含多个vhost,vhost间的exchange,queue相互隔离。就好比一台物理机上(Broker)部署多台虚机(vhost),虚拟机采用不同的用户名密码登录,实现多租户。
- 操作类节点内/间的容器实例之间的内网是否互通?集群内同一个VPC和子网下的容器实例之间的内网可以互通,不同集群间的容器实例之间的内网不互通。边缘应用怎么实现让外网访问或访问外网?访问应用可以分为如下几种方案:内网访问:访问ESK内网资源。使用“Service”方式访问,该方式适合ESK中的应用相互访问。公网访问:给应用绑定SLB(SLB必须与应用在同一个VPC内),通过SLB从公网访问应用。从容器访问公网:通过在NAT网关服务中配置SNAT规则,使得容器能够访问公网。
- 创建服务实例间发现服务服务类型为虚拟集群IP时,才能设置实例间发现服务(Headless Service)。公网IP服务类型为负载均衡器时,可设置公网IP,这样就可以通过弹性负载均衡从公网访问到工作负载。关联选择需要关联的工作负载,这样就可以通过Service访问到工作负载。外部流量策略Local:流量只发给本机的Pod。Cluster:流量可以转发到其他节点上的Pod。服务类型为节点端口或负载均衡时,才能设置外部流量策略。端口映射添加服务端口和容器端口。容器端口需要与后端的Pod中暴露的容器端口一致。
- 科研助手解锁 OWL 智能体，启动任务 “开挂” 模式概述 OWL CAMEL-AI的 OWL 是开源多智能体协作系统,通过逆向工程复刻并超越 Manus 的通用 Agent 功能,其核心采用六步工作流(Ubuntu 容器部署、数据挂载、动态生成 todo.md 等)实现任务自动化,并集成CRAB 技术支持跨平台多设备操作。项目以 57.7% 的 GAIA 基准测试成绩超越主流开源框架,提供 Ubuntu Toolkit 和 Memory Toolkit 工具链,支持开发者快速定制智能体行为与集成第三方服务。
- 使用场景二：配置弹性资源池队列扩缩容策略场景介绍 一个企业有多个部门,多个部门不同业务数据分析的时间段可能有所差异,具体场景如下: A部门:在00:00-09:00时间段内资源请求量大,其他时间段有短时间的资源请求量不大的任务运行。 B部门:在10:00-22:00时间段内资源请求量大,其他时间段内也有固定周期的作业请求也需要保障。 针对上述场景,弹性资源池上可以添加两个队列,队列test_a用于运行A部门的作业任务,队列test_b运行B部门的作业任务。
- 在科研助手上使用LLaMA Factory进行模型LLMs微调点击【打开】跳转到Jupyte开发机 在Jupyter启动页【AI Community】下点击"AI Task:LLaMA"跳转到LLaMA Factory页面 3.设置微调参数: 进入WebUI后,切换到中文(zh)。首先配置模型,选择“LLaMA3-8B-Chat”模型,微调方法则保持默认值lora 数据集使用预置演示的Train,用户可以根据自己的需要修改。 设置学习率为1e-4,梯度累积为2,有利于模型拟合。
- 网络性能测试的最佳实践(9)-A:CPU亲和性,可以将具体的iperf3进程绑定对应编号的逻辑CPU,避免iperf进程在不同的CPU间调度。
- FunctionGraph使用流程运行时间 毫秒 最大运行时间为某统计粒度(周期)下,即某一时间段内所有函数单次执行最大的运行时间。最小运行时间为某统计粒度(周期)下,即某一时间段内所有函数单次执行最小的运行时间。平均运行时间为某统计粒度(周期)下,即某一时间段内所有函数单次执行平均的运行时间。 错误次数 次 指发生异常请求的函数不能正确执行完并且返回200,都计入错误次数。函数自身的语法错误或自身执行错误也会计入该指标。 被拒绝次数 次 由于并发请求太多,系统流控而被拒绝的请求次数。
- 解决SQL Server中文乱码问题解决方案就是在安装实例时不使用默认值、选择Chinese_PRC_CS_AI_WS。 业务连接问题 在 一些客户业务使用SQL Server中,连接设置的字符集也会影响到中文显示问题。以Python为例,SQL Server中涉及到中文的缺省字符集是CP936,因此需要将charset设置为CP936,从而解决中文乱码问题。
- 什么是应用一致性备份崩溃一致性备份:崩溃一致性备份会捕获备份时磁盘上已存在的数据,文件或磁盘数据在同一时间点,但不会备份内存数据并且静默应用系统,不保证应用系统备份一致性。尽管并未保证应用一致性,但通常情况下,操作系统重启后会进行chkdsk等磁盘检查过程来修复各种损坏错误,数据库会进行日志回滚操作保证一致性。 应用一致性备份:文件或磁盘数据在同一时间点,并备份内存数据,保证应用系统一致性。 适用范围 支持安装Agent进行数据库服务器备份的操作系统如下表所示。
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