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微软开源软件特征源码分析工具 Application Inspector

微软近日开源了其内部使用的软件特征源码分析工具Application Inspector。 现代软件开发实践通常需要基于数百个现有组件中构建应用,无论它们是由组织中的另一个团队、外部供应商还是开源社区中的某个人编写的。这样虽然会带来许多好处,比如加快开发进度、软件质量与互操作性等,但同时也会带来隐藏的复杂性和风险。 应对这种情况,微软介绍其内部使用的工具是Application Inspector,这是一个软件特征源码分析器,可以通过使用静态分析和可自定义的基于 json 的规则引擎来识别软件源码特征,了解程序的功能。 此工具与传统的静态分析工具的不同之处在于,它不会尝试识别“好”或“坏”的模式,而是会根据 500 多种规则模式报告发现的内容,并进行特征检测,包括影响安全性的特征,例如加密技术的使用等。 在以下示例中,Application Inspector 将识别出以下功能: FileOperation.Write Network.Connection.Http Process.DynamicExecution 这些功能可以告诉我们很多程序的相关信息。 Application In...

机器学习在马蜂窝酒店聚合中的应用初探

出门旅行,订酒店是必不可少的一个环节。住得干净、舒心对于每个出门在外的人来说都非常重要。 在线预订酒店让这件事更加方便。当用户在马蜂窝打开一家选中的酒店时,不同供应商提供的预订信息会形成一个聚合列表准确地展示给用户。这样做首先避免同样的信息多次展示给用户影响体验,更重要的是帮助用户进行全网酒店实时比价,快速找到性价比最高的供应商,完成消费决策。 酒店聚合能力的强弱,决定着用户预订酒店时可选价格的「厚度」,进而影响用户个性化、多元化的预订体验。为了使酒店聚合更加实时、准确、高效,现在马蜂窝酒店业务中近 80% 的聚合任务都是由机器自动完成。本文将详细阐述酒店聚合是什么,以及时下热门的机器学习技术在酒店聚合中是如何应用的。 Part.1 应用场景和挑战 1.酒店聚合的应用场景 马蜂窝酒旅平台接入了大量的供应商,不同供应商会提供很多相同的酒店,但对同一酒店的描述可能会存在差异,比如: 酒店聚合要做的,就是将这些来自不同供应商的酒店信息聚合在一起集中展示给用户,为用户提供一站式实时比价预订服务: 下图为马蜂窝对不同供应商的酒店进行聚合后的展示,不同供应商的报价一目了然,用户进行消费决策更加高效...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

Sublime Text

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

WebStorm

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WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源,继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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