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Apache DolphinScheduler <2.0.6 存在命令执行漏洞

漏洞描述 Apache DolphinScheduler 是一个分布式、易扩展、可视化的工作流任务调度平台。Alarm instance management 是 DolphinScheduler 报警实例管理模块。 Apache DolphinScheduler 在 2.0.6 之前的版本中的 Alarm instance management 模块存在命令执行漏洞,原因是 WorkflowExecuteThread.java 类中的 killAllTasks 方法没有正确关闭运行的任务实例, 攻击者可利用此漏洞在 Alarm instance management 模块中配置包含恶意命令的报警实例(Alarm instance),在 DolphinScheduler 触发该实例时执行攻击者可控的恶意命令。 漏洞名称 Apache DolphinScheduler <2.0.6 存在命令执行漏洞 漏洞类型 命令注入 发现时间 2022-11-23 漏洞影响广度 极小 MPS编号 MPS-2022-64676 CVE编号 CVE-2022-45462 CNVD编号 - 影响范围 ...

5 分钟实现「视频检索」:基于内容理解,无需任何标签

Notebook 教程: text-video retrieval [1] 「视频检索」任务就是输入一段文本,检索出最符合文本描述的视频。随着各类视频平台的兴起和火爆,网络上视频的数量呈现井喷式增长,「视频检索」成为人们高效查找视频的一项新需求。 传统的视频检索通常要求视频带有额外的文字标签,通过匹配查询语句的关键词与视频标签实现检索。这一方案存在一个很大的缺陷,由于缺乏对语义的理解,该系统高度依赖关键词和视频标签,与真正的内容匹配存在差距。 随着深度学习在计算机视觉和自然语言领域上的高速发展,「视频文本跨模态检索」能够理解文字和视频的内容,从而实现视频与文本之间的匹配。相比传统方法,基于内容理解的视频检索也更加接近人类的思考逻辑。 目前主流的实践方法是将视频和文本编码成特征向量,由于含义相近的向量在空间中的位置也是相近的,我们可以通过计算向量之间的相似度实现文本-视频跨模态检索任务。 视频作为一种非结构化数据,其类型丰富、信息量复杂、处理门槛较高。而视频与文本又各属不同类型的数据,处理这种跨模态的任务具有一定的难度。 在本文中,借助专门处理非结构化数据的工具,如向量数据库 Milvu...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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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。

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