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Apache DolphinScheduler<3.1.9 任意代码执行漏洞

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。 Apache DolphinScheduler 3.1.9之前版本中,由于 SwitchTaskUtils#evaluate 方法未对用户可控的 expression 参数进行校验,经过身份验证的攻击者可在创建任务时传入恶意的任务内容,在服务端以 root 身份执行可逃逸沙箱的任意 js 代码。 漏洞名称 Apache DolphinScheduler<3.1.9 任意代码执行漏洞 漏洞类型 代码注入 发现时间 2023-12-29 漏洞影响广度 广 MPS编号 MPS-v3pc-s24l CVE编号 CVE-2023-49299 CNVD编号 - 影响范围 org.apache.dolphinscheduler:dolphinscheduler-master@[3.0.0, 3.1.9) 修复方案 将 org.apache.dolphinscheduler:dolphinscheduler-master 升级至 3.1.9 及以上版本 参考链接 https://www....

每日一博 | 混合专家模型 (MoE) 详解

随着 Mixtral 8x7B (announcement, model card) 的推出,一种称为混合专家模型 (Mixed Expert Models,简称 MoEs) 的 Transformer 模型在开源人工智能社区引起了广泛关注。在本篇博文中,我们将深入探讨 MoEs 的核心组件、训练方法,以及在推理过程中需要考量的各种因素。 让我们开始吧! 简短总结 混合专家模型 (MoEs): 与稠密模型相比, 预训练速度更快 与具有相同参数数量的模型相比,具有更快的 推理速度 需要 大量显存,因为所有专家系统都需要加载到内存中 在 微调方面存在诸多挑战,但 近期的研究 表明,对混合专家模型进行 指令调优具有很大的潜力。 让我们开始吧! 什么是混合专家模型? 模型规模是提升模型性能的关键因素之一。在有限的计算资源预算下,用更少的训练步数训练一个更大的模型,往往比用更多的步数训练一个较小的模型效果更佳。 混合专家模型 (MoE) 的一个显著优势是它们能够在远少于稠密模型所需的计算资源下进行有效的预训练。这意味着在相同的计算预算条件下,您可以显著扩大模型或数据集的规模。特别是在预训练阶段,...

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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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