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C# 手写 BM25 实测:10 万文档建索引 230 毫秒、单查询 0.16 毫秒,但纯词频排序会掉进『一个词』的坑

给 RAG 做关键词召回,BM25 是绕不开的基线。向量检索找"意思相近",BM25 找"字面命中",两者互补。这篇用零依赖的纯 C# 手写倒排索引 + BM25 打分,在 Apple M4(10 核,macOS 26.7.1,.NET 10.0.5)上把三笔账算清楚:建索引成本、查询延迟、以及 BM25 相比纯词频排序到底强在哪。

自动化渗透时代,再开 Burp 就不优雅了...

前言 在渗透测试过程中,可能会遇到一些需要手机验证码、身份证验证、刷脸验证等 AI 无法攻克的方案,之前也讲过了,使用 SSO Home 方案进行,但是毕竟工程化产品和开源项目要区分开,那么还是跟大家提供点思路吧。 漏洞复现等场景,需要人工介入场景,再为了发一个数据开,开一个臃肿的 Burp 显得有点拉垮了 技术实现方案 在以往 Agent 渗透过程中,我们都是直接将账号密码给 AI,或者手动将

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