NLP参数高效迁移学习：Adapter方法——论文简读
本研究深入探讨了自然语言处理中参数高效的迁移学习方法——Adapter。通过在预训练模型中引入小型可训练模块，仅调整少量额外参数即可完成模型适配。理论分析表明，该方法在初始化时保持网络行为稳定，并通过瓶颈结构大幅压缩参数规模。实验结果显示，Adapter在GLUE基准上仅用3.6%的参数便达到接近全微调的性能，且对学习率具有更强的鲁棒性。相比传统微调和其他参数高效方法，Adapter在多任务场景下展现出更优的存储效率与泛化能力，为大规模模型的实际部署提供了高效可行的解决方案。
web渗透-反序列化漏洞
序列化是将对象转为可传输字符串的技术，便于存储与传输。PHP通过serialize/unserialize实现，Java通过Serializable接口和ObjectOutputStream完成。文中还介绍了反序列化漏洞在安全测试中的利用方法及CTF实战案例。
Web渗透-XSS漏洞深入及xss-labs靶场实战
XSS（跨站脚本攻击）是常见的Web安全漏洞，通过在网页中注入恶意脚本，窃取用户信息或执行非法操作。本文介绍其原理、分类（反射型、存储型、DOM型）、测试方法及xss-labs靶场实战案例，帮助理解与防御XSS攻击。
函数计算进化之路：AI Sandbox 新基座
AI Agent 的兴起催生了一种全新的、独特的云工作负载类型。它既不完全符合传统 IaaS（对于零散、突发的使用场景而言过于昂贵和笨重）的模式，也打破了第一代 FaaS（函数即服务，因其无状态和较弱的隔离保证而无法满足需求）的设计假想。市场迫切需要一种新型运行时——它必须兼具虚拟机的状态化和隔离性与 Serverless 的经济性和弹性。这正是阿里云函数计算（Function Compute, FC）架构演进所要解决的核心问题。
常见面试题07
本内容涵盖并发编程核心概念，包括 synchronized 与 volatile、Lock 的区别，线程池参数、JVM 堆内存结构、垃圾回收算法及 Lambda 表达式，助你全面掌握 Java 高级特性。
一文讲清数据清洗的十大常用方法
本文详解数据清洗十大常用方法与实战技巧，涵盖缺失值填补、重复值处理、异常值检测、数据标准化、文本清洗、数据脱敏等关键操作，助你高效提升数据质量，解决“脏乱差”问题。