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代码库最新娱乐体验_3秒直接进入网站的代码f2(2024年11月深度解析)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：话题更新日期：2024-11-30

代码库

【X.Org Server 的一个本地提权漏洞存在了 18 年之久】X.Org 项目披露了两个安全漏洞，其中之一的 CVE-2024-9632 是一个本地提权漏洞，在代码库中已存在 18 年之久。CVE-2024-9632 是于 2006 年在 X.Org Server 1.1.1 版本中引入的，影响... -->网页链接

【Hundreds of code libraries posted to NPM try to install malware on dev machines】网页链接发布到 NPM 的数百个代码库试图在开发机器上安装恶意软件。

PyTorch internals，一篇长文深入解析PyTorch内部机制。网页链接作者是PyTorch的开发者Edward Z. Yang。文章以演讲稿的形式，详细介绍了PyTorch的基本概念结构、代码库导航技巧。作者假设读者已有一定PyTorch使用经验，但未深入了解其内部实现。文章内容包括张量数据结构、自动微分原理、PyTorch代码结构和编写内核的实用工具等，旨在帮助读者更好地理解PyTorch的工作原理，并鼓励参与开源贡献。

UIUC新方案，轻松破编程难题！最近，伊利诺伊大学香槟分校（UIUC）的张令明教授团队提出了一种名为Agentless的创新方案，这在软件工程领域引起了不小的震动。这个方案的核心思想是，通过一个简单的两阶段方法来定位和修复代码库中的bug，完全不需要复杂的Agent系统。简单来说，就是通过定位问题所在，然后生成补丁来修复。这个方法不仅简单高效，而且完全开源，让人眼前一亮。在软件工程中，AI Agent的设计一直是研究的热点。这些系统在SWE-bench数据集上展示了出色的性能，自动修复了众多GitHub问题。然而，这些复杂的Agent系统也存在额外的开销和不确定性。于是，张令明教授的团队提出了一个问题：我们真的需要如此复杂的系统来解决GitHub问题吗？是否有更简单的解决方案可以接近Agent的性能？于是，他们提出了Agentless方案。这个方案通过一个简单的两阶段方法——定位和修复，来解决代码库中的bug。在定位阶段，Agentless采用分层查询方法，逐步缩小到可疑的文件、类/函数和具体的编辑位置。在修复阶段，它使用diff格式生成多个候选补丁，并进行过滤和排序。结果显示，Agentless方案在性能上与现有的AI Software Agent相比，展现出了惊人的竞争力。它解决了27.33%的问题，是开源方案中最高的，并且解决每个问题的平均成本仅为0.29美元，所有问题平均成本约0.34美元。这个成本相比复杂的Agent系统来说，简直是九牛一毛。研究者还对SWE-bench Lite数据集进行了深入分析。他们发现，数据集中有4.3%的问题在问题描述中直接给出了完整的答案，而10%的问题描述了正确解决方案的确切步骤。同时，也有4.3%的问题描述中包含了用户提议的解决方案或步骤，但这些与开发人员的真实补丁并不一致，这可能误导AI工具生成不正确的解决方案。为了更准确地评估自动软件开发工具的能力，研究者提出了SWE-bench Lite-S，这是一个经过过滤的严格问题子集，排除了那些在问题描述中包含确切补丁、误导性解决方案或未提供足够信息的问题。这使得基准测试的难度水平标准化，更准确地反映了自动软件开发工具的真实能力。尽管基于Agent的软件开发具有巨大潜力，但研究者呼吁技术和研究社区应该深思其关键设计与评估方法。毕竟，简单高效的解决方案才是王道！

Uber 持续部署优化：在大型 Monorepos 中自动化微服务；在最近的一篇文章中，优步（Uber）分享了开发团队如何管理微服务的持续部署，以应对使用大型单一代码库（Monorepos）的挑战。

【在 Rust 中同时支持异步和同步代码】在 Rust 中如何同时支持异步和同步代码？本文提供了详细的解决方案，从基础实现到 maybe_async crate 的使用，帮助你在一个代码库中高效处理... 详见：网页链接作者：@colobu

CISA 坚持要求这样做。或者，至少，公司必须在 2026 年 1 月 1 日之前制定迁移现有代码库的路线图。CISA 认为，减少漏洞和提高安全性方面的长期利益大于初始投资。美国希望开发人员停止使用C和C++美国希望开发人员停止使用C和C++

【GCC 15 增加了 Arm 保护控制堆栈“GCS”代码生成的选项】GCC 15 功能开发很快就会结束，专注于错误修复，然后在 2025 年初将 GCC 15.1 发布为稳定版。编译器代码库中的最新功能之一是围绕 Arm Guarded Control Stack （GCS）功能的代码生... -->网页链接

MIMIC数据库：重症医疗研究的宝藏𐟏劦œ€近，MIMIC数据库在医疗数据界引起了不小的轰动。这个数据库主要服务于重症医疗研究，门槛相对较高，需要通过答题获取访问资格，并且需要使用SQL代码进行数据提取和分析。虽然门槛高，但也正因为如此，MIMIC数据库还没有像其他公共数据库那样泛滥成灾。 MIMIC数据库的更新版本3.0更是加入了大批新数据，质量较之前有了显著提升。这使得现在正是入手学习MIMIC数据库的最佳时机。在实际研究应用中，MIMIC数据库的潜力巨大。例如，你可以结合自建的临床数据，构建预测模型。比如，你可以使用自己医院的训练集数据，再用MIMIC数据库进行验证，这样的研究文章通常能发表在二区以上的期刊上。对于毕业论文来说，MIMIC数据库也是一个强大的助力。你可以将本院数据库与MIMIC数据库相结合，轻松实现多中心研究。虽然MIMIC数据库的入门门槛较高，但现在已经有很多详细的教程可供参考。这些教程会一步步指导你如何申请资格、下载数据库以及如何提取数据。一旦你掌握了这些技能，就可以直接套用之前分享的分析套路。

Repopack：优雅喂大模型想要将一个代码仓库优雅地喂给大模型？Repopack 工具来帮忙！这个由 Kazuki Yamada 开发的开源工具，专门用于将整个代码库打包成一个对 AI 友好的单个文件，以便有效地提供给大型语言模型（LLMs）或其他 AI 工具，如 Claude、ChatGPT 和 Gemini 等。 𐟌Ÿ AI优化：Repopack 将代码库格式化为易于 AI 理解和处理的形式，让机器更容易捕捉代码的上下文和结构。 𐟓Š Token计数：提供每个文件和整个代码库的 Token 计数，帮助用户管理 LLM 的上下文限制，避免信息过多导致模型处理困难。 𐟚€ 简单易用：只需一个命令行操作，就能轻松打包整个代码库，无需复杂配置。 𐟔砥葉š制：用户可以轻松配置包含或排除特定内容，确保打包的文件符合项目需求。 𐟌 Git集成：自动考虑 .gitignore 文件，尊重 Git 忽略规则，确保敏感信息不会被泄露。 𐟔’ 安全聚焦：集成了 Secretlint 进行安全检查，以检测和防止敏感信息的泄露，确保代码库的安全性。使用方法也非常简单，用户可以在项目目录中使用以下命令直接尝试 Repopack： ```bash npx repopack ``` 或者选择全局安装： ```bash npm install -g repopack yarn global add repopack ``` 之后在任何项目目录中运行： ```bash repopack ``` 这会在当前目录生成一个 `repopack-output.txt` 文件，包含整个代码库的 AI 友好格式内容。Repopack 会生成一个文件，并在代码库的不同部分之间使用明确的分隔符，以便 AI 模型更容易理解打包存储库的上下文和结构。输出文件以面向 AI 的解释开头，使其更容易被 AI 模型理解。通过 Repopack，你可以轻松地将代码仓库转换为 AI 可读的形式，让大模型更好地学习和理解你的代码。

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