1.ag和wb谁比较厉害
2.OpenBayes 一周速览｜SegmentAnything 分割万物教程上新、平台MiniGemini 多模态模型天花板一键 input
3.有没有免费的源码视频网站源码？我把56 土豆的视频放到自己的视频网站上做自己的视频网站..
4.[转]Megatron-LM源码系列(八)： Context Parallel并行
5.详解Hook框架frida，让你在逆向工作中效率成倍提升
6.xfs文件系统：layout与架构、平台源码分析
ag和wb谁比较厉害
ag和wb谁比较厉害，源码这个问题没有明确的平台答案。ag和wb是源码basiclstmcell源码两种不同的程序，各有优势，平台适用于不同的源码场景。
首先，平台ag是源码The Silver Searcher的缩写，是平台一个类似于grep的代码搜索工具，但它比grep更快。源码ag的平台设计初衷是为了在大量代码中快速找到特定的字符串或模式。它使用了一种叫做Aho-Corasick算法的源码高效字符串匹配算法，以及一套针对源代码的平台搜索优化策略，因此在搜索代码时非常快速。
另一方面，wb是World Bank（世界银行）的缩写，与代码搜索工具没有直接关系。世界银行是一个国际金融机构，旨在为发展中国家提供贷款和技术援助，以减少贫困和支持经济发展。
因此，比较ag和wb的“厉害”程度是没有意义的，因为它们属于完全不同的领域，一个是代码搜索工具，一个是国际金融机构。它们的目标、功能和评价标准都完全不同。
如果您的问题是关于代码搜索工具的比较，那么可以考虑比较ag与其他类似的工具，如grep、钻皇帝国源码ack等。这些工具都有各自的特点和优势，适用于不同的场景和需求。在这种情况下，“厉害”的评价标准可以是搜索速度、准确性、易用性、可定制性等。
OpenBayes 一周速览｜SegmentAnything 分割万物教程上新、MiniGemini 多模态模型天花板一键 input
公共资源速递
本周 OpenBayes 更新的资源包括5个数据集和1个模型。数据集涵盖了SAOKE人工标注数据集、AG News新闻文章数据集、VQA-HAT智能问答数据集、EQA问答数据集和HotpotQA问答数据集。每个数据集都提供了直接使用的链接，帮助用户快速获取所需数据。
模型方面，MiniGemini-B-HD为Mini-Gemini的B大小高分辨率图像理解模型，集多模态理解、推理和生成于一体，超越业内领先模型。
此外，提供了两个教程。一个是在线教程《自拍秒变个人写真！小红书团队「InstantID」效果炸裂！》，用户可以体验到从单一参考图像到多样化风格化写真的快速生成。另一个是《SegmentAnything源代码实现与在线推理》，用户可以使用Segment Anything Model (SAM)对图像进行高质量分割，实现真正意义上的分割万物。
所有资源都已整合至OpenBayes平台的云祭祀源码下载「公共资源」模块中，用户只需一键输入即可获取和使用。更多详细教程请观看。
有没有免费的视频网站源码？我把 土豆的视频放到自己的视频网站上做自己的视频网站..
给你算了一下账,做个人视频站,投资最少这个数
马克思V5.0 采集版 采集多站 功能较好 演示：
由于版权问题 所以保持了所有原版文件 不作修改 （其实原版更好，改来改去的都变质了）
不过在后台管理中心修改了网页模板 头部和下部 所以请改成自已的网页信息
增加了采集功能 基本上最精最实用的采集
绝对没有放马 也没其他改写
虽然**可以自已随时采集 但是为了上传就可使用 我们保存了多条可用精典**数据及（包括了**了）
当然还未生成 下载后请在后台点一下生成选项 生成所有**及分类 还有首页
马克斯V5.0主要更新功能如下：
1、增加影片数量统计函数。
2、改进侧边栏及首页列表第一数据是否显示的函数。
3、加入AJAX留言插件。
4、加入AJAX评论插件，后台可设置是否开启，后台可分别按IP,留言者，影片名显示留言，并可以批量删除，留言和评论插件后台均有相关参数设置。
5、改进点播列表集数过多则自动限制在一定范围。
6、增加数据批量替换功能。
7、增加分类合并功能。
8、后台增加HTML状态判断，没有生成的自动选中，可直接批量生成。
9、后台增加人气显示，可以分别按人气，ID，时间排序，小马宝莉源码并显示当前影片评论数量，多来源数据将显示多个来源。
、增加DZ编辑器，添加影片介绍更得心应手。
、改进播放器选项为下拉式，并标有详细来源提示，更贴近新手。
、改进后台登录模块，防止他人用COOKIES欺骗登录后台，为了绝对安全，建议还是改名。
、重新增加播放前广告。
、广告管理增加JS转换工具，凡是JS被编辑时下面均显示转换工具。
、增加后台添加数据时重复数据检测。
、不选播放器可以直接添加跳转地址，例如填KU6的。
更多细节需要在使用的时候体会，这里就不作详细描述了。
下载网址：/?ag
[转]Megatron-LM源码系列(八)： Context Parallel并行
原文链接： Megatron-LM源码系列(八)： Context Parallel并行
Context Parallel并行(CP)与sequence并行(SP)相比，核心差异在于SP只针对Layernorm和Dropout输出的activation在sequence维度进行切分，而CP则进一步扩展，对所有input输入和所有输出activation在sequence维度上进行切分，形成更高效的smali文件 源码丢失并行处理策略。除了Attention模块外，其他如Layernorm、Dropout等模块在CP并行中无需任何修改，因为它们在处理过程中没有涉及多token间的交互。
Attention模块之所以特殊，是因为在计算过程中，每个token的查询(query)需要与同一sequence中其他token的键(key)和值(value)进行交互计算，存在内在依赖性。因此，在进行CP并行时，计算开始前需要通过allgather通信手段获取所有token的KV向量，反向计算时则通过reduce_scatter分发gradient梯度。
为了降低显存使用，前向计算阶段每个GPU仅保存部分KV块，反向阶段则通过allgather通信获取全部KV数据。这些通信操作在特定的rank位置（相同TP组内）进行，底层通过send和recv等操作实现allgather和reduce_scatter。
以TP2-CP2的transformer网络为例，CP并行的通信操作在Attention之前执行，其他则为TP通信。AG表示allgather，RS表示reduce_scatter，AG/RS表示前向allgather反向reduce_scatter，RS/AG表示前向reduce_scatter反向allgather。
TP2对应为[GPU0, GPU1], [GPU2, GPU3]，CP2指的就是TP组相同位置的rank号，即[GPU0, GPU2], [GPU1, GPU3]。CP并行类似于Ring Attention，但提供了OSS与FlashAttention版本，并去除了冗余的low-triangle causal masking计算。
LLM常因序列长度过长而导致显存耗尽（OOM）。传统解决方法包括重计算或扩大TP（tensor parallel）大小，但各自存在计算代价增加或线性fc计算时间减少与通信难以掩盖的问题。CP则能更高效地解决这一问题，每个GPU处理一部分序列，同时减少CP倍的通信和计算量，同时保持TP不变，使得activation量也减少CP倍。性能优化结果展示于图表中，用户可通过指定--context-parallel-size在Megatron中实现CP。
具体源码实现以Megatron-Core 0.5.0版本为例进行说明。
参考资料：
详解Hook框架frida，让你在逆向工作中效率成倍提升
详解Hook框架frida，让你在逆向工作中效率成倍提升
一、frida简介
frida是一款基于python + javascript的hook框架，支持运行在各种平台如android、ios、linux、win、osx等。主要通过动态二进制插桩技术实现代码注入，收集运行时信息。
插桩技术分为两种：源代码插桩和二进制插桩。源代码插桩是将额外代码注入到程序源代码中；二进制插桩则是将额外代码注入到二进制可执行文件中。其中，静态二进制插桩在程序执行前插入额外代码和数据，生成永久改变的可执行文件；动态二进制插桩则在程序运行时实时插入额外代码和数据，对可执行文件无永久改变。
二、frida的安装
frida框架包括frida CLI和frida-server两部分。frida CLI是用于系统交互的工具，frida-server则用于目标机器上的代码注入。
1. frida CLI安装要求包括系统环境（Windows、macOS、GNU/Linux）、Python（最新3.x版本）等。通过pip安装frida CLI，frida CLI是frida的主要交互工具。
2. 分别下载frida-server文件（格式为frida-server-(version)-(platform)-(cpu).xz），并根据设备类型选择对应的版本。下载文件后解压，将frida-server文件推送到Android设备，添加执行权限并运行（需要root权限）。
3. frida还提供了其他工具，如frida-ps用于列出进程，frida-trace、frida-discover、frida-ls-devices、frida-kill等。这些工具用于不同场景，具体使用可参考frida官网。
三、frida Hook实战
通过制作类似微信抢红包的插件来演示frida的使用。首先拦截微信信息持久化到本地的接口（com.tencent.wcdb.database.SQLiteDatabase的insert()方法），解析获取每条信息的内容、发送者等信息。
抢红包流程分析：点击打开红包时，执行请求（ad类）发送抢红包的请求。需要的参数包括头像、昵称、发送者信息等，参数主要来自luckyMoneyReceiveUI.kRG类。通过解析解析参数，发送com.tencent.mm.plugin.luckymoney.b.ag类请求，并获取timingIdentifier，最后发送com.tencent.mm.plugin.luckymoney.b.ad类请求即可抢到红包。
四、模拟请求
分析微信的请求发送方法，通过frida实现请求发送。主要通过反射获取发送请求的Network，然后调用其a方法发送请求。解析红包信息，发送ag请求并获取timingIdentifier，改造SQL的insert方法，实现抢红包插件。
附录
实验环境包括微信版本6.6.7、frida版本.0.、frida-server版本、Android版本7.0等。ISEC实验室作为网络安全服务提供商，专注于网络安全技术研究，提供全面的网络安全服务和解决方案。
xfs文件系统：layout与架构、源码分析
本文由腾讯工程师aurelian撰写，深入解析Linux内核中xfs文件系统的layout与架构，结合源码剖析其工作原理。首先，xfs的layout包括超级块、AGF管理（空闲空间追踪）、AGI管理（inode管理）、AGFL（空闲链表）以及B+树结构等组成部分，每个部分都有其特定功能，如超级块用于存储关键信息，B+树用于快速查找空间。
在文件操作方面，xfs支持iops、fops和aops三个操作集，分别负责inode元数据、内存级读写和磁盘级读写。创建文件时，会检查quota并预留空间，通过一系列函数如xfs_trans_reserve_quota和xfs_dir_ialloc进行操作。分配inode时，会依据agi信息和ag的空闲情况动态分配，并通过xfs_iget确保inode在核心内存中可用。
磁盘级inode分配涉及agi信息的获取和B+树的查找，xfs_ialloc_ag_alloc会根据空闲inode情况完成连续或非连续的分配。写操作涉及内存和磁盘级别，buffer io通过page cache管理，直接io和DAX write则有特定的处理方式。xfs的映射关系和data区域树管理对于高效读写至关重要。
工具方面，mkfs.xfs用于格式化，xfs_fsr、xfs_bmap、xfs_info等用于维护和监控文件系统，xfs_admin和xfs_copy用于系统参数调整和数据复制，xfs_db则是用于调试的工具。希望本文能帮助读者理解xfs的复杂性，如需了解更多详情，可关注鹅厂架构师公众号。
aggrid3.0协议有什么用?
深入探讨AGPL3.0协议：公开开源软件的边界与所有权?
AGPL3.0协议，它的核心在于将开源原则扩展至服务器端。它超越了GPL（GNU通用公共许可证）的传统要求，不仅仅局限于软件的二进制分发，而是将服务器端的运行环境也纳入了开源的范畴。这意味着，如果你的软件被部署在服务器上，无论是否提供Web服务，都必须保证其源代码对用户公开。
AGPL的这一特性旨在保护用户对软件的知情权和修改权，确保用户能够访问和理解软件的核心工作原理。它旨在建立一个更加透明和公平的软件使用环境，让所有人都能参与到软件的改进和发展中来。然而，这种严格的开源要求也可能带来一些挑战，对于那些依赖于私有服务器或者希望保持部分代码私密性的开发者来说，可能需要重新考虑其软件的发布策略。
因此，当考虑使用AGPL3.0协议时，你需要明确你的软件目标受众和使用场景。如果你的软件主要面向公有云用户或者希望促进社区合作，那么AGPL可能是一个理想的选择。但如果你的业务模型更倾向于私有部署或对代码保密，可能需要评估AGPL对你的项目是否构成实际限制。
总之，AGPL3.0协议要求公开开源软件的边界延伸到了服务器端，这无疑增强了用户对软件的信任，但也可能对开发者带来额外的合规压力。理解并权衡这些因素，是决定你的软件是否遵循AGPL3.0的关键所在。
