技术专栏 第640页

该项目利用 Hugging Face 社区中的 Transformers 库提供的模型实现了流水话处理。该流程处理由以下组件组成:

这一节开始，我们来介绍它具体使用方法。

1，分别在两台电脑上安装mysql（尽量保障mysql版本一样）。

选择排序是最简单的算法，属于
最笨的办法。且不是稳定排序，所以其它排序算法都是基于选择排序的
优化。

具体的部署方法，主要还是参考
这篇文章，这里不做过多讲解。以Docker安装的方式直接进入实战。

　　官网中介绍到：“HHEM模型系列旨在检测 LLM 中的幻觉。它们在构建检索增强生成 (RAG) 应用程序的背景下特别有用，其中 LLM 总结了一组事实，并且 HHEM 可用于衡量该总结与事实在事实上的一致程度。”

比如说报名场景，我们并不知道客户想让用户填哪些东西。

下面我就举个例子，场景前提介绍：

1>. 信号量

2>. 限流能力

首先，我们使用手动技术和自动工具去枚举目标机器上潜在的内核漏洞。然后，会发现两个看起来很有希望的潜在内核漏洞：COMahawk 和 SMBGhost。接下来，我们将了解如何利用这两个漏洞分别获取本地管理员和 SYSTEM shell。最后，使用 Metasploit 查看一个影响 Windows 10 几乎所有版本的内核漏洞（cve_2022_21882_win32k）。