How To Optimize Dockerfile Instructions for Faster Build Times
通过使用构建缓存、最小化构建上下文和遵循最佳实践来优化 Dockerfile 以加快构建速度。
How To Leverage Docker Cache for Optimizing Build Speeds
想要让您的 Docker 构建速度更快吗？通过利用 Docker 的层缓存机制来了解如何做到这一点。
WP Fastest Cache Plugin and its Vulnerability to SQL Injection (CVE-2023-6063)
WP Fastest Cache 是一个 WordPress 缓存插件，旨在加速页面加载并增强访问者体验，目标是提高网站在搜索引擎结果页面（尤其是 Google）上的排名。据 WordPress.org 称，有超过一百万个网站使用该插件。问题是什么？WP Fastest Cache 1.2.2 之前的版本容易受到攻击 […]WP Fastest Cache 插件及其 SQL 注入漏洞 (CVE-2023-6063) 首次出现在 CDNetworks 上。
Progressive Web App Offline and App Improvements
ModernHawk 刚刚发布了更新的渐进式 Web 应用程序 (PWA)，并对我们的离线功能和整体用户体验进行了大幅改进。我们的用户现在将看到以下好处：无需更新即可使用传统应用程序提高效率并访问维护数据限制离线使用保持个人设备上的登录状态要利用 ModernHawk 的 PWA 的优势，用户需要完成以下操作：从主屏幕删除所有现有图标。转到 app.modernhawk.com。选择分享按钮。选择保存到主屏幕。将应用程序图标定位到您的偏好位置。打开应用程序并正常登录。您现在可以选择保持登录状态。维护应用程序的可用性和效率 ModernHawk 用户现在可以使用传统应用程序的功能，而无需担心不断
BanditPAM: Almost Linear-Time k-medoids Clustering via Multi-Armed Bandits
TL;DR想要比 \(k\)-means 更好的东西吗？我们最先进的 NeurIPS \(k\)-medoids 算法 BanditPAM 现已公开！\(\texttt{pip install banditpam}\)，您就可以开始了！与 \(k\)-means 问题一样，\(k\)-medoids 问题是一个聚类问题，我们的目标是将数据集划分为不相交的子集。然而，在 \(k\)-medoids 中，我们要求聚类中心必须是实际数据点，这允许对聚类中心进行更好的解释。\(k\)-medoids 还可以更好地处理任意距离度量，因此如果您使用 \(L_1\) 之类的度量，您的聚类对异常值会更稳健。尽
BanditPAM: Almost Linear-Time k-medoids Clustering via Multi-Armed Bandits
TL;DR想要比 \(k\)-means 更好的东西吗？我们最先进的 NeurIPS \(k\)-medoids 算法 BanditPAM 现已公开！\(\texttt{pip install banditpam}\)，您就可以开始了！与 \(k\)-means 问题一样，\(k\)-medoids 问题是一个聚类问题，我们的目标是将数据集划分为不相交的子集。然而，在 \(k\)-medoids 中，我们要求聚类中心必须是实际数据点，这允许对聚类中心进行更好的解释。\(k\)-medoids 还可以更好地处理任意距离度量，因此如果您使用 \(L_1\) 之类的度量，您的聚类可以对异常值更具鲁棒
Editing CRLAutoCache Source Locations
编辑 CRLAutoCache 源位置 本快速参考指南 (QRG) 介绍如何编辑 CRLAutoCache for Windows 用于获取和缓存 CRL 的源位置和 DNLookupTable URL。
