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Apache Log4j2高危JNDI注入漏洞：攻击过程2021年12月9日晚间，网上发生了一件大事，一个核弹级高危漏洞被曝光：Apache-Log4j2组件存在JNDI注入漏洞，攻击者无需特殊配置，即可利用该漏洞在目标服务器上执行任意代码。Log4j2是一款优秀的Java日志框架，被大量用于业务系统开发，用来记录日志信息。经阿里云安全团队验证，Apache Struts2、Apache Solr、Apache Druid、Apache Flink等组件均受影响，百度、苹果等公司的产品也存在以上问题。攻击过程如下：攻击者在网页表单的输入框里输入注入攻击语句，在提交表单时，被服务器端的Log4j2 框架作为日志输出，但由于该库的某些解析构造漏洞，会把${jndi:ldap://网页链接} 括号中的语句作为命令执行。攻击者的注入攻击语句经过解析会先访问LDAP服务器，attacker.com是攻击者控制的地址。服务器通过JNDI向attacker.com请求。attacker.com就可以在响应中添加一些恶意的可执行脚本，注入到服务器进程中，例如可执行的字节码网页链接。最后网站服务器在本地实例化并执行这个java类，即攻击者的攻击脚本得到执行。

Java NLP机器学习函式库整合ONNX Runtime现可高效执行Transformer模型Java NLP机器学习函式库Apache OpenNLP藉由整合ONNX Runtime，开始能够执行Transformer模型，使用户获得高效深度学习自然语言处理的能力。微软和Apache OpenNLP专案，在OpenNLP中整合ONNX Runtime，于Java服务和应用程序提供经加速的自然语言处理（NLP）推理运算，也就是说，除了OpenNLP自己的模型格式之外，现在透过添加ONNX Runtime，来支援包括ONNX以及其他模型格式。Apache OpenNLP是一个Java自然语言处理开源机器学习函式库，被许多知名开源应用程序使用，包括Apache Solr、Apache UIMA和Apache Lucene等，同时也被应用在许多商业专案和学术研究中。而ONNX Runtime则是机器学习模型跨平台加速器，提供高效能运算，并且和各种硬件、开发环境相容，适用于当前主流深度学习框架所训练的模型。Apache OpenNLP的发展要追溯到2000年代初期，其运用最大商值和基于感知器（Perceptron）的演算法，进行语句侦测、标记化（Tokenization）、语言侦测和命名实体侦测等自然语言处理任务。虽然最大商值和感知器模型训练方法不需要用到GPU，额外成本相对较低，但是训练出来的模型，却无法与使用Transformer架构的现代化自然语言处理模型效能相比，Apache OpenNLP团队提到，尽管有许多自然语言处理开发已经转移到Python生态系，但是Java开发人员也还是需要各种强大的自然语言处理功能，毕竟Java仍然是热门的程序语言之一。在2022年初Apache OpenNLP 2.0专案发布，目的是要缩小OpenNLP与现代深度学习自然语言处理模型的差距。而在Apache OpenNLP中整合ONNX Runtime，便可以不需要重复模型训练工作，就能达成此一目标。在Apache OpenNLP 2.0中，像是Hugging Face Hub中基于Transformer的模型，可以转换成ONNX，并且从Apache OpenNLP通过ONNX Runtime直接使用，或是用户也能使用Python生态系喜欢的工具训练模型，之后再以Apache OpenNLP使用该模型。Apache OpenNLP不提供任何模型训练和评估功能，所有的训练和评估工作，都需要使用者以其他工具和框架完成，同时Apache OpenNLP也不会要求用户，应用特定的工具和框架创建和评估模型。另外，在Apache OpenNLP也不需要进行任何模型再训练，当用户已经利用外部工具准备好模型，只需要将其汇出成ONNX，便可以直接在Apache OpenNLP使用，并且也不会再需要外部服务，因此能够简化应用程序架构。除了文件分类和命名实体辨识等任务外，开发团队提到，在之后的版本，会继续对诸如词性标注和语言侦测等自然语言处理功能，提供OpenNLP介面的ONNX Runtime实作。

2023-147，#每日一悟每日进步##知识图谱##摘录#智能问答的Z型框架，以人类专家视角从接收问题到解决问题的思路进行抽象，具体分为9个步骤1、文本理解，充分利用自然语言处理技术，如词法分析、语义相似性计算、句法分析、指代消解、机器翻译、语义角色标注、关系抽取等。例如，可使用领域词典结合Jieba分词器对输入文本进行分词，然后通过文本匹配的方法进行识别等。2、意图识别，通常分为两大类，定位输入问题所属的场景和分析输入问题的目的。常用的意图识别方法有基于规则和模板匹配的方法、基于统计特征的方法和基于深度学习文本分类的方法。前者适合做快速匹配，以人机协同的方式长期运营，后者依赖标注适量的数据集并训练专门的模型来识别意图，可实践中可综合使用。3、知识链接，即将问题中的核心词汇链接到知识图谱模式和知识图谱上，是智能问答系统中非常关键的一环，在实践中，利用文本匹配、语义检索和实体链接等技术，为核心词汇匹配到实体类型、关系类型、属性名、实体、属性值等，可使用文本精确匹配、文本模糊匹配、通过语义向量计算TopN、基于实体链接算法训练知识链接模型等。4、模板匹配，是一种基于规则和模板实现智能问答的方法，可用于处理高频问题时，基于规则和模板匹配的方法能够固化专家的最佳实践经验，同样在算法和模型无法很好处理新出现的长尾类型时，利用专家设计合适的模板，能够快速处理，进而提高系统的用户友好性。5、子图检索，是指根据上述步骤的处理结果，从知识图谱存储系统重检索符合条件的子图，通常有两种方法。在比较简单的情况，通过图查询语言来检索子图，如Gremlin、OpenCypher等；在复杂的情况下，需要将存储系统中的知识对接到ElasticSearch或Apache Solr等搜索引擎中进行子图检索。6、专业模型，针对专业性非常强的问题回答，需要结合特定业务的专家经验，开发专业模型，如调用最短路径算法或全路径算法，计算问题包含的两个或多个企业之间的关系；通过子图检索故障直接原因，并根据基于逻辑推理或链接预测等知识推理方法，进一步获得故障的根本原因、解决方法和长期改善措施等。7、复杂问题处理，针对通用逻辑、方法和算法无法很好解决的问题，可编写专门的处理方法，有针对性地处理这些复杂问题，如申请外部数据权限等待授权确认、获取外部接口数据进行多维统计等。8、重排序，是指根据知识与输入问题描述的语义相似性、知识的质量、知识的各种属性（如知识的时间、来源、贡献知识的专家水平等）、用户意图等维度，对候选集的每条知识进行评估并重新排序，使最符合预期的答案排在第一条。9、答案生成，使用自然语言生成NLG，将检索出来的知识生成一段对人们友好的语言文字，包括文字、图标，还可以采用计算机视觉和图像处理技术自动生成图像或视频，或使用语音合成技术生成语音等。#solr简介#

Odsy 基金会在 Blockchange Ventures 领投的种子轮融资中筹集了 750 万美元，用于分散 Web3 中的访问控制   #web3#Odsy Foundation 是一家致力于培育和发展 Odsy Network 生态系统的非营利组织，今天宣布它筹集了 750 万美元的种子资金，将 Odsy Network 的估值定为 2.5 亿美元。该轮融资由 Blockchange Ventures 领投，风投、战略合作伙伴和投资 DAO 参投，包括 Rubik Ventures、No Limit Holdings、Node Capital、Insignius Capital、FalconX、SolrDAO、TPC 等。在过去的一年里，随着 Celsius 和 FTX 等中心化 Web3 巨头的倒闭，中心化访问控制显然是对 Web3 的生存威胁。#元宇宙#Odsy Network 成立于 2022 年，通过动态、去中心化的钱包 为所有 Web3 提供安全、可编程、去中心化的访问层。在 odsy.xyz 了解更多关于 Odsy 和 dWallets 的信息

互联网大厂校招计算机专业学生看重什么？我硕士毕业后，拿到多个offer。而且也帮助了很多小伙伴内推，欢迎关注我！@程序员springmeng[惊喜][惊喜][惊喜]翻出了当年的面经，希望对你有用！每个大厂的面试过程和步骤不太一样。我最开始是Java后端，说下Java的情况，如果你面试互联网大厂，下面的技术（Java）必须掌握：1 ，设计模式；2，数据结构和算法；3，Spring源码解读；4，Mybatis源码解读；5，SpringBoot开发项目；6，自动化工具专题6.1 Maven项目工具6.2 Git分布式版本控制6.3 Sonar代码质量检测平台6.4 Jenkins DevOps自动化7，微服务，重中之重7.2 SpringCloud1-2实战7.2.1 Config分布式配置中心7.2.2 Eureka注册与发现机制7.2.3 Ribbon客户端负载均衡7.2.4 Hystrix服务熔断组件7.2.5 Feign声明式服务调用7.2.6 Zuul网关服务7.2.7 项目实战：SpringCloud微服务架构8，高并发技术9，性能优化9.1 JVM优化篇9.2 WEB程序调优篇9.3 SQL优化篇10，海量数据搜索引擎专题内容Lucene、Solr、ElasticSearch11，容器化技术docker和K8s还有其他的大型系统ELK日志分析方案、Jenkins、Mycat数据库中间件、reids集群；对了，还要刷leetcode，没刷个六七百道题，别去大厂碰灰。[无辜笑][无辜笑][无辜笑]欢迎关注我，一起学习交流。@程序员springmeng#solr简介#

Lucene系搜索引擎，java开发,包括：LuceneSolrElasticsearchKatta、Compass等都是基于Lucene封装

漏洞概述近日，WebRAY安全服务部监测到编号为：CVE-2021-45105的Apache Log4j2拒绝服务攻击漏洞，当系统日志配置使用非默认的模式布局和上下文查找时，攻击者可以通过构造包含递归查找数据包的方式，控制线程上下文映射 (MDC)，导致StackOverflowError产生并终止进程，实现拒绝服务攻击。目前只有log4j-core JAR 文件受此漏洞影响。仅使用log4j-api JAR文件而不使用log4j-core JAR文件的应用程序不受此漏洞的影响。Apache Log4j2是Log4j的升级版本，该版本与之前的log4j1.x相比带来了显著的性能提升，并且修复一些存在于Logback中固有的问题的同时提供了很多在Logback中可用的性能提升，Apache Struts2、Apache Solr、Apache Druid、Apache Flink等均受影响。WebRAY安全服务部也将持续关注该漏洞进展，第一时间为您更新该漏洞信息。影响范围漏洞编号影响版本安全版本CVE-2021-451052.0-beta9 <= Apache Log4j <= 2.16.0Log4j 2.17.0（Java 8）Log4j 2.12.2（Java 7）漏洞等级WebRAY安全服务部风险评级：高危修复建议1、官方已发布安全版本，请及时下载更新，下载地址：Tags · apache/logging-log4j2 · GitHub2、临时缓解措施：在日志记录配置的PatternLayout中，用线程上下文映射模式（%X、%mdc或%MDC）替换${ctx:loginId} 、$${ctx:loginId} 等涉及上下文查找的内容。当所使用诸如HTTP标头或用户输入等应用程序外部的数据时，可以删除对上下文查找的引用。

高性能Type-II型2D/3D钙钛矿异质结太阳能电池2020年的全球疫情和自然灾害再次提醒我们必须敬畏大自然，减少过度开采化石能源。高效地利用清洁的太阳能资源，改善现有的能源结构是未来发展的大趋势。光伏技术将绿色环保的低密度太阳能转换成方便使用的电能，满足我们的生活所需，实现人与自然的协同发展。钙钛矿太阳能电池是近十年发展起来的一种明星光伏技术，能高效地将太阳能转换成电能。钙钛矿材料来源丰富，制备简单，是一种有竞争力的材料。现在，钙钛矿太阳能电池的效率已经能与硅太阳能电池比拟，但是它的使用寿命仍然是商业化的主要障碍。因此，科学家把更多的精力投入到钙钛矿太阳能电池的稳定性研究之中。香港中文大学电子工程系许建斌教授和和华南理工大学环境与能源学院严克友教授指导的研究生赵生合博士，利用动态旋涂方法原位生成了Type-II型2D/3D（二维三维）钙钛矿异质结，这种异质结能大大提高钙钛矿太阳能电池的稳定性和效率。与Type-I型2D/3D钙钛矿异质结不同，Type-II型异质结能够促进电子和空穴的分离，提高钙钛矿电池的效率，电池最高效率达到21.09%。此外，疏水的二维超薄钙钛矿层能够提高钙钛矿电池的湿度稳定性，使电池能够在70-80%的相对湿度中保持初始80%效率350小时。疏水的二维钙钛矿层与高吸光效率的三维钙钛矿层协同工作，可以保证钙钛矿电池高能量转换效率的同时，稳定性得到提高，相关论文在线发表在Solar RRL 上(DOI: 10.1002/solr.202000282)。

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