Node.js 4.9.1 (Maintenance)
Node.js 4.9.1 维护版发布,修复 PPC little endian 环境的 ABI 兼容性问题。
Node.js 4.9.1 维护版发布,修复 PPC little endian 环境的 ABI 兼容性问题。
Node.js 4.8.5维护版发布,修复zlib模块安全漏洞,避免DOS攻击。
Node.js 4.8.3维护版发布,修复Windows模块加载、TLS段错误及base64解码边缘问题
Node.js 4.8.2维护版发布:修复证书吊销内存泄漏,zlib升级至1.2.11
Node.js 0.10.48 维护版发布,修复关键安全漏洞 CVE-2016-5180
Node.js 0.12.16维护版本发布,修复Buffer零填充和HTTP响应拆分等重要安全漏洞,建议所有用户升级。
Node.js 0.10.45维护版发布,修复OpenSSL安全漏洞并修正npm版本号,建议旧版用户升级。
Node.js 0.10.44 维护版发布,修复npm凭证泄露高危漏洞,建议老用户升级。
Node.js 0.10.41维护版发布,包含重要安全更新与VS2015支持,旧版用户需关注升级。
Node.js 0.10.37 维护版发布,修复 libuv 安全漏洞 CVE-2015-0278,并带来多项稳定性改进。
Node.js官方分享社区共建经验,聚焦项目管理、文档改进与协作提升。
专为律所打造,用AI揪出收入漏洞并自动修复,提升利润利器。
Find law firm revenue leaks, then fix them Discussion | Link
一步步提升AI可见性,即学即用的行动计划指南。
Step-by-step action plans to improve your AI visibility. Discussion | Link
从流式应用部分使用轨迹提前预判诈骗行为,新论文提出ORACLE方法,为在线安全提供前瞻性方案。
arXiv:2605.16363v1 Announce Type: new Abstract: Smartphone scams are increasingly prevalent and typically manifest as multi-stage, cross-application p…
arXiv最新预印本,系统探讨如何通过机器学习方法实现立方操作,理论严谨,适合算法研究者深读。
arXiv:2605.16632v1 Announce Type: new Abstract: Despite the effectiveness of Cube-and-Conquer (C&C) for solving challenging Boolean Satisfiability…
用β-TCVAE模型从脑功能磁共振数据中分离非线性独立源,揭示大脑网络隐藏信号。
arXiv:2605.16708v1 Announce Type: new Abstract: Learning meaningful latent representations from nonlinear fMRI data remains a fundamental challenge in…
流匹配新方法学习无偏排列,排序与图匹配任务或迎新突破。
arXiv:2605.16755v1 Announce Type: new Abstract: Learning permutations is fundamental to sorting, ranking, and matching, but existing differentiable me…
自动链接科学产物,实现最新技术自动发现,加速科研效率
arXiv:2605.16902v1 Announce Type: new Abstract: Scientific artifacts such as models and datasets are foundations for research. With the rapid growth o…
提出InfoFlow框架,深入分析多层Transformer的内部机制,适合大模型研究者与AI从业者。
arXiv:2605.17930v1 Announce Type: new Abstract: While the approximation properties of single-layer Transformer architectures have been studied in rece…
深入剖析三层ReLU网络的对称性结构,为深度学习理论提供新视角。
arXiv:2605.18319v1 Announce Type: new Abstract: We develop a framework for analyzing parameter symmetries in deep ReLU networks and obtain a complete …