Podman[1]（POD MANager）是一个跨平台的容器管理工具，可用于管理容器、镜像、卷以及以容器组形式存在的 Pod。Podman 可以在 Linux 上直接运行容器，但在像 macOS 和 Windows 这样的平台，是通过虚拟机间接运行容器。 Podman Desktop 提供的图形用户界面使开发人员可以方便快捷地在本地环境中创建和管理容器，简化了容器的使用，无需记忆和输入复杂的命令，降低容器的使用门槛。

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接上篇如何让iOS推送播放语音，之前的结论是iOS如果需要送审商店只能播放本地的mp3文件，这里更新一下：

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之前有看到有人用画中画实现时分秒的计时，顺手收藏了，一直没来及看。最近使用《每日英语听力》，突然发现它用画中画实现了听力语句的显示，顿时来了兴趣，所以来研究一下是怎么实现的？顺便也研究下画中画时分秒计时的实现——每次遇到某些平台每天固定时间开抢的时候，我都希望iPhone能够显示具体到秒的计时，这样就能知道什么时候开始点击合适，而不是每次都提前一分钟在那里不停的点点点却什么都抢不到...

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本文将着眼于工厂模式，从简单工厂模式、工厂方法模式和抽象工厂模式出发，展开学习和深入探讨。

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注册风控是企业风控场景中重要的一环，黑产用户想要进行各式各样的欺诈行为，首先需要注册账户。通常，这些黑产用户会采用技术手段批量注册虚假账号，而后进行一系列恶意行为。那么，如何准确快速地识别注册用户是否是异常聚集的黑产用户，这是注册风控场景中需要解决的一个问题。 因此，本文介绍了一种当前在携程商旅应用的基于注册图网络的恶意账户聚集检测模型。

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随着 ChatGPT、Midjourney、Stable Diffusion 等现象级应用的广泛使用，大模型的安全性受到了学术界和产业界的广泛关注。现有的研究热点主要围绕两方面： （1）利用 SFT 与 RLHF 等技术将大模型与人类偏好对齐，从而提升大模型自身的安全性。 （2）针对不同场景设计专用内容过滤器。除了大模型服务系统自身的安全性之外，如何防止大模型引发其他类型的风险也是值得注意的方向，本研究全面地讨论了大模型对于现有数字黑灰色产业的革新以及如何利用大模型自身的能力构建下一代的风控系统，针对一些具体的案例，我们给出了详细的上下游作恶手法还原，以此警示大家注意防范生成式 AI 引发的新型风险。 本文由 AI lab，SSV 公益平台部，PCG 画像平台中心，三方合作完成，旨在吸引对于 AIGC 在风控场景引发的风险的重视及提出一些解决思路。

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2022年来，AIGC概念迅速出圈并快速形成产业生态，成为继PGC、UGC之后新的数字内容创作形式。QQ影像中心提出了自研的AI画画技术方案——QQGC，本文将介绍在QQGC基础大模型训练中的实践和探索，接着往下看吧~

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本文整理自美团技术沙龙第75期的主题分享《美团数据库攻防演练建设实践》，系超大规模数据库集群保稳系列（内含4个议题的PPT及视频）的第2篇文章。 本文首先介绍了美团当前数据库运维现状、遇到的问题，以及为什么要建设数据库攻防演练平台；其次，分享当前数据库攻防演练平台的具体实践；第三部分会介绍数据库攻防演练在美团内部的落地情况；最后，会结合混沌工程的成熟度标准和成熟度等级，分享我们对未来工作的一些规划。

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本文从Java的泛型开始，研究反射针对泛型的扩展，类型擦除的影响。然后通过生成匿名类实例的小技巧，获得了泛型的运行时类型的技巧。（后台回复【Java单元测试实战】可获取电子书）

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Java 28岁了！这些好书推荐给你！

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