技术文档 | 免下载、0配置、多任务并发,在Docker Image中使用OpenSCA

YOLO11实战优化:长尾分布解决 | 引入Seesaw Loss配合YOLO11分类头,完美应对类别极其不平衡的现实业务场景 摘要: YOLO11在工业缺陷检测等长尾分布场景中面临尾部类别检测失效的问题,根源在于头部类别样本的负样本梯度压制了尾部类别的学习。传统方法如重采样、Focal Loss等效果有限。Seesaw Loss通过动态调整缓解因子和补偿因子,平衡类别间的梯度分布,结合YOLO11的解耦分类头、Anchor-Free设计和C2PSA/C3K2模块,显著提升尾部类别识别能力。文章详细解析了Seesaw Loss的数学原理,并提供了可直接集成到YOLO11的PyTorch实现代码,为长尾分布下的目标检测提供了实用解决方 阅读详情

想跳过下载步骤快速使用OpenSCA检测代码风险?想实现多个项目并发扫描?

在Docker Image中使用OpenSCA即可轻松实现。一起来look look

目的

  • 方便用户使用最新版本的 OpenSCA-cli

  • 保证环境的一致性,消除不同操作系统对结果的影响

  • 可以方便在本地维护不同版本的 OpenSCA-cli

  • 方便在特定情况下并发扫描的需求

使用方法

命令行传参方式使用

检测当前目录的依赖关系

docker run -ti --rm -v $(PWD):/src opensca/opensca-cli

使用云端数据库检测漏洞

docker run -ti --rm -v $(PWD):/src opensca/opensca-cli -token xxxx

使用本地数据库检测漏洞

docker run -ti --rm -v $(PWD):/src -v /localDB:/data opensca/opensca-cli -db /data/db.json

检查依赖关系并生成 SBOM

docker run -ti --rm -v $(PWD):/src opensca/opensca-cli -out /src/output.spdx

配置文件方式使用

OpenSCA-cli Docker 镜像默认从当前 /src 目录查找 config.json 配置文件,因此若希望对每一个项目进行单独配置,只需在不同项目的根目录维护配置文件即可。

例如如下目录结构:

.├── LICENSE├── README.md├── config.json├── pom.xml├── src│   ├── config│   └── main├── testfiles│   └── ...└── tools    └── ...

config.json 内容

{  "path": "/src",  "out": "/src/output.spdx",  "vuln": true,  "dedup": true,  "progress": true,  "url": "https://opensca.xmirror.cn",  "token": "xxxx-xxxx-xxxx-xxxx",
  "origin": {    "": {       "dsn": ""     }  },
  "maven": [    {      "repo": "",      "user": "",      "password": ""    }  ]}

完成配置后,后续扫描无需修改命令,只需修改配置文件即可,方便在 CI/CD 的 Pipeline 中使用:

docker run -ti --rm -v $(PWD):/src opensca/opensca-cli

升级 OpenSCA-cli 镜像

可在引用时追加版本号,例如

docker run -ti --rm -v $(PWD):/src opensca/opensca-cli:v1.0.13

或者使用 pull 命令获取最新镜像

docker pull opensca/opensca-cli:latestdocker run -ti --rm -v $(PWD):/src opensca/opensca-cli

开源安全共建

感谢每一位开源社区成员对OpenSCA的支持和贡献。OpenSCA的代码会在GitHub和Gitee持续迭代,欢迎Star和Fork,也欢迎向我们提交ISSUE和PR,参与我们的开源安全共建计划,与社区成员共同建设充满可能性的开源解决方案。

Matlab并行运算 今天搞了一下matlab的并行计算,效果好的出乎我的意料。 本来CPU就是双核,不过以前一直注重算法,没注意并行计算的问题。今天为了在8核的dell服务器上跑程序才专门看了一下。本身写的程序就很容易实现并行化,因为beamline之间并没有考虑相互作用。等于可以拆成n个线程并行,要是有550核的话,估计1ms就算完了。。。 先转下网上找到的资料。 一、Matlab并行计算原理梗概 Matl 阅读详情

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