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本文介绍了基于人工智能的天气预报系统Pangu Weather，其在再分析数据上的表现优于传统数值天气预报（NWP）方法。Pangu Weather采用3D Transformer模型和地球坐标系的空间先验，有效提升了中期天气预报的效率与准确性，尤其在计算成本和误差控制方面表现出色。相比FourCastNet模型，Pangu Weather在计算效率和预测精度上更具优势，特别是在极端天气事件的预测中。尽管如此，该系统仍面临初始化数据和模型对比公正性等问题，并未完全考虑地球偏向力等实际气象因素。未来需进一步优化评价指标以提升AI算法能力。

本文介绍了在Windows 11环境下通过WSL2安装并使用Metview工具解析欧洲中期天气预报中心（ECMWF）数据的过程。由于Metview在Windows下无法直接运行，作者选择了在WSL2中安装Ubuntu 24.04并通过Homebrew安装Metview。解决了动态链接库缺失的问题后，成功将Metview与Python环境绑定。关键步骤包括设置`METVIEW_PYTHON_START_CMD`环境变量以指定Metview的启动路径，并创建虚拟环境以确保依赖包的正确安装。最终，通过IDEA配置远程SDK完成开发环境搭建。

作者对PandaPro官方主题进行了手动改造，以实现更门户化的首页设计，保持整体风格与原主题一致。主要改动包括修改了`banner-style-3.php`文件，并新增了多个模板文件，如`home-widget-1.php`、`home-widget-news.php`等，用于展示不同内容模块。改造后的首页包括顶部区域、资源卡片区、热点新闻及博客文章区和VIP推荐区等功能板块，其中热点新闻计划接入新闻API实时更新。

效果展示 这几天看苏醒为PandaPRO以及其他主题增加了AI智能摘要的功能，在nicetheme的积木箱子即 […]

### 总结

这篇文章详细描述了如何通过动态代理机制（特别是`JdkDynamicAopProxy`）以及`ObjectFactoryDelegatingInvocationHandler`绕过Java序列化反序列化中的某些限制，实现恶意代码执行。以下是主要内容：

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#### 1. **背景与动态代理**
– 动态代理允许在运行时生成代理类，以拦截目标类方法的调用。
– `JdkDynamicAopProxy` 是 Spring 框架中的动态代理实现，用于 AOP（面向切面编程）场景。
– 其 `invoke` 方法会根据方法名称（如 `equals`、`hashCode` 等）调用相应的逻辑，或通过反射执行目标方法。

#### 2. **反序列化绕过**
– 在反序列化过程中，JSON 序列化库（如 Fastjson）会尝试反序列化包含代理对象的数据。
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插件信息 WP Migrate DB Pro 是一款高效的 WordPress 数据库迁移插件，专为简化在不同 […]

视频简介 通过全新的混合架构，我们成功实现了低显卡需求下的高效推理。具体来说，模型被巧妙地分成了占用显存的部分 […]

0x00 前言 在进行人力系统审计时，我偶然发现了一个上传漏洞，虽然表面上看似无关紧要，但出于学习和探索的心态 […]

0x00 前言 最近在做翻译接口的时候，偶然间发现必应翻译是会保留HTML字符进行翻译，但是效果还是不如谷歌翻 […]

本文详细介绍了如何从零开始挖掘某厂商路由器的漏洞，特别适合新手。主要内容包括：

1. **固件分析**：使用Binwalk工具解包并分析固件，发现目标文件`setup.cgi`存在栈溢出漏洞。
2. **漏洞分析**：通过逆向分析发现`sub_555BA950`函数未对`fw_out_rules`环境变量进行长度检查，导致栈溢出。
3. **动态调试**：配置gdb-multiarch和gef插件，编译并上传gdbserver到路由器，通过循环attach方式进行调试。
4. **漏洞利用**：构造payload劫持控制流，最终执行system命令。给出了完整的Python