TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #228 · 19 мар.

Стандартная Django админка работает стабильно но не могу сказать что она меня устраивает. Да, есть базовый набор стандартного функционала, но чего-то всегда не хватает. Может автокомплитов а может тёмной темы. 😎 Долгое время я использовал DjangoSuit, но проект заглох на невыпущенной альфе 2й версии которая в Django3 и вовсе не поддерживается. Что же можно сегодня посоветовать? На сегодняшний день у меня два фаворита: 🚀 DjangoJET 🌎 сайт 🗄 репозиторий ▶️ видео Крутая и красивая админка с кучей плюшек. ▫️автокомплиты с AJAX подгрузкой ▫️темы ▫️дашборды ▫️респонсив ▫️кастомизация панелей прямо в админке Стоит денег для коммерческих продуктов. Для опенсорса бесплатно (AGPL)! 🎷Django Jazzmin 🗄репозиторий Не такая пафосная но от этого не менее крутая админка. ▫️полностью кастомизируется ▫️много готовых тем и возможность собрать свою прямо в админке ▫️Bootsrtap Model окна вместо всплывающих окон ▫️интегрирован Select2 ▫️респонсив Знаете еще крутые админки? Напишите в комментах! #django#libs

Hashtags

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #aiattacks

当前筛选 #aiattacks清除筛选
AI & Law

@ai_and_law · Post #212 · 12.01.2024 г., 08:04

NIST Issues Urgent Report on Escalating Threat of AI Attacks Hello, dear subscribers! The National Institute of Standards and Technology (NIST) has released a critical report titled "Adversarial Machine Learning: A Taxonomy and Terminology of Attacks and Mitigations," sounding the alarm on the intensifying threat landscape targeting artificial intelligence systems. In the face of increasingly powerful yet vulnerable AI systems, the report outlines the technique of adversarial machine learning, wherein attackers manipulate AI systems through subtle tactics with potentially catastrophic consequences. The document categorizes these attacks based on attackers' goals, capabilities, and knowledge of the target AI system. Concerns include "data poisoning" and "backdoor attacks," exploiting vulnerabilities in AI system development and deployment. #NIST#AIAttacks#AISecurity#ThreatLandscape#MachineLearning**