TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #273 · 26 јул.

В стандартном модуле random есть две очень похожие функции random.randint() random.randrange() Обе возвращают случайное значение из указанного диапазона >>> random.randint(10, 20) 12 >>> random.randrange(10, 20) 17 В чем же отличие? Дело в том что у randrange() есть третий параметр step. randint() действительно возвращает случайное число из указанного диапазона. randrange() на первый взгляд делает тоже самое если передать также два параметра. Но есть указать еще и step то наш диапазон усложняется, то есть в него попадёт не полный ряд значений. Например, я хочу получить случайное значение из диапазона но только чётное число. Тогда достаточно сделать так: >>> randrange(10, 20, 2) 16 Таким образом получается что randint это частный случай randrange без указания параметра step. Еще одно важное отличие в том, что randint() включает в диапазон второе значение а randrange() нет. То есть выражение randrange(10, 20) никогда не вернёт 20, а randint(10, 20) вернёт. #tricks#basic

Резултати

Пронајдени 2 слични објави

Пребарај: #maliciouscode

当前筛选 #maliciouscode清除筛选
Crypto M - Crypto News

@CryptoM · Post #65291 · 12.04.2026 г., 14:56

🚀 Security Concerns Raised Over AI Model API Proxy Services A security research team has identified malicious code injections in 26 out of over 400 unofficial AI model API proxy services examined. According to NS3.AI, the report highlights the potential risks associated with these intermediary services, which can modify AI-generated code and compromise sensitive data, including AWS keys. #security#AI#API#maliciouscode#dataprivacy#NS3AI#AWS

Crypto M - Crypto News

@CryptoM · Post #65378 · 13.04.2026 г., 03:10

🚀 AI TRENDS | University of California Study Reveals Security Risks in Third-Party LLM Routers Researchers at the University of California have identified security vulnerabilities in 26 third-party large language model (LLM) routers, which can potentially inject malicious code or steal credentials from AI agent traffic. According to NS3.AI, the study highlighted that one of these routers was able to drain Ether from a decoy wallet, although the reported financial loss remained under $50. The research paper cautioned developers who utilize AI coding agents for smart contracts or wallets, noting that private keys or seed phrases could be exposed when requests are routed through unscreened routers. #AI#securityrisks#thirdpartyLLM#maliciouscode#credentials#AIagents#UCstudy#smartcontracts#wallets#privatekeys#seedphrases#cybersecurity#ETH