▪️Github
@sqlhub
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤10👍8🔥5
▪️GitHub
@sqlhub
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤8👍6🔥3👎1😁1
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁28❤7👍4🔥2😱2
🔹 (INNER) JOIN — возвращает строки, где значения совпадают в обеих таблицах.
🔹 LEFT (OUTER) JOIN — возвращает все строки из левой таблицы и те, что соответствуют условию из правой таблицы.
🔹 RIGHT (OUTER) JOIN — возвращает все строки из правой таблицы и те, что соответствуют условию из левой таблицы.
🔹 FULL (OUTER) JOIN — возвращает все строки, где есть совпадения в одной из таблиц.
@sqlhub
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍27❤11🔥7
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
@sqlhub
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁85🥰9👍4❤2
@sqlhub
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍14❤6🔥4
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍13🔥6🤯5❤4😱3👎1😁1😢1
@sqlhub
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍8❤6🤔3🔥2
@sqlhub
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍6❤4🔥1
Исследователи из подразделений Google Project Zero и Google DeepMind опубликовали отчёт о развитии AI-системы Big Sleep, построенной на базе большой языковой модели Gemini 1.5 Pro и предназначенной для определения уязвимостей в исходном коде. Достижением проекта стало выявление с использованием Big Sleep первой пригодной для эксплуатации и ранее неизвестной уязвимости в существующем проекте. Уязвимость выявлена в результате проверки AI-системой кодовой базы СУБД SQLite и приводит к переполнению за нижнюю границу буфера в стеке (buffer underflow). Проблема обнаружена в недавно принятом коде и устранена до его попадания в финальный релиз SQLite 3.47.0.
Модель может использоваться как вспомогательный инструмент в областях, в которых требуется проведение трудозатратного ручного рецензирования, а также для организации автоматической проверки нового кода с целью выявления уязвимостей на ранних стадиях разработки (до попадания проблемного кода в финальные релизы). Предполагается, что развиваемая AI-модель позволит выявлять связанные с безопасностью проблемы в коде, которые проблематично определять путём fuzzing-тестирования.
Дополнительно можно отметить заявление генерального директора Google о том, что в настоящее время более четверти (25%) всего создаваемого в компании кода генерируется с использованием больших языковых моделей Gemini, после чего данный код рецензируется и принимается инженерами. Отмечается, что подобное применение AI позволило существенно ускорить процесс разработки продуктов.
https://googleprojectzero.blogspot.com/2024/10/from-naptime-to-big-sleep.html
@sqlhub
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍15❤6🔥3👎1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
@sqlhub
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥16👍6❤5
@sqlhub
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍6❤4🔥3
@sqlhub
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍17❤7🎉4
@sqlhub
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍19🔥7❤6
@sqlhub
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍8❤7🔥3
@sqlhub
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤8👍6🔥2🤔2
@sqlhub
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤5🔥3👍2🥰2👎1
@sqlhub
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍11❤3🔥2
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍21🔥5❤3