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  • Kali Linux渗透

    ​  Kali Linux是基于Debian的Linux发行版, 设计用于数字取证操作系统。每一季度更新一次。 黑盒测试,它是通过测试来检测每个功能是否都能正常使用。在测试中,把程序看作一个不能打开的黑盒子,在完全不考虑程序内部结构和内部特性的情况下,在程序接口进行测试。

    作者: 御麟
    发表时间: 2023-03-13 06:21:44
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  • 数据分析实战 | A/B测试探寻哪种广告点击率更高?

    大家好,我是丁小杰。 本篇是《数据分析实战》系列第三篇,案例来源为《数据分析实战》一书,书中使用的是 R 语言,接下来一段时间,我会用 Python + Tableau/Pyecharts 尽可能的将案例复现出来,以供大家学习。 场景描述 某个促销活动每个月都会开展一次,但和公

    作者: Python新视野
    发表时间: 2022-01-14 10:52:52
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  • PyTorch中 nn.Conv2d与nn.ConvTranspose2d函数的用法

    原文链接 1. 通道数问题 描述一个像素点,如果是灰度,那么只需要一个数值来描述它,就是单通道。如果有RGB三种颜色来描述它,就是三通道。最初输入的图片样本的 channels ,取决于图片类型; 卷积操作完成后输出的 out_channels ,取决于卷积核的数量。此时的 out_channels

    作者: 代码的路
    发表时间: 2023-01-11 08:43:07
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  • 【JavaScripts从入门到入神】 Mocha 进行自动化测试|Polyfill 和转译器

    @[toc] 使用 Mocha 进行自动化测试 自动化测试将被用于进一步的任务中,并且还将被广泛应用在实际项目中。 我们为什么需要测试? 当我们在写一个函数时,我们通常可以想象出它应该做什么:哪些参数会给出哪些结果。 在开发期间,我们可以通过运行程序来检查它并将结果与预期进行比较。例如,我们可以在控制台中这么做。

    作者: xcc-2022
    发表时间: 2022-08-29 11:19:44
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  • CMS 回收器(低延迟)

    CMS 回收器(低延迟) 读前福利,最全pdf获取 联系我 在 JDK 1.5 时期,Hotspot 推出了一款在强交互应用中几乎可认为有划时代意义的垃圾收集器:CMS(Concurrent Mark Sweep),这款收集器是 HotSpot 虚拟机中第一款真正意义上的并发收集器,它第一次实现了让

    作者: 程序员学长
    发表时间: 2022-04-29 10:23:54
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  • 16.7 Linux /etc/rc.d/rc.local配置文件

    在 /etc/rc[06].d/ 目录中的程序启动之后,系统的启动就已经完成。不过,我们总有一些程序是需要在系统启动之后随着系统一起启动的。这时我们并不需要自己把需要启动的服务链接到 /etc/rc3.d/ 目录中,因为系统给我们准备了 /etc/rc.d/rc.local 配置文件。

    作者: 开源Linux
    发表时间: 2022-05-02 06:00:50
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  • 连续四年第一!华为云FusionAccess夺桌面云市场桂冠

    据国际数据公司IDC的最新研究数据,华为云FusionAccess桌面云一马当先,又一次斩获中国桌面云市场第一。这已经是自该报告2016年发布以来,华为连续第四年领跑中国桌面云市场,显示了客户对华为在桌面云市场多年来持续投入的认可。IDC数据显示:1593397254958062113

    作者: 极客潇
    发表时间: 2020-06-29 10:21:26
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  • 【技术干货】华为云受邀出席ArchSummit2024 分享AI原生应用引擎的架构与实践

    何提升大模型在业务场景中的能力和效果?因为模型是通用的,场景又是个性化的,两者如何去匹配?如何给模型和AI应用提供高质量数据?因为它不是一次性的,如何不断提升模型和应用的效果?如何建立AI安全机制,确保安全可信治理?比如大模型驱动的具身智能在物理世界可能会有环境和人身安全方面的问

    作者: yyds666
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  • OpenIM重大优化-消息按需加载 一致性缓存 uniapp发布

    新功能介绍 (1)服务端加入一致性缓存(dtm:https://www.dtm.pub/),优化db读写性能; (2)对于群读扩散群,登录时先同步最新的100条消息,历史消息按需加载; (3)申请进群时,群主或者管理员能看到进群方式以及由谁邀请进群; (4)解散群,不能再发送消息;

    作者: OpenIM
    发表时间: 2022-07-23 06:13:44
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  • 深入浅出JVM(八)之类加载器

    深入浅出JVM(八)之类加载器 前文已经描述Java源文件经过前端编译器后变成字节码文件,字节码文件通过类加载器的类加载机制在Java虚拟机中生成Class对象 前文深入浅出JVM(六)之前端编译过程与语法糖原理重点描述过编译的过程 前文深入浅出JVM(三)之HotSpot虚拟机类加载机制重点描述过类加载机制的过程

    作者: 菜菜的后端私房菜
    发表时间: 2024-10-12 09:27:19
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  • 【云端大事件】AI身份识别时代来临!secID助力华为云提升安全等级

    标签:华为云市场、AI、secID、数据安全、苏州锦佰安       近年来,接踵而至的数据泄露事件,为全球企业敲响警钟,也让身份识别话题再次成为众多企业关注的焦点,如何防范重要数据资产泄露,比如客户数据、供应链信息、员工数据、财务数据、个人数据,以及其他知识资产泄露呢?     

    作者: mustacheBro
    发表时间: 2018-01-29 10:02:45
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  • 【算法刷题日记之本手篇】三道斐波拉契数列运用题

    ⭐️客似云来⭐️ 🔐题目详情 NowCoder开了一家早餐店,这家店的客人都有个奇怪的癖好:他们只要来这家店吃过一次早餐,就会每天都过来;并且,所有人在这家店吃了两天早餐后,接下来每天都会带一位新朋友一起来品尝。 于是,这家店的客人从最初一个人发展成浩浩荡荡成百上千人:1、1、2、3、5……

    作者: 未见花闻
    发表时间: 2022-11-30 13:09:47
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  • 【超多福利】华为云普惠季,超值“6+1”不容错过!

    11.11一天太短了,来华为云,科技普惠助你上云,狂欢采购30多天,每一个精彩都不会错过。华为云普惠季活动,是华为云在2018年重要的客户服务举措,邀请客户共同体会云计算带来的科技震撼,共同利用科技力量推动社会进步,分享科技红,共同搭乘科技巨舰,驶向未来。普惠季全攻略,超值“6+

    作者: 一颗滚石
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  • PLC COAP观察者模式

    在容器AppDemo中的说明文档中有提到订阅观察者模式命令为:订阅观察者资源60s(demo会10s上送一次1号设备数据)./coap-client -v8 -s 60 -m get coap://[fc00:0:0:0:0200:c0ff:fea8:0165]:5684/Sdk

    作者: zhumm
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  • 全面解析应用运维分布式追踪技术

    随着虚拟化、云化技术越来越成熟,分布式系统的成本和架构优势日渐凸显,特别是微服务等设计理念在业务系统尤其是大型的互联网公司中越来越流行,业务的调用关系越来越复杂。而随着业务的膨胀、服务的拆分,系统的模块变得越来越多,不同的模块可能由不同的团队/程序员来维护。一次客户的业务请求,可

    作者: 智能运维
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  • 新增或修改配置项

    新增或修改配置项 如果您需要同时在多个区域或多个项目下管理资源,或者同时使用多个帐号,可以通过增加配置项的方式,存储多个不同场景的固定信息。已配置多个配置项的情况下,您可在命令中以“--cli-profile”指定要操作或使用的配置项的名称。 KooCLI配置项中可修改的参数如下表所示。

  • 【物联网课程学习课堂笔记】关于《IOT7天开发训练营》重点复习 3.1.11>IoT端到端南向设备对接指导(2)

    何为端到端?基于OceanConnect端到端的开发,就是从南向终端到北向应用服务端完整的开发流程。IoT平台北向接口的调用机制和方法,数据上报和命令下发的流程和规范,设备描述文件和编码插件的开发流程,以及NB终端设备与平台的联通机制南向注册流程典型流程说明:IoT设备上电、连网

    作者: 神龙居市
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  • 今天,我们找了7位开发者为自己代言

    这,是一条注定不平凡的道路。忆当初,峥嵘岁月也曾有低谷。从一行又一行的代码开始,凭借赤子之心,披荆斩棘;也凭着一份笃定,勇往直前。坚信「开发之路必将是一片光明」。••扫码听听真实开发者的“带盐”感悟,是否跟你一样?••01入行·第1天“用代码改变世界”——这样天真的想法对方一个需

    作者: 我们都是云专家
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  • 【云速建站】新增小程序积分列表和积分详情插件等功能优化,欢迎前来围观!

    更新描述:1.小程序新增积分产品详情和列表插件;2.按钮插件支持自定义背景;3.微红包配置优化;4.小程序预约功能优化;5.一键关注公众号帮助文档更新;6.产品分类增加伪静态设置;7.友情链接增加新窗口打开设置;8.支付宝小程序字体样式优化;9.素材模块新增样式一. 小程序新增积

    作者: xyzliling
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  • resnet50算法的参数调优

    在之前我们使用resnet_v1_50算法进行了美食分类的训练,训练的准确度为88.8%,还是挺高的,作业二中给我们介绍了learning_rate参数,并向我们传授了如何进行调优,总结下自己的调优经验。何为准确率、精确率、召回率在这里首先解释几个概念,相信大家在在训练版本中注意

    作者: G-washington
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