【Sword系列】第七届全国残疾人职业技能大赛样题-网络安全-特殊后门

用于在IP网络中传递控制信息。它提供了一种在IP网络中进行错误报告、网络拓扑探测和诊断等功能的机制。通常情况下，ICMP包是由网络设备（如路由器）生成并发送给主机或其他网络设备的。 ICMP协议主要有以下几种类型的消息： Echo请求和Echo回应消息：用于网络测试和诊断，例

10月阅读周·JavaScript异步编程设计快速响应的网络应用：网页版worker对象

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【金蝶天燕鲲鹏云最佳实践 二】ApusicMQ v9消息中间件实践系列（一）安装、测试消息

的断点续传、多节点监控等等。以上只是简单的介绍了消息中间件的节点管理和消息传输。消息中间件如何能将网络、存储、芯片的性能表现出来，是非常至关重要的。鲲鹏云已经为我们提供了坚实的基础环境，如何能把底层计算能力更好的表现出来，就需要在此基础环境需要更深度的、源码级的优化，我们会持续介

【AR502H-CN产品】【上网功能】AR502H-CN运行几天，连不上网络

【功能模块】   实施现场的几个AR502H-CN运行几天会自动断网，断电重启后能够再次连接网络【操作步骤&问题现象】1、我们现场有几台AR502H-CN运行几天，就自动上不了网，登录502H-CN之后发现系统ping不通，重启之后，能正常上网。2、附件为系统的日志。联网方式为D

APP性能测试关键指标有哪些？

严重，需要进行优化。测试点：1、界面过度绘制2、屏幕滑动帧速率3、屏幕滑动平滑度 六、电量测试耗电量前需要知道对手机本身的电量消耗，先看规定时间内手机正常待机下（重启后待机）电量消耗为多少，然后再启动待测试APP看看消耗的电量增加了多少取差值。测试点：1、测试手机安装APK前后待

DL之DNN优化技术：神经网络算法简介之GD/SGD算法的简介、代码实现、代码调参之详细攻略

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【数学建模】MATLAB应用实战系列（107）-机器学习算法：多层复杂BP神经网络（附MATLAB和Python代码）

前面推文用线性回归预测过。BP神经网络也可以用来解决这个问题，此篇用BP神经网络来解决这个回归问题。 鲍鱼数据形式如下： 02多隐藏层BP神经网络 前向传播 如果没有基础建议先看上一篇BP神经网络单隐藏层的神经网络推导

【众智】【CANN】算子性能测试加-conf msopst.ini报错

【操作步骤&问题现象】算子st测试正常，可以正常得到run time，在性能测试时按照文档加入-conf msopst.ini指令后报错请问如何解决

【愚公系列】2023年08月 网络安全高级班 003.图解互联网发展史

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深度学习算法中的基于自注意力机制的神经网络（Neural Networks with Self-Attention Mechan

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网络设备配置指南：交换机、路由器与防火墙的基础配置与管理

火墙的基本配置与管理方法。这些网络设备在企业网络中发挥着重要作用，掌握其配置与管理技能是每一个网络管理员的必修课。希望本文能为读者提供有价值的参考，帮助提升网络设备配置与管理的能力。 如果有任何问题或需要进一步讨论，欢迎交流探讨。让我们共同推动网络技术的发展，为现代企业的高效运作和信息安全保驾护航。

如何用Sonic云真机打王者

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等保测评机构需要年审吗？还是获得资质后一直有效？

【回答】：根据我国《网络安全等级保护测评机构管理办法》规定，等保办应于每年12月份对所推荐等保测评机构进行年审。年审通过的，等保办在推荐证书副本上加盖等级保护专用章或等保办印章，发放测评师注册标识。一般年审时候等保测评机构需提供如下资料： 1、网络安全等级保护测评机构年审表； 2、网络安全等级保护测评机构推荐证书副本；

【机器学习】多层神经网络中的误差反向传播算法与过拟合抑制技术的比较与优化

引言 本节我们简单的介绍一下多层神经网络，以及其中在误差反向传播算法或者过拟合抑制技术的一些应用与实战~~~ 多层神经网络概述 多层神经网络（MLP）是深度学习中的一种基础模型，由多个线性和非线性变换层组成。网络的每一层都由多个神经元组成，每个神经元接收前一层输出的加权和，并通过激活函数进行非线性转换

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(多媒体)CampusInsight 典型故障案例之通过连接类Issue分析解决用户接入网络问题

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为什么自动学习偶尔就图片加载不出来，网络正常浏览器正常

【租户管理-License管理】云管理网络License统一过期时间功能说明

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『App自动化测试之Appium应用篇』| Appium常用API及操作

swip()方法是从一个坐标位置滑动到另一个坐标位置； 也就是说两点之间的滑动。 2.2 swip使用方法 可以查看swip源码来看下如何使用： def swipe(self, start_x: int, start_y: int, end_x: int, end_y: