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【ARM架构】armv8 系统安全概述
ARMv8-A 系统中的安全 一个安全或可信的操作系统保护着系统中敏感的信息，例如，可以保护用户存储的密码，信用卡等认证信息免受攻击。 安全由以下原则定义： 保密性：保护设备上的敏感信息，防止未经授权的访问。有以下几种方法可以做到，比如密码和加密密钥。 完整性：使用公钥来保护敏感信息防止被修改。 可 ......
Backbone 网络-ResNet 论文解读
残差网络(ResNet)的提出是为了解决深度神经网络的“退化”（优化）问题。ResNet 通过设计残差块结构，调整模型结构，让更深的模型能够有效训练更训练。 ......
神经网络基础部件-卷积层详解
本文深度讲解了卷积计算的原理，并详细介绍了构成所有卷积网络主干的基本元素，包括卷积层本身、填充(padding)和步幅 (stride)的基本细节、用于在相邻区域汇聚信息的汇聚层(pooling)，最后给出卷积层和汇聚层的代码示例和CNN框架结构图。 ......
VMware 虚拟机安装 OpenWrt 作旁路由 单臂路由 img 镜像转 vmdk 旁路由无法上网 没网络
重要注意事项 由于布线原因笔记本只能采用无线的方式连接路由器，在Windows10的环境下使用无线网卡桥接，结果软路由无法上网，翻阅了各种帖子最终发现跟系统底层的协议栈有关系，随即放弃使用有线网卡，不能上网等乱七八糟的问题瞬间解决，因此务必提醒各位，==千万不要使用无线网卡桥接！！！== 参考文章如 ......
【论文笔记】FCN全卷积网络
全卷积网络（FCN）是用于图片语义分割的一种卷积神经网络（CNN），由Jonathan Long，Evan Shelhamer 和Trevor Darrell提出，由此开启了深度学习在语义分割中的应用。语义分割是计算机视觉领域很重要的一个分支，在自动驾驶、地面检测等方面都起到很重要作用。与简单区分前 ......
挖矿僵尸网络蠕虫病毒kdevtmpfsi处理过程(包含部分pgsql线程池满的情况)
背景: pgsql连接时候报错org.postgresql.util.PSQLException: FATAL: sorry, too many clients already, 意思是client已经把连接池占满了. 使用ps -ef | grep postgres删除几个进程, 进入数据库运行S ......
JavaScript 中更安全的 URL 读写
前言 URL对于我们开发人员来讲，应该是非常熟悉了。在对URL进行参数拼接时，我们一般都会直接进行字符串拼接或使用模版字符串，因为这样非常方便，但是我们这样其实会在不知不觉中以不安全的方式编写 URL。 比如，我们通常会这样写： const url = `https://www.baidu.com ......
记OPNsense防火墙的安装过程 - 安全
前些天在网上看到防火墙软件OPNsense，对其有了兴趣，以前写过一个其前面的一个软件M0n0wall（ 关于m0n0wall的安装及配置 ），当时也是非常有名的防火墙，现在有了OPNsense，这个老防火墙已经停止更新了。 下面对OPNsense防火墙的安装进行介绍： 1、 下载ISO安装文件； ......
MATLAB人工神经网络ANN代码
本文介绍基于MATLAB实现人工神经网络（ANN）回归的详细代码与操作。 在之前的文章MATLAB实现随机森林（RF）回归与自变量影响程度分析中，我们对基于MATLAB的随机森林（RF）回归与变量影响程度（重要性）排序的代码加以详细讲解与实践。本次我们继续基于MATLAB，对另一种常用的机器学习方法 ......
Python TensorFlow深度神经网络回归：keras.Sequential
本文介绍基于Python语言中TensorFlow的Keras接口，实现深度神经网络回归的方法。 1 写在前面 前期一篇文章Python TensorFlow深度学习回归代码：DNNRegressor详细介绍了基于TensorFlow tf.estimator接口的深度学习网络；而在TensorFl ......
《深入理解Java虚拟机》第三章读书笔记（二）——HotSpot垃圾回收算法实现(OopMap，安全点安全区域，卡表，写屏障，三色标记算法)
系列文章目录和关于我 前面《深入理解Java虚拟机》第三章读书笔记（一）——垃圾回收算法我们学习了垃圾回收算法理论知识，下面我们关注下HotSpot垃圾回收算法的实现，分为以下几部分 对象是垃圾的判断依据 GC Roots 是如何高效扫描的 如何解决跨代引用对象的垃圾回收问题 如何降低垃圾回收STW ......
SqlServer服务中利用触发器对指定账户进行登录ip限制提升安全性
转眼间上次写文章已经是 2022年12月15日的事情啦，本来从2022年7月份开始写作之后保持着每周一篇，然而从12月15日后断更了这么久，经历了，隔离、阳、过年、从今天开始继续坚持写作，本片文章给大家分享 SqlServer服务中利用触发器对指定账户进行登录ip限制从而提升账户的安全性，这样可以灵 ......
神经网络基础部件-BN层详解
训练深度神经网络的复杂性在于，因为前面的层的参数会发生变化导致每层输入的分布在训练过程中会发生变化。这又导致模型需要需要较低的学习率和非常谨慎的参数初始化策略，从而减慢了训练速度，并且具有饱和非线性的模型训练起来也非常困难。网络层输入数据分布发生变化的这种现象称为内部协变量转移，BN 就是来解决这个... ......
Java实现BP神经网络MNIST手写数字识别
Java实现BP神经网络，内含BP神经网络类，采用MNIST数据集，包含服务器和客户端程序，可在服务器训练后使客户端直接使用训练结果，界面有画板，可以手写数字 ......
【Rust学习】内存安全探秘：变量的所有权、引用与借用
Rust 语言由 Mozilla 开发，最早发布于 2014 年 9 月，是一种高效、可靠的通用高级语言。其高效不仅限于开发效率，它的执行效率也是令人称赞的，是一种少有的兼顾开发效率和执行效率的语言。 ......
NAPT网络结构下TCP/UDP/ICMP访问外网原理思考
背景 作为程序员，应该都听说过NAT(Network Address Transfer，网络地址转换)这一技术名词，并或多或少大概知道其原理与作用--NAT是用于解决IPv4地址不够用，保证我们能够在IPv6普及前依然可以正常使用互联网而广泛使用的一个技术，其原理正如其名称所示：其可以将私网IP通过 ......
算法学习笔记(8.1): 网络最大流算法 EK, Dinic, ISAP
网络最大流 前置知识以及更多芝士参考下述链接 网络流合集链接：网络流 最大流，值得是在不超过管道~~（边）~~容量的情况下从源点到汇点最多能到达的流量 抽象一点：使 $\sum_{(S, v) \in E} f(S, v)$ 最大的流函数被称为网络的最大流，此时的流量被称为网络的最大流量 有了最大流 ......
你可能不知道的容器镜像安全实践
近年来应用程序逐步广泛运行在容器内，容器的采用率也是逐年上升。云原生时代已经到来，如果说容器是云原生时代的核心，那么镜像应该就是云原生时代的灵魂。镜像的安全对于应用程序安全、系统安全乃至供应链安全都有着深刻的影响，希望我们都能够提高对安全的重视。 ......
神经网络基础部件-激活函数详解
本文分析了激活函数对于神经网络的必要性，同时讲解了几种常见的激活函数的原理，并给出相关公式、代码和示例图。从机器学习的角度来看，神经网络其实就是一个非线性模型，其基本组成单元为具有非线性激活函数的神经元，通过大量神经元之间的连接，使得多层神经网络成为一种高度非线性的模型。神经元之间的连接权重就是需要... ......
Java安全之JDBC Attacks学习记录
Java安全之JDBC Attacks 写在前面 很早就看到了Make JDBC Attacks Brilliant Again议题，一直想分析学习下，但是太懒。 MySQL 原理概述 "扩展参数" 就是本次导致安全漏洞的一个重要的部分。 Mysql JDBC 中包含一个危险的扩展参数： ”auto ......
WebGoat-8.2.2靶场之不安全的反序列化漏洞
前言 序列化是将变量或对象转换成字符串的过程 反序列化就是把一个对象变成可以传输的字符串，目的就是为了方便传输 而反序列化漏洞就是，假设，我们写了一个class，这个class里面存有一些变量。当这个class被实例化了之后，在使用过程中里面的一些变量值发生了改变，之所以会产生反序列化漏洞是因为应用 ......
C++可执行文件绝对路径获取与屏蔽VS安全检查
前言 前几天写新项目需要用到程序所在绝对路径的时候，发现网上居然一点相关分享都没有。 > _pgmptr 翻箱倒柜找出了几本教程，发现了一个叫_pgmptr的东西。 进去看了一下，在stdlib.h里拓展到了函数__p__pgmptr()，函数原型： _CRT_INSECURE_DEPRECATE_ ......
DevSecOps 需要知道的十大 K8s 安全风险及建议
Kubernetes （K8s）是现代云原生世界中的容器管理平台。它实现了灵活、可扩展地开发、部署和管理微服务。K8s 能够与各种云提供商、容器运行时接口、身份验证提供商和可扩展集成点一起工作。然而 K8s 的集成方法可以在任何基础设施上运行任何容器化应用程序，这使得围绕 K8s 和其上的应用程序堆 ......
深度学习之Transformer网络
【博主使用的python版本：3.6.8】 本次没有额外的资料下载 Packages import tensorflow as tf import pandas as pd import time import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ......
基于U-Net网络的图像分割的MindStudio实践
摘要：本实践是基于Windows版MindStudio 5.0.RC3，远程连接ECS服务器使用，ECS是基于官方分享的CANN6.0.RC1_MindX_Vision3.0.RC3镜像创建的。 本文分享自华为云社区《【MindStudio训练营第一季】基于U-Net网络的图像分割的MindStud ......
基于 Traefik 的激进 TLS 安全配置实践
前言 Traefik是一个现代的HTTP反向代理和负载均衡器，使部署微服务变得容易。 Traefik可以与现有的多种基础设施组件（Docker、Swarm模式、Kubernetes、Marathon、Consul、Etcd、Rancher、Amazon ECS...）集成，并自动和动态地配置自己。 ......
Redis网络模型究竟有多强
高效的网络模型是Redis实现高吞吐量的重要底层支撑，是“高性能”的重要原因，却不是“快”的直接理由。本文将从BIO开始介绍，经过NIO、多路复用，最终说回Redis的Reactor模型，力求详尽。 ......
一阶段目标检测网络-RetinaNet详解
作者深入分析了极度不平衡的正负（前景背景）样本比例导致 one-stage 检测器精度低于 two-stage 检测器，基于上述分析，提出了一种简单但是非常实用的 Focal Loss 焦点损失函数，并且 Loss 设计思想可以推广到其他领域，同时针对目标检测领域特定问题，设计了 RetinaNet... ......
为什么 Random.Shared 是线程安全的
在多线程环境中使用 Random 类来生成伪随机数时，很容易出现线程安全问题。例如，当多个线程同时调用 Next 方法时，可能会出现种子被意外修改的情况，导致生成的伪随机数不符合预期。 为了避免这种情况，.NET 框架引入了 Random.Shared 属性。它返回一个特殊的 Random 实例，可 ......