前端protocol常见 网络
解决DOS攻击生产案例:根据web日志或者或者网络连接数，监控当某个IP 并发连接数或者短时内PV达到100，即调用防火墙命令封掉对应的IP，监控频 率每隔5分钟
方法一：在awk中已经判断好并发连接数量的ip地址，传给while read执行防火墙规则封掉对应的ip。root@centos8 ~]# cat ddos.sh#!/bin/bashss -nt |awk -F '[ :]+' '/ESTAB/{ip[$(NF-2)]++}END{for(i in ......
前端项目异常监控-全局捕获Promise错误
1.核心 全局监听unhandledrejection，该事件为Promise被reject时但没有reject处理器时（没有被catch处理），则触发该事件。（ async 函数内部的异步任务一旦出现错误，那么就等同于 async 函数返回的 Promise 对象被 reject。） 2.编写辅助 ......
自建yum仓库，分别为网络源和本地源
网络yum源配置文件： [14:42:19 root@centos8 cd]#cat /etc/yum.repos.d/base.repo[BaseOS]name=BaseOSbaseurl=https://mirrors.aliyun.com/centos/$releasever/BaseOS/$ ......
神经网络训练时，为什么loss值不稳定，测试集准确率上下浮动？
神经网络训练时，为什么loss值不稳定，测试集准确率上下浮动？ https://www.zhihu.com/question/600770126/answer/3027268624 神经网络训练时，loss值 不稳定往往是由于以下几个原因： 1. 数据集的噪声和不确定性会导致训练时的随机性 ，从而导 ......
神经网络量化
神经网络量化是将神经网络中的参数表示为低精度的数据类型，例如8位整数或浮点数。 好处： 减少存储需求：将参数从 32位 浮点数量化为 8位 整数，可以将存储需求减少为原来的 1/4。 加速计算速度：低精度的数据类型可以在硬件上更快地进行计算。相比于32位浮点数，8位整数的计算速度可以提高数倍，因为低 ......
胶囊网络
https://blog.csdn.net/qq_45549605/article/details/126761439 https://m.thepaper.cn/baijiahao_8690116 https://www.zhihu.com/question/289666926/answer/29 ......
如何对RS485设备进行地址的设置? 关于485通讯常见问题
https://www.juyingele.com/service/2199.html 如何对RS485设备进行地址的设置? 单独连接一个设备时，不管设备地址是多少，都可以使用254(广播地址)进行通讯。 传输方式不同、传输距离不同、RS-232 只允许一对一通信。 1、传输方式不同。 RS-232 ......
轮廓系数、方差比、DB指数（三种常见的聚类内部评价指标）
1 引言 在之前的一篇文章（https://www.cnblogs.com/emanlee/p/17742869.html）中掌柜详细介绍了聚类算法中几种常见的评估指标，包括纯度（准确率）、精确率、召回率、兰德系数和F值等。虽然这些评价指标都能很好的评估聚类结果的优劣，但是它们都有着一个共同的缺点， ......
前端canvas实现签名功能，可以横屏/竖屏签名
页面展示效果，点保存后生成图片链接 图片链接展示效果 这里只展示了竖屏签名效果，横屏自己粘贴代码测试 css .box {width: 98%;display: flex;flex-direction: column;margin: auto;} .canvasbox {width: 100%;bo ......
我的Linux网络之行3-rtl9000bx驱动设计与分析
MAC的简介 Linux的大致的以太网的驱动基本上已经在上一文中做了一些介绍了，那么本文就对相应的以太网做一些介绍。 以太网的MAC：Media Access Control，即媒体访问控制子层协议 以太网的PHY：（物理层）之间的MII（Media Independent Interface ，媒 ......
java map接口常见操作
Map.putIfAbsent() 常用于创建类似于<Object, List<>>之类的map对象，put的时候可能value对应的对象是空的，用这个方法首次插入value的时候就创建value所需的对象。 ......
钡铼BL124PN：让Profinet设备无缝融入Ethernet/IP网络
钡铼技术BL124PN是一款高性能的Profinet转Ethernet/IP网关设备。该网关专为工业自动化领域设计，用于实现不同协议之间的互连和通信。BL124PN采用可靠稳定的硬件和先进的通信技术，具有以下主要特点： 协议转换能力：BL124PN能够将Profinet协议的数据转换为Etherne ......
安卓环境搭建常见问题
1.gradle下载比较慢 解决办法官网下载对应的gradle，将下载的zip放入配置的gradle目录下会自动解压 1.jar包下载比较慢 加入阿里云镜像 maven { url 'http://maven.aliyun.com/nexus/content/groups/public/' } ......
网络编程
网络协议 TCP/UDP对比 TCP面向连接（如打电话要先拨号建立连接）;UDP是无连接的，即发送数据之前 不需要建立连接 TCP提供可靠的服务。也就是说，通过TCP连接传送的数据，无差错，不丢失，不重复，且按序到达;UDP尽最大努力交付，即不保证可靠交付 TCP面向字节流，实际上是TCP把数据看成 ......
网络层的关键技术实现
1. IP地址标识互联网上的每一台主机,进行路由选择。 2. 路由选择协议如RIP、OSPF决定报文的传输路径。 3. IP数据报封装和解析,在网络层进行数据分片和重组。 4. ARP协议支持IP地址与MAC地址之间的映射。 5. ICMP协议传递错误提示和控制信息。 6. IP转发通过路由表实现报 ......
ORM 框架及其优势，常见的 ORM 框架
ORM（Object-Relational Mapping，对象关系映射）框架是一种将对象模型和关系数据库之间进行映射的技术。它将数据库表和记录映射为对象和属性，通过提供面向对象的方式操作数据库，隐藏了底层数据库的细节，简化了开发过程。ORM框架可以提供以下优势： 1. 简化开发：ORM框架可以将数 ......
常见的异常类
在Java中，有许多常见的异常类，它们分别用于表示不同类型的异常情况。下面是一些常见的异常类及其用途： 1. NullPointerException：空指针异常，当程序尝试访问一个空对象的属性或调用空对象的方法时抛出。 2. ArrayIndexOutOfBoundsException：数组下标越 ......
前端设计模式：工厂模式（Factory）
工厂是干什么的？工厂是生产标准规格的商品的地方，建好工厂，投入原料（参数），产出特定规格的产品。so，工厂模式就是把对象的创建 —— new() 封装起来，在工厂里实现对象的创建（商品的生产）。这样做的好处是用来解耦，解耦对象的消费（使用）和创建（实现），面向抽象编程 ......
上下界网络流
学一次忘一次，搞笑。 规定 \(s\) 和 \(t\) 为原图的源汇点，\(S\) 和 \(T\) 为新建的虚拟源汇点。 无源汇上下界可行流 考虑先把每条边的下界流满，然后网络的边权改为 \(r-l\)。但这样每个点的流量平衡不能保证，我们建源点 \(S\) 和汇点 \(T\)，如果一个点的入量大于 ......
视频监控平台EasyGBS网络视频监控系统解决方案
网络视频监控技术是一种基于网络技术发展而来的新一代视频监控技术。它利用网络提供的高带宽条件，构建了低成本、分布式、网络化的监控系统，显著提高了监控和管理水平。建立一套技术先进、质量可靠、经济实用、管理便捷的网络监控系统，将为维护城市稳定、打击违法犯罪、保障公民生命和财产提供重要保障。 在网络视频监控 ......
网络规划设计师真题解析--TCP慢启动拥塞避免机制
TCP使用慢启动拥塞避免机制进行拥塞控制。当拥塞窗口大小为16时，发送节点出现超时未收到确认现象时，将采取的措施是（26）。再经过5轮后的拥塞窗口大小为（27）。26、A.将慢启动阈值设为16，将拥塞窗口设为8，并进入拥塞避免阶段B.将慢启动阈值设为16，将拥塞窗口设为1，并进入慢开始阶段C.将慢启 ......
abp 框架 前端 abp/vue docker Dockerfile
FROM node:lts-alpine as build-stage WORKDIR /app COPY package.json ./ RUN yarn install COPY . . RUN yarn build #代理nginx，nginx直接访问 FROM nginx:stable-al ......
计算机网络&互联网应用商业协议 --- 基本脉络
计算机网络层次： 1. 计算机互联网传输通信最早由 OSI（Open System Interconnect）七层规范。在实际商业应用中，基本采用五层规范。 物理层、链路层、网络层、传输层、应用层。 物理层、链路层不用考虑；应用层（ 程序接口 ）暂时不用管。 网络层协议负责 为互联网中的不同主机之间 ......
基于卷积神经网络的图像识别技术研究与实践
基于卷积神经网络的图像识别技术研究与实践 卷积神经网络（CNN）是一种深度学习模型，它在图像识别领域取得了显著的成果。本文旨在探讨基于卷积神经网络的图像识别技术研究与实践。 一、卷积神经网络概述 卷积神经网络是一种深度学习模型，它通过卷积运算对图像进行特征提取，然后使用全连接层进行分类。卷积神经网络 ......
常见的开源软件许可证(License)
常见的开源软件许可证(License) 软件许可证(software license)是一种格式合同，由软件作者与用户签订，用以规定和限制软件用户使用软件或其源代码的权利，以及作者应尽的义务 License受到《合同法》的保护 开源的定义 开放源代码促进会(Open Source Initiativ ......
网络编程基础
网络编程 InetAddress类 表示IP对象的一个类 public static void main(String[] args) throws UnknownHostException { //获取本机的ip对象 // InetAddress ip = InetAddress.getLocal ......
我如何使用工具学习网络技术？
在学习中使用哪些工具 “工欲善其事必先利其器。”在网络技术的学习过程中，往往需要使用一些工具，来辅助我们学习，以此将抽象的技术通过具体的方式来表现出来，便于加深网络理论的印象。 今天，我将列举我在学习过程中使用过的工具。以网络仿真工具为例，建议初学者选择一个厂商的软件作为主用软件（如eNSP或者HC ......
Numpy手撸神经网络实现线性回归
Numpy手撸神经网络实现线性回归 简介 在深度学习理论学习之后，我们常常会直接使用深度学习框架（如PaddlePaddle、PyTorch或TensorFlow）来构建模型，而忽略了底层各种层结构的实现。但对于深度学习的学习者来说，是否能够亲手编写一个简单的模型呢？本文将介绍如何使用NumPy手动 ......