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思维导图 系统安全概述 系统安全原理 系统安全结构 遇到的问题 访问控制基于角色的访问控制是如何实现的 解决办法询问chatgpt进行深层次理解 基于AI的学习 SQL攻击 ......

一、安装VMware前准备 需要先安装VMware安装包和centos的镜像 VMware下载网址：https://customerconnect.vmware.com/cn/downloads/info/slug/desktop_end_user_computing/vmware_workstat ......

教材内容学习总结 教材学习中的问题和解决过程 问题1：不理解sql注入的原理 解决方案：利用B站学习sqlmap的使用方法，了解深层逻辑 问题2：对于入侵检测的具体概念理解 解决方案：询问Chatgpt，查询有关具体例子。 基于AI的学习 感悟 系统安全是一项很复杂的工程，需要我不断努力学习去弄清楚 ......

一、下载远程连接工具Xshell 二、使用Xshell远程连接虚拟机 1、查看虚拟机ip命令：ip addr 2、打开Xshell软件，点击新建会话 连接成功 3、检查网络状态，开启虚拟机输入命令 ping www.baidu.com ......

2023-2024-1 20232312 《网络空间安全导论》第二周学习 教材学习内容总结 4.1系统安全概述 1.系统的定义 计算机系统是由硬件和软件组成的复杂系统，它能够接受输入数据，进行处理，然后输出结果。理解计算机系统需要从多个层面进行分析，包括硬件、操作系统、应用软件等方面。 2.整体论和 ......

一转眼 2023 年又要结束了。我从 2007 年开始，以软件开发工程师的角色进入职场，马上也快满 17 年了。 在这快 17 年的软件开发职业生涯里，我也见识并使用了许许多多的开发技术，编程语言，开发框架，平台。IT 界这十多年来涌现出的一些新技术，我也主动或被动地去追逐过。 比如 2015 年时 ......

1、java.net.Socket： （1）定义：Socket(套接字)封装了TCP协议的通讯细节，是的我们使用它可以与服务端建立网络链接，并通过它获取两个流(一个输入一个输出)，然后使用这两个流的读写操作完成与服务端的数据交互。 （2）方法 getInputStream()：获取输入流，返回值是I ......

概述 预训练过程就是在不断地更新权重超参数与偏置超参数，最后选择合适的超参数，生成超参数文件。上一篇博客 是使用已有的预训练超参数文件，要训练自己的超参数，需要对神经网络层中前向传播与反向传播计算熟悉，了解计算逻辑，才能不断地更新选择合适的超参数。 神经网络计算详解 整个神经网络的层数是4层，从顺序 ......

教材学习内容总结 教材学习中的问题和解决过程 问题：什么事系统安全院里的基本原则 解决方法：查阅资料询问AI 基于AI的学习 ......

2023-2024-1 20232401 《网络空间安全导论》第4周学习 教材内容学习总结 网络空间安全导论第四章思维导图 教材学习中的问题和解决过程 问题1：不理解sql注入的原理 问题1解决方案：学习sqlmap的使用方法，了解深层逻辑 基于AI的学习 ......

网络字节序（Network Byte Order）是一种规范，用于在计算机网络中进行数据通信时，统一数据的字节顺序。不同的计算机体系结构（例如，x86、ARM）可能有不同的字节顺序，即小端字节序（Little Endian）或大端字节序（Big Endian）。网络字节序规定了在网络通信中使用大端字 ......

hello-algo（《Hello 算法》） —— 动画图解、一键运行的数据结构与算法教程，支持 Java、C++、 Python、 Go、 JS、 TS、 C#、 Swift、 Rust、 Dart、 Zig 等语言。 ......

教材学习内容总结 第四章思维导图 教材学习中的问题和解决过程 问题1：网络空间生态系统的未来变化趋势有哪些？我国做出哪些应对？ 问题1解决方案：询问Chatgpt： 人工智能和自动化技术会进一步发展，对网络空间的影响将进一步扩大和加深。例如，人工智能对于网络安全和隐私保护的作用将变得更为重要。 区块 ......

解法不唯一 本次 ctf 题目主要偏向渗透和 MISC 方向，先来张全家福。 fnewll 负责 MISC 良月二十's Blog 负责 层层穿透2.0 hackerhack 负责 web 中的 Easy_JWT Qianyuzz 负责 web 中的 Pop MISC (5分)签到.txt 签到题不 ......

计算机网络 概述 一、计算机网络的基本概念 重要特征：数字化、网络化、信息化 计算机网络发展最快并起到核心作用 1.1 计算机网络的发展 第一代：以主机为中心 第二代：以通信子网为中心 第三代：ISO/OSI-RM、Internet 第四代：新一代网络 1.2 计算机网络定义、组成和功能 定义：计算 ......

python应用proxy网络连接报错： return super().send(request, *args, **kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/devil/anaconda3/envs/pytorch/lib ......

在IPv4地址体系中，网络被分为4个等级，分别是A，B，C和D类。对于A、B、C类，其数量如下： A类：128个（范围是0.0.0.0到127.255.255.255，但0.0.0.0和127.0.0.0通常分别用作默认路由和本地回环地址，所以不包括在内。） B类：16,384个（范围是 128.0 ......

1. 导出 BOM 表 操作顺序： 选中当前要导出BOM表的原理图 -> Tool -> Bill of Materials -> 设置 Header 和 Combined -> 勾选 Open in Excel 导出 BOM 表 Line Item Definition 设置 Header： It ......

计算机网络 一、计网体系结构 计算机网络概述 计算机网络：是一个将分散的、具有独立功能的计算机系统，通过通信设备与线路连接起来，由功能完善的软件实现资源共享和信息传递的系统。 计算机网络是互连的，自治的计算机集合。互连：通过通信链路互联互通。自治：无主从关系 计算机网络功能 数据通信 资源共享 分布 ......

01-计算机网络概述 1.2 因特网的概述 1 网络、互联网（互连网）和因特网 网络（Network）由若干节点（Node）和连接这些节点的链路（Link）组成 多个网络还可以通过路由器互连起来，这样就构成了一个覆盖范围更大的网络，即互联网（互连网） 因特网（Internet）是世界上最大的互连网络 ......

标题 Python日志库Loguru教程（最人性化的Python日志模块） 1. What：我们需要一个什么样的日志库 可以区分不同类型的日志：正常，警告，错误，严重。 可以配置指定的日志文件名称。 可以配置指定的日志格式。 可以把不同的日志类型写到不同的文件中。 可以配置按照时间，文件大小等条件对 ......

YCbCr介绍 YCbCr由Y、Cb、Cr组成。为一种数字信号 1、Y：表示颜色的明亮度和浓度，也可叫灰度阶。（通过RGB转换YCBCR提取Y分量也可以得到灰度图像） 2、Cb：表示颜色的蓝色浓度偏移量即RGB输入信号蓝色部分与RGB信号亮度值之间的差异。 3、Cr：表示颜色的红色浓度偏移量即RGB ......

一：网络架构 1:基本理论 网络协议三要素：语法，语义，同步 总时延 = 传输时延 + 传播时延 + 处理时延 + 排队时延 2：层次架构 网络互连模型（OSI/RM七层模型）： 物理层（比特bit）：RJ45、CLOCK、IEEE802.3 （中继器又转发器[原理信号再生]，集线器，不能隔离冲突域 ......

如何使用Linux进行网络带宽优化网络带宽的优化是提高网络传输速度和质量的关键。在Linux系统中，有许多方法可以帮助我们优化网络带宽 调整内核参数调整Linux内核参数可以改善网络性能。a) 修改TCP窗口大小TCP窗口大小决定了发送和接收数据的速度。通过增加TCP窗口大小，可以加快网络传输速度。 ......

一、防火墙操作步骤： 1、先把防火墙全局的ipv6功能打开 面板--设备信息--ipv6打开 2、在外网接口上g 0/0/7 口上配置对接的互联ipv6地址，在内网网关接口上配置ipv6业务地址 网络--接口--GE0/0/6 配置ipv6地址 网络--接口--GE0/0/7 配置ipv6地址 3、 ......

python网络编程（一）Socket介绍 一：Socket简介 套接字起源于20世纪70年代加利福尼亚大学伯克利分校版本的Unix,即人们所说的BSD Unix。因此,有时人们也把套接字称为“伯克利套接字"或"BSD套接字”。一开始,套接字被设计用在同 -台主机上多个应用程序之间的通讯 BSD S ......

核对矩阵的维数 当实现深度神经网络的时候，其中一个常用的检查代码是否有错的方法就是拿出一张纸过一遍算法中矩阵的维数。 \(w\)的维度是（下一层的维数，前一层的维数），即\({{w}^{[l]}}\): (\({{n}^{[l]}}\),\({{n}^{[l-1]}}\))； \(b\)的维度是（下 ......

之前学习了解过了神经网络、CNN、RNN、Transformer的内容，但出了在魔塔上玩过demo，也没有比较深入的从示例去梳理走一遍神经网络的运行流程。从数字推测这个常用的示例走一遍主流程。 MNIST数据集 MNIST是机器学习领域 最有名的数据集之一，被应用于从简单的实验到发表的论文研究等各种 ......

一道一道记太浪费文章篇数了。 先记几种 dinic 的复杂度。 一般网络：\(O(n^2m)\) 各边容量为 \(1\) 的网络：\(O(m \min\{m^{\frac{1}{2}},n^{\frac{2}{3}}\})\) 二分图：\(O(m\sqrt n)\) 更详细的分析。 最大流 UVA1 ......

在PHP项目开发过程中，常用的助手函数： // 获取用户浏览器类型 function get_user_bs($bs = null) { if(!isset($_SERVER["HTTP_USER_AGENT"])) return null; $user_agent = strtolower($_S ......