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计算机网络基础-网安向
# 计算机网络基础-网安向 ## 目录 [目录](##目录) [前言](##前言) [计算机网络概述](##计算机网络概述) [计算机网络相关概念](###计算机网络相关概念) [计算机网络的功能](###计算机网络的功能) [计算机网络的组成](###计算机网络的组成) ......
【网络知识】FTP主被动模式介绍及抓包分析
一.FTP是什么 FTP，即文件传输协议（File Transfer Protocol，FTP），基于该协议客户端与服务端可以实现共享文件、上传文件、下载文件。 FTP 基于TCP协议生成两个连接，一个用来控制连接，传输FTP命令，标准端口为21；另一个用于上传、下载数据，标准端口为20。FTP有两 ......
[网络安全] DVWA之Content Security Policy (CSP) Bypass 攻击姿势及解题详析合集
 ## CSP概念 CSP 是 Content Security Policy（内容安全策略）的缩写，是一种用于增强 W ......
Java 网络编程 —— RMI 框架
## 概述 RMI 是 Java 提供的一个完善的简单易用的远程方法调用框架，采用客户/服务器通信方式，在服务器上部署了提供各种服务的远程对象，客户端请求访问服务器上远程对象的方法，它要求客户端与服务器端都是 Java 程序 RMI 框架采用代理来负责客户与远程对象之间通过 Socket 进行通信的 ......
TensorFlow02.2手写数字识别的实现
# step 0 数据的导入和加载 ``` (x, y), (x_val, y_val) = datasets.mnist.load_data() x = tf.convert_to_tensor(x, dtype=tf.float32) / 255. y = tf.convert_to_tenso ......
web网络通信
## WEB通信流程 静态数据:png,css,js,gif,mp4 动态数据:从mysql数据库中读取出来的数据 1. 访问DNS服务器,通过DNS获取相应的域名对应IP 2. 通过IP对应服务器后,简历TCP连接 3. 等浏览器发送完HTTP Request包后,服务器接收到请求包后才开始处理请 ......
PVE (Proxmox Virtual Environment) 7.4-3网络配置
简要记录下自己折腾两天的成果，以便后来人使用。顺便吐槽下，网上的教程五花八门，感觉就是说不到点上，我来试着解释清楚每一步需要做什么方便大家理解。 ## 基础环境介绍 公司给配置了一台个人用的台式机，接入公司网络，由于公司网络限制，只分配了一个公司内网地址（假设这个地址是101.101.101.101 ......
Linux 网络流量监控利器 iftop 中文入门指南
如果使用yum install iftop //用命令直接安装，提示No package iftop available. //没有可用的安装包 那么可以使用第二种安装方式，即下载，解压，配置，并编译安装。从其官网（http://www.ex-parrot.com/pdw/iftop/downloa ......
一款支持多种协议的网络型温湿度传感器 MODBUS TCP IP协议 snmp协议
支持此POE供电、露点分析、机房常用、支持MODBUS TCP IP协议 snmp协议 ......
【网络基础】在Windows、Linux和Mac上查看Wi-Fi密码
1 前言 今天给大家讲讲如何查看电脑的WI-FI密码哈。 2 Windows系统 2.1 netsh命令获取WIFI密码 netsh 是 Windows 下的网络配置命令，直接输入该命令并回车，即可进入一个交互式的命令行。运行 netsh wlan show profile 即可获取当前系统中保存的 ......
[网络安全] DVWA之 Open HTTP Redirect 攻击姿势及解题详析合集
## Low level 主页面如下：  点击 `Quote 1`，发现url传递参数  使用灰度图片处理，每一张图片大小都标准化为一个28行，28列，每一个像素点的灰度值是0 ......
RNN循环神经网络 、LSTM长短期记忆网络实现时间序列长期利率预测|附代码数据
在 Tensorflow 之上运行的综合库，具有 CPU 和 GPU 功能 本文将演示如何在 R 中使用 LSTM 实现时间序列预测。 简单的介绍 时间序列涉及按时间顺序收集的数据。我用 xt∈R 表示单变量数据，其中 t∈T 是观察数据时的时间索引。时间 t 在 T=Z 的情况下可以是离散的，或者 ......
Tensorflow01-回归问题
# 1 线性回归 就是给你一堆数据`[[x0,y0],[x1,y1],[x2,y2] [xn,yn]]`然后得出一个y=wx+b来，这里我们引入损失函数loss=$\sum$（w*xi+b-yi）^2,然后我们就是最小化这个loss从而使得w'*x+b'->y  * 1.1. [计算机网络的定义](#-1) * 1.2. [计算机网络的基本功能](#-1) * 1.3. [计算机网络的演进](#-1) * 1.4. [计算机网络的中的基本概念](#-1) * 1.4.1. [局域网，城域网，广域网](#-1) * 1.4 ......
NSDI-2023 微软论文：解构有状态网络功能
本文通过chatgpt代理站（支持gpt4）：gptschools.cn翻译整理 微软Azure对每个虚拟机进行了为期三个月的网络监控，获得了新建、并发、PPS等指标情况，发现： 1） 网络功能负载不均衡：中位数负载比峰值负载小几个数量级。当负载不均衡时，为每个主机配置足够的资源来处理峰值负载将会浪 ......
修改网络接口名称
把形如`enp2832392`的网络接口名称改为`eth0`这样的经典名称 要创建一个 udev 规则来将特定网络接口与自定义名称绑定，你可以按照以下步骤进行操作： 打开终端，并使用文本编辑器（如 nano 或 vi）创建一个新的 udev 规则文件。例如，使用 nano 编辑器创建一个规则文件： ......
3、网络运维应具备的技能
网络运维的最基本要求是保障网络畅通以及网络安全。 实现网络互通，尤其是跨设备之间网络互通，需要配置静态路由static或者动态路由协议ospf。 实现网络的健壮性或者可靠性，一般采用设备堆叠，考虑到单链路在网络规划中的风险性，建议链路冗余，一般采用聚合技术，或者交换机开启生成树协议（防止二层网络环路 ......
网络对抗期末（二~四）
加密实验室 实验二~四：密钥加密实验室、单向哈希函数实验室、公钥加密和PKI实验室 密钥加密实验室：探索秘密密钥加密及其使用OpenSSL的应用程序。 单向哈希函数实验室：探索使用OpenSSL的单向散列函数及其应用程序。 公钥加密和PKI实验室：使用OpenSSL探索公钥密码学，数字签名，证书和P ......
pycharm编辑中遇到的tensorflow和cuda版本不匹配的问题
起因是报错 W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Could not load dynamic library 'cudart64_110.dll'; dlerror: cudart64_110.dll not ......
主从架构如何保证读写一致性（主从网络延迟）
问题 在高并发的场景下，一般是读写分离，写主库，读从库。 但是主从同步存在延迟，原因可能有 a. 主库的从库太多 b. 从库硬件配置比主库差 c. 慢 SQL 语句过多 d. 主从库之间的网络延迟 e. 主库读写压力大 如果数据写入主库之后还未来得及同步到从库，此时读从库就会读到脏数据 解决方案 1 ......
linux网络配置
#CentOS7网卡命名 rhel6之前，网络接口使用连续号码命名：eth0、eth1等,当增加或删除网卡时，名称可能会发生变化。 rhel7之后，使用基于硬件，设备拓扑和设置类型命名 ###(1) 网卡命名机制 systemd对网络设备的命名方式 (a) 如果Firmware或BIOS为主板上集成 ......
计算机网络的性能指标
# 计算机网络的性能指标 ## 1. 速率 速率是指数据在网络中传送的速度，通常用**比特率**或**数据率**来表示，单位是**b/s**，或**bit/s**，即比特每秒，或者**bps**（bit per second）。 速率单位：1 Ybps = 10^24 bps（尧）, 1 Zbps ......
网络对抗期末（一）
加密实验室 实验一：RSA公钥加密和签名实验室 编写一个程序来实现RSA算法，并使用它来进行加密，解密，签名生成和验证。 RSA简介 RSA（RIVEST-Shamir-Adleman）是第一个公钥密码系统之一，广泛用于安全通信。 RSA算法将生成两个大的随机素数，然后使用它们生成公钥和私钥对，该对 ......
计算机网络协议之https协议(五)
一、HTTPS协议 HTTP协议是在HTTP协议的基础上通过加密传输和身份认证来保证传输过程安全的协议。HTTP传输存在如下安全隐患： 明文数据传输，攻击者最常用的攻击手法就是网络嗅探, 试图从传输过程当中分析出敏感的数据。进行网络嗅探攻击非常简单, 对攻击者的要求很低。使用网络发布的任意一款抓包工 ......
神经网络ANN
模型亮点 初始测试集上评分为0.4，调参后测试集上评分为0.97 数据集由sklearn自带 以下为模型具体实现 Step1.数据读取 from sklearn.datasets import load_iris iris=load_iris() x=iris.data y=iris.target ......