百强 网络安全 能力 科技
信息安全系统设计与实现 学习笔记9
信号和信号处理 信号和中断的统一处理 “中断”是从I/O设备或协处理器发送CPU的外部请求，它将CPU从正常执行转移到中断处理 （1）一个“进程”就是一些列活动 （2）“中断” 信号 进程中断 信号的来源 硬件信号 异常信号 其他进程信号 信号在Unix/Linux中的常见用法 Unix/Linux ......
永远都要有自救的能力和从头再来的勇气
好像我一直都是这么失败，中考没能达到目标高中的统招线，高考考了两次才去到一所差不多的大学，四六级也考了很多次才过，现在考公考编也很难考上，可是我也明明很认真的学了呀，为什么总是这样，提前焦虑，提前准备，总是比别人花更多的时间和精力，最后的结果却是不尽人意。是我太普通了，走了很多弯路也正常，只是试错的 ......
基于工业智能网关的汽车充电桩安全监测方案
针对提高电动车充电设施的运营安全和可靠，可以采用佰马工业智能网关方案，打造充电桩用电安全运营管理体系，提升充电桩运营效率和使用安全性，推动新能源产业应用进一步完善规范。 ......
TSINGSEE青犀智能分析网关工服识别算法，如何最大限度保障工人安全？
具备了数据记录和存储功能，能够将摄像头采集到的数据进行记录和存储。这些数据可以用于事后分析和总结，以提高监管效率和安全性。 ......
TSINGSEE智慧冶金工厂可视化AI视频智能监管方案，助力安全生产
环境安全风险检测：支持识别各种消防隐患，包括烟雾、火焰识别、灭火器缺失、消防通道堵塞等，系统将抓拍并上报告警记录。 ......
m基于Yolov2和GoogleNet深度学习网络的疲劳驾驶检测系统matlab仿真,带GUI界面
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 疲劳状态： 2.算法涉及理论知识概要 疲劳驾驶检测系统是一种基于深度学习网络的系统，它结合了Yolov2和GoogleNet模型，用于检测驾驶员的疲劳状态和人脸。疲劳驾驶检测系统主要包括两个部分：人脸检测和疲劳检测。其中，人脸检测使用Yolov ......
Java圈高危安全漏洞
主要高危漏洞： 1、fastjson-1.2.78 报告网址：https://devhub.checkmarx.com/cve-details/CVE-2022-25845/ 风险指数：9.8/10 解决方式：升级版本至1.2.83 2、spring-web：5.2.9.RELEASE CVE-20 ......
Redis 多线程网络模型
目录前言Redis 为什么快Redis 为何选择单线程避免过多的上下文切换开销避免同步机制的开销简单可维护Redis 的网络模型单线程网络模型多线程异步任务多线程网络模型设计思路CPU 亲和性CPU 高速缓存NUMA 架构无锁设计Reds 多线程模型小结源码剖析多线程初始化读取请求写回响应I/O 线 ......
博阳精讯、凡得科技访问上海斯歌：共探BPM流程服务新高地
10月27日下午，来自博阳精讯、凡得科技的流程领域专家、领导一行参观访问了上海斯歌总部。三方举行了深度交流会谈，分享了彼此对流程领域的前沿洞察和技术实践，共同探索了BPM流程服务科技力与价值力的新高地。 本次研讨会上，博阳精讯董事长王磊、联席总裁张炬，凡得科技董事长兼CEO海广跃、销售总裁郑军、研发 ......
信息安全系统设计与实现——学习笔记9
任务详情：自学教材第5章，提交学习笔记 Part1 知识点归纳&GPT提问 知识点归纳 1.信号和中断 信号：发给进程的请求，将进程从正常执行转移到中断处理。 中断：是从I/O设备或协处理器发送到CPU的外部请求，它将CPU从正常执行转移到中断处理。 终端主要有以下几种类型 人员中断 进程中断 硬件 ......
机器学习——稠密连接网络DenseNet
从ResNet到DesNet 稠密块体 DenseNet使用了ResNet改良版的“批量规范化、激活和卷积”架构（参见 7.6节中的练习）。 我们首先实现一下这个架构。 import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l de ......
推荐一款功能齐全的开源MES/万界星空科技mes
推荐一款功能齐全的开源MES 万界星空科技商业开源MES可以提供包括制造数据管理、计划排程管理、生产调度管理、库存管理、质量管理、人力资源管理、工作中心/设备管理、工具工装管理、采购管理、成本管理、项目看板管理、生产过程控制、底层数据集成分析、上层数据集成分解等管理模块，打造一个扎实、可靠、全面、可 ......
机器学习——残差网络
函数类 残差块 import torch from torch import nn from torch.nn import functional as F from d2l import torch as d2l class Residual(nn.Module): #@save def __in ......
神经网络入门篇：详解神经网络概述和表示
神经网络概述（Neural Network Overview） 先开始快速浏览一下如何实现神经网络。上篇博客了解了逻辑回归，了解了这个模型(见图1.1.1)如何与下面公式1.1建立联系。 图1.1.1 : 公式1.1： \[\left. \begin{array}{l} x\\ w\\ b \end ......
在线CRM系统的安全性高吗？企业该如何选择？
在线CRM系统具备门槛低、功能不打折扣、部署周期短等优点，相比本地化部署更加适合中小企业。但很多企业在选型软件时会顾虑：在线CRM系统的安全性高吗？ 通常情况下厂商会比中小企业更有实力保证数据安全，从技术手段保护企业隐私不被盗用。 数据加密 采用高级加密标准对数据进行加密和解析，保护服务器以及数据传 ......
机器学习——含并行连结的网络GoogLeNet
Inception块 在GoogLeNet中，基本的卷积块被称为Inception块（Inception block）。具体结构如下图： 这四条路径都使用合适的填充来使输入与输出的高和宽一致，最后我们将每条线路的输出在通道维度上连结，并构成Inception块的输出。在Inception块中，通常调 ......
通义千问, 文心一言, ChatGLM, GPT-4, Llama2, DevOps 能力评测
引言 “克隆 dev 环境到 test 环境，等所有服务运行正常之后，把访问地址告诉我”，“检查所有项目，告诉我有哪些服务不正常，给出异常原因和修复建议”，在过去的工程师生涯中，也曾幻想过能够通过这样的自然语言指令来完成运维任务，如今 AI 助手 Appilot 利用 LLM 蕴藏的神奇力量，将这一 ......
资源成本降低60%！火山引擎ByteHouse助力数字营销平台仟传网络降本增效
更多技术交流、求职机会，欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号，回复【1】进入官方交流群 近日，中国知名内容社交平台整合营销企业仟传网络与火山引擎ByteHouse达成合作。仟传网络将通过火山引擎ByteHouse升级底层数据引擎的实时查询、分析能力，在降低资源成本的情况下，实现高吞吐、低延时、高稳定性 ......
基于全套云能力的图片分享社区
本节学习开发一个基于全套云能力（云数据库、云函数、云存储）的图片分享社区小程序。 一、部署云数据库 1.打开“微信开发者工具”的云开发控制台，创建一个新的数据集，例如photos。 2.检查photos数据集的权限，确认是“所有用户可读，仅创建者及管理者可写”。 二、创建页面文件 本项目有4个页面文 ......
机器学习——网络中的网络NiN
NiN块 回想一下，卷积层的输入和输出由四维张量组成，张量的每个轴分别对应样本、通道、高度和宽度。 另外，全连接层的输入和输出通常是分别对应于样本和特征的二维张量。 NiN的想法是在每个像素位置（针对每个高度和宽度）应用一个全连接层。 如果我们将权重连接到每个空间位置，我们可以将其视为1*1卷积层， ......
系统安全及应用
系统账号基本措施 将非登录用户的shell设为/sbin/nologin 锁定长期不适用的账号 （passwd -l /usermod-L） 删除无用的账号 锁定账号文件 passwd，shadow chattr chattr +i aa #给aa文件一个不可删除状态cahtte -i aa #将a ......
linux-常用网络命令
1、ping ping 命令用于测试与目标主机之间的连接。它向目标主机发送一个ICMP回显请求，并等待它的回应。如果目标主机正常工作并且连接畅通，则会收到一个回显响应。如果没有收到响应，则说明有问题，需要进一步排除故障。 2、traceroute traceroute 命令用于跟踪数据包从本地主机到 ......
Docker容器间的网络设置
1、构建自定义docker网络 docker network create -d bridge docker_Net#其中，-d指定了docker的网络类型为bridge类型，并自定义docker网络的名称为docker_Net 创建成功后，用docker network ls查看系统的docker ......
机器学习——深度卷积神经网络AlexNet
AlexNet相对于LeNet的主要优势包括: 1. 更深的网络结构 AlexNet有8层结构,而LeNet只有5层。网络更加深入有利于学习更抽象的高级特征。 2. 使用ReLU激活函数 AlexNet使用ReLU激活函数,避免梯度消失问题,使得深层网络的训练更加容易。 3. 引入Dropout操作 ......
机器学习——使用块的网络VGG
VGG块 虽然AlexNet证明深层神经网络卓有成效，但它没有提供一个通用的模板（例如VGG块）来指导后续的研究人员设计新的网络。 在下面的几个章节中，我们将介绍一些常用于设计深层神经网络的启发式概念。 经典卷积神经网络的基本组成部分是下面的这个序列： 带填充以保持分辨率的卷积层； 非线性激活函数， ......
Java安全机制之一——SecurityManager和AccessController
前言： 在看socket相关代码的时候，AbstractPlainSocketImpl中的一段代码吸引了我，其实之前见过很多次类似的代码，但一直不想去看，只知道肯定和权限什么的相关，这次既然又碰到了就研究一下，毕竟也不能对java基本代码一无所知。 static { java.security.Ac ......
【安全测评/等保要求】金蝶V9/V10 “Apusic应用服务器未授权目录遍历” server_file 漏洞复现及修复
最近网安不定时扫描，我们服务器的金蝶AAS中间件V9版本，被扫出了“Apusic应用服务器未授权目录遍历” server_file 漏洞，我们先来回顾一下出现的问题： 漏洞页面 https://www.xxx.com:1234/sso/..;/admin/protected/selector/ser ......