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密码强度的提升与网络安全意识
随着互联网的快速发展，网络安全问题日益突出，其中密码安全作为网络世界的第一道防线，其重要性不言而喻。本文将从密码强度的提升和网络安全意识普及两个方面，探讨如何在日益复杂的网络环境中保障个人信息安全。 随机密码生成器 | 一个覆盖广泛主题工具的高效在线平台(amd794.com) https://am ......
WiMinet 评说1.2：多跳无线网络的困境
1、前言 在工业应用中，低速率，大规模和长距离的无线自组织网络一直没有得到广泛的部署，根本原因在于其稳定性，可靠性和实时性一直无法得到良好的保证。在这种自组织网络中，节点之间的跳转关系大多是根据其相对位置和信号强度来决定的；由于安装位置，部署密度，启动时间等差异，其网络拓扑往往会有比较明显的不同，在 ......
网络信息
fun myTest(){ val connectivityManager=getSystemService(CONNECTIVITY_SERVICE) as ConnectivityManager val activeNetWorkInfo=connectivityManager.activeNe ......
金融数据可视化大屏：揭示投资秘密，掌控金融未来
随着数字化时代的到来，金融行业的数据量正在迅速增长。如何有效处理、分析和呈现这些数据，成为了一个亟待解决的问题。而金融数据可视化大屏的出现，正是为了解决这一问题，让金融行业的数据处理和分析更加直观、高效。 ......
神经网络优化篇：详解正则化（Regularization）
正则化 深度学习可能存在过拟合问题——高方差，有两个解决方法，一个是正则化，另一个是准备更多的数据，这是非常可靠的方法，但可能无法时时刻刻准备足够多的训练数据或者获取更多数据的成本很高，但正则化通常有助于避免过拟合或减少的网络误差。 如果怀疑神经网络过度拟合了数据，即存在高方差问题，那么最先想到的方 ......
直播预约丨《实时湖仓实践五讲》第五讲：实时湖仓领域的最佳实践解析
如今，大规模、高时效、智能化数据处理已是“刚需”，企业需要更强大的数据平台，来应对数据查询、数据处理、数据挖掘、数据展示以及多种计算模型并行的挑战，湖仓一体方案应运而生。 《实时湖仓实践五讲》是袋鼠云打造的系列直播活动，将围绕实时湖仓的建设趋势和通用问题，邀请奋战于企业数字化一线的核心产品&技术专家 ......
金融行业CRM和普通CRM有什么区别？金融CRM功能解析
市场形式波诡云谲，金融行业也面临着资源体系分散、竞争力后继不足、未知风险无法规避等问题。金融企业该如何解决这些问题，或许可以了解一下CRM管理系统，和其提供的金融行业CRM解决方案。 金融行业是银行业、保险业、信托业、证券业和租赁业的总称，有客户数量大、资金管理复杂、员工工作效率监管困难等行业共同存 ......
信而泰X-Vision助力网络质量监测
网络背景与挑战 Internet的最早起源于美国国防部高级研究计划署DARPA（Defence Advanced Research Projects Agency）的前身ARPAnet，该网于1969年投入使用。由此，ARPAnet成为现代计算机网络诞生的标志。 网络的数字化发展、业务模式的变化,致 ......
Docker网络模式--network_mode
docker-compose.yml 配置文件中的 network_mode 是用于设置网络模式的，与 docker run 中的 --network 选项参数一样的，可配置如下参数： 一、bridge **默认 **的网络模式。如果没有指定网络驱动，默认会创建一个 bridge 类型的网络。 桥接 ......
网络流学习笔记
这个必须写。 先梳理一下，到时候再整理，证明先简写或者跳过。 流网络：一个有向图，每条边有一个容量，有一个源点 \(s\) 和一个汇点 \(t\)。每条边有一个属性称为容量，如果把流网络抽象成水管的话，那么边的容量就是每根水管的每秒最大承受的进水量。每条边也有一个流量，这个值大于等于 \(0\) 且 ......
【THM】Governance&Regulation(网络安全治理与监管)-学习
本文相关的TryHackMe实验房间链接：https://tryhackme.com/room/cybergovernanceregulation 本文相关内容：探索对于规范企业组织的网络安全至关重要的政策和框架。 简介 网络安全是一个快速发展的领域，恶意行为者在不断地试图利用高度敏感的计算机系统中 ......
基于深度学习网络的疲劳驾驶检测算法matlab仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 3.1疲劳检测理论概述 疲劳检测的原理是根据人体疲劳状态下的特征检测，和正常状态下的特征检测做对比。在做疲劳检测之前，首先需要分析人体在疲劳状态下与正常状态下的特征有哪些不同的的表现，这些不同的表现可以通过哪些数 ......
计算机网络第四章部分题目解析，202页
网络层向上提供的服务有哪两种？试比较其优缺点 面向连接的服务（Connection-Oriented Service）： 优点： 可靠性高： 通过建立连接、传输数据、最后释放连接的过程，可以保证数据的可靠性。 有序性： 数据传输是有序的，不会乱序到达。 流量控制： 可以通过连接的建立和释放来控制流量 ......
2023年国家基地“楚慧杯”网络安全实践能力竞赛初赛-Crypto+Misc WP
Misc ez_zip 题目 4096个压缩包套娃 我的解答： 写个脚本直接解压即可： import zipfile name = '附件路径\\题目附件.zip' for i in range(4097): f = zipfile.ZipFile(name , 'r') f.extractall( ......
聊聊神经网络的优化算法
优化算法主要用于调整神经网络中的超参数，使得训练数据集上的损失函数尽可能小。其核心逻辑是通过计算损失函数对参数的梯度（导数）来确定参数更新方向。 SGD Stochastic Gradient Descent(随机梯度下降法)：随机梯度下降算法是一种改进的梯度下降方法，它在每次更新参数时，只随机选择 ......
《实现领域驱动设计》笔记——领域、子域和限界上下文
总览 从广义上讲，领域（Domain）即是一个组织所做的事情以及其中所包含的一切。商业机构通常会确定一个市场，然后在这个市场中销售产品和服务。每个组织都有它自己的业务范围和做事方式。这个业务范围以及在其中所进行的活动便是领域。当你为某个组织开发软件时，你面对的便是这个组织的领域。这个领域对于你来说应 ......
《实现领域驱动设计》笔记——架构
DDD的一大好处便是它并不需要使用特定的架构。由于核心域位于限界上下文中，我们可以在整个系统中使用多种风格的架构。有些架构包围着领域模型，能够全局性地影响系统，而有些架构则满足了某些特定的需求。我们的目标是选择合适于自己的架构和架构模式。 在选择架构风格和架构模式时，我们应该将软件质量考虑在内，而同 ......
《实现领域驱动设计》笔记——DDD入门
设计不只是感观，设计就是产品的工作方式。 我们的目标应该是创造一个可观测的、可伸缩的、组织良好的软件模型。 DDD同时提供了战略上的战术上的建模工具。 我能DDD吗？ DDD首先并不是关于技术的，而是关于讨论、聆听、理解、发现和业务价值的，而这些都是为了将知识集中起来。如果你了解公司的业务，那么你至 ......
《实现领域驱动设计》笔记——上下文映射图
一个项目的上下文映射图可以用方式来表示。比较容易的一种是画一个简单的框图表示两个或多个限界上下文之间的映射关系。该框图表示了不同的限界上下文在解决方案空间中是如何通过集成相互关联的。另一种更详细的方式是通过限界上下文集成的源代码实现来表示。 上下文映射图为什么重要 上下文映射图主要帮助我们从解决方案 ......
P2P网络下分布式文件共享场景的测试
P2P网络介绍 P2P是Peer-to-Peer的缩写，“Peer”在英语里有“对等者、伙伴、对端”的意义。因此，从字面意思来看，P2P可以理解为对等网络。国内一些媒体将P2P翻译成“点对点”或者“端对端”，学术界则统一称为对等网络(Peer-to-Peer networking)或对等计算(Pee ......
网络编程之IO模型
我们讨论网络编程中的IO模型时，需要先明确什么是IO以及IO操作为什么在程序开发中是很关键的一部分，首先我们看下IO的定义。 IO的定义 IO操作（Input/Output操作）是计算机系统中的一种重要操作，用于数据的输入和输出，通常涉及到计算机与外部设备（如硬盘、网卡、键盘、鼠标、打印机等）之间的 ......
神经网络优化篇：机器学习基础（Basic Recipe for Machine Learning）
机器学习基础 下图就是在训练神经网络用到的基本方法：（尝试这些方法，可能有用，可能没用） 这是在训练神经网络时用到地基本方法，初始模型训练完成后，首先要知道算法的偏差高不高，如果偏差较高，试着评估训练集或训练数据的性能。如果偏差的确很高，甚至无法拟合训练集，那么要做的就是选择一个新的网络，比如含有更 ......
linux防止常见的网络攻击
什么是syn，ddos，ping SYN (Synchronize)： 在 TCP（传输控制协议）中，SYN 是握手过程的一部分。当客户端尝试与服务器建立连接时，它发送一个带有 SYN 标志的数据包。服务器收到 SYN 数据包后，通常会回复一个带有 SYN 和 ACK（确认）标志的数据包，表示接受连 ......
2023年国家基地“楚慧杯”网络空间安全实践能力竞赛 Wp 一点WP
MISC ez-zip 使用脚本解套娃压缩包 import io import zipfile with open("4096.zip", "rb") as f: data = f.read() info = "666" while True: with zipfile.ZipFile(io.Byt ......
《实现领域驱动设计》笔记——架构
DDD的一大好处便是它并不需要使用特定的架构。由于核心域位于限界上下文中，我们可以在整个系统中使用多种风格的架构。有些架构包围着领域模型，能够全局性地影响系统，而有些架构则满足了某些特定的需求。我们的目标是选择合适于自己的架构和架构模式。 在选择架构风格和架构模式时，我们应该将软件质量考虑在内，而同 ......
2023-2024-5 20232419《网络空间安全导论》第6章预习总结
应用安全基础 应用安全概述 总结：应用安全覆盖了生活的方方面面。 身份认证与信任管理 隐私保护 云计算和安全 区块链和安全 人工智能和安全 基于AI的学习 思考：又多了一堆不知道哪来的名词，也没有前文解释很不方便。 ......
2023-2024-1 20232421邓锴 《网络空间安全导论》 第6周学习总结
教材学习总结 思维导图 教材学习中的问题和解决问题 问题1： 问题1解决办法： 问题2： 问题2解决办法： 问题3： 问题3解决办法： 基于AI的学习 思考 参考资料 《网络空间安全导论》 ......
streamlit 网络批量ping和snmp检查
import timeimport netaddrfrom netaddr import *import pandas as pdimport streamlit as stfrom concurrent.futures import ThreadPoolExecutorimport subproc ......
PINN——加入物理约束的神经网络
【摘要】 基于物理信息的神经网络（Physics-informed Neural Network， 简称PINN），是一类用于解决有监督学习任务的神经网络，它不仅能够像传统神经网络一样学习到训练数据样本的分布规律，而且能够学习到数学方程描述的物理定律。与纯数据驱动的神经网络学习相比，PINN在训练过 ......