网络编程 基础python网络
难道你还敢忽视网络安全吗？
所有的计算机程序都是由人类编写的，然而人类是整个过程中最容易出错的环节。据统计，平均每千行代码就可能存在6个安全漏洞。如今，网络诈骗和欺诈行为层出不穷，人们对此已经有了一定的安全意识，这主要得益于网络报道和短视频的普及。然而，黑客们却并没有停下他们的步伐。一旦犯下错误，往往后悔莫及。因此，网络安全变... ......
UIUC CS241 讲义：众包系统编程书
原文：angrave/SystemProgramming 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 欢迎来到 Angrave 的众包系统编程维基书！这个维基是由伊利诺伊大学的学生和教师共同建立的，是伊利诺伊大学 CS 的 Lawrence Angrave 的众包创作实验。 与本学期要求现有的 ......
神经网络学习笔记（1）
1、神经元 神经元是神经网络中的基本单元。 每一个神经元包括两个参数：权重系数和偏置系数b。 神经网络的学习过程就是通过优化更新每一个神经元的权重和偏置系数，使得输出值Y更接近其真实值。 假设神经元的输入向量为 ,那么输出，其中 是该神经元选定的激活函数。 x1、x2表示输入量 w1、w2为权重，几 ......
海亮01/11网络流专题
海亮01/11网络流杂题 题单链接 T1 题意 一共有 \(n\) 个飞行员，其中有 \(m\) 个外籍飞行员和 \((n - m)\) 个英国飞行员，外籍飞行员从 \(1\) 到 \(m\) 编号，英国飞行员从 \(m + 1\) 到 \(n\) 编号。 对于给定的外籍飞行员与英国飞行员的配合情况 ......
网络基础知识学习
1、网络基础知识 ·OSI 七层模型 TCP/IP（Transmission Control Protocol/Internet Protocol）是传输控制协议和网络协议的简称，它定义了电子设备如何连入因特网，以及数据如何在它们之间传输的标准。TCP/IP 不是一个协议，而是一个协议族的统称，里面 ......
网络安全等级保护等级测评方案模板
-标量、向量、矩阵、张量以及各范数的含义
1.标量、向量、矩阵、张量： ①标量指有大小没有方向的数。 ②向量指既有大小也有方向的一组数。 ③矩阵指二维的一组数，一行是一个对象，一列是一个对象的一个特征【一行一对象，一列一特征】。 ④张量指一个数组分布在多维网格坐标中。 2.向量的范数： ①向量的1范数(L1范数)：向量的各元素绝对值之和。 ......
4.k8s-配置网络策略 NetworkPolicy
一、基本了解 官方文档：https://kubernetes.io/zh-cn/docs/concepts/services-networking/network-policies/基本了解： 1.网络策略通过网络插件来实现，创建一个 NetworkPolicy 资源对象而没有控制器来使它生效的话， ......
python基础之list、tuple、dict、set
python基础 , list,tuple,dict,set比较 1.list :list是一种有序的集合，可以随时添加和删除其中的元素。用len()函数可以获得list元素的个数.list是一个可变的有序表 >>> classmates = ['Michael', 'Bob', 'Tracy'] ......
28-面向 K8 编程：如何通过 Operator 扩展 Kubernete API？
你好，我是正范。在上一讲，我们学习了如何通过一个 YAML 文件来定义一个 CRD，即扩展 API。这种扩展 API 跟 Kubernetes 内置的其他 API 同等地位，都可以通过 kubectl 或者 REST 接口访问，在使用过程中不会有任何差异。 但只是定义一个 CRD 并没有什么作用。虽 ......
26-网络插件：Kubernete 搞定网络原来可以如此简单？
通过之前的学习，相信你对 Kubernetes 越来越熟悉了。理论上，Kubernetes 可以跑在任何环境中，比如公有云、私有云、物理机、虚拟机、树莓派，但是任何基础设施（Infrastructure）对网络的需求都是最基本的。网络同时也是 Kubernetes 中比较复杂的一部分。 我们今天就来 ......
Python Flask 返回函数 、带值的函数
前言全局说明 一、安装flask模块 官方源： pip3 install flask==2.3.2 国内源： pip3 install flask==2.3.2 -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com 以上二选 ......
04-核心定义：Kubernete 是如何搞定“不可变基础设施”的？
在上一节课，我们已经了解了 Kubernetes 集群的搭建方式。从现在开始，我们就要跟 Kubernetes 集群打交道了。本节课我们会学习 Kubernetes 中最重要、也最核心的对象——Pod。 在了解 Pod 之前，我们先来看一下CNCF 官方是怎么定义云原生的。 云原生技术有利于各组织在 ......
Python Flask html 模板的继承
前言全局说明 一、安装flask模块 官方源： pip3 install flask==2.3.2 国内源： pip3 install flask==2.3.2 -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com 以上二选 ......
Python实现软件设计模式8：桥接模式 Bridge Pattern
动机 将抽象部分与实现部分分离，使他们都可以独立地变化。用抽象关联取代传统的多层继承。将类之间的静态继承关系转换为动态的对象组合关系。 上图展示的软件系统中存在两个独立地变化维度，分别是抽象类（Abstraction）和实现类(Implementor)，它俩都是接口、都分别可以独立地扩展出多个子类。 ......
Python实现软件设计模式7：适配器模式 Adapter Pattern
动机 有两个不存在直接继承或关联关系的类A、B， A希望能利用到B类中某个已存在的、功能完善的方法，而不再去具体实现A的接口源码；适配器模式使接口不兼容的那些类可以一起工作。 主要角色 目标类 Target 抽象接口类 适配者 Adaptee 适配器 Adapter 具体实现接口 客户端 Clien ......
conda、python、pip离线管理环境安装依赖包
第一步：当你使用conda创建一个全新的环境，而你现在处于断网工作状态， conda create -n example --offline 这一步表示断网状态下创建conda环境，但是只有初始环境，没有python依赖包，这时，conda create -n example --clone bas ......
python 处理pdf加密文件
近期有同事需要提取加密的pdf文件，截取其中的信息，并且重构pdf文件。网上没有搜到相关的pdf操作，于是咨询了chatgpt，给出了pypdf2的使用案例。但是时间比较久远了，很多库内的调用接口都已经更新了。 于是自行到官方的库内学习相关接口使用。整理的处理代码如下： # -*- coding: ......
跨地域、跨网络环境的一键接入云
云联网 以丰富的全球资源、灵活统一的管理、强大的安全性和高可靠性为支撑，体验跨地域、跨网络环境的一键接入云。 基于全球资源的云会议平台可以帮助用户轻松体验跨地域、跨网络环境的一键接入云服务。该平台通过丰富的全球资源，灵活统一的管理和高可靠性的技术支撑，为用户提供高效、安全的会议服务。 丰富的全球资源 ......
开源大数据集群部署（二）集群基础环境实施准备
作者：櫰木 环境准备 本次使用到的二进制软件包目录为：系统初始化前提是操作系统已完成安装、各个主机之间网络互通，系统常用命令已安装，本默认这些前提条件已具备，不在阐述。 1 主机环境初始化 安装centos系统完成后需要对主机进行初始化配置和验证工作，在所有主机上（hd1.dtstack.com-h ......
使用devtoolset进行高效的编程开发
随着编程语言和工具的不断发展，开发者们需要时刻保持对技术的更新和学习。而在Linux平台上，使用编程工具也需要一定的技巧和效率。本文将介绍devtoolset在编程开发中的使用，包括基本概念，安装，使用方法等等。当你完全掌握这些知识后，你将会在Linux上实现高效的编程开发。 一、devtoolse ......
js-基础实战
jquery中: $().val() //代表取值 $().val("") //代表清空 $().val("abcdefg") //代表赋值 $.trim()是jQuery库中的一个函数，用于删除字符串的首尾空格。 define 定义模块 (定义aes 未依赖任何 函数) 相当与返回i define ......
关于华为网络设备中配置文件的理解
基本概念 涉及配置文件管理的基本概念有3个：当前配置、配置文件、下次启动的配置文件。 （1）当前配置： 设备内存中的配置信息称为设备的当前配置，它是设备当前正在运行的配置。显然，设备下电后或设备重启时，内存中原有的所有信息（包括配置信息）都会消失。 （2）配置文件： 包含设备配置信息的文件称为配置文 ......
神经网络优化篇：理解mini-batch梯度下降法（Understanding mini-batch gradient descent）
理解mini-batch梯度下降法 使用batch梯度下降法时，每次迭代都需要历遍整个训练集，可以预期每次迭代成本都会下降，所以如果成本函数\(J\)是迭代次数的一个函数，它应该会随着每次迭代而减少，如果\(J\)在某次迭代中增加了，那肯定出了问题，也许的学习率太大。 使用mini-batch梯度下 ......