网络通信 端口 权限 范围

VMware 虚拟机安装 OpenWrt 作旁路由 单臂路由 img 镜像转 vmdk 旁路由无法上网 没网络

重要注意事项 由于布线原因笔记本只能采用无线的方式连接路由器,在Windows10的环境下使用无线网卡桥接,结果软路由无法上网,翻阅了各种帖子最终发现跟系统底层的协议栈有关系,随即放弃使用有线网卡,不能上网等乱七八糟的问题瞬间解决,因此务必提醒各位,==千万不要使用无线网卡桥接!!!== 参考文章如 ......
路由 单臂 镜像 OpenWrt VMware

【论文笔记】FCN全卷积网络

全卷积网络(FCN)是用于图片语义分割的一种卷积神经网络(CNN),由Jonathan Long,Evan Shelhamer 和Trevor Darrell提出,由此开启了深度学习在语义分割中的应用。语义分割是计算机视觉领域很重要的一个分支,在自动驾驶、地面检测等方面都起到很重要作用。与简单区分前 ......
卷积 笔记 论文 网络 FCN

挖矿僵尸网络蠕虫病毒kdevtmpfsi处理过程(包含部分pgsql线程池满的情况)

背景: pgsql连接时候报错org.postgresql.util.PSQLException: FATAL: sorry, too many clients already, 意思是client已经把连接池占满了. 使用ps -ef | grep postgres删除几个进程, 进入数据库运行S ......
蠕虫 线程 僵尸 kdevtmpfsi 病毒

Django框架之drf:7、认证组件,权限组件,频率组件,过滤的多种用法,排序,分页

Django框架之drf 一、认证组件 简介: ​ 登录认证的限制 ​ 认证组件是drf框架给我们提供的认证接口,它能够在请求进入视图函数/类前进验证(例如:认证用户是否登录),对不符合认证的请求进行拦截并返回校验失败的信息 1、认证组件使用步骤 模块地址: from rest_framework. ......
组件 框架 频率 多种 权限

linux环境编程(3): 使用POSIX IPC完成进程间通信

1. 写在前面 之前的文章总结了使用管道进行进程间通信的方法,除了pipe和fifo,Linux内核还为我们提供了其他更高级的IPC方式,包括共享内存,消息队列,信号量等,本篇文章会通过一个具有完整逻辑功能的示例说明如何使用这些IPC方法。毕竟单纯地查手册,写代码...周而复始,这个过程还是比较枯燥 ......
进程 环境 linux POSIX IPC

springcloud-gateway整合jwt+jcasbin实现权限控制

jcasbin简介: jcasbin 是一个用 Java 语言打造的轻量级开源访问控制框架https://github.com/casbin/jcasbin,是casbin的Java语言版本。目前在 GitHub 开源。jcasbin 采用了元模型的设计思想,支持多种经典的访问控制方案,如基于角色的 ......

MATLAB人工神经网络ANN代码

本文介绍基于MATLAB实现人工神经网络(ANN)回归的详细代码与操作。 在之前的文章MATLAB实现随机森林(RF)回归与自变量影响程度分析中,我们对基于MATLAB的随机森林(RF)回归与变量影响程度(重要性)排序的代码加以详细讲解与实践。本次我们继续基于MATLAB,对另一种常用的机器学习方法 ......
神经网络 人工 神经 代码 MATLAB

Python TensorFlow深度神经网络回归:keras.Sequential

本文介绍基于Python语言中TensorFlow的Keras接口,实现深度神经网络回归的方法。 1 写在前面 前期一篇文章Python TensorFlow深度学习回归代码:DNNRegressor详细介绍了基于TensorFlow tf.estimator接口的深度学习网络;而在TensorFl ......

手把手教你搞定菜单权限设计,精确到按钮级别

一、介绍 在实际的项目开发过程中,菜单权限功能可以说是后端管理系统中必不可少的一个环节,根据业务的复杂度,设计的时候可深可浅,但无论怎么变化,设计的思路基本都是围绕着用户、角色、菜单进行相应的扩展。 今天小编就和大家一起来讨论一下,怎么设计一套可以精确到按钮级别的菜单权限功能,废话不多说,直接开撸! ......
按钮 菜单 权限 级别

神经网络基础部件-BN层详解

训练深度神经网络的复杂性在于,因为前面的层的参数会发生变化导致每层输入的分布在训练过程中会发生变化。这又导致模型需要需要较低的学习率和非常谨慎的参数初始化策略,从而减慢了训练速度,并且具有饱和非线性的模型训练起来也非常困难。网络层输入数据分布发生变化的这种现象称为内部协变量转移,BN 就是来解决这个... ......
网络基础 部件 神经 基础 网络

Java实现BP神经网络MNIST手写数字识别

Java实现BP神经网络,内含BP神经网络类,采用MNIST数据集,包含服务器和客户端程序,可在服务器训练后使客户端直接使用训练结果,界面有画板,可以手写数字 ......
神经网络 神经 数字 MNIST 网络

NAPT网络结构下TCP/UDP/ICMP访问外网原理思考

背景 作为程序员,应该都听说过NAT(Network Address Transfer,网络地址转换)这一技术名词,并或多或少大概知道其原理与作用--NAT是用于解决IPv4地址不够用,保证我们能够在IPv6普及前依然可以正常使用互联网而广泛使用的一个技术,其原理正如其名称所示:其可以将私网IP通过 ......
原理 结构 网络 NAPT ICMP

linux 基础(2)文件权限及其修改

文件的权限属性 在 linux 中,每个文件都有唯一的“所属者”(user)和“所属群组”(group)。owner 和 group 都对文件有特殊的权限 输入ls -l,就可以详细查看每个文件的权限属性。 我们可以看到,用户名和群组名可以是相同的。一个群组可以只包含一个用户,也可以包含多个用户。 ......
权限 文件 基础 linux

地图下载器 002 根据下载范围获取要下载的瓦片信息

1、瓦片信息的存储方式设计 下载地图瓦片的第一步,就是要计算出要下载哪些地图瓦片。根据上篇内容,我们了解了谷歌瓦片组织的理论知识,现在就需要写代码实现这些内容。 一般情况下,我们会选择一个矢量面文件作为下载的范围,需要计算出这个矢量面数据覆盖了哪些瓦片,并存储起来。存储的时候,需要记录每个瓦片的x、 ......
瓦片 范围 地图 信息 002

linux环境编程(2): 使用pipe完成进程间通信

1. 写在前面 linux系统内核为上层应用程序提供了多种进程间通信(IPC)的手段,适用于不同的场景,有些解决进程间数据传递的问题,另一些则解决进程间的同步问题。对于同样一种IPC机制,又有不同的API供应用程序使用,目前有POSIX IPC以及System V IPC可以为应用程序提供服务。后续 ......
进程 环境 linux pipe

算法学习笔记(8.1): 网络最大流算法 EK, Dinic, ISAP

网络最大流 前置知识以及更多芝士参考下述链接 网络流合集链接:网络流 最大流,值得是在不超过管道~~(边)~~容量的情况下从源点到汇点最多能到达的流量 抽象一点:使 $\sum_{(S, v) \in E} f(S, v)$ 最大的流函数被称为网络的最大流,此时的流量被称为网络的最大流量 有了最大流 ......
算法 笔记 Dinic 网络 ISAP

权限控制在数栈产品的实践

我们是袋鼠云数栈 UED 团队,致力于打造优秀的一站式数据中台产品。我们始终保持工匠精神,探索前端道路,为社区积累并传播经验价值。 前言 访问控制(Access control)是指对访问者向受保护资源进行访问操作的控制管理。该控制管理保证被授权者可访问受保护资源,未被授权者不能访问受保护资源。 现 ......
权限 产品

神经网络基础部件-激活函数详解

本文分析了激活函数对于神经网络的必要性,同时讲解了几种常见的激活函数的原理,并给出相关公式、代码和示例图。从机器学习的角度来看,神经网络其实就是一个非线性模型,其基本组成单元为具有非线性激活函数的神经元,通过大量神经元之间的连接,使得多层神经网络成为一种高度非线性的模型。神经元之间的连接权重就是需要... ......
网络基础 部件 函数 激活 神经

动态范围控制原理

DRC介绍 开门见山,动态范围的定义就是信号的最大幅值和最小幅值比值的对数(单位dB), 动态范围会受到系统中各个环节的影响。例如同样是这段音乐,在一个40dB背景噪声的环境中播放,那么由于掩蔽效应等因素的影响,最终实际听到的音乐动态范围实际上是50dB。 动态范围会受到系统中各个环节的影响。例如同 ......
原理 范围 动态

代码影响范围工具探索

作者:京东零售 田创新、耿蕾 一、背景 1.祖传代码不敢随意改动,影响范围无法评估。并且组内时常有因为修改了某块代码,导致其他业务受到影响,产生bug,影响生产。 2.研发提测完成后,测试进入测试后经常会向研发询问本次需求改动影响范围,以此来确定测试用例,以达到精准测试,提升整个需求的质量,缩短交付 ......
范围 代码 工具

shell端口监听异常邮箱告警

业务场景:应用发布监听服务是否正常启动,因为服务器资源不够上不了prometheus、grafana,所以写的shell脚本监听。此脚本适用于初创公司及小微企业使用。 准备工作 除了shell脚本这里还使用到了expect脚本,expect类似有telnet你的服务端口返回相应的值判断应用端口是否正 ......
端口 邮箱 shell

生产事故-错误密钥引发的接口通信问题

入职多年,面对生产环境,尽管都是小心翼翼,慎之又慎,还是难免捅出篓子。轻则满头大汗,面红耳赤。重则系统停摆,损失资金。每一个生产事故的背后,都是宝贵的经验和教训,都是项目成员的血泪史。为了更好地防范和遏制今后的各类事故,特开此专题,长期更新和记录大大小小的各类事故。有些是亲身经历,有些是经人耳传口授 ......
密钥 事故 接口 错误 问题

深度学习之Transformer网络

【博主使用的python版本:3.6.8】 本次没有额外的资料下载 Packages import tensorflow as tf import pandas as pd import time import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ......
Transformer 深度 网络

基于U-Net网络的图像分割的MindStudio实践

摘要:本实践是基于Windows版MindStudio 5.0.RC3,远程连接ECS服务器使用,ECS是基于官方分享的CANN6.0.RC1_MindX_Vision3.0.RC3镜像创建的。 本文分享自华为云社区《【MindStudio训练营第一季】基于U-Net网络的图像分割的MindStud ......
MindStudio 图像 U-Net 网络 Net

rbac权限管理

一.概述 传统权限管理: 类似于这样,每新增一个人都要重新给她一些权限,是针对每个人单独设置的,这种方法已经不适用于高效管控权限的 基于此,RBAC权限模型就诞生了,Role-Based Access control也就是基于角色的权限控制,相对于传统模式,这套方案强调一个==role角色== RB ......
权限 rbac

Redis网络模型究竟有多强

高效的网络模型是Redis实现高吞吐量的重要底层支撑,是“高性能”的重要原因,却不是“快”的直接理由。本文将从BIO开始介绍,经过NIO、多路复用,最终说回Redis的Reactor模型,力求详尽。 ......
模型 Redis 网络

一阶段目标检测网络-RetinaNet详解

作者深入分析了极度不平衡的正负(前景背景)样本比例导致 one-stage 检测器精度低于 two-stage 检测器,基于上述分析,提出了一种简单但是非常实用的 Focal Loss 焦点损失函数,并且 Loss 设计思想可以推广到其他领域,同时针对目标检测领域特定问题,设计了 RetinaNet... ......
RetinaNet 阶段 目标 网络

C/S UDP通信实践踩坑记录与对于ICMP的进一步认识

背景 最近有个业务场景需要服务端(简称S)与客户端(简称C)设计一套基于UDP的通信协议--要求尽可能快的前提下可容忍一定丢包率,得以比较深入地学习和了解UDP通信和实践,在开发调试期间先后碰到了C端UDP发包无响应、响应Host Unreachable、响应Port Unreachable、再次C ......
ICMP UDP

深度学习之残差网络

资料下载 链接:https://pan.baidu.com/s/1mTqblxzWcYIRF7_kk8MQQA 提取码:7x6w 资料的下载真的很感谢(14条消息) 【中文】【吴恩达课后编程作业】Course 4 - 卷积神经网络 - 第二周作业_何宽的博客-CSDN博客 我找了几天resnet50 ......
残差 深度 网络

详解redis网络IO模型

前言 "redis是单线程的" 这句话我们耳熟能详。但它有一定的前提,redis整个服务不可能只用到一个线程完成所有工作,它还有持久化、key过期删除、集群管理等其它模块,redis会通过fork子进程或开启额外的线程去处理。所谓的单线程是指从网络连接(accept) -> 读取请求内容(read) ......
模型 redis 网络