运营商 性能 网络1564
Python - requests.Session 提升性能
用法（将 requests.Session 放到全局调用）： import requests rs = requests.Session() def test(request): content = rs.post(url, data, headers=headers) 原理：每次请求都会复用TCP ......
人工智能对网络安全的影响
技术的快速发展带来了不断增长的威胁环境，网络犯罪分子和恶意行为者利用我们互联世界中的漏洞。在这个数字时代，数据泄露和网络攻击呈上升趋势，仅靠传统的安全措施已经不够了。人工智能 （AI） 的进步彻底改变了网络安全格局。 在这篇文章中，我们将探讨人工智能对网络安全的深远影响、它在保护我们的数字领域中的作 ......
做运营，一定要掌握的3个底层能力+3个核心思维
从用研转做运营已经3年多了，也经历过大大小小的业务项目，回顾这3年，总结一句话就是：如果你不掌握运营的底层能力，看再多的方法论，也只是别人的。 最初做运营，我相信很多人都会有同样的感受： 怎么感觉运营就一直在打杂，也没有人带，看了那么多课程、书籍上的方法论，可是总不会用。 运营的分类那么多，内容运营 ......
OSI七层模型如何帮助网络通信？
OSI（开放系统互联）七层模型是计算机网络体系结构的一种描述方式，它为不同系统之间的通信提供了统一的标准。这个模型从低到高分别是：物理层、数据链路层、网络层、传输层、会话层、表示层和应用层。 以下是每个层次的主要功能和它们如何帮助网络通信： 物理层（Physical Layer）：这一层主要负责将比 ......
性能测试基础
软件八大质量特征 什么是性能测试： 性能测试：属于软件测试范畴，旨在测试处于特点环境和配置下的系统在一定量的负荷下，系统的正确性、相应时间、速度TPS、成功率、稳定性、可恢复性等特性是否满足特性干系人需求的能力。系统性能关于用户的体验。性能属于产品的非功能质量特性。 性能测试针对系统的性能指标（需求 ......
论文精读：ST2Vec：道路网络中的时空轨迹相似性学习（ST2Vec: Spatio_Temporal Trajectory Similarity Learning in Road Networks）
论文精读：ST2Vec 道路网络中的时空轨迹相似性学习 《ST2Vec: Spatio-Temporal Trajectory Similarity Learning in Road Networks》 论文链接：https://doi.org/10.48550/arXiv.2112.09339 一 ......
WPF显示网络图片的几种方法
1、利用数据流 1 Image img; 2 byte[] btyarray = GetImageFromResponse(imageUrl); 3 4 //字节数据转流 5 MemoryStream ms = new MemoryStream(btyarray); 6 7 //重点：设置Image ......
APP应用加固指南：如何有效辨别，网络上伪造的地理位置？
在数字互联时代，已经离不开地理位置数据。地理位置数据不仅仅是一个简单的坐标，更是一种数字足迹，描绘了人们在数字世界中的实际存在。这些数据为我们提供了关键的背景信息，让人们在享受数字服务的同时，也能更好地理解人们的生活环境。 首先，基于地理位置数据的地图和导航服务。通过提供准确、实时的位置信息，地图和 ......
c# for循环下使用try catch导致性能问题
在for循环里，有8w数据，结果需要10+分钟才遍历完（生产环境下），结果发现导致耗时的代码如下 try { ritem.Qty = Convert.ToDecimal(value); } catch(Exception e) { Logger.Info(e.ToString()); ritem.Q ......
工程监测仪器振弦采集仪的性能评估与优化
工程监测仪器振弦采集仪的性能评估与优化 工程监测仪器振弦采集仪的性能评估与优化涉及以下几个方面： 1. 采样率与精度：振弦采集仪需要具备足够高的采样率和精度，以确保对振动信号进行准确和全面的采集。采样率过低或精度不足可能导致信号失真或遗漏，影响监测结果的准确性。因此，对采样率和精度进行评估和优化是必 ......
java读取网络文件和本地文件
java读取网络文件和本地文件： package com.mybatisplustest.test; import java.io.*; import java.net.URL; /** * Created by Administrator on 2023/12/21. */ public clas ......
pytorch——基于循环神经网络的情感分类
任务目标 基于给定数据集，进行数据预处理，搭建以LSTM为基本单元的模型，以Adam优化器对模型进行训练，使用训练后的模型进行预测并计算预测分类的准确率。 数据集信息 IMDB数据集是一个对电影评论标注为正向评论与负向评论的数据集，共有25000条文本数据作为训练集，25000条文本数据作为测试集。 ......
vivo 容器平台资源运营实践
容器平台针对业务资源申请值偏大的运营问题，通过静态超卖和动态超卖两种技术方案，使业务资源申请值趋于合理化，提高平台资源装箱率和资源利用率。 ......
同事突然问我：异步网络请求编码的方法
本文分享自华为云社区《异步网络请求编码》，作者：张俭 。 本文介绍常见的异步网络请求编码手法。尽管像golang这些的语言，支持协程，可以使得Programmer以同步的方式编写代码，大大降低编码者的心智负担。但网络编程中，批量又非常常见，这就导致即使在Golang中，也不得不进行协程的切换来满足批 ......
神经网络优化篇：详解dropout 正则化（Dropout Regularization）
dropout 正则化 除了\(L2\)正则化，还有一个非常实用的正则化方法——“Dropout（随机失活）”。 假设在训练上图这样的神经网络，它存在过拟合，这就是dropout所要处理的，复制这个神经网络，dropout会遍历网络的每一层，并设置消除神经网络中节点的概率。假设网络中的每一层，每个节 ......
深入 K8s 网络原理（二）- Service iptables 模式分析
目录1. 概述2. 准备 Service 和 Pods 资源3. K8s 里 Service 的实现原理3.1 kube-proxy 组件3.2 iptables 简介3.3 iptables 规则3.3.1 Service，Pod 和 Host 信息3.3.2 从 NodePort 入手寻找 ip ......
神经网络
模型演进卷积神经网络--循环神经网络--Transformer 卷积神经网络 CNN 主要处理图像的神经网络卷积本身是一种数学计算先观察--再记忆存储 循环神经网络 RNN 语义存在上下文的前后依赖关系循环神经网络的上一级节点的输出继续往下一级进行传递，事后对序列数据的上下文影响进行建模后续的每一个 ......
网络协议分析-重点总结
第一章 计算机网络基础 1.1 网络的概念和组成 连接到Internet的所有的这些设备称为主机或终端系统 终端系统由通信链接连在一起。常见的通信链接有双绞线、同轴电缆、光纤，负责传输原始的比特流 不是单一通过通信链接连接，通过中介交换设备间接相连，这些中介交换设备称为包交换器，传输的信息块称为包， ......
高维数据惩罚回归方法：主成分回归PCR、岭回归、lasso、弹性网络elastic net分析基因数据|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=23378 最近我们被客户要求撰写关于高维数据惩罚回归方法的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在本文中，我们将使用基因表达数据。这个数据集包含120个样本的200个基因的基因表达数据。这些数据来源于哺乳动物眼组织样本的微阵列实验 1 介绍 在本文中 ......
BP神经网络思想及其Python实现
神经网络是一种模拟人类大脑工作方式的计算模型。它由神经元组成，这些神经元相互连接形成网络。每个连接都有一个权重，而神经元则通过激活函数处理输入并生成输出。神经网络可以分为输入层、隐藏层和输出层。在训练过程中，神经网络通过调整权重来学习模式和特征，使其能够进行预测或分类任务。这种学习过程通常依赖于反向 ......
基于异构图卷积网络的网络威胁情报建模
基于异构图卷积网络的网络威胁情报建模 基本信息 题目：Cyber Threat Intelligence Modeling Based on Heterogeneous Graph Convolutional Network 来源：USENIX Association 摘要 网络威胁情报 （CTI） ......
Socket.D 基于消息的响应式应用层网络协议
基于事件和语义消息流的网络应用协议。
有用户说，“Socket.D 之于 Socket，尤如 Vue 之于 Js、Mvc 之于 Http” ......
sans sec 565 Red Team Operations and Adversary Emulation - 红队运营和对手仿真 之 565.1 Lab 1.4：奖金！用户名枚举和密码喷射
565.1 Lab 1.4：用户名枚举和密码喷射 目标 用户名枚举以发现其他有效用户 使用已知密码对新发现的账户进行喷洒 本实验室模拟的 TTP T1594 - Search Victim-Owned Websites T1078 - Valid Accounts T1087.003 - Accou ......
关于Cache性能的小结
总结 Cache的容量越大，不命中率越低，且不命中率下降的幅度随着Cache容量的增大而减小。 提高相联度能够降低Cache的不命中率，但降低的幅度不大。 增加块的大小，会减少不命中率，但减少了Cache中块的数目，还可能会增加冲突不命中，所以块过大时Cache的不命中率反而会提高。 在Cache容 ......
Java网络IO-BIO
Java BIO 就是传统的 Java I/O 编程 BIO(BlockingI/O)：同步阻塞，服务器实现：一个连接一个线程，即客户端有连接请求时服务器端就需要启动一个线程进行处理。 单线程情况下，只有一个线程可以处理客户端请求，也就是同时只能连接一个客户端。 优化点：可以通过线程池机制改善，实现 ......
P2 什么是神经网络
深度学习指的是训练神经网络，有时候规模很大 那么神经网络到底是什么？？？ 比方说我们现在有这么一张图 这张图叫： Housing Price Prediction 我们有的数据是六个房子的面积和每平米的单价。 我们现在知道了logestic回归模型，我们将数据输入这个模型，会拟合出一条穿过这些数据的 ......
易绘创云打印和网络打印有什么区别？
很多小伙伴对云打印和网络打印的概念不太了解，不知道这两者有何区别，那么今天小易就带大家来了解一下，易绘创云打印和网络打印有什么区别。 易绘创云打印和网络打印有什么区别？ 作为打印行业比较火的两个概念，很多不了解的朋友初看之下可能会觉得易绘创云打印和网络打印没什么区别，但其实并不是这样，易绘创云打印和 ......