kubesphere实战debian 12
LORD OF THE ROOT靶场渗透实战
### 知识点 **1. 端口碰撞** 端口碰撞（Port Knocking）是一种安全技术，用于隐藏和保护网络服务器。**该技术通过发送一系列特定的数据包，来触发服务器开放指定端口**。在没有收到这些特定数据包的情况下，服务器的端口会一直处于关闭状态，从而增强服务器的安全性。 通常，端口碰撞技术将 ......
OpenMMLab AI实战营第二期
# OpenMMLab AI实战营笔记 ### OpenMMLab 简介 - OpenMMLab 概述： - 中国人工智能计算机视觉算法体系 - 每一种计算机视觉任务对应OpenMMLab的一个算法库 - 内容： - 视觉基础库：MMCV,MMEngine - 算法框架：MMPretrain, MM ......
JS逆向实战16——猿人学第20题 新年挑战-wasm进阶
# 声明 本文章中所有内容仅供学习交流，抓包内容、敏感网址、数据接口均已做脱敏处理，严禁用于商业用途和非法用途，否则由此产生的一切后果均与作者无关，若有侵权，请联系我立即删除！ # 网站 > https://match.yuanrenxue.cn/match/20 # 网站分析 首先进去网站，我们查 ......
BGV12
> BGV12，论文：(Leveled) Fully Homomorphic Encryption without Bootstrapping ## 密钥交换  各种各样的深度学习框架不断出现，openmmlab以pytorch为底层框架开发出了 ......
Hive高级函数实战
### 函数的基本操作 和mysql一样的，hive也是一个主要做统计的工具，所以为了满足各种各样的统计需要，它也内置了相当多的函数 ```sql show functions; # 查看所有内置函数 desc function functionName; # 查看指定函数的描述信息 desc fu ......
PowerShell实战系列：按需更改.net解决方案中的项目名称
一、需求 产品在生命周期中可能会更改名称，比如产品从Product1升级为Product2，为了使产品代码与之同步，产品源码项目名称需要改动，通常一个产品由包含很多项目，手动更改有很大的工作量，且未来该工作仍可能重复（产品继续升级，带来改名需求）。 对于大量且重复的工作，编写脚本可有效满足此类场景需 ......
Hive核心实战
### Hive中数据库的操作 ```sql show databases; # 查看数据库列表 use default; # 选择数据库 create database mydb1; # 创建数据库 create database mydb2 location '/user/hive/mydb2' ......
AI实战营第二期 | 环境配置及安装
# AI实战营第二期 | 环境配置及安装  - 强烈推荐使用 mim 来管理 OpenMMLab repo - O ......
Pytest - Fixture(12) - 配置文件conftest.py
## Pytest - 配置文件 - conftest.py ### 前言 + 如果在多个测试文件中的用到相同的 `fixture函数`，则可以将其移动到 `conftest.py` 文件中 + `conftest.py` 是专门存放 `fixture` 的配置文件； + 例如：如果测试用例都需要进 ......
【Netty实战】1~3章学习笔记
# 1. Netty总体结构 ## 1.1 Netty简介 Netty是一款用于创建高性能网络应用程序的高级框架。它的基于 Java NIO 的异步的和事件驱动的实现，保证了高负载下应用程序性能的最大化和可伸缩性。 其次，Netty 也包含了一组**设计模式**，将应用程序逻辑从网络层解耦， ......
理论+实操｜一文掌握 RFM 模型在客户数据洞察平台内的落地实战
确定用户价值是整个[用户运营](https://www.dtstack.com/easydigit/userinsight?src=szsm)过程中极其重要的一环。传统的工作流程中，业务人员向数据部门提出数据需求，等待返回结果后再进行价值分析是主要的准备工作，但这个过程非常耗时。为了提高[工作效率] ......
Oracle 12c/19c PDB数据库配置自动启动
在Oracle 12c/19c多租户环境中，默认情况下，使用startup命令启动数据库实例后，你会发现PDB数据库的状态为MOUNT状态,PDB不会随着CDB启动而启动。如下例子所示： SQL> startupORACLE instance started.Total System Global ......
Java实战-基于JDK的LRU算法实现、优雅的实现代码耗时统计(Spring AOP、AutoCloseable方式)
场景 Java中基于JDK的LRU算法实现 LRU算法-缓存淘汰算法-Least recently used,最近最少使用算法 根据数据的历史访问记录来进行淘汰数据，其核心思想是：如果有数据最近被访问过，那么将来被访问的几率也更高 在Java中可以利用LinkedHashMap容器简单实现LRU算法 ......
Java的12种常用注解！
1.声明bean的注解😀 @Component 组件，没有明确的角色 @Service 在业务逻辑层使用（service层） @Repository 在数据访问层使用（dao层） @Controller 在展现层使用，控制器的声明（C） 2.注入bean的注解 @Autowired：由Spring ......
Java实战-不可变容器、列表遍历删除、HashMap遍历删除、巧用函数方法实现二维数组遍历
场景 Java中不可变容器的使用 Java工具库Guava的不可变集合和新集合类型Multiset、Multimap、BiMap、RangeSet、RangeMap等的使用示例： https://blog.csdn.net/BADAO_LIUMANG_QIZHI/article/details/12 ......
Linux系统硬件时间12小时制和24小时
https://www.cnblogs.com/tdyk/articles/15735926.html 1 一个新装的服务器默认字符集是英文的。 [root@localhost /]# date -RMon, 27 Dec 2021 13:28:25 +0800[root@localhost /]# ......
debian11 xfce fcitx不能输入中文的解决
装了debian11 用tightvnc配置了远程桌面，由于搞不定gnome3下的vnc登录配置，搜了一圈之后采用了xfce，具体方法是： 在.vnc/xstartup中输入: xrdb $HOME/.Xresources startxfce4 & 然后给与x的权限，就能用vnc远程登录了。但是中文 ......
JS逆向实战15——猿人学第五题 动态cookie乱码增强
# 声明 本文章中所有内容仅供学习交流，抓包内容、敏感网址、数据接口均已做脱敏处理，严禁用于商业用途和非法用途，否则由此产生的一切后果均与作者无关，若有侵权，请联系我立即删除！ # 网站 > https://match.yuanrenxue.cn/match/5 # 网站分析 首先 刚进入页面即显示 ......
12.结构体、枚举、联合和别名
结构体的应用 结构体的大小 枚举的定义 联合的定义 类型定义符 结构体的应用 用于在c++中定义新的数据类型 语法： struct 结构体名{ 数据类型 变量名; ........ }; eg： struct item { int data; char word[5]; float num; }; ......
VST实例（12） 列扩展和多行显示
TreeOptions.AutoOptions如果包含了“toAutoSpanColumns” ,且下一栏为空，则本栏被缩减的文本（即文本只显示部分，后面只显示…）会自动扩展显示在下一栏中。 看图示例： 通常情况下，当单元格的宽度不能完全显示字符串内容时，字符串会被截取显示，截取之外的内容显示为“… ......
C端用户体验度量实战篇-京东快递小程序体验度量全面升级
本文通过介绍体验度量模型升级研究过程、研究方法及研究结果等内容，结合实际C端产品应用，观测新模型运行周期的表现，验证了其在高速发展的业务形态和日益变化的用户需求上的适用性和有效性。 ......
SpringBoot集成kafka全面实战
一、前戏1、在项目中连接kafka，因为是外网，首先要开放kafka配置文件中的如下配置（其中IP为公网IP）， advertised.listeners=PLAINTEXT://112.126.74.249:9092 2、在开始前我们先创建两个topic：topic1、topic2，其分区和副本数 ......
代码随想录12｜栈和队列
239. 滑动窗口最大值 这是使用单调队列的经典题目。 此时我们需要一个队列，这个队列呢，放进去窗口里的元素，然后随着窗口的移动，队列也一进一出，每次移动之后，队列告诉我们里面的最大值是什么。 每次窗口移动的时候，调用que.pop(滑动窗口中移除元素的数值)，que.push(滑动窗口添加元素的数 ......
Pytorch高级api搭建多层感知机实战
# Pytorch高级api搭建多层感知机实战 代码 ```python import torch import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim from torchvision import datasets, transf ......