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在数字化时代,DDoS(分布式拒绝服务攻击)和CC(ChallengeCollapsar)攻击已成为威胁网络服务稳定性的“头号杀手”。DDoS通过海量流量淹没目标服务器,CC则通过模拟合法请求耗尽应用资源。本文将深入解析这两种攻击的防护技术,构建从网络层到应用层的全链路防御体系。一、DDoS/CC攻击原理与威胁1.DDoS攻击:流量洪泛的“数字洪水”原理:利用僵尸网络向目标发送大量数据包(如UDP
- 0315_算法22级1班实验2(递归分治策略)
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- 0301_算法22级1班实验1
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- 机器人运动学仿真软件:RobWork_(10).C++编程基础
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C++编程基础1.C++语言简介C++是一种静态类型的、编译式的通用编程语言,它支持过程化、面向对象和泛型编程。C++由丹麦计算机科学家BjarneStroustrup在1980年代初期在贝尔实验室开发,是C语言的扩展。C++具有高效性、灵活性和广泛的适用性,特别是在系统软件、应用软件、高性能服务器和客户端应用程序的开发中。
- 2014年最具人气国外WORDPRESS主题
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在国外,WrodPress这个博客系统极为受欢迎,使用WordPress来建站可以降低很多成本,另外还能以十分便宜的价格获得一个漂亮的WP网站模板。今天向大家分享来自Themeforest2014年最具人气的高级WrodPress主题,这些主题无论是设计还是技术上,都是目前最新最流行的。比如CSS3、扁平化、响应式设计、全屏视频背景、视差滚动特效等等。本次分享的WP主题实用性非常不错,流行的设计+
- SQLite3中级篇(C/C++编程接口)源代码解析
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- C/C++语言函数查询大全:中文版手册
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:本资源为C语言和C++编程语言提供了详尽的函数查询手册,旨在帮助开发者高效地查找和理解函数用法。其中包含了C语言的基础函数及其用法,以及C++的面向对象编程支持和标准库。手册以CHM格式提供,方便快速搜索和查看。同时介绍了C语言与C++的联系与区别,强调了面向对象和过程化编程的不同,以及两者结合使用的场景。对于不同经验层次的开发者,这些手册都是提升编程技能和日
- [C/C++安全编程]_[中级]_[如何实现不可变变量]
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场景在Rust里有不可变变量,不可变变量可以保证编译器内存安全,禁止数据竞争;并且不可变可以安全的跨线程共享,无需锁。那么C/C++对象有这种不可变变量吗?说明首先说下简单类型是可以通过const来修饰不可变特性的。对象类型结构的不可变特性。先说C肯定是没有的,C的结构体都是public结构,想要让成员不可变,只能通过const来修饰成员变量,但是如果修饰了,也不能改了,虽然可以通过const_c
- Unreal Engine开发:Unreal Engine基础入门_C++编程基础v1
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C++编程基础在开始学习UnrealEngine之前,掌握C++编程基础是非常重要的。C++是一种强大的面向对象编程语言,广泛应用于游戏开发、系统软件开发等领域。本节将介绍C++的基本概念、语法和一些常用的功能,为后续的UnrealEngine开发打下坚实的基础。1.C++简介C++是一种静态类型的、编译式的、通用的、中级到高级的编程语言,它支持多种编程范式,包括面向对象编程、泛型编程和过程化编程
- OpenCV中常用特征提取算法(SURF、ORB、SIFT和AKAZE)用法示例(C++和Python)
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OpenCV中提供了多种常用的特征提取算法,广泛应用于图像匹配、拼接、SLAM、物体识别等任务。以下是OpenCV中几个主流特征提取算法的用法总结与代码示例,涵盖C++和Python两个版本。常用特征提取算法列表算法特点是否需额外模块SIFT(尺度不变特征)稳定性强、可旋转缩放xfeatures2d模块SURF(加速稳健特征)快速但专利保护xfeatures2d模块ORB(OrientedFAST
- 【AI 赋能:Python 人工智能应用实战】5. 梯度下降家族:SGD/Adam优化器对比实验与选择策略
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摘要:本文系统解析梯度下降优化器的核心原理与演进脉络,构建从理论到实战的完整知识体系。理论部分梳理优化器发展里程碑,从1951年的SGD到2018年的AdamW,揭示技术迭代逻辑;通过数学公式对比SGD、Momentum、Adam等核心算法的更新机制,解析动量加速、自适应学习率的创新点。结合损失曲面分析,阐释Momentum如何逃离鞍点、Adam如何处理悬崖梯度。实战模块基于PyTorch在MNI
- 脱岗离岗逃岗监测识别软件系统平台 标检测算法#YOLO
值班脱岗智能监测识别系统是一种利用AI视频智能分析技术的智能化系统,能够对办公工作岗位区域、岗亭、值班室、生产线岗位等进行7*24小时不间断实时监测。该系统的出现,有助于提高工作效率,确保工作秩序的正常运行,同时也能有效避免值班人员脱岗、懈怠等现象的发生。该系统的工作原理是通过高清摄像头捕捉实时画面,然后利用AI视频智能分析技术对画面进行实时分析,识别出是否有人脱岗、懈怠或者有其他异常情况发生。当
- 颠覆未来:创新代码引领人工智能与量子计算深度融合
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摘要在信息时代飞速演进的背景下,人工智能与量子计算正以前所未有的速度互相融合,推动着科技边界的不断拓展。本文回顾了经典算法的智慧,展示了前沿深度学习模型的构建,并通过量子电路设计探讨了创新代码的可能性,为探索未来科技变革提供了全新视角。1.引言当前,科技创新正处于高速迭代的关键阶段,传统计算方法与新型技术的交汇处正成为研究热点。人工智能的发展已渗透到各行各业,而量子计算的崛起则为解决复杂计算问题提
- 智界R7智驾功能和性能评价
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一、智驾行车能力标题硬件配置与系统架构感知硬件:Max/Ultra版搭载1个192线激光雷达、3个毫米波雷达(含1个4D成像雷达)、12个超声波雷达、11个高清摄像头(含前向800万像素双目+鱼眼镜头)。Pro版未配备激光雷达,但保留3个毫米波雷达和10个摄像头。核心算法:HUAWEIADS3.0系统,基于端到端架构,整合感知、决策与控制模块,支持全场景目标识别(如非标准障碍物、夜间行人)。算力支
- 人工智能视频分析系统人员离岗报警设计方案
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- 睡岗离岗检测算法 Python
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睡岗离岗检测算法的核心在于实时监控和智能分析,睡岗离岗检测算法通过安装在关键区域的监控摄像头,系统能够捕捉到员工的活动画面。当系统检测到人体位置长时间未发生变化时,将启动睡姿分类器。该分类器能够识别多种睡姿,如趴在桌子上睡、坐在凳子上后仰睡等。一旦识别为睡姿,系统将立即触发告警机制。这可以通过向管理人员发送警报信号,或通过语音提醒员工的方式实现。睡岗离岗检测算法在多种场景下均有广泛应用。该算法能够
- 微算法科技技术创新,将量子图像LSQb算法与量子加密技术相结合,构建更加安全的量子信息隐藏和传输系统
随着信息技术的发展,数据的安全性变得尤为重要。在传统计算模式下,即便采用复杂的加密算法,也难以完全抵御日益增长的网络攻击威胁。量子计算技术的出现为信息安全带来了新的解决方案。然而,量子图像处理领域仍面临复杂度高、效率低的问题。微算法科技通过将量子图像LSQb算法与量子加密技术相结合,提出了一种全新的信息隐藏和传输方案,旨在构建更加安全高效的数据保护机制。LSQb算法,即量子图像的最小有效量子比特算
- 5万人流挤地铁如何追踪?陌讯算法实战FPS飙升300%
开篇痛点在智慧城市安防场景中,传统视觉算法常面临“三难困境”:低光照漏检率飙升(夜间误报率超30%)、人群遮挡ID切换混乱(MOTA指标<50%)、硬件资源吃紧(1080P视频流处理>200ms)。某省会交警平台曾反馈:“雨雾天车牌识别准确率骤降至65%,追踪目标平均5分钟丢失1次”。技术解析:动态多目标蒸馏网络陌讯视觉算法创新性融合多任务蒸馏架构与时空注意力机制,攻克复杂场景泛化难题。核心公式创
- 3步实现安防高精度检测:陌讯算法夜间监控落地实战
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开篇痛点:安防监控系统在实时目标检测中常面临严峻挑战。实测数据显示,传统算法在低光、遮挡或动态场景下,泛化能力不足,导致平均误报率高达15%(数据来源:安防行业报告)。尤其在夜间或拥挤环境下,系统卡顿、漏检频发,不仅降低响应效率,还增加安全隐患。例如,某城市交通监控中心反馈,其开源模型在高密度人流中出现每秒帧率(FPS)骤降至20帧以下,引发报警延迟问题。这些问题根源在于算法鲁棒性和实时性不足,亟
- 离岗误报率 20%?陌讯时序算法实测降 90%
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开篇:工业安防中的"隐形漏洞"在制造业车间、变电站等关键场景,离岗检测是保障生产安全的核心环节。传统监控系统依赖人工巡检,存在85%的漏检率;而普通视觉算法在光照变化、人员遮挡场景下,误报率常高达20%以上[实测数据显示]。某汽车零部件厂曾因离岗检测失效导致设备空转2小时,直接损失超12万元。这种"看得见的监控,防不住的风险"困境,凸显了传统视觉方案在复杂工业场景中的局限性。技术解析:从单帧检测到
- 雨天障碍物漏检?陌讯多模态算法实测 98% 准确率
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开篇痛点:自动驾驶视觉系统的“暗礁”在自动驾驶感知层,路面障碍物识别堪称“生命线工程”。传统视觉算法在复杂场景下常面临三重困境:雨天水雾导致特征模糊时漏检率高达25%,逆光环境下小目标(如碎石、井盖)检出率不足60%,而追求高精度又会导致帧率跌破20FPS,难以满足实时性要求[1]。某车企实测数据显示,传统YOLOv8在城郊混合路况中,因障碍物识别延迟引发的决策偏差占测试事故的37%,这些问题成为
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目录一、基本介绍二、二叉搜索树增删查的代码实现(_key-_value型的二叉搜索树)一、基本介绍二叉搜索树是一棵空树,或者是具有以下性质的二叉树:1、若左子树不为空,则左子树上所有节点的值都小于等于根节点的值2、若右子树不为空,则右子树上所有节点的值都大于等于根节点的值3、他的左右子树也分别为二叉搜索树——和堆还不一样,它不区分左右子树,要么都小,要么都大,或者相等二叉搜索树的结构决定了查找一个
- 打造智能资讯引擎:基于 Python 的新闻数据爬取与个性化推荐系统实战全流程解析
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前言:数据时代的信息洪流,如何做到“千人千面”?在信息爆炸的时代,每天都有成千上万条新闻资讯涌现。如何从海量内容中挖掘出用户感兴趣的资讯?这不仅仅是爬虫技术的问题,更是数据建模与智能推荐算法的落地挑战。本篇文章将带你从零出发,构建一个具有实际应用价值的“个性化新闻阅读推荐系统”,从数据采集(爬虫)、文本处理(NLP)、兴趣建模(TF-IDF/协同过滤/Embedding)到推荐展示,覆盖整个推荐系
- 题解 | #使用join查询找出没有分类的电影id以及名称#
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前言本篇为我做过的洛谷题的部分题解,大多是我认为比较具有代表性的或者比较有意思的题目,包含我自己的思考过程和想法。[NOIP2001提高组]一元三次方程求解题目描述有形如:ax3+bx2+cx+d=0ax^3+bx^2+cx+d=0ax3+bx2+cx+d=0这样的一个一元三次方程。给出该方程中各项的系数(a,b,c,da,b,c,da,b,c,d均为实数),并约定该方程存在三个不同实根(根的范围
- LeetCode - 3274. Check if Two Chessboard Squares Have the Same Color
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LeetCode-3274.CheckifTwoChessboardSquaresHavetheSameColor在LeetCode的算法题库中,有许多有趣的题目将实际场景与编程逻辑相结合,LeetCode3274题CheckifTwoChessboardSquaresHavetheSameColor便是其中之一。这道题以国际象棋棋盘为背景,要求我们判断给定的两个方格颜色是否相同。通过解决这道题,
- 算法竞赛备考冲刺必刷题(C++) | 洛谷 P1024 一元三次方程求解
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本文分享的必刷题目是从蓝桥云课、洛谷、AcWing等知名刷题平台精心挑选而来,并结合各平台提供的算法标签和难度等级进行了系统分类。题目涵盖了从基础到进阶的多种算法和数据结构,旨在为不同阶段的编程学习者提供一条清晰、平稳的学习提升路径。欢迎大家订阅我的专栏:算法题解:C++与Python实现!附上汇总贴:
- 监控漏检频发?陌讯YOLOv7实时优化方案召回率提升25%
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- JAVA刷题记录: 专题十五 BFS解决FloodFill算法
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733.图像渲染-力扣(LeetCode)classSolution{int[]dx={0,0,-1,1};int[]dy={1,-1,0,0};publicint[][]floodFill(int[][]image,intsr,intsc,intcolor){intprev=image[sr][sc];if(color==prev)returnimage;Queueq=newLinkedList
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0.FloodFill简介dfs:深度优先遍历(红色)bfs:宽度优先遍历1.图像渲染算法原理classSolution{int[]dx={0,0,1,-1};int[]dy={1,-1,0,0};publicint[][]floodFill(int[][]image,intsr,intsc,intcolor){intprev=image[sr][sc];//统计刚开始的颜⾊if(prev==co
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bozch
.net.net mvc
在.net mvc5中,在执行某一操作的时候,出现了如下错误:
各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
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- centos7 安装后失去win7的引导记录
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- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
無為子
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我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2版本已经正式发布。大家可以通过如下地址下载。
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G4Studio_V3.2版本变更日志
功能新增
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- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
日期函数转换函数(核心)数字函数通用函数(核心)字符函数
单行函数; 字符函数,数字函数,日期函数,转换函数(核心),通用函数(核心)
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- Mockito异常测试实例
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import static org.mockito.Mockito.mock;
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import org.junit.Assert;
import org.junit.Test;
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- GA与量子恒道统计
Bill_chen
JavaScript浏览器百度Google防火墙
前一阵子,统计**网址时,Google Analytics(GA) 和量子恒道统计(也称量子统计),数据有较大的偏差,仔细找相关资料研究了下,总结如下:
为何GA和量子网站统计(量子统计前身为雅虎统计)结果不同?
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- 【Linux命令三】Top命令
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Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器,可以查看当前系统的运行情况,包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果:
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- spring四种依赖注入方式
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平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
- angular.injector
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描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入. 使用方法: angular.injector(modules, [strictDi]) 参数详解: Param Type Details mod
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- 使用Struts2.2.1配置
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- [职业与教育]青春之歌
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0、 课堂练习做完
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ehcache.xml文件是用来定义Ehcache的配置信息的,更准确的来说它是定义CacheManager的配置信息的。根据之前我们在《Ehcache简介》一文中对CacheManager的介绍我们知道一切Ehcache的应用都是从CacheManager开始的。在不指定配置信
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Mac 在国外很受欢迎,尤其是在 设计/web开发/IT 人员圈子里。普通用户喜欢 Mac 可以理解,毕竟 Mac 设计美观,简单好用,没有病毒。那么为什么专业人士也对 Mac 情有独钟呢?从个人使用经验来看我想有下面几个原因:
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位运算
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- weblogic部署项目出现的一些问题(持续补充中……)
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- tomcat7性能调优(01)
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O/R Mapping 是 Object Relational Mapping(对象关系映射)的缩写。通俗点讲,就是将对象与关系数据库绑定,用对象来表示关系数据。在O/R Mapping的世界里,有两个基本的也是重要的东东需要了解,即VO,PO。
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