常规监控及文件传输第8页

Pytorch深度学习教程_9_nn模块构建神经网络

在前面的几篇中，我们已经介绍了Python、numpy及pytorch的基本使用，进行了梯度及神经网络的实践并学习了激活函数和激活函数，在上一个教程中我们学习了优化算法。

tRNA做科研·2025-03-24 06:08

MySQL密码修改的全部方式一篇详解

这种方式适用于MySQL5.7及以上版本，简单直接，且符合MySQL的标准操作规范。操作步骤首先，使用以下命令登

1加1等于·2025-03-24 05:07

Java并发实战——CountDownLatch优化商品详情页数据加载

本文将结合电商场景比如优化商品详情页数据加载，深入探讨CountDownLatch的工作原理及实际应用。

1加1等于·2025-03-24 05:37

Java进阶——常用类及常用方法详解

本文将深入探讨Java常用类的核心知识点以及在日常工作中的使用场景。本文目录一、String类1.不可变性2.字符串常量池3.比较字符串二、日期时间常用类1.Java8引入2.时间计算三、Math数值处理四、Optional空值处理五、异常处理类六、枚举类一、String类1.不可变性String类是不可变的，这意味着一旦创建就不能被修改。在进行字符串拼接时，需要注意性能问题。//不推荐：会创建多

1加1等于·2025-03-24 05:36

MongoDB慢日志查询及索引创建

以下分享介绍下MongoDB慢日志查询及索引创建相关的一些笔记。一，准备1.使用db.currentOp()实时监控db.currentOp()可以查看当前正在执行的操作，适合捕捉瞬时的高CPU操作。

laolitou_1024·2025-03-24 05:33

MCS51指令系统及汇编程序设计

一、MSC--51指令系统包含111条基本指令。指令：是CPU按照人的意图来完成某种操作的命令，它以英文名称或缩写形式作为助记符。掌握MCS-51汇编语言指令是51单片机汇编设计程序的基础。按所占字节分，MCS-51指令分三种：（1）单字节指令49条：（2）双字节指令45条；（3）三字节指令17条。按执行时间分，MCS-51指令分三种：（1）1个机器周期指令64条；（2）2个机器周期指令45条；（

cxz204986·2025-03-24 05:32

基于STC89C52的8255并行口拓展实验

摘要本文围绕基于STC89C52单片机的8255并行口扩展实验展开，详细阐述实验原理、硬件设计、软件编程及Proteus仿真实现过程。

@小张要努力·2025-03-24 05:00

R语言入门课| 02 R及Rstudio的下载与安装

在第二节课中，我们给大家详细的介绍了R及Rstudio的安装过程，大家赶紧装起图文内容1、R语言安装R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是一款属

Biomamba生信基地·2025-03-24 05:30

2021-最新Web前端经典面试试题及答案-史上最全前端面试题(含答案)---React篇

★★★React事件绑定原理★★★React中的setState缺点是什么呢★★★React组件通信如何实现★★★类组件和函数组件的区别★★★请你说说React的路由是什么？★★★★★React有哪些性能优化的手段？★★★★Reacthooks用过吗，为什么要用？★★★★虚拟DOM的优劣如何？实现原理？★★★★React和Vue的diff时间复杂度从O(n^3)优化到O(n)，那么O(n^3)和O

圆白菜和大白菜·2025-03-24 04:23

CPU占用率飙升至100%：是攻击还是正常现象？

本文将探讨如何识别和应对服务器的异常CPU占用情况，并通过Python脚本示例，提供一种监控和诊断CPU占用率的方法。一、CPU占用率100%：攻击or正常？

群联云防护小杜·2025-03-24 04:51

Windows 图形显示驱动开发-WDDM 2.7功能- 支持跨适配器资源扫描 (CASO)

Microsoft计算驱动程序模型概述在Windows10版本1903（WDDM2.6）及更高版本中，Microsoft计算驱动程序模型（MCDM）可用于为支持仅计算功能的设备编写驱动程序。

程序员王马·2025-03-24 03:45

一文读懂 Linux 下 Docker 搭建及简单应用

一、引言在Linux系统的运维与开发场景中，Docker凭借其高效的容器化技术，极大地简化了应用部署与管理流程。它打破了传统环境配置的复杂性，实现应用及其依赖的封装，确保在不同环境中稳定运行。本文将详细介绍在Linux系统下搭建Docker的步骤，并通过几个简单应用示例，带你快速上手Docker。二、Linux下Docker搭建（一）准备工作系统要求：建议使用主流的Linux发行版，如Ubuntu

Waitccy·2025-03-24 03:44

手把手教你完成 MATLAB 的下载安装与激活（详细图文教程）

本文将以详细步骤、清晰截图的形式，为您介绍MATLAB的下载、安装及激活的完整过程。

徐浪老师·2025-03-24 03:44

linux服务器上的项目读取本地文件,java访问linux服务器读取文件路径

java访问linux服务器读取文件路径内容精选换一换通过ADC将文件传输到Host。参见准备环境完成环境配置。以运行用户登录安装Toolkit组件的服务器。

防晒霜白癜风患者·2025-03-24 03:10

雷军从 6 楼扔涂有防弹涂层西瓜，西瓜完好无损，这种防弹涂层是什么材质？用在车上效果怎么样？

以下是关于该涂层材质及在车用场景中的详细分析：一、防弹涂层的材质与技术特性材料本质该涂层属于聚脲材料的升级版本，由异氰酸酯与氨基化合物反应生成。

日记成书·2025-03-24 02:39

基于NanoDet的无人机交通违规监控系统设计与实现

1.引言随着无人机技术的发展，无人机在交通监控领域的应用逐渐增多。无人机能够提供空中视角，具有更高的视野覆盖范围，能够帮助交通管理部门实时监控交通违规行为。

深度学习&目标检测实战项目·2025-03-24 02:09

高效快速教你DeepSeek如何进行本地部署并且可视化对话

科技文章：高效快速教你DeepSeek如何进行本地部署并且可视化对话摘要：随着自然语言处理（NLP）技术的进步，DeepSeek作为一款基于深度学习的语义搜索技术，广泛应用于文本理解、对话系统及信息检索等多个领域

大富大贵7·2025-03-24 02:35

基于Python PYQT5 的相机定时采集图像程序，GUI打包独立运行

基于PythonPYQT5编写相机定时采集图像及手动采集版本介绍Python3.6pyqt55.15.4pyqt5-tools5.15.4.3.2另外就是常用的cv2和numpy包fromPyQt5importQtCore

夏时summer time·2025-03-24 02:30

CentOS 7 下 Supervisor 安装与配置

Supervisor是一个用于管理和监控进程的工具，它可以在CentOS7服务器上轻松地启动、停止和重启进程。在本文中，我将向您展示如何安装和配置Supervisor。

OUDKE·2025-03-24 01:59

在CentOS上安装Supervisor进行进程监控

安装EPEL存储库：sudoyuminstallepel-release安装Supervisor：sudoyuminstallsupervisor启动并启用Supervisor服务：sudosystemctlstatussupervisordsudosystemctlstartsupervisordsudosystemctlenablesupervisord配置Supervisor：Supervi

张3蜂·2025-03-24 01:28

夜莺[n9e] v6 中心机房部署

文章目录夜莺v6中心机房部署n9e监控服务VictoriaMetrics时序数据库Categraf采集器夜莺v6中心机房部署n9e监控服务项目介绍-快猫星云(flashcat.cloud)IP：192.168

DuanHao_·2025-03-24 01:55

夜莺监控 v8.0 新版通知规则 | 对接飞书告警

新版通知规则的介绍文章：夜莺监控巨大革新：抽象出通知规则，增强告警通知的灵活性新版通知规则对接钉钉：夜莺监控v8.0新版通知规则|对接钉钉告警新版通知规则对接企微：夜莺监控v8.0新版通知规则|对接企微告警本文对背景信息不做额外描述了

夜莺开源监控·2025-03-24 01:55

npm error gyp info

下面是一些常见的原因和解决方法：常见原因及解决方法Python未安装或版本不兼容：Node.js使用Python来运行gyp。确保你的系统上安装了Python，并且版本与node-gyp兼容。

计算机辅助工程·2025-03-24 01:22

计算机网络&性能优化相关内容详解

2.滚动性能优化及虚拟滚动核心：用户提到虚拟滚动是关键。网页6、8、9、10详细介绍了虚拟滚动的原理，即仅渲染可视区域元素，减少DOM操作。需要总结这些内容，并指出核心

GISer_Jinger·2025-03-24 01:22

如何实现具备自动重连与心跳检测的WebSocket客户端

适用于需要长连接的实时通讯场景（如聊天室、实时数据监控等）。

FFF-X·2025-03-24 01:52

sqlmap笔记

sqlmap支持Python2.6、2.7和Python3.4及以上版本。

君如尘·2025-03-24 00:49

计算机网络课程内容详解-ChatGPT4o作答

以下是计算机网络课程内容的详细介绍，涵盖知识结构、主要内容及应用方向。一、课程目标掌握计算机网络的基本概念、结构及运行原理。理解计算机网络分层模型（如OSI七层模型和TCP/IP四层模型）。

部分分式·2025-03-24 00:19

JavaScript基础-删除事件（解绑事件）

本文将介绍几种方法来删除JavaScript中的事件处理器，并探讨它们的应用场景及最佳实践。一、为什么需要删除事件？随着页面复杂度的增加，不恰当地管理事件处理器可能会导致性能下降或出现意外行为。

難釋懷·2025-03-24 00:44

spark explain如何使用

以下是具体使用方法及不同模式的作用：1.explain的基本语法在Spark3.0及以上版本，explain支持多种模式参数，通过mode指定输出格式：#DataFrame调用方式df.explain(

fzip·2025-03-24 00:14

【自建分布式数据库详细指南】（五）使用：常见API及使用问题

延续前几篇文章，下面着重从一些基本的API讲讲从入门到习惯的常用方法，后续更新。USAGE1节点管理设置主节点，又成为协调节点SELECTcitus_set_coordinator_host('coord.example.com',5432);step1.创建节点select*frommaster_add_node('new-node',12345);step2.删除节点step3.新增节点后重新

大板牙花生·2025-03-24 00:43

《Oracle DBA入门实战：十大高频问题详解与避坑指南》

OracleDBA入门作业十问十答本文为OracleDBA入门作业整理，涵盖工具使用、配置管理及权限控制等核心知识点，适合新手快速上手。如有疑问或补充，欢迎评论区交流！1.DBA常用工具有哪些？

鸿·蒙·2025-03-24 00:13

SpringBoot 整合security 实现自定义Token和clientId登录及退出(二)

.猫的树·2025-03-23 23:40

无法访问 GitHub？教你如何轻松解决

本文将详细介绍几种常见原因及解决方法，帮助你快速恢复对GitHub的访问。一、常见原因及解决方案1.DNS解析问题DNS解析问题是最常见的原因之一，可能导致GitHub的域名无法正确解析为IP地址。

CarlowZJ·2025-03-23 23:10

【论文阅读】Persistent Homology Captures the Generalization of Neural Networks Without A Validation Set

比较同调收敛性与神经网络的验证精度变化趋势摘要机器学习从业者通常通过监控模型的某些指标来估计其泛化误差，并在训练数值收敛之前停止训练，以防止过拟合。

开心星人·2025-03-23 22:34

NLP高频面试题（十）——目前常见的几种大模型架构是啥样的

本文将为大家详细解析几种目前常见的大模型架构，帮助读者理解其核心差异及适用场景。1.什么是LLM（大语言模型）？

Chaos_Wang_·2025-03-23 22:30

深度学习 | pytorch + torchvision + python 版本对应及环境安装

目录一、版本对应二、安装命令（pip）1.版本（1）v2.5.1~v2.0.0（2）v1.13.1~v1.11.0（3）v1.10.1~v1.7.02.安装全过程（1）选择版本（2）安装结果参考文章一、版本对应下表来自pytorch的github官方文档：pytorch/vision:Datasets,TransformsandModelsspecifictoComputerVisionpytor

zfgfdgbhs·2025-03-23 22:30

基于AWS Endpoint Security（EPS）的自动化安全基线部署

设计AWS云架构方案实现基于AWSEndpointSecurity(EPS)的自动化安全基线部署，AMSAdvanced（AWS托管服务）环境会为所有新部署的资源自动安装EPS监控客户端，无需人工干预即可建立统一的安全基线

weixin_30777913·2025-03-23 22:59

前端性能优化-知识点

5.性能监测：性能指标、性能测试、性能监控持续优化等Web性能指标RAIL性能模型Response(响应)：快速

甲亿·2025-03-23 22:56

【最新】TensorFlow、cuDNN、CUDA三者之间的最新版本对应及下载地址

TensorFlow、cuDNN、CUDA对应关系官网查询地址CUDA下载地址cuDNN下载地址VersionPythonversionCompilerBuildtoolscuDNNCUDAtensorflow_gpu-2.9.03.7-3.10MSVC2019Bazel5.0.08.111.2tensorflow_gpu-2.8.03.7-3.10MSVC2019Bazel4.2.18.111.

江上_酒·2025-03-23 21:25

性能优化中如何“避免链接关键请求”

以下是具体策略及实施步骤：一、什么是“关键请求链”？定义：关键请求链是浏览器在渲染首屏内容时必须按顺序加载的资源序列。

混血哲谈·2025-03-23 21:24

网络空间安全专业发展历程及开设院校

一、专业发展历程1.早期探索阶段（1990年代末—2000年代初）（1）背景：1990年代互联网进入中国，计算机病毒、黑客攻击等问题逐渐显现，社会对信息安全人才的需求开始萌芽。（2）高校尝试：1997年，西安电子科技大学在密码学领域积累深厚，率先开设与信息安全相关的选修课程和研究方向。1998年，武汉大学依托其计算机学院和数学学科优势，开始探索信息安全方向的本科教育。2.正式设立本科专业（2001

菜根Sec·2025-03-23 21:52

网络空间安全专业培养方案及学习建议

一、网络空间安全专业培养方案（示例）本文以武汉大学网络空间安全专业培养方案为例，列举本科期间学习的课程。详情参见：https://cse.whu.edu.cn/rcpy/lxspy/zyjs/wlkjaqzypyfa.htm1、培养目标网络空间安全学科是综台计算机、通信、电子、数学、物理、生物、管理、法律和教育等学科，并发展演绎而形成的交叉学科。培养的本科生要求掌握网络空间安全学科的基本理论、基本

菜根Sec·2025-03-23 21:52

常见的编码方式及特征

一、BASE编码1、Base64Base64是网络上最常见的用于传输8Bit字节码的编码方式之一，Base64就是一种基于64个可打印字符来表示二进制数据的方法。Base64，就是包括小写字母a-z、大写字母A-Z、数字0-9、符号"+“、”/"一共64个字符的字符集。（1）编码规则①把3个字节变成4个字节。②每76个字符加一个换行符。③最后的结束符也要处理（2）举例说明转前：s13先转成asci

菜根Sec·2025-03-23 21:21

AIOps：解决企业IT挑战的智能利器

通过收集、监视和理解系统数据，AIOps能够自动化运维任务、实时监控系统状态、预测潜在问题，从而提高效率和稳定性。AIOps尤其适用于IT运维部门，这是一个迫切需要此类技术的群体

雅菲奥朗·2025-03-23 20:46

python Qt

fromPyQt4importQtGui,uic,QtCore很多控件像QPushButton是从QtGui的空间中得来的，下面def__init__(self,parent=None)中定义了界面的设计及与控件相互联系的方法

Solkatt's·2025-03-23 20:45

Rust + 时序数据库 TDengine：打造高性能时序数据处理利器

TDengine是一款专为物联网、车联网、工业互联网等时序数据场景优化设计的开源时序数据库，支持高并发写入、高效查询及流式计算，通过“一个数据采集点一张表”与“超级表”的概念显著提升性能。

涛思数据（TDengine）·2025-03-23 20:44

三维点云重建的原理及代码

点云重建是将来自各种传感器（如激光雷达、相机等）采集的离散点云数据转换为具有结构和几何形状的物体模型的过程。在这个过程中，算法的核心任务是从大量的离散点中提取出具有几何意义的特征，并将这些特征组合成相应的物体模型。在实际应用中，无法获得物体所有表面的三维坐标数据，因此点云重建算法必须处理部分点云数据，尽可能准确地还原物体的几何结构。点云重建的目标是通过对描述物体表面形状的点数据进行处理，根据它们的

晚风微凉～·2025-03-23 20:44

基于 STC89C52 的 8x8 点阵显示数字

8x8点阵作为一种经济且实用的显示模块，能够呈现数字、简单字母及图形等信息，在电子时钟、简易游戏机等产品中广泛应用。

@小张要努力·2025-03-23 20:13

图像质量评价学习笔记02：IQA模型性能评价指标（PLCC、SROCC、KROCC、RMSE）

其质量评测分数会与主观质量分数高度一致，IQA有许多评价指标，为了衡量方法测试结果与主观评价之间的一致性，视频质量专家组VQEG（VideoQualityExpertsGroup，目前国际上对视频质量进行标准化及性能测试的权威组织

可靠的豆包蟹同志·2025-03-23 20:11

【分治法】最接近点对问题 C++（附代码分析及实例）

问题描述给定平面上n个点，找其中的一对点，使得在n个点组成的所有点对中，该点对间的距离最小问题分析先考虑一下一维情况下，取中间某个点m，将所有点划分为两个集合，递归的找出左右集合的最接近点对，最后再和最靠近点m的左右两点间的距离作比较，最小的就是整个点对中最接近的现在将一维的情况扩展到二维，二维比一维复杂的地方在于每个点都有两个坐标，我们用一条直线l将平面上的所有点同样分成两个集合，再递归的去两个

haaaaaaarry·2025-03-23 19:34

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