深度之眼

win32汇编环境,网络编程入门之九

;在上一教程里，我们学习了在连接成功网站后，应该发送什么数据给网站;在前面的几个教程里，简单地运行了套接字机制连接网站的方式，这是字节级的网络连接，扩展几乎是无限的。;想了想，这个开个头就行了，暂时放下来，再讲下去越搞越复杂，还是把一些基础运用的方式讲一讲。以后回头再来研究它。;从这个教程开始，讲一下部分微软专用网络API的运用。;微软网络API有2个值得一提，1个是WinInet,还1个是Win
一品人家·2025-03-24 04:22

无再暴露源站！群联AI云防护IP隐匿方案+防绕过实战

一、IP隐藏的核心原理群联AI云防护通过三层架构实现源站IP深度隐藏：流量入口层：用户访问域名解析至高防CNAME节点（如ai-protect.example.com）智能调度层：基于AI模型动态分配清洗节点
群联云防护小杜·2025-03-24 04:51

四层协议攻防手册：从SYN Flood到UDP反射的深度防御

一、四层协议攻击类型与特征攻击类型协议层特征SYNFloodTCP大量半开连接，SYN_RECV状态堆积UDP反射放大UDP小请求包触发大响应（如NTP、DNS响应）TCP分片攻击TCP发送异常分片耗尽重组资源连接耗尽攻击TCP建立大量空闲连接占用端口资源二、TCP层定制防御方案1.SYNCookie防护（内核参数优化）#启用SYNCookieecho1>/proc/sys/net/ipv4/tc
群联云防护小杜·2025-03-24 04:51

从边缘到核心：群联云防护如何重新定义安全加速边界？

一、安全能力的全方位碾压1.协议层深度防护四层防御：动态过滤畸形TCP/UDP包（如SYNFlood），传统CDN仅限速率控制。技术示例：基于AI的协议指纹分析，拦截异常连接模式。
群联云防护小杜·2025-03-24 04:48

Java高频面试之集合-13

hello啊，各位观众姥爷们！！！本baby今天来报道了！哈哈哈哈哈嗝面试官：为什么hash函数能降哈希碰撞？哈希函数通过以下核心机制有效降低碰撞概率，确保不同输入尽可能映射到不同的哈希值：一、设计原理与数学基础均匀分布（UniformDistribution）目标：使任意输入经过哈希计算后，结果在输出空间中均匀分布。数学方法：利用模运算、位操作等，确保输入变化时哈希值的变化无规律。示例：#简单哈
牛马baby·2025-03-24 03:42

Java高频面试之集合-08

hello啊，各位观众姥爷们！！！本baby今天来报道了！哈哈哈哈哈嗝面试官：详细说说CopyOnWriteArrayListCopyOnWriteArrayList详解CopyOnWriteArrayList是Java并发包（java.util.concurrent）中提供的线程安全列表，基于“写时复制”（Copy-On-Write）机制实现。它适用于读多写少的高并发场景，如事件监听器列表、配置
牛马baby·2025-03-24 03:42

Java高频面试之集合-02

hello啊，各位观众姥爷们！！！本baby今天来报道了！哈哈哈哈哈嗝面试官：说说队列queueJava队列（Queue）详解队列（Queue）是Java集合框架中一种先进先出（FIFO）的线性数据结构，广泛应用于生产者-消费者模型、任务调度、线程池等场景。Java提供了丰富的队列实现，涵盖线程安全、阻塞、优先级等特性。一、队列的核心接口与操作Java队列的顶层接口是java.util.Queue
牛马baby·2025-03-24 03:12

Java高频面试之集合-07

hello啊，各位观众姥爷们！！！本baby今天来报道了！哈哈哈哈哈嗝面试官：ArrayList和Vector的区别是什么？ArrayList与Vector的区别详解ArrayList和Vector都是Java中基于动态数组实现的List接口的实现类，但它们在设计、性能和线程安全性上有显著差异。以下是两者的核心区别：1.线程安全性特性ArrayListVector线程安全非线程安全（方法未同步）线
牛马baby·2025-03-24 03:12

Java高频面试之SE-23

hello啊，各位观众姥爷们！！！本baby今天又来了！哈哈哈哈哈嗝Java中的Stream是Java8引入的一种全新的数据处理方式，它基于函数式编程思想，提供了一种高效、简洁且灵活的方式来操作集合数据。Stream的核心思想是声明式编程（告诉程序“做什么”，而不是“怎么做”）。1.Stream的核心特点无存储：Stream不存储数据，只是对数据源的视图（如集合、数组、I/O通道等）。函数式操作：
牛马baby·2025-03-24 03:11

CCNP之IGP学习笔记（2022）

evecommunityedition2.0.3-92_v1.4.1.ovaOVF（OpenVirtualizationFormat：开放虚拟化格式）和OVA（OpenVirtualizationAppliance：开放虚拟化设备）appliance器具collaborative合作的；协力完成的translation翻译；译文；译本；转化CollaborativeTranslationFrame
码龄4年 审核中·2025-03-24 02:07

学习-Java常用类之Calendar类

第1关：学习-Java常用类之Calendar类任务描述相关知识编程要求测试说明任务描述本关任务：获取给定年月的最后一天。
AIains·2025-03-24 02:05

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

C# 语法糖：深度解析与代码实例演示

C#作为一种现代、面向对象的编程语言，内置了许多语法糖（SyntacticSugar）特性，旨在简化代码书写、提升代码可读性与编写效率，而不会牺牲程序的语义或性能。语法糖并非语言的新功能，而是对已有功能的封装或简化表示，编译器在编译阶段会将其转换为等效的基础语法。以下是一些C#中常见的语法糖特性，结合详细描述、代码示例和注释进行展示。1.属性（Auto-ImplementedProperties）
墨瑾轩·2025-03-24 02:34

CentOS7 python安装Ta-lib 0.6.x【talib不能直接安装，必须先安装ta_lib之c++库才可以】

正常流程：CentOS7python安装Ta-lib【talib不能直接安装，必须先安装ta_lib之c++库才可以】_centos7安装ta-lib-CSDN博客不同的版本参考如下！
weixin_43343144·2025-03-24 02:32

router-view的name属性 ＜router-view name=“path“＞＜/router-view＞

多个router-view的问题一个页面可以配置多个router-view，加上name属性使之区分，在路由配置中需要将component变为components，代码如下//vue2importVuefrom'vue'importVueRouterfrom'vue-router'Vue.use
FFF-X·2025-03-24 01:52

Java面试高频问题深度解析：JVM、锁机制、SQL优化与并发处理

问题列表Java中如何实现一个工作流引擎？Bean的作用域有哪些？JVM中的锁机制是如何工作的？三个方法分别被synchronized锁住，方法a调用方法b，b能获取到a的锁吗？会有什么问题？SQL优化时，EXPLAIN中需要关注哪些关键点？什么是覆盖索引？SELECT*一定不会命中索引吗？SELECT*和SELECT全字段在性能上有区别吗？什么是回表？它与索引有什么关系？100万数据分给10个线
Debug Your Career·2025-03-24 00:49

QEMU源码全解析 —— CPU虚拟化（12）

接前一篇文章：本文内容参考：《趣谈Linux操作系统》——刘超，极客时间《QEMU/KVM》源码解析与应用——李强，机械工业出版社《深度探索Linux系统虚拟化原理与实现》——王柏生谢广军，机械工业出版社特此致谢
蓝天居士·2025-03-24 00:18

Stability AI 发布 Stable Virtual Camera：从 2D 图像生成 3D 视频

StableVirtualCamera：从2D图像生成3D视频StableVirtualCamera[4]是由StabilityAI最新发布的一款能够从一张或多张2D图像（最多支持32张）生成具有真实深度和透视感的
三花AI·2025-03-24 00:43

数据结构之顺序表和栈

一、顺序表1.1顺序表的概念及结构顺序表是用一段物理地址连续的存储单元依次存储数据元素的线性结构，一般情况下采用数组存储。在数组上完成数据的增删查改。1.2静态顺序表静态顺序表，即使用定长的数组来存储元素，用下面一张图就可以清楚看懂1.3动态顺序表动态顺序表：使用动态开辟的数组存储。与静态顺序表不同，动态顺序表使用的数组大小可以动态变化，从而实现更灵活的储存数据。二、动态顺序表的实现静态顺序表只适
Dust-Chasing·2025-03-23 23:09

数据结构之链表（单链表）

目录一、链表的概念二、链表的分类三、单链表的实现1.创建新的节点2.打印链表3.链表的头插和尾插尾插：要注意第一次插入时链表为空的情况。头插：4.单链表的头删和尾删尾删：注意链表中只有一个元素的情况。且要保存尾节点的前一个节点。头删：5.单链表的查找一、链表的概念链表是一种物理存储结构上非连续、非顺序的存储结构，数据元素的逻辑顺序是通过链表中的指针链接次序实现的。链表实际上就像一列火车一样，每一个
Dust-Chasing·2025-03-23 23:08

Python基于深度学习的动物图片识别技术的研究与实现

博主介绍：✌程序员徐师兄、7年大厂程序员经历。全网粉丝12w+、csdn博客专家、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和毕业项目实战✌文末获取源码联系精彩专栏推荐订阅不然下次找不到哟2022-2024年最全的计算机软件毕业设计选题大全：1000个热门选题推荐✅Java项目精品实战案例《100套》Java微信小程序项目实战《100套》感兴趣的可以先收藏起来，还有大家
Java老徐·2025-03-23 23:38

stability ai推出的 AI模型2D图像转3D视频

StableVirtualCamera是StabilityAl推出的A|模型，能将2D图像转换为具有真实深度和透视感的3D视频。
微丽宝·2025-03-23 23:08

【深度学习与大模型基础】第7章-特征分解与奇异值分解

一、特征分解特征分解（EigenDecomposition）是线性代数中的一种重要方法，广泛应用于计算机行业的多个领域，如机器学习、图像处理和数据分析等。特征分解将一个方阵分解为特征值和特征向量的形式，帮助我们理解矩阵的结构和性质。1.特征分解的定义对于一个n×n的方阵A，如果存在一个非零向量v和一个标量λ，使得：则称λ为矩阵A的特征值，v为对应的特征向量。特征分解将矩阵A分解为：其中：Q是由特征
lynn-66·2025-03-23 23:37

六十天前端强化训练之第二十九天之深入解析：从零构建企业级Vue项目的完整指南

目录一、Vite核心原理与开发优势二、项目创建深度解析三、配置体系深度剖析四、企业级项目架构设计五、性能优化实战六、开发提效技巧七、质量保障体系八、扩展阅读推荐一、Vite核心原理与开发优势1.1为什么选择
编程星辰海·2025-03-23 22:35

Docker之安装与配置

Docker之安装与配置一、Docker环境配置1.基本配置2.镜像加速3.网络配置4.数据持久化5.优化建议6.常见问题与解决方案7.补充工具二、Docker配置本地仓库指南1.拉取Registry镜像
雨五夜·2025-03-23 22:34

“深度学习”都在学习什么

常见的机器学习分类算法俗话说三个臭皮匠胜过诸葛亮这里面集成学习就是将单一的算法弱弱结合算法融合用投票给特征值加权重AdaBoost集成学习算法通过迭代训练一系列弱分类器，给予分类错误样本更高权重，使得后续弱分类器更关注这些样本，然后将这些弱分类器线性组合成强分类器，提高整体分类性能。（一）投票机制投票是一种直观且常用的算法融合策略。在多分类问题中，假设有多个分类器对同一数据进行分类判断。每个分类器
扉间798·2025-03-23 22:01

【论文阅读】Availability Attacks Create Shortcuts

为解决这些担忧，许多数据投毒攻击被提出，以防止数据被未经授权的深度模型学习。它们通过在训练数据中添加难以察觉的扰动，使模型无法从数据中学习太多信息，从而导致模型在未见
开心星人·2025-03-23 22:01

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

py之某website之music搜索接口

fromlxmlimportetreeimportrequestsheaders={"accept":"text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/avif,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8,application/signed-exchange;v=b3;q=0.7","accept-lan
我不是程序员~~~~·2025-03-23 22:58

记20个忘10个之八：前缀a-

记20个忘10个之八：前缀a-一、表示“…的”，或通at、on，表“在…”【1】sleep→asleepsleepv.
nshkfhwr·2025-03-23 22:56

秒开WebView Android性能优化全攻略：深度解析与实战策略

秒开WebViewAndroid性能优化全攻略：深度解析与实战策略在Android开发中，WebView作为一个重要的组件，用于在应用中嵌入和展示网页内容。
俊星学长·2025-03-23 22:26

Linux内核同步机制之（八）：mutex

一、Mutex锁简介在linux内核中，互斥量（mutex，即mutualexclusion）是一种保证串行化的睡眠锁机制。和spinlock的语义类似，都是允许一个执行线索进入临界区，不同的是当无法获得锁的时候，spinlock原地自旋，而mutex则是选择挂起当前线程，进入阻塞状态。正因为如此，mutex无法在中断上下文使用。和mutex更类似的机制（无法获得锁时都会阻塞）是binarysem
ikt4435·2025-03-23 21:55

一文讲清楚深度学习和机器学习

目录1.定义机器学习（MachineLearning,ML）深度学习（DeepLearning,DL）2.工作原理机器学习深度学习3.应用场景机器学习深度学习4.主要区别5.为什么选择深度学习？
平凡而伟大.·2025-03-23 21:18

DeepSeek：智能搜索与分析的新纪元

DeepSeek，这一基于深度学习和数据挖掘技术的智能搜索与分析系统，不仅重新定义了搜索引擎的边界，更以其卓越的性能和广泛的应用场景，为全球用户带来了前所未有的智能体验。
XRC2231·2025-03-23 20:11

【005安卓开发方案调研】之Flutter+Dart技术开发安卓

基于2025年国内移动开发环境现状，结合多份行业分析报告和技术文档，对Flutter+Dart开发安卓应用的技术成熟度和生态适配性分析如下：一、技术成熟度评估1.跨平台能力达到生产级标准Flutter的Skia自渲染引擎和Dart的AOT/JIT双编译模式，实现了90%以上的原生性能表现，在电商、社交、工具类应用中已无明显性能瓶颈。实测数据显示，列表滚动帧率稳定在55-60FPS，与原生开发差距小
ThinkPet·2025-03-23 20:10

2014-2023年各区县数字普惠金融指数数据

2014-2023年各区县数字普惠金融指数数据1、时间：2014-2023年2、来源：北大数字普惠金融指数3、范围：2800个县4、指标：综合指数、覆盖广度、使用深度、支付业务、保险业务、货币基金业务、
-夜深-·2025-03-23 18:31

小白学AI量化：DeepSeek+Python构建强大的金融数据挖掘与多维分析机器人

它不仅适用于通用网页数据抓取，更能深度应用于金融领域，精准捕捉市场信号。本文“干货”很多，请务必耐心读完。一、颠覆认知的性价比革命1.
老余捞鱼·2025-03-23 18:00

新需求如何实现

，面对新需求时，我会结合产品管理和项目管理的双重逻辑，采用以下结构化流程，确保需求既能满足用户价值，又能高效落地：一、需求澄清与价值验证（NPDP核心逻辑）需求背景挖掘与需求提出方（用户/业务/领导）深度沟通
火火PM打怪中·2025-03-23 18:24

【机器学习】朴素贝叶斯入门：从零到垃圾邮件过滤实战

四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法
吴师兄大模型·2025-03-23 18:22

ZYNQ学习笔记_GPIO之输入输出

ZYNQ学习笔记_GPIO之输入输出GPIO介绍MIO介绍EMIO介绍控制GPIO接口的寄存器原理_输入输出部分GPIO介绍GPIO的英文全称为General-purposeinput/output，即一种通用外设
凌星星星星星·2025-03-23 17:20

zynq设计学习笔记2——GPIO之MIO控制LED实验

vivado软件操作步骤与学习笔记1——helloworld差不多，这里不再过多赘述，不同点是在zynq的设置中添加上GPIO的设置即可。进入SDK软件后，程序如下：#include"stdio.h"#include"xparameters.h"#include"xgpiops.h"#include"sleep.h"#defineGPIO_DEVICE_IDXPAR_XGPIOPS_0_DEVIC
墨漓_lyl·2025-03-23 17:49

OpenLayers集成天地图服务开发指南

以下是一份面向GIS初学者的OpenLayers开发详细教程，深度解析代码：一、开发环境搭建1.1OpenLayers库引入ol.css：包含地图控件、图层等可视化样式ol.js：OpenLayers核心功能库推荐使用固定版本号
喆星时瑜·2025-03-23 17:45

LLM之向量数据库Chroma milvus FAISS

以下是Chroma、Milvus和FAISS的核心区别，从功能定位、架构设计、性能及应用场景等维度进行对比：一、功能定位Chroma轻量级向量数据库：专注于快速构建中小型语义搜索原型，提供简单易用的API，适合快速集成到现有应用中。特点：支持近似最近邻搜索（ANN）、实时性能优化，但对大规模数据处理能力有限。Milvus分布式向量数据库：专为超大规模向量数据设计，支持云原生架构和高可用性，适合企业
maxmaxma·2025-03-23 16:38

安卓 vs iOS 文件系统深度解析：开放自由与封闭安全的终极博弈

本文将通过技术细节对比、真实场景案例、用户操作指南，深度剖析两大系统的核心设计，回答一个关键问题：谁的设计更能平衡自由与安全？
jingling1007·2025-03-23 15:33

java选择语句

Java选择结构深度解析一、if结构体系1.单条件判断//基础if结构intscore=85;if(score>=60){System.out.println("考试通过");}//判断空值（防御性编程
FAQEW·2025-03-23 15:01

数据结构二叉树进阶

分析原理要把二叉树元素按照前序顺序取出来，并且以字符串的形式返回，还要添加括号对于左子树和右子树，那么第一步就是向定义一个string类型来接收取出的元素，需要用到to_string函数把整型变成string类型，第二步就是递归来深度遍历了
z一一m·2025-03-23 15:01

A800核心加速技术深度剖析

内容概要作为第三代异构计算架构的典型代表，A800通过深度融合通用计算单元与专用加速模块，构建了高度灵活的资源调度体系。
智能计算研究中心·2025-03-23 15:56

AI模型技术演进与行业应用图谱

主流深度学习框架如TensorFlow和PyTorch持续优化动态计算图与分布式训练能力，而MXNet凭借高效的异构计算支持在边缘场景崭露头角。
智能计算研究中心·2025-03-23 15:26

Android Compose 框架按钮与交互组件模块源码深度剖析(二)

一、引言在现代Android应用开发中，用户交互体验至关重要。AndroidCompose作为Google推出的声明式UI工具包，为开发者提供了简洁、高效且灵活的方式来构建用户界面。其中，按钮与交互组件模块是用户与应用进行交互的重要组成部分。本文将深入剖析AndroidCompose框架中按钮与交互组件模块的源码，从基础概念到具体实现，逐步揭示其工作原理和设计思路。二、AndroidCompose
&有梦想的咸鱼&·2025-03-23 15:25

模式搜索+扩散模型：FlowMo重构图像Token化的技术革命

本文将深度解析其技术突破、实现原理及行业影响。一、传统图像Token化的困境与FlowMo的破局之道1.1传统方法的三大桎梏传统T
芯作者·2025-03-23 14:21
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