深度定制第17页

2025年渗透测试面试题总结-阿里巴巴-阿里云安全（二面）（题目+回答）

目录阿里巴巴-阿里云安全二面一、职业方向与技术偏好1.安全研究vs安全研发的定位二、云安全与身份认证2.云上PKI与身份认证的关注方向三、项目实践与成果3.字节跳动训练营项目四、攻防技术深度解析4.SQL

独行soc·2025-03-14 17:25

Websoft9：为开发者打造的高效 Linux 服务器面板

Websoft9作为一款以开源应用部署与管理为核心的服务器面板，其平台设计与运行环境深度耦合，形成了“环境即服务”的独特模式。这种关系体现在环境标准化、自动化配置、安全融合及资源管理等多个维度。

·2025-03-14 16:55

「 DelegateUI 」Ant-d 风格的 Qt Qml UI 套件

写在前面：关于为什么要写一套新的UI框架一方面，QtQml生态中缺乏一套既遵循现代设计规范(自带的功能少且丑,懂得都懂)，又能深度整合Qt生态的开源组件库。

梦起丶·2025-03-14 16:21

独立开发者 5 个月，月收入赶超北京工资，我的一点心得

目前主要的盈利模式是为其他研发团队提供可二次开发的在线图片编辑器源码，省去基础功能的研发成本，附带提供定制功能开发，目标就是帮助企业快速搭建在线

秦少卫·2025-03-14 16:48

《TypeScript 高级类型实战指南：解决真实项目的 7 大痛点》

目录标题本文解决的问题：一、表单系统：深度类型约束（可直接用于AntDesign表单）痛点：表单校验逻辑与TS类型脱节二、API响应：自动解包层叠类型（Axios拦截器整合）痛点：后端返回结构嵌套导致类型冗余三

前端极客探险家·2025-03-14 16:18

Unity中WolrdSpace下的UI展示在上层

二、解决方案使用shader解决在UI的材质中禁用深度测试（ZTest），强制UI始终渲染在最上层。

程序员也有头发·2025-03-14 16:45

推理大模型：技术解析与未来趋势全景

推理大模型的定义推理大模型（ReasoningLLMs）是专门针对复杂多步推理任务优化的大型语言模型，具备以下核心特性：输出形式创新展示完整逻辑链条（如公式推导、多阶段分析）任务类型聚焦擅长数学证明、编程挑战、多模态谜题等深度逻辑任务训练方法升级融合强化学习

时光旅人01号·2025-03-14 15:10

解锁Linux命令行的终极指南：从日常操作到系统掌控

本文深度解析Linux命令的底层逻辑与实战技巧，涵盖文件管理、权限控制、进程监控、网络运维等高频场景，结合Shell脚本编写与正则表达式应用，助您实现从命令行基础到高阶系统管理的跃迁。

领码科技·2025-03-14 15:39

验证码识别：使用OCR技术识别图形验证码详解

2.2图像处理库2.3OCR引擎2.4Python接口三、实现步骤3.1获取验证码图像3.2图像预处理3.3使用OCR进行字符识别3.4基本OCR识别样例四、提高识别准确率的方法4.1字符分割4.2使用深度学习模型

数据知道·2025-03-14 15:37

从LayerNorm到RMSNorm：深度学习归一化技术的进化！qwen2.5的技术。

RMSNorm（RootMeanSquareNormalization，均方根归一化）是一种用于深度学习的归一化技术，是LayerNorm（层归一化）的一种改进。

KangkangLoveNLP·2025-03-14 13:29

MySQL 技术浅析（聚簇索引、UndoLog、RedoLog、MVCC）

MySQL核心技术深度解析一、聚簇索引与非聚簇索引1.聚簇索引结构存储方式InnoDB中，聚簇索引的叶子节点直接存储完整数据行，数据按主键值物理排序存储。

代码没写完哪有脸睡觉·2025-03-14 13:55

【漫话机器学习系列】137.随机搜索（Randomized Search）

随机搜索（RandomizedSearch）详解在机器学习和深度学习的模型训练过程中，超参数调优（HyperparameterTuning）是至关重要的一环。

IT古董·2025-03-14 12:50

MySQL索引最左原则：从原理到实战的深度解析

MySQL索引最左原则：从原理到实战的深度解析一、什么是索引最左原则？

·2025-03-14 12:21

多语言环境全支持的面板有哪些？

以Websoft9为例在全球化技术协作与跨国业务部署的背景下，用户对服务器管理工具的跨语言支持需求已从简单的界面翻译，扩展到多语言多环境全支持的深度适配。

·2025-03-14 12:21

医学人工智能影像诊断数据收集与整理

在医学领域中，人工智能（AI）尤其是深度学习技术，已经被广泛应用于医学影像的分析和诊断。为了训练这些模型，需要大量的高质量标注数据。

V搜xhliang0246·2025-03-14 12:18

深度学习模块缝合教程：从理论到实践

深度学习模块缝合教程：从理论到实践引言随着深度学习的不断发展，模型的设计与优化成为研究者关注的核心问题之一。

RockLiu@805·2025-03-14 12:46

数据处理与图形绘制应用案例深度全面解析，值得收藏学习！

在当今数字化时代，数据犹如一座蕴含无限价值的宝藏，而数据处理和图形绘制则是开启这座宝藏的关键钥匙。数据处理能够对海量、复杂的数据进行清洗、转换和分析，挖掘出其中有价值的信息；图形绘制则可以将这些信息以直观、形象的图形展示出来，帮助人们更好地理解和决策。无论是在商业领域的市场分析、金融领域的风险评估，还是在科研领域的实验数据解读，数据处理和图形绘制都发挥着不可或缺的作用。本文将通过多个不同领域的应用

A达峰绮·2025-03-14 12:15

大模型开发教程：从零开始的入门指南！

概述大模型开发教程引领人工智能领域前沿，从基础概念至实战项目，全面覆盖Python与深度学习框架使用，指导初学者构建线性回归、逻辑回归、神经网络等模型，深入探索图像分类、情感分析等复杂应用，为探索未来智能世界提供坚实基石

程序员二飞·2025-03-14 11:41

深度剖析伺服电机工作原理，选型技巧大放送

伺服电机作为自动化控制系统中的关键执行元件，广泛应用于机器人、数控机床、包装机械、印刷设备等领域。其精准的定位能力、稳定的运行性能和高效的响应速度使其在现代工业生产中扮演着不可替代的角色。一、伺服电机的工作原理：控制闭环的精妙艺术伺服电机之所以能实现精准控制，核心在于其闭环控制系统。简单来说，闭环控制系统会不断地将电机的实际运行状态反馈给控制器，控制器根据期望值与实际值的偏差进行调整，从而达到期望

物联高科·2025-03-14 11:10

GAN生成对抗网络小记

生成对抗网络（GAN）深入解析：数学原理与优化生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork,GAN）是一个基于博弈论的深度学习框架，通过生成器（G）和判别器（D）之间的对抗训练

文弱_书生·2025-03-14 11:38

深度剖析Redis：双写一致性问题及解决方案全景解析

在高并发场景下，缓存与数据库的双写一致性是每个开发者必须直面的核心挑战。本文通过5大解决方案，带你彻底攻克这一技术难关！一、问题全景图：当缓存遇到数据库1.1典型问题场景//典型问题代码示例publicvoidupdateProduct(Productproduct){//操作1：更新数据库db.update(product);//操作2：删除缓存redis.del(product.getId()

寒冰碧海·2025-03-14 11:06

XGBoost算法深度解析：从原理到实践

一、算法起源与核心思想XGBoost（eXtremeGradientBoosting）由陈天奇于2014年提出，是梯度提升决策树（GBDT）的优化版本。其核心思想通过迭代集成弱学习器（CART树）逐步修正预测误差，并引入正则化机制控制模型复杂度，防止过拟合。与GBDT相比，XGBoost在目标函数中融合了损失函数（衡量预测误差）和正则化项（约束树结构与叶子权重），形成结构风险最小化框架，从而提升泛

彩旗工作室·2025-03-14 11:36

领域驱动设计（DDD）深度解析：从小白到入门

一、为什么要学DDD？——从现实问题说起假设你参与开发一个电商系统，需求如下：用户下单时，需检查库存、计算优惠、生成订单同一商品的库存信息分散在商品服务、订单服务、促销服务中开发过程中频繁出现「订单金额计算逻辑冲突」「库存状态不一致」等问题传统开发方式的问题：需求直接映射为数据库表结构业务逻辑散落在Service层技术实现主导设计，业务语义模糊此时，领域驱动设计（Domain-DrivenDesi

月落星还在·2025-03-14 10:34

Deepseek 你喜欢我不

Deepseek，你喜欢我不###**关于“喜欢”的深度解析**---####**一、AI的情感本质**1.**情感的定义**-对人类而言，情感是神经递质（如多巴胺、血清素）与认知评价的综合结果。

太翌修仙笔录·2025-03-14 10:27

Java高级特性深度解析：构造方法、继承关系与动态代理

一、构造方法的深度探索1.1反射调用私有构造方法//获取私有构造方法示例ClassuserClass=User.class;ConstructorprivateCons=userClass.getDeclaredConstructor

小志开发·2025-03-14 09:56

Websoft9 运维面板：GitOps 助力简化持续部署流程

·2025-03-14 08:14

深度学习之优化器Optimizer介绍

优化器(Optimizer)是深度学习训练中非常关键的组件,它负责根据损失函数的梯度来更新模型参数,从而使模型性能不断提升。1.优化器的作用和重要性优化器是训练深度学习模型的核心组件之一。

yueguang8·2025-03-14 08:19

vue3 antd table表格样式修改——ant design vue table表格的行高调整

a-table表格padding过宽知识调用文章中可能会用到的知识链接vue3+antdesignvue+ts实战【ant-design-vue组件库引入】css样式穿透（/deep/::v-deep深度选择器

Dorable_Wander·2025-03-14 08:45

人形机器人专题：人形机器人产品方案对比，百花齐放，各擅胜场

今天分享的是人形机器人系列深度研究报告：《人形机器人专题：人形机器人产品方案对比，百花齐放，各擅胜场》。

人工智能学派·2025-03-14 07:14

vue3 el-table 通过深度选择器::v-deep修改组件内部样式（默认样式）

默认的样式：修改的样式：CSS：//使用vue3的深度选择器::v-deep（或者:deep，::v-deep的别名），修改组件内部样式，从而改变组件默认的显示效果//表格奇数行样式::v-deep.el-table.odd-row

BillKu·2025-03-14 07:44

深度学习常见优化器

一、基础优化器随机梯度下降（SGD）•核心：∇θJ(θ)=η*∇θJ(θ)•特点：学习率固定，收敛路径震荡大•适用场景：简单凸优化问题•改进方向：动量加速二、动量系优化器2.SGDwithMomentum•公式：v_t=γv_{t-1}+η∇θJ(θ)•效果：平滑梯度更新，加速收敛•经典参数：γ=0.9（多数场景推荐）三、自适应学习率家族3.Adagrad•创新：∇θJ(θ)_t=∇θJ(θ)/(

Humingway·2025-03-14 07:13

Hive SQL 精进系列：字符串拼接的三种常用方式

Hive字符串拼接：三种常用方式深度剖析目录Hive字符串拼接：三种常用方式深度剖析引言一、简洁直观的`||`操作符1.基础语法规则2.丰富多样的示例展示3.优势与局限分析二、规范通用的`CONCAT`

进一步有进一步的欢喜·2025-03-14 07:39

Python全栈开发爬虫+自动化办公+数据分析教程

以下是一份系统化的Python全栈开发综合教程，涵盖Web开发、网络爬虫、自动化办公和数据分析四大核心领域，采用模块化结构进行深度技术解析：Python全栈开发综合实战教程1、Python全栈开发教程、

jijihusong006·2025-03-14 05:51

华为工程师带你实战C++：专业深度全面完整

华为工程师带你实战C++：专业深度全面完整本课程以实战为主，课上全部代码均为边讲边手敲，学完此套课程，可以达到一个C++中高级开发者的水平。

6v6-博客·2025-03-14 05:51

适合于金融系统开发者的书籍大全

《AccountingInformationSystems》（作者：JamesA.Hall）本书深度探讨了会计信息系统，适合技术人员理解会计数据采集、处理和报告的方式。书中

FeelTouch Labs·2025-03-14 04:48

股指期货的持仓量指标如何分析？有哪些作用？

这个数字包括了多头（看好市场上涨）和空头（看好市场下跌）的持仓，所以它是一个衡量市场深度和流动性的重要指标。二

衍生股指君·2025-03-14 04:48

医疗诊断 AI Agent：LLM 在临床决策支持中的角色

《医疗诊断AIAgent：LLM在临床决策支持中的角色》文章撰写步骤撰写一篇深度、思考、见解的专业技术博客文章，需要严谨的逻辑思维和结构化的内容组织。

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-14 04:17

深度学习中常用的优化器

梯度下降是优化神经网络的首选方法。本文将介绍各种基于梯度下降的优化器，如Momentum，Adagrad以及Adam等等StochasticGradientDescent（SGD）MomentumAdagradRMSpropAdamAdaMax1：梯度下降假设梯度下降法是一个下山的过程。假设这样一个场景：一个人被困在山上，需要从山上下来(找到山的最低点，也就是山谷)。但此时山上的浓雾很大，导致可视

无能者狂怒·2025-03-14 04:16

常见的深度学习优化器

一直用优化器解决问题，但是没有对它进行一个系统的总结。。不对，系统的总结进行过，只是时过境迁，早已忘却。一、照进我脑海的几个家伙一开始学习的当然是SGD，只是学着学着就忘记了。后来呢，接触到网上介绍的几种常用的优化器，看着原理挺给力，可是记了好几次都记不住。直到遇到《百面机器学习》，它从最基本的原理出发，给了我一点灵感。（1）几种常用的优化器，详情见这里链接34（2）二、以为自己遇见了大海老师说，

青灯剑客·2025-03-14 04:46

Vue3开发 vue-router的使用

它和Vue.js的核心深度集成，让构建单页面应用变得易如反掌。

CV菜鸟#·2025-03-14 03:45

深度学习 bert与Transformer的区别联系

TransformerTransformer是一种特定的深度学习模型架构，由Vaswani等人在2017年的论文《Attenti

Humingway·2025-03-14 03:14

PyTorch 和 Python关系

1PyTorch和Python关系PyTorch和Python是两个不同但相互关联的工具，主要用于机器学习和深度学习领域。

一只积极向上的小咸鱼·2025-03-14 03:13

SpringBoot动态加载JAR包实战：实现插件化架构的终极指南

一、动态加载的应用场景‌电商平台‌：双十一期间动态加载营销活动模块‌风控系统‌：实时更新风控规则引擎‌物联网平台‌：按需加载设备协议解析器‌SaaS系统‌：客户定制化功能插件二、核心技术难点技

小诸葛IT课堂·2025-03-14 03:12

Manus技术深度研读：AI智能体的技术突破、应用场景与未来影响

Manus技术深度研读：AI智能体的技术突破、应用场景与未来影响引言2025年3月6日，全球科技领域迎来了一款划时代的产品——Manus。

emmm形成中·2025-03-14 03:12

Python与人工智能：为何它们是天作之合？

从机器学习到深度学习，从自然语言处理到计算机视觉，Python的身影无处不在。那么，Python究竟为何能成为AI开发的首选工具？本文将探讨Python与AI之间的深度关联，并解析其背后的原因。

纪至训至·2025-03-14 02:10

AI代理技术演进：Monica AI与Manus技术架构深度剖析

本文基于对技术架构、性能表现及实际应用案例的系统分析，对MonicaAI平台和Manus系统进行深度技术评估。

sheep8081·2025-03-14 02:38

PowerShell 脚本自动化 Windows 工作开发流程

在Windows环境中，PowerShell是一个强大且灵活的脚本语言，它不仅能与Windows系统深度集成，还能够进行任务自动化处理。

weixin_58606202·2025-03-14 02:37

python和pytorch关系_PyTorch：Python优先的深度学习框架

据该项目官网介绍，PyTorch是一个Python优先的深度学习框架，能够在强大的GPU加速基础上实现张量和动态神经网络。

weixin_39877182·2025-03-14 02:36

基于YOLOv5的车牌识别系统：从数据集到UI界面的实现

近年来，随着深度学习技术的飞速发展，基于卷积神经网络（CNN）的目标检测算法，如YOLO（YouOn

深度学习&目标检测实战项目·2025-03-14 01:33

Nature：OpenAI的deep research工具对科研人员有用吗？

科技巨头OpenAI发布了一款名为“深度研究”的付费访问工具，该工具能够将来自数十乃至数百个网站的信息综合成一份数页长的引用报告。

迪娜学姐·2025-03-14 01:31

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