移动目标防御AMTD

RDMA通信协议中rdma_resolve_addr函数的实现与应用

在RDMA（远程直接内存访问）通信中，rdma_resolve_addr函数是一个关键的API，用于将目标IP地址解析为RDMA地址，从而建立RDMA连接。
109702008·2025-03-23 07:29

【数学建模】熵权法

熵权法在多目标优化问题中具有广泛的应用。文章目录熵权法介绍1.熵权法的基本原理2.熵权法步骤步骤1：标准化决
烟锁池塘柳0·2025-03-23 06:20

对 Ajax 技术的理解

异步通信流程2.核心对象与API3.数据格式演进二、Ajax的核心优势三、应用场景与示例1.表单动态验证2.动态内容加载3.实时数据更新四、Ajax与传统同步请求对比五、安全性考量与解决方案1.安全威胁2.防御措施
向贤·2025-03-23 06:50

前端 | debounce 防抖 vs 节流（throttle）

重点知识点：-防抖，最后一次操作后等待执行，用于输入框、缩放等；-节流，每隔一定时间间隔执行，用于页面滚动、鼠标移动、频繁点击。
要加油哦～·2025-03-23 06:46

unique_ptr 在跨线程使用时安全吗

由于std::unique_ptr不支持复制操作，仅支持移动语
·2025-03-23 06:02

【Windows下的PowerShell VS Linux下的Bash】

Windows下的PowerShellVSLinux下的Bash1文件和目录操作1.1列出目录内容1.2进入其他目录1.3显示当前目录1.4创建目录1.5删除文件或目录1.6复制文件或目录1.7移动文件或目录
中古传奇·2025-03-23 06:13

2025年三个月自学手册 网络安全（黑客技术）

基于入门网络安全/黑客打造的：黑客&网络安全入门&进阶学习资源包什么是网络安全网络安全可以基于攻击和防御视角来分类，我们经常听到的“红队”、“渗透测试”等就是研究攻击技术，而“蓝队”、“安全运营”、“安全运维
网安kk·2025-03-23 06:12

自然语言处理（5）—— 中文分词

中文分词的基本原理及实现1.什么是词2.基本原理3.发展趋势：多数场景无需显式分词信息处理的目标是使用计算机能够理解和产生自然语言。而自然语言理解和产生的前提是对语言能够做出全面的解析。
隐私无忧·2025-03-23 06:11

数据同步基本原理及工作机制

一、数据同步的基本原理数据同步的基本原理是将源数据和目标数据进行比较，并将差异部分进行复制或更新，以达到数据一致性的目的。
合作愉快：）·2025-03-23 05:40

轻松帮你搞清楚Python爬虫数据可视化的流程

Python爬虫+数据可视化步骤1.获取目标网站的数据使用`requests`或者`selenium`库从网页上抓取信息。对于动态加载内容的页面可以考虑结合JavaScript渲染引擎。
liuhaoran___·2025-03-23 05:06

常用的API设计都有哪些风格？优劣势？

SOAP（SimpleObjectAccessProtocol）5.WebSocket6.RPC（RemoteProcedureCall）7.Webhook总结风格适用场景优点缺点RESTfulWeb、移动端
PhilipJ0303·2025-03-23 04:21

JAVA代码实现ElasticSearch搜索（入门-进阶）(一):搜索方法、多字段查询、高亮展示

ilikeeatingandkuing"默认分词器应该将内容分为“i”“like”“eating”“and”“kuing”1.QueryBuilders.matchQuery("count",count);会将搜索词分词，再与目标查询字段进行匹配
majunssz·2025-03-23 03:46

opencv对图像处理

cv.imread(path)kenel=np.ones((5,5),np.uint8)#创建核结构img2=cv.erode(img,kenel)#腐蚀去噪img1=cv.dilate(img,kenel)#膨胀目标增大
syfirst1111·2025-03-23 03:16

NLP高频面试题（七）——GPT和Bert的mask有什么区别？

它们都在训练过程中使用了Mask机制来引导模型学习语言表示，但具体实现方式和目标却有所不同。本文将深入探讨GPT和BERT的Mask方法的核心区别，并分析其优化策略。
Chaos_Wang_·2025-03-23 02:35

知识图谱中NLP新技术

应用场景创新及未来趋势三个层面，系统梳理知识图谱中NLP的最新进展：一、核心技术突破基于预训练模型的图谱构建与增强预训练语言模型与知识嵌入融合：以BERT、KEPLER为代表的模型通过联合优化知识嵌入（KE）和语言建模目标
魔王阿卡纳兹·2025-03-23 02:34

深入 C++11：移动语义、Lambda表达式与新特性全面解析

文章目录新的类功能成员变量声明时给缺省值defult和deletefinal与overrideSTL当中的一些变化lambdalambda表达式语法捕捉列表lambda的应⽤lambda的原理新的类功能默认的移动构造和移动赋值原来
酷酷的崽798·2025-03-23 02:34

微软 LIDA 库：基于大模型的自动化数据分析与可视化

微软LIDA库：基于大模型的自动化数据分析与可视化一、核心架构与LLM交互流程调用LLM生成数据摘要基于LLM推理分析目标LLM生成可视化代码结合图像生成模型优化原始数据Summarizer模块结构化摘要
窝窝和牛牛·2025-03-23 01:01

openwrt路由器禁止某台设备上网操作失败问题解决

家有一台移动RAX3000M，改造成了多功能服务器，同时，还能限制小孩上网，但时间长了就发现移除可添加限制上网设备时无法操作。
无级程序员·2025-03-23 01:29

JavaScript基础-DOM事件流

本文将深入探讨DOM事件流的基本概念，包括事件捕获、目标阶段和事件冒泡，并通过示例展示如何应用这些知识。一、什么是DOM事件流？DOM事件流是指事件在整个页面结构中传播的过程。根据W3C标准
難釋懷·2025-03-23 01:25

3.20 补题（二分模板，反向搜索）

例如：6×66\times66×6的方阵（n=6n=6n=6），涂色前和涂色后的方阵如下：如果从某个000出发，只向上下左右444个方向移动
ZZZS0516·2025-03-23 00:20

Eagle_Wood-滤波方式学习笔记

//1.移动平均滤波器（信号处理）#defineWINDOW_SIZE5floatmoving_average(float*buffer,floatnew_sample){  staticfloatsum
OverflowSummer·2025-03-23 00:19

AWS SAP学习笔记-概念

ETL（Extract,Transform,Load）应用程序是一种用于数据处理和迁移的工具或程序，它主要负责从多个数据源提取数据，对数据进行转换和清洗，然后将处理后的数据加载到目标数据仓库或数据库中。
HainesFreeman·2025-03-22 23:16

CBNet--一种新的目标检测的复合骨干网体系结构

一、Introduction一般来说，在一个典型的基于CNN的目标检测器中，使用主干网络来提取检测对象的基本特征，该网络通常是为图像分类任务而设计的，并在ImageNet上预训练。
weixin_45963617·2025-03-22 22:43

遗传算法-变异算法

如果进化的目标函数极值是单峰值的，那么，将变异概率p设置为种群数量n的倒数是一个比较好的选择。如果变异概率很大，那么整个搜索过程就退化为一个随机搜索过程。
ArthurKingYs·2025-03-22 22:42

WRF移动嵌套结合伏羲模型与CFD（PALM）高精度多尺度降尺度分析研究

本文将详细介绍如何使用WRF移动嵌套技术结合伏羲（Fuxi）模型，并通过CFD模型PALM实现精细化降尺度，以满足城市或区域局地精细化气象预报的需求。
Hardess-god·2025-03-22 22:10

Fluent 与 Openfoam 网格比较

这些差异主要源于两者的设计哲学、目标用户群体和工作流程。
Hardess-god·2025-03-22 22:40

AI巨浪中的安全之舵：天空卫士助力人工智能落地远航

"AI时代的安全战场，不在云端在本地；数据治理的胜负手，不在防御在认知。"近期，众多企业纷纷接入DeepSeek大模型，迅速推动了大型模型应用的广泛铺开。
天空卫士·2025-03-22 22:09

如何使用YOLOv8在AI-TOD数据集上进行遥感目标检测，从安装依赖项、准备数据集、配置YOLOv8、训练和评估模型以及构建GUI应用程序展示检测

如何使用YOLOv8在AI-TOD数据集上进行遥感目标检测，从安装依赖项、准备数据集、配置YOLOv8、训练和评估模型以及构建GUI应用程序展示检测文章目录1.安装依赖2.数据准备3.配置YOLOv83.1
计算机C9硕士_算法工程师·2025-03-22 22:08

机器学习结合伏羲模型高精度多尺度气象分析与降尺度实现

1.研究目标与技术路线目标：结合机器学习模型与伏羲气象模式，实现区域和局地高精度降尺度。
Hardess-god·2025-03-22 21:07

医疗旅游发展方案

一、策划目标在深入剖析医疗旅游市场环境的基础上，设计出针对中低端市场的医疗旅游产品，通过有效的冷启动推广策略，实现项目的初步盈利与客户积累，逐步树立专业品牌形象，建立客户信任机制，形成可复制、可规模化的商业模式
cainiaojunshi·2025-03-22 21:01

cmake makefile cmakelists.txt的区别和联系

它包含了一系列规则（rules），每个规则指定了如何生成一个或多个目标文件（
YRr YRr·2025-03-22 20:58

HDFS相关的面试题

它的设计目标是什么？•HDFS是Hadoop分布式文件系统，设计目标是实现对大规模数据的高吞吐量访问，适用于一次
努力的搬砖人.·2025-03-22 18:16

家庭 & 企业数据仓库：如何配置和管理 NAS 系统

移动硬盘不方便？别慌，今天我们就聊聊NAS（NetworkAttachedStorage，网络附加存储），教你如何从零配置一个高效的NAS系统，并且掌握它的日常管理技巧，让你的数据存储既安全又高效！
Echo_Wish·2025-03-22 18:10

业务逻辑漏洞

依赖业务理解：需深入分析目标业务流程的设计逻辑。二、常见业务逻辑漏洞类型1.权限控制漏洞平行越权场景：用户A通过篡改ID
波兰的蓝·2025-03-22 17:05

测试工程师Ai应用实战指南简例prompt

案例基于电商平台"订单超时自动关闭"功能测试：案例背景项目名称：电商平台订单系统V2.3测试目标：验证"用户下单后30分钟未支付，订单自动关闭并释放库存"功能技术栈：SpringBoot+MySQL+Redis
进击的雷神·2025-03-22 17:04

2017安全之势：云、大数据、IoT、人工智能

各路安全厂商各显其能，但似乎路漫漫兮离目标还很遥远。”三未信安董事长张岳公在ZD至顶网《百位意见领袖寄语2017》中说出了这样一句话，我觉着很有道理。
weixin_34392906·2025-03-22 17:02

服务器中防火墙的重要性

服务器作为重要的网络设备，需要承担存储、处理和传输大量数据信息，所以服务器经常被恶意软件和网络攻击者视为主要目标，企业为了能够保护服务器不受各种网络威胁的影响，安装防火墙是最为基本的一种安全保护措施。
wanhengidc·2025-03-22 17:32

无锁并发环形队列(Java版)

普通的顺序队列，当队列不满且tail指针移动到数组的最后位置时，就需要将数组中的元素整体向前搬移，而环形队列却不用。这就提高了入队的效率。
呆呆的蜗牛·2025-03-22 17:31

算法刷题记录——LeetCode篇(1) [第1~100题](持续更新)

1.两数之和给定一个整数数组nums和一个整数目标值target，请你在该数组中找出和为目标值target的那两个整数，并返回它们的数组下标。
Allen Wurlitzer·2025-03-22 16:56

前端小食堂 | Day17 - 前端安全の金钟罩

️今日盾牌：XSS/CSRF攻防全解析1.XSS防御の三重结界//危险操作：直接渲染未过滤内容document.getElementById('content').innerHTML=userInput
喵爪排序·2025-03-22 15:24

国内高防加速CDN内容分发服务详细接入教程

Web攻击防护：集成WAF防火墙，防御SQL注入、XSS等常见攻击。CC攻击防御：智能识别并拦截恶意请求，保护网站稳定运行。BOT机器人分析：自动识别并管理机器人流量，优化
网友阿贵·2025-03-22 15:53

Q&A：备份产品的存储架构采用集中式和分布式的优劣？

很显然，以分布式存储的优点用来存放热备份数据是非常合适的，能满足大规模数据在备份与恢复时的高吞吐需求，同时也能提供并行计算的能力，提供高效的目标端数据压缩和数据重删
云祺vinchin·2025-03-22 15:22

MiniMind：完全从 0 训练自己的大模型

其目标是把上手LLM的门槛无限降低，直接从0开始训练一个极其轻量的语言模型，最低仅需2G显卡即可推理训练！
三花AI·2025-03-22 15:49

MiniMind：3小时完全从0训练一个仅有26M的小参数GPT，最低仅需2G显卡即可推理训练！

概述MiniMind是一个开源的微型语言模型，它的设计目标是让个人GPU用户也能够快速推理甚至训练语言模型。它的体积仅为26M，大约是GPT3的1/7000，非常适合快速部署和实验。
哈罗·沃德·2025-03-22 15:19

智能指针和常规指针在性能上有什么区别？

以下是它们在性能方面的详细对比：一、智能指针的性能开销std::unique_ptr开销较小：std::unique_ptr是一种轻量级的智能指针，它通过移动语义管理资源的所有权。
·2025-03-22 13:47

贪心算法之分发饼干

你的目标是尽可能满足越多数量的孩子，并输出这个最大数值。注意：你可以假设胃口值为正。一个小朋友最多只能拥有一块饼干。示例1:输入:[1
努 力 小 子·2025-03-22 13:03

【贪心算法】1、分发饼干

可用于解决分配问题e.g.leetcode455分发饼干解题思路：目标：尽可能满足越多数量的孩子。根据目标，可以容易想到，先去满足胃口值小的孩子。
念奕玥·2025-03-22 13:32

智能指针和常规指针在性能上有什么区别？

以下是它们在性能方面的详细对比：一、智能指针的性能开销std::unique_ptr开销较小：std::unique_ptr是一种轻量级的智能指针，它通过移动语义管理资源的所有权。
·2025-03-22 13:45

DeepSpeed-Chat：Reward Model【奖励模型】

训练目标差异：对于RW，训练目标是pairwiserankingsco
u013250861·2025-03-22 13:31

Yolo系列之Yolo的基本理解

1YOLO1.1概念1.2算法2单、多阶段对比2.1FLOPs和FPS2.2one-stage单阶段2.3two-stage两阶段1YOLO1.1概念YOLO(YouOnlyLookOnce)是一种基于深度学习的目标检测算法
是十一月末·2025-03-22 13:58
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