运维安全实战篇第19页

深度学习基础篇：常用的神经网络层

实战篇中，人脸识别模型的搭建看似非常复杂，其实都是由一些常用的神经网络层搭建而来，只要我们明白了这些网络层，搭建一个模型就不再困难了神经网络搭建的方式有2种：顺序模型和函数式API计算机视觉常用的神经网络层

Bonjour~Bridge·2023-01-19 20:38

算法实战篇（二），Tensorflow实现Actor-Critic框架下的经典PPO算法

本篇是我们算法实战的第二篇，针对的是我们在“基础算法篇（六），基于AC框架的PPO算法”中提出的相关算法，具体算法中部分参考了莫烦老师的相关代码，在这里向莫烦老师表示感谢。Tensorflow实现Actor-Critic框架下的经典PPO算法一、基础游戏背景介绍二、主函数三、Agent类（一）PPO类的初始化函数（二）建立Critic深度神经网络（价值网络）1.价值网络的建立2.更新方法的定义（三

samurasun·2023-01-19 15:13

“机器学习实战”刻意练习——分类问题：逻辑(Logistic)回归

参考：Python3《机器学习实战》学习笔记（六）：Logistic回归基础篇之梯度上升算法-Jack-Cui-CSDN博客Python3《机器学习实战》学习笔记（七）：Logistic回归实战篇之预测病马死亡率

nanashi_F·2023-01-15 17:57

0基础能不能转行做网络安全？网络安全人才发展路线

网络安全是一个很大的概念，包含的东西也很多，比如web安全，系统安全，二进制安全，无线安全、数据安全、移动安全、工控安全、渗透测试，ctf，售前售后，运维安全，样本分析

网络安全研究所·2023-01-14 06:47

OKR之剑·实战篇03：OKR的跟踪需要有“自己”的节奏

作者：vivo互联网平台产品研发团队本文是《OKR之剑》系列之实战第3篇。——OKR的跟踪需要融入自己团队的特点，找到适合自己的节奏，这是一个螺旋上升的过程。一、前言在OKR落地的过程中，也许你的团队会遇到这样的困扰：1）OKR容易跟丢，时间一长就没人问了；2）没有跟踪过程，信息不透明，团队内彼此不知道OKR的进展；3）OKR的形式重，任务多，是工作外额外的负担，大家"谈OKR色变"；4）执行过程

·2023-01-11 13:33

OKR之剑·实战篇01：我们的OKR制定落地

作者：vivo互联网平台产品研发团队本文是《OKR之剑》系列之实战第1篇。——OKR的制定，在形式上，并非仅仅是召开几次会议，在目的上，也并非是为了输出一份计划。OKR的制定，对于管理者是一种对齐认知的手段，对于员工是一种激发内在动机的方法，对于团队是一次“上下同欲”的过程。经过不断地碰撞、磨合，让目标更加公开、透明，让大家能够用心去感受工作的价值，让优秀的员工逐渐浮出水面，最终为组织带来真正的价

·2023-01-11 13:32

pytorch快速入门实战篇-FashionMnist案例

参考：官网文章目录1.Workingwithdata1.1Downloadtrainingdatafromopendatasets.1.2Downloadtestdatafromopendatasets.1.3Createdataloaders.2.CreatingModels2.1Getcpuorgpudevicefortraining.2.2Definemodel2.3Optimizingth

闪闪发亮的小星星·2023-01-11 13:18

Swin Transformer原理详解篇

CV攻城狮入门VIT(visiontransformer)之旅——VIT原理详解篇CV攻城狮入门VIT(visiontransformer)之旅——VIT代码实战篇近期目标：写好专栏的每一篇文章支持小苏

秃头小苏·2023-01-10 16:10

途游游戏 DevOps 实践｜都说「单元测试」好，「AAAC四步法」少不了

会上，途游游戏运维安全部研发负责人刘勇基于使用极狐GitLab提高单元测试ROI的实践与体会，进行了《途游游戏敏捷开发工程实践》主题分享，为线上线下众多云计算用户、企业IT和运维工程师、架构师、开发者，

·2023-01-10 11:49

三分钟搞定分布式结构服务部署发布，实战篇

前言Spring让我们可以更快，更轻松，更安全地进行Java编程。Spring对速度，简单性和生产率的关注使其成为世界上最受欢迎的Java框架。像阿里巴巴，亚马逊，谷歌，微软等在内的所有科技巨头对Spring都有很大的贡献，因此Spring经常在大厂面试的时候被问到，下面我选了几道关于pring源码的面试题，看大家能不能回答出来：IOC源码主要流程bean相互依赖注入问题为什么要使用springS

Java老司机一枚·2023-01-08 15:46

机器学习实战教程（九）：支持向量机实战篇

一、前言上篇文章讲解的是线性SVM的推导过程以及简化版SMO算法的代码实现。本篇文章将讲解SMO算法的优化方法以及非线性SVM。本文出现的所有代码，均可在我的github上下载，欢迎Follow、Star：点击查看二、SMO算法优化在几百个点组成的小规模数据集上，简化版SMO算法的运行是没有什么问题的，但是在更大的数据集上的运行速度就会变慢。简化版SMO算法的第二个α的选择是随机的，针对这一问题，

M_Q_T·2023-01-07 20:34

[NLP]——The Annotated Transformer（实战篇）

目录前言OneexampleToolsDataLOSS&OPTIMRegularizationRUNRealWorldExample前言[NLP]——TheAnnotatedTransformer（模型篇）OneexampleToolsDataclassBatch:"Objectforholdingabatchofdatawithmaskduringtraining."def__init__(se

Muasci·2023-01-06 20:24

Flink实战篇一

简介记录flink实战依赖父亲工程依赖881.13.61.82.121.7.303.1.2org.apache.flinkflink-java${flink.version}org.apache.flinkflink-streaming-java_${scala.binary.version}${flink.version}org.apache.flinkflink-connector-kafka

顶尖高手养成计划·2023-01-05 18:05

语音识别入门第四节：隐马尔可夫模型（HMM）（实战篇）

本节理论笔记见：语音识别入门第四节：隐马尔可夫模型（HMM）前向算法核心代码如下：a=np.zeros((T,N))a[0,:]=[pi[k]*B[k][O[0]]forkinrange(N)]fortinrange(1,T,1):a[t,:]=[sum([a[t-1][j]*A[j][i]forjinrange(N)])*B[i][O[t]]foriinrange(N)]prob=sum(a[T

安静_xju·2023-01-05 11:22

CV攻城狮入门VIT(vision transformer)之旅——VIT代码实战篇

秃头小苏·2023-01-05 09:42

实战篇3：一切皆对象，文件目录体系（节点树）

AOS与阿里名称冲突，现改为OACS；面向对象汇编语言OASM（Objectassemblylanguage），又带一点点C风格，改名为OACS、即是带一点C风格的面向对象汇编语言系统（ObjectassemblylanguageCsystem）。一切皆对象，相比unix/linux的一切皆文件，会显得范围更广一些；许多内核对象，如内存对象、CPU对象、IPC对象、线程对象、等等，是没有文件i节点

夜星无意水有情·2023-01-04 23:23

ROS实战篇（一）如何在ROS中编写自己的package？------ 以节点通信为例

package(软件包)，是ROS项目的基本组成单位，每个package都有其特定的实现功能。本文以在ROS中自己从零开始实现节点通信为例，讲解如何编写自己的package。1、创建工作区，即工作目录：mkdir-p~/roswhite_ws/src这里使用-p关键字，可以创建两层目录，即roswhite和子目录src。我们自己创建的package或者从别人那里拷贝过来的package必须要放在s

Shannon1234·2023-01-04 12:25

阿里云——运维安全中心（堡垒机）

运维安全中心（堡垒机）构建云上统一、高效、安全运维通道，保障云端运维、办公权限可管控、操作行为可审计高效&安全运维运维安全中心（堡垒机）用于集中管理资产权限，全程监控操作行为，实时还原运维场景，保障云端运维行为身份可鉴别

aliyunduoduo·2023-01-04 07:25

语音识别入门第五节：基于GMM-HMM的语音识别系统（实战篇）

练习基础代码（包括音频文件、音频文件读取代码、预加重代码、分帧加窗代码、快速傅里叶变换代码）可从Github中获取，链接如下：GitHub-nwpuaslp/ASR_Course。本节理论笔记见：语音识别入门第五节：基于GMM-HMM的语音识别系统lib_vit.c中需要添加代码如下：intstartState=graph.get_start_state();//togetthestartstat

安静_xju·2022-12-30 15:56

Python机器学习经典模型实战篇

B站账号@狼群里的小杨，记得点赞收藏加关注，一键三连哦！朴素贝叶斯算法实例文本分类fromsklearn.datasetsimportfetch_20newsgroupsfromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizerfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklear

水云仙君·2022-12-28 13:27

Redis实战篇（四）分布式锁

一、定义满足分布式系统或集群模式下多进程可见并且互斥的锁。特性：多进程可见互斥高可用高性能安全性二、实现三、基于Redis原理1、获取锁互斥：确保只能有一个线程获取锁非阻塞：尝试一次，成功返回true，失败返回falseSETNXlockthread1#添加锁，NX互斥，EX设置超时时间SETlockthread1NXEX102、释放锁手动释放超时释放DELlockEXPIRElock5四、初级版

珠光·2022-12-27 10:18

《Redis实战篇》五、分布式锁-redission

5.1分布式锁-redission功能介绍基于setnx实现的分布式锁存在下面的问题：重入问题：重入问题是指获得锁的线程可以再次进入到相同的锁的代码块中，可重入锁的意义在于防止死锁，比如HashTable这样的代码中，他的方法都是使用synchronized修饰的，假如他在一个方法内，调用另一个方法，那么此时如果是不可重入的，不就死锁了吗？所以可重入锁他的主要意义是防止死锁，我们的synchron

爱编程的大李子·2022-12-27 10:43

网络系统建设与运维-安全处理知识

网络系统建设与运维安全处理知识：专业人员：拥有培训经验或者操作设备经验的技术，能清除的安装、操作、维护过程中潜在各种危险来源的危险量级的人已培训人员：经过相应的技术培训而且具备必要的经验的人员，他能意识到在进行某项操作时可能带来的危险

LiHya_·2022-12-26 21:29

采用SMO优化算法训练SVM（实战篇）

算法笔记更新~引入 SVM（支持向量机），相信有一些机器学习基础的朋友对这个算法应该早已耳熟。SVM是现有的机器学习基础算法里较为能扛的一个。此篇文章偏向实战，对svm背后繁杂而又精致的数学知识不做展开叙述，笔者学习时参考的是东大一位智慧与才情并存的教授在知乎发表的文章：零基础学习SVM，教授讲解的十分详细，引人入胜，层层递进的同时令人不禁感慨数学的美妙！如果你对svm最后的目标函数一无所知，同

且听风吟~·2022-12-26 16:06

python数据分析实战案例logistic_Python3《机器学习实战》学习笔记（七）：Logistic回归实战篇之预测病马死亡率...

Python版本：Python3.x运行平台：WindowsIDE：Sublimetext3一、前言本文对梯度上升算法和改进的随机梯度上升算法进行了对比，总结了各自的优缺点，并对sklearn.linear_model.LogisticRegression进行了详细介绍。二、改进的随机梯度上升算法梯度上升算法在每次更新回归系数(最优参数)时，都需要遍历整个数据集。可以看一下我们之前写的梯度上升算法

weixin_39786155·2022-12-26 16:05

Python3《机器学习实战》学习笔记（七）：Logistic回归实战篇之预测病马死亡率

https://blog.csdn.net/c406495762/article/details/77851973

liang583206·2022-12-26 16:00

python数据与挖掘实战学习：实战篇第八章中医证型关联规则挖掘笔记

第八章中医证型关联规则挖掘8.1背景与挖掘目标中医药治疗恶性肿瘤，从整体出发，调整机体气血、阴阳、脏腑功能的平衡，根据不同的临床证候进行辩证论治。确定“先证而治”的方向：即后续证候尚未出现之前，需要截断恶化病情的哪些后续证候。发现中医症状间的关联关系和诸多症状间的规律性，并且依据规则分析病因、预测病情发展以及为未来临床诊治提供有效借鉴。挖掘目标：1）借助三阴乳腺癌患者的病理信息，挖掘患者的症状与中

bib_i·2022-12-26 15:43

gephi生成网络关系图_用python分析小说人物关系——实战篇

点击菜单栏“粉丝福利”拿小度，兑手机！作者：罗炎培来源：人工智能学习圈用到的工具jiebajieba分词，最好用的开源中文分词工具。他最主要的两个功能是分词和关键词的抽取。在这里我们需要用他的分词功能来提取文本中的人名。gephigephi是一个开源的复杂网络数据可视化软件，可用于探索数据分析、链路分析、社交网络分析、生物网络分析等。我们需要把数据处理成gephi可接受的csv格式，然后再进行绘制

weixin_39906906·2022-12-26 07:57

极致用云，数智护航

简介：我们邀请到了阿里云混合云监控平台(Sunfire)团队负责人王肇刚来给我们分析下阿里背后的数字化业务运维安全工程标准及解决方案。

阿里云云栖号·2022-12-25 03:39

消息队列专题(实战篇)：SpringBoot 集成 RabbitMQ 入门级实战

最近的学习劲头越来越足了，昨晚刚写完了RabbitMQ介绍与环境搭建篇，今天就开始更新实战篇了，想起原来同事对我的形容：生产队的驴都没你勤快，哈哈哈哈哈哈，说得可真对！

盛夏温暖流年·2022-12-24 07:40

Nacos 配置中心实战

通俗解释就是：Nacos是一个注册中心&配置中心关于Nacos注册中心的功能，在Nacos注册中心实战篇中，阿鉴已经给大家详细介绍了，今天我们就来看看配置中

程序员阿紫·2022-12-23 10:37

【实战篇】基于Pytorch的3D立体图像分类--基础篇

在一般的图像数据的采集场景中，得到的多是二维图像，所以大多数深度学习网络的雏形都是基于二维图像展开的工作。但是，在某些场景下，比如医学影像CT数据，监控场景连续拍摄的视频和自动驾驶使用到的激光点云等等，多是连续的、多层的数据。此时，层内的信息，和层与层之间的层间深度信息，也是一个重要的特征信息。所以，实现三维的目标分类任务，也是必不可少的。想想很复杂，但是动手实操了，才能理解其中的内容。本文就对三

钱多多先森·2022-12-22 23:40

显著性目标检测matlab代码_目标检测实战项目「代码实战篇」

深度学习的三驾马车：数据、模型、算力。本文将从这三方面，实现YOLO目标检测，让自己的数据跑起来数据一个深度学习项目最好的初始状态是拥有漂亮的数据，但是一般情况下很难达到这种条件，往往需要根据自己项目的需求寻找相应的数据。对于目标检测项目来说，漂亮的数据应该是按照规范的标注。那么有数据却没有标注怎么办，我们推荐一款开源的标注工具LabelImg，有着方便的GUI界面，可以方便打开一个文件夹，对相应

weixin_39619481·2022-12-22 10:16

《Redis实战篇》四、分布式锁

文章目录4.1基本原理和实现方式对比4.2Redis分布式锁的实现核心思路4.3实现分布式锁版本一4.4Redis分布式锁误删情况说明4.5解决Redis分布式锁误删问题4.6分布式锁的原子性问题4.7Lua脚本解决多条命令原子性问题4.8利用Java代码调用Lua脚本改造分布式锁4.1基本原理和实现方式对比分布式锁：满足分布式系·统或集群模式下多进程可见并且互斥的锁。分布式锁的核心思想就是让大家

爱编程的大李子·2022-12-21 22:31

STM32 10个工程实战前言

从今年2022年元旦开通博客到现在基本接近一年了，真的会感到感觉时间飞逝，尤其当你全身心地投入一件工作上时，在FPGA基础篇和FPGA20个经理例程篇后，又准备了STM32基础篇和STM3210个工程实战篇

青青豌豆·2022-12-21 22:58

SpringBoot 集成 Prometheus与Grafana

目录工程简介简介PrometheusgrafanaSpringBoot工程初始化环境安装Prometheus安装Grafana安装整合延伸阅读中级篇实战篇工程简介总体框架图简介PrometheusPrometheus

扶朕去网吧·2022-12-21 21:08

机器学习实战教程（五）：朴素贝叶斯实战篇

一、前言上篇文章机器学习实战教程（四）：朴素贝叶斯基础篇_M_Q_T的博客-CSDN博客讲解了朴素贝叶斯的基础知识。本篇文章将在此基础上进行扩展，你将看到以下内容：拉普拉斯平滑垃圾邮件过滤(Python3)新浪新闻分类(sklearn)二、朴素贝叶斯改进之拉普拉斯平滑上篇文章提到过，算法存在一定的问题，需要进行改进。那么需要改进的地方在哪里呢？利用贝叶斯分类器对文档进行分类时，要计算多个概率的乘积

M_Q_T·2022-12-19 14:38

python如何获取鼠标位置_Python实战【用Python写游戏第四节】获取鼠标位置

欢迎大家来到Python自学教程实战篇，我们上一讲了解了游戏中有哪些需要响应的事件及每次响应如何给出需要的反馈等内容，这节课我们来学习如何控制获取鼠标的位置，使我们的游戏设计更流畅、更方便呢?

weixin_39818631·2022-12-19 11:09

QT框架下的OpenGL使用---实战篇---点云显示和交互

阅读本篇文章需要提前掌握OpenGL顶点和着色器及摄像机的相关知识。前面复现篇的两篇文章中介绍了Qt+OpenGL框架下顶点和着色器及摄像机的知识，接下来我们用这两个知识来实现3D领域非常常见的任务—点云显示和交互。点云的显示3D领域常见的一个需求是将点云显示出来给用户，这个功能乍一看好像还比较复杂，实则不然，只要我们学会OpenGL的顶点和着色器的知识就能轻松搞定。原理很简单，只要直接将点云当成

_寒潭雁影·2022-12-17 10:31

Redis--实战篇

文章目录实战篇1短信登录1.1导入项目导入SQL有关当前模型导入后端项目导入前端工程运行前端项目1.2基于Session实现登录流程1.3实现发送短信验证码功能1.4实现登录校验拦截器1.5隐藏用户敏感信息

Cyan Chau·2022-12-16 20:24

《Redis实战篇》二、商户查询缓存（缓存基本使用 | 缓存更新 | 缓存穿透 | 缓存雪崩 | 缓存击穿 | Redis缓存工具类）

文章目录2.1什么是缓存?2.1.1为什么要使用缓存2.1.2如何使用缓存2.2添加商户缓存2.2.1、缓存模型和思路2.2.2、代码如下2.2.3、练习：为店铺类型接口添加缓存2.3缓存更新策略2.3.1、数据库缓存不一致解决方案2.3.2、双写方案存在的问题2.3.3、实现商铺和缓存与数据库双写一致2.4缓存穿透2.4.1、问题的解决思路2.4.2、编码解决商品查询的缓存穿透问题：2.5缓存雪

爱编程的大李子·2022-12-16 16:32

《Redis实战篇》三、优惠券秒杀

文章目录3.1全局唯一ID3.2Redis实现全局唯一Id3.3添加优惠卷3.4实现秒杀下单3.5库存超卖问题分析3.6乐观锁解决超卖问题3.7优惠券秒杀-一人一单3.8集群环境下的并发问题3.1全局唯一ID每个店铺都可以发布优惠券：当用户抢购时，就会生成订单并保存到tb_voucher_order这张表中，而订单表如果使用数据库自增ID就存在一些问题：id的规律性太明显受单表数据量的限制场景分析

爱编程的大李子·2022-12-16 16:28

运维安全管理

安全管理是顺应信息安全的需要而产生的。其主要目标是确保信息的安全性。安全性似乎只不易遭到已知风险的侵袭，并且尽可能的规避未知风险。1.1、目标安全管理的目标是要保护信息的价值，取决于机密性、完整性和可用性。机密性：保护信息免受未经授权的访问和使用。完整性：信息的准确性、完全性和及时性。可用性：信息在任何预定的时间内都可以被访问。目标1：满足服务级别协议中的安全性需求。目标2：提供一个独立于外部需求

程序员杂谈·2022-12-16 12:35

运维安全概述

0x00前言运维安全是企业安全保障的基石，不同于Web安全、移动安全或者业务安全，运维安全环节出现问题往往会比较严重。一方面，运维出现的安全漏洞自身危害比较严重。

Sword-heart·2022-12-16 12:34

2022-2028全球运维安全管理行业调研及趋势分析报告

【报告篇幅】：146【报告图表数】：191【报告出版时间】：2022年1月内容摘要据恒州诚思调研统计，2021年全球运维安全管理市场规模约亿元，2017-2021年年复合增长率CAGR约为%，预计未来将持续保持平稳增长的态势

恒州诚思·2022-12-16 12:34

勒索病毒防御运维安全管控 | 某烟草公司数据安全建设实践

对于烟草行业而言，加快数字化转型是建设现代化烟草经济体系、实现高质量发展的重要支撑。但新技术的普及与应用，在给烟草行业带来便利、创造价值的同时，也使行业面临的数据安全威胁与日俱增。在数据安全监管合规持续升级的大背景下，持续加强数据安全管理和个人信息保护已成为基础工作内容，《烟草行业数据安全管理办法（试行）》、《关于组织开展行业数据安全专项检查的通知》、《关于加强烟草行业数据安全和共享共作的意见》均

数据库安全·2022-12-16 12:03

python数据分析及可视化（十五）数据分析可视化实战篇（抖音用户数据分析、二手房数据分析）

python数据分析的实战篇，围绕实例的数据展开分析，通过数据操作案例来了解数据分析中的频繁用到的知识内容。抖音用户数据分析1.理解数据数据字段含义了解数据内容，确保数据来源是正常的，安全合法的。

hwwaizs·2022-12-15 19:02

CSP Darknet53

CSPDarknet53代码复现:这里的代码参考CSDN@Bubbliiiing在之前yolov3的实战篇中，我们了解到yolov3使用的backbone是Darknet53，而今天要展现的是yolov4

kui9702·2022-12-15 07:16

基于Python的大数据分析实战篇（一）

☀前言：Hello，大家好！我又回来了，下面我将给大家讲解一下，关于我们Python大数据分析的实战测试，希望大家可以在发现错误后，提出意见，我将立刻做出修改。‍首先，1、Python数据分析流程及学习路径Python数据分析的流程概括起来主要是：读写、处理计算、分析建模和可视化四个部分。在不同的步骤中会用到不同的Python工具。每一步的主题也包含众多内容。2、利用Python读写数据3、利用P

Vim_飞鱼·2022-12-13 21:09

机器学习实战教程（三）：决策树实战篇

一、前言上篇文章机器学习实战教程（二）：决策树基础篇之让我们从相亲说起机器学习实战教程（二）：决策树基础篇_M_Q_T的博客-CSDN博客机器学习实战教程（二）：决策树基础篇之让我们从相亲说起讲述了机器学习决策树的原理，以及如何选择最优特征作为分类特征。本篇文章将在此基础上进行介绍。主要包括：决策树构建决策树可视化使用决策树进行分类预测决策树的存储和读取sklearn实战之预测隐形眼睛类型二、决策

M_Q_T·2022-12-13 09:08

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深度学习基础篇： 常用的神经网络层