非深度网络

mysql mvcc

mysqlMVCCMVVC实现：排他锁+undolog+版本事务链+一致性read-view视图+版本事务链匹配规则一致性非锁定读在InnoDB存储引擎中，多版本控制(multiversioning)openinnewwindow
jie_1024·2025-01-19 13:28

软考信安22~网站安全需求分析与安全保护工程

网站的完整性是指网站的信息及数据不能非授权修改，网站服务不被劫持。网站的可用性是指网站可以待续为相关用户提供不中断的服务的能力，满足用户的正常请求服务。
jnprlxc·2025-01-19 13:28

软考信安04~网络安全体系与网络安全模型

1、网络安全体系概述1.1、网络安全体系概念网络安全体系是网络安全保障系统的最高层概念抽象，是由各种网络安全单元按照一定的规则组成的，共同实现网络安全的目标。
jnprlxc·2025-01-19 13:58

04~防火墙概念及登录

防火墙也是如此，它是对网络的访问行为进行控制的设备，通常部署在网络边界（如局域网和互联网、局域网中各功能子网、数据中心边界等），保护一个网络（通常我们所说的局域网）不受另一个网络（如互联网）的
jnprlxc·2025-01-19 13:57

Node.js - HTTP

HTTP请求是由客户端（通常是浏览器、手机应用或其他网络工具）发送给服务器的消息，用来请求资源或执行操作。
蒜蓉大猩猩·2025-01-19 13:24

Pytorch详解-模型模块(RNN,CNN,FNN,LSTM,GRU,TCN,Transformer)

ParameterPytorch中的权重、参数和超参数Module容器-ContainersSequentialModuleListModuleDictParameterList&ParameterDict常用网络层
qq742234984·2025-01-19 13:24

【使用webrtc-streamer解析rtsp视频流】

webrtc-streamerWebRTC(WebReal-TimeCommunications)是一项实时通讯技术，它允许网络应用或者站点，在不借助中间媒介的情况下，建立浏览器之间点对点（Peer-to-Peer
m0_74824592·2025-01-19 12:22

厉害了，LSTM+Transformer王炸创新，精准度又高了！

【LSTM+Transformer】作为一种混合深度学习模型，近年来在学术界和工业界都受到了极大的关注。
马拉AI·2025-01-19 12:48

linux-配置yum源

一、配置本地yum源首先将centos自带的网络yum源删掉（自带的默认从centos官网下载软件，服务器在国外，非常不稳定） [root@cloud~]#rm-rf/etc/yum.repos.d/*
HoRain云小助手·2025-01-19 11:17

在Linux系统下配置IP地址的方法

输入ifconfig命令查看当前网络接口的配置信息。
HoRain云小助手·2025-01-19 11:16

使用 Java 和 FreeMarker 实现自动生成供货清单，动态生成 Word 文档，简化文档处理流程。

物料清单生成器（支持中文文件名、样式美化、数据合并）目录引言项目结构源代码展示1.WordController2.WordUtil工具类3.FreeMarker模版4.POM依赖WordController类深度
熊文豪·2025-01-19 11:14

构建高效GPU算力平台：挑战、策略与未来展望

引言随着深度学习、高性能计算和大数据分析等领域的快速发展，GPU（图形处理器）因其强大的并行计算能力和浮点运算速度而成为首选的计算平台。
Mr' 郑·2025-01-19 11:43

详解深度学习中的Dropout

Dropout是一种在神经网络训练中常用的正则化技术，其操作是在每次训练迭代中随机“丢弃”一部分神经元（即将其输出置为零）。
nk妹妹·2025-01-19 11:43

IP协议

IP（InternetProtocol）协议是互联网通信中最重要的协议之一，它是在TCP/IP协议族中的网络层协议。
·2025-01-19 11:37

计算机网络破译密码的题目,密码习题及部分参考答案.doc

一、密码学概述部分：1、什么是密码体制的五元组。五元组(M,C,K,E,D)构成密码体制模型，M代表明文空间；C代表密文空间；K代表密钥空间；E代表加密算法；D代表解密算法2、简述口令和密码的区别。密码：按特定法则编成，用以对通信双方的信息进行明、密变换的符号。换而言之，密码是隐蔽了真实内容的符号序列。就是把用公开的、标准的信息编码表示的信息通过一种变换手段，将其变为除通信双方以外其他人所不能读懂
耿礼勇·2025-01-19 11:40

Java 常见的面试题（反射）

当Java对象需要在网络上
java全套学习资料·2025-01-19 11:40

计算机网络 （48）P2P应用

前言计算机网络中的P2P（PeertoPeer，点对点）应用是一种去中心化的网络通信模式，它允许设备（或节点）直接连接并共享资源，而无需传统的客户端-服务器模型。
IT 青年·2025-01-19 10:05

网络安全，文明上网（2）加强网络安全意识

前言在当今这个数据驱动的时代，对网络安全保持高度警觉已经成为每个人的基本要求。网络安全意识：信息时代的必备防御网络已经成为我们生活中不可或缺的一部分，信息技术的快速进步使得我们对网络的依赖性日益增强。
IT 青年·2025-01-19 10:35

C++归并排序算法深度解析

引言归并排序（MergeSort）是一种常用的排序算法，它采用了分治（DivideandConquer）的策略，将一个待排序的序列分解成若干个小的子序列，分别进行排序，再将这些已经排好序的子序列合并成一个完整的有序序列。归并排序具有很好的稳定性，时间复杂度为O(nlogn)，在实际应用中表现优秀。本文将详细介绍归并排序算法的实现原理、C++代码实现以及在实际应用中的优化策略。归并排序算法原理归并排
小小的博客·2025-01-19 10:05

VXLAN 基础教程：VXLAN 协议原理介绍

它是一种Overlay（覆盖网络）技术，通过三层的网络来搭建虚拟的二层网络。
lingshengxiyou·2025-01-19 10:04

【机器学习实战中阶】音乐流派分类-自动化分类不同音乐风格

音乐流派分类–自动化分类不同音乐风格在本教程中，我们将开发一个深度学习项目，用于自动化地从音频文件中分类不同的音乐流派。我们将使用音频文件的频率域和时间域低级特征来分类这些音频文件。
精通代码大仙·2025-01-19 10:01

Nginx+FFmpeg实现海康威视摄像头的rtsp流转hls流并在本地WEB页面以及服务器WEB页面实现直播效果

由于自己的海康威视网络摄像机不支持websocket，无法使用官方网页提供的WEB3.2开发包，只能使用低版本3.0版本的web开发包，但是这个版本的开发包只支持44以下版本的Chrome浏览器（当前普遍版本
Zim_cie·2025-01-19 09:30

OSPF（1）：基础知识与数据包、状态机、工作过程

引言上一篇我们学习了RIP：RIP基础知识与配置，可是通过学习，我们发现RIP似乎只能运用在中小型网络中，那么中大型网络应该怎么做呢？
小度爱学习·2025-01-19 09:28

深度强化学习(DRL)原理与代码实战案例讲解

符号主义AI试图通过逻辑和符号系统来模拟人类的思维过程，而连接主义AI则侧重于构建类似于人脑神经网络的结构，通过大量数据进行训练，从而实现智能。
AI大模型应用之禅·2025-01-19 09:27

深度剖析 DeepSeek V3 技术报告：架构创新与卓越性能表现

随着人工智能（AI）技术的不断发展，各种大规模语言模型（LLM）层出不穷，DeepSeekV3作为其中的一员，凭借其出色的性能表现和创新的架构设计，吸引了广泛关注。本文将通过对官方发布的DeepSeekV3技术报告的深入解析，从多个维度剖析DeepSeekV3如何通过先进的技术手段，在保持性能卓越的同时优化计算和内存开销。一、性能卓越，超越同行DeepSeekV3在多个权威基准测试中展现了强大的性
微凉的衣柜·2025-01-19 09:27

神经网络常见操作（卷积）输入输出

卷积dim=d的tensor可以进行torch.nn.Convnd(in_channels,out_channels),其中n=d-1,d-2对于torch.nn.Convnd(in_channels,out_channels)，改变的是tensor的倒数n+1维的大小全连接使用torch.nn.Linear(in_features,out_features,bias)实现Y=XWT+b,其中X的
被放养的研究生·2025-01-19 09:54

AI歌手会成为主流吗？

1.AI歌手的发展现状1.1技术背景我们处于一个机器学习和深度学习技术飞速发展的时代，AI歌手的诞生并非偶然。通过收集和分析大量的音乐数据，AI能够学习并模仿特定歌手
网络安全我来了·2025-01-19 09:23

学习AI大模型的小白入门建议和具体的学习方法推荐

深度思考我是一名在汽车行业工作的嵌入式系统工程师，现在我想进入人工智能领域，特别是大型语言模型。说到人工智能，我是一个完全的新手，所以我需要弄清楚从哪里开始。让我们把它分解一下。
aFakeProgramer·2025-01-19 08:17

基于 Linux 的 Ngina-server 通信架构 C++ 实现

四、网络编程1.IO多路
Alkaid3529·2025-01-19 08:15

Nacos深度剖析：配置及高可用方案全攻略

文章目录第1章Nacos服务端配置参数1.1全局参数1.2Naming模块参数1.3Config模块参数1.4CMDB模块参数第2章NacosClient配置参数2.1通用参数2.2Naming客户端2.3Config客户端第3章Nacos单机与集群3.1Nacos端口介绍3.2容器常用属性配置第1章Nacos服务端配置参数对于Server端来说，一般是设置在{nacos.home}/conf/a
磐基Stack专业服务团队·2025-01-19 08:43

微信小程序 wx:for的一些事

在研究微信小程序过程中遇到了这样一个问题：使用wx:for进行列表渲染时，直接用方括号[]表示非关联数组时，内容为字母则不能识别。可能大家没有看懂上面的话。直接上代码吧。
Argons_0925·2025-01-19 08:11

自定义android checkbox的图标和文字

1、首先自定义checkbox的图标，包括按下和非按下状态2、在布局文件中引用。
fuqinyijiu·2025-01-19 07:09

数据增强方法及其工具

数据增强（DataAugmentation）是指在训练深度学习模型时，通过对现有数据进行一系列变换，从而生成新的样本。
cxr828·2025-01-19 07:09

编程全景洞察：从基础架构到前沿创新与行业影响

从基础架构到前沿创新与行业影响由于文章过长，博主写的时候可能会有一些差错以及一些不连贯或者是一些重复，请大家谅解~编程全景洞察：从基础架构到前沿创新与行业影响编程的基础语言与逻辑架构编程范式与设计模式：理念升华与实践指南编程在前沿科技领域的深度融合与突破编程竞赛与荣誉体系
༺ཌༀ傲世万物ༀད༻·2025-01-19 07:09

【Redis】为什么Redis单线程还这么快？通过什么机制进行优化的？

文章目录纯内存操作高效的数据结构非阻塞I/O与多路复用技术（网络I/O优化）非CPU密集型任务单线程的优势单线程的劣势redis6.0引入多线程后台线程的优化总结更多相关内容可查看Redis的瓶颈在于内存和网络带宽纯内存操作
来一杯龙舌兰·2025-01-19 07:07

Kafka面试夺命连环30问（一）

Producer发送请求，通过网络将消息发送到相应的Broker。Broker存储消息，将消息写入分区日志。Producer等待ACK确认，根据acks配置等待响应。
知否&知否·2025-01-19 07:36

网络安全拟态防御技术

一.拟态防御拟态现象（MimicPhenomenon,MP）是指一种生物如果能够在色彩、纹理和形状等特征上模拟另一种生物或环境，从而使一方或双方受益的生态适应现象。按防御行为分类可将其列入基于内生机理的主动防御范畴，又可称之为拟态伪装（MimicGuise,MG）。如果这种伪装不仅限于色彩、纹理和形状上，而且在行为和形态上也能模拟另一种生物或环境的拟态伪装，我们称之为“拟态防御”（MimicDef
网安墨雨·2025-01-19 07:05

网络安全技术之网络安全

网络安全之物理安全策略物理安全策略的目的是保护计算机系统、网络服务器、打印机等硬件实体和信链路免受自然灾害、人为破坏和搭线攻击；验证用户的身份和使用权限、防用户越权操作；确保计算机系统有一个良好的电磁兼容工作环境
网络安全Ash·2025-01-19 07:05

2024年网络安全最全CTF —— 网络安全大赛_ctf网络安全大赛

\⚔科技是一把双刃剑，网络安全不容忽视，人们的隐私在大数据面前暴露无遗，账户被盗、资金损失、网络诈骗、隐私泄露，种种迹象表明，随着互联网的发展，网络安全需要引起人们的重视。
网安墨雨·2025-01-19 07:35

基于深度学习CNN网络 mini-xception网络实现 构建一个完整的人脸表情检测_识别分类系统，包括训练、评估、前端和服务端代码

人脸表情检测该项目已训练好网络模型，配置好环境即可运行使用，效果见图像，实现图像识别、摄像头识别、摄像头识别/识别分类项目-说明文档-UI界面-cnn网络项目基本介绍：【网络】深度学习CNN网络mini-xception
计算机c9硕士算法工程师·2025-01-19 07:35

2024年网络安全最全计算机网络-面试题汇总_请求尾(1)

网络层解释下PING命令？传输层TCP三次握手过程？为什么三次握手？TCP四次挥手过程？为什么四次挥手？四次挥手为什么等待2MSL？四次挥手期间的状态？TCP和UDP的区别？TCP如何保证可靠传输？
2401_84281629·2025-01-19 07:04

AI技术架构：从基础设施到应用

1.GPU（图形处理单元）：并行计算的核心GPU是深度学习的核心引擎，专为大规模并行计算设计。技术优
fuqinyijiu·2025-01-19 06:31

网络安全面试题及经验分享

本文内容是i春秋论坛面向专业爱好者征集的关于2023年面试题目和答案解析，题目是真实的面试经历分享，具有很高的参考价值。shiro反序列化漏洞的原理Shiro反序列化漏洞的原理是攻击者通过精心构造恶意序列化数据，使得在反序列化过程中能够执行任意代码。Shiro是一个Java安全框架，提供了身份验证、授权、加密和会话管理等功能。其中，Shiro的序列化功能可以将对象序列化为字节流，以便在不同的系统之
网安墨雨·2025-01-19 06:01

单层感知机----或门实现

初始化定义权重、偏置、学习率4.前向传播定义5.训练过程(更新权重和偏置)6.训练模型一、前言—感知机感知机（Perceptron）模型是由美国心理学家弗兰克罗森布拉特于1957年提出的一种具有单层计算单元的神经网络
翔翔子1号·2025-01-19 06:30

2-2-18-16 QNX系统架构之自适应分区

阅读前言本文以QNX系统官方的文档英文原版资料为参考，翻译和逐句校对后，对QNX操作系统的相关概念进行了深度整理，旨在帮助想要了解QNX的读者及开发者可以快速阅读，而不必查看晦涩难懂的英文原文，这些文章将会作为一个或多个系列进行发布
星原飞火·2025-01-19 06:57

2-6-1-1 QNX编程入门之进程和线程（四）

GettingStartedwithQNXNeutrino:AGuideforRealtimeProgrammers”为参考，翻译和逐句校对后，对在QNX操作系统下进行应用程序开发及进行资源管理器编写开发等方面，进行了深度整理
星原飞火·2025-01-19 06:27

2-2-18-15 QNX系统架构之高可用性

阅读前言本文以QNX系统官方的文档英文原版资料为参考，翻译和逐句校对后，对QNX操作系统的相关概念进行了深度整理，旨在帮助想要了解QNX的读者及开发者可以快速阅读，而不必查看晦涩难懂的英文原文，这些文章将会作为一个或多个系列进行发布
星原飞火·2025-01-19 06:26

2-2-18-7 QNX 系统架构-动态链接

阅读前言本文以QNX系统官方的文档英文原版资料为参考，翻译和逐句校对后，对QNX操作系统的相关概念进行了深度整理，旨在帮助想要了解QNX的读者及开发者可以快速阅读，而不必查看晦涩难懂的英文原文，这些文章将会作为一个或多个系列进行发布
星原飞火·2025-01-19 06:56

MPLS VPN 实验

BGPAS65100内通过IS-IS构建底层网络。R2、R4是MPLSVPN网络的PE设备，R1、R5为FinanceVPN的CE设备，R1、R6、R7为OAVPN的CE设备。
❸杨开泰·2025-01-19 06:56

计算机网络基础练习题

计算机网络基础练习题一、简答题1、什么是计算机网络答:计算机网络是具有独立功能的计算机，通过通信线路连接起来实现资源共享。2、写出双绞线的两种线序：T568A和T568B。
Taichi呀·2025-01-19 06:56
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