目录网络安全的基本术语黑客攻击路径终端安全僵尸网络勒索病毒挖矿病毒宏病毒木马的植入0day漏洞流氓/间谍软件网络安全的基本术语网络安全的定义（CIA原则）数据的保密性Confidentiality（对称/非对称秘钥）完整性Integrity（数字证书—证明发送方可信、数字签名—验证数据完整性，是否被篡改）、可用性Availability（能够正常工作/使用—DdoS会影响服务的可用性）网络安全术语漏洞（脆弱性）：漏洞是在硬件、软件、协议的具体实现或系统安全策略上存在的缺陷，攻击者利用这些缺陷能够在未授权的情况下访问或破坏系统0day漏洞：指的是漏洞还没有公开或出现，厂商无法做详细防御规则；如果
我正在使用tess-two我项目的TesseractAndroid工具。从我所做的研究中，我发现来自here一种限制字符类型但不限制字符范围的方法。我正在使用的Tess-Two库没有tessdata/config文件，那么如何限制tesseract识别的可能字符？如何限制Tesseract识别数字范围(20到30)？ 最佳答案 如果您使用的是图像中的数字并且图像清晰，则可以使用以下命令“tesseractimageNameoutputFileName.txt输出基数”但如果图像不清晰，您将需要对其进行处理，否则您将无法获得准确的结果
一es的3种分页对比1.1先上结论类型原理优点缺点使用场景from+size类似msql的limit 0,100; limit from，size灵活性好，实现简单，适合浅分页无法实现深度分页问题，当查询数量超过10000就会报错top10000以内的查询Scroll首次查询会在内存中保存一个历史快照以及游标（scroll_id）,记录当前消息查询的终止位置，下次查询的时候将基于游标进行消费(不管while语句循环多少次，scrollid在设置的时效内，使用的是同一个)，不具备实时性，一般是用于大量数据导出。适合深分页无法反应数据的实时性(快照版本),维护成本高，需要维护一个scroll_id
Hadoop概述Hadoop是数仓平台的核心组件。在Hadoop1.x时代，Hadoop中的MapReduce同时处理业务逻辑运算和资源调度，耦合性较大。在Hadoop2.x时代，增加了Yarn。Yarn只负责资源的调度，MapReduce只负责运算。Hadoop3.x在架构上没有变化。HDFS架构概述HadoopDistributedFileSystem，简称HDFS，是一个分布式文件系统。包含NameNode（NN）、DataNode（DN）和SecondaryNameNode（2NN）。NameNode：存储文件的元数据，如文件名，文件目录结构，文件属性（生成时间、副本数、文件权限），以
请阅读【Trace32ARM专栏导读】文章目录1.Break.Set1.1TRACE32Break1.1.1Break命令控制CPU的暂停1.2Break.Set设置断点1.2.1Trace32程序断点1.2.2读写断点1.2.2.1变量被改写为特定值触发halt1.2.2.2设定非值触发halt1.2.2.4变量被特定函数改写触发halt1.2.3使用C/C++语法设置断点条件
🏆作者简介，愚公搬代码🏆《头衔》：华为云特约编辑，华为云云享专家，华为开发者专家，华为产品云测专家，CSDN博客专家，CSDN商业化专家，阿里云专家博主，阿里云签约作者，腾讯云优秀博主，腾讯云内容共创官，掘金优秀博主，51CTO博客专家等。🏆《近期荣誉》：2023年华为云十佳博主，2022年CSDN博客之星TOP2，2022年华为云十佳博主等。🏆《博客内容》：.NET、Java、Python、Go、Node、前端、IOS、Android、鸿蒙、Linux、物联网、网络安全、大数据、人工智能、U3D游戏、小程序等相关领域知识。🏆🎉欢迎👍点赞✍评论⭐收藏文章目录🚀前言🚀一、项目介绍🚀二、产品原型🔎
Nginx补充：后面的漏洞复现来自vulhub的nginx漏洞复现具体链接：https://vulhub.org/#/environments/nginx/CVE-2013-4547/ https://vulhub.org/#/environments/nginx/CVE-2017-7529/ https://vulhub.org/#/environments/nginx/insecure-configuration/ https://vulhub.org/#/environments/nginx/nginx_parsing_vulnerability/Nginx简介Nginx是
🍨本文为🔗365天深度学习训练营中的学习记录博客🍖原作者：K同学啊|接辅导、项目定制文章目录前言1我的环境2代码实现与执行结果2.1前期准备2.1.1引入库2.1.2设置GPU（如果设备上支持GPU就使用GPU,否则使用CPU）2.1.3导入数据2.1.4可视化数据2.1.4图像数据变换2.1.4划分数据集2.1.4加载数据2.1.4查看数据2.2搭建包含Backbone模块的模型2.3训练模型2.3.1设置超参数2.3.2编写训练函数2.3.3编写测试函数2.3.4正式训练2.4结果可视化2.4指定图片进行预测2.6模型评估3知识点详解3.1Yolov5四种网络模型3.1.1Yolov5网络
在深度学习中，选择优化器和损失函数是非常重要的决策，因为它们直接影响模型的训练和性能。在你的代码中，使用了Adam优化器和交叉熵（categoricalcrossentropy）损失函数，这是常见且在许多情况下表现良好的选择。Adam优化器：Adam（AdaptiveMomentEstimation）是一种自适应学习率的优化算法。它结合了动量（momentum）和自适应学习率的思想，通过对梯度的一阶矩估计和二阶矩估计进行指数加权移动平均来调整学习率。Adam在许多任务中表现优异，通常能够快速且有效地收敛到全局最小值。优点：自适应学习率：Adam可以根据每个参数的历史梯度自适应地调整学习率，从而
DPC算法密度峰值聚类算法（DensityPeakClusteringAlgorithm）是一种无监督的聚类算法，它能够自动发现数据中的密度峰值点，并根据这些峰值点将数据进行聚类。该算法由AlexRodriguez和AlessandroLaio于2014年提出，其原理相对简单但非常有效。密度峰值聚类算法基于两个重要的概念局部密度（）：局部密度指的是一个数据点周围一定半径范围内的数据点数量，可以用来描述该点的密集程度。对于每个数据点，需要计算它的局部密度。相对距离（）：相对距离指的是一个数据点与比它密度(ρ)更大的点之间的相对距离。一般采用欧式距离。具体实现有了这两个概念后，我们需要计算出所有数
