Linux 网络操作命令FTP
FTP命令 引言 文件传输协议（FTP）是一种用于在网络上进行文件传输的协议。在Linux系统中，FTP可以作为一个非常有用的工具来上传、下载和管理文件。本文将介绍如何在Linux系统中安装FTP服务器，以及如何使用FTP客户端进行文件传输。 安装FTP服务器 在Linux系统中，常用的FTP服务器软件是vsftpd（Very Secure FTP Daemon）。以下是在一些常见Linux发行版上安...
[docker] 网络连接
[docker] 网络连接 使用 docker 容器会遇到下面 3 种情况： 容器与万维网之间的交流 默认情况下是允许的 从容器到本机的交流 假设有一些服务运行在本机，如数据库，而 docker 需要和本机进行交流去获取数据 这个实现需要配置 容器与容器之间的交流 这个是比较常见的用法了，同样需要配置 项目配置 配置一个 node 项目去运行一下项目 代码 app.js： const express...
深度学习基础——循环神经网络的结构及参数更新方式
深度学习基础——循环神经网络的结构及参数更新方式 深度学习领域的一大重要分支是循环神经网络（Recurrent Neural Networks，简称RNN），它是一种用于处理序列数据的神经网络结构。与传统的前馈神经网络不同，循环神经网络能够利用序列中的时间信息，从而更好地建模序列数据的依赖关系。 1. 概述 循环神经网络是一种具有循环连接的神经网络结构，用于处理序列数据，如文本、时间序列等。其主要特...
突破编程_C++_网络编程（一种高性能处理 TCP 粘包问题的方法）
1 前言 在“突破编程_C++_网络编程（Windows 套接字（处理 TCP 粘包问题））”一文中，已经讲解了 TCP 粘包问题，并且给出了样例代码。但是该样例代码的核心是使用队列（std::queue）做报文的处理。 std::queue 是 C++ 标准模板库（STL）中的一个容器适配器，它提供了一种先进先出（FIFO）的数据结构。在 STL 中，std::queue 并不直接存储元素，而是依...
深度学习基础：循环神经网络中的长期依赖问题
循环神经网络中的长期依赖问题 在深度学习中，循环神经网络（RNN）是一种经典的模型，用于处理序列数据，如自然语言处理、时间序列预测等任务。然而，传统的RNN存在着一个长期依赖问题，即在处理长序列时，模型往往难以捕捉到序列中远距离的依赖关系，导致性能下降。在本文中，我们将介绍长期依赖问题的概念、常见的解决方法以及用Python实现示例代码并进行可视化展示。 1. 概述 在循环神经网络中，信息的传递是通...
从内部防护汽车网络安全——硬件安全模块(HSM)保护ECU主处理器内部
从内部防护汽车网络安全——硬件安全模块(HSM)保护ECU主处理器内部 HSM是一种硬件，它以物理方式封装了安全功能。其集成芯片专为IT安全应用而设计，通常具有自己的处理器核心、各种内存（RAM、ROM、闪存等）和硬件密码加速器。此外，HSM必须满足用于车辆应用的特定标准，并且极其有效的集成对于降低成本至关重要。其主要要求包括ECU应用程序和HSM之间的安全接口，以及用于分析故障的调试/测试接口。H...
61.网络游戏逆向分析与漏洞攻防-利用数据包构建角色信息-逆向分析寻找数据类型解读表
免责声明：内容仅供学习参考，请合法利用知识，禁止进行违法犯罪活动！ 如果看不懂、不知道现在做的什么，那就跟着做完看效果，代码看不懂是正常的，只要会抄就行，抄着抄着就能懂了 内容参考于：易道云信息技术研究院 上一个内容：60.根据数据包内容判断数据包作用 首先整理一下现在要做的事情，之前是先通过数据包的分析，现在能够确定游戏它更新数据时，每个数据前面一定有一个数字用来代表数据的数据类型是什么（比如01代...
卷积神经网络 (CNN)
计算机视觉最常见的机器学习模型体系结构之一是卷积神经网络 (CNN)。 CNN 使用筛选器从图像中提取数值特征图，然后将特征值馈送到深度学习模型中以生成标签预测。 例如，在图像分类方案中，标签表示图像的主要主题（换句话说，这是一张关于什么的图像？）。 你可以使用不同种类的水果（如苹果、香蕉和橙子）的图像训练一个 CNN 模型，使预测的标签是给定图像中的水果类型。 在 CNN 的训练过程中，筛选器内核...
面向初学者的网络安全（二）
九、攻击和防御方法的演变 当我写下这本书的第一版时，网络安全只是网络安全专家和精明的高管感兴趣的话题。这本书是为了让任何人都能理解，并且尽管我预测了网络攻击的大规模增加，但我也没有预料到网络犯罪的迅速增长会如此极端。 网络犯罪现在是地球上增长最快的行业，据估计，2016 年的收入达到了 4450 亿美元（来源：世界经济论坛）。这个数字预计在未来几年将翻一番以上。 在前一章中，我们回顾了预防和检测网络...
深度学习基础——卷积神经网络的感受野、参数量、计算量
深度学习基础——卷积神经网络的感受野、参数量、计算量 深度学习在图像处理领域取得了巨大的成功，其中卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是一种非常重要的网络结构。本文将介绍卷积神经网络的三个重要指标：感受野、参数量和计算量。首先，会对这些指标进行定义，然后介绍如何计算它们，并通过Python实现示例代码进行可视化展示。 1. 定义 1.1 感受野（Rece...