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2025年10月30日
CyberSecurity:SSL Client-Initiated Renegotiation 客户端发起的重新协商ddos攻击 - 指南
摘要: SSL Client-Initiated Renegotiation 漏洞分析与解决方案 SSL Client-Initiated Renegotiation Vulnerability & Solutions 1. 漏洞描述 / Description中文 服务器允许 SSL/TLS 客户端发起的
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posted @ 2025-10-30 10:32 gccbuaa
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2025年10月29日
JTCatch 缓存部署与使用
摘要: JTCatch 缓存配置与使用指南1. 简介JTCatch 是阿里巴巴开源的分布式缓存框架,支持本地缓存和远程缓存(如 Redis)的统一管理。本文档将指导您完成 JTCatch 的环境配置、缓存空间创建及使用方法。2. 环境准备2.1 依赖配置在 pom.xml 中添加以下依赖: <depende
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posted @ 2025-10-29 21:48 gccbuaa
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深入解析:Inception V3--J9
摘要: 网络结构1--InceptionAInceptionA中网络结构主要分为四块,分别是1*1的卷积块,5*5的卷积块以及双3*3的卷积块和池化层。首先,特征经过1*1的卷积块进行1*1的特征提取,保证小尺度的特征能够被提取,然后进入5*5的卷积块,在5*5的卷积块中先进行1*1的卷积降维,使得通道数缩
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posted @ 2025-10-29 21:36 gccbuaa
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详细介绍:Hadoop
摘要: Hadoop 是 Apache 基金会开发的开源分布式系统基础架构,专为海量数据存储与计算设计。其核心架构与特性如下:一、核心组件与设计理念HDFS(分布式文件系统)功能:存储超大规模材料集(TB/PB级),凭借数据分块(默认128MB)和副本机制(默认3副本)保障可靠性。特性:高容错性、高吞吐量,
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posted @ 2025-10-29 19:46 gccbuaa
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C++ string底层完成逻辑(与类知识点结合)string——下
摘要: 文章目录string初始工作(默认构造、析构、初始化……)1.string篇2.string修正篇3.修正string 添加析构、声明定义分离4.string修正后——模板string库功能实现,底层代码(非万能)一、核心实现——operator[]重载、范围for(包括const修饰和非const
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posted @ 2025-10-29 19:26 gccbuaa
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深入解析:爬虫访问第三方 HTTPS 网站时遇到的 SSL 异常处理
摘要: 文章来源:码客岛 (纯净无限制的技术博客平台)在日常开发中,我们经常需要通过爬虫或自动化脚本访问一些第三方网站,模拟点击、查询数据或抓取页面内容。然而,在 .NET Core 项目中通过 HttpClient 访问某些 HTTPS 网站时,偶尔会遇到如下错误: System.Net.Http.Htt
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posted @ 2025-10-29 19:10 gccbuaa
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海康 智能相机二开 绘制底图+测试工具应用框 - 指南
摘要: 测试型号: 智能相机 MV-SC3050XC-12M-WBN项目下载:海康智能相机二开资源官方的二开资源中,只显示了基础图片在官方的基础上,增加了OK/NG的渲染,已经测试工具的区域边框显示,已经工具结果的显示左上角 方案结果的显示 OK或NG物料上的边框,一个是检测区域,一个是工具结果,OK-绿色
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posted @ 2025-10-29 18:05 gccbuaa
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MySQL MVCC:通过 ReadView与 undolog版本链 分析读提交RC和可重复读RR的原理 - 教程
摘要: ReadViewReadView(读视图)是 InnoDB 存储引擎在达成 MVCC时获取数据的依据,核心用于一致性读时判断数据版本的可见性。ReadView 本质上是一个快照,记录了当前系统中活跃事务的信息,帮助判断某个数据版本是否对当前事务可见。具备了四个核心字段:m_ids:当前系统中活跃的事
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posted @ 2025-10-29 17:38 gccbuaa
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详细介绍:【网络通讯安全认证的理解:从密钥签名、数字证书到 HTTPS/TLS 流程】
摘要: 网络通讯安全认证的理解:从密钥签名、数字证书到 HTTPS/TLS 流程目录网络通讯安全认证的理解:从密钥签名、数字证书到 HTTPS/TLS 流程一、密钥对(公钥和私钥)和签名的理解1.1 公钥1.2 私钥1.3 签名二、证书的理解2.1 关于证书是哪里来的2.2 怎么证明这个证书是真正的证书还是
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posted @ 2025-10-29 17:05 gccbuaa
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小杰深度学习(five)——正则化、神经网络的过拟合解决专业的方案
摘要: 1. 正则化正则化是通过在损失函数中添加正则化项来控制模型复杂度、防止过拟合的技术。机器学习中,复杂模型易过拟合(训练表现好、新数据泛化差),正则化通过约束参数抑制模型复杂度,常见正则化类型有 L1 和 L2 正则化。损失函数的公式为:1.当加上L1正则化后,损失函数变成:2.当加上L2正则化后,损
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posted @ 2025-10-29 16:30 gccbuaa
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