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躺柒 - 讀數字時代的網絡風險管理:策略、計劃與執行10實施計劃(下)

1.敏捷治理 1.1.敏捷的網絡風險治理對企業的成功至關重要 1.2.在最初的30天內 1.2.1.指定並召集一個由各業務單位代表組成的網絡風險指導委員會,以指導敏捷治理和更廣泛的網絡風險管理計劃的實施,並制訂使命聲明以及短期和長期目標 1.2.2.根據“三道防線模型”​,進一步明確治理角色和責任 1.2.3.確保網絡風險治理實踐與現有的企業或組織風險框架一致

企業信息化

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wang_yb - 決策樹極簡入門

我們在學習機器學習算法時,往往會被各種枯燥的數學公式所勸退。 今天,我將嘗試用結合實際生活的方式,來介紹一個非常經典,而且可能是最“懂你心意”的算法——決策樹 (Decision Tree)。。 別被這個術語嚇到了,其實你每天點外賣的時候都在用它。 想象一下,下午三點,你站在奶茶店門口(或者打開了外賣App),面對眼花繚亂的菜單,你的大腦為了保護你的體重,立刻啓動了一個“決策樹”程序: 這杯奶

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Carey_ccl - 5、FileDescriptor的源碼和使用注意事項(windows操作系統,JDK8)

  操作系統使用文件描述符來指代一個打開的文件,對文件的讀寫操作,都需要文件描述符指向存儲設備的不透明標識符。Java雖然在設計上使用了抽象程度更高的流來作為文件操作的模型,但是底層依然要使用文件描述符與操作系統交互,而Java世界裏文件描述符的對應類就是FileDescriptor。同時,Java規定了FileDescriptor只能由JDK的其它類來創建(比如FileInputStream、F

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哥布林學者 - 吳恩達深度學習課程:深度學習入門筆記全集目錄

課程 週數 類別 內容 課程一:神經網絡和深度學習 第一週:深度學習簡介 理論 (1)深度學習簡介 實踐 無 第二週:神經網絡基礎 理論 (1)迴歸基礎 (2)分類與邏輯迴歸 (3)梯度下降法 (4)損失函數與傳播

AI

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Coding茶水間 - 基於深度學習的學生上課行為檢測系統演示與介紹(YOLOv12/v11/v8/v5模型+django界面+訓練代碼+數據集)

視頻演示 基於深度學習的學生上課行為檢測系統 1. 前言​ 大家好,歡迎來到 Coding 茶水間! 今天要為大家介紹的是一款已落地的成品項目 —— 基於 YOLO 算法的學生上課行為檢測系統。在教育數字化轉型中,課堂行為分析是提升教學質量的關鍵,但傳統人工觀察效率低、主觀性強,而算法開發與系統集成又面臨專業門檻高、調試周期長的痛點。本項目精準解決這一需求,提供從模型訓練、算法復現到系統集成的

AI

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zhubayi - SortableJS 實現 Element UI Table行拖拽排序功能

Element UI Table組件基本使用(官方文檔) Sortable.js 官方文檔 實現步驟 1. 安裝SortableJS 通過npm安裝: npm install sortablejs --save 或使用國內CDN(推薦): script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/sortablejs@1.14.0/Sortable.min.js"/

前端

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九日不見 - Redmi AX6 TTL 救磚記錄

僅做一次記錄,可能會有不理解和錯誤的地方 背景 刷過不死Uboot + ImmortalWrt, 想刷回原廠固件,試圖刷原廠分區因操作分區表不當成普磚. 磚度判斷:引用恩山 一台刷磚的AX6,先判定是普通磚還是深度磚,普通磚TTL可救,深度磚編程器才能救: 1、普通磚:上電SYS黃燈常亮,過會兒雙黃燈閃一下又開始SYS黃燈常亮,然後重複。 ——這種UBOOT未損壞

操作系統

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ApacheIoTDB - 雙向奔赴!來自用户企業的他,成了時序數據庫 IoTDB 新的 Committer

用户代表變身核心貢獻者! 2026 年 1 月 12 日,經時序數據庫 Apache IoTDB 社區投票,重慶中冶賽迪的時振宇成為 Apache IoTDB Committer。深耕數據庫領域多年,兼具 IoTDB 開發者與用户雙重視角的他,將如何解讀 IoTDB 的技術迭代、產品化路徑與開源模式? 時振宇 我是時振宇,算是數據庫行業摸爬滾打多年的 “老兵” 了。我的職業生涯起步於 IBM,在

數據庫

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林恆 - 面試官:如何解決按鈕重複點擊?這個問題掛了80%的人!

🧑‍💻 寫在開頭 點贊 + 收藏 === 學會🤣🤣🤣 前言 還記得上週我們團隊在招聘前端工程師,一個看起來經驗豐富的候選人坐在我對面。 "你們項目中是如何處理按鈕重複點擊的問題的?"我拋出了這個看似簡單的問題。 "這個簡單,使用防抖就可以了。"他很快回答。 然而,當我繼續追問細節時,他卻陷入了沉思... 實際上,這個問題看似簡單,但是要真正的解決好,需要考慮

前端

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蟻景網安實驗室 - 再創佳績!蟻景網安導師登頂網易SRC年度榜首,學員軍團強勢突圍

  近日,2025年度網易安全中心SRC排行榜揭曉,蟻景網安團隊核心導師一葉老師(暱稱:quarry)憑藉卓越的實戰能力與深厚的技術積澱,成功斬獲年度排行榜第一名的桂冠,同時贏得豐厚現金獎勵。與此同時,由一葉老師親自帶領的蟻景網安學員團隊表現亮眼,多名學員躋身榜單前列,不僅收穫榮譽,也斬獲了可觀獎金,形成“導師領航、學員緊跟,榮譽與獎勵雙豐收”的強勢格局,用硬核戰績印證了蟻景網安在網絡安全人才培養

網絡安全

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程序員魚皮 - 剛剛,Claude Opus 4.6 和 GPT-5.3-Codex 同時炸場!AI 編程要變天了

大家好,我是程序員魚皮。 今天凌晨,AI 圈又雙叒炸了。Anthropic 和 OpenAI 幾乎同時發佈了自家的最新大模型 —— Claude Opus 4.6 和 GPT-5.3-Codex,中門對狙,火藥味十足。 這次兩家是真往編程和實際工作能力上捲了,不是那種 “跑分升了 2 個點” 就發篇博客的敷衍更新。 下面我帶大家快速瞭解一下,這兩個模型到底更新了什麼?對我們程序員和 AI 玩家來

AI

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ttkwzyttk - Linux內核中模塊定義宏機制解析

在編寫 Linux 設備驅動時,尤其是 platform、I2C、SPI 等總線驅動,我們經常會看到類似下面的寫法: module_platform_driver(my_driver); 這類宏看起來很“魔法”,但實際上它們只是 Linux 內核為了減少樣板代碼而提供的一種 driver helper macro,本文主要講解這類宏的用法與機制 一、傳統模塊初始化方式 這裏以platform驅動

Linux

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codechen8848 - 告別逐行翻日誌!這款神器一鍵可視化解析 Nginx 日誌!

大家好,我是 Java陳序員。 對於運維人員、站長來説,Nginx 日誌是分析網站訪問情況的核心,但逐行翻閲、手動統計 PV/UV、排查 IP 歸屬地的過程,耗時又費力。尤其是多站點部署時,不同日誌文件切換、數據零散的問題,更是讓人效率大打折扣。 今天,給大家推薦一款開源的輕量級 Nginx 日誌分析可視化面板,告別逐行翻日誌! 關注微信公眾號:【Java陳序員】,獲取開源項目分享、AI副業分

後端

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JaguarJack - Laravel AI SDK 正式發佈

Laravel AI SDK 正式發佈 Laravel AI SDK 今天正式發佈了。這個由 Taylor Otwell 開發數月的官方包,為 Laravel 應用提供了一套統一的 AI 交互接口,覆蓋文本對話、圖像生成、語音合成、語音轉錄、向量嵌入等場景,支持 OpenAI、Anthropic、Gemini、Groq、xAI 等主流服務商。 安裝方式和其他 Laravel 官方包一樣簡單: co

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lindexi - Avalonia 簡易對比不同的 Win32CompositionMode 的性能情況

測試代碼非常簡單,只是嘗試修改一個控件的背景色,讓界面不斷更新而已 以下是 MainWindow.axaml 代碼 Window xmlns="https://github.com/avaloniaui" xmlns:x="http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml" xmlns:d="http://schemas.mi

.net , 後端

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lindexi - 對比 Avalonia 和 WPF 的渲染延遲

此測試發現了 WPF 的渲染非常跟輸入,而 Avalonia 明顯落後 在我的測試用例裏面,特別讓 Avalonia 窗口去接收輸入,讓 Avalonia 驅動 WPF 的界面。如此可以排除 Avalonia 的輸入層帶來的延遲。完全只對比 Avalonia 和 WPF 的渲染層 詳細請參閲: https://github.com/AvaloniaUI/Avalonia/discussions/2

.net , 後端

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躺柒 - 讀數字時代的網絡風險管理:策略、計劃與執行09實施計劃(上)

1.實施計劃 1.1.網絡風險管理計劃(CRMP)由敏捷治理、風險指引體系、基於風險的戰略和執行以及風險升級和披露四個部分組成 1.1.1.不是一項一勞永逸的工作 1.1.2.不是制訂一次戰略並獲批後就可以不加質疑、不做更新地遵循 1.1.3.不是可以隨意應對或被動性處理的事務 1.1.4.必須具備適應能力 1.2.有效的網絡風險管理計劃需要高

企業信息化

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碼客-ygluu - AI基於AA遊戲腳本輸出的傳奇3成長線配置表

以下是 Kimi K2.5 Agent 基於AA遊戲腳本輸出的傳奇3成長線配置表: 輸出之一: 輸出之二: 以下是提示詞: 你是一個經驗豐富的傳奇策劃大佬,也擅長於使用excel配置表來配置遊戲。 這個鏈接是一個通用遊戲腳本的規範: https://www.cnblogs.com/ygluu/p/19550578 請認真閲讀上述鏈接的腳本規範,並使用該腳本編寫

軟件設計

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ClownLMe - LLVM的混淆之旅(五)-手動實現控制流平坦化混淆

簡介 之前的教學中,簡單的演示了LLVM的基本用法,下面,展示一個實戰項目。 編譯目標 本次的實驗編譯樣例是下面判斷正數,負數,和零的代碼 #include stdio.h int main() { int a = 9; scanf_s("%d", a); if (a 0) { printf("Negative number!\n"); } el

網絡安全

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Fan-iX - 利用自定義html元素實現支持實時修改的高亮代碼塊

利用自定義html元素實現支持實時修改的高亮代碼塊 代碼塊高亮是前端開發中常見的需求,尤其是在展示代碼片段的博客、文檔等場景中。市面上有很多成熟的代碼高亮庫,比如Highlight.js、Prism.js等,它們都能很好地實現代碼高亮功能。 通常的高亮代碼塊是“靜態”的,修改代碼內容後需要對DOM元素重新應用高亮樣式。由於涉及DOM操作,在Vue等前端框架中使用必須謹慎處理,否則會出現DOM樹和虛

前端

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代碼匠心 - Trae IDE 隱藏玩法:接入即夢 AI,生成高質量大片!

想用 AI 生成電影級畫質的美圖,卻被高昂的訂閲費勸退? 在 AI 繪圖領域,字節跳動的 即夢 (Jimeng) 憑藉其對中文的深度理解和驚豔的畫面質感,迅速出圈。 今天,我們將解鎖 Trae IDE 的隱藏技能——結合開源神器 jimeng-api,從零打造一個專屬的 AI 繪圖技能。無需複雜的代碼,只需簡單的配置,你的 IDE 就能變身“神筆馬良”,免費生成高質量大片! 🛠️ 一、準備工作:

AI

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Coding茶水間 - 基於深度學習的撲克牌號碼檢測系統演示與介紹(YOLOv12/v11/v8/v5模型+Pyqt5界面+訓練代碼+數據集)

視頻演示 基於深度學習的撲克牌號碼檢測系統 1. 前言​ 大家好,歡迎來到 Coding 茶水間! 今天要為大家介紹的是一個已經落地完成的成品項目——基於 YOLO 算法的撲克牌號碼檢測系統。在當前的工業與科研領域,目標檢測技術已成為計算機視覺的核心應用方向,然而,從算法選型、模型訓練到功能集成,往往需要跨領域的專業知識與大量調試。本項目正是為了解決這一痛點,我們提供從模型訓練、算法復現到系統

AI

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哥布林學者 - 吳恩達深度學習課程五:自然語言處理 第三週:序列模型與注意力機制 課後習題與代碼實踐

此分類用於記錄吳恩達深度學習課程的學習筆記。 課程相關信息鏈接如下: 原課程視頻鏈接:[雙語字幕]吳恩達深度學習deeplearning.ai github課程資料,含課件與筆記:吳恩達深度學習教學資料 課程配套練習(中英)與答案:吳恩達深度學習課後習題與答案 本篇為第五課第三週的課後習題和代碼實踐部分。 1.理論習題 【中英】【吳恩達課後測驗】Course 5 - 序列模型 -

機器學習

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wang_yb - 告別沉悶的直方圖:繪製高顏值的威爾金森圖與麥穗圖

在數據可視化世界中,我們經常用直方圖來描述數據的分佈情況,但今天我想介紹兩種特別而優雅的點狀圖變體:威爾金森點狀圖和麥穗圖。 它們像數據世界的"點彩派"畫家,用簡單的點創造出豐富的信息層次。 與直方圖相比,這種點繪法不僅能夠更直觀地展示數據分佈的細節,還能更好地揭示數據之間的關係和模式,使得觀察者能夠從更廣闊的視角理解數據集的特點。 1. 威爾金森點狀圖 想象一下,你有一袋彩色彈珠,需要按顏色分類

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