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02:52 AM · Nov 19 ,2025

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lazihuman - 密碼學入門:從古典加密到現代網絡安全

什麼是密碼學? 密碼學是保護信息安全的科學,它通過加密技術將可讀的信息(明文)轉換為不可讀的形式(密文),只有授權方才能解密恢復原始內容。就像給信息上了一把"數字鎖",只有擁有正確"鑰匙"的人才能打開。 一、古典密碼學:密碼學的起源 古典密碼學主要靠 “替換” 和 “移位”,原理簡單,適合手動計算,常見於戰爭、書信保密。

web安全 , Exchange , 服務器 , 密碼學 , bc , ci , 安全

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IT狼人9號 - Golang channel 用法簡介 - Go語言中文網

瞭解channel 概念:傳送帶 / 管道 你可以把Channel(通道)想象成一條在協程(Goroutine)之間傳送數據的傳送帶或者管道。 協程(Goroutine):就像工廠裏的工人。 Channel(通道):就像連接兩個工人工作台的傳送帶。 Channel 的主要作用 通信

golang , Exchange , 服務器 , 數據 , i++ , 主線程

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是嶼小夏呀 - vLLM-ascend 下的 PD 分離實戰:從DeepSeek-V3-w8a8模型到壓測,一次把坑踩完

vLLM-ascend 下的 PD 分離實戰:從DeepSeek-V3-w8a8模型到壓測,一次把坑踩完 Prefill 計算密集、Decode 訪存密集——這對天然割裂的階段,決定了大模型推理並非一鍋燉。 把兩者解耦(PD 分離)+ 用 vLLM 的 PagedAttention 精準管控 KV Cache,是目前在昇騰場景下把吞吐與成本同時打上去的可靠路徑。 我們就用 D

Exchange , 服務器 , ip , bash , Git

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IT劍客行 - Mavros控制無人機

終極指南:如何使用MAVSim Python進行無人機仿真控制 MAVSim是一個開源的無人機仿真項目,提供完整的Python實現,幫助無人機愛好者和學生深入理解無人機控制理論。這個項目基於《Small Unmanned Aircraft: Theory and Practice》教材,是學習無人機仿真技術的絕佳資源。

無人機 , Exchange , 服務器 , 路徑規劃 , Python

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mob64ca1402d47a - 程序員常遇到的三種技術債務:代碼、數據和架構

3步清除Octotree技術債務:從插件架構到代碼健康 你是否遇到過插件功能迭代越來越慢?修復一個bug卻冒出三個新問題?本文將通過Octotree項目的實戰案例,展示如何系統性管理瀏覽器插件的技術債務,讓你的擴展保持長期可維護性。讀完你將掌握:插件架構解耦方法、CSS命名衝突解決方案、以及第三方依賴治理策略。 技術債務診斷:Octo

Exchange , 服務器 , 加載 , Css , jquery

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智能探索者之家 - Linux進程間通訊---管道和有名管道

目錄 一、內核數據結構:管道的“骨架” 二、管道通信:原理與實現 三、進程管理與信號:管道的“邊界控制” 1. 進程狀態與ps命令 2. 信號:管道的 “異常通知” 實戰:自定義SIGPIPE處理 四、管道的侷限性與優化方向 1. 匿名管道的核心侷限性 2. 優化與替代方案 (1)命名管道(FI

子進程 , Exchange , 服務器 , include , Linux , 網絡

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其名 - RabbitMQ Exchange Types 四種類型

交換器 RabbitMQ 消息傳遞模型的核心思想是生產者從不直接向隊列發送任何消息。生產者只將消息發送到 Exchange 交換器中,並不知道消息是否會被傳送到隊列。交換器負責接收生產者生產的消息,並通過一定路由規則將消息發送到指定的隊列,起到一個傳遞的作用 類型介紹 RabbitMQ 常用的 Exchange Type 有 fanout、direct、topic、headers 這四種(AMQP

Exchange , mq , rabbitmq , route , php7

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深圳大表哥 - Exchange 介紹

Microsoft Exchange Server,它是一套面向企業的協作與郵件服務器解決方案,核心用於管理企業郵件、日曆、聯繫人、任務等辦公數據,同時提供高安全性、可擴展性和跨設備協同能力。以下是其核心功能與特點的詳細介紹: 一、核心功能 企業級郵件管理 作為核心功能,Exchange 支持收發郵件、創建共享郵箱 / 通訊組,可設置

Exchange , 服務器 , 數據 , Outlook

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是嶼小夏呀 - 昇騰平台多模態微調與推理實戰:從理論到落地的完整探索

多模態大模型正在改變AI的應用邊界,從文生圖到文生視頻,從圖像理解到全模態交互,這些能力的背後離不開強大的算力支持和高效的推理框架。 最近我在昇騰平台上完成了一次完整的多模態項目實踐——使用MindSpeed MM進行Qwen2.5-VL模型微調,並通過MindIE SD實現Wan2.1視頻生成模型的高性能推理。 這次經歷讓我深刻體會到,多模態模型的訓練和部署遠比想象中複雜,但昇

Exchange , 服務器 , 權重 , 模態 , Git

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