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...
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...
深入探索和管理网络连接：使用connmanctl
*介绍connmanctl**2. **安装ConnMan和connmanctl**3. **启动和停止ConnMan服务**4. **connmanctl的基本使用**5. **扫描和连接Wi-Fi网络**6. **管理以太网连接**7. **配置网络接口的静态IP地址**8. **管理VPN连接**9. **设置和管理网络代理**10. connmanctl --help11. **常见问题解决*...
「 网络安全常用术语解读 」什么是0day、1day、nday漏洞
构成严重威胁，因为防御措施尚未准备好。 2018年6月7日，Adobe修复了CVE-2018-5002的零日漏洞，该漏洞是在Adobe Flash Player中发现的，被恶意人员用于针对中东地区进行网络间谍活动。 3. 1day 漏洞 当“零日攻击”被发现并公开后，没有补丁的一段时间内（通常时间会很短，一般为1天），根据习惯这个漏洞会被称为 1day 漏洞。 1day 漏洞是指漏洞被公开披露后，相关...
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...
kubernetes的网络通信实现原理
网络原理 Kubernetes网络原理详解：一、Kubernetes 网络实现1.容器到容器（同一Pod内）通信流程：2. pod之间的通信（以Calico为例）： 二、CNI 网络模型三、网络策略四、开源的容器网络方案五、 常见网络通信问题及排查思路 Kubernetes网络原理详解： Kubernetes 作为容器编排领域的佼佼者，为管理容器化应用程序提供了强大的功能。 网络是 Kubernet...
深度学习基础——卷积神经网络的基础模块
深度学习基础——卷积神经网络的基础模块 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是深度学习中一种非常重要的神经网络结构，它在图像识别、图像分类、目标检测等领域取得了巨大成功。本文将介绍卷积神经网络的几个基础模块，包括批归一化、全局平均池化、瓶颈结构和沙漏结构。我们将首先对这些基础模块进行概述，然后介绍其概念及公式，并通过Python实现示例代码进行可视化展示...
HCF-Net:用于红外小目标检测的分层上下文融合网络
的精确检测和识别。因此，它在军事、安全、海上救援和火灾监测等多个领域具有显著的应用前景和价值。 然而，红外小目标检测仍然面临以下挑战。首先，深度学习是目前红外小目标检测的主要方法。但是，几乎所有现有的网络都采用经典的下采样方案。由于红外小物体尺寸小，通常伴随着微弱的热信号和模糊的轮廓，在多次下采样过程中存在信息丢失的重大风险。其次，与可见光图像相比，红外图像缺乏物理信息且对比度较低，使得小物体容易淹没...