获课：weiranit.fun/13847/获取ZY↑↑方打开链接↑↑企业级网络安全与等保 2.0：行业剖析、产品方案与项目实战一、行业剖析1.1 网络安全行业现状在数字化浪潮席卷全球的当下，企业的运营对网络信息技术的依赖程度与日俱增。网络已然成为企业开展业务、存储关键数据、连接合作伙伴与客户的核心纽带。但随着网络应用的广泛深入，网络安全威胁也呈现出指数级增长态势。从常见的恶意软件入侵、网络钓鱼诈骗，到复杂的高级持续性威胁（APT），各类安全事件频繁爆发，给企业带来了难以估量的损失。据相关数据统计，全球范围内每年因网络安全事件导致的经济损失高达数千亿美元。在国内，网络安全形势同样严峻。众多企业，无论规模大小，所处行业如何，都面临着严峻的网络安全挑战。中小型企业由于安全意识淡薄...阅读全文
互联网人副业指南 传授思维与方法 启动你的首个项目｜更新完结获课：jzit点top/4820/获取ZY↑↑方打开链接↑↑在互联网时代，副业已成为许多人增加收入、拓宽职业道路的重要途径。为了成功开展副业，掌握一系列必备技能至关重要。以下是对互联网时代副业必备技能的整理总结：一、基本计算机操作技能操作系统与办公软件：熟悉Windows或MacOS操作系统，掌握Word、Excel、PowerPoint等基本办公软件的使用。这些技能不仅在日常工作中不可或缺，也是开展副业所必需的。网络基础：了解互联网基础知识，如网络连接、浏览器使用、搜索引擎等，以便更高效地获取信息和交流。二、网络营销与社交媒体运营内容创作：具备撰写文章、拍摄视频或制作音频等内容创作能力，以吸引和留住目标受众。社交媒体管理：熟悉微...阅读全文
本文分享自天翼云开发者社区《故障测试之模拟网络丢包》，作者：y****n1、模拟网络丢包工具——TC（Traffic Control）TC(Traffic Control) 是linux自带的模块，一般不需要安装，TC要求内核2.4.18以上。Linux 操作系统中的流量控制器 TC用于Linux内核的流量控制，它利用队列规定建立处理数据包的队列，并定义队列中的数据包被发送的方式，从而实现对流量的控制。TC 模块实现流量控制功能使用的队列规定分为两类，一类是无类队列规定，另一类是分类队列规定。无类队列规定相对简单，而分类队列规定则引出了分类和过滤器等概念，使其流量控制功能增强。无类队列规定是对进入网络设备（网卡）的数据流不加区分统一对待的队列规定。使用无类队列规定形成的队列能够...阅读全文
获课：jzit.top/13958/Oracle数据库（Oracle Database，简称Oracle DB）是由甲骨文公司（Oracle Corporation）开发的一款关系型数据库管理系统（RDBMS）。它广泛应用于企业级数据管理，支持大规模数据存储与处理，通常用于支持事务处理、数据分析、数据仓库和其他高可用性的应用场景。主要特点：高可用性：Oracle数据库具有强大的高可用性功能，如Oracle Real Application Clusters (RAC) 和 Data Guard，这些功能能确保在系统出现故障时能够继续提供服务，减少停机时间。多版本并发控制（MVCC）：Oracle数据库采用多版本并发控制机制，确保了多个用户可以并行访问数据库，同时避免了数据的冲突...阅读全文
获课：weiranit.fun/13783/获取ZY↑↑方打开链接↑↑唐宇迪人工智能深度学习系统班第九期V9.2课程简介“唐宇迪人工智能深度学习系统班第九期V9.2”是一门专注于人工智能和深度学习的高级课程，旨在帮助学员掌握深度学习的最新理论和技术。课程内容涵盖从基础到高级的深度学习知识，适合有一定编程基础和人工智能兴趣的学员。课程内容基础入门人工智能与深度学习概述常用开发工具介绍（如Python、TensorFlow、PyTorch等）数学基础（线性代数、概率论、微积分）深度学习理论神经网络基础卷积神经网络（CNN）循环神经网络（RNN）与长短期记忆网络（LSTM）实践应用图像处理与计算机视觉自然语言处理（NLP）强化学习与生成对抗网络（GAN）高级技术模型优化与调参分布式训练与模型部署深...阅读全文
22天勤率辉考研计算机网络全程班获课：keyouit.xyz/13882/获取ZY↑↑方打开链接↑↑根据搜索材料，以下是关于“22天勤率辉考研计算机网络全程班”的详细信息：1. 课程概述“22天勤率辉考研计算机网络全程班”是由天勤培训机构提供的考研计算机网络课程。天勤培训机构由率辉创建，专注于计算机考研辅导，课程内容涵盖了计算机网络考研所需的全部知识点。2. 课程内容该课程的主要内容包括：计算机网络基础：涵盖计算机网络的基本概念、原理和协议，如OSI模型、TCP/IP协议栈等。网络层：深入讲解IP协议、路由算法、网络地址转换（NAT）等内容。传输层：包括TCP和UDP协议、流量控制、拥塞控制等。应用层：介绍常见的应用层协议，如HTTP、DNS、FTP等。网络安全：讲解基本的网络安全知识，如防...阅读全文
React18 .TS .NestJS .GraphQL 全栈开发在线教育平台（完结无秘）获课：keyouit.xyz/13882/获取ZY↑↑方打开链接↑↑根据搜索材料，以下是关于“React18 .TS .NestJS .GraphQL 全栈开发在线教育平台（完结无秘）”的详细信息：1. 课程概述“React18 .TS .NestJS .GraphQL 全栈开发在线教育平台”是一门专注于使用现代前端和后端技术栈开发在线教育平台的综合课程。该课程涵盖了从项目规划到部署的全过程，适合希望掌握全栈开发技能的开发者。2. 技术栈课程中使用的主要技术包括：React 18：用于构建用户界面的JavaScript库，具有高效、灵活和可扩展的特点。TypeScript (TS)：JavaScript...阅读全文
获课：youkeit.xyz/1170/获取ZY↑↑方打开链接↑↑TensorFlow 是一个由 Google 开发的开源机器学习框架，广泛应用于各种深度学习任务，包括图像处理。卷积神经网络（CNN，Convolutional Neural Network）是图像处理中最常用的一种深度学习模型。以下是关于使用 TensorFlow 和 CNN 进行 AI 图像处理的详细介绍：1. TensorFlow 概述TensorFlow 是一个端到端的开源平台，适用于从研究原型到生产部署的机器学习任务。其主要特点包括：灵活性：支持从简单的线性回归到复杂的深度学习模型的构建。可扩展性：可以在 CPU、GPU、TPU 等多种硬件上运行。社区与生态系统：拥有庞大的社区和丰富的工具生态系统，如 TensorB...阅读全文
思科网络认证工程师 CCNA 373班（完结无秘）获课：97java.xyz/4100/获取ZY↑↑方打开链接↑↑标题：思科网络认证工程师的考试路径：笔试的重要性在当今快速发展的信息技术领域，获得专业认证是提升个人职业竞争力的重要途径之一。思科（Cisco）作为全球领先的网络设备制造商，其提供的思科认证体系被广泛认为是网络技术领域的“黄金标准”。本文将探讨思科网络认证工程师的考试路径，特别关注笔试在这个过程中的重要性。思科认证概述思科认证分为三个主要级别：CCNA（Cisco Certified Network Associate）、CCNP（Cisco Certified Network Professional）和CCIE（Cisco Certified Internetwork Exp...阅读全文
【14章附电子书】Vue3.5+Electron+大模型 跨平台AI桌面聊天应用实战 一、Electron是使用JavaScript，HTML和CSS构建跨平台的桌面应用程序框架。 [1]Electron兼容Mac、Windows和Linux，可以构建出三个平台的应用程序。 二、大模型的定义 大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型。这些模型通常由深度神经网络构建而成，拥有数十亿甚至数千亿个参数。大模型的设计目的是为了提高模型的表达能力和预测性能，能够处理更加复杂的任务和数据。大模型在各种领域都有广泛的应用，包括自然语言处理、计算机视觉、语音识别和推荐系统等。大模型通过训练海量数据来学习复杂的模式和特征，具有更强大的泛化能力，可以对未见过的数据做出准确的预测。 ChatGPT对大...阅读全文
https://97it.top/4100/ 摘要 Cisco IOS 是一种广泛应用于网络设备的操作系统，用于配置和管理 Cisco 路由器和交换机。有效的配置管理对于确保网络的稳定性和安全性至关重要。本文从 Cisco IOS 配置管理的理论基础出发，详细探讨了配置管理的基本原则、常用命令、备份与恢复策略以及最佳实践。通过深入分析这些内容，本文旨在为网络管理员提供理论支持和实践指导，帮助其高效地管理和维护网络设备。 1. 引言 在现代网络环境中，Cisco 路由器和交换机是实现网络连接和数据传输的核心设备。Cisco IOS 作为这些设备的操作系统，提供了丰富的配置和管理功能。有效的配置管理不仅可以提高网络的性能和可靠性，还能增强网络的安全性。本文将从理论层面探讨 Cisco IOS 配...阅读全文
数据分析50+高频场景实战 业绩提升立竿见影｜已完结获课：数据分析50+高频场景实战 业绩提升立竿见影｜已完结获取ZY↑↑方打开链接↑↑数据分析50+高频场景实战：业绩提升立竿见影在当今数据驱动的商业环境中，数据分析已成为企业提高竞争力、优化决策过程和实现业绩增长的关键工具。本文将探讨超过50个高频数据分析场景，并分享如何通过这些实战应用迅速提升业绩。一、市场与销售分析客户细分：利用聚类分析识别不同客户群体，针对各群体特点制定个性化营销策略。产品推荐系统：基于用户行为数据预测并推荐最可能感兴趣的产品，增加交叉销售机会。销售趋势分析：通过时间序列分析识别销售模式及季节性波动，提前规划库存管理。二、运营效率改进供应链优化：运用模拟技术评估供应链网络，减少成本并缩短交货期。质量控制：实施统计过程...阅读全文
Python 量化交易工程师养成实战-金融高新领域（完结）获课：Python 量化交易工程师养成实战-金融高新领域（完结）获取ZY↑↑方打开链接↑↑量化交易的基本概念量化交易是指利用数学、统计学和计算机科学等方法，通过建立和执行自动化的交易策略，以获取投资回报的一种交易方式。量化交易的核心在于将复杂的交易决策过程简化为可执行的算法，从而消除或减少人为情感和偏见对交易决策的影响。量化交易开发的基本流程量化交易软件的开发定制是一个复杂且精细的过程，它涉及到多个方面的技术和业务考量，以下是其开发的基本流程：明确目标：与客户充分沟通，了解他们的具体需求、期望以及交易目标，包括交易策略、交易品种、交易频率、风险管理等方面的要求。市场调研：分析目标市场、竞争对手以及行业趋势，确保软件的开发能够符合市场...阅读全文
MySQL必会核心问题50讲 | 完结9章获课：789it.top/13237/以下是一些 MySQL 数据库管理系统中需要掌握的核心问题，涵盖了基础知识、优化、性能和安全等方面：1.MySQL基本架构什么是MySQL的架构？MySQL是一个客户端-服务器架构的关系型数据库管理系统。其架构包括： MySQL Server：负责处理客户端的请求，管理数据库和表的操作。 存储引擎：负责数据的存储和检索（例如：InnoDB，MyISAM，Memory等）。 查询优化器：处理SQL查询的执行计划，以确保查询的最佳性能。2.数据类型常见数据类型： 数字类型：INT, TINYINT, BIGINT, DECIMAL, FLOAT, DOUBLE等。 日期和时间类型：DATE, DATETIME, T...阅读全文
2024最新网络安全-信息安全全套资料获课：www点bcwit点top/13802/获取ZY↑↑方打开链接↑↑网络安全和信息安全是当今数字化时代的重要议题，预防网络安全和信息安全问题需要从多个方面入手，以下是一些关键的预防措施：一、加强技术防护安装杀毒软件：为电脑、手机等终端设备安装可靠的杀毒软件，并定期更新病毒库和系统补丁，以防范病毒和木马的攻击。使用防火墙：配置防火墙来监控和过滤网络流量，阻止未经授权的访问和恶意软件的传播。数据加密：对敏感数据进行加密处理，确保数据在传输和存储过程中的安全性。使用安全的网络协议：如HTTPS、SFTP等，这些协议提供了更高的数据传输安全性。二、提升用户安全意识不轻易点击不明链接：避免点击来自不可信来源的链接，特别是包含诱惑性信息的链接，以防止恶意软件的...阅读全文
获课：weiranit.fun/1872/获取ZY↑↑方打开链接↑↑《Spring Cloud Alibaba 大型互联网领域多场景实践》是一门深入讲解Spring Cloud Alibaba核心组件原理及其在大型互联网场景中应用的课程。以下是对该课程的详细解析：一、课程概述该课程旨在帮助开发者深入理解Spring Cloud Alibaba的核心组件原理，并通过真实电商微服务架构案例，全面剖析其在多种场景下的最佳实践。课程适合有一定Java开发经验的开发者，要求掌握Maven、Spring Boot等基础知识，并熟悉Spring Cloud的基本概念。二、核心组件原理课程深入剖析了Spring Cloud Alibaba的五大核心组件，包括Nacos、Sentinel、Seata、Can...阅读全文
在 macOS 中，`/usr/libexec/configd` 是负责管理系统网络配置和动态配置的核心进程。当它占用 **100% CPU** 且导致 Chrome 卡死时，通常与 **网络配置冲突** 或 **系统缓存异常** 有关。 --- ### **原因分析** 1. **网络配置冲突** - VPN/代理软件异常（如 ClashX、Surge 等） - DNS 解析频繁失败或配置错误 - Wi-Fi/网络接口配置损坏 2. **系统缓存损坏** - 网络配置缓存（`com.apple.airport.preferences.plist` 等）异常 - 系统动态配置数据库紊乱 3. **第三方软件干扰** - 防火墙工具（如 Little Snitch） - 虚拟机网络驱动（如 P...阅读全文
获课：youkeit.xyz/1412/获取ZY↑↑方打开链接↑↑在将 SSM（Spring, Spring MVC, MyBatis）项目迁移到 Spring Boot 时，事务管理 是一个需要重点关注的方面。Spring Boot 提供了更简洁和自动化的事务管理方式，但为了确保迁移的顺利进行，需要了解如何将 SSM 中的事务配置转换为 Spring Boot 的配置。以下是详细的迁移指南：1. SSM 中的事务管理在 SSM 项目中，事务管理通常通过以下方式配置：XML 配置：在 applicationContext.xml 中配置事务管理器、事务拦截器等。注解配置：使用 @Transactional 注解标记需要事务支持的方法，并在配置文件中启用注解驱动的事务管理。示例 XML 配置：...阅读全文
获课：keyouit.xyz/13448/获取ZY↑↑方打开链接↑↑韩立刚老师的《计算机网络原理》课程是计算机科学领域的经典课程之一，深受学生和从业者的喜爱。以下是对韩立刚老师《计算机网络原理》课程的整理和总结，帮助你更好地学习和理解计算机网络的核心知识。课程概述课程名称: 计算机网络原理主讲人: 韩立刚课程目标: 掌握计算机网络的基本概念、协议和工作原理，理解网络分层模型、数据传输机制以及常见网络设备的配置与管理。适合人群: 计算机专业学生、网络工程师、IT从业者课程大纲第 1 部分：计算机网络基础计算机网络概述计算机网络的定义与分类网络拓扑结构（星型、总线型、环型、网状等）网络性能指标（带宽、延迟、吞吐量等）网络分层模型OSI 七层模型TCP/IP 四层模型各层功能与协议数据传输基础数...阅读全文
获课♥》789it.top/5050/真实高质量低代码商业项目，前端/后端/运维/管理系统低代码平台正以可视化工具与自动化部署重塑开发流程，企业可借此快速构建高交互应用并集成复杂系统，但需警惕过度依赖风险——平衡效率提升与长期技术发展，方能真正释放商业潜能。内容由DeepSeek-R1模型生成低代码革命：揭秘高质量商业项目的全栈开发与管理策略一、低代码平台概述低代码平台是一种软件开发工具，它允许开发者通过图形化界面和少量代码（或无需代码）来构建应用程序。这种平台旨在简化开发流程，提高开发效率，并降低技术门槛，使得非专业开发人员也能参与到应用开发中。随着数字化转型的加速，低代码平台正逐渐成为企业快速开发和部署商业应用的首选工具。二、高质量商业项目的全栈开发策略前端开发用户界面设计：利用低代码...阅读全文
获课♥》789it.top/5235/人工智能算法：智能时代的核心引擎一、人工智能算法的演进历程人工智能算法的发展经历了从规则驱动到数据驱动的革命性转变。早期基于符号逻辑的专家系统通过人工编码的规则进行推理，而现代人工智能则主要依赖统计学习和神经网络自动从数据中提取模式。这一演进过程可以分为几个关键阶段：1. 萌芽期（1950s-1980s）基于逻辑推理的符号主义方法专家系统的兴起与局限简单的机器学习算法如线性回归、决策树出现2. 发展期（1990s-2010）统计学习理论成熟支持向量机（SVM）、随机森林等算法广泛应用浅层神经网络开始解决实际问题3. 爆发期（2011至今）深度学习革命大规模神经网络在视觉、语音等领域取得突破强化学习在游戏和控制领域表现优异生成式AI创造全新内容二、现代AI...阅读全文
https://97it.top/13840/ 摘要 在现代数据库管理系统和软件应用中，UNDO数据管理是实现事务回滚、版本控制和数据恢复的关键技术。通过合理管理UNDO数据，系统能够在发生错误或用户请求撤销操作时，快速恢复到一致的状态。本文从理论角度探讨了UNDO数据管理的基本原理、技术框架以及在不同应用场景中的重要性，旨在为数据库设计者和软件开发者提供一个系统的理论指导。 1. 引言 在数据库管理和软件开发中，数据的一致性和完整性是至关重要的。UNDO数据管理作为一种支持事务回滚、错误恢复和版本控制的技术，广泛应用于数据库管理系统（DBMS）、事务处理系统和复杂的软件应用中。UNDO数据记录了事务操作前的数据状态，使得系统能够在需要时撤销事务的影响，恢复到操作前的状态。本文将深入探讨UN...阅读全文
黑马AI大模型应用开发训练营第二期获ke地址：jzit.top/14411/Transformer架构：驱动现代AI大模型的核心技术Transformer架构自2017年由Vaswani等人在《Attention is All You Need》一文中提出以来，已经成为现代人工智能（AI）特别是自然语言处理（NLP）领域中最具影响力的技术之一。它在很多AI应用中，如机器翻译、文本生成、语音识别等，取得了突破性进展。以下是对Transformer架构的详细解析及其如何推动大规模AI模型的发展。1. Transformer的基本概念Transformer架构的核心思想是“注意力机制”（Attention Mechanism）。它摒弃了传统RNN（循环神经网络）和CNN（卷积神经网络）中依赖于序列...阅读全文
https://97it.top/13701/ 摘要 数据链路层是 OSI 网络模型中的第二层，负责在物理层提供的原始比特流上建立、维护和释放数据链路连接。MAC 地址（Media Access Control Address）是数据链路层中用于唯一标识网络设备的重要标识符。本文从数据链路层的理论基础出发，详细探讨了 MAC 地址的作用、更改和查看 MAC 地址的方法及其在网络安全中的重要性。通过深入分析这些内容，本文旨在为网络工程师和安全研究人员提供理论支持和实践指导，帮助其更好地理解和管理网络设备。 1. 引言 在现代网络通信中，数据链路层起着至关重要的作用。它不仅负责将数据封装成帧，还负责在物理介质上传输这些帧。MAC 地址作为数据链路层的关键标识符，用于唯一标识网络设备。更改和查看 ...阅读全文
DeepSeek+SpringAI实战AI家庭医生应用获课：789it.top/14037/要理解DeepSeek的核心原理，首先需要掌握以下几个关键点：1. 深度学习基础DeepSeek基于深度学习技术，深度学习是机器学习的一个分支，通过多层神经网络模拟人脑处理数据的方式。核心在于利用大量数据和计算资源，训练模型以自动提取特征并进行预测或分类。2. 神经网络架构DeepSeek可能采用多种神经网络架构，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）或Transformer等。这些架构各有特点：CNN：擅长处理图像数据，通过卷积层提取局部特征。RNN：适合处理序列数据，如时间序列或文本。Transformer：在自然语言处理中表现优异，通过自注意力机制捕捉长距离依赖。3. 数据预处理数据预...阅读全文
获课：666it.top/14683/ 备考信息系统项目管理师（高级）考试，不仅是对专业知识的检验，更是对备考策略与方法的考验。为了帮助广大考生高效备考，避免陷入备考误区，本文总结了26章高频考点及易错题陷阱，旨在为考生提供一份详尽的备考避坑指南。 一、高频考点概览 信息系统项目管理师考试内容涵盖项目管理的十大知识领域，包括项目整合管理、范围管理、时间管理、成本管理、质量管理、人力资源管理、沟通管理、风险管理、采购管理以及干系人管理。此外，还涉及信息系统的基础知识、项目管理工具与技术、以及相关法律法规与标准。以下是部分高频考点概览： 项目整合管理：掌握PDCA循环、变更控制流程等。 范围管理：区分WBS分解颗粒度、产品范围与项目范围。 时间管理：关键路径法、项目时间估算与进度控制。 成本管理...阅读全文
慕慕体系-物联网/嵌入式工程师拼课》》》❤ jzit.top/2543/物联网（IoT，Internet of Things）和嵌入式系统是现代科技中的两个重要领域，它们在智能设备和自动化控制中起着关键作用。物联网（IoT）物联网是指通过互联网将各种智能设备（如传感器、家电、汽车等）连接起来，实现设备间的数据共享和远程控制。物联网的核心目的是通过网络将现实世界的物品与互联网连接，从而实现智能化、自动化的管理与控制。常见的物联网应用包括智能家居、智能医疗、智慧城市、工业自动化等。物联网的基本组成：传感器与执行器：用于感知环境信息并进行相应的动作。网络连接：例如Wi-Fi、蓝牙、Zigbee、5G等，用于将设备连接到互联网或其他设备。数据处理与分析：收集到的数据通过云计算或本地处理系统进行分析，...阅读全文
书接上回，让我们继续看神经网络参数优化的关键算法。上次我们说到，神经网络的核心就是参数优化的工作，参数优化的过程对应到MINST数据集分类的代码里是以下这一段：参数优化：for epoch in range(2): # 训练循环：遍历数据集2个epoch（轮次），用于快速验证模型性能变化 for (x, y) in train_data: # 遍历训练数据加载器，每次获取一个批次的输入x（图像）和标签y net.zero_grad() # 清空模型参数的梯度缓存，防止梯度累积导致参数更新错误 output = net.forward(x.view(-1, 28 * 28)) # 前向传播：将输入图像展平为(batch_size, 784)的向量并输入网络 loss = torch.nn.fu...阅读全文
“PyTorch入门到进阶 实战计算机视觉与自然语言处理项目”是一个涵盖了PyTorch深度学习框架从基础到高级应用的学习路径，旨在通过实战项目帮助学习者掌握计算机视觉（CV）和自然语言处理（NLP）的核心技能。以下是对该学习路径的详细解析：获课：keyouit.xyz/1089/获取ZY↑↑方打开链接↑↑一、PyTorch基础入门PyTorch简介与安装：了解PyTorch的基本概念、特点以及安装方法。张量操作：学习PyTorch中的张量（Tensor）概念，掌握张量的创建、索引、切片、运算等基本操作。自动求导：理解PyTorch的自动求导机制（Autograd），掌握如何计算梯度以及进行梯度下降优化。二、神经网络与模型训练神经网络基础：学习神经网络的基本结构，包括全连接层、激活函数、损失...阅读全文
mk-计算机视觉—YOLO+Transfomer多场景目标检测实战获课：789it.top/14033/介绍一下YOLO+TransfomerYOLO（You Only Look Once）和Transformer是两种在计算机视觉和自然语言处理领域非常流行的技术。近年来，研究者们开始尝试将这两种技术结合起来，以发挥它们各自的优势，从而提升目标检测和图像理解任务的性能。以下是YOLO和Transformer的结合方式及其应用场景的详细介绍：1.YOLO简介YOLO是一种实时目标检测算法，其核心思想是将目标检测问题转化为回归问题，通过单次前向传播即可预测图像中所有目标的位置和类别。YOLO的主要特点包括：速度快：适合实时应用（如视频监控、自动驾驶）。端到端训练：直接输出检测结果，无需复杂的后处...阅读全文
https://97it.top/13701/摘要 计算机网络是现代信息技术的核心组成部分，它通过连接多台计算机和设备，实现了信息的共享和通信。计算机网络的体系结构是网络设计和实现的基础，它定义了网络的层次结构、协议和接口。本文从计算机网络的体系结构出发，详细探讨了其层次模型、协议栈、接口定义及其在实际网络中的应用。通过深入分析这些内容，本文旨在为计算机网络的研究者和实践者提供理论支持和实践指导，帮助其更好地理解和应用计算机网络的体系结构。 1. 引言 在现代信息技术中，计算机网络扮演着至关重要的角色。它不仅连接了全球数十亿台计算机和设备，还支持了从电子邮件到电子商务、从社交媒体到云计算等多种应用。计算机网络的体系结构是网络设计和实现的基础，它定义了网络的层次结构、协议和接口。本文将从理论层...阅读全文
AI大模型入门课程2025年AI大模型入门课程全攻略：从零基础到实战应用人工智能领域正经历着前所未有的变革，“获课”大模型技术已成为推动这一变革的核心引擎。itxt.top/14463/ 随着ChatGPT、Sora等大模型的火爆出圈，AI大模型相关岗位需求激增，薪资水平持续走高。本文将为初学者提供一份全面的AI大模型入门学习指南，涵盖从基础理论到实战应用的全套学习路径，帮助您系统掌握这一前沿技术，把握时代机遇。一、AI大模型学习基础准备踏入AI大模型领域的第一步是建立坚实的数学和编程基础。数学作为人工智能的基石，需要重点掌握三个核心领域：线性代数、微积分以及概率与统计。线性代数中的矩阵运算、特征值与特征向量等概念是理解神经网络权重更新的关键；微积分的导数与梯度则为优化算法提供了理论支持；而...阅读全文
2025最新版黑马程序员人工智能开发学习路线图获课♥》789it.top/14426/机器学习核心技术解析一、机器学习概述机器学习作为人工智能的核心组成部分，已经深刻改变了我们处理数据和解决问题的方式。它通过算法使计算机系统能够从数据中"学习"并做出决策或预测，而无需进行明确的编程指令。机器学习技术的核心在于从历史数据中发现规律和模式，并将这些发现应用于新数据的分析中。二、机器学习主要类型1. 监督学习监督学习是最常见且应用最广泛的机器学习类型。在这种范式下，算法通过已标记的训练数据进行学习，其中每个样本都包含输入特征和对应的正确输出（标签）。监督学习的主要任务包括分类（预测离散类别）和回归（预测连续数值）。典型的监督学习算法包括线性回归、逻辑回归、支持向量机和神经网络等。2. 无监督学习无...阅读全文
获课：www.bcwit.top/3186/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 双轨教学：Python零基础直达PyTorch高阶开发，同步夯实微积分、概率论与线性代数核心数学基础 全栈覆盖：数据预处理→模型训练→部署落地，配套Kaggle实战与LeetCode算法题精讲 工业级项目：CV/NLP/推荐系统三大方向实战（对标大厂P6级能力要求） 职业赋能：算法工程师面试题库、GitHub项目包装指南、技术晋升路径规划 模块一：机器学习与神经网络基础 数学基石强化 矩阵运算与梯度下降可视化（3Blue1Brown风格动画解析） 概率分布与贝叶斯推断（朴素贝叶斯分类器手写实现） 信息论基础：交叉熵、KL散度在损失函数中的应用 Python科学计算栈 NumPy向量化编程技巧（广播机制与内存优化） Pa...阅读全文
PyTorch入门到进阶，实战计算机视觉与自然语言处理下 栽 の 地 止 ：jzit.top/1089/PyTorch 提供了丰富的 API 和灵活的机制，允许用户自定义神经网络层、损失函数和优化器，以满足特定的需求。以下是一些 PyTorch 高级特性的介绍：一、自定义层PyTorch 中的 torch.nn.Module 类是所有神经网络模块的基类。要自定义层，需要继承 torch.nn.Module 类并实现 __init__ 和 forward 方法。__init__ 方法: 用于初始化层的参数，例如权重和偏置。forward 方法: 定义层的前向传播逻辑，即如何将输入数据转换为输出数据。示例：自定义全连接层python复制import torch import torch.nn a...阅读全文
Three.js可视化企业实战Three.js可视化：开启Web三维体验的新纪元在数字技术飞速发展的今天，Three.js正以其强大的三维可视化能力，重塑着Web体验的边界。从电商平台的3D产品展示，到教育领域的虚拟实验室，从数据可视化的立体呈现，到游戏开发的沉浸式体验，Three.js正在为Web应用注入新的活力。这项技术不仅改变了用户与网页的交互方式，更开创了全新的视觉体验维度。一、Three.js的核心价值Three.js提供了完整的WebGL封装，使开发者能够轻松创建复杂的三维场景。通过简洁的API，开发者可以快速实现几何体创建、材质应用、光照设置等核心功能。这种易用性大大降低了Web3D开发的门槛。在数据可视化领域，Three.js展现出独特优势。它能够将复杂的数据转化为直观的三维...阅读全文
“PyTorch入门到进阶，实战计算机视觉与自然语言处理”是一个全面且深入的学习路径，旨在帮助学习者从基础到高级掌握PyTorch框架，并将其应用于计算机视觉（CV）和自然语言处理（NLP）领域。以下是对该学习路径的详细解析：一、PyTorch基础入门PyTorch简介与安装了解PyTorch是什么，它的起源、发展以及在现代深度学习中的地位。学习如何安装PyTorch，包括在不同操作系统上的安装步骤。张量（Tensor）操作掌握张量的基本概念，包括创建、索引、切片、广播等操作。学习自动求导（Autograd）机制，理解其在深度学习中的重要作用。数据加载与预处理获课：keyouit.xyz/1089/获取ZY↑↑方打开链接↑↑使用Dataset和DataLoader类来加载和预处理数据。学习如...阅读全文
获课：weiranit.fun/14419/获取ZY↑↑方打开链接↑↑零声 DPDK / 网络协议栈 / VPP/OVS/DDos/SDN/NFV/ 高性能专家之路在数字化浪潮奔涌的当下，网络技术持续迭代革新，对高性能、高可靠性网络解决方案的需求极为迫切。零声精心打造的 DPDK / 网络协议栈 / VPP/OVS/DDos/SDN/NFV/ 高性能专家成长路径，致力于培养具备前沿技术视野和卓越实战能力的网络领域精英。DPDK，即数据平面开发套件，是一系列用于快速数据包处理的库和驱动程序，它能显著提升网络应用性能。网络协议栈作为网络通信的核心架构，规定了数据在网络中传输的规则和方式。VPP（Vector Packet Processing）是一种矢量包处理技术，可加速网络数据包处理。OVS（...阅读全文
小滴课堂-新版Vue3.4+ElementPlus全家桶开发视频项目实战获课♥》789it.top/14129/获取ZY↑↑方打开链接↑↑新版 Vue3.4+ElementPlus 全家桶实战：打造高性能前端视频项目一、技术栈选型与优势解析Vue3.4 作为 2024 年前端框架的标杆版本，在性能与开发体验上实现了跨越式升级：渲染引擎重构：基于状态机的模板解析器使解析速度提升 2 倍，虚拟 DOM 初始化速度显著优化。响应式系统增强：计算属性仅在值变化时触发更新，内存占用降低 30%。双向绑定革新：defineModel成为正式功能，组件间数据流转更简洁。模块化开发：全面支持 Tree-Shaking，打包体积减少 15%-20%。ElementPlus 作为 Vue3 生态的旗舰 UI 库...阅读全文
LLM算法工程师全能实战营（完结）获课♥》789it.top/13782/获取ZY↑↑方打开链接↑↑关于自然语言处理（NLP）和大型语言模型（LLM）的核心知识体系梳理，包含基础理论、模型架构以及应用发展等内容：一、基础理论（一）机器学习基础核心任务范畴监督学习：像分类（例如文本情感分析）和回归（如预测用户评分）这类有明确标签数据的任务。无监督学习：涉及聚类（如新闻主题聚类）和降维（如使用 PCA 处理高维文本数据）。半监督学习：利用少量标注数据和大量未标注数据进行学习，例如利用情感种子词扩展标注语料。强化学习：通过奖励机制优化模型策略，如在对话系统中优化回复生成。经典算法模型逻辑回归：可用于文本二分类，比如垃圾邮件识别。决策树：能构建特征规则，像词性组合规则。支持向量机（SVM）：在短文本...阅读全文
拼课》》》❤789it.top/1089/获取ZY↑↑方打开链接↑↑PyTorch 是一个由 Facebook 开发的深度学习框架，在计算机视觉（Computer Vision, CV）和自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）等领域广泛应用。它为研究人员和开发者提供了一个灵活且高效的工具来构建和训练深度学习模型。PyTorch 支持动态计算图，这意味着模型可以在运行时动态创建，使得调试和原型设计变得更加简便。1. PyTorch与计算机视觉 (CV)计算机视觉是研究如何让计算机理解和分析图像、视频等视觉数据的领域。在 PyTorch 中，CV 任务通常包括图像分类、目标检测、语义分割、姿态估计等。PyTorch 提供了许多用于图像处理和卷积神经网络...阅读全文
获课：weiranit.fun/4267/获取ZY↑↑方打开链接↑↑机器视觉企业级实战源码 - 朝夕教育在科技革新的浪潮中，机器视觉技术凭借其高精度、高效率、非接触式检测等优势，在工业制造、物流仓储、医疗影像、智能安防等众多领域得到广泛应用。为帮助学员快速掌握机器视觉开发核心技术，积累丰富的企业级项目经验，朝夕教育精心打造 “机器视觉企业级实战源码” 课程，助力学员成为能够应对复杂工程挑战的机器视觉开发工程师。一、课程目标1. 技术知识精通帮助学员系统学习机器视觉的基础理论和前沿技术，深入理解数字图像处理、计算机视觉算法、深度学习模型等核心技术原理。通过对算法和模型的深入剖析，让学员不仅能熟练运用相关技术，还能理解其背后的数学原理和设计思路，为解决复杂的机器视觉问题筑牢理论根基。2. 实战能...阅读全文
获课yinheit.xyz/13991/ 一、LLM 算法工程师的能力要求剖析（一）扎实的基础知识储备深度学习框架的精通：深度学习框架是构建和训练 LLM 的基石。以 PyTorch 和 TensorFlow 为例，它们提供了丰富的函数库和工具，方便开发者搭建神经网络模型。对于 LLM 算法工程师来说，需要熟练掌握这些框架的使用，包括如何定义模型结构、设置训练参数、进行模型训练和优化等。例如，在使用 PyTorch 搭建一个简单的 Transformer 模型时，要能够准确地定义各个模块，如多头注意力机制、前馈神经网络等，并合理设置参数以确保模型的高效运行。Transformer 系列模型架构及训练技巧的熟知：Transformer 架构是 LLM 的核心，其自注意力机制打破了传统循环神经网...阅读全文
获课：www.bcwit.top/13445/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 一、SRE核心能力体系构建 1. 基础技能筑基 Linux操作系统：掌握Shell脚本编写（10天实战训练），实现日志分析、服务启停等自动化操作，效率提升5倍1][6 网络与协议：深入理解TCP/IP、HTTP/2、QUIC协议栈，通过tcpdump抓包分析网络故障，定位速度提升70%4][12 监控系统搭建：构建Prometheus+Grafana+AlertManager三位一体监控体系，支持千万级指标实时采集，异常检测响应时效<30秒2][7 2. 云原生技术栈 容器化实践：通过30天专项训练掌握Docker容器编排与Kubernetes集群管理，支持弹性扩缩容（HPA）与故障自愈1][8 服务网格治理：集成I...阅读全文
获课：weiranit.fun/14434/获取ZY↑↑方打开链接↑↑零声 Linux 内核技术深度剖析课程在开源技术蓬勃发展的当下，Linux 操作系统凭借其高度的稳定性、强大的性能以及开源的特性，在服务器、嵌入式设备、云计算等领域占据着举足轻重的地位。Linux 内核作为操作系统的核心，掌管着系统的进程调度、内存管理、设备驱动等关键功能，深入理解 Linux 内核不仅有助于开发人员提升系统性能，还能为解决复杂的系统问题提供有力支持。零声教育精心打造 “Linux 内核源码 / 内存调优 / 文件系统 / 进程管理 / 设备驱动 / 网络协议栈” 课程，旨在帮助学员系统掌握 Linux 内核技术，成长为能够应对复杂技术挑战的内核开发专家。一、课程目标1. 技术原理深度掌握助力学员深入理解 ...阅读全文
获课：weiranit.fun/14419/获取ZY↑↑方打开链接↑↑零声 PDK 网络协议栈在网络开发领域发挥着极为关键的作用，下面将从其原理、功能、应用场景、开发实践等多个维度进行扩写，为你构建一套系统且全面的介绍。零声 PDK 网络协议栈概述零声 PDK 网络协议栈是一套高度模块化、可定制的网络开发工具集，专为满足各类网络应用场景的多样化需求而打造。它基于对网络协议的深入理解与精准把握，通过优化的架构设计和高效的代码实现，旨在帮助开发者快速、稳定地构建出高质量的网络应用。无论是物联网设备间的低功耗通信，还是数据中心内的高速数据传输，又或是实时游戏、视频会议等对实时性要求极高的应用场景，零声 PDK 网络协议栈都能提供适配的解决方案。核心架构与工作原理分层架构设计零声 PDK 网络协议栈...阅读全文
狂野大数据6期下栽课♥》789it.top/3060/狂野大数据：突破传统的数据暴力美学一、数据狂飙：重新定义数据规模数据洪流新维度：万亿级实时事件处理（而非传统百万级）PB级单日增量（突破TB级思维定式）超稀疏特征工程（亿维特征空间处理）极限存储方案：mermaid复制graph LR A[热数据] -->|秒级响应| B[Optane持久内存] C[温数据] -->|亚秒级| D[Ceph集群] E[冷数据] -->|分钟级| F[冰川存储+DNA编码]疯狂案例：某社交平台单日用户行为日志12PB自动驾驶企业单辆车年数据量1.2EB气象模拟单次计算产生2.8亿个文件二、计算暴力美学超算级处理框架：千核GPU矩阵运算（替代传统MapReduce）量子退火优化组合问题光子计算芯片实时图计算极...阅读全文
「零声」dpdk/网络协议栈/vpp/OvS/DDos/SDN/NFV/高性能专家之路掌握DPDK用户模式驱动与零复制技术，深入VPP多核并行处理与OvS流表优化，攻克Linux内核协议栈与SDN/NFV虚拟化实战，通过流量清洗、性能调优及故障排查打磨硬实力，持续追踪5G与边缘计算前沿——这是成为高性能网络专家的核心路径。获课♥》jzit.top/14517/获取ZY↑↑方打开链接↑↑要成为一名在DPDK、网络协议栈、VPP、OvS、DDoS、SDN、NFV以及高性能领域内的专家，需要掌握一系列关键技术、工具和方法，并具备丰富的实践经验。以下是一个简要的专家成长路径：一、基础知识储备计算机网络：深入理解TCP/IP协议栈、网络拓扑、路由与交换等基本概念。操作系统：熟悉Linux内核机制，特...阅读全文
获课♥》jzit.top/5235/学习人工智能（AI）涉及多个方面，包括基础知识、核心算法、应用领域等。以下是对人工智能相关基础及其应用的详细梳理：一、基础知识计算机科学基础：算法与数据结构：理解基本算法和数据结构，如排序、搜索、链表、树等。计算机组成原理：了解计算机的硬件组成和工作原理。操作系统与编程语言：熟悉操作系统的基础知识，掌握至少一种编程语言（如Python、Java、C++等）。数学基础：线性代数：矩阵运算、向量空间、特征值与特征向量等。概率论与统计学：随机变量、概率分布、假设检验、回归分析等。微积分：导数与微分、积分等。优化理论：线性规划、非线性优化等。人工智能原理：机器学习基础：监督学习、无监督学习、强化学习等基本概念。深度学习基础：神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神...阅读全文
获课：www.bcwit.top/13436/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 一、NestJS核心架构优势解析 1. 企业级开发范式 模块化架构：通过@Module装饰器实现业务逻辑解耦，支持动态模块加载与循环依赖管理，使百万级代码库维护效率提升60%31214 依赖注入体系：基于TypeScript的强类型特性构建IoC容器，实现服务、中间件等组件的声明式装配，接口开发周期缩短40%713 多编程范式融合：结合OOP（面向对象编程）、FP（函数式编程）、RP（反应式编程）构建灵活架构，轻松应对高并发场景713 2. 扩展能力矩阵 微服务生态：原生支持gRPC、RabbitMQ、Kafka等通信协议，配合Kubernetes实现分布式事务管理，服务熔断响应时效<50ms5614 全栈能力集成：...阅读全文
