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- 今天我们来玩一下 ChaosMesh 模拟网络 duplicate 包的情况。同时也要看一下对应用产生的直接影响。 今天我们来玩一下 ChaosMesh 模拟网络 duplicate 包的情况。同时也要看一下对应用产生的直接影响。
- 😄 有幸，遇到过几次挖矿病毒，Linux 主机的关键命令都被删除替换，病毒文件被加了 i 只读权限，变成只读文件，root 无法修改删除！😦本文就讲讲，怎么把这些加了锁的只读文件去 i 取消只读！chattr 就是这个命令，设置只读加 i，万恶的挖矿程序必然会删除这个命令，因此需要去同版本的其他正常主机拷贝，否则，无法使用该命令！1、+i：设置文件只读chattr +i 文件一旦使用... 😄 有幸，遇到过几次挖矿病毒，Linux 主机的关键命令都被删除替换，病毒文件被加了 i 只读权限，变成只读文件，root 无法修改删除！😦本文就讲讲，怎么把这些加了锁的只读文件去 i 取消只读！chattr 就是这个命令，设置只读加 i，万恶的挖矿程序必然会删除这个命令，因此需要去同版本的其他正常主机拷贝，否则，无法使用该命令！1、+i：设置文件只读chattr +i 文件一旦使用...
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- 目录一、协议简介二、工作原理三、优势特点 一、协议简介MQTT（Message Queuing Telemetry Transport，消息队列遥测传输协议），是一种基于客户端与服务器之间发布/订阅（publish/subscribe）模式的"轻量级"通讯协议。为了保证通讯的安全性和可靠性，该协议基于TCP/IP协议构建。由IBM在1999年发布，最初被用于石油管道传感器与卫星的通讯连接，... 目录一、协议简介二、工作原理三、优势特点 一、协议简介MQTT（Message Queuing Telemetry Transport，消息队列遥测传输协议），是一种基于客户端与服务器之间发布/订阅（publish/subscribe）模式的"轻量级"通讯协议。为了保证通讯的安全性和可靠性，该协议基于TCP/IP协议构建。由IBM在1999年发布，最初被用于石油管道传感器与卫星的通讯连接，...
- 之前用HttpURLConnection GET和POST获取文本数据。现在来认识一下这款网络访问利器。OkHttp是一款HTTP客户端。有如下特点：连接池减少请求延迟（在HTTP/2不可用的情况下）传输GZIP时减少下载体积缓存相同请求的回复OkHttp能从连接故障中静默恢复。如果服务有多个IP地址，如果第一次访问失败，它会尝试其他地址。这功能对IPv4+IPv6和多个host的服务来说很... 之前用HttpURLConnection GET和POST获取文本数据。现在来认识一下这款网络访问利器。OkHttp是一款HTTP客户端。有如下特点：连接池减少请求延迟（在HTTP/2不可用的情况下）传输GZIP时减少下载体积缓存相同请求的回复OkHttp能从连接故障中静默恢复。如果服务有多个IP地址，如果第一次访问失败，它会尝试其他地址。这功能对IPv4+IPv6和多个host的服务来说很...
- 2013 年，Mikolov等人提出神经网络分布式词向量 Word2vec 模型，随后谷歌公司把该模型发布，该方法的提出让预训练词向量在 NLP 领域大放异彩。Word2vec 本质上是一种无监督的学习方法，因此不受语料数量的限制，极大的减少了自然语言处理任务中人工标注的工作量。Word2vec 网络是包含三层全连接层的神经网络，分别是输入层、隐藏层、输出层（softmax 层），Word2... 2013 年，Mikolov等人提出神经网络分布式词向量 Word2vec 模型，随后谷歌公司把该模型发布，该方法的提出让预训练词向量在 NLP 领域大放异彩。Word2vec 本质上是一种无监督的学习方法，因此不受语料数量的限制，极大的减少了自然语言处理任务中人工标注的工作量。Word2vec 网络是包含三层全连接层的神经网络，分别是输入层、隐藏层、输出层（softmax 层），Word2...
- 网络生病了怎么办？看华为云网络测量如何“悬丝诊脉”。网络领域在IT技术里一直是复杂的，而网络故障发生频率往往较高，对业务影响也比较大。华为云Stack的虚拟网络基于网络带内遥测协议，实现不同租户、不同业务流报文的测量标识在控制面、转发面等协作测量，既可以实现网络故障出现后的故障定界，也可以在故障发生前进行周期性巡检来事前预防，特征包括丢包和时延等。 网络生病了怎么办？看华为云网络测量如何“悬丝诊脉”。网络领域在IT技术里一直是复杂的，而网络故障发生频率往往较高，对业务影响也比较大。华为云Stack的虚拟网络基于网络带内遥测协议，实现不同租户、不同业务流报文的测量标识在控制面、转发面等协作测量，既可以实现网络故障出现后的故障定界，也可以在故障发生前进行周期性巡检来事前预防，特征包括丢包和时延等。
- 本文是多年前的分享，主要介绍C#网络编程。该文章主要是通过C#网络编程的webBrowser获取网页中的url并简单的尝试下载网页中的图片，主要是为以后网络开发的基础学习。其中主要的通过应用程序结合网页知识、正则表达式实现浏览、获取url、下载图片三个功能.而且很清晰的解析了每一步都是以前一步为基础实现的。基础性文章，希望对您有所帮助~ 本文是多年前的分享，主要介绍C#网络编程。该文章主要是通过C#网络编程的webBrowser获取网页中的url并简单的尝试下载网页中的图片，主要是为以后网络开发的基础学习。其中主要的通过应用程序结合网页知识、正则表达式实现浏览、获取url、下载图片三个功能.而且很清晰的解析了每一步都是以前一步为基础实现的。基础性文章，希望对您有所帮助~
- 本文是多年前的分享，主要介绍C#网络编程。这是根据《C#网络编程实例教程》中学到的知识实现的一个C#网页简单下载器，其中涉及到的知识主要是HTTP协议编程中相关类：HttpWebRequest类、HttpWebResponse类、WebRequest类、WebResponse类、Uri类、WebClient类。通过它们相应的方法实现下载器，希望对您有所帮助。 本文是多年前的分享，主要介绍C#网络编程。这是根据《C#网络编程实例教程》中学到的知识实现的一个C#网页简单下载器，其中涉及到的知识主要是HTTP协议编程中相关类：HttpWebRequest类、HttpWebResponse类、WebRequest类、WebResponse类、Uri类、WebClient类。通过它们相应的方法实现下载器，希望对您有所帮助。
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- 传统语义分割将研究重点定位于提高模型的分割表和评价指标，而不考虑摸型的计算效率，因此不利于模型被部署于自动驾驶、盲人视觉辅助等实时性要求极高的环境感知应用。实时语义分割对比非实时语义分割，如下图所示：红色虚线右侧代表实时语义分割模型，横坐标代表每秒的运算帧数，纵坐标代表模型在Cityscape测试集上的表现指标。实时语义分割随着ENet 的问世而得到了广泛研究。实时语义分割研究方案主要分... 传统语义分割将研究重点定位于提高模型的分割表和评价指标，而不考虑摸型的计算效率，因此不利于模型被部署于自动驾驶、盲人视觉辅助等实时性要求极高的环境感知应用。实时语义分割对比非实时语义分割，如下图所示：红色虚线右侧代表实时语义分割模型，横坐标代表每秒的运算帧数，纵坐标代表模型在Cityscape测试集上的表现指标。实时语义分割随着ENet 的问世而得到了广泛研究。实时语义分割研究方案主要分...
- 愿打开这篇对你有帮助。之前在 《再探TCP/IP》那篇里面写过，但是写的我自己的都看不懂了，重新整理一下。@[toc] 概念清晰拥塞控制：==为了防止过多的数据注入到网络中==。拥塞控制要做的都有一个前提：就是网络能够承受现有的网络负荷。对比流量控制：==拥塞控制是一个全局的过程，涉及到所有的主机、路由器、以及降低网络相关的所有因素==。流量控制往往指点对点通信量的控制。是端对端的问题。拥塞... 愿打开这篇对你有帮助。之前在 《再探TCP/IP》那篇里面写过，但是写的我自己的都看不懂了，重新整理一下。@[toc] 概念清晰拥塞控制：==为了防止过多的数据注入到网络中==。拥塞控制要做的都有一个前提：就是网络能够承受现有的网络负荷。对比流量控制：==拥塞控制是一个全局的过程，涉及到所有的主机、路由器、以及降低网络相关的所有因素==。流量控制往往指点对点通信量的控制。是端对端的问题。拥塞...
- 前言：这是我老师布置的作业，花了我半天时间（还是个小菜鸡），就写了一下笔记，记录一下学习过程，我这里使用的是AR2220路由器，记住路由器之间连线使用G，用E线不能直接设置IP地址，至于为什么可以去百度。 一. 实验要求[实验目的]掌握路由器的互联与设置熟悉动态路由协议RIP的配置[实验要求]根据拓扑图完成路由器、PC机的基本配置启用RIP... 前言：这是我老师布置的作业，花了我半天时间（还是个小菜鸡），就写了一下笔记，记录一下学习过程，我这里使用的是AR2220路由器，记住路由器之间连线使用G，用E线不能直接设置IP地址，至于为什么可以去百度。 一. 实验要求[实验目的]掌握路由器的互联与设置熟悉动态路由协议RIP的配置[实验要求]根据拓扑图完成路由器、PC机的基本配置启用RIP...
- 早期的PTMs技术的目标是学习好的词嵌入。由于下游任务不再需要使用这些模型，因此它们在计算效率方面通常非常低，如Skip-Gram和GloVe。虽然这些预先训练的词向量可以捕获单词的语义含义，但它们是上下文无关的，不能捕获文本的高级概念，如语法和语义等。从 2016年开始，大多数的研究都开始重视长时的上下文语义在词嵌入中的作用和语言模型在大规模语料上提前预训练这两个核心观点。Dai和Le 使... 早期的PTMs技术的目标是学习好的词嵌入。由于下游任务不再需要使用这些模型，因此它们在计算效率方面通常非常低，如Skip-Gram和GloVe。虽然这些预先训练的词向量可以捕获单词的语义含义，但它们是上下文无关的，不能捕获文本的高级概念，如语法和语义等。从 2016年开始，大多数的研究都开始重视长时的上下文语义在词嵌入中的作用和语言模型在大规模语料上提前预训练这两个核心观点。Dai和Le 使...
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