那么继上次波哥推出了服务器安全加固脚本以来广受好评,这次波哥给各位带来了更牛的安全加固2.0脚本....来看看他的执行效果吧: 操作说明: 1、执行CheckScript.sh脚本文件进行检查,命令格式如下 sudo sh CheckScript.sh | tee check_`date +%Y%...m%d_%H%M%S`.txt 检查说明: 此脚本是按三级等保要求，编写的一键检查脚本， 此脚本只适合linux分支中的redhat、centos，运行脚本将结果输出到 自定义的文件中，脚本结果需要人为检查
600 条最强 Linux 命令总结 图片 每博一文案 你有千万条微博想写，可有些根本不重要，后来你才懂那是你怕别人看穿你所以才把真话埋在日常里。...——卢思浩《你也走了很远的路吧》 @toc 今天为大家带来一篇 Linux 命令总结得非常全面的文章，同时也是平时工作中使用率非常高的操作命令。 1....）； Linux中以.开头的文件是隐藏文件； pwd:显示当前目录 24....格式：grep[参数] greplinux test.txt：搜索test.txt文件中字符串linux并输出。...VIM VIM是一款功能强大的命令行文本编辑器，在Linux中通过vim命令可以启动vim编辑器。
硬盘读取性能测试 - IOZone IOZone 是一款 Linux 文件系统性能测试工具 可以测试不同的操作系统中文件系统的读写性能。...网络流量监控 - IPtraf IPtraf 是一个运行在 Linux 下的简单的网络状况分析工具。...[root@localhost ~]# yum -y install iptraf 5、网络流量监控 - IFTop iftop 是类似于 linux 下面 top 的实时流量监控工具。...peak：流量峰值 rates：分别表示过去 2s 10s 40s 的平均流量 6、进程实时监控 - HTop HTop 是一个 Linux 下的交互式的进程浏览器可以用来替换 Linux 下的 top...12、安全扫描工具 - NMap NMap 是 Linux 下的网络连接扫描和嗅探工具包用来扫描网上电脑开放的网络连接端。
使用Linux shell是一些程序员每天的基本工作，但我们经常会忘记一些有用的shell命令和技巧。当然，命令我能记住，但我不敢说能记得如何用它执行某个特定任务。...需要注意一点的是，有些用法需要在你的Linux系统里安装额外的软件。下面话不多说了，来看看详细的内容吧。...检查远程端口是否对bash开放： echo >/dev/tcp/8.8.8.8/53 && echo "open" 让进程转入后台： Ctrl + z 将进程转到前台： fg 产生随机的十六进制数，其中...-type f -exec egrep -l " +$" {} \; 找出文件名有tab缩进符的文件 find ....-type f -exec egrep -l $'\t' {} \; 用”=”打印出横线:全选复制放进笔记 printf '%100s\n' | tr ' ' = 总结 以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助和便捷
过去移动网络（ 2G、3G和4G ）采用的“一刀切”网络模式已不再适合如今多变的市场模型，每个用例都有自己独特的性能要求，使得“一刀切”的服务交付方法已经过时。...网络切片是 5G 网络中的一项重要技术，承诺将“尽力而为”的网络转变为提供更高可靠性的网络，利用单一的物理网络基础设施来适应不同且存在差异的服务质量(QoS) 要求。...切片隔离 切片隔离是一项重要的需求，即共享同一基础设施的多个切片同时共存，同时保证每个切片的性能不能对其他切片的性能产生任何影响。...建立专网不是一件容易的事，首先需要面对的是频谱的获取。频谱资源是有限的，并非随需随得，在大多数国家，频谱被视为一种自然资源，其使用受到国家主管部门的控制，国家主管部门根据国家的需求分配资源。...在相同的物理基础设施上增加更多的网络，给运营商带来了额外的压力，难以为每个单独的切片维护 SLA、QoS 和安全保证。
-t 显示时间戳 -O 输出OUI列表，即MAC地址的前三个字节对应的厂商信息 -A 解析ASCII数据，包括HTTP，SMTP等协议中的数据，注意会产生大量输出 -s bytes 设置捕获的数据包大小...-s 设置抓取数据包的最大长度 -t 设置抓包的时间长度 -p 禁止混淆数据包 -v 输出详细信息 -A 输出ASCII码形式的包内容 -B 输出16进制码形式的包内容 -c 指定抓取的数据包数量 -...，不太友好- 对于复杂的协议需要手动解析 2 tcpdump - 命令行工具，适合在服务器上使用- 低系统资源消耗- 支持多种过滤语法- 在Linux和Unix系统中自带 - 需要手动解析数据包，不太友好...- 不支持图形化界面- 对于某些高级协议的支持不够完善 3 ngrep - 简单易用，不需要掌握复杂的过滤语法- 支持多种协议- 支持正则表达式过滤- 在Linux和Unix系统中自带 - 不支持图形化界面...6 dsniff - 支持多种协议- 可以实时监控流量- 支持密码嗅探- 在Linux和Unix系统中自带 - 不支持图形化界面- 对于某些高级协议的支持不够完善- 有一定的法律风险 7
尽管对单词使用矢量表示的想法也已经存在了一段时间，但是对于嵌入单词的技术，将单词映射到向量的技术，最近一直在飙升。...Word2vec使用单个隐藏层，完全连接的神经网络如下所示。隐藏层中的神经元都是线性神经元。输入层设置为具有与用于训练的词汇中的单词一样多的神经元。隐藏图层大小设置为生成的单词向量的维度。...输出图层的大小与输入图层相同。因此，假设用于学习单词向量的词汇表由V个单词组成并且N为单词向量的维度，则对隐藏层连接的输入可以由大小为VxN的矩阵WI表示，其中每行表示词汇单词。...以相同的方式，可以通过矩阵WO来描述从隐藏层到输出层的连接大小为NxV。在这种情况下，WO矩阵的每列 表示来自给定词汇表的单词。...它是相同的矩阵WI，它接收代表不同上下文词的多个输入向量] 利用上述配置来指定C上下文字，使用1-out-of-V表示编码的每个字意味着隐藏层输出是与输入处的上下文字相对应的字矢量的平均值。
它指定了客户端可能发送给服务器什么样的消息以及得到什么样的响应。 HTTP 是一种无状态 (stateless) 协议, HTTP 协议本身不会对发送过的请求和响应的通信状态进行持久化处理。...这样做的目的是为了保持 HTTP 协议的简单性，从而能够快速处理大量的事务，提高效率。...服务角度上说 ，GET 是幂等的，即读取同一个资源，总是得到相同的数据，而 POST 不是幂等的，因为每次请求对资源的改变并不是相同的； 从请求参数形式上看 ，GET 请求的数据会附在 URL 之后，...从请求的大小看 ，GET 请求的长度受限于浏览器或服务器对 URL 长度的限制，允许发送的数据量比较小，而 POST 请求则是没有大小限制的。...【2】服务端的配置 采用 HTTPS 协议的服务器必须要有一套数字证书，可以自己制作，也可以向组织申请，区别就是自己颁发的证书需要客户端验证通过，才可以继续访问，而使用受信任的公司申请的证书则不会弹出提示页面
如果你不幸成为“毁约应届生”中的一名，如果你看过前几天腾讯发布的Q2财报数据，如果你感受到了华为创始人任正非口中所谓的“寒气”，那你应该知道，不能坐以待毙了。...、ZooKeeper、Dubbo、Elasticsearch、Memcached、Redis、MySQL、Spring、Spring Boot、Spring Cloud、RabbitMQ、Kafka、Linux...2、线程与进程的区别？ 3、什么是多线程中的上下文切换？ 4、死锁与活锁的区别，死锁与饥饿的区别？ 5、Java 中用到的线程调度算法是什么？ 6、什么是线程组，为什么在 Java 中不推荐使用？...6、Redis 是单进程单线程的？ 7、一个字符串类型的值能存储最大容量是多少？ 8、Redis 的持久化机制是什么？各自的优缺点？...…… 以上是针对大厂面试问到的知识点，整理出的部分面试题，大家可以先看一波，想要完整的面试题集文档和真题解析的，扫码领取，有效期三天。
我们不管是学习新的开发语言还是学习新的中间件，第一段程序都是hello world。一般我们写的都是在业务上毫无意义的代码。...今天给大家推荐一个最强的 demo，让你在用尽可能少的代码学到尽可能多的东西 -- realworld。目前在 github 上标星74.2K+。...项目简介 realworld 是一个名称 Conduit 的社交博客网站，可以注册、发布文章、评论以及对账户进行管理，包含了web中常见的业务，例如增删改查、列表、登录鉴权等等。...我们可以按照 RealWorld 提供的API规范，通过任何前端语言和任何后端语言来实现网站的功能。...感兴趣的小伙伴赶快去试试吧~
然而，设计一个泛化性较好的神经网络是非常具有挑战性的，因为研究界对神经网络如何泛化的理解目前还是有限的，例如： 对于给定的问题，合适的神经网络是什么样子的？ 网络应该多深比较合适？...近年来，AutoML算法的出现帮助了非常多的研究人员在不需要手动实验的情况下自动找到合适的神经网络。...例如，在图像分类中，传统的NAS搜索两个好的构建块（卷积块和下采样块），它按照传统的约定排列来创建完整的网络。...该框架将采用新定义的块，并将其纳入搜索过程，以便算法可以从提供的组件构建最佳的神经网络。所提供的块甚至可以完全定义的神经网络，已经知道这些神经网络可以解决感兴趣的问题。...然后我们选择以下得分最高的序列作为输出序列： 其中为最终候选序列的长度，一般设置为0.75，由于较长的序列在上式中的总和中有更多的对数项，分母中的项将被用来惩罚较长的序列。 2.
如果Chrome只能使用一个插件，毫无疑问就是Tampermonkey（油猴），它可以通过脚本完成对所有网站页面的改写和增强，甚至还可以实现一些特别高级的功能，比如直接高速下载百度网盘，视频网站去广告等...安装插件 Chrome Web Store 最简单的方式就是直接在Chrome Web Store搜索Tampermonkey，然后点击"添加至Chrome"。...如果因为墙的隔离，不一定可以访问，可以使用离线安装的方式 离线安装 https://www.crx4chrome.com 可以搜索到Tampermonkey然后下载。...Chrome中打开chrome://extensions页面，拖入刚才下载的crx文件 安装脚本 在greasy fork、openusejs库里搜索要安装的脚本，然后点击"安装此脚本"，在跳转后的Tampermonkey...页面再点击"安装" 自定义脚本 如果脚本库里没有找到想要的脚本，或者在一些内部网站上也想使用，可以自己写脚本，其实脚本就是JavaScript代码。
最近通过模仿高阶 WL tests 提出的更强大的 GNN 只关注全图表示，不能利用图结构的稀疏性来提高计算效率。...结果表明，DE-assisted GNNs 的平均准确率比没有 DEs 的 GNNs 提高了15%，DE-assisted GNNs 的性能也明显优于专门为这些相应任务设计的其他最先进的基线。...请注意，任何两个水平排列的节点之间的结构等价性可以从图的垂直自反性中获得，而两个垂直排列的蓝色节点之间的结构等价性可以进一步从右边所示的节点排列中获得。...给定要学习其结构表示的节点集，图上节点的 DE 被定义为从感兴趣的节点集中的每个节点到该节点的随机游走的一组落地概率的映射。...∗、粗体、粗体∗ 分别强调了提出的模型的性能以平均、超过70%的置信度和95%的置信度超过最佳基线的情况。
float：单精度浮点型，用于存储带小数部分的数据，4个字节。按科学记数法存储，按底数和指数分开存储。精度只在第七位 double：双精度浮点数，用于存储带小数部分的数据，8个字节。...2.变量 是内存中的一块存储空间，用于保存程序运行时变化的数据。内存储存单位是字节，一个字节包含8位二进制。...3.变量的定义 语法： 变量类型 变量名； 变量保存在内存中 变量就像一个“盒子” 变量名就是盒子的名称 变量的值就是盒子中的东西 4.scanf函数 输入机制 %d, %f, %lf 以空白字符为间隔...char变量的输入 scanf("%c", &c); //输入100 char使用%d(经典错误) int变量的输入 scanf("%d", &a); float变量的输入 scanf("%f", &f...；如果你喜欢我的分享，可以用微信搜索“C语言学习部落”关注。
与此同时，开发者正在使用我们的模型和基础架构构建新的生成式 AI 应用程序，而全球各地的创业公司和企业正在利用我们的 AI 工具获得发展。 我们已经积累了非凡的势头，但我们刚刚开始触及可能性的表面。...Gemini是我们迄今为止最强大、最通用的模型，在许多领先基准测试中都达到了最先进的性能。我们的首个版本Gemini 1.0 根据不同大小进行了优化：Ultra， Pro 和 Nano。...一种感觉不像是智能软件，而更像是一个有用且直观的 AI——一个专家助手或助理。 今天，随着我们引入Gemini，这是我们迄今为止建立的最强大、最通用的模型，我们离这个愿景更近了一步。...我们对Gemini 1.0 版，我们的第一个版本，进行了三种不同大小的优化: Gemini Ultra——我们用于高度复杂任务的最大、最强大的模型。...它们还使世界各地的公司能够高效地训练大规模AI模型。 今天，我们宣布迄今为止最强大、最高效和可扩展的TPU系统Cloud TPU v5p，该系统是为训练前沿AI模型而设计的。
号称是最强大的的 CSS 布局方案，是目前唯一一种 CSS 二维布局。利用 Grid 布局，我们可以轻松实现类似下图布局，演示地址[1] ?...上图中 One、Two、Three、Four...都是一个个的网格单元 网格线：划分网格的线，称为"网格线"。应该注意的是，当我们定义网格时，我们定义的是网格轨道，而不是网格线。...细心的同学可能发现了一个问题，就是第五个项目和第六个项目之间有个空白（如下图所示），这个是由于第六块的长度大于了空白处的长度，被挤到了下一行导致的。...如果你在网格定义之外又放了一些东西，或者因为内容的数量而需要的更多网格轨道的时候，网格将会在隐式网格中创建行和列 假如有多余的网格（也就是上面提到的隐式网格），那么它的行高和列宽可以根据 grid-auto-columns...，并根据容器的宽度来改变列的数量。
也就是说： [A1:A6].Select 等同于： Evaluate("A1:A6").Select 这样，上文中的第一段代码可简化为： MsgBox [SUM(A1:A6)] 这些括号，就像是VBA中的单元格...还有一个“秘密”就是，也可以在定义的单元格区域名称中使用EVALUATE，因此有一些方法可以在不使用VBA的情况下访问单元格公式中EVALUATE的功能。...Evaluate的基本功能如下： 1.将数学表达式字符串转换为值。 2.将一维和二维字符串数组转换为它们的等效数组。 3.能够处理工作表单元格可以处理的任何公式。 真的，它可以做单元格能做的任何事情！...它包含工作表单元格的所有功能，而“该单元格”包含在VBA命令中。事实上，它甚至可以做单元格不能做的事：可以返回整个数组。...'这似乎是用户窗体输入的一个很有用的功能，而且很容易应用。
一般传统互联网公司很少接触到 SQL 优化问题，其原因是数据量小，大部分厂商的数据库性能能够满足日常的业务需求，所以不需要进行 SQL 优化，但是随着应用程序的不断变大，数据量的激增，数据库自身的性能跟不上了...图片 Com_xxx 表示的是每个 xxx 语句执行的次数，我们通常关心的是 select 、insert 、update、delete 语句的执行次数，即 Com_select：执行 select 操作的次数...type 这个字段会牵扯到连接的性能，它的不同类型的性能由好到差分别是 system ：表中仅有一条数据时，该表的查询就像查询常量表一样。...这个值的含义是在数据文件中读下一行的请求数。如果正在进行大量的表扫描，Handler_read_rnd_next 的值比较高，就说明表索引不正确或写入的查询没有利用索引。...下面就从普通程序员的角度和你聊几个简单的优化方式。 1、MySQL 分析表 分析表用于分析和存储表的关键字分布，分析的结果可以使得系统得到准确的统计信息，使得 SQL 生成正确的执行计划。
NCO是目前最强大的处理netCDF文件（包括由netCDF API创建的HDF5文件）的命令行工具，没有之一。...命令概览 NCO中包含了很多功能强大且非常实用的命令，下面是NCO中一些命令的简单介绍： ncap2—netCDF算术工具 ncap2可以说是NCO中最强大的命令，具有相对完整的编程语言的全部特征，包括循环...•插值：和指定权重的方式不同，插值方法是根据给定的输入文件的变量信息，采用线性插值的方式得到输出结果。 上述操作对坐标变量和字符变量无效。...输入文件的大小可以是多变的，但是每个文件必须要有一个记录维度。记录坐标应该是单调的。 ncrcat无法解包数据，只能简单的从输入文件拷贝数据和元数据到输出文件。...NCO提供的上述命令几乎涵盖了平时对netCDF处理的方方面面，可以说是处理netCDF最强大的工具，最大的缺点就是无法执行可视化操作。
而Linux的，是大名鼎鼎的LVM（Logical Volume Manager，逻辑卷管理）。 我们先说说Windows的。 在Windows中，磁盘分为基本磁盘和动态磁盘。...基本磁盘里的分区，现在也被微软改叫为卷。 再来看看Linux的LVM工具。 其实LVM和动态磁盘的思路差不多的，也是把物理空间变成逻辑空间。...LVM主要元素的构成 好了，不管是Windows还是Linux，逻辑卷都有了，是不是可以直接使用它们啦？ 不行，还差一步。那就是文件系统（File System）。 文件系统就像仓库管理员。...文件夹结构 文件系统有很多种类型，常见的有Windows的FAT/FAT32/NTFS（大家应该很熟悉），还有就是Linux的EXT2/EXT3/EXT4/XFS/BtrFS等。...Linux系统下，我们需要对逻辑卷进行文件系统格式化，然后执行挂载操作，也就能对存储空间进行使用了。
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