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系统打通 · 设备接通 · 数据贯通 · 模组调通AI 会思考、会对话，甚至能替你操作电脑和软件——但机器里的模组、工厂的设备、楼里的系统，还隔着一堵协议墙。做物联网项目的人都知道：真正花时间的不是上层应用，是把设备连进来这件事。协议各不相同、逐个开发调试、点位人工配置、换项目重新对接。HubPort 是 AI 原生物联网平台，接口文档一丢就通，自动完成对接调试。它到底怎么用？四个场景讲清楚。
本文系统介绍了计算机网络中HTTP和HTTPS的核心概念。首先讲解了网络分层模型，明确HTTP位于应用层；然后详细解析了HTTP请求与响应报文结构，对比GET和POST方法的区别，列举常见状态码；接着深入讲解了Cookie、Session、Token等身份认证机制；最后重点分析了HTTPS的安全原理，包括加密方式和SSL/TLS握手流程。全文以对比表格和流程图示帮助理解，适合快速掌握HTTP/HT
----------此时如果Leaf的AS号相同，就需要配置peer spine allow-as-loop 1，故Leaf将接收Spine返回来的路由，Leaf上会形成次优路由，故障收敛期间就可能造成瞬时环路；其次，如图，通常为了带内管理，环回口地址路由也会发布到BGP Peer内，图中Spine1可以从Leaf1，Leaf2都学习到Leaf1的环回口地址LP1的路由，只是优选下一跳是Leaf1
拒绝复杂编程门槛！盘点 7 款主流无代码爬虫工具，界面简洁、功能全面，支持自定义规则、批量爬取、导出保存。简单几步配置即可完成数据采集，省时省力，新手小白也能快速上手，告别低效手动复制。
构建检索-生成-验证一体化框架（RAG-CoVeR），实现内容可信度闭环控制。设计多文档问答的层级化处理流程（聚焦-比对-链式推理），实现复杂信息精准抽取。构建人-模协作数据工厂，实现质量评估-难度调度-去污染全流程自动化。建立多代理“辩论-校对-共识”协作机制，通过群体智能优化生成质量。实现可解释的图表问答系统，融合文本-图形对齐与程序化推导机制。设计统一的多模态表示框架，支持文档、图表等复杂格
通过为文本、图像、深度等不同模态设计专用编码器，并在特征融合阶段采用跨注意力或早期融合机制，显著提升模型对复杂条件的感知与响应能力，为图文生成、多模态对齐等任务提供更灵活的生成基础。通过在解码层嵌入自适应插值模块，实现多尺度特征的重建优化，结合扩散中间状态进行细节修复，在保证生成质量的同时大幅压缩解码时间，为高分辨率图像生成提供高效技术路径。通过让模型学习被遮挡区域的内容重建，强化生成结果与条件信
做法：将大语言模型与知识图谱相结合，借助强化学习手段优化问答系统的推理性能。具体实施方式为，利用知识图谱所包含的实体及关系信息，对LLM的知识库进行补充完善，进而提升回答的精准度，同时借助多轮对话学习机制，对生成策略进行适应性调整。做法：把图神经网络与LLM进行有机融合，在知识图谱问答场景下，优化对图结构的建模效果，促使模型不仅能够生成符合自然语言习惯的答案，还能基于图谱开展推理工作。做法：拓展知
【IEEE出版、往届EI检索稳定】第五届计算机、物联网与控制工程国际学术会议（CITCE 2025)
其次，设计完善的监控系统。在分布式场景下，通常采用主从架构，单master节点分发任务，多slave节点并行执行，结合Redis或消息队列协调任务状态。随着互联网数据规模的爆炸性增长和网站反爬机制的日益复杂，单机爬虫已难以满足大规模数据采集需求，而分布式架构通过任务分发、负载均衡、资源共享等机制，能够显著提升爬虫系统的性能和稳定性。因此，未来的分布式爬虫系统需要更加注重法律合规，设计更智能的反反爬
a. SELinux软件防火墙： 集成在系统内部，Linux系统： iptables、firewalld、ufw；windows系统下： windows defender硬件防火墙： 华为防火墙、思科防火墙、奇安信防火墙、深信服防火墙等包过滤防火墙： 检查数据包的源IP、目的IP、源端口、目的端口、TCP的syn控制位七层防火墙：除了上述检查外，还会检查数据内容阻止来自网络外部的攻击、进行流量控制
DoIP（Diagnostic communication over Internet Protocol）是一种基于因特网的诊断通信协议，主要用于汽车行业的远程诊断和固件升级。
算力网络有关论文自用笔记
2024年12月11日，由中国计算机学会计算机视觉专委会（CCF-CV）主办，上海合合信息科技股份有限公司承办，中国运筹学会数学与智能分会协办的“打造大模型时代的可信AI”论坛（以下简称“论坛”）在上海顺利举行。本次活动汇聚了来自上海交通大学、中国科学技术大学、中科院、电子技术标准化研究院等多家知名学术机构及技术企业的顶尖专家，围绕人工智能（AI）的技术风险与治理挑战，展开了深度讨论，探讨如何在大
苏联1957年发射首颗人造卫星。分组交换提高网络效率。阿帕网1960s诞生，采用分组交换，成互联网鼻祖。TCP/IP协议解决网络互联，现成互联网传输标准。
云计算技术包含一些基础的关键技术，这里称为使能技术，包括宽带网络和 Internet 架构、数据中心技术、虚拟化技术、Web 技术、多租户技术、服务技术。就技术而言，云计算融合了各派精华，但仍然自成一派，其表现出的核心意义不仅在于技术的发展，还在于通过各种技术，使人们建立 IT 系统的思路发生变化，同时使架构发生根本性变化。
云管理系统是一种综合性的软件平台，用于对云计算环境中的各类资源、服务和业务流程进行集中化、自动化的管理与监控。它就像是云计算的 “智能管家”，整合了多种功能模块，能够跨越不同的物理和虚拟资源，为云服务提供商及用户提供统一的管理界面与操作入口。
为了进行有效的数据融合，所有传感器的数据必须在相同的时间基准下进行对齐。例如，传感器数据的时间不同步可能导致车辆对路面状况的反应滞后，或者计算出来的周围物体位置不准确。例如，车辆的主计算单元（中央控制单元）和传感器模块可能运行在不同的时钟源上，导致它们的时标不一致。2、NTP (Network Time Protocol)： NTP是一种基于网络的时间同步协议，虽然它的精度通常较低，但对于非实时要
Prompt Engineering 涉及为大型语言模型设计有效的输入（Prompts），以引导模型生成所需的输出。这个过程不仅需要精确表达问题或需求，而且要格式化输出以适应特定应用。
大模型微调技术实战讲解，零基础入门到精通，收藏这一篇就够了
2024年大数据、信息科学与现代教育国际会议即将在北京开幕。本次会议将聚焦大数据和信息科学在现代教育领域的前沿应用与发展趋势，集结国内外教育专家、学者及行业领袖，共同探讨如何利用大数据和信息科学技术推动教育模式的革新。会议将深入探讨大数据在教育数据分析、个性化学习、远程教育等领域的应用，以及信息科学在教育信息化、教育智能化方面的最新成果。北京作为中国的首都，拥有丰富的教育资源和科研实力，为本次会议
用python编写两个代码，用于模拟DHCP协议的动态分配IP的过程，因为之前遇到一个课程实现，不下心选择了DHCP这个题目，网上能找到的资料不多，为此自己研究一晚上，写了这个不全但是还能勉强糊弄过得去的代码，因为第二天就要验收，所以没来得及做更多优化，也没有做窗口，反正能过就行。代码中存在一些多余冗余，主要是本人调式用的，后续IP地址租用等等自己改代码，这里只模拟了四个报文，服务器一直监听端口，
相信做自动化测试的同学一定不可忽视的问题就是验证码，他几乎是一个网站登录的标配，当然，我一般是不建议在这上面浪费时间去做识别的。举个例子，现在你的目的是进入自己家的房子，房子为了防止小偷进入于是上了一把锁。我们没必要花费力气去研究开锁技术。去找锁匠配置一把万能钥匙（让开发设置验证码的万能码），或者干脆先去上锁匠把验证码去掉（让开发暂时屏蔽验证码）。严格来说识别验证码不是我们自动化测试的重点。除非你
展望未来，随着技术的不断进步和应用需求的拓展，爬虫将继续在信息技术领域发挥更加重要的作用。爬虫技术的起源可以追溯到互联网发展的早期，当时随着网页数量的激增，用户急需一种能够快速检索信息的方法。从一个或多个初始网页的URL开始，爬虫能够获取这些网页的内容，并分析提取其中的链接，然后继续访问这些新链接，如此循环往复，从而实现对互联网信息的自动收集和索引。同时，爬虫将与自然语言处理、机器学习等技术相结合
爬虫能做什么政治角逐2016年这场美国总统竞选被媒体称作“第一次数字化竞选”，希阿姨和川大大都组建了庞大的技术团队，将大量资金花在获取和使用投票者的信息上。民意调查结果，一直是总统大选时最倚重的数据来源。在长达半年的总统竞选活动中，会有许多组织或机构通过不同方式进行大量调查，并将结果汇总整理加工成民意调查数据。在更大的数据规模上，总统候选人们也采用了同样的策略，所依赖的数据来源也不仅仅是民意调查结
网络爬虫（Web Crawler），也称为网页蜘蛛（Web Spider），是一种用于自动获取网页内容的程序。爬虫的主要任务是从互联网上抓取网页内容，然后对其进行解析和提取有用的信息。
网络爬虫（又被称为网页蜘蛛，网络机器人）就是模拟浏览器发送网络请求，接收请求响应，一种按照一定的规则，自动地抓取互联网信息的程序。原则上,只要是浏览器(客户端)能做的事情，爬虫都能够做。
总之工业互联网安全是保障工业智能化发展的重要环节。面对来自各方面的安全威胁，企业应加强安全管理、网络安全防护、身份认证、数据备份和员工培训等方面的工作，建立完善的安全保障体系。只有这样，才能确保工业互联网的安全稳定运行，为企业的可持续发展提供有力保障。
我们讲了requests的用法以及利用requests简单爬取、保存网页的方法，这节课我们主要讲urllib和requests的区别。
写在前面报了一个组队学习的活动，今天的任务是机器学习中的回归，之前也学过一点，但是复习一遍当然更好参考视频:https://www.bilibili.com/video/av59538266参考笔记：https://github.com/datawhalechina/leeml-notes回归定义什么是回归(regression)？回归(regression)就是找到一个函数(使得误差最小的),然
首先这是个误区，，TCP报文段并不是指在TCP层封装的数据，，，它事实上是在IP层封装的（但是好像一般称呼数据报为运输层），，IP层中有两种数据表现，一种是 报文段 最小数据长度为1460字节 最大数据长度为65495字节一种是 报文分片（报文分段）长度 65495字节 是由于 数据报的长度是由 两个字节的标识决定的，其最大长度为65535字节，然后又需要封装TCP报头（至少20字节） 和ip头（
在这篇文章里，我们会从 NAND 闪存的物理结构讲起，逐步拆解 SSD 的写入、擦除、垃圾回收、磨损均衡以及文件系统删除操作之间的配合关系。最终你会发现，Trim 的价值在于让操作系统把“哪些数据已经作废”这件事提前告诉 SSD，从而让 SSD 有机会在真正需要空间之前，更高效、更从容地完成内部整理。它不是为了立刻提升某一次复制的速度，而是为了让固态硬盘长时间保持接近新盘状态的性能，并减少不必要的
HTTP0.为什么要学习HTTP？1.什么是HTTP协议？2.技术概括3.HTTP会话0.为什么要学习HTTP？因为爬虫需要模拟浏览器进行HTTP请求。理解HTTP是书写爬虫的基础。1.什么是HTTP协议？HTTP（Hypertext Transfer Protocol）：超文本传输协议。是一个应用层协议，对于分布式的、合作式、超媒体信息系统。HTTP是WWW的数据交互的基础，超文本文档包...
VMware是全球领先的虚拟化技术公司，成立于1998年，其核心产品让一台物理计算机可以同时运行多个独立的操作系统实例——这些实例被称为“虚拟机”（Virtual Machine，简称VM）。VMware的虚拟化技术彻底改变了IT基础设施的部署和管理方式，是云计算时代的重要基石。VMware Workstation Pro是其中最广为人知的桌面级虚拟化产品，它允许技术专业人员在同一台PC上同时运行
网络编程并不是孤立存在的，它建立在计算机网络体系结构之上。计算机网络解决的是“数据如何从一台机器可靠、高效地传输到另一台机器”的问题，而网络编程则是在应用层利用操作系统提供的接口，去编写真正能够发送和接收数据的程序。只有理解了 TCP/IP 协议栈、IP 地址、端口、路由、DNS 等基础知识，才能写出稳定、高效、可维护的网络程序。
汇编学习笔记ps：xxxxxB 表示一串二进制数xxxxxH 表示一串十六进制数1.基础知识：汇编语言汇编指令被编译器翻译成 010101001 机器指令/机器码 由cpu执行伪指令由编译器执行的符号体系由编译器执行的ex：内存地址十六进制指令汇编指令数据073F:01007403JZ0105073F:0102
具备时步自适应深度的早退U - Net（Timestep - Adaptive Early - Exit）具备缓存功能的时空可分U - Net（Separable Space - Time U - Net）通过U - Net引导实现辐射场快速收敛（U - Net - Guided NeRF SDS）采用跳连重平衡以保持细节的U - Net（Skip - Rebalance U - Net）两阶段潜
网络环路确实让人头疼，但掌握一套清晰的排查方法能让你快速定位并解决问题。
IP使用跳数（Hop Count）来衡量到达目的地址的距离，称为度量值。在RIP中，缺省情况下，路由设备到与它直接相连网络的跳数为0，通过一个路由设备可达的网络的跳数为1，其余依此类推。也就是说，度量值等于从本网络到达目的网络间的路由设备数量。为限制收敛时间，RIP规定度量值取0～15之间的整数，大于或等于16的跳数被定义为无穷大，即目的网络或主机不可达。由于这个限制，使得RIP不可能在大型网络中
图神经网络与模仿学习的梦幻联动优化：借助图神经网络强大的能力，对环境中错综复杂的图结构信息进行精准处理，再巧妙结合模仿学习的策略，大幅提升决策效率。GNN在模仿学习中实现样本效率的显著提升：通过GNN在模仿学习过程中为每个状态提供图结构的特征，进而对样本选择和策略学习效率进行优化。通过深入学习环境的图结构关系，模型即使在较少的样本情况下，也能实现高效训练。多层次图模型在模仿学习中的创新应用：引入多
将空间注意力和通道注意力结合应用于UNet中，使得网络能在不同的空间区域和通道维度上自动调整权重，增强重要特征的表达。在UNet的编码器和解码器部分加入多尺度的注意力机制，提升模型对不同尺度特征的关注，尤其在细节和边缘的保留上表现突出。引入自适应注意力机制，使得模型可以根据输入图像的不同特性动态调整注意力分配，提高对复杂背景和小物体的分割能力。通过在跳跃连接中加入注意力机制，使得UNet在不同层之
AOI在产品质量检测制造领域的应用
载波监听和碰撞检测
BTT导弹六自由度仿真simulink完整模型；STT导弹六自由度仿真simulink完整模型；BTT导弹6DOF仿真总体方案、各模块数学模型包含Simulink目标模型、Simulink导弹模型、Simulink导引头模型、Simulink导引规律模型、Simulink控制规律模型、Simulink舵机模型及完整的仿真报告文件所有模型均可自行设置参数、修改及二次优化；在导弹控制系统的研究中，六自
这次打ctf遇到了一个比较经典的osint类题目，在这里分享一下如何做此类题目题目简介： 你能猜出这个猫天堂的名字吗？答案是此位置的网站域。例如，如果答案是 ucla，则flag将是lactf{ucla.edu}在我们拍摄图片时，exif可以记录数码照片的属性信息和拍摄数据做osint类题目一定要静下心来，从一堆信息中提取有效的信息并整理，还有些题目是找到某人朋友或者不知道谁的的社交账号，这还需要
具体做法是，在UNet的解码器部分加入多尺度自注意力模块，使模型能够处理图像中的小物体和大物体，同时维持良好的分割性能。2.多模态融合：UNet结合Cross-Attention处理多模态医学图像 创新做法：将跨模态注意力机制应用于多模态医学图像分割，助力模型学习不同模态间的依赖关系，防止信息丢失。1.模型优化：UNet融合多模态输入与自注意力机制 创新做法：把多模态医学图像（例如CT、MRI等）
通过上述代码，我们实现了基于C++的单目相机与投影仪联合标定，并将结果以yml文件格式输出，同时保证了重投影误差在0.1个像素内。当然，实际应用中还可能需要根据具体场景对代码进行优化和调整，希望这篇博文能给你的相关研究或项目带来帮助。单目相机+投影仪标定算法，C++语言，可同时进行相机标定与投影仪标定，标定结果以yml文件格式进行输出。非matlab工具箱。重投影误差均在0.1个像素内。
测试环境说明：本项目部署于 Linux 系统 CentOS 7.6，使用宝塔面板进行管理，服务器环境包含 Nginx、PHP 7.2 和 MySQL 5.7，运行目录设置为 public，伪静态规则选择 ThinkPHP，并启用了 HTTPS（SSL）证书。安卓端采用纯原生开发源码，iOS 端为 uniapp 编写，后台则为 PHP 构建的简洁框架。在本地测试过程中，因电脑环境限制，仅实测了 iO
1. PPP协议虽然在广域网中点对点通信的技术有很多，但是HDLC技术已经很少使用了，目前使用最广泛的还是PPP协议。ppp协议通过在以太网上提供点到点连接，建立PPP会话，可以让一个主机接入远端的因特网，并通过PPP协议对每个接入的主机进行控制，具有更高的安全性。PPP协议早在1994年就成为了因特网的正式标准，不同厂商的网络设备都支持PPP协议，可以实现不同厂商的网络设备点对点通...
朋友抱怨自己的服务器非常卡，因为存储了很多项目资料和集成了众多环境。作为好友，我自然义无反顾地帮他检查。原本以为仅需进行简单的杀毒和文件整理便足够，但最终这个过程花费了不少时间。正好借此机会记录下整个过程，并写成这篇文章。首先，确定问题的根源，确认系统中了木马。清除系统中的所有可疑进程、启动项、计划任务、后门以及异常账户。使用审计主机和Web日志，定位入侵的具体入口。通过反追踪技术获取到肉鸡权限，
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