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李志宽
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4年前
♂【超全超详细】2W字零基础小白黑客学习路线,知识体系(附学习路线图)♂
前言:这是外网曾经一篇很火的关于如何成为一个黑客的文章,虽然里面提到的一些技术可能有些过时,但就学习方法和思想上,仍然值得我分享给大家。关注大师的言行,跟随大师的举动,和大师一并修行,领会大师的意境,成为真正的大师。什么是黑客?这可以追溯到几十年前,那时候第一代分时微型计算机才刚刚诞生,而ARPAnet的实验也才刚展开。那时的编程专家和组网高
李志宽
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3年前
牢底坐穿的技术!可以学,别瞎用!
前言:最近给大家整理了一套思维导图,主要以安全技术为主,内容还是非常不错的,无论你是想自学安全技术,还是想在已有的基础上进一步提升,相信都会给你带来不少指导性的帮助,关于这方面的学习路线图还是很少的,强烈建议大家先收藏!废话就不多说了,直接上图。资料介绍另外,还给大家准备了一套相关的视频教程,绝对可以带你打开黑客技术的大门。教程涉及到网络渗透、漏洞专题、信
Stella981
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3年前
IPv6,为每一粒“沙子”提供一个 IP 地址
11月26日,中办、国办印发了《推进互联网协议第六版(IPv6)规模部署行动计划》,提出国内要在5~10年的时间形成下一代互联网自主技术体系和产业生态,建成全球最大规模的IPv6商业应用网络;到2025年末,我国IPv6网络规模、用户规模、流量规模位居世界第一位,网络、应用、终端全面支持IPv6,全面完成向下一代互联网的平滑演进升级,形成全
Stella981
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3年前
Spring Cloud 系列之 Sleuth 链路追踪(一)
随着微服务架构的流行,服务按照不同的维度进行拆分,一次请求往往需要涉及到多个服务。互联网应用构建在不同的软件模块集上,这些软件模块,有可能是由不同的团队开发、可能使用不同的编程语言来实现、有可能布在了几千台服务器,横跨多个不同的数据中心。因此,就需要一些可以帮助理解系统行为、用于分析性能问题的工具,以便发生故障的时候,能够快速定位和解决问题。在复杂的微服务架
Wesley13
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3年前
18.12.16 DSA 吉老师的汉诺塔
描述吉老师的面前出现了一座汉诺塔!但是这个汉诺塔好像坏了,盘子并不是按照从大到小的顺序排列的……吉老师非常不开心,立志要把这个汉诺塔修好!吉老师每分钟可以交换挨在一起的两个盘子,吉老师希望用的时间最短,吉老师不会啊,你能帮帮吉老师吗?输入第一行1个整数N。第二行为N个非负整数,按从下到上的顺序给出每个盘子的大小。对于50
Stella981
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3年前
Linux 内核的结构特点
在讨论大型而复杂的系统的体系结构时,可以从很多角度来审视系统。体系结构分析的一个目标是提供一种方法更好地理解源代码。 Linux内核实现了很多重要的体系结构属性。在或高或低的层次上,内核被划分为多个子系统。Linux也可以看作是一个整体,因为它会将所有这些基本服务都集成到内核中。这与微内核的体系结构不同,后者会提供一些基本的服务,例如通信、I/
Wesley13
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3年前
USTC现代软件工程
起笔:我希望先简单总结一下我在这门课程中经历的一些工作以及学习到的一些东西,再对自己、队友、老师做一个评价。然后我想提出一些对这门课程的一些看法和建议,与自己的心得体会。第一部分:我在这门课上经历了个人开发、结对开发、团队开发三个项目。分别用三个词来形容它们我认为是:高效、愉悦、拖沓。个人开发真的让人很烦躁,基于种种原因(文件太大、内存不
Wesley13
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3年前
DDD实战进阶第一波(六):开发一般业务的大健康行业直销系统(实现产品上下文仓储与应用服务层)
前一篇文章我们完成了产品上下文的领域层,我们已经有了关于产品方面的简单领域逻辑,我们接着来实现产品上下文关于仓储持久化与应用层的用例如何来协调领域逻辑与仓储持久化。首先大家需要明确的是,产品上下文的领域逻辑是系统的核心,它不应该依赖仓储,而仓储应该要依赖领域层,这样仓储才可以把领域逻辑执行完后,才可能将领域对象持久化到数据库中,这一点与传统的架构
广州华锐互动
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2年前
vr应急模拟触电事故场景_广州vr电力安全培训_广州华锐互动
触电事故是施工现场可能会遇到的安全隐患事故。遇到触电事故该如何急救是大到电企,小到每一位工人所必须重视的问题。广州华锐互动VR模拟触电事故急救演练系统在基于VR仿真技术,互联网技术基础上模拟施工作业时所突发的触电事故、触电发生后如何应急救援场景,让施工人员在虚拟环境中切身体验触电事故的各类场景,从而快速掌握如何急救处理能力。在虚拟环境中,VR会模拟各种触电场
helloworld_07732484
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2年前
亚马逊云科技的MLOps新实践,会给我们哪些启发?
20年前,软件行业在数字化演进的道路上,从部署一个Web服务器到部署几十甚至上百上千个不同的应用,在各种规模化交付方面的挑战之下,诞生了DevOps技术。比如虚拟化、云计算、持续集成/发布、自动化测试等,而MLOps就是机器学习时代的DevOps。它的主要作用就是连接模型构建团队和业务,运维团队,建立起一个标准化的模型开发,部署与运维流程,使得企业组织能更好
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