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canny边缘检测
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李志宽
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3年前
这28个值得收藏的shell脚本能让你每天摸鱼近7个小时!
前言:在日常工作中,但凡你要跟服务器打交道,一定离不开的神器便是shell脚本,shell脚本可以极大的提高工程师的工作效率,避免一些认为因素导致的手误。那么今天圈圈就给大家分享28个shell脚本,希望对大家有帮助,脚本比较多比较长,一时间记不住可以先收藏,用到的时候及时拿出来比对一下即可!1.轮询检测Apache状态并启用钉钉报警!/bin/bashs
李志宽
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2年前
黑客是怎样监控你所有打开EXE程序的?
技术应用背景:目前已知在杀毒厂商以及游戏厂商的安全对抗过程中,常常需要准确的监控收集并进行检测用户创建打开的EXE应用程序是否是安全的。同时也可以将此技术应用于其他应用的安全对抗方案中。那么如何去准确的监控和收集用户每次点击打开的EXE应用程序信息呢?接下来我就进行还原实现下如何准确的监控并收集用户每次点击打开EXE应用程序技术。效果展示:下图展示的是开启
Irene181
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3年前
一篇文章带你弄懂Python异常简介和案例分析
点击上方“Go语言进阶学习”,进行关注回复“Go语言”即可获赠从入门到进阶共10本电子书今日鸡汤似此星辰非昨夜,为谁风露立中宵。大家好,我是Go进阶者,今天给大家分享一些Python基础(异常),一起来看看吧一、异常简介当Python检测到一个错误时,解释器就无法继续执行了,反而出现了一些错误的提示,这就是所谓的"异常"。二、案例分析打开一个不存在的
helloworld_34035044
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2年前
皕杰报表的初使用
使用皕杰报表,首先得配置数据库驱动,在首选项里面添加。然后的配置数据源,新建数据源,输入数据源名称,下一步,选择数据源类型,选择数据源的驱动程序,编写url及用户、密码等。单击“检测数据源”按钮,出现“连接成功”表示数据库连接成功。单击“完成”即可,如果不能正确配置,都会无法连接数据库。下来新建报表,如果是想简单的查询,可以新建展现报表,如果需要往数据库插
Wesley13
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3年前
STM32F407外部晶体改为25M后检测不到芯片的解决办法
问题描述分享一个之前遇到的STM32F4晶体频率问题,导致单片机死机的解决办法。使用一款新的F4开发板,直接使用的正点原子STM32F407工程模板代码,管脚配置正确,下载到外部晶体为25MHz的开发板之后,LED不闪烁,串口无输出,单片机直接死机,调试器检测不到芯片。问题分析之前写过一篇文章:STM32串口打印输出乱码的解
李志宽
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3年前
想开发一个安全软件,怎么搞?
今天跟大家介绍一下,开发一个像360、QQ电脑管家这样的安全软件,有哪些核心技术,或者说哪些核心组件是必不可少的?反病毒引擎首先,第一个必不可少的就是反病毒引擎。安全软件最早的核心也就是这个东西,它的目的就是检测一个文件是不是恶意软件。反病毒引擎主要通过对文件进行静态分析,识别恶意文件的特征,与自己的病毒特征库进行匹配,来判断目标是否是恶意的。这里面主要用
Wesley13
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3年前
MySQL查询:查询一个表中类别字段中Max()最大值对应的记录
问题是:数据库有一个表code,里面有个点击量字段click\_num和一个类别字段kind以及其它信息字段,现在要搜出每个类别中点击量最大的那条记录,如果是10个类别,那么结果应该是10条记录,如果最大点击量有两个相同的只要一条。经过N次搜索,N次检测网上的解决SQL语句,终于找到个优雅的而且结果正确的SQL,这个是一个博客作者在Mysq
Wesley13
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3年前
C库函数、系统函数等调用错误的处理方法
几乎所有的系统函数和库函数在执行时都会通过返回特定的值来说明成功或出错。我们在调用它们后,必须马上对其返回值进行检测,如果调用出错则要进行相应的处理(一般是向终端输出错误信息并终止程序运行)。否则在今后程序出错时,如果通过调试去定位到该错误将会花费很长的时间。当然也有某些系统调用从不失败(例如getpid()或\_exit()等),在调用它们时可以不
Stella981
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3年前
28项容器镜像的检查清单(Checklist)
容器镜像是云原生环境中各类应用的标准交付格式。由于容器镜像需要大量分发和部署,因此,需要确保容器镜像在构建、分发和运行全生命周期内的安全。镜像扫描是检查操作系统和安装包中是否存在已知漏洞的一项基本措施。除此之外,还有很多措施可以加强容器镜像的安全。如下表所示,基于镜像安全4个阶段,11个要求,28项检查点,全面检测容器生命周期各个阶段的镜像风险,确保容器镜像
helloworld_54277843
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2年前
卷积神经网络表征可视化研究综述
卷积神经网络表征可视化研究综述(1)转载自:人工智能技术与咨询源自:自动化学报作者:司念文张文林屈丹罗向阳常禾雨牛铜摘要近年来,深度学习在图像分类、目标检测及场景识别等任务上取得了突破性进展,这些任务多以卷积神经网络为基础搭建识别模型,训练后的模型拥有优异的自动特征提取和预测性能,能够为用户提供“输入–输出”形式的端到端解决方案.然而,
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