相关文章
别把接口当公园门：如何优化 API 访问控制与安全策略
别把接口当公园门：如何优化 API 访问控制与安全策略
今天咱们聊点运维/安全交叉的硬货 —— 如何把 API 的访问控制与安全策略做到既严谨又可落地。不是纯理论堆栈，而是工程化的路线和可运行的代码示例。目标很简单：最小权限、分层防御、可审计、能自动化验证。下面我把原则…
_kaic)
ssm301图书管理借阅系统+jsp(文档+源码)_kaic
摘 要 现代经济快节奏发展以及不断完善升级的信息化技术，让传统数据信息的管理升级为软件存储，归纳，集中处理数据信息的管理方式。本图书管理借阅系统就是在这样的大环境下诞生，其可以帮助管理者在短时间内处理完毕庞大的数据信息…
Nano Banana 爆火出圈！超详细对接教程，跟紧 AI 顶流节奏
由于 GoAPI 平台提供的公开文档仅包含基础合规提示与导航入口，教程将结合 Gemini 模型通用对接逻辑，适配 GoAPI BaseURL，同时标注需结合平台内部文档确认的细节，确保对接流程可落地。
一、准备工作：获取 GoAPI 平台 A…
【3D 入门-9】通过 Hunyuan3D2.1 的代码来理解 SDF 和 marching cubes（下）
【3D入门-指标篇上】3D 网格重建评估指标详解与通俗比喻【3D入门-指标篇下】 3D重建评估指标对比-附实现代码【3D 入门-3】常见 3D 格式对比，.glb / .obj / .stl / .ply【3D 入门-4】trimesh 极速上手之 3D Mesh 数据结构解析（Vertices / Facesÿ…
大数据毕设选题推荐之基于Spark的网约车平台运营关键指标实时监控系统，基于Spark的网约车平台高峰时段特征分析与优化系统源码
💕💕作者：计算机源码社 💕💕个人简介：本人八年开发经验，擅长Java、Python、PHP、.NET、Node.js、Spark、hadoop、Android、微信小程序、爬虫、大数据、机器学习等，大家有这一块的问题…
)
CSS知识点(B站尚硅谷学习笔记，持续更新)
css21.CSS:层叠样式表 ( Cascading Style Sheets)2.编写位置：行内样式：书写繁琐、样式不能复用，不推荐大量使用，只有对当前元素添加简单样式时，才偶尔使用。<h1 style"color:red;font-size:60px;">欢迎…
《Ceph集群数据同步异常的根因突破与恢复实践》
分布式存储是支撑业务数据流转的核心底座，其稳定性直接决定了整个系统的抗风险能力。某政务云平台采用Ceph作为统一存储解决方案，为电子政务、民生服务等核心系统提供块存储与对象存储服务，却在一次常规集群扩容后遭遇了严重的数据同步异常——部分存储池的PG（Placement Gr…
![【系列文章】Linux系统中的lO模型[02篇]---Linux IO模型的引入](http://pic.002.xiahunao.cn/pnds/【系列文章】Linux系统中的lO模型[02篇]---Linux IO模型的引入)
【系列文章】Linux系统中的lO模型[02篇]---Linux IO模型的引入
【系列文章】Linux系统中的lO模型[02篇]—Linux IO模型的引入
该文章为系列文章：Linux系统中的IO模型中的第二篇 该系列的导航页连接： 【系列文章】Linux系统中的IO模型-导航页 【系列文章】Linux系统中的IO模型[01篇]----同步、异步、阻塞、非阻塞到底…
Dify 从入门到精通（第 77/100 篇）：Dify 的多模态模型微调（高级篇）
Dify 从入门到精通（第 77/100 篇）：Dify 的多模态模型微调
Dify 入门到精通系列文章目录
第一篇《Dify 究竟是什么？真能开启低代码 AI 应用开发的未来？》介绍了 Dify 的定位与优势第二篇《Dify 的核心组件：…
算法模板（Java版）_DFS与BFS
ZZHow(ZZHow1024)
搜索方式数据结构空间特点DFSSteakO(h)O(h)O(h)不具有最短路BFSQueueO(2h)O(2 ^ h)O(2h)最短路
DFS 💡 DFS（深度优先搜索），回溯时记得回复现场。
必要时进行剪枝操作。
例题：AcWing 842. 排列数字…
【集成学习解惑】集成学习如何提升扩散模型？
集成学习提升扩散模型：原理、实战与工程优化
目录
0. TL;DR 与关键结论1. 引言与背景2. 原理解释3. 10分钟快速上手4. 代码实现与工程要点5. 应用场景与案例6. 实验设计与结果分析7. 性能分析与技术对比8. 消融研究与可解释性9. 可靠性、安全与合规10. 工程化与生…
AI在目前会议直播系统中应用
AI在目前会议直播系统中有多种使用场景，以下是一些常见的例子： 会议内容实时处理 实时转写与翻译：借助AI语音识别算法，会议直播系统可实现语音的实时转写，支持多种语言和方言，转写准确率达98%以上。同时，部分系统还配备实时翻译功能，将发言语音实时翻译成多种语言字幕，…
深度学习----基于 ResNet-18 的迁移学习详解（教你如何使用别人训练好的模型来优化你自己的训练过程）
基于 ResNet-18 的迁移学习实践详解在深度学习领域，训练一个高性能的图像分类模型往往需要海量标注数据、庞大的计算资源和漫长的训练周期。而迁移学习（Transfer Learning） 则提供了一种高效解决方案：它利用预训练模型（…
集成学习 | MATLAB基于CNN-LSTM-Adaboost多输入单输出回归预测
集成学习 | MATLAB基于CNN-LSTM-Adaboost多输入单输出回归预测 一、主要功能
该代码使用 CNN 提取特征，LSTM 捕捉时序依赖，并通过 AdaBoost 集成多个弱学习器（每个弱学习器是一个 CNN-LSTM 网络），最终组合成一个强预测器，用于回归预测任务。代码完成了从数据预处理、模型…
牛客网金九银十最新整理 Java 面试合集（1000 道附答案解析）
Java 面试随着时间的改变而改变。在过去的日子里，当你知道 String 和 StringBuilder 的区别（String 类型和 StringBuffer 类型的主要性能区别其实在于 String 是不可变的对象。因此在每次对 String 类型进行改变的时候其实都等同于生成了一个新的 String…
集成学习 | MATLAB基于CNN-BiLSTM-Adaboost多输入单输出回归预测
集成学习 | MATLAB基于CNN-BiLSTM-Adaboost多输入单输出回归预测 一、主要功能
该代码使用 CNN 提取特征，BiLSTM 捕捉时序依赖，并通过 AdaBoost 集成多个弱学习器（每个弱学习器是一个 CNN-BiLSTM 网络），最终组合成一个强预测器，用于回归预测任务。代码完成了从数据预处理…
学习嵌入式的第三十四天——网络编程——多路IO复用
定义：单线程或单进程同时监测若干个文件描述符是否可以执行IO操作的能力作用：
应用程序通常需要处理来自多条事件流中的事件可以使用并发（多线程和多进程），但成本较大，开销较大IO多路复用解决的本质问题是在…
（240）)
力扣hot100:搜索二维矩阵 II(常见误区与高效解法详解)（240）
在 LeetCode 的“搜索二维矩阵 II”问题中，我们需要判断一个目标值 target 是否存在于一个满足以下特性的二维矩阵中：本文先分析一种常见的错误解法，再介绍一种高效的解决方案。初始代码的问题分析这是我第一次写的代码&#x…
推荐文章
- 韩国内乱特检组对前国务总理韩德洙提出起诉
- 少林寺换住持满一月：不再推荐高价香 商业气息淡了
- “死亡备注”法拍房二次拍卖，起拍价为143.6万元，近万人围观，1人报名参拍 凶宅阴影难散
- 女子勇救落水男子大哭说不会游泳 义无反顾获嘉奖
- 合肥发现超10厘米蝗虫 体型堪比手掌引发热议
- 中国希望通过阅兵向国际传递什么信息？
- DHCP原理及配置
- 36_Joomla! 3.5.1安装部署、CVE-2018-8045漏洞利用、CVE-2017-7986漏洞利用、CVE-2017-7986_EXP.js
- 4章8节：用R做数据重塑，行列命名和数据类型转换
- CRYPT32!CryptMsgUpdate函数分析两次CRYPT32!PkiAsn1Decode的作用
- Java 核心知识点全梳理：从基础到进阶的全面解析
- Warcraft Logs [Classic] [WCL] Registration Claimed Character
- Microsoft Media Player [Path]
- Spring Cloud Alibaba快速入门01
- 在BGP联盟中，如何确保不同子AS之间的路由策略一致性？