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Linux相关参考博客分享
原创 已于 2023-09-27 16:52:00 修改 · 121 阅读 · 0 ·
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#linux

于 2023-09-27 16:51:29 首次发布
博客分享了两个参考博客链接，分别为https://blog.youkuaiyun.com/chen1415886044/category_9340497.html?spm=1001.2014.3001.5482和https://www.ncnynl.com/ ，可能与Linux相关知识有一定关联。

参考博客
https://blog.youkuaiyun.com/chen1415886044/category_9340497.html?spm=1001.2014.3001.5482
https://www.ncnynl.com/

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工业缺陷检测：基于深度学习的表面缺陷分类
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
05-21 3万+
工业缺陷检测：基于深度学习的表面缺陷分类 ，人工智能，计算机视觉，大模型，AI，在现代工业生产中，产品质量直接影响企业的竞争力和声誉，工业缺陷检测作为质量把控的重要环节，其技术的发展至关重要。传统的人工检测方式效率低、成本高且易受主观因素影响，难以满足大规模、高精度的生产需求。随着深度学习技术的蓬勃发展，基于深度学习的工业表面缺陷分类方法凭借强大的特征提取和模式识别能力，成为解决工业缺陷检测难题的有效途径。本文将深入探讨基于深度学习的工业表面缺陷分类技术，结合详细的代码示例和概念解析。
华为数通HCIP(学习笔记)
weixin_52212266的博客
07-22 4102
大型：L2SW+Eth-Trunk+istack/CSS+xSTP+L3Route(overlay)+NAT+VPN+WLAN。中小型：L2SW+Eth-Trunk+STP+VRRP+L3Route（underlay）+NAT+VPN+WALN。Campus园区网的规划（Hub and Spoken Campus Desion）：层次化。
机器学习入门基础（万字总结）（建议收藏！！！）
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机器学习是人工智能的重要技术基础，涉及的内容十分广泛。本文章涵盖了机器学习的基础知识，主要包括机器学习的概述、 回归、分类、聚类、神经网络、文本分析、图像分析、深度学习等经典的机器学习基础知识，还包括深度学习入门等拔高内容。介绍机器学习的基础概念和知识，包括机器学习简史、主要流派、与人工智能、数据挖掘的关系、应用领域、算法、一般流程等。伴随着计算机计算能力的不断提升以及大数据时代的迅发展人工智能也取得了前所未有的进步。
机器学习综述学习笔记
swordnews的博客
07-30 1953
机器学习意味着使用计算机模拟人类的学习活动，自动地通过学习获取知识和技能,不断改善性能,实现自我完善。包括有指导学习、无指导学习、半指导学习三种方式。有指导学习意味着针对一组特征值的输入，给定特定的结果输出，其中包括定性的结果、定量的结果，分别对应于统计学中的回归和分类。常见的有指导学习包括:决策树、Boosting与Bagging算法、人工神经网络和支持向量机等。专家系统通常采用有指导学习。在无指导学习中,只能观察特征,没有结果度量。
深度学习大模型学习100tips
xw555666的博客
11-07 2万+
通过深入了解这些细节，并在实际项目中应用相关的知识，将能够更好地理解和利用大模型的潜力，不仅在学术研究中，也在工程实践中。通过不断探索新方法、参与项目和保持热情，并将其应用于各种领域，从自然语言处理到计算机视觉和自动驾驶。通过不断学习、实践和探索，可以不断提升自己在深度学习领域的技能和洞察力，同时也能为社会和行业带来创新和改进。从小规模的项目和模型开始，逐渐迭代和扩展到更大的模型，逐步积累经验，最终能够处理大模型和复杂任务。分享您的研究成果和代码，以获得反馈和建立声誉。
从脑科学角度分析高效学习方法
Life runs on code
09-04 1985
很多时候，关于高效学习方法，人们往往都是参考成功人士或者大神学霸的经验分享。但是，这种非常个人化并且主观性很强的东西一般没有很强的广泛使用性。那么如何找到更加科学的更加客观的高效学习方法呢？针对这个问题，应该从事物本质出发，按照第一性原理来思考。 从第一性原理分析，学习知识的本质在某种程度上就是让大脑对特定的知识产出对应的神经网络（或者说脑回路），从而能够对特定知识做到记忆和理解，进而能够运用。让学习变得高效，本质也就是让大脑的针对特定知识产生对应神经网络这
Java学习路线（下）
windqute的博客
09-21 1927
学习效果可以被定义为学习者在经过一定的学习过程后，知识、技能和态度方面的改进。好的学习效果不仅体现在知识的掌握程度上，还体现在学习者在遇到新问题时，能够灵活运用所学知识进行思考和解决的能力。反思机制是推动团队学习和知识传承的重要工具。通过定期的反思会议，团队能够就项目实施过程进行深入讨论，包括成功经验、失败教训和改进建议。建立有效的反馈与反思机制，不仅能够提升项目实施的效率和质量，还能增强团队的学习能力和适应性。通过定期的反馈会议、反思文档和量化反馈标准，团队能够在项目中不断优化工作流程，实现持续改进。
机器学习面试知识点总结
欢迎订阅 -- 小源笔迹
06-27 2545
机器学习基础知识，面试常见知识点
如何高效学习——输入与输出
FangWenJing150的博客
11-17 1064
因为自己的习惯是从老师讲的内容抽部分出来写下，而且我做完笔记有个不好的习惯就是不会重翻，这几天感觉按照这种模式学习效率很低，希望可以做出更高效的笔记让自己高效学习节省更多时间，所以就看了几本相关的工具书并记录相关要点到这篇文章中啦！
2024年最新VulBG 构建行为图加强基于深度学习的漏洞检测模型(1)
2401_84297193的博客
05-03 1174
目前大部分方法将漏洞语义提取的工作留给了神经网络，这是不合适的，因为漏洞往往只存在于函数的一小部分。将整个函数传递给神经网络模型会引入与漏洞无关的大量信息。此外，现有方法只关注一个函数，忽略了函数之间的潜在联系。函数是实现某些功能的代码集合。即使两个函数实现的功能完全不同，它们的子任务中也可能存在共同的逻辑、算法和编程模式。
VulBG 构建行为图加强基于深度学习的漏洞检测模型
2401_86951255的博客
09-12 563
文中提出了一种新方法，它可以提取函数的行为，然后构建行为图来表示不同函数之间的联系。设计并实现了 VulBG，通过将行为图与其他基于 DL 的 VD 方法相结合来提高漏洞检测性能。在两个真实世界数据集上的评估结果表明，行为图本身就足以胜任漏洞检测工作，且 可以进一步有效提高不同类型基于 DL 的 VD 方法（即 TextCNN、ASTGRU、CodeBERT、Devign 和 VulCNN）的整体性能。
待提升内容这一部分应该怎么写
07-16
我们首先需要明确用户意图：用户想知道如何在简历中撰写“待提升内容”部分。这通常指的是简历中自我评价或技能部分提及需要进一步提升的技能或领域，目的是展示自我认知和成长潜力。 搜索关键词：根据用户意图，...
VulBG: 构建行为图加强基于深度学习的漏洞检测模型
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文中提出了一种新方法，它可以提取函数的行为，然后构建行为图来表示不同函数之间的联系。设计并实现了 VulBG，通过将行为图与其他基于 DL 的 VD 方法相结合来提高漏洞检测性能。在两个真实世界数据集上的评估结果表明，行为图本身就足以胜任漏洞检测工作，且 可以进一步有效提高不同类型基于 DL 的 VD 方法（即 TextCNN、ASTGRU、CodeBERT、Devign 和 VulCNN）的整体性能。
Linux_14（多线程）线程控制+C++多线程
2401_87986548的博客
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本文介绍了Linux线程控制的关键概念和操作。主要内容包括：1）线程创建（pthread_create）的参数和使用方法；2）线程结束的三种方式（pthread_exit、return和pthread_cancel）；3）线程等待（pthread_join）的必要性和实现机制；4）线程tid的本质是共享区TCB结构体地址；5）线程局部存储（__thread）实现线程独享全局变量；6）线程分离（pthread_detach）实现自动释放资源。文章还通过代码示例演示了C++多线程本质是对pthread的封装。这
设计模式之原型模式在 C 语言中的应用（含 Linux 内核实例）
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原型模式是一种创建型设计模式，通过复制已有对象（原型）来创建新对象，避免重复初始化。C语言实现时，使用结构体封装原型对象，通过函数指针定义克隆接口，支持浅克隆和深克隆。 示例1展示了用户对象的基础克隆，复制ID、姓名等属性。示例2演示了含动态内存属性的深克隆，确保复制指针指向的内容而非仅指针本身。原型模式适用于复杂对象初始化或批量创建相似对象场景，提高效率并保持一致性。 关键点： 原型模式解耦对象创建与实现 C语言通过结构体和函数指针实现 区分浅克隆（基础属性）和深克隆（动态内存） 适用于资源密集型对象的创
【Linux】make 与 makefile 实现自动化构建
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本篇文章主要介绍 Linux 中 make 工具与 makefile 来实现自动化构建
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Git是一款由Linus Torvalds（Linux内核创始人）开发的分布式版本控制系统，它的核心作用是追踪文件的修改历史，并允许开发者（或运维工程师）在不同版本间切换、合并修改、协作开发。 对于「Linux shell编程与运维」课程来说，Git的价值体现在三个核心场景：
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摘要： 组播（Multicast）和广播（Broadcast）是网络通信中两种重要的数据传输机制。组播面向特定订阅组（IPv4 224.0.0.0/4，IPv6 ff00::/8），通过IGMP/PIM协议实现成员管理和路由分发，适用于视频会议、股票行情推送等场景；广播则在同一二层域内泛洪（MAC ff:ff:ff:ff:ff:ff），用于ARP、DHCP等协议。关键配置包括交换机IGMP Snooping、路由器PIM-SSM/Storm Control，并需注意TTL、防火墙策略。常见问题包括组播丢包（
Linux 软件包管理教程
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