维护社会安全有哪些主要任务?从零基础到精通，收藏这篇就够了！

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原创 最新推荐文章于 2026-11-10 10:22:43 发布 1.2k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
数字孪生实战：如何用Blender+Unity快速搭建未来工厂3D模型（附资源包） 本文提供了一套利用Blender进行三维建模，再结合Unity构建虚拟仿真环境的实用方案，旨在帮助中小型制造企业低成本、高效率地搭建未来工厂数字孪生原型系统。文章详细介绍了从数据规划、模型优化到场景构建、逻辑仿真与数据对接的全流程，并附有资源包，助力技术团队快速实现从静态展示到动态交互的数字孪生应用。 阅读详情

如何理解维护社会安全的重要意义?

社会安全是国家安全的重要内容，既事关每个社会成员切身利益，也事关国家发展和社会稳定，对保障人民安居乐业、社会和谐有序、国家长治久安具有十分重大的意义。社会安全与人民群众切身利益关系最密切，是人民群众安全感的睛雨表，是社会安定的风向标。随着经济发展、社会进步，人民群众对过上美好生活有更高的期待，对社会安全有更高的标准。只有自觉把群众对社会安全的需求作为努力方向，让群众过上更平安的生活，才能不断提升群众的安全感和满意度。

如何认识维护公共安全的重要意义?

公共安全是最基本的民生。公共安全一头连着经济社会发展，一头连着千家万户。要自觉把维护公共安全放在维护最广大人民根本利益中来认识，放在贯彻落实总体国家安全观中来思考，放在推进国家治理体系和治理能力现代化中来把握，努力为人民安居乐业、社会安定有序、国家长治久安编织全方位、立体化的公共安全网。

街乡吹哨，部门报到

哨声“响”起，解决基层难题。北京市创新“街乡吹哨，部门报到”机制，坚持党建引领，着力形成到基层一线解决问题的导向，打通抓落实的“最后一公里”。2018 年，北京市将这一机制作为“1号改革课题”在全市推广。目前，这一机制已形成3种形式:围绕群众所需的“日常哨”，围绕重点工作的“攻坚哨”，围绕应急处置的“应急哨”。

黑客/网络安全学习路线

对于从来没有接触过黑客/网络安全的同学，目前网络安全、信息安全也是计算机大学生毕业薪资相对较高的学科。

大白也帮大家准备了详细的学习成长路线图。可以说是最科学最系统的学习路线，大家跟着这个大的方向学习准没问题。

这也是耗费了大白近四个月的时间，吐血整理，文章非常非常长，觉得有用的话，希望粉丝朋友帮忙点个**「分享」「收藏」「在看」「赞」**

网络安全/渗透测试法律法规必知必会****

今天大白就帮想学黑客/网络安全技术的朋友们入门必须先了解法律法律。

【网络安全零基础入门必知必会】网络安全行业分析报告（01）

【网络安全零基础入门必知必会】什么是黑客、白客、红客、极客、脚本小子？（02）

【网络安全零基础入门必知必会】网络安全市场分类（03）

【网络安全零基础入门必知必会】常见的网站攻击方式（04）

【网络安全零基础入门必知必会】网络安全专业术语全面解析（05）

【网络安全入门必知必会】《中华人民共和国网络安全法》（06）

【网络安全零基础入门必知必会】《计算机信息系统安全保护条例》（07）

【网络安全零基础入门必知必会】《中国计算机信息网络国际联网管理暂行规定》（08）

【网络安全零基础入门必知必会】《计算机信息网络国际互联网安全保护管理办法》（09）

【网络安全零基础入门必知必会】《互联网信息服务管理办法》（10）

【网络安全零基础入门必知必会】《计算机信息系统安全专用产品检测和销售许可证管理办法》（11）

【网络安全零基础入门必知必会】《通信网络安全防护管理办法》（12）

【网络安全零基础入门必知必会】《中华人民共和国国家安全法》（13）

【网络安全零基础入门必知必会】《中华人民共和国数据安全法》（14）

【网络安全零基础入门必知必会】《中华人民共和国个人信息保护法》（15）

【网络安全零基础入门必知必会】《网络产品安全漏洞管理规定》（16）

网络安全/渗透测试linux入门必知必会

【网络安全零基础入门必知必会】什么是Linux？Linux系统的组成与版本？什么是命令（01）

【网络安全零基础入门必知必会】VMware下载安装，使用VMware新建虚拟机，远程管理工具（02）

【网络安全零基础入门必知必会】VMware常用操作指南（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了（03）

【网络安全零基础入门必知必会】CentOS7安装流程步骤教程（非常详细）零基入门到精通，收藏这一篇就够了（04）

【网络安全零基础入门必知必会】Linux系统目录结构详细介绍（05）

【网络安全零基础入门必知必会】Linux 命令大全（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了（06）

【网络安全零基础入门必知必会】linux安全加固（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了（07）

网络安全/渗透测试****计算机网络入门必知必会****

【网络安全零基础入门必知必会】TCP/IP协议深入解析（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了（01）

【网络安全零基础入门必知必会】什么是HTTP数据包&Http数据包分析（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了（02）

【网络安全零基础入门必知必会】计算机网络—子网划分、子网掩码和网关（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了（03）

网络安全/渗透测试入门之HTML入门必知必会

【网络安全零基础入门必知必会】什么是HTML&HTML基本结构&HTML基本使用（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了1

【网络安全零基础入门必知必会】VScode、PhpStorm的安装使用、Php的环境配置，零基础入门到精通，收藏这一篇就够了2

【网络安全零基础入门必知必会】HTML之编写登录和文件上传（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了3

网络安全/渗透测试入门之Javascript入门必知必会

【网络安全零基础入门必知必会】Javascript语法基础（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了（01）

【网络安全零基础入门必知必会】Javascript实现Post请求、Ajax请求、输出数据到页面、实现前进后退、文件上传（02）

网络安全/渗透测试入门之Shell入门必知必会

【网络安全零基础入门必知必会】Shell编程基础入门（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了（第七章）

网络安全/渗透测试入门之PHP入门必知必会

【网络安全零基础入门】PHP环境搭建、安装Apache、安装与配置MySQL（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够（01）

【网络安全零基础入门】PHP基础语法（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了（02）

【网络安全零基础入门必知必会】PHP+Bootstrap实现表单校验功能、PHP+MYSQL实现简单的用户注册登录功能（03）

网络安全/渗透测试入门之MySQL入门必知必会

【网络安全零基础入门必知必会】MySQL数据库基础知识/安装（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了（01）

【网络安全零基础入门必知必会】SQL语言入门（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了（02）

【网络安全零基础入门必知必会】MySQL函数使用大全（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了（03）

【网络安全零基础入门必知必会】MySQL多表查询语法（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了（04）

****网络安全/渗透测试入门之Python入门必知必会

【网络安全零基础入门必知必会】之Python+Pycharm安装保姆级教程，Python环境配置使用指南，收藏这一篇就够了【1】

【网络安全零基础入门必知必会】之Python编程入门教程（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了（2）

python开发之手写第一个python程序

python开发笔记之变量

python基础语法特征

python开发数据类型

python开发笔记之程序交互

python入门教程之python开发学习笔记基本数据类型

python入门教程之python开发笔记之格式化输出

python入门教程之python开发笔记基本运算符

python入门教程python开发基本流程控制if … else

python入门教程之python开发笔记流程控制之循环

python入门之Pycharm开发工具的使用

python入门教程之python字符编码转换

python入门之python开发字符编码

python入门之python开发基本数据类型数字

python入门python开发基本数据类型字符串

python入门python开发基本数据类型列表

python入门python开发基本数据类型

python入门教程之python开发可变和不可变数据类型和hash

python入门教程python开发字典数据类型

python入门之python开发笔记基本数据类型集合

python开发之collections模块

python开发笔记之三元运算

【网络安全零基础入门必知必会】之10个python爬虫入门实例(非常详细)零基础入门到精通，收藏这一篇就够了（3）

****网络安全/渗透测试入门之SQL注入入门必知必会

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之初识SQL注入（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了（1）

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之SQL手工注入基础语法&工具介绍（2）

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之SQL注入实战（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了（3）

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之SQLmap安装&实战（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了（4）

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之SQL防御（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了（4）

****网络安全/渗透测试入门之XSS攻击入门必知必会

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之XSS攻击基本概念和原理介绍（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了（1）

网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之XSS攻击获取用户cookie和用户密码（实战演示）零基础入门到精通收藏这一篇就够了（2）

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之XSS攻击获取键盘记录（实战演示）零基础入门到精通收藏这一篇就够了（3）

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之xss-platform平台的入门搭建（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了4

【网络安全渗透测试入门】之XSS漏洞检测、利用和防御机制XSS游戏（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了5

****网络安全/渗透测试入门文件上传攻击与防御入门必知必会

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之什么是文件包含漏洞&分类（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了1

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之cve实际漏洞案例解析（非常详细）零基础入门到精通， 收藏这一篇就够了2

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之PHP伪协议精讲(文件包含漏洞)零基础入门到精通，收藏这一篇就够了3

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之如何搭建 DVWA 靶场保姆级教程（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了4

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之Web漏洞-文件包含漏洞超详细全解（附实例）5

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之文件上传漏洞修复方案6

****网络安全/渗透测试入门CSRF渗透与防御必知必会

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之CSRF漏洞概述和原理（非常详细）零基础入门到精通， 收藏这一篇就够了1

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之CSRF攻击的危害&分类（非常详细）零基础入门到精通， 收藏这一篇就够了2

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之XSS与CSRF的区别（非常详细）零基础入门到精通， 收藏这一篇就够了3

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之CSRF漏洞挖掘与自动化工具（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了4

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之CSRF请求伪造&Referer同源&置空&配合XSS&Token值校验&复用删除5

****网络安全/渗透测试入门SSRF渗透与防御必知必会

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之SSRF漏洞概述及原理（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了 1

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之SSRF相关函数和协议（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了2

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之SSRF漏洞原理攻击与防御（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了3**
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****网络安全/渗透测试入门XXE渗透与防御必知必会

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之XML外部实体注入（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了1

网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之XXE的攻击与危害（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了2

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之XXE漏洞漏洞及利用方法解析（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了3

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之微信XXE安全漏洞处理（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了4

****网络安全/渗透测试入门远程代码执行渗透与防御必知必会

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之远程代码执行原理介绍（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了1

【网络安全零基础入门必知必会】之CVE-2021-4034漏洞原理解析（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了2

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网络安全/渗透测试**入门逻辑漏洞必知必会**

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网络安全/渗透测试入门暴力猜解与防御必知必会

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Wfuzz：功能强大的web漏洞挖掘工具

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网络安全/渗透测试入门掌握社会工程学必知必会

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【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之社会工程学之社工步骤整理（附相应工具下载）收藏这一篇就够了

网络安全/渗透测试入门掌握********渗透测试工具使用******必知必会**

2024版最新Kali Linux操作系统安装使用教程（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之渗透测试工具大全之Nmap安装使用命令指南，零基础入门到精通，收藏这一篇就够了

2024版最新AWVS安装使用教程（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了

2024版最新burpsuite安装使用教程（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了

2024版最新owasp_zap安装使用教程（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了

2024版最新Sqlmap安装使用教程（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了

2024版最新Metasploit安装使用教程（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了

2024版最新Nessus下载安装激活使用教程（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了

2024版最新Wireshark安装使用教程（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了

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黑客/网络安全学习包

资料目录

  1. 成长路线图&学习规划

  2. 配套视频教程

  3. SRC&黑客文籍

  4. 护网行动资料

  5. 黑客必读书单

  6. 面试题合集

因篇幅有限，仅展示部分资料，需要点击下方链接即可前往获取

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1.成长路线图&学习规划

要学习一门新的技术，作为新手一定要先学习成长路线图，方向不对，努力白费。

对于从来没有接触过网络安全的同学，我们帮你准备了详细的学习成长路线图&学习规划。可以说是最科学最系统的学习路线，大家跟着这个大的方向学习准没问题。


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2.视频教程

很多朋友都不喜欢晦涩的文字，我也为大家准备了视频教程，其中一共有21个章节，每个章节都是当前板块的精华浓缩。


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3.SRC&黑客文籍

大家最喜欢也是最关心的SRC技术文籍&黑客技术也有收录

SRC技术文籍：

黑客资料由于是敏感资源，这里不能直接展示哦！

4.护网行动资料

其中关于HW护网行动，也准备了对应的资料，这些内容可相当于比赛的金手指！

5.黑客必读书单

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6.面试题合集

当你自学到这里，你就要开始思考找工作的事情了，而工作绕不开的就是真题和面试题。

更多内容为防止和谐，可以扫描获取~

因篇幅有限，仅展示部分资料，需要点击下方链接即可前往获取

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【异常】Coze/扣子 Workflow 调用报 4200 错误深度解析 Coze API 的。 阅读详情

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Javachichi的博客 1039

MIPI信号的分析--结合示波器实际测试波形

如果排查的思路对你有帮助，请记住 消雨匆匆 or 大吊工。码字和排查很累，仅此而已 ，硬件不是抄电路，拿烙铁，懂点软件，细致分析，找问题和破案搜集线索是一样的。 部分内容来自于此博客的大神总结： http://www.elecfans.com/news/wangluo/20170323499614.html http://www.elecfans.com/yuanqijian/jieko...

消雨匆匆 4万+

供应链安全的概念与应用，从零基础到精通，收藏这篇就够了！

强化供应链安全的合作伙伴关系，与供应链中的上下游企业、政府部门、行业组织、第三方机构等建立供应链安全的沟通、协调、协作和共赢机制，共享供应链安全的信息、资源、经验和最佳实践，共同提升供应链安全的能力和水平。建立供应链安全的管理体系，制定供应链安全的政策、目标、计划、流程、标准和指标，分配供应链安全的责任和资源，监测和评估供应链安全的绩效和效果，持续改进供应链安全的水平。另一方面，供应链安全也可以维护国家和地区的经济安全和社会稳定，防止恐怖主义和犯罪活动的蔓延，保护公共安全和人民健康，促进国际贸易和合作。

Libra1313的博客 3643

RK3568平台开发系列讲解（UBOOT篇）u-boot启动流程

U-Boot（Universal Bootloader）是一种开源的引导加载程序，广泛用于嵌入式系统中。它的主要功能是初始化硬件设备，加载操作系统内核，并将控制权交给操作系统。U-Boot的启动流程可以分为多个阶段，以下是典型的U-Boot启动流程：

内核笔记 1234

2篇1章1节：数据的基本概念以及 R 中的数据结构、向量与矩阵的创建及运算

本文详细介绍了R语言中常见的数据结构的向量和矩阵。通过掌握这些数据结构的基本概念和操作技巧，可以更高效地处理和分析数据。

MD Code 1243

安全运维与安全运营，从零基础到精通，收藏这篇就够了！

广义安全运营是一个技术、流程和人有机结合的复杂的系统工程，通过对已有的安全产品、工具、服务产出的数据进行有效的分析，持续输出价值，解决安全风险，从而实现安全的最终目标。简单来说，就是从安全的角度对日常IT信息系统进行运行维护，传统运维工作主要是为了保障信息系统的正常运行，安全运维则是通过安全分析，检测和解决已经产生和即将产生的安全问题，从而建立从防护到监测到解决的闭环安全机制管理系统，实现运维的目的——保障企业整体IT系统运行正常。一般来说指的是运行维护，通过一定的技术和管理手段保障平台或系统的正常运行。

leah126的博客 1624

【无人机项目实战】第三章：fast_planner工程解读（附C++代码）

系列文章目录 提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加 TODO:写完再整理 文章目录系列文章目录前言一、规划系统运行逻辑【业务部分】1.Fast_planner_node.cpp【程序入口】功能代码实现2.kino_replan_fsm.cpp【状态机转移】功能代码实现KinoReplanFSM::init()函数订阅目标点回调函数订阅里程计回调函数检查路径规划是否成功【重要】执行状态机FSM定时器回调函数【重要】判断目标点是否有障碍物或者是轨迹执行过程中是否有障碍物的回调函数3

qq_35635374的博客 1万+

Deepseek：黑客入门学习路线，零基础入门到精通，收藏这篇就够了

对于从来没有接触过网络安全的同学，我们帮你准备了详细的学习成长路线图&学习规划。可以说是最科学最系统的学习路线，大家跟着这个大的方向学习准没问题。可以说是最科学最系统的学习路线，大家跟着这个大的方向学习准没问题。这也是耗费了大白近四个月的时间，吐血整理，文章非常非常长，觉得有用的话，希望粉丝朋友帮忙点个**「分享」对于从来没有接触过黑客/网络安全的同学，目前网络安全、信息安全也是计算机大学生毕业薪资相对较高的学科。如果您对网络安全感兴趣，我建议您将精力投入到学习合法的网络安全知识和技能上。

Libra1313的博客 1119

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

SAP B1中文培訓教材_SDK

公司内部培训资料，对开发工具 ，DIAPI， UIAPI，Add-ON有详细解说

警惕洗钱陷阱，共同维护金融安全，从零基础到精通，收藏这篇就够了！

*2. 警****惕异常交易。在新《反洗钱法》修订通过以后，广大投资者应该主动学习反洗钱基础知识，筑牢风险防范意识，参与正规、安全的渠道进行投资，并树立长期正确的投资理念。小安在此温馨提示：“警惕洗钱陷阱，守护金融安全”，同时也将帮助大家提升洗钱风险识别与防范能力，守护住大家的财产安全。**避免使用他人的支付码。**不要贪图小利，将个人的微信、支付宝等收付款二维码交给他人使用，以免被用于洗钱。这也是耗费了大白近四个月的时间，吐血整理，文章非常非常长，觉得有用的话，希望粉丝朋友帮忙点个**「分享」

Javachichi的博客 1103

蓝牙模块HM-10手册

蓝牙模块HM-10手册，该手册对蓝牙模块HM-10进行了详细的介绍和使用方法以及一些AT指令。

关于公共安全，你应该知道这些——从零基础到精通，收藏这篇就够了！

所谓公共安全管理，则是指国家行政机关为了维护社会的公共安全和秩序，保障公民的合法权益，以及社会各项活动的正常进行而做出的各种行政活动的总和。我们常常在公共道路、商场、宾馆、游乐场、机场、加油站、仓库、车间、建筑工地等公共场所看见各种各样的安全标志，它给我们提供了各种各样的安全信息，为阻止人们的危险动作，保证人们的安全活动发挥着重要的作用。公共安全包含信息安全，食品安全，公共卫生安全，公众出行规律安全、避难者行为安全，人员疏散的场地安全、建筑安全、城市生命线安全，恶意和非恶意的人身安全和人员疏散等。

Libra1313的博客 1750

C# WinForm 基于DirectShow.dll编写的程序，可边预览边保存视频，音频和图片

基于微软的DirectShow.dll的二次开发1.自动识别连接的摄像头跟麦克风且可以对其进行选择（默认选中第一个）2.可录制wmv和avi两种格式的视频并且都带有音频，avi可以录制的分辨率和帧数进行选择，wmv默认进行了淸晰度优化如不喜欢可去除代码中有相关提示3.可在预览点开之后进行拍照，也可边录制视频边拍照4.添加了视频和音频的压缩功能（酌情使用）这次二次开发发现C#对DirectShow的相关信息太少，这次做完也不敢藏私共享出来，还望大家指正

安全运维 | 收心归位保运行 安全责任扛肩上，从零基础到精通，收藏这篇就够了！

2月5日，齐鲁石化运维中心紧跟公司步伐，落实山东省安委会和齐鲁公司的工作部署，第一时间召开运维中心2025年春节后安全生产开工“第一课”，引导全体干部员工收心归位，清醒认识当前安全生产的严峻形势，进一步强化各级安全生产责任，切实杜绝松懈麻痹思想，全力以赴做好各项安全生产工作。各基层车间利用周例会、“三会一课”，班组安全学习时机，组织全员观看学习山东省“安全生产开工第一课”视频、安全生产警示案例，用身边的事警示身边的人，引领全体干部员工迅速将思想统一到安全生产开工“第一课”精神上来。

Javachichi的博客 1768

守护密码安全，从零基础到精通，收藏这篇就够了！

密码法》旨在规范密码应用和管理，促进密码事业发展，保障网络与信息安全，提升密码管理科学化、规范化、法治化水平，是我国密码领域的综合性、基础性法律，同《国家安全法》《反间谍法》《网络安全法》等一道，共同组成国家安全法律制度体系，构筑起维护国家安全的法治防线。《密码法》规定国家对密码实行分类管理，按照保护信息的种类，可以将密码分为核心密码、普通密码和商用密码。中央密码工作领导机构对全国密码工作实行统一领导，制定国家密码工作重大方针政策，统筹协调国家密码重大事项和重要工作，推进国家密码法治建设。

leah126的博客 696

网络安全主要内容（非常详细）零基础入门到精通，收藏这篇就够了

网络安全产业就像一个江湖，各色人等聚集。相对于欧美国家基础扎实（懂加密、会防护、能挖洞、擅工程）的众多名门正派，我国的人才更多的属于旁门左道（很多白帽子可能会不服气），因此在未来的人才培养和建设上，需要调整结构，鼓励更多的人去做“正向”的、结合“业务”与“数据”、“自动化”的“体系、建设”，才能解人才之渴，真正的为社会全面互联网化提供安全保障。

kjuhfkicf154的博客 1044

个人信息安全你应该知道的防护策略，从零基础到精通，收藏这篇就够了！

‌14了解并维护自己的合法权益‌，熟悉相关法律法规，一旦发现个人信息被泄露或滥用，应立即向相关主管部门报告，并寻求专业律师的帮助。这也是耗费了大白近四个月的时间，吐血整理，文章非常非常长，觉得有用的话，希望粉丝朋友帮忙点个**「分享」‌13.保护电脑和手机安全‌，安装可靠的安全软件，如杀毒软件、防火墙等。‌2.不注册来源不明的网站‌，避免在不安全或未知的平台上提供个人信息。‌12.使用安全密码‌，设置复杂且不易被猜测的密码，并定期更换密码。‌5.有个人信息的纸张处理时要抹掉隐私信息‌，防止信息被他人获取。

Javachichi的博客 1307

NetExec！新一代内网/域渗透神器，从零基础到精通，收藏这篇就够了！

NetExec (nxc) 是一款功能强大的自动化网络安全评估与漏洞测试工具，是 CrackMapExec-已停止维护 (CME) 的现代继任者，现已被渗透测试人员和红队成员广泛使用，可被用于多种协议下的渗透测试中，目前支持的协议如下。该公众号分享的安全工具和项目均来源于网络，仅供安全研究与学习之用，如用于其他用途，由使用者承担全部法律及连带责任，与工具作者和本公众号无关。这也是耗费了大白近四个月的时间，吐血整理，文章非常非常长，觉得有用的话，希望粉丝朋友帮忙点个**「分享」

Javachichi的博客 1836

解读~DT时代的数据安全，从零基础到精通，收藏这篇就够了！

*数据安全是在数据的整个生命周期（从创建到销毁）中保护数字信息免受未经授权的访问、意外丢失、泄露、修改、操纵或损坏的措施。这样的策略必须包括保护企业创建、收集、存储、接收和传输的数据的政策、技术、控制措施和程序。可以说是最科学最系统的学习路线，大家跟着这个大的方向学习准没问题。在此：【微信公众号~让大数据飞起来】给大家分享一份：《DT时代的数据安全（41页PPT）》，欢迎大家学习，分享，仅供参阅！这也是耗费了大白近四个月的时间，吐血整理，文章非常非常长，觉得有用的话，希望粉丝朋友帮忙点个**「分享」

Python_0011的博客 682

湖南省网安基地网络安全培训：零基础入门与实战进阶的课程衔接

零基础学网安，怕跟不上；有基础再学，怕重复。本文按阶段拆解湖南省网安基地的网络安全培训衔接逻辑：能力评估定起点，基础阶段补系统与网络底座，核心阶段练漏洞复现，进阶阶段进入红蓝对抗与单位网络安全攻防演练，并说明 NISP、CISP 与网安实战人才的对应关系。

2401_84466325的博客 1019
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