重磅 | 《工业控制系统信息安全产品及服务指南（2024版）》上线啦！从零基础到精通，收藏这篇就够了！

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《工业控制系统信息安全产品及服务指南》

（2024版）

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责任编辑 | 赫敏

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

【网络安全零基础入门必知必会】之PHP远程命令执行与代码执行原理利用与常见绕过总结3

【网络安全零基础入门必知必会】之WEB安全渗透测试-pikachu&DVWA靶场搭建教程，零基础入门到精通，收藏这一篇就够了4

****网络安全/渗透测试入门反序列化渗透与防御必知必会

【网络安全零基础入门必知必会】之什么是PHP对象反序列化操作（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了1

【网络安全零基础渗透测试入门必知必会】之php反序列化漏洞原理解析、如何防御此漏洞？如何利用此漏洞？2

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之Java 反序列化漏洞（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Java反序列化漏洞及实例解析（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CTF题目解析Java代码审计中的反序列化漏洞，以及其他漏洞的组合利用5

网络安全/渗透测试**入门逻辑漏洞必知必会**

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之一文带你0基础挖到逻辑漏洞（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了

网络安全/渗透测试入门暴力猜解与防御必知必会

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之密码安全概述（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】之什么样的密码是不安全的？（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】之密码猜解思路（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】之利用Python暴力破解邻居家WiFi密码、压缩包密码，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BurpSuite密码爆破实例演示，零基础入门到精通，收藏这一篇就够了5

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之Hydra密码爆破工具使用教程图文教程，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】之暴力破解medusa，零基础入门到精通，收藏这一篇就够了7

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之Metasploit抓取密码，零基础入门到精通，收藏这一篇就够了8

Wfuzz：功能强大的web漏洞挖掘工具

****网络安全/渗透测试入门掌握Redis未授权访问漏洞必知必会

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之Redis未授权访问漏洞，零基础入门到精通，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Redis服务器被攻击后该如何安全加固，零基础入门到精通，收藏这一篇就够了**
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网络安全/渗透测试入门掌握**ARP渗透与防御关必知必会**

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之ARP攻击原理解析，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ARP流量分析，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ARP防御策略与实践指南，零基础入门到精通，收藏这一篇就够了

网络安全/渗透测试入门掌握系统权限提升渗透与防御关****必知必会

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之Windows提权常用命令，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Windows权限提升实战，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linux 提权（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了

网络安全/渗透测试入门掌握Dos与DDos渗透与防御相关****必知必会

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之DoS与DDoS攻击原理（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Syn-Flood攻击原理解析（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IP源地址欺骗与dos攻击，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SNMP放大攻击原理及实战演示，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NTP放大攻击原理，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】之什么是CC攻击？CC攻击怎么防御？，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】之如何防御DDOS的攻击？零基础入门到精通，收藏这一篇就够了

网络安全/渗透测试入门掌握无线网络安全渗透与防御相关****必知必会

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之Aircrack-ng详细使用安装教程，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aircrack-ng破解wifi密码(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WEB渗透近源攻击，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】之无线渗透|Wi-Fi渗透思路，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WEP新思路Hirte原理解析，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WPS的漏洞原理解析，零基础入门到精通，收藏这一篇就够了

网络安全/渗透测试入门掌握木马免杀问题与防御********必知必会

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之Metasploit – 木马生成原理和方法，零基础入门到精通，收藏这篇就够了

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之MSF使用教程永恒之蓝漏洞扫描与利用，收藏这一篇就够了

网络安全/渗透测试入门掌握Vulnhub靶场实战********必知必会

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之Vulnhub靶机Prime使用指南，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Vulnhub靶场Breach1.0解析，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vulnhub靶场之DC-9，零基础入门到精通，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Vulnhub靶机Kioptrix level-4 多种姿势渗透详解，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Vulnhub靶场PWNOS: 2.0 多种渗透方法，收藏这一篇就够了

网络安全/渗透测试入门掌握社会工程学必知必会

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之什么是社会工程学？定义、类型、攻击技术，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】之社会工程学之香农-韦弗模式，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】之社工学smcr通信模型，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

觉得有用的话，希望粉丝朋友帮大白点个**「分享」「收藏」「在看」「赞」**

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

**

**

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~

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化工过程设计软件：Aspen Plus二次开发_（2）.二次开发概述

假设我们需要创建一个自定义的换热器模型，该模型能够计算两个物流之间的热交换量，并根据传热系数和换热面积进行调整。ACM 模型代码示例!自定义换热器模型!参数：传热系数 U (W/m^2·K)!换热面积 A (m^2)!热物流 T_hot_in (K), T_hot_out (K), F_hot (kmol/h)!冷物流 T_cold_in (K), T_cold_out (K), F_cold (kmol/h)!模型输入!U - 传热系数!A - 换热面积!

kkchenjj的博客 370

烧录代码显示：no st-link 和Targrt DLL has been cancelled，如何解决？

🏆 本文收录于《全栈Bug调优(实战版)》专栏，致力于分享我在项目实战过程中遇到的各类Bug及其原因，并提供切实有效的解决方案。无论你是初学者还是经验丰富的开发者，本文将为你指引出一条更高效的Bug修复之路，助你早日登顶，迈向财富自由的梦想🚀！同时，欢迎大家关注、收藏、订阅本专栏，更多精彩内容正在持续更新中。让我们一起进步，Up！Up！Up！    备注： 部分问题/难题源自互联网，经过精心筛选和整理，结合数位十多年大厂实战经验资深大佬经验总结所得，数条可行方案供所需之人参考。

**My Coding Family** 1578

Linux 服务器性能排查手册（2026）：CPU、内存、磁盘IO、网络四大瓶颈定位

iptables 四表五链模型、firewalld zone 信任级别、云安全组与主机防火墙的关系与优先级，避坑改了防火墙把自己挡在服务器外面的翻车事故。

2502_91473995的博客 322

姿态传感器/陀螺仪之SC7A20HTR是应用驱动程序设计

define SC7A20_CTRL1_PM_100HZ (0x5 << 4) // 正常模式，100Hz输出数据速率(ODR)// 用于存储6字节的原始数据（X_L, X_H, Y_L, Y_H, Z_L, Z_H）#define SC7A20_WHO_AM_I_VALUE 0x11 // 读取WHO_AM_I寄存器应该返回的值。// 但HAL_I2C_Mem_Read按顺序读，data[0]是X_L（低8位），data[1]是X_H（高8位）MX_I2C1_Init();

corlin6688的博客 761

【Linux网络】TCP 服务器并发处理多客户端：从 fork 分发到双重 fork 彻底消灭僵尸进程

拆解 TCP 服务器并发演进链：fork 分发连接、SIGCHLD 循环回收僵尸、双重 fork 交孙进程给 init 收养，并给出模型选型与线上排错对照。

2301_78967866的博客 427

lwip-2.0.3

lwip是瑞典计算机科学院(SICS)的Adam Dunkels 开发的一个小型开源的TCP/IP协议栈。实现的重点是在保持TCP协议主要功能的基础上减少对RAM 的占用。

VB摄像头监控

该VB模块可对摄像头捕获的画面进行录像等，可在创建的窗口进行控制

AI 芯片片上网络 NoC 深度解析：flit、虚通道与拥塞控制如何决定 GPU/TPU/LPU 的算力利用率

AI芯片算力瓶颈不在FLOPS，而在片上网络（NoC）——数据搬运的能耗与延迟决定MFU上限。物理限制下，长线延迟不随工艺缩小，迫使NoC将全局布线拆为可流水的短链路；能量账显示，一跳传输耗能可达数十次乘加操作。拓扑选择直接影响性能：二维mesh虽布线可行，但均匀流量下每节点可用带宽按1/√N衰减，实测仅达标称值30%。虚通道、双网设计、静态调度（如Groq）等技术旨在突破此瓶颈。从总线到crossbar再到多跳NoC，本质是用延迟换可行性。未来趋势：专用通路（脉动阵列）、晶圆级集成（Cerebras）、跨

我的博客 88

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")

台湾行情数据API接入教程

想用程序获取台股行情，很多人第一步会搜“台股资料 API 推荐”，结果发现选择不少：证交所有免费接口，Yahoo Finance 也能查，券商还有自己的 API。真正写代码时才发现，有的数据只到收盘，有的延迟 20 分钟，有的必须先开户。本文先梳理台湾行情数据的几种获取渠道，再用 Python 从零搭一个可以运行的台股数据脚本：查代码清单、取实时报价和盘口、拉历史K线、做复权、用 WebSocket 接收实时推送，最后结合台积电 ADR 和新台币汇率计算跨市场溢价。

qq_34102871的博客 302

ssm框架搭建

这个是一个在idea上成功跑起来的ssm框架项目，保存在这里方便以后使用直接下载

Qt网络编程实战指南：从底层Socket到现代异步架构的选型与避坑

本文梳理Qt网络编程的核心模块与演进路线，对比QTcpSocket与QNetworkAccessManager的使用边界，结合HTTP请求与TCP长连接的完整示例，说明信号槽、内存管理与事件循环的配合方式。重点记录连接池设计、证书校验、线程亲和性等实际开发中的关键决策点，帮助读者在C/S或跨平台项目中建立稳定的网络层基座。

2402_83344867的博客 293

从母钟到子钟：NTP 网络时钟系统架构与软件接口

本文从工程角度简要介绍公共场所的时间同步需求、NTP协议的定位，以及典型LED同步时钟的系统架构与硬件设计，以讯鹏科技4寸与5寸同步时钟为例。

SPZHCS的博客 156

DPVS 报文黑匣子与 Crash 自动拉黑：给转发面装上“飞行记录仪“

谁打挂了我（crash dump）、他之前发了什么（慢路径环）、他还会再来（入口拉黑）。设计上我们始终坚持两条原则：记录与决策分离（黑匣子永远只说不做），以及误伤成本优先于漏放成本（三道闸门全部通过才拉黑，expire 到期自动解封）。性能上，全量快路径摘要 + 入口查表的综合开销低于 1.3%，在 FIP 网关的流量水位下不可感知。飞行记录仪的价值不在于飞机正常飞行的时候，而在于它让每一次事故都变成一次改进。对转发面来说，同样如此。

zyun360的博客 270

HTTP、SSE、WebSocket、Socket.IO：实时通信方案深度对比与选型指南

HTTP 是基础，是整个 Web 的底座；SSE 是单向推送的轻量最优解；WebSocket 是高性能双向实时通信的底层标准；Socket.IO 是一套降低开发门槛、抹平环境差异的上层框架。技术选型永远不是“哪个技术更酷”，而是匹配业务的实时性、交互方向、网络环境、团队维护成本。简单需求优先轻方案，复杂双向实时再上 WebSocket；如果追求快速落地、兼容各种奇葩网络，Socket.IO 是很好的选择。

changshuaihua001的博客 346

计算机毕业论文系统测试怎么写：从测试用例设计到对比实验，让“工作量“看得见

本文系统阐述计算机毕业论文中“系统测试”章节的撰写方法，涵盖功能测试用例设计（等价类、边界值、判定表）、性能测试压测方案与关键指标（平均响应时间、P99、吞吐量）、对比实验设计原则及评价指标选取。强调通过量化数据、阶梯加压曲线、瓶颈定位与多维度对比，真实展现研究工作量与技术深度，提供可直接套用的测试用例表与实验方案模板，助力论文脱颖而出。

wuwangzhiduoshao的博客 301

Linux网络编程：TCP多线程远程命令执行与线程池改造

前面已经实现了 TCP Echo Server，并且通过多进程和多线程解决了多个客户端连接的问题。不过目前服务器的业务还是比较简单，客户端发送什么，服务器就返回什么。这次在原来的多线程服务器上继续做一些改动，实现一个简单的远程命令执行功能。这次主要学习了两个内容。第一个是多线程远程命令执行。通过 Command 类封装命令的接收、检查、执行和结果返回，并使用 set 对允许执行的命令进行限制。第二个是线程池版本的 TCP Echo Server。通过和std::bind。

2501_93388101的博客 369

亚远景-欧盟 NIS2 与 CRA 双法规生效，车载出口企业网络安全与过程合规建设要点

亚远景结合法规要求与车载行业特性，梳理双法规对整车与零部件出口企业的核心影响，说明如何以 ISO/SAE 21434 为核心、以 ASPICE 为过程底座，搭建满足欧盟要求的网络安全与过程合规体系。

yayuanjingkeji的博客 190

23 网络性能与 QoS：带宽、时延、吞吐计算与保障机制

带宽是上限、不是实际速度；时延由传输、传播、处理、排队四段组成。一道题让你算端到端时延和吞吐，关键是先找到瓶颈在哪一跳。QoS 靠分类、标记、队列、调度四步保障，配一张瓶颈定位＋容量规划图，再跟 3 道真题。

weixin_46316564的博客 221

python如何编通讯程序

通讯程序需要处理IP地址和端口。IP地址用于标识网络上的设备，端口用于标识设备上的服务。编写通讯程序时，需要选择合适的端口号并确保它不与其他服务冲突。此外

2601_96798011的博客 178

五个压测工具简介

本文对比五款主流性能测试工具：JMeter（开源全能，适合接口与复杂业务压测）、sysbench（数据库基准调优标杆，轻量高效）、ab（极简HTTP压测，快速摸底）、LoadRunner（商业企业级，支持复杂场景与特殊协议）、mysqlslap（MySQL内置，快速验证并发能力）。各具优势，适用于不同场景，开发者可根据需求选择。

呆萌很的博客 185
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