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最新推荐文章于 2025-12-05 18:47:49 发布
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Yu88893098的博客
07-09 255
根据提示，点击对应的元素。逻辑解题能力结合图形符号等元素识别能力。适用于安全要求超高的业务场景。
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拼多多开放平台SDK文件 最新版 需要依赖Jave SE/EE 1.7及以上
07-23
2023.7月份最新版本针对Java环境进行了优化，要求开发者使用Jave SE/EE 1.7或更高版本来进行开发工作。这表明拼多多对技术栈的兼容性有一定的要求，确保了其SDK在较新版本的Java环境中运行稳定，能够充分利用Java ...
c/c++ 与java互通 AES加密解密，算法ECB/PKCS5PADDING
12-23
最近需要和银行pos做数据通讯，银行端算法为java实现的 AES/ECB/PKCS5PADDING我也改不了， c/c++这边实现ECB算法本来就少，PKCS5PADDING的更是没有，索性自己动手。工作原因c和java都得熟悉，因此把java端和c/c++...
Jave：jave源代码
10-30
Java 源代码是编程的基础，它以 `.java` 文件的形式存在，是程序员用 Java 语言编写的程序文本。在 Java 开发过程中，源代码经过编译器转换为字节码（`.class` 文件），然后由 Java 虚拟机（JVM）执行。...
Java Decompiler.rar_编译器/解释器_Java__编译器/解释器_Java_
08-09
描述中的"jave decompiler using method pdf"暗示我们主要会讨论如何使用特定方法来操作Java反编译器，特别是通过PDF文档来学习这一过程。 Java的编译器和解释器是Java平台的核心组成部分。Java编译器（如javac）将...
推荐 | JoyAgent-JDGenie：开箱即用的端到端多智能体产品
lpfasd123的博客
12-05 91
如果你在寻找一款真正可落地的多智能体产品，用来“搜索-分析-生成报告”、“数据问答与诊断”、“代码解释与图表生成”，同时希望易部署、易扩展、易二次开发——JoyAgent-JDGenie 是非常值得试用与推荐的选择。只需填好少量配置，即可获得端到端的流式体验与交付能力。
50、【Ubuntu】【Gitlab】拉出内网 Web 服务：http.server 单/多线程分析（二）
HIT_Weston的博客
12-04 1112
本文分析了Python的http.server模块在单线程和多线程模式下的性能表现。通过测试发现，单线程模式下（Python<3.7）并发请求会被阻塞，后发请求需要等待前一个请求完成；而多线程模式下（Python≥3.7）可以同时处理多个请求。作者通过slow_server.py脚本模拟耗时操作，使用time curl命令测试响应时间，验证了线程模型的差异。文章还指出Python 3.7是一个重要分水岭，官方将默认命令行服务器升级为多线程以提升用户体验。技术细节参考了CPython源码，并提供了Git
零基础学JAVA--Day41(IO文件流+IO流原理+InputStream+OutputStream)
Dxxyyyy的博客
12-05 537
文件在程序中是以流的形式来操作的流：数据在数据源（文件）和程序（内存）之间经历的路径输入流：数据从数据源（文件）到程序（内存）的路径输出流：数据从程序（内存）到数据源（文件）的路径。
大模型应用：大模型 MapReduce 全解析：核心概念、中文语料示例实现.12
minhuan的专栏
12-03 1100
本文介绍了MapReduce编程模型及其在大模型训练中的应用。MapReduce通过"分治-并行-聚合"思想处理大规模数据，传统Hadoop MapReduce侧重结构化数据计算，而大模型MapReduce则针对自然语言处理任务。文章详细对比了两者在架构、处理对象和核心算力等方面的差异，并提供了中文词频统计的Python实现示例，包括单机版和分布式版本。分布式实现利用多进程模拟集群计算，展示了数据分片、Map、Shuffle和Reduce的完整流程。
【Android逆向工程】第19章：协议分析与接口还原
w987333120的博客
12-03 384
本文介绍了网络协议分析的关键技术与工具。主要内容包括HTTP/HTTPS协议分析流程、常用抓包工具配置（Charles/Burp Suite）、协议格式解析方法以及签名算法还原技术。通过示例展示了完整的请求/响应分析过程，涵盖请求行、请求头、请求体的解析方法，特别关注签名相关字段的识别。文章还提供了Python代码示例演示如何自动分析HTTP请求结构，帮助逆向工程师理解业务逻辑、还原接口签名算法并实现自动化脚本。
【Android逆向工程】第8章：Frida 高级应用：函数追踪与 RPC 调用
w987333120的博客
12-01 372
本文介绍了Frida框架的核心功能与应用技巧，包括函数调用栈追踪、RPC机制、批量Hook、内存操作和脚本模块化等关键技术。重点讲解了Thread.backtrace()和DebugSymbol.fromAddress()的用法，提供Java和Native函数的调用栈追踪示例，并展示了调用栈过滤与分析方法。最后通过实战案例演示登录流程追踪和RPC调用，同时给出常见问题解决方案。这些技术可有效提升逆向分析效率，适用于移动应用安全测试场景。
使用 DeepSeek 提升工作效率
Deng872347348的博客
12-03 658
摘要：本文系统介绍了如何利用DeepSeek AI工具提升工作效率。文章首先分析职场痛点，指出DeepSeek在技术文档、代码开发、数据处理等专业场景的优势。随后详细解析核心功能模块，包括文本生成、代码支持、数据分析和知识管理，并明确其适用边界。重点提供了可直接复用的指令模板，涵盖技术文档撰写、脚本开发、数据可视化等典型场景，如自动生成API文档、Python数据分析脚本等。最后给出集成办公软件的最佳实践，并针对不同行业提供适配方案，强调AI工具"增强而非替代"的定位，帮助用户将重复性工
python中快速更新ini文件之方法~
英布之剑的优快云 Blog
12-02 180
Python标准库中的configparser模块可方便读写INI格式配置文件。通过ConfigParser()创建对象，使用read()读取文件，set()修改键值，write()保存更改。示例代码展示了更新INI文件的完整流程：创建解析器、读取文件、修改指定分组下的键值、保存修改并清理对象。使用前需导入configparser模块。该方法简单高效，适用于处理标准INI格式的配置文件。
python+django/flask+vue的基于协同过滤算法的体育商品推荐系统
Q_Q1963288475的博客
12-04 546
相比于传统的体育商品推荐方式，个性化智能的管理方式可以大幅提高体育商品推荐的管理效率，实现了个性化智能体育商品推荐的标准化、制度化、程序化的管理，有效地防止了体育商品推荐的随意管理， 功能主要包括首页、个人中心、用户管理、商品分类管理、商品信息管理、交流论坛、留言板、系统管理、订单管理等功能，从而实现个性化智能体育商品推荐方式，提高个性化智能体育商品推荐的效率。
人工智能的基石之三：硬件
最简单的方法，解决最实际的问题。
12-05 469
高性能硬件是人工智能的基石，尤其是在机器学习和深度学习领域，海量数据是常态。从充当计算机大脑的中央处理器 (CPU) 到加速计算的图形处理器 (GPU)，硬件的作用是提供处理和运行复杂数据算法所需的原始能力。
DL00596：基于Transformer的SDN环境流量异常检测
2504_94303570的博客
12-01 353
经过实测，在万兆链路上用64长度窗口，处理延迟能压在15ms以内，基本不影响正常业务。流量异常检测在SDN（软件定义网络）里是个刺激的活儿。传统方法面对动态变化的网络拓扑就像拿渔网抓蚊子，Transformer这种能捕捉长距离依赖的模型倒是很对路子。咱们今天不整虚的，直接上代码看看怎么用PyTorch搞个能跑起来的检测器。我的土办法是每6小时重新做一次归一化参数校准，同时维护一个动态阈值：取最近1小时误差的95分位数作为报警线。这里有个坑：不同维度的特征数值差异太大，持续时间可能几百秒，包数直接上万。
API接口地址解析地区码操作指南
z1205338073的博客
12-03 299
推荐使用高德/百度/腾讯地图的地理编码API，三者均支持地址→行政区划代码的直接解析，且提供免费额度。通过上述步骤，可实现通过API接口精准解析地址对应的地区码，适用于物流分单、区域统计、位置服务等场景。
tensorflow tf.function 的两种执行模式（计算图执行 vs Eager 执行）的关键差异
servepeople的博客
12-01 659
本文解析了TensorFlow中tf.function的两种执行模式差异：默认的计算图执行会"跟踪"函数并构建计算图（Python原生语句如print仅执行一次），而Eager模式则每次调用都完整执行所有代码。关键点在于：1) 图执行会捕获TensorFlow运算到计算图中，忽略Python原生语句；2) 使用tf.print替代print可确保每次执行都输出。实践建议区分Python代码和TensorFlow运算，理解跟踪阶段与执行阶段的差异，避免常见陷阱。
【农作物谷物识别系统】Python+TensorFlow+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法
最新发布
子午的博客
12-05 376
农作物谷物识别系统，基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法，通过对11种常见的谷物图片数据集（‘大米’, ‘小米’, ‘燕麦’, ‘玉米渣’, ‘红豆’, ‘绿豆’, ‘花生仁’, ‘荞麦’, ‘黄豆’, ‘黑米’, ‘黑豆’）进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型，然后搭建Web可视化操作平台。技术栈项目前端使用Html、CSS、BootStrap搭建界面。后端基于Django处理逻辑请求基于Ajax实现前后端数据通信选题背景与意义。
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03-26
Python 不仅是一种易学易用的脚本语言，在数据科学、机器学习等领域也有广泛应用。对于 Web 后端开发而言，Django 和 Flask 是两个非常流行的框架[^4]。它们可以帮助快速搭建功能齐全的网站，并支持 RESTful API ...
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