5、网络基础与Kali Web服务器搭建

网络基础与Kali Web服务器搭建

1. 网络知识基础

1.1 网络的重要性

网络知识对于学习道德黑客技术至关重要。网络安全是道德黑客关注的重点,因为安全层面始于网络或通信链路。网络主要有两个作用:一是连接用户,使用户能够使用各种服务;二是维护系统,使设备能更高效地让用户共享资源。

1.2 网络的构建

可以通过计算机的网络接口用电缆将计算机连接起来轻松创建计算机网络。网络接口是计算机内部的电子电路,计算机背面有特殊插孔。还需在计算机操作系统中调整一些简单设置,网络即可开始工作。若不想使用电缆,可创建无线网络,计算机通过无线网卡工作。现代笔记本电脑通常内置无线网卡,而台式机则需购买单独的无线网卡插入USB端口。连接多台计算机需要一个名为交换机的中央设备,它负责管理“共享”。网络主要实现文件、资源和程序的共享。

1.3 网络设备与服务

网络是通过介质连接的设备集合,设备包含服务和资源,如个人计算机、交换机、路由器和服务器等。这些设备的基本服务包括交换、路由、寻址和数据访问,它们通过交换或路由来发送和接收数据,最终让用户完整获取数据。

1.4 网络安全架构

网络安全架构中,网络处于顶层,安全的起伏从网络开始,逐渐向下延伸并分散成多个分支。网络存在诸多复杂性,硬件和软件制造商可能来自不同国家和文化背景,最初网络应用时,硬件和软件不匹配成为问题。为解决此问题,需要一个具有通信功能的通用网络模型,使不同设备能够互操作。

1.5 互联网工作模型

互联网工作模型有两个重要作用:一是促进设备间的互操作性;二是为数据通信提供参考;三是便于模

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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