迅驰WIFI安全性漏洞3G解决方案

转载 于 2009-01-06 20:38:47 发布 · 116 阅读 · 0

本文介绍了ITPUB博客转载的基本规范，强调了转载时必须注明作者及原文链接的重要性，并明确指出若未按要求转载将会追究法律责任。
文/詹鹏

来自 “ ITPUB博客 ” ，链接：http://blog.itpub.net/15027495/viewspace-530086/，如需转载，请注明出处，否则将追究法律责任。

转载于:http://blog.itpub.net/15027495/viewspace-530086/

cld4032
关注
深度解析无线设备的安全性
08-19
然而，随着市场的快速发展和竞争加剧，一些无线设备的安全性和稳定性问题开始凸显，给消费者带来了不少困扰。 首先，无线设备的死机问题是一个常见的痛点。许多用户在初次使用无线路由器时，可能会遇到设备突然停止...
南京厂区无线网络覆盖解决方案.doc
06-27
南京厂区无线网络覆盖解决方案提供了一个全面的技术和实施框架，旨在通过高效无线接入点和网络拓展策略，为整个厂区提供连续、稳定的无线通信服务，同时考虑到抗干扰性、安全性及网络的可扩展性。
迅驰房屋租赁管理系统：一站式物业管理解决方案
首先，软件功能方面，迅驰房屋租赁管理系统结合了客户管理、租赁管理、财务管理等关键模块，预示着该系统拥有全面的房屋租赁行业解决方案。注册版与永久使用则表明了该软件版本的特性，即用户支付一次费用，即可享受...
Intel迅驰笔记本无线网卡连接3G路由器详细教程
本文主要介绍笔记本内置网卡和3G路由器Wifi连接的知识点，特别是对于采用INTEL迅驰技术的笔记本电脑和3G路由器连接不稳定的情况。 一、迅驰技术简介 迅驰技术是Intel在移动平台上的一种技术，旨在提高笔记本电脑的...
迅驰视讯SHD130A：百万像素高清网络摄像机解决方案
公司专注于高清图像处理和无线宽带通讯技术的研究，提供从核心板卡到完整系统解决方案的创新产品，致力于打造‘迅驰Centrvideo’技术品牌。" 本文主要围绕一款名为SHD130A的百万像素高清网络摄像机展开，该摄像机...
HANA ODBC驱动64位windows安装包
12-24
HANA ODBC驱动64位windows安装包
windows1121H2 家庭版中文，里面的 bthserv.dll文件
12-24
windows1121H2 家庭版中文，里面的 bthserv.dll文件；
中小技术转移机构如何借助知识产权智能运营平台突破市场竞争加剧，由此打造精准的成果转化成功率？.docx
12-24
聚焦AI+技术转移、院所成果转化与知识产权管理，以人工智能为底座的数智化科技创新平台，为提升区域科技管理与创新能力提供全面解决方案，驱动地方产业升级。
阻止浏览器 refresh 按钮执行（js 版本）
最新发布
12-24
代码下载地址： https://pan.quark.cn/s/6591fa032fae twrpgkikernelforpad 这是一个禁用了动态刷新率，固定刷新率为102的通用5.10内核 (This is an 5.10 gki kernel for pad.It disable dynamic fps and set refresh rate 104） 补丁（Patch）:https://.com/nanfaiz/androidgkikernel5.10common/blob/android12-5.10/OWNERS
基于CNN的手写数字识别系统设计与实现
12-24
训练数据保存为deep_convnet_params.pkl，UI使用wxPython编写。卷积神经网络（CNN）是一种专门针对图像、视频等结构化数据设计的深度学习模型，在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等多个领域有广泛应用。其核心设计理念源于对生物视觉系统的模拟，主要特点包括局部感知、权重共享、多层级抽象以及空间不变性。 **1. 局部感知与卷积操作** 卷积层是CNN的基本构建块，使用一组可学习的滤波器对输入图像进行扫描。每个滤波器在图像上滑动，以局部区域内的像素值与滤波器权重进行逐元素乘法后求和，生成输出值。这一过程能够捕获图像中的边缘、纹理等局部特征。 **2. 权重共享** 同一滤波器在整个输入图像上保持相同的权重。这显著减少了模型参数数量，增强了泛化能力，并体现了对图像平移不变性的内在假设。 **3. 池化操作** 池化层通常紧随卷积层之后，用于降低数据维度并引入空间不变性。常见方法有最大池化和平均池化，它们可以减少模型对微小位置变化的敏感度，同时保留重要特征。 **4. 多层级抽象** CNN通常包含多个卷积和池化层堆叠在一起。随着网络深度增加，每一层逐渐提取更复杂、更抽象的特征，从底层识别边缘、角点，到高层识别整个对象或场景，使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示。 **5. 激活函数与正则化** CNN中使用非线性激活函数来引入非线性表达能力。为防止过拟合，常采用正则化技术，如L2正则化和Dropout，以增强模型的泛化性能。 **6. 应用场景** CNN在诸多领域展现出强大应用价值，包括图像分类、目标检测、语义分割、人脸识别、图像生成、医学影像分析以及自然语言处理等任务。 **7. 发展与演变** CNN的概念起源于20世纪80年代，其影响力在硬件加速和大规模数据集出现后真正显现。经典模型如LeNet-5用于手写数字识别，而AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等现代架构推动了CNN技术的快速发展。如今，CNN已成为深度学习图像处理领域的基石，并持续创新。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
面对平台建而不用、用而不活，科技园区如何通过生成式AI赋能工具实现区域创新生态能级跃升？.docx
12-24
聚焦AI+技术转移、院所成果转化与知识产权管理，以人工智能为底座的数智化科技创新平台，为提升区域科技管理与创新能力提供全面解决方案，驱动地方产业升级。
气象预测 项目介绍 MATLAB实现基于CEEMDAN-BiLSTM完全集合经验模态分解自适应噪声（CEEMDAN）结合双向长短期记忆网络（BiLSTM）进行中短期天气预测（含模型描述及部分示例代
12-24
内容概要：本文介绍了一种基于CEEMDAN-BiLSTM的中短期天气预测模型，通过将完全集合经验模态分解自适应噪声（CEEMDAN）与双向长短期记忆网络（BiLSTM）相结合，实现对复杂气象时间序列的高精度预测。首先利用CEEMDAN对原始气象数据进行多尺度分解，获得多个本征模态函数（IMF）分量和残差，有效解决模式混叠与噪声干扰问题；随后对各IMF分量分别构建BiLSTM模型进行独立预测，充分发挥其对前后时序依赖的建模能力；最后通过集成重构输出最终预测结果。文中还包含了数据预处理、特征提取、模型评估与可视化等完整流程，并提供了MATLAB实现的部分代码示例。该方法显著提升了天气预测的准确性与鲁棒性，适用于多类气象要素的中短期趋势预测。; 适合人群：具备一定机器学习和时间序列分析基础，从事气象、环境、能源等领域研究或工程应用的研发人员、高校研究生及数据科学家。; 使用场景及目标：①应用于温度、风速、降水等气象变量的中短期精准预测；②解决传统模型在非线性、多尺度气象信号建模中的局限性；③构建智能气象预测系统，服务于电力调度、灾害预警、智慧农业等实际业务场景。; 阅读建议：建议结合MATLAB代码实践操作，深入理解CEEMDAN分解机制与BiLSTM建模细节，重点关注数据预处理、模型参数调优与结果集成策略，同时可扩展至多变量联合预测以提升应用价值。
【计算机竞赛】基于Buffer内存管理的图算法与模拟题优化策略：邻接表静态预分配与增量快照技术应用
12-24
内容概要：本文深入探讨了Buffer内存管理在计算机竞赛中的实战应用，重点针对图算法与模拟题中的内存优化问题。通过静态预分配、索引式Buffer、增量快照等核心技术，有效避免传统动态内存分配带来的性能损耗与内存超限风险。文章以Dijkstra算法为例，展示了如何利用链式前向星结构构建高效邻接表，实现快速边访问与高缓存命中率，并详细分析了其在大规模数据下的性能优势。同时介绍了冷热分离、内存对齐、Slab分配器等进阶策略，全面提升算法效率与稳定性。; 适合人群：具备一定C++编程基础，熟悉基本数据结构与图算法，参加ACM/ICPC、NOI等计算机竞赛的中高级选手，尤其是希望突破性能瓶颈的参赛者。; 使用场景及目标：①在大规模图算法（如最短路径、动态连通性）中优化邻接表存储与访问；②在多轮模拟或状态演化类题目中实现高效的内存快照与状态回滚；③应对高并发、大数据量的竞赛场景，降低TLE与MLE风险； 阅读建议：建议结合实际竞赛题目动手实现文中技术，重点关注静态数组替代STL容器的设计思路，理解索引与指针的区别，并尝试扩展Slab分配器与冷热分离策略以适配不同题型。
C#实现欧姆龙PLC HOST LINK协议通讯与数据读写系统源码
12-24
【工业自动化编程实例：欧姆龙PLC通信模块】 项目名称：基于C#的欧姆龙PLC通信框架源代码 项目类型：工业控制软件核心代码 技术概述： 本资源提供一套完整的欧姆龙PLC通信解决方案，采用C#语言自主开发。系统基于HOST LINK协议栈构建，具备以下核心功能模块： 1. 通信链路诊断与连接验证机制 2. PLC运行状态控制与工作模式配置接口 3. 数据存储器（DM区）的批量读写控制器 4. 输入输出寄存器（IR区）的位操作引擎，支持状态监测与实时控制 5. 纯代码实现方案，无需依赖第三方组件或运行时库 6. 自主知识产权架构，可免授权应用于商业及工业场景 适用对象： 工业自动化领域的初级开发者及具备控制系统集成经验的技术人员。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
面对工具手段单一，中小技术转移机构如何通过生成式AI赋能工具实现服务标准化水平？.docx
12-24
聚焦AI+技术转移、院所成果转化与知识产权管理，以人工智能为底座的数智化科技创新平台，为提升区域科技管理与创新能力提供全面解决方案，驱动地方产业升级。
at21cs01 eeprom单总线时序驱动
12-24
#ifndef __AT21CS01_H__ #define __AT21CS01_H__ #include "stm32f4xx.h" #include "board.h" #include <stdio.h> // SI/O引脚定义 - 使用PE8 #define AT21CS01_SIO_PORT GPIOE #define AT21CS01_SIO_PIN GPIO_Pin_8 #define AT21CS01_SIO_CLK RCC_AHB1Periph_GPIOE // 时序参数定义（高速模式默认，单位：μs） #define T_RESET_HIGH 96 // 高速模式复位拉低时间 #define T_RRT 8 // 复位恢复时间 #define T_DRR_MIN 1 // 发现响应请求拉低最小时间 #define T_MSDR_MIN 2 // 响应采样时间（请求后2μs） #define T_HTSS 150 // 启动/停止条件高电平时间 #define T_LOW0_HIGH 6 // 高速模式逻辑0拉低时间 #define T_LOW1_HIGH 1 // 高速模式逻辑1拉低时间 #define T_RD_HIGH 1 // 高速模式读操作拉低时间 #define T_MRS_HIGH 2 // 高速模式读采样时间 #define T_WR_MAX 5 // 最大写周期（5ms） // 命令操作码定义 #define AT21CS01_OPCODE_EEPROM_ACCESS 0xA // EEPR
ACM算法竞赛题解与优化技巧 练习题
12-24
ACM算法竞赛题解与优化技巧
毕业设计基于yolov8的基建裂缝目标检测系统python源码+训练好的模型+数据集+项目说明.zip
12-24
文件目录 crack/ 裂缝检测输出文件 datasets/ 数据集 detects/ 推理集 slime/ 史莱姆检测失败案例（数据集不够） crack_predict.py 推理detects/crack下的所有图片的裂缝 crack_train.py 训练crack数据集 get_path.py 取出一些数据当作评估数据，在训练完毕后会进行评估 voc_to_yolo 将voc格式转换为yolo需要的labels格式 slime_*.py (一些史莱姆的失败案例) yolov8n.pt 包含了模型的结构和训练好的参数的训练模型 使用 python crack_predict.py 检测detects/crack/*中图片的裂缝，并输出到crack/crack_predict/下,输出文件包含，被标记的图片以及labels python crack_train.py 训练基建裂缝数据集，并输出训练集到crack/crack_train/并且生成评估信息 修改yolov8源码方面 修改在 yolov8 的源码 ultralytics/ultralytics/cfg 目录下 default.yaml ，并将 amp 改为 False
（58页PPT）文旅街区景区盛唐风韵主题活动策划方案60.pptx
12-24
（58页PPT）文旅街区景区盛唐风韵主题活动策划方案60.pptx
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值