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安全开发详解
悦分享
10-04 163
SDL的全称是 Secu rity Development Lifecycle，即：安全开发生命周期。它是由微软最早提出的，在软件工程中实施，是帮助解决软件安全问题的办法。SDL是一个安全保证的过程，其重点是软件开发，它在开发的所有阶段都引入了安全和隐私的原则。自2004年起，SDL一直都是微软在全公司实施的强制性策略。SDL的大致步骤如下：SDL中的方法，试图从安全漏洞产生的根源上解决问题。通过对软件工程的控制，保证产品的安全性。SDL对于漏洞数量的减少有着积极的意义。
11、掌握Confluence：软件项目空间创建与管理指南
f0g1h2的博客
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本文详细介绍了如何利用Confluence创建和管理软件项目空间，涵盖动态内容与智能链接的使用、团队协作支持、项目管理功能、空间模板的使用以及与Jira的集成。通过结构化的指南和实用建议，帮助团队提升协作效率，优化项目管理流程，尤其适用于远程开发场景。
Google高级搜索语法指令
alphaCat的专栏
03-29 3988
作者：LININNNN 链接：https://www.jianshu.com/p/6c4d5859d39c 1.allinanchor anchor是一处说明性的文字，它标注说明了这个链接可能跳转到其它的网页或跳转到当前网页的不同地方。当我们用allinanchor提交查询的时候，Google会限制搜索结果必须是那些在anchor文字里包含了我们所有查询关键词的网页。例如： allinanchor...
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最佳利用谷歌搜索引擎可以显著提高信息检索的效率和准确性。
开源电商Sylius如何执行自动化测试
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[root@contoso ~]# echo "192.168.10.10  migoo.com" >> /etc/hosts[root@contoso ~]# cat /etc/hosts127.0.0.1   localhost localhost.localdomain localhost4 localhost4.localdomain4::1         localhost...
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Fuzzing survey Static analysis Dynamic analysis Symbolic execution Fuzzing White box fuzzing Grey box fuzzing Black box fuzzing Generation-based Fuzzing Mutation-based Fuzzing Fuzzing技术的对比 F...
渗透测试 ( 1 ) --- 相关术语、必备 工具、导航、全流程总结、入侵网站思路
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在学习某项技能的时，要用最快的时间摸索清楚最少必要知识 （MAKE）都有哪些？ 然后迅速地掌握它们，这样就实现了 "快速入门"，然后就可以开始动手实践，然后在实践中验证理论、加深理解，同时继续扩展学习。而学习黑客也是同样的道理，对于新手小白的第一课应该是以掌握基础的安全工具为主，这样在学习的同时可以进行实践，验证所学的知识，同时加以扩展，这样学习效率会大大提升.........................................................
大数据互联网架构阶段 全文检索技术
chou_out_man的博客
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全文检索一、 全文检索的引出 我们生活中的数据总体分为两种：结构化数据 和非结构化数据 。 结构化数据： 指具有固定格式或有限长度的数据，如数据库，元数据等。 非结构化数据： 指不定长或无固定格式的数据，如邮件，word文档等。 当然有的地方还会提到第三种，半结构化数据，如XML，HTML等，当根据需要可按结构化数据来处理，也可抽取出纯文本按非结构化数据来处理。 非结构化数据又一种叫法叫全文数据。
Characterizing, exploiting, and detecting DMA code injection vulnerabilities，Eurosys2021
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Characterizing, exploiting, and detecting DMA code injection vulnerabilities in the presence of an IOMMU，Eurosys2021 描述、利用和检测IOMMU存在的DMA代码注入漏洞 论文：https://tongtianta.site/oss//paper_pdf/c3e9e264-bca2-11eb-872a-00163e0d281a_1873068be61f6c567d68798658aad73f.p
大规模超文本web搜索引擎剖析
solotraveler
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The Anatomy of a Large-Scale Hypertextual Web Search EngineSergey Brin and Lawrence Page{sergey, page}@cs.stanford.eduComputer Science Department, Stanford University, Stanford, CA 94305 Abstract       In this paper, we present Google, a prototype of a la
《Multi-Modal Features Representation-Based Convolutional Neural Network Model for Malicious Website》
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文章链接基于多模态特征表示的卷积神经网络恶意网站检测模型Web applications have proliferated across various business sectors, serving as essential tools for billions of users in their daily lives activities. However, many of these applications are malicious which is a major threat to I
二维码工具(1).zip
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基于ZXing修改的二维码扫描器.zip
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四级流水线8位booth算法乘法器，有无符号都支持（verilog），含testbench（system verilog）
09-12
乘法器包含三个.v文件 乘法器可进行有符号与无符号的8位乘法计算，但是需要提前输入乘数是否为有符号的标识 【 顶层multiplier_8_special.v：对乘法器进行分割段数 booth2_pp_decoder.v:使用booth算法，将乘数进行转换 mult_pp_adder.v:执行部分积加法。（这里经过了部分优化，但是仍直接使用了‘+’符号，如果是asic设计，需要更加具体，也能进一步优化） tb_mult8_special.v:(tesetbench):仿真激励文件：20*4组随机数测试数据，会返回验证时出错的数据的部分原因。（system verilog） 】 经过初步仿真验证，无问题 经过vivado某个ultrascale型号的fpga实现过后能达到500mhz以上频率，资源使用量为120lut左右 此模块为tpu设计中的一个底层模块，（作为多复用单元，可以处理浮点数据的一个部分）后续会逐步上传tpu的其他部分以及功能原理介绍 注：sys_enable:模块启动信号，sys_enable=0时会暂停并暂存数据。 valid：valid=1输入乘数有效，valid=0无效则会不计算这个数据。
无限特征选择_一种基于图的特征过滤方法_Infinite Feature Selection_ a Graph-base
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