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网络攻击 主动攻击 特点：侧重访问信息，易发现 类型： 重放 IP地址欺骗：使用错误IP地址连接服务器，让服务器花费时间连接错误地址 拒绝服务 信息篡改 被动攻击 特点：侧重收集信息，不易发现 类型： 流量分析 嗅探 信息收集 端口分类 已知端口(公认/公共) 0-1023由IANA分配，明确对应各种服务，不可重新定义 21端口：FTP 22端口：SSH 23端口：Telnet 53端口：DNS

本文向大家介绍Powershell实现克隆NTFS文件系统权限，包括了Powershell实现克隆NTFS文件系统权限的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 支持所有版本。 下面有一段简单的代码获取某个文件夹或程序的权限赋给一个其它对象。注意路径必须都是存在： 克隆安全描述需要管理员权限，注意第一个目录的安全规则将全部覆盖第二个的目录的。

现在是时候了解 Linux 文件系统的安全模型了。我们首先引用维基百科的权限文章： 大多数当前文件系统拥有方法，来管理特定用户和用户组的权限或访问权的。这些系统控制用户查看或更改文件系统内容的能力。 类 Unix 系统的权限在三个不同的类中进行管理。这些类称为用户， 组和其他。实际上，Unix 权限是访问控制列表（ACL）的简化形式。 当在类 Unix 系统上创建新文件时，其权限将从创建它的进程的

面试官好评！我估计着是，面试官全程看着另一个电脑上的面经开始问的，和网上的一毛一样！ 1、自我介绍-1min（虾说的，也没准备）。 2、知道Java中哪些容器-（Collection下的接口和Map接口）。 3、继续问ArrayList和LinkedList的区别，HashMap的扩容机制。 4、大概就是Spring和SpringBoot的区别？（关于SprinBoot内置Tomcat） 5、项目

1、面试状态：已拿offer 2、面试地点：线下，武汉华美达线下面 3、面试过程： 面试岗位：机器学习算法工程师 面试流程：先技术面，当场出结果，如果通过继续综合面，然后回去等消息 面试心态：没有怎么认真准备，随缘来面的 1）技术面：问了梯度下降、随机梯度下降、MDP、指针、数组、深度学习的相关知识，优化考的比较多 2）综合面：C中的全局变量和局部变量的使用方法，然后问了一些C。之后就是基本的，为

#面经# 1.讲一讲什么是nio? 2.Redis如何进行内存优化? 3.SpringCloud有哪些组件? 4.Rabbitmq的5种消息模型 5.Java有哪些线程安全的类 6.Rabbit如何在Springboot项目中进行使用? 7.Redis的缓存策略有哪些?

用了哪些框架 git命令 多线程实现，有哪些锁，怎么用？乐观锁平常在哪里用？ mysql读写分离怎么使用？ 集合有哪些？什么savetemplate方法怎么用的（没看见过这个方法）？ 服务器端如何实现请求调用（远程服务调用，请求转发，feginClient代理，都没有回答到点上）？ redis在做缓存存储的时候是以DB为主参考还是以redis缓存为主参考？数据链路层对应的哪些硬件？7层有哪些？ 整

前排狗头保命希望现公司认识我的朋友们别gank我。（doge 前几天刚看到华子的网工还在招人就投了一个，今天面试完了就来写个面经吧，个人理解仅供参考。 时长：一小时=1min/人 自我介绍+5mins题目阅读思考+20mins讨论+3-5mins总结发言+10-20mins面试官提问 个人评价：题目正常，保持个人持续输出就行，面试官提问也是几个常规提问。（经典你觉得谁表现得好谁表现得差） 个人建议

主要内容：嵌入式系统硬件,嵌入式系统软件在学习物联网或在物联网上构建项目时，了解嵌入式设备非常重要。嵌入式设备是构建独特计算系统的对象。这些系统可能连接也可能不连接到Internet。 嵌入式设备系统通常作为单个应用程序运行。但是，这些设备可以通过互联网连接进行连接，并且可以通过其他网络设备进行通信。 嵌入式系统硬件 嵌入式系统可以是微控制器型或微处理器型。这两种类型都包含集成电路(IC)。 嵌入式系统的基本组件是RISC系列微控制器，

我正在从事一个基于java web的大型项目，该项目基于Spring和Hibernate的一些旧版本，并使用log4j 1.2x。由于最近在log4j2中发现了漏洞，我们已被指示升级到log4j2的最新版本。我正在尝试实现log4j2log4j1桥，这样就不必更新应用程序中的所有日志代码。除了我无法指定日志文件的存储位置外，一切都正常，因为log4j1桥似乎不支持系统属性。在启动tomcat服务器

个人网-个人事务管理系统 个人事务管理系统是一套可以管理你所有的事务的系统程序，他操作方便、功能强大并且你可以免费使用它。 项目进度与开发规划 开发规划 稳定功能： - 时间目标- 密码保险箱- 天气预报- 个人信息 内测功能： - 人际关系 开发中的功能： - 微信对接 任何问题、建议or意见都可以提出问题 演示 由于还是开发版，在使用的过程中有任何不爽或建议恳请您反馈给我们！ 版权许可 使用灵

nf_conntrack nf_conntrack是Linux内核连接跟踪的模块，常用在iptables中，比如 -A INPUT -m state --state RELATED,ESTABLISHED -j RETURN -A INPUT -m state --state INVALID -j DROP 可以通过cat /proc/net/nf_conntrack来查看当前跟踪的连接信息，这

我有一个10.101的服务器VLAN。10.0/24，我的Docker主机是10.101。10.31. 如何在Docker主机（VM）上配置网桥网络，以便所有容器都可以直接连接到LAN网络，而无需在默认的172.17上重定向端口。0.0/16? 我尝试过搜索，但到目前为止我找到的所有howto都导致SSH会话丢失，我不得不从控制台进入VM以恢复我执行的步骤。

区域卷积神经网络（region-based CNN或regions with CNN features，R-CNN）是将深度模型应用于目标检测的开创性工作之一 [1]。在本节中，我们将介绍R-CNN和它的一系列改进方法：快速的R-CNN（Fast R-CNN）[3]、更快的R-CNN（Faster R-CNN）[4] 以及掩码R-CNN（Mask R-CNN）[5]。限于篇幅，这里只介绍这些模型的

我找不到正确的公式来计算CNN中一个卷积层中的MAC数量。我从Quora尝试了这个公式 式中：输入特征映射的HW大小；KL滤波器大小S跨距C通道输入M输出特征映射N输入特征映射数 我举了一个例子：1个输入图像5x5x1 1个过滤器3x3x1然后我做了一个天真的计算，我得到了81个MAC。但当我使用上述公式时，ai得到了9。 我想有些事情我不明白。 提前感谢