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风险情报驱动的数字供应链安全治理实践资产清单具备全生命周期管理能力，覆盖引入、开发、测试、构建后、上线后各阶段的SBOM生产，并通过专门平台实现SBOM的生产、消费、转换全流程管理——之所以需要各阶段都生成SBOM，是因为不同阶段的SBOM各有特点：开发阶段的Source SBOM信息丰富但冗余度高，运营阶段的Runtime SBOM精准度高但覆盖范围有限，只有多阶段协同才能形成完整的资产视图；风险情报是供应链安全治理的核心动力，这也是我们本次演讲主题的核心——没有精准、及时的情报，供应链安全就如同"盲人摸象"。

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【YOLO数据集】船舶检测在此背景下，YOLO 系列作为主流的单阶段实时目标检测算法，凭借端到端训练、高帧率处理及持续迭代的性能优势，为船舶检测提供了高效解决方案 —— 从 YOLOv3 引入特征金字塔网络提升多尺度检测能力，到 YOLOv7、v8 通过结构优化实现精度与速度的突破，其衍生模型已在船舶检测场景中展现出卓越潜力，不仅 mAP@0.5 可达 96.3%、支持 30fps 实时处理，还能通过轻量化设计（模型体积低至 4.3MB）适配边缘计算设备，有效应对复杂海况与低能见度环境的检测挑战。1、安装miniconda。

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2025年年度总结！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！我在网上找呀找啊，找不到什么合适的资料，于是我决定看书学习，在淘宝上买了两本书，准备寒假开始干，这两本书似乎包含了嵌入式要学的所有基础内容，一本是《Arm64体系结构编程与实践》，另一本就是《基于arm的嵌入式Linux开发与应用》，我看了几篇，觉得还不错，也推荐给大家。从大一的迷茫开始，之后便进入到了c的“散修”，进入大二学校都在学Java，唯独我这个刺头学的是c++，可能是当时认为Java比较卷吧，我觉得c++可能会相对来说好一点，于是我进入了c++的语法学习当中，每一篇都写了详细的笔记。

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计算机指导6

基于微信小程序的个性化漫画阅读推荐系统【源码文末联系】随着互联网技术的飞速发展和移动设备的广泛普及，数字漫画阅读已成为全球范围内广受欢迎的娱乐形式，其市场规模持续扩大，用户群体覆盖从青少年到成年人的广泛年龄段。然而，漫画作品的爆炸式增长导致了信息过载问题，用户在面对海量内容时往往难以快速找到符合自身兴趣的作品。传统的推荐方式，如热门榜单或编辑推荐，难以满足用户的个性化需求，因此，开发一种基于微信小程序的个性化漫画阅读推荐系统，通过智能算法为用户提供精准的漫画推荐，成为提升用户体验、增强平台竞争力的关键。

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江湖路远，代码为剑：2025，我与 AI 的问道之旅《AI炼丹师的成长之路：从技术小白到万粉博主的蜕变》本文记录了作者从计算机专业新生到AI领域万粉博主的成长历程。文章通过六个章节，详细分享了作者在学术、竞赛、科研和博客创作方面的经验：1）本科阶段通过死记硬背攻克编程难关，实现专业第一的逆袭；2）参与多项国家级科研项目，发表6篇论文的科研心得；3）对机器学习和深度学习的专业理解，强调特征工程的重要性；4）CSDN年度创作数据（120篇原创，11万+阅读）及内容优化建议；5）平衡学术与生活的实用技巧；6）2026年在学术研究、博客质量等方面的规划目标。作者以

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Mysql和PostgreSQL详细对比 WHEN 场景 = '简单Web应用' AND 团队技能 = 'MySQL' THEN '选择MySQL'WHEN 场景 = '复杂数据分析' OR 需要高级SQL功能 THEN '选择PostgreSQL'│ 复杂JOIN查询 │ 12,000 QPS │ 18,000 QPS │。FULLTEXT INDEX ft_name (name) -- 全文索引。

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PostgreSQL数据库详细介绍 PostgreSQL是一款功能强大的开源关系型数据库，具备完整的ACID特性、多版本并发控制(MVCC)和丰富的数据类型支持。其核心优势包括：支持JSON/JSONB、表分区、物化视图等高级功能；提供多种索引类型和细粒度权限控制；具有强大的扩展性，可通过PostGIS等扩展增强功能。它采用基于成本的查询优化器，支持并行查询和多种复制方案，适用于复杂业务系统、GIS应用和数据分析等场景。通过合理的配置调优和索引策略，可显著提升性能。PostgreSQL以其SQL标准兼容性、可靠性和持续创新在数据库领域保持领先

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华为设备配置练习（八）策略路由配置 PC2上测试去往R2（1.1.1.1）的路径。

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【学习体会】Eigen和GLM在矩阵初始化和底层数据存储的差异存储差异：1）GLM矩阵只有列优先存储的方式；2）Eigen默认是列优先存储，并且提供参数可以用于指定不同存储方式，比如Eigen::RowMajor和Eigen::ColMajor。对于Eigen::Matrix3f或者Eigen::Matrix<float, 3, 3, Eigen::RowMajor>来说，实际上是定义了矩阵如下所示，因此，同样的数据输入，glm::mat3矩阵需要进行装置才等价于Eigen::Matrix3f矩阵。因此，同样的数据输入，比如说"1,2,3,4,5,6,7,8,9"，

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17（无规则自律）

深入探究 Linux 总线-设备-驱动模型 Linux驱动模型：总线-设备-驱动架构 Linux驱动模型采用总线-设备-驱动三部分架构，通过解耦硬件定义与驱动逻辑实现系统通用性。总线作为中间桥梁，管理设备与驱动的匹配过程：总线(bus_type)：内核中的总线结构体维护设备链表和驱动链表，通过match函数实现两者的动态匹配。平台总线优先匹配设备树的compatible属性。设备(device)：代表硬件实体，在sysfs中以文件形式展现。设备注册时会触发总线遍历驱动链表进行匹配。驱动(device_driver)：包含操作硬件的逻辑，支持多设

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allinssl自动申请部署飞牛域名ssl证书本文介绍了使用allinssl自动申请和部署飞牛域名SSL证书的全流程。首先通过Docker安装allinssl服务，配置阿里云DNS API和SSH主机API连接。然后创建自动化流程：1)申请Let's Encrypt证书；2)通过SSH推送证书到飞牛指定目录；3)配置邮件通知。最后通过自动脚本实现证书自动更新，包括替换系统证书、更新数据库和重启相关服务。整个过程实现了SSL证书从申请到部署的完全自动化，解决了证书过期管理问题。该方法也可应用于其他云主机的SSL证书管理。

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如何在C++的STL中巧妙运用std::find实现高效查找这篇文章展示如何在一个范围内搜索。这里坚持用标准版本的STL，并考虑由2个迭代器表示的范围。STL可以被分成两部分：对已排序元素进行操作的部分以及对未排序元素进行操作的部分。这种差异对搜索有两个影响:在已排序的集合中查找非常快，通常在对数时间内，而在未排序的集合中查找通常在线性时间内。在已排序范围上显示的所有方法都按照等价性（与比较）来比较值，而在未排序范围上显示的方法则按照相等性（与==比较）来比较值。这篇文章探讨以下3个问题：在那里吗？在哪里？应该在哪里(对于排序范围)？

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Java基于微信小程序的社区养老保障系统 Java基于微信小程序的社区养老保障系统，聚焦社区养老场景，构建多角色、多模块综合服务管理体系，实现信息化管理与数据统计分析。系统为管理员提供首页、轮播图、公告、资源、用户及服务分类、保险缴费、老人信息、生活服务、预约订单等管理功能；为服务商开放首页及服务、订单管理模块；为老人家属与老人用户分别配置首页、社区资讯及个人中心相关功能，支持各类数据的查询与统计分析。

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docker快速部署启动gitlab 本文介绍了使用Docker快速部署GitLab的步骤：首先创建挂载目录并设置权限，然后通过docker run命令启动GitLab容器，需注意修改hostname为服务器IP/域名，映射80、443和2222端口。启动约需2-5分钟，可通过日志确认状态。获取初始root密码后应及时修改，该密码文件24小时后自动删除。最后通过浏览器访问指定IP即可使用GitLab，建议创建项目时设置可见性，拉取代码时使用GitLab账号认证。

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【Linux命令大全】003.文档编辑之colrm命令（实操篇）本文详细介绍了Linux系统中的colrm命令，这是一个用于删除文本文件中指定列范围的实用工具。文章首先解释了命令的功能和参数，包括删除单列或列范围的基本用法。随后展示了多种实际应用场景，如处理表格数据、固定宽度格式文件，以及与其他命令结合使用的方法。高级用法部分提供了批量处理脚本和复杂文本处理管道的示例，特别适合处理CSV和结构化数据。本文通过结构化排版和实用技巧，为系统管理员和高级用户提供了全面的colrm命令使用指南。

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智启未来：人工智能如何重塑高等教育新生态 2025年秋，清华大学某计算机系课堂上，学生正与一个基于通义千问定制的“AI 助教”讨论强化学习算法；与此同时，复旦大学的科研团队利用大模型从数百万篇论文中自动提炼研究前沿，生成基金申请书初稿；而在浙江大学的学生事务中心，AI 系统通过分析食堂消费、图书馆刷卡、课程出勤等数据，主动识别潜在心理危机学生并预警辅导员。

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Part 1 行列式行列式是线性代数的基础工具，用于描述方阵的性质和线性变换对空间的缩放效应。其几何意义是n维向量组张成的几何体体积（带符号），代数定义通过逆序数法展开为n!项代数和。行列式具有7条核心性质，包括转置不变性、零行性质、公因子提取等。展开定理可将高阶行列式降阶计算，利用余子式和代数余子式简化运算。行列式在向量线性相关性判断、线性方程组求解等领域有重要应用，是连接矩阵与线性变换的关键桥梁。

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马达加斯加D

Web框架 --- .NET中的Options Pattern 摘要： .NET Options Pattern 是一种强类型配置管理模式，通过将配置文件（如 appsettings.json）映射到 POCO 类，实现编译期校验和依赖注入。核心优势包括类型安全、DI 支持、配置验证和变更监听。使用步骤：1) 定义配置节点；2) 创建对应 Options 类；3) 通过 Configure<TOptions> 绑定配置并注册服务；4) 通过 IOptions<T> 等接口注入使用。适用于数据库连接、API 配置等场景，提升可维护性和可靠性。

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Mac 安装brew 先command+空格，打开聚焦搜索，然后搜索terminal。如果碰巧你也跟我一样卡了半天没有动。其他设置（直接复制就行。可以考虑换个源，例如。

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【机器学习】深度神经网络（DNN）本文全面介绍了深度神经网络(DNN)的核心概念与应用。DNN通过多层隐藏层实现分层特征学习，底层提取低级特征，上层组合为高级语义特征。文章详细解析了DNN的网络结构(输入层、隐藏层、输出层)、激活函数选择(ReLU、Sigmoid等)、训练原理(前向传播和反向传播)，并提供了完整的Python实现代码。针对训练中的梯度消失、过拟合等问题，提出了ReLU激活函数、批量归一化、Dropout等解决方案。DNN广泛应用于图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域，是CNN、RNN等现代深度学习模型的基础框架。

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北邮刘老师

从软件工程（SE）到智能体工程（AE）：开发范式的差异与升级但当我们开始构建“智能体（Agent）”——能理解目标、会规划步骤、能调用工具、能在环境中执行并自我纠错的系统——你会发现：很多传统软件工程（Software Engineering）的方法仍然重要，却不再足够。我们正在从“写程序”升级到“训练与约束一个会行动的系统”，这就是“智能体工程（Agent Engineering）”的核心。因此工程升级的方向不是让它“更聪明”那么简单，而是让它“更可靠、更可控、更可评估、更能在真实环境中稳定达成任务”。这里的核心是“接口契约”和“请求响应”。

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通知：C++精灵库默认角色已由“小虫子（bug）”升级为“小火箭”。小火箭作为科技与探索的具象符号，能天然契合科技特色教育的内核：它让C++学习不再局限于代码本身，而是延伸到航天科技、宇宙探索等更广阔的领域，帮助学生建立“编程是探索世界、实现梦想的工具”的认知，这与国家培养具备核心数字素养和科技创新能力人才的需求高度契合。相比小虫子角色，小火箭更能激发青少年的家国情怀与远大志向，让编程学习与时代发展同频共振，无疑是更贴合当下教育需求与时代潮流的选择。一枚火箭划破星空，承载着探索未知的梦想与勇气，这一角色迭代并非简单的形象替换，更是对时代需求与教育初心的精准呼应。

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胡小牧: 岁月推动着年华，伴随着流水的脚步走过春夏秋冬。回想一路走来磕磕绊绊，感谢前辈们的无私奉献，本文重在共享,欢迎大家转载,评论,收藏,点赞,谢谢,如果您对文章存在疑问，或者和您的文章类似，请私信，----------------期待是心痛的根源，心不动，则不痛。

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