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2025年渗透测试面试题总结-2025年HW(护网面试) 31（题目+回答）

目录2025年HW(护网面试)311.自我介绍2.渗透测试流程（五阶段模型）3.技术栈与开发经历4.自动化挖洞实践5.信息搜集方法论6.深度漏洞挖掘案例8.SQL注入实战技巧9.AWVS扫描与防御10.

独行soc·2025-07-07 16:50

通信算法之278：数据链/自组网通信设备--MIMO(2T2R)-OFDM系统系列--实际工程应用算法代码--1.系统指标需求及帧结构设计

实际工程应用算法代码第一章：系统指标需求拆解分析第二章：通信系统帧结构设计和OFDM参数设计第三章：通信业务速率设计及理论解调门限第四章：同步序列设计及同步性能仿真验证第五章：数据业务设计及性能仿真验证第六章：信道模型设计第七章

秋风战士·2025-07-07 16:50

【计算机毕业设计】基于Springboot的办公用品管理系统+LW

华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行前辈交流✌技术范围：SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python

枫叶学长(专业接毕设)·2025-07-07 16:19

mysql 主从复制原理、实现方式以及主从同步延迟的处理方式

以下是深度解析：一、主从复制核心原理1.三线程协作模型BinlogDumpThreadI/OThreadSQLThread主库Master从库SlaveRelayLogSlaveDB线程所在位置职责BinlogDumpThread

·2025-07-07 16:49

MongoDB + Voyage AI 详解：重塑数据库与AI的协同范式

通过整合VoyageAI的先进AI检索与嵌入模型能力，MongoDB旨在重新定义AI时代的数据库架构，为企业构建智能应用提供端到端的数据基础设施。

csdn_tom_168·2025-07-07 16:19

HarmonyOS5.0仓颉引擎与盘古大模型：个性化作业批改系统架构设计与实现

本文将展示如何基于HarmonyOS5.0仓颉并发引擎和盘古大模型，构建新一代智能作业批改系统。

H老师带你学鸿蒙·2025-07-07 16:49

DeepSeek在智能教育评估中的应用：试题检索

DeepSeek在智能教育评估中的应用：试题检索关键词：DeepSeek、智能教育、试题检索、自然语言处理、知识图谱、个性化学习、评估系统摘要：本文探讨了DeepSeek大模型在智能教育评估系统中的试题检索应用

AIGC应用创新大全·2025-07-07 16:18

知识图谱的个性化智能教学推荐系统(论文+源码)

毕设工作室_wlzytw·2025-07-07 16:48

基于高斯两步移动搜寻法（2SFCA）的城市绿地可达性分析

范围内的需求点（k），计算供需比Rj；对每个需求点i，搜索所有在i搜寻半径（d0）范围内的供【数据】成都市城区绿地数据、各街道小区数据、路网数据OSM【那再来理解一下高斯两步移动搜索法】对于最初的两步移动模型相当于二分

yorov·2025-07-07 16:47

两步移动搜索法（2SFCA）python

以下是基于Python和GeoPandas的一种实现方式。准备工作为了实现2SFCA方法，需要准备以下数据集：供给点：表示服务提供方的位置及其服务能力。需求点：表示潜在使用者的位置及其需求量。

我在北京coding·2025-07-07 15:17

反向传播神经网络极简入门

单个神经元神经网络是多个“神经元”（感知机）的带权级联，神经网络算法可以提供非线性的复杂模型，它有两个参数：权值矩阵{Wl}和偏置向量{bl}，不同于感知机的单一向量形式，{Wl}是复数个矩阵，{bl}

自信哥·2025-07-07 15:46

Java、python中高级开发工程师岗位框架要求统计

一、主流框架使用频率框架/技术出现频率说明SpringBoot89%几乎成为Java后端开发的标配，用于快速构建微服务和独立应用。SpringCloud76%微服务架构必备，提供服务发现、配置管理、网关等核心组件。MyBatis/MyBatis-Plus72%最流行的ORM框架，MyBatis-Plus进一步简化开发。Spring68%基础框架，中高级岗位要求深入理解IoC、AOP原理。Hiber

爱吃土豆的马铃薯ㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤ·2025-07-07 15:46

Java NIO 模型笔记

JavaBIOvsNIONIO三大核心组件Channel（通道）Buffer（缓冲区）Selector（选择器）Channel详解Buffer详解Selector详解NIO工作流程图示例代码讲解NIO模型的优缺点

笑衬人心。·2025-07-07 15:16

PPOCRLabel 环境配置教程

PPOCRLabel环境配置教程_哔哩哔哩_bilibili1安装conda2新建环境condacreate--nameppocrpython=3.8--channelhttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn

ysh9888·2025-07-07 15:15

response.split(“\n“)[0].strip() 是什么

response.split(“\n”)[0].strip()是什么returnresponse.split("\n")[0].strip()这行代码在Python中通常用于对字符串进行处理并返回处理后的结果

ZhangJiQun&MXP·2025-07-07 15:15

阿里云瑶池数据库 Data Agent for Meta 正式发布，让 AI 更懂你的业务！

然而，当模型调用日益便捷时，核心痛点已不再是模型本身，而是集中在一个关键要素上：数据。AIAgent的落地瓶颈已从技术能力转向高质量、高相关性、安全合规的数据供给。

·2025-07-07 15:46

超轻量级中文OCR项目使用教程

OCR项目使用教程chineseocr_lite超轻量级中文ocr，支持竖排文字识别,支持ncnn、mnn、tnn推理(dbnet(1.8M)+crnn(2.5M)+anglenet(378KB))总模型仅

甄墨疆·2025-07-07 15:14

Python函数

1文档字符串函数定义下的第一个字符串是文档字符串，用于解释函数。可以通过help(function_name)或function_name.__doc__来查看。2函数返回单个返回值：return一个值无返回值：函数执行完毕没有return语句，或者return后面没有值，会隐式地返回None返回多个值：实际上是返回一个包含所有值的元组(tuple)3参数函数声明：使用def关键字来创建函数默认参

·2025-07-07 15:45

Python-selenium爬取

selenium前言使用python的requests模块还是存在很大的局限性，例如：只发一次请求；针对ajax动态加载的网页则无法获取数据等等问题。

藏在歌词里·2025-07-07 15:44

python --飞浆离线ocr使用/paddleocr

依赖#python==3.7.3paddleocr==2.7.0.2paddlepaddle==2.5.2loguru==0.7.3frompaddleocrimportPaddleOCRimportcv2importnumpyasnpif

·2025-07-07 15:44

【PaddleOCR】OCR文本检测与文本识别数据集整理，持续更新......

博主简介：曾任某智慧城市类企业算法总监，目前在美国市场的物流公司从事高级算法工程师一职，深耕人工智能领域，精通python数据挖掘、可视化、机器学习等，发表过AI相关的专利并多次在AI类比赛中获奖。

·2025-07-07 15:43

多模态大模型的技术应用与未来展望：重构AI交互范式的新引擎

随着生成式AI和大模型时代的到来，**多模态大模型（MultimodalFoundationModels）**以统一的建模方式处理图像、文本、音频、视频等多源数据，重塑了“感知-认知-决策”链条，为AGI

zhaoyi_he·2025-07-07 15:43

善用关系网络：开源AI大模型、AI智能名片与S2B2C商城小程序赋能下的成功新路径

在此基础上，引入开源AI大模型、AI智能名片以及S2B2C商城小程序等新兴技术工具，探讨它们如何助力个体在复杂的关系网络中更高效地挖掘和利用资源，提升处理关系的能力，从而为事业成功开拓新道路，揭示这些技术元素在当代成功路径中的创新应用与重要意义

·2025-07-07 15:42

学Simulink——整流器场景：基于Simulink的单相全桥可控硅整流器仿真建模

添加主要模块1.交流电源2.单相全桥可控硅整流器3.LC滤波器4.负载模拟5.触发脉冲生成模块6.测量模块第三步：搭建主电路拓扑第四步：搭建触发脉冲生成逻辑1.设计触发脉冲逻辑2.集成至Simulink模型四

xiaoheshang_123·2025-07-07 15:42

探索 Qwen3-0.6B：轻量级大模型的技术突破与应用潜力

在大模型技术飞速发展的今天，轻量化、高性能的模型成为业界关注的焦点。Qwen3-0.6B作为阿里推出的轻量级大模型，凭借其独特的技术架构和卓越性能，在众多模型中脱颖而出。

·2025-07-07 15:42

说话人识别python_基于各种分类算法的说话人识别（年龄段识别）

基于各种分类算法的语音分类(年龄段识别)概述实习期间作为帮手打杂进行了一段时间的语音识别研究，内容是基于各种分类算法的语音的年龄段识别，总结一下大致框架，基本思想是：获取语料库TIMIT提取数据特征，进行处理MFCC/i-vectorLDA/PLDA/PCA语料提取，基于分类算法进行分类SVM/SVR/GMM/GBDT...用到的工具有HTK(C,shell)/Kaldi(C++,shell)/L

weixin_39673184·2025-07-07 15:42

vllm推理实践

SamplingParams#定义生成参数sampling_params=SamplingParams(temperature=0.7,top_p=0.9,max_tokens=100,)#加载DeepSeek模型

try2find·2025-07-07 15:12

llama-cpp-python使用教程

以下是llama-cpp-python的完整使用教程，涵盖安装、基础用法、高级功能（如GPU加速、多模态等）和常见问题解决。

try2find·2025-07-07 15:11

【Python】列表嵌套字典多规则排序

数据a=[{"project":"pro_613","branchList":[]},{"project":"pro_614","branchList":[]},{"project":"pro_612","branchList":[]},{"project":"pro_631","branchList":[]},{"project":"pro_617","branchList":[]},{"pro

魔都吴所谓·2025-07-07 15:10

Redis存储Cookie实现爬虫保持登录 requests | selenium

这明显是很麻烦并且不合理的,所以这次我分享一下怎么可以让我们的程序进行一次登录之后,和普通浏览器一样下次不进行登录直接进行对网站数据的爬取下面的我分享的内容需要前置知识,如果同志有知识不理解,可以查看我以前写的文章Python

·2025-07-07 14:10

Requestium - 将Requests和Selenium合并在一起的自动化测试工具

Requests是Python的第三方库，主要用于发送http请求，常用于接口自动化测试等。Selenium是一个用于Web应用程序的自动化测试工具。

测试界晓晓·2025-07-07 14:08

深度解析：venv和conda如何解决依赖冲突难题

依赖冲突的典型场景1.2隔离机制实现原理二、venv与conda的架构对比2.1工具定位差异2.2性能基准测试（以创建环境+安装numpy为例）三、venv的配置与最佳实践3.1基础工作流3.2多版本Python

咕咕日志·2025-07-07 14:08

冒泡排序算法详解（含Python代码实现）

本文将通过Python代码实现冒泡排序，并详细讲解其原理、执行流程、复杂度分析及适用情况。✨一、算法简介冒泡排序的核心思想是：相邻两个元素比较，将较大的元素不断“冒泡”至右侧，最终实现排序。

算法_小学生·2025-07-07 14:05

PyTorch中 item()、tolist()使用详解和实战示例

在PyTorch中，.item()和.tolist()是两个常用于从Tensor中提取Python原生数据的方法，尤其在调试、日志记录或将结果传给非张量库时非常有用。下面是它们的详解与代码示例。

点云SLAM·2025-07-07 14:35

Transformer模型压缩：结构化剪枝与混合精度量化研究

Transformer模型压缩：结构化剪枝与混合精度量化研究摘要本文针对Transformer模型在实际部署中面临的计算资源消耗大、内存占用高和推理延迟等问题，提出了一种结合结构化剪枝与混合精度量化的综合压缩方案

pk_xz123456·2025-07-07 14:34

Logistic回归预测模型2：R语言实现模型的内部和外部验证

前面我们讲了logistic回归预测模型的建立，今天介绍的是模型的验证，可以在训练集和验证集中通过ROC曲线、校准曲线和决策曲线分别进行验证。

·2025-07-07 13:34

资深php工程师必会必知架构

作为资深PHP工程师，必须掌握以下架构设计及核心组件，这些架构能力决定了系统能否支撑高并发、高可用及复杂业务场景：一、分层架构（基础但关键）经典三层模型HTTP请求SQL表示层业务逻辑层数据访问层数据库表示层

深山技术宅·2025-07-07 13:28

在 Node.js 中如何使用 MongoDB 创建多个关联模型

在Node.js中使用MongoDB创建多个关联模型，通常是通过Mongoose来实现。

·2025-07-07 13:58

【NWFSP问题】基于中华穿山甲算法CPO求解零等待流水车间调度问题NWFSP研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述1.引言2.理论基础2.1中华穿山甲算法（CPO）核心原理2.2NWFSP数学模型3.CPO-NWFSP求解框架设计3.1编码与解码3.2离散化位置更新3.3目标函数适配

·2025-07-07 13:26

Github 2025-07-05 Rust开源项目日报Top10

根据开发语言中项目的数量，汇总情况如下：开发语言项目数量Rust项目10TypeScript项目1uv:极快的Python软件包安装程序和解析器创建周期：147天开发语言：Rust协议类型：ApacheLicense2.0Star

老孙正经胡说·2025-07-07 13:25

机器人动力学模型及其线性化阻抗控制模型

机器人动力学模型机器人动力学模型描述了机器人的运动与所受力和力矩之间的关系。这个模型考虑了机器人的质量、惯性、关节摩擦、重力等多种因素，用于预测和解释机器人在给定输入下的动态行为。

·2025-07-07 12:54

JSONLines和JSON数据格式使用教程

文章目录一、核心区别二、JSONLines的优势三、Python中使用JSONLines1.写入JSONLines文件2.读取JSONLines文件3.处理大文件示例四、常见工具支持1.命令行工具2.编程语言库五

Cachel wood·2025-07-07 12:54

【机器学习笔记 Ⅱ】11 决策树模型

决策树模型（DecisionTree）详解决策树是一种树形结构的监督学习模型，通过一系列规则对数据进行分类或回归。其核心思想是模仿人类决策过程，通过不断提问（基于特征划分）逐步逼近答案。

巴伦是只猫·2025-07-07 12:24

【机器学习笔记 Ⅱ】10 完整周期

机器学习的完整生命周期（End-to-EndPipeline）机器学习的完整周期涵盖从问题定义到模型部署的全过程，以下是系统化的步骤分解和关键要点：1.问题定义（ProblemDefinition）目标

·2025-07-07 12:24

【机器学习笔记Ⅰ】13 正则化代价函数

正则化代价函数（RegularizedCostFunction）详解正则化代价函数是机器学习中用于防止模型过拟合的核心技术，通过在原始代价函数中添加惩罚项，约束模型参数的大小，从而提高泛化能力。

·2025-07-07 12:23

图像分割技术详解：从原理到实践

文章介绍了图像分割的原理，并通过一个将图像划分为2*4子块的示例，展示了如何使用Python和matplotlib库中的tight_subplot函数进行图像分割和展示。

lanjieying·2025-07-07 12:53

机器学习笔记——支持向量机

支持向量机参数模型对分布需要假设（这也是与非参数模型的区别之一）间隔最大化，形式转化为凸二次规划问题最大化间隔间隔最大化是意思：对训练集有着充分大的确信度来分类训练数据，最难以分的点也有足够大的信度将其分开间隔最大化的分离超平面的的求解怎么求呢

star_and_sun·2025-07-07 12:23

【机器学习&深度学习】多分类评估策略

2.1.7从宏平均指标中定位模型短板

一叶千舟·2025-07-07 12:22

Simscape入门教程

文章目录物理网络连接到Simulink运行本文是官方教程构造物理模型的基本步骤的学习笔记，旨在建立一个带有控制器的质量-弹簧-阻尼系统。

微小冷·2025-07-07 12:51

数据仓库技术及应用（Hive 产生背景与架构设计，存储模型与数据类型）

1.Hive产生背景传统Hadoop架构存在的一些问题：MapReduce编程必须掌握Java，门槛较高传统数据库开发、DBA、运维人员学习门槛高HDFS上没有Schema的概念，仅仅是一个纯文本文件Hive的产生：为了让用户从一个现有数据基础架构转移到Hadoop上现有数据基础架构大多基于关系型数据库和SQL查询Facebook诞生了Hive2.Hive是什么官网：https://hive.ap

娟恋无暇·2025-07-07 12:49

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