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服务器 - 腾讯主机信息

无意间发现腾讯服务器有个 + 校园 活动, 每月10 块钱一台 1 核 2 G 服务器, 还算比较划算,(其中错过了, 腾讯修改配置可以360元五年 1核 1 G 的服务器, 阿里服务器...279 元三年的活动 …) 正好想着自建博客, 在腾讯注册了域名, 就又购买了一台腾讯服务器....选择的详细配置信息如下: 基于 Ubuntu 终端, 链接到服务器, 其中云服务器选择的操作系统是 Ubuntu 16.04. ssh ubuntu@xxx.xxx.xxx.xxx 1....物理 CPU 信息 CPU 信息存储在 /proc/cpuinfo文件里,可以直接查看这个文件以获得cpu信息, 根据具体字段可以查看对应信息....硬盘信息 3.1 查看硬盘信息 腾讯服务器自带了 50G 本地硬盘. # 查看硬盘信息 fdisk -l 输出: Disk /dev/vda: 50 GiB, 53687091200 bytes

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用metadata获取cvm信息盘、网卡信息

用metadata获取cvm信息盘、网卡信息等linux下curl ,windows直接浏览器图片http://metadata.tencentyun.com/latest/meta-data/volumes.../访问这个可以看到盘diskid,继续访问能看到磁盘类型例如[root@VM-32-32-centos ~]# curl http://metadata.tencentyun.com/latest/meta-data...7uflgdf3/disk-type;echoCLOUD_PREMIUM[root@VM-32-32-centos ~]# 图片http://metadata.tencentyun.com/latest 下面有很多信息可查询注意...:metadata.tencentyun.com是内网域名,依赖腾讯内网dns解析,当然直接指定ip(169.254.10.10)也是可以的关于 metadata.tencentyun.com,现状是...169.254.0.23 和 169.254.10.102)基础网络只能访问169.254.10.10hosts里给 metadata.tencentyun.com配置169.254.10.10图片如果监控有问题

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腾讯 CVM 产品详细信息

有关每种实例类型的更多信息,请参阅 CVM 实例配置。实例启动后,用户即可像使用传统计算机一样使用它,用户对启动的实例有完全的控制权。...腾讯官方提供公共镜像供您选择,腾讯市场中也提供第三方镜像(多种操作系统及应用程序)。 支持跨地域镜像复制功能,您可以在不同地域下快速部署相同的服务器实例,提高应用程序的健壮性。...高性能 支持三种类型的硬盘:普通硬盘,高性能硬盘和 SSD 硬盘,满足不同场景下的需求。...了解三种硬盘的详细对比 > 快照备份 通过对硬盘创建快照来保留数据的备份副本,您可以随时从快照创建新的硬盘,并将其连接到另一个实例,提高业务的灵活性。...了解弹性公网IP详情 > 监控 性能监控 监控提供针对腾讯产品的重要性能数据的分钟级监控。

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实验室检验信息系统(LIS源码)

一、区域LIS系统概述:区域LIS平台源码,系统完全采用B/S架构模式,扩展性强。整个系统的运行基于WEB层面,只需要在对应的工作台安装一个浏览器软件有外网即可访问。...LIS系统为实验室服务对象提供检验申请、采集标本、结果查询等功能;为实验室工作人员的核收标本、分送标本、传送资料、分析前处理、质量控制、单向或双向通讯、分析后处理、结果审核、打印报告、结果查询等标本检测过程提供全面的技术支持...四、功能模块1、标本跟踪管理模块实现标本分析前、中、后全过程数据的信息管理,涵盖从检验申请、样本采样、样本前处理、样本接收、集成样本自动分配工作任务等一系统流程管理。...4、危急值管理模块系统一旦发现危急值,会立刻自动推送危急值详细信息(包括项目名称、数值、送检医生、责任护士、患者信息等)至检验人员的审核页面,使检验人员能在第一时间采取干预手段,同时系统会同步记录危急处理信息

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攻防课程系列(三):上资产发现与信息收集

文章首先从上基础设施入手,了解上的基础设施的架构,常见服务模型,以及原生的的基础设施的介绍。然后,从资产发现与信息收集两个方面讲述了上的一些常见的信息收集的手段与工具。...最后,通过实验以实战化的方式验证上环境的信息收集手段。 二. 基础设施组件介绍 2.1 基础设施组件 要对上资产进行资产发现与信息收集,首先我们需要了解上的基础设施组件是什么样子。...信息收集技术 在前一节中,我们讨论了环境基础设施与传统环境之间的区别,这也导致了在上进行信息收集时需要关注不同的方面。...相比于传统环境,资产发现和信息收集在环境中存在着以下不同之处: 首先,在环境中,资产和信息主要存储在基础设施、组件以及使用API密钥(AK/SK)进行访问的服务中,而在传统环境中,这些资产和信息通常存储在企业自己的服务器和应用程序中...其次,介绍了上环境的资产发现与信息收集的一些方法,对比上环境与传统环境的差异,以及如何借助利用信息收集,网空测绘引擎,公有解决方案等做好企业的外部攻击面的管理。

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信息安全技术 计算服务安全指南

声明本文是学习GB-T 31167-2014 信息安全技术 计算服务安全指南....计算的风险管理5.1概述计算作为一种新兴的计算资源利用方式,还在不断发展之中,传统信息系统的安全问题在计算环境中大多依然存在,与此同时还出现了一些新的信息安全问题和风险。...服务商通过对客户的资源消耗、通讯流量、缴费等数据的收集统计,可以获取客户的大量相关信息,对这些信息的归属往往没有明确规定,容易引起纠纷。...信息安全管理责任不应随服务外包而转移,无论客户数据和业务是位于内部信息系统还是服务商的计算平台上,客户都是信息安全的最终责任人。 资源的所有权不变。...承载客户数据和业务的计算平台应按照政府信息系统安全管理要求进行管理,为客户提供计算服务的服务商应遵守政府信息系统安全管理政策及标准。 坚持先审后用原则。

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信息时代,巧用解决新问题

从青铜时代过渡到工业时代,由于技术的快速发展,我们正处于一个新的、巨大的社会变革轨道:信息时代。 顾名思义,由大量的数据组成的信息,是我们未来的决定性因素。...AI能够以“超人”的速度处理信息,有助于更好地管理流程、系统、网络和信息,使其成为一个强大的商业工具。企业利用人工智能的例子是多样且创新的,涵盖了从改善空气质量到野生动物保护等各个方面。...将业务转移到既增加了处理的灵活性同时降低了计算成本,也为企业提供了采用这些最新技术所需的工具。这一点非常重要,因为传统企业也希望能够跟上其本土数字创新同行的步伐。...然而,这并没有造成企业业务上的障碍,因为有了计算,无论业务规模如何,都可以获得最先进的数据中心。 目前行业的发展已经能够很好地支持企业转向计算,特别是考虑到这些新技术。...使用为企业提供了一个自信走向新信息时代的方向。

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R语言信息可视化——文字

这一篇跟大家分享R语言信息可视化——文字。 R语言可以轻松处理信息可视化,并且很早就有专用的信息可视化包——WordCloud。...可是这个第一版的文字工具,真的超级烂,不仅参数多,而且呈现效果烂,无法自定义形状,颜色也不好搭配。 今天的主角是WordCloud2,该包的升级版(虽然我不知道这两个包是否是同一个作者开发的)。...\DemoFreq.csv") 数据是我在以前文章中曾经分享过的关于文字在线制作工具所用到的。...而且该包所生成的文字页面是支持鼠标悬浮显示动态标签的。(鼠标停留在对应文字上,会显示出该文字对应的权重)。 ?...由于自己的数据集数量太少,完全展示不出来该包文字的可视化效果精妙之处,以下将使用该包自带的案例数据集进行演示。

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社交网络信息安全:规避计算风险

从分析不同计算的研究可发现,现今的公共及私有服务虽然受欢迎的程度不一,但以未来的发展来看,两种服务势必会汇集在一起。未来,海合将取代公共及私有服务,成为实际存在的模式。...因此,黑客会针对上述的安全漏洞乘虚而入,连带损害其他客户的系统。 3. 不安全的程序接口:计算服务商提供给客户一套应用程序设计的接口,以便其可以在环境中管理各种系统或与服务互动。...因为服务是罔步提供多个客户服务,权限或授权滥用所造成的损失会比一般的信息服务更为严重。 6....滥用计算:隐藏于计算背后的注册信息及服务( 特别是在公共)使用匿名的做法,不但让犯罪者利用强大并可延展的E 资源从事活动,也不容易定罪。...此外,最佳密钥管理做法应采用下列规则: 最佳密钥管理做法 管理者不能接触密钥 不可以明文发布密钥信息 不同的人进行密钥管理时应有不同的身份验证 提供安全防御措施保护暂存密钥 安全的密钥存档及复制的机制

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基于激光点语义信息的闭环检测

GOSMatch: Graph-of-Semantics Matching for Detecting Loop Closures in 3D LiDAR data 摘要 利用激光雷达的点信息检测闭环是一件很不容易的事情...本文提出了一种利用语义信息来检测闭环的方法。本文利用语义信息构建了局部和全局的描述子。全局的描述子来高效的查找最相似的前K个闭环候选帧,局部的描述子用来计算当前帧和闭环候选帧之间的距离。...其他的方法关注点的表示,如直方图;基于外观的方法如NDT;还有很有名的Scan Context,把点分成2D的小方块并编码为点高度的最大值。...这个端到端的神经网络检测原始点云中每个点的语义信息。需要注意的是,我们不能通过一个点的语义信息知道这个卡车是在运动还是在停着,所以利用前端的里程计来估计车辆的速度来辨别是停着的还是移动的。...(最近查阅资料的时候大概了解到,基于激光点的语义分割方法很难达到实时,而且目前类别的标签只有六类左右,但是基于视觉的语义分割方法很成熟,所以我们完全可以基于视觉得到标签,投影到点上得到每个点的标签

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腾讯对象存储cos获取图片像素信息

腾讯对象存储cos获取图片像素信息 1 上传时增加参数记录图片像素信息 2 展示时获取图片像素信息 1 上传时增加参数记录图片像素信息 项目中是通过流类型上传文件到腾讯cos的,上传图片信息默认是没有像素信息...,想获取图片像素信息的话首先想到的是通过增加上传自定义参数信息定义图片像素参数上传,文档地址 https://cloud.tencent.com/document/product/436/65935#....最后测试得出的结果就是设置了content-length就不能设置usermetadata,不设置content-length的话虽然可以设置usermetadata,但是文件的大小却不是正常大小,而是0; 询问腾讯cos...此路行不通暂时 2 展示时获取图片像素信息 询问腾讯cos技术知识得知有一篇api文档可以获取到图片的像素信息 https://cloud.tencent.com/document/product/460.../6927 ,这样的话就在获取腾讯文件列表信息的判断是否是图片资源进行获取图片像素信息的操作 此方案行得通,且页面加载也基本不受影响,故采用次方案.

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首席信息官需要解决的混合挑战

首席信息官在寻求部署混合时面临着真正的挑战。他们需要创建应用程序模型,以解决其数据中心、安全性和合规性规则的问题,同时还要充分利用公共的弹性。...计算的最大好处是敏捷性——能够替换损坏的组件或扩展过载的组件。但首席信息官们发现,当将计算前端整合到混合架构中时,其弹性比预期的要低。...事实上,可扩展的计算前端可能会导致内部部署、遗留应用程序过载,并抵消公共的好处。...第三方供应商和计算提供商已经增加了更多的容器和Kubernetes服务来应对这些混合挑战,但是内部部署和公共模型之间的这种脱节仍然是当今首席信息官的主要障碍之一。...为什么首席信息官会转向容器、Kubernetes和PaaS模型 容器化应用程序和Kubernetes部署的组合适用于各种场景,从传统的单片应用程序到基于微服务的计算应用程序。

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计算背景下的信息战争

信息安全成为任何国家和组织都异常关注的问题,而摆脱国际巨头的控制——去IOE化成为一种时髦的提法。...去IOE化的概念从去年斯诺登事件以后,以国家信息安全的名义在国内迅速发酵,但显然这个原因不能回答整个行业变化的全部,毕竟在美国这个趋势更加明显,去年轰动业界的IBM在CIA的合同竞标中败于亚马逊一案,可算是一个标志性的事件...而且还要警惕私有的提法,因为‘私有’实际上就是传统虚拟化解决方案改头换面,新瓶装旧酒,就是为了卖产品和方案给企业,只有公有是真正意义上的计算,而计算的本质是用互联网。”...从以上的分析可以看出这三家的服务的客户主要针对的是信息化能力相对较弱的传统企业和没有能力大规模投入基础设施建设的初创企业,他们对低成本高效益的计算模式是需求最旺盛的。...服务不仅降低了成本,还提高了企业信息的透明度。

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信息安全度量:什么是要收集的

——CISO们也在寻找能够高效度量基于战略目标的控制的方式,并且汇报这些发现。 如果没有深入风险和花费,以及高官们实际关心的其他信息安全度量的仪表盘,那么怎么才能正确度量上的安全运维呢?...缓慢但坚定地,IT部门正在调整安全控制(文档化的流程)和架构模型来适应公有和私有环境里的信息系统。...随着预防性的,检测性的和响应式的控制正在进入混合模型,CISO们现在必须思考里的管控以及新的信息安全度量标准,为了内部跟踪以及服务级别协议(SLA)。...有一些监控活动,信息安全度量基本上都在内部数据中心和里。机会在于引入环境的安全工具能够大量抓取相同的数据,并且提供目前收集的任何信息安全度量。...花费还可能包括认证和加密服务,以及为这些环境提供控制的其他服务。安全团队不能忽略使用的财务和预算方面,因为信息安全控制和服务现在已经是部署和运维的不可缺少的一部分。

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基于激光点语义信息的闭环检测

GOSMatch: Graph-of-Semantics Matching for Detecting Loop Closures in 3D LiDAR data 摘要 利用激光雷达的点信息检测闭环是一件很不容易的事情...本文提出了一种利用语义信息来检测闭环的方法。本文利用语义信息构建了局部和全局的描述子。全局的描述子来高效的查找最相似的前K个闭环候选帧,局部的描述子用来计算当前帧和闭环候选帧之间的距离。...其他的方法关注点的表示,如直方图;基于外观的方法如NDT;还有很有名的Scan Context,把点分成2D的小方块并编码为点高度的最大值。...这个端到端的神经网络检测原始点云中每个点的语义信息。需要注意的是,我们不能通过一个点的语义信息知道这个卡车是在运动还是在停着,所以利用前端的里程计来估计车辆的速度来辨别是停着的还是移动的。...(最近查阅资料的时候大概了解到,基于激光点的语义分割方法很难达到实时,而且目前类别的标签只有六类左右,但是基于视觉的语义分割方法很成熟,所以我们完全可以基于视觉得到标签,投影到点上得到每个点的标签

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