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    安全运营项目的工作方法

    说人话就是:除了技术之外,为达成安全的"做事逻辑和方法",都可以归类为安全运营。 从项目的角度来看进度一般是难以把控的,只能监控,只有科学监控才能得到项目的准确进展。 明确闭环标准 在安全运营的生命周期里肯定能达成阶段性的效果,比如一个规则的漏报误报率低于30%,XDR基本建设完成,这时候需要结评估,结时仅仅比对当时规定的需求范围进行验收。 下次会议就首先以上次会议的待办来开始。 大部分攻防案例的复盘,讨论到具体事情都是将“资源不足”作为根因,得到这个答案时证明一般没有掌握正确的工作方法--5Why分析,混淆了复盘根因和分配任务的区别。复盘不应该是这样的,要考虑预期是什么?

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    【说站】python列表删除项目的方法

    python列表删除项目的方法 1、使用列表对象的remove()方法。需要指定要删除的项目。 如果出现多次,则删除第一个此类项目。 myList.remove(4) 回溯(最近一次调用最后一次):   文件“<stdin>”,第 1 行,在   ValueError: list.remove(x): x 不在 list2 中 2、使用list对象的pop方法方法将项目的索引作为参数并弹出该索引处的项目。 如果索引超出范围,则引发 IndexError。 此运算符获取要删除的项目的索引并删除该索引处的项目。 该运算符还支持删除列表中的一系列项目。如果我了解列表中的项目,这是我删除项目的首选方式。这是删除项目的清晰快捷的方法。 prem', 3, 1] >>> del myList[7] 回溯(最近一次调用最后一次):   文件“”,第 1 行,在   IndexError:列表分配索引超出范围 以上就是python列表删除项目的方法

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    贝叶斯方法与正则

    从贝叶斯角度,正则等价于引入参数w的先验概率分布。常见的L1/L2正则,分别等价于引入先验信息:参数w符合均值为0的拉普拉斯分布/高斯分布。 贝叶斯方法的参数估计 后验概率的展开形式 参数的先验概率与正则 模型举例 逻辑回归 线性回归 贝叶斯方法的参数估计 贝叶斯方法的参数估计,就是通过最大化后验概率来估计模型的参数。 当参数w的先验概率满足高斯分布: [图片] 优化问题的左中,如果w满足 [图片] : [图片] 这时候的优化函数为: [图片] 同样地,参数w的先验概率满足均值为0的拉普拉斯分布,有: 在数据的概率满足逻辑函数的假设下得到了cross entropy的误差函数;在样本独立、模型参数独立、模型参数满足均值为0的高斯分布的假设下获得了L2正则。 在误差为均值0的高斯分布的假设下得到了square error的误差函数;在样本独立、模型参数独立、模型参数满足均值为0的高斯分布的假设下获得了L2正则

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    大学生参与GitHub开源项目的方法

    网络安全学习宝库 文章目录 ⭐️前言 开发入手方法 准备 ☀️函数的分类 ☀️函数的其他分类 ⭐️实现一个内置函数做法 starrocks的类型系统 ☀️运行时的类型column ☀️函数与表达式 scalar函数实现 ☀️函数签名 ☀️聚合函数 要实现的方法 注册阶段-聚合函数 窗口函数 windowfunction实现接口 tablefunction 开发环境 ⭐️总结 ⭐️前言 可以参与 作为contributer 开发入手方法 首先我们从函数开始入手。 开发函数比较容易,而且函数很常用。 ☀️运行时的类型column 就是数据库的 判断输入是否是空,做一些特别的测试 编码时候小心 ☀️函数与表达式 scalar函数实现 ☀️函数签名 ☀️聚合函数 要实现的方法

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    EVC34目升级到Visual Studio项目的一些建议

    下面就记录一下我升级的过程,其中碰到的问题,以及解决的方法,希望能够给后来人留下点信息,少走点弯路。 1. 解决方法:(不能完全相信编译器,也不能把所有的语法检查都丢给编译器) int i = 0; for (i = 0; i < MAX_LEN; i ++) {     //…… } for (i = 0 解决方法:在工程属性—〉General—〉Project Defaults –〉Use MFC 中,把Use MFC in a shared DLL 改为 Use MFC in a static DLL 后来在msdn英文论坛上找到了一些蛛丝马迹,还是在项目的资源文件上出了问题,默认情况下,Embedded Visual C++ 4.0 版会将 MFC Pocket PC 应用程序的对话框样式设置为 DS_MODALFRAME 解决方法,打开项目资源文件:**.rc,定位到对话框资源,对风格进行修改: ?     目前为止,我暂时碰到的问题还只有以上这些。如果还有问题的话,我会继续总结。

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    针对学习方法的研究

    研究了哪些学习方法,各自策略和目的是什么? 测试。自测或练习。 分散练习。少量多次地练习。 混合练习。从一开始就用不同类别的问题来学习。 多问 Why 和 How。 哪些学习方法比较有效? 测试。 不只是学完知识之后的考试。测试可以立刻执行:比如阅读完一段文字之后,遮住文字,问自己刚刚那一段讲了什么,用回忆的方式来加深记忆与理解更有效。 一个实验,两批学生在为期两周的学习时间里学习计算固体体积的方法,第一批使用普通学习模式,比如第一课学楔形的体积计算,然后练习4道题目,第二课学椭球的体积计算,然后练习4道题目,这样学完后考试。 但是提问的方式不是简单的总结或者转述(当然,总结和转述也是很好的学习方法。)而应该问内容之外的事情,比如这个概念对我来说意味着什么,作者为什么要提这部分内容。 哪些学习方法其实并没有想象中的有效? 重读。单独地重新读一遍教材或者笔记并不能有效地帮助学习。辅助以其他策略比如回忆和练习,会更好。 划重点。

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