能看到它分了六层，比如说第一层可能就是安装 centos，后面几层就是安装 redis 所需的缓解经
镜像是一种轻量级、可执行的独立软件包，用来打包软件运行环境和基于运行环境开发的软件，他包含运行某个软件所需的所有内容，包括代码、运行时库、环境变量和配置文件。将所有的应用和环境直接打包为docker镜像，就可以直接运行。
在最近的CTF比赛中，综合靶场出现的次数越来越多，这种形式的靶场和真实的内网渗透很像，很贴合实际工作，但我们往往缺少多层网络的练习环境。本文通过VMware搭建3层网络，并通过msf进行内网渗透，涉及代理搭建，流量转发，端口映射等常见内网渗透技术。
Linux和UNIX的文件系统是一个以“/ “为根的阶层式的树状文件结构，/ 因此被称为根目录。所有的文件和目录都置于根目录/ 之下。根目录/下面有/bin，/home，/usr等子目录。在早期的UNIX系统中，各个厂家各自定义了自己的UNIX系统的文件系统构成，比较混乱。
运行容器，且进入容器内，参数 解释 -i 交互式命令操作 -t 开启一个终端 bash 进入容器后执行的命令
在计算机出现之前其实就有文件系统的概念了，此时的文件系统指的是用于管理（存储和检索）纸质文件的系统，而在计算机发明之后，文件系统逐渐指的是管理存储介质的系统，它通过简单的接口给用户，方便用户使用存储设备。
如图1所示，假设输入到神经网络中的是一张大小为256*256的图像，第一层隐藏层的神经元个数为241*241。在只考虑单通道的情况下，全连接神经网络输入层到第一层隐藏层的连接数为，也就是说输入层到第一层隐藏层有个参数（1为偏置项参数个数）。而在卷积神经网络中，假设我们使用了一个大小为16*16的卷积核，则输入层到第一层隐藏层的连接数为，由于我们的卷积核是共享的，因此参数个数仅为个。有时候为了提取图像中不同的特征，我们可能会使用多个卷积核，假设这里我们使用了100个大小为16*16的卷积核，则输入层到第一层隐藏层的参数个数也仅为，这依然远远少于全连接神经网络的参数个数。
原贴：https://0xffff.one/d/1395-wen-jian-xi-tong-zuo-wei-huan-cun
pnpm 全称是 “Performant NPM”，即高性能的 npm。它结合软硬链接与新的依赖组织方式，大大提升了包管理的效率，也同时解决了 “幻影依赖” 的问题，让包管理更加规范，减少潜在风险发生的可能性。
统一放在第3层，可以由一个Http.js统一负责，包括JWT验证，token 验证都可以放在 Http.js 中自动处理。
1. linux的文件组织目录结构 linux的目录与window的区别 win以存储介质为主，主要以盘符及分区实现文件 管理，再下面才是目录。 linux以树形目录结构的形式来构造整个系统，每一个
通常而言，Linux的操作系统由两类文件系统组成：bootfs（boot file system）和rootfs（root file system），它们分别对应着系统内核与根目录文件。bootfs层主要为系统内核文件，这层的内容是无法修改的。当我们的系统在启动时会加载bootfs，当加载完成后整个内核都会存到内存中，然后系统会将bootfs卸载掉。
镜像是一种轻量级、可执行的独立软件包，用来打包软件运行环境和基于运行环境开发的软件，它包含运行某个软件所需的所有内容，包括代码、运行时、库、环境变量和配置文件。
本文主要介绍如何离线安装ES的ik分词器，网上说很容易，但实际上要注意的细节很多，我先列出来
以Oracle Cloud环境为例，从现有Linux系统上安装Archlinux [理论上可以无VNC实现]
Linux 操作系统的内核裁剪不仅是为了提升系统的安全性，而且是为了进一步提升应用系统的性能。如《Linux 内核裁剪框架初探》所述，Linux 的内核裁剪技术并没有得到广泛的应用，对于安全性、应用的性能以及开发效率而言，业界普遍采用的是虚拟化技术——虚拟机和容器。无论哪一种虚拟化技术，本质上都可以看作是操作系统能力的抽象、分拆和组合。
IT的武林 如果把IT圈当成一个武林，里面有各大门派并充斥着各种武功的话，ansile绝对是一项杀伤力极强的内功。ansible本身配置和使用极为方便，并能够以此驱动其他武功，如操作系统、虚拟化、云计算、应用的部署和配置管理。接下来，我们先看一下这项神功的精妙所在。 IT武林的Ansible 而Ansible是什么？一句话而言：其本质是能够提供配置管理、应用部署、服务自动化的工具。这样的描述是不是太简单了？非也，我们进行展开讨论。 配置管理的对象通常是操作系统，谈到操作系统，Ansible管理操作系统的可以
文章来自：https://leonardoaraujosantos.gitbooks.io 作者：Leonardo Araujo dos Santos
Docker容器产生的数据，如果不通过docker commit生成新的镜像，使得数据做为镜像的一部分保存下来， 那么当容器删除后，数据自然也就没有了。
前言 上一篇博客?零基础学Docker【3】 | 一文带你快速进行Docker实战为大家带来了一些Docker应用实战的内容，本篇博客，我们需要完成的目标如下： 理解镜像原理之联合文件
1 资源调度的目标和价值 1.1 子系统高效调度 任务之间资源隔离，减少争抢。 任务分配调度时结合资源分配，各个任务分配合理的资源，充分利用系统资源，减少资源利用不充分的问题。 资源调度结合优先级，优先级高的分配更多的资源。 1.2 提高全系统的资源利用率 各个子系统，存在不同时期，对资源需求不一样的情况，平滑系统资源的利用。 1.3 支持动态调整切分资源，增强系统扩展性。 系统对资源的规划很难一次性准确，通过mesos支持虚拟主机的方式，动态扩展。 2 资源调度使用限制以及难点 2.1 资源调度使用限制
这里介绍LVS集群的通用体系结构，设计原则和相应特点；LVS集群应用于建立可伸缩的Web，Media，Cache和Mail等网络服务。
想不想知道Linux内核是个什么样的，在一个国外的极客网站（turnoff.us）上，网站作者就以漫画的形式展现了Linux内核中是如何工作的，漫画虽然简单，但很生动！
最近在information fusion上又看到了一篇关于红外可视图像融合的论文，相对于之前的最大值和平均损失函数而言，这篇论文中提出了一种基于照明感知来确定损失函数权重的方法，我们一起来康康吧
镜像用来打包软件的运行环境和基于运行环境开发的软件，它包含运行某些软件所需要的所有内容，例如：代码，运行时库，环境变量和配置文件等等
现在的深度学习发展速度已经超出每个人的想象，很大一部分人只是觉得我用他人的框架去实现自己的目的，并且效果很好就可以了，这也是现在一大部分的一个瓶颈。曾经有一个老教授来我电讲座，就说了这个问题，他还强调的说了现在的deep learning也没有准确的数学或统计理论可以完全证明，只是大家都觉得结果不错，他说他最近在用数学证明之，很期待！ 今天就和大家讲讲最普通不过的一个部分吧，那就是卷积神经网络。 CNN的两大优势（降低训练参数）： 局部感受野： 就是输出图像某个节点（像素点）的响应所对应的最初的输入图像的区
Docker镜像是一种轻量级、可执行的独立软件包，用来打包软件运行环境和基于运行环境开发的软件，它包含某个软件所需的所有内容，包括代码、库、环境变量、配置文件、运行时环境等。 所有的应用，直接打包成Docker镜像，然后通过镜像创建出容器，然后就可以直接跑起来。
虽然我很不愿意再设计一套BUS系统，但是现有的一些确实都没有特别符合我的口味的。所以还是尝试设计一个出来。
1.基本介绍 os.walk()： 游走/漫步函数 返回的是一个迭代器 扫描某个指定目录下所包含的子目录和文件 2.基本使用 假设文件夹data有如下的目录结构(cmd 命令：tree /f) 2.1
容器非常神奇。它们允许简单的进程表现得像虚拟机。在这种优雅的底层是一组模式和实践，最终使一切运作起来。在设计的根本是层。层是存储和分发容器化文件系统内容的基本方式。这种设计既出人意料地简单，同时又非常强大。在今天的帖子[1]中，我将解释什么是层以及它们的概念性工作原理。
文件系统层次结构标准（英语：Filesystem Hierarchy Standard，FHS）定义了Linux操作系统中的主要目录及目录内容。在大多数情况下，它是一个传统BSD文件系统层次结构的形式化与扩充。
Filesystem Hierarchy Standard（文件系统层次化标准）的缩写，多数Linux版本采用这种文件组织形式，类似于Windows操作系统中c盘的文件目录，FHS采用树形结构组织文件。FHS定义了系统中每个区域的用途、所需要的最小构成的文件和目录，同时还给出了例外处理与矛盾处理。
《信息安全杂志》(Infosecurity Magazine)发表文章称，谷歌利用人工智能技术成功开发出了人工智能难以破解的加密技术。 谷歌大脑团队创造了两个人工智能，它们能够进化自己的加密算法，保护信息免受第三个人工智能的攻击，而后者试图进化其算法来破解由人工智能生成的加密算法。该研究取得了成功：前两个人工智能从零开始学会了如何安全地进行沟通。 谷歌大脑团队开始使用了三个相当普通的神经网络，名字分别是爱丽丝（Alice）、鲍勃（Bob）和夏娃(Eve)。每个神经网络都有非常具体的目标：爱丽丝负责向鲍勃发送
如个体i支配个体j，就说明个体i在所有目标函数的表现上都不差于个体j，并且至少在一个目标上优于个体j；
今天给大家分享一篇来自微博的点击率预估论文，借鉴NLP领域的ELMO和Bert的思想，提出了一种使用上下文信息来优化特征嵌入的CTR预估框架，一起来看一下。
自上次发表“自是年少,韶华倾负 ——优麒麟-系统入门篇”教程之后，小编就消失快几个月了，不过小编没有偷懒哟，而是参与18.10的UKUI主题管理及发布派对去了。So，小编应该算比较勤快的，你看，今天又来写第二篇“优麒麟文件管理器”，现在跟我一起来认识这个管理工具吧。
最顶层是管理虚拟机的入口，linux开源套件 libvirt(官网：www.libvirt.org):
让大神Andrej Karpathy一键三连❤️（点赞+转发+评论），一个教你从头开始实现Llama3的代码库爆火。
本文介绍了1*1卷积在卷积神经网络中的作用和原理，通过实例进行解析，并探讨了1*1卷积的参数数量，最后对图像的一层进行了分析。
多任务学习（MTL）的性能表现，很大程度上取决于任务共享的方式，而任务共享方式通常是依靠网络架构的设计。共享方式是由网络深度和任务数量综合决定的，因此如果完全依靠人工设计的组合方式，可能得到的结果是耗时的，而且并不能保证是最优方案。
我们都知道，卷积核的作用在于特征的抽取，越是大的卷积核尺寸就意味着更大的感受野，当然随之而来的是更多的参数。早在1998年，LeCun大神发布的LetNet-5模型中就会出，图像空域内具有局部相关性，卷积的过程是对局部相关性的一种抽取。
当然，同样辛勤劳动的还有这位小老弟，cron进程。看它急得头上都冒汗了，这位老弟不断的看着手表，执行着周期性任务。
本文告诉大家，如何解决 csproj 项目文件放入到里层的文件夹，不放在 sln 所在文件夹的第一层子文件夹，导致 VisualStudio 2022 在构建 docker 映像提示找不到文件的问题
ContextCapture（Smart3D）生成的倾斜摄影模型数据一般都形如如下组织结构：
WORKDIR 指定工作目录（或称当前目录），以后各层的当前目录就被改为指定的目录，如该目录不存在，WORKDIR 会自行创建。
镜像的定制实际上就是定制每一层所添加的配置、文件。我们可以把每一层修改、安装、构建、操作的命令都写入一个脚本，这个脚本就是Dockerfile。
LeNet-5是由LeCun 提出的一种用于识别手写数字和机器印刷字符的卷积神经网络（Convolutional Nerual Network，CNN）[1]，其命名来源于作者LeCun的名字，5则是其研究成果的代号，在LeNet-5之前还有LeNet-4和LeNet-1鲜为人知。LeNet-5阐述了图像中像素特征之间的相关性能够由参数共享的卷积操作所提取，同时使用卷积、下采样（池化）和非线性映射这样的组合结构，是当前流行的大多数深度图像识别网络的基础。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
