计算机黑客和渗透测试初学者完整指南

计算机黑客和渗透测试初学者完整指南 网络犯罪是当今地球上每个组织都面临的最大威胁! 而且，不仅仅是组织容易受到攻击。人们也面临着被黑客攻击的风险。在这本书中，我们旨在向你展示通过学习如何黑客来保持对这种威胁的重视。虽然多年来黑客确实受到了不好的评价，主要是由于媒体的偏颇报道，但并非所有黑客都有犯罪意图。 本书旨在为那些有兴趣学习一些简单的黑客工具、提示和技术，以保护自己和计算机网络的人提供教育指南。 它将被用于道德黑客活动，而不是恶意活动。如果你曾经对黑客行为感到好奇，并想学习黑客的艺术，那么你已经找到了正确的书。 我们生活在一个一切都相互联系的世界里。在过去，我们依靠政府和主要组织为我们的个人数据提供足够的安全保障。在一个安全机构本身就是恶意黑客的主要目标的世界里，这已经不可行了。 #电子书 #指南 #黑客

华为HCNA HCIA网络工程师 自学视频[肖哥]

华为HCNA HCIA网络工程师 自学视频[肖哥] 描述：本课程涉及计算机网络基础知识、企业网常用技术介绍、华为路由器和交换机配置以及网络运维和系统集成常用知识，常用工具介绍、华为模拟器介绍、华为资料和手册。配置和维护中小型企业网络，构建和管理中小型企业网络。 链接： 大小：未统计 标签：#学习 #知识 来自：雷锋 频道：@Aliyundrive_Share_Channel 群组：@alyd_g 投稿：@AliYunPanBot

华为HCNA HCIA网络工程师 自学视频[肖哥] - 带源码课件

华为HCNA HCIA网络工程师 自学视频[肖哥] - 带源码课件 描述：本课程涉及计算机网络基础知识、企业网常用技术介绍、华为路由器和交换机配置以及网络运维和系统集成常用知识，常用工具介绍、华为模拟器介绍、华为资料和手册。配置和维护中小型企业网络，构建和管理中小型企业网络。 链接： 大小：NG 标签：#学习 #知识 #课程 #资源 来自：雷锋 频道：@Aliyundrive_Share_Channel 群组：@alyd_g 投稿：@AliYunPanBot

资源华为HCNA HCIA网络工程师 自学视频[肖哥] - 带源码课件

资源华为HCNA HCIA网络工程师 自学视频[肖哥] - 带源码课件 资源简介：本课程涉及计算机网络基础知识、企业网常用技术介绍、华为路由器和交换机配置以及网络运维和系统集成常用知识，常用工具介绍、华为模拟器介绍、华为资料和手册。配置和维护中小型企业网络，构建和管理中小型企业网络。 链接：【阿里云盘】点击获取 关键词：#学习 #知识 #课程 #资源 频道：@yunpanpan 投稿：@zaihuaboxbot 资源搜索请在下方评论区即可

#菲律宾新闻 17名中国公民在伊洛伊洛市网络诈骗窝点被捕后认罪

#菲律宾新闻 17名中国公民在菲律宾伊洛伊洛市网络诈骗窝点被捕后认罪 2024年8月9日，菲律宾马尼拉报道：17名中国公民在菲律宾伊洛伊洛市的一个网络诈骗窝点被捕后，已承认违反2012年《网络犯罪预防法》。他们通过认罪交易获得了较轻的刑罚。 网络犯罪调查协调中心（CICC）执行主任亚历山大·拉莫斯（Alexander Ramos）表示，这些嫌疑人是在去年11月由移民局（BI）和伊洛伊洛市警察局联合行动中被捕的。拉莫斯指出，嫌疑人通过认罪交易与检方达成了协议，但最终是否批准这一交易将由法院决定。 拉莫斯解释道，认罪交易的决定将考虑犯罪的严重性、是否存在加重或减轻情节以及双方的谈判意愿。他强调，此次成功的逮捕行动得益于政府部门的全面协调合作，有效打击了有组织的网络犯罪。 该网络诈骗窝点位于伊洛伊洛市贾罗区拉瓦安（Barangay Lawa-an）。经过一个多月的监视，执法人员于2023年11月4日突袭了该窝点。突袭行动在获得伊洛伊洛市地区法庭第39分庭签发的搜查令后进行，查获了24台计算机、49部手机、两个交换机、两个路由器、四箱SIM卡及其他各种设备。

LightNet 是一个基于流行的暗网平台的深度学习框架，旨在为计算机视觉任务创建高效、高速的卷积神经网络（CNN）。该框架经过

LightNet 是一个基于流行的暗网平台的深度学习框架，旨在为计算机视觉任务创建高效、高速的卷积神经网络（CNN）。该框架经过改进和优化，可为各种深度学习挑战提供更通用、更强大的解决方案。 LightNet 融合了多项前沿技术和优化来提高 CNN 模型的性能。主要特点包括： ●多任务学习 除了暗网中的对象检测之外，LightNet 还经过扩展以支持语义分割学习，从而可以对图像内的对象进行更准确、更详细的分割。此功能支持训练 CNN 模型来识别和分类图像中的各个像素，从而实现更精确的对象检测和场景理解。 例如，语义分割可用于识别图像中的各个对象，例如汽车或行人，并用相应的对象类别标记图像中的每个像素。这对于各种应用都很有用，包括自动驾驶和医学图像分析。 ●2:4 结构化稀疏性 2:4 结构化稀疏技术是一种减少 CNN 模型参数数量同时保持其性能的新颖方法。这种方法使模型更加高效并且需要更少的计算，从而缩短训练和推理时间。 例如，使用 2:4 结构化稀疏性可以减少 CNN 模型的内存占用和计算要求，从而更容易部署在手机或嵌入式系统等资源受限的设备上。 ●通道修剪 通道剪枝是一种优化技术，可以减少 CNN 模型中的通道数量，而不会显着影响其准确性。此方法有助于减小模型大小和计算要求，从而在保持性能的同时缩短训练和推理时间。 例如，通道修剪可用于减少 CNN 模型中的通道数量，以便在低功耗处理器上进行实时处理，同时仍保持高精度。这对于在计算资源有限的设备上部署模型非常有用。 ●训练后量化（维护中） 训练后量化 (PTQ) 是一种减少训练后 CNN 模型的内存占用和计算要求的技术。此功能目前正在维护中，将在未来版本中提供。 ●量化感知训练（未来支持） 虽然 PTQ 被认为足以满足 NVIDIA GPU 上的 LightNet，但对于不支持每通道量化的 AI 处理器，我们可能会考虑根据需要添加对量化感知训练 (QAT) 的支持。 | #框架