to toutiao.secjia.com / 2018-04-27 16:39 / by @gnaw0725

学习NIST网络安全框架第4部分：响应阶段的目的、任务及实战经验

响应的目的是建立和实施必要的程序，使利益相关方“能够对检测到的网络安全事件采取行动”。文章还结合当前主要的威胁形式“信息窃取”介绍了实战经验。

赞过的人

bl blog.codingnow.com / 2026-05-10 18:35

嵌入主线程消息循环的任务调度器

这篇文章记录了 soluna/ltask 在移植到 wasm 和非 Windows 平台过程中遇到的一个典型工程难题：如何在主线程事件循环中执行特定任务，同时仍保留原有多线程调度模型。

问题的核心来自图形 API 和平台约束。sokol 并非线程安全，OpenGL 又依赖当前线程状态，而 wasm 环境下主线程、worker、pthread API 的边界进一步放大了调度复杂度。

作者的解决思路不是重写整个调度器，而是在 ltask 中“打洞”：让某些必须在主线程回调中执行的 Lua 任务，临时从调度表中移出，由主线程接管执行，完成后再归还给调度器。

文章最有价值的地方，是把 coroutine、Lua 虚拟机、C 栈、主线程事件循环和图形 API 约束放在同一个工程场景中分析。它不适合泛泛阅读，但对做游戏引擎、wasm 移植或复杂运行时调度的开发者很有参考价值。

查看详情

无图

ix ixyzero.com / 2025-01-12 12:08

学习了解数据仓库中的分层概念

本文详细介绍了数据仓库的分层概念，包括数据运营层（ODS）、数据仓库层（DW）和数据应用层（APP）。其中，DW层进一步细分为数据明细层（DWD）、数据中间层（DWM）和数据服务层（DWS）。文章阐述了各层的功能和作用，并通过实例说明如何在实际业务中应用这些分层概念。该内容适合数据工程师、数据分析师、数据架构师以及对数据仓库设计和实现感兴趣的技术人员阅读。

查看详情

无图

pa paper.seebug.org / 2025-01-03 00:07

探索 AI 驱动的网络安全框架：深度学习技术、GPU 支持和未来增强

这篇文章详细分析了现代网络攻击中的 DGA（域名生成算法）技术，涵盖了其工作原理、分类及在恶意软件中的应用实例。通过技术解析和实际案例，展示了如何检测和防御 DGA 带来的安全威胁。内容适合网络安全研究人员、安全工程师以及对恶意软件分析感兴趣的技术爱好者，提供了系统化的学习参考。

查看详情

无图

wi wiki.eryajf.net / 2024-11-02 16:49

AWS运维部署实践--网络环境规划

本文详述了 AWS 网络环境的规划，包括 VPC、子网、路由表的创建和管理。通过对公有、私有和内部子网的划分，以及 NAT 网关和 IGW 的配置，实现了不同网络的隔离与访问控制。同时，文章介绍了使用中转网关进行跨账号 VPC 打通的方法，为多账号和复杂网络环境提供了便捷的连接方案。这些规划为 AWS 运维部署打下了基础，有助于提升环境的安全性与可扩展性。

查看详情

无图

bl blog.devtang.com / 2024-11-02 16:25

第一性原理思考：解决问题的通用框架(续)

本文深入探讨了几种思维框架，包括28原理、谬误推导和终局思维等，帮助在决策中聚焦关键因素，判断信息真伪。文章还列举了常见误区，如误把相关性当因果、从众心理和情绪化决策等，提醒在信息泛滥中保持清晰的逻辑思维。通过案例分析，这些思维模式能有效提升问题解决和决策的效率。

查看详情

无图

bl blog.devtang.com / 2024-11-02 16:20

第一性原理思考：解决问题的通用框架

本文介绍了解决问题的通用框架，基于“第一性原理”思考，分为信息收集、建模、判断和策略迭代四步。通过广泛收集经验与原始数据，建立问题模型，量化核心指标并不断优化策略，可以逐步解决复杂问题。框架虽无法保证执行到位，但帮助接近真实问题，为复杂决策提供可靠支持。

查看详情

无图

hu hubojing.github.io / 2024-08-06 08:11

【大模型系列】提示学习

本文介绍了提示学习（Prompt Learning）的基础概念和应用场景。作者详细讨论了提示学习在大语言模型中的作用，以及如何通过优化提示来提高模型的任务表现。文章还分享了在实际应用中调整和设计提示的技巧，并探讨了该技术在自然语言处理中的未来发展趋势。这篇文章为希望利用大模型进行高效自然语言处理的开发者提供了有价值的见解。

查看详情

无图

co colobu.com / 2024-08-06 07:53

使用Rust捕获和解析网络包

这篇文章介绍了如何使用Rust编程语言捕获和解析网络包，以提取TCP时间戳并计算网络延迟。作者利用pcap库捕获网络包，并使用pdu库解析TCP选项中的时间戳信息，结合哈希映射存储五元组信息以计算往返时间。文中提供了代码示例，展示了在Mac系统上实现这一过程的步骤。

查看详情

无图

bl blog.codingnow.com / 2024-08-06 07:44

工人任务分配系统

在矮人要塞 like 的游戏中，都有一套基于工人的任务分发系统。玩家通常不能像 RTS 中那样直接操作工人去工作，而是对要做的事情下达任务，等着工人自主去完成。

由于任务数量通常远多于工人数量，这个任务分发系统中大多配有优先级设置，可以让诸多任务有条不紊的进行。调整优先级变成玩家主动操控的渠道。初玩这类游戏，会有点不习惯：感觉难以在微观层面直接做自己像做的事情。像捡块石头放进指定仓库这件事，无法像玩 RTS 游戏那样，先点选工人，再针对石头发出拾取指令…… 但习惯之后，恐怕又回不去了。比如我在玩 Ratopia 时，就对操控鼠王直接干活烦躁不已。

查看详情

无图

wi wiki.eryajf.net / 2024-03-12 22:53

带你认识本地大模型框架Ollama(可直接上手)

自 OpenAI 公司于2022 年 11 月 30 日发布 ChatGPT 以来，经过 23 年一整年的发展之后，大模型的概念已逐渐普及，各种基于大模型的周边产品，以及集成层出不穷，可以说已经玩出花来了。在这个过程中，也有不少本地化的模型应用方案冒了出来，针对一些企业知识库问答的场景中，模型本地化是第一优先考虑的问题，因此如何在本地把模型调教的更加智能，就是一个非常重要的技能了。在 23 年的时候，我也接触过一些本地模型的开源项目(比如 LocalAI)，当时在本地部署跑起来之后，发现交互的体验，回答的速度，以及智能程度，都远低于预期。最近又一次了解本地模型的玩法，从微信群里了解到了 ollama，经过几天业余时间的研究及了解，发现现在模型本地化的玩法，以及能力都早已不可同日而语，本文，将记录我这几天来对于 ollama 的粗浅认识以及快速入门玩起来。

查看详情

无图

学习NIST网络安全框架第4部分：响应阶段的目的、任务及实战经验

赞过的人

发表评论

相关分享