li www.linuxprobe.com / 2018-03-09 14:39 / by @Linux就该这么学

Calamares 3.2通用Linux安装程序框架新版发布

针对GNU/Linux发行版重大的Calamares 3.2通用Linux安装程序框架版本的发布，随着第一个开发版本的发布，将继续快速的进行，该版本首先介绍了新功能和改进。

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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。

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du dusays.com / 2024-11-02 16:54

Linux 安全 Auditd 审计工具使用说明

本文介绍了 Linux 的 Auditd 审计工具，用于监控和记录安全相关事件。内容涵盖工具安装、审计规则配置、日志管理和规则持久化。审计规则包括文件、系统调用的监控，适合检测敏感操作。通过 `auditctl`、`ausearch` 和 `aureport` 等工具，管理员可以分析日志并生成报告，提升系统的安全性和合规性。

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fr frytea.com / 2024-11-02 16:46

Linux 文件管理之特殊权限

本文介绍了 Linux 中的特殊权限设置，包括 SUID、SGID 和 Sticky Bit。SUID 允许普通用户执行特定程序时以程序属主的权限运行；SGID 使目录中文件继承目录属组，便于共享；Sticky Bit 则限制用户删除或重命名共享目录中的文件。通过这些权限设置，用户可实现更灵活的文件与目录管理。

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fr frytea.com / 2024-11-02 16:41

Linux 文件管理之默认权限 umask

本文介绍了 Linux 中的 `umask` 命令，用于设置文件和目录的默认权限。通过修改 `umask` 掩码值，可控制新建文件的权限，如将 `0022` 改为 `0002` 以调整用户组权限。文章演示了如何查看和更改 `umask`，以及如何使修改永久生效。

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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。

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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。

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te tech.meituan.com / 2024-09-09 23:47

小程序可测性能力建设与实践

美团门票业务在小程序测试中通过全面的可测性能力建设，提升了测试效率和覆盖率。本文详细介绍了如何利用缓存管理、页面跳转、自动化测试等手段进行优化，助力复杂场景下的高效测试。如果你对小程序测试和质量保障感兴趣，不妨看看这篇实战分享！

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li lisenhui.cn / 2024-09-09 23:34

Linux系统中删除目录软链接的注意项

在 Linux 系统中，如何删除软链接是很多新手常遇到的问题。本文详细介绍了如何识别和删除软链接，以及相关的常见误区，帮助你快速解决这个小问题。如果你在管理文件系统时遇到过类似困惑，不妨看看这篇文章！

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li lisenhui.cn / 2024-09-08 23:22

Java程序调用外网API时CA问题

Java 安全设置问题常常让开发者头疼，特别是与 cacerts 证书库相关的配置。本文详细解读了 Java 中的 cacerts 文件问题，帮助你排除常见错误，并提供了实用的解决方案。通过这些技巧，你可以更好地管理证书库，提升应用安全性。如果你在 Java 开发中遇到证书问题，千万不要错过！

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

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。

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