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Python
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利用 eBPF 监控系统调用，揪出潜藏的恶意行为：实战指南
在云原生安全领域，eBPF (extended Berkeley Packet Filter) 已经成为一个炙手可热的技术。它允许我们在内核中安全地运行自定义代码，而无需修改内核源码或加载内核模块。这为系统监控、性能分析、安全审计等任务提...
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如何在循环中遍历包含多个元素的元组
在Python编程中，元组是一种不可变的数据结构，常用于存储多个元素的集合。当我们需要在循环中遍历包含多个元素的元组时，有几种常见的方法可以帮助我们实现这一任务。 使用简单的for循环 最直接的方法是使用for循环来遍历元组中的每...
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使用eBPF关联函数执行时间与CPU、内存等指标，深度分析性能瓶颈
作为一名整天和代码打交道的程序员，性能优化永远是绕不开的话题。面对日益复杂的系统，仅仅靠经验和猜测很难定位到真正的性能瓶颈。今天，我们来聊聊如何利用eBPF的强大能力，将函数执行时间与CPU、内存等系统性能指标关联起来，从而进行更深入的性...
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垂直领域AI数据稀缺与过拟合？数据增强与迁移学习实战指南
在垂直领域的AI项目开发中，数据稀缺确实是“巧妇难为无米之炊”的常见困境，尤其是有标签数据更显得弥足珍贵。模型容易过拟合，泛化能力差，这些都是数据量不足的典型表现。面对这种挑战，数据增强（Data Augmentation）和迁移学习（T...
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基于硬件安全模块的物联网设备安全数据传输方案
在物联网（IoT）领域，数据安全至关重要。尤其是在资源受限的设备上，如何在保证性能的同时，实现数据的安全传输，是一个极具挑战性的问题。本文将探讨如何利用硬件安全模块（HSM），如可信平台模块（TPM）或安全 enclave，来解决这一难题...
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多语言微服务开发痛点？自动化生成帮你告别重复！
你正在做的多语言微服务项目遇到的痛点非常典型，在现代微服务架构中尤其突出：每个服务的基础结构相似，但又因语言差异不得不重复编写大量样板代码，同时还要维护代码风格和接口定义的一致性，确实是件头疼的事。好消息是，业界已经有很多成熟的实践和工具...
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树莓派启动即得：MQTT Retained消息配置速取指南
树莓派启动即得：MQTT Retained 消息配置速取指南 在物联网(IoT)项目中，经常会遇到这样的需求：树莓派设备启动后，需要立即获取最新的配置信息，而不需要等待服务器主动推送。利用 MQTT 的 retained messag...
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嵌套交叉验证：应对类别不平衡问题的终极指南
大家好，我是老码农。今天咱们来聊聊机器学习中一个非常棘手的问题——类别不平衡。这个问题就像是考试时偏科一样，严重影响了模型的整体表现。但别担心，我将带你深入了解嵌套交叉验证（Nested Cross-Validation），以及它在处理类...
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利用 Python 脚本进行负重分布学习的难点和解决方案
利用 Python 脚本进行负重分布学习的难点和解决方案 在大数据和云计算的背景下，学习负重分布的难点和解决方案非常重要。本文将探讨利用 Python 脚本进行负重分布学习的挑战和对策。 什么是负重分布 负重分布是一种计算...
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如何在Python中捕获并处理requests库中的HTTP 404错误？
在进行网络编程时，我们经常需要处理HTTP请求和响应。Python的requests库是一个非常流行的HTTP客户端库，它简化了HTTP请求的发送和响应的处理过程。但是，在使用requests库时，我们可能会遇到各种HTTP错误，其中最常...
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TensorRT加速！深度学习视频滤镜：风Style迁移与超分辨率实战
各位好！今天，咱们来聊聊如何利用TensorRT加速深度学习模型，并将其应用于视频滤镜，实现诸如风格迁移和超分辨率等炫酷效果。 这篇文章面向的是对深度学习和TensorRT有一定基础的开发者，目标是帮助大家掌握如何利用深度学习技术提升视频...
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如何使用Beautiful Soup解析HTML文件？详细教程
在进行网络爬虫或数据分析时，解析HTML文件是一个基本但重要的步骤。Python中的Beautiful Soup库是一个非常受欢迎的HTML解析工具，它提供了简单而强大的方法来提取和操作HTML数据。本文将详细介绍如何使用Beautifu...
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使用 eBPF 监控 Kubernetes Pod 网络流量并检测异常流量的实战指南
在云原生环境中，Kubernetes 已经成为容器编排的事实标准。监控 Kubernetes Pod 的网络流量对于保障应用的安全性、性能和稳定性至关重要。传统的监控方法往往存在性能开销大、监控粒度粗等问题。eBPF（Extended B...
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深入浅出：Isolation Forest 超参数调优实战指南（附代码）
深入浅出：Isolation Forest 超参数调优实战指南（附代码） 作为一名经验丰富的机器学习工程师，你是否经常在处理异常检测问题时，被各种模型搞得焦头烂额？特别是面对那些数据分布复杂，异常点又“鬼鬼祟祟”的场景，传统的统计方法...
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基于Python的声音信号时频分析实战：从波形分解到特征提取
随着人工智能和数据科学的快速发展，声音信号处理逐渐成为了一个重要的研究领域。在这篇文章中，我们将探讨如何利用Python进行声音信号的时频分析，从基础概念到实际操作，可以帮助你全面理解这一过程。 让我们简要回顾一下什么是声波及其表示方...
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gRPC服务集成OpenTelemetry：上下文传播与Span/日志增强实践
在微服务架构中，gRPC因其高性能和跨语言特性而广受欢迎。然而，随着服务数量的增长，理解请求在服务间的流转路径、定位性能瓶颈和故障变得越来越复杂。OpenTelemetry作为一个跨语言、跨厂商的开放标准，为我们提供了统一的API和SDK...
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Prometheus之外：高级告警与ML异常检测的开源集成方案
Prometheus作为云原生监控领域的基石，其强大的指标采集和查询能力受到广泛认可。自带的Alertmanager虽然功能实用，但在面对复杂告警场景，尤其是需要基于机器学习的异常检测时，可能显得力不从心。幸运的是，开源社区提供了多种工具...
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告别慢查询！大规模数据高效检索的N种姿势，不止索引
在海量数据中快速检索特定信息，一直是程序员和数据工程师面临的挑战。传统数据库索引虽然是基础，但在面对爆炸式增长的数据量时，往往显得力不从心。今天，我们就来聊聊几种更高效的数据检索“姿势”，帮你告别慢查询的烦恼。 1. 倒排索引 (In...
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KNN Imputer 在不同数据类型中的应用：从图像到文本的实战指南
你好，朋友！作为一名对数据科学充满热情的你，一定经常会遇到缺失值这个烦人的家伙。别担心，今天我就来和你聊聊一个非常实用的工具——KNN Imputer，它就像一位经验丰富的医生，能帮你优雅地处理数据中的缺失值。 咱们不仅要搞清楚KNN I...
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FIM 近似计算方法在 PyTorch/TensorFlow 中的集成与性能实测
深度学习框架如 PyTorch 和 TensorFlow 已经成为 AI 研究和应用的核心工具。在处理大规模数据时，经常需要进行近似计算以提高效率。FIM（Fast Independent Metropolis）是一种有效的近似计算方法，...