从智能家居到智能城市：物联网中的隐私和安全风险

由于隐私和安全这些问题，已经变得与物联网相关的设备不同的程度上挂钩。例如，黑客可能通过使用物联网设备拦截人们的传输数据来获取身份信息和敏感的个人信息，或利用智能交通系统的漏洞，让整个城市的交通陷入混乱。由于没有标准，就模糊了设备和系统的安全和隐私标准，限制了智能家居和智能城市的持续发展。其次，我们需要建立更多的标准和规范来规范物联网的发展，从而进一步提高物联网设备和技术的安全性和互操作性。通过不断更新技术，加强安全和隐私的保护，我们可以享受到物联网设备和技术带来的便利性，从而更好地掌控我们的生活。

Springboot集成Ehcache3实现本地缓存

如果只需要在单个应用程序中使用本地缓存，则可以选择Ehcache；它支持内存和磁盘存储，这里不以注解方式演示，通过自己实现缓存管理者灵活控制缓存的读写；5、编写缓存管理者，来控制缓存的增删改查。6、编写controller进行简单测试。3、配置ehcache.xml文件。7、分别调用接口查看日志打印。4、编写缓存策略枚举。

自荐Kafka 源码解析 - Kafka Consumer设计解析

Apache Kafka Consumer的设计十分精巧，它在源码层面体现出了高效、可靠和灵活的特点。总之，Kafka Consumer的设计深度体现了其对于大规模分布式系统中消息处理的卓越适应性，不仅能够高效地进行消息消费，还具备良好的容错性和可扩展性。

2024年大唐杯官网模拟题

大唐杯官网考前模拟题23道

5G网络开通与调测ipv4

仿真练习

【目标检测】YOLO系列-YOLOv1 理论基础 通俗易懂

为方便大家理解YOLO的原理，这里将YOLOv1的部分内容基础内容进行用比较直白的话和例子进行阐述，为后续大家学习YOLO作为铺垫。1、模型所干的活工作中，大家经常将 Word 文档 上传到某转换器，然后转换输出为PDF文档。目标检测中我们想做的事也类似，就是输入一张图，输出一张带有框（标注对应的物体）的图片。如下图所示：问题：这个框是如何还出来的呢？通过模型画出来的，这模型就相当于 word到pdf的转换器。如下图：进一步理解，需要不断调试，不断计算损失，看看在哪个位置画框最合适。

Spring+SpringMVC的知识总结

有人替我们创建组件的对象有人帮我们保存组件的对象有人帮我们自动组成有人替我们管理事务有人协助我们整合其他的框架A.SpringIOC接口接口提供了高级配置机制:可以管理任何类型的对象是子接口,扩展了如下功能:更容易与Spring的AOP功能集成资源消息处理特定于应用程序给予这个接口的实现,例如Web应用程序的WebApplicationContext提供了配置框架和基本功能,而添加更多特定于企业的功能.是的超集B.ApplicationContext实现类类型名简介。

自定义类似微信效果Preference

1. 为自定义Preference 添加背景：custom_preference_background.xml。2. 自定义layout： layout_custom_click_preference.xml。

CentOS-Stream-9升级openssh9.7p

openssh源码中是没有ssh-copy-id相关参数的，如果直接编译安装，会发现安装后没有ssh-copy-id命令，因此如果需要用到该命令，需要修改编译参数控制文件openssh.spec。compile.sh：编译脚本el5、el6、el7：对应CentOS5、6、7三个系统，编译相关的参数由SPECS目录下的openssh.spec控制。version.env：定义了openssh及openssl源码的版本信息。pullsrc.sh：openssh相关源码下载脚本。

目标检测——行人交通信号灯数据集

这个数据集包含了在上海数百个路口拍摄的超过5000张行人交通信号灯的照片。这样的数据集可能用于多种目的，例如机器学习、计算机视觉研究，或者交通规划和设计等领域。对于机器学习和计算机视觉研究人员来说，这个数据集可以用于训练和优化算法，以识别和理解交通信号灯的状态、行人行为以及交通模式。这样的算法可以用于开发更智能的交通管理系统，提高交通安全性和效率。

4G/5G布控球/移动执法仪在电力巡检远程视频智能监控方案中的应用

在监管中心部署边缘计算AI智能分析网关V4或AI算法中台，通过对视频画面的智能分析，可以自动识别异常情况，如区域入侵、人员违规操作、违规穿着、现场出现烟火等，并发出告警信息，有利于监管中心的人员及时干预和处理。

【Unity】申请D-U-N-S邓氏编码流程

DUNS , 邓氏编码

玄子Share-揭开5G神秘面纱

玄子Share-揭开5G神秘面纱

目标检测笔记

正样本：通常是指那些预测的边界框，它们成功地与真实标注的对象边界框有较高的交并比（IoU）。如果某个预测的边界框与任何一个真实边界框的 IoU 超过某个阈值（例如，通常使用的阈值是 0.5），那么这个预测框就被视为正样本。负样本如果预测的边界框与任何真实边界框的 IoU 很低（低于某个较低的阈值，比如 0.3 或更低），则这个预测框被视为负样本。因此，YOLO 中的“正样本”和“负样本”不是预先定义的区域或锚框，而是通过模型预测的边界框与真实边界框之间的匹配程度来动态确定的。

Rust 编写的数据框架：多线程、矢量化查询引擎 | 开源日报 No.226

polars 是使用 Rust 编写的多线程、矢量化查询引擎支持的数据框架。

【CANN训练营】目标检测（YoloV5s）实践(Python实现）

使用多路离线视频流（* .mp4）作为应用程序的输入，基于YoloV5s模型对输入视频中的物体做实时检测，将推理结果信息使用imshow方式显示。

设计模式系列：责任链模式

责任链模式是一种行为型设计模式，它允许你将请求沿着处理者链进行发送。每个处理者都可以对请求进行处理，或者将其传递给链上的下一个处理者。责任链模式主要应用于面向对象编程中，特别是当系统中的对象需要根据其属性来决定如何处理请求时。在责任链模式中，通常会有多个对象（处理者）连接在一起形成一个链。当一个请求发送到链的开始时，它将沿着链传递，直到找到一个处理者来处理这个请求。如果没有处理者能够处理该请求，那么请求将沿着链继续传递，直到找到一个可以处理它的处理者。

Python的pytest框架(4)--参数化测试

pytest框架的参数化讲解