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FreeFileSync 11.18 发布,文件夹比较与同步软件

FreeFileSync 是一款开源软件,适用于 Windows、macOS 和 Linux。FreeFileSync 本质是一个用于文件夹对比和同步的软件,它可以创建和管理所有重要文件的备份副本。FreeFileSync 不是每次都复制每个文件,而是确定源文件夹和目标文件夹之间的差异,并只传输所需的最低数据量。 FreeFileSync 11.18 更新内容如下: 使用 GUI 时,在同步日志中添加比较时间 为 Google Drive 增加了用户可配置的超时时间 在比较 (S)FTP 路径时是否相等时考虑端口 修正了 OpenSSH_8.8p1 上的 SFTP 密钥文件登录错误 为 NSFileReadUnknownError(macOS)添加错误详细信息 如果已经是默认状态,禁用新的配置按钮 在安装过程中使用用户语言而不是区域语言 更多详情可查看:https://freefilesync.org/

每日一博 | 详解基于机器学习的恶意代码检测技术

摘要:由于机器学习算法可以挖掘输入特征之间更深层次的联系,更加充分地利用恶意代码的信息,因此基于机器学习的恶意代码检测往往表现出较高的准确率,并且一定程度上可以对未知的恶意代码实现自动化的分析。 本文分享自华为云社区《[当人工智能遇上安全] 4.基于机器学习的恶意代码检测技术详解》,作者: eastmount。 随着互联网的繁荣,现阶段的恶意代码也呈现出快速发展的趋势,主要表现为变种数量多、传播速度快、影响范围广。在这样的形势下,传统的恶意代码检测方法已经无法满足人们对恶意代码检测的要求。比如基于签名特征码的恶意代码检测,这种方法收集已知的恶意代码,以一种固定的方式生成特定的签名,维护这样的签名库,当有新的检测任务时,通过在签名库中检索匹配的方法进行检测。暂且不说更新、维护签名库的过程需要耗费大量的人力物力,恶意代码编写者仅仅通过混淆、压缩、加壳等简单的变种方式便可绕过这样的检测机制。 为了应对上面的问题,基于机器学习的恶意代码检测方法一直是学界研究的热点。由于机器学习算法可以挖掘输入特征之间更深层次的联系,更加充分地利用恶意代码的信息,因此基于机器学习的恶意代码检测往往表现出较高的准...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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