放一个网络安全应急演练方案的模板，框架有了,大家根据自己需求做点调整。
演练说明演练场景本次演练以业务系统遭受外部攻击，服务器沦陷，从而导致系统被破坏为背景。
主要模拟事件发现与评估、启动响应、信息通报、应急处置、问题根除、恢复重建、调查和持续改进全过程。
演练时间20XX/XX/XX-20XX/XX/XX演练范围涉及业务系统如下：1、A：xxx5、B：xxx6、C：xxx演练目标应急检验：通过开展应急演练，检验一旦发生危害事件时，提升部门的应急能力和响应速度。
完善准备：通过开展应急演练，检查应对应急事件所需应急队伍、装备、技术等方面的准备情况。
锻炼队伍：增强演练组织、队伍和人员对应急预案的熟悉程度，提高应急处置能力。
磨合机制：通过开展应急演练，进一步明确相关单位和人员的职责任务、理顺工作关系，完善应急机制。
安全宣贯：普及应急知识，宣贯应急意识，提高员工防备意识和遇到主机入侵事件的应对能力。
演练组织组长：安全室管理员副组长：各部室安全管理员csdn渗透测试教程git/awake1t/Hac.

ISO14064-1组织层次上对温室气体排放和肃清的量化和报告的规范及指南标准.pdf

在这里，我们首先探索关键的使用场景，然后解释AzureArc上的AzureML意味着组织不再需要在AzureML或本地之间进行选择，最初，展示如何部署AzureMLArcKubernetes扩展并从Azure机器学习门户。

包含任务书工程过程支持过程管理过程组织过程等等

紧缩包中存在DbUtils使用说明文档、jar包以及一个使用样例。
commons-dbutils是Apache组织提供的一个开源JDBC工具类库，对传统操作数据库的类进行二次封装，可以把结果集转化成List。

计算机网络教材，经典黑书，机械工业出版社，适用于计算机科学、软件工程等领域。
本书是计算机网络教材之一，采用了作者的自顶向下方法来讲授计算机网络的原理及其协议，自16年前1版出版以来已经被数百所大学和学院选作教材，被译为14种语言。
第7版保持了以前版本的特色，继续关注因特网和计算机网络的现代处理方式，注重原理和实践，为计算机网络教学提供了一种新颖和与时俱进的方法。
同时，第7版进行了相当多的修订和更新，改变了各章的组织结构，将网络层分成两章（第4章关注网络层的“数据平面”，第5章关注网络层的“控制平面”），并将网络管理主题放入了新的第5章中。
此外，为了反映自第6版以来计算机网络领域的新变化，对其他章节也进行了更新，删除了FTP和分布式散列表的材料，用流行的因特网显式拥塞通告（ECN）材料代替了ATM网络的材料，更新了有关802.11（所谓WiFi）网络和蜂窝网络（包括4G和LTE）的材料，全面修订并添加了新的课后习题，等等。
前言第1章　计算机网络和因特网1　1.1　什么是因特网1　　1.1.1　具体构成描述1　　1.1.2　服务描述4　　1.1.3　什么是协议5

Modbus通讯协议手册中文：自从1979年出现工业串行链路的现实标准以来，MODBUS使成千上万的自动化设备能够通信。
目前，继续增加对简单而雅观的MODBUS结构支持。
互联网组织能够使TCP/IP栈上的保留系统端口502访问MODBUS。
MODBUS是一个请求/应答协议，并且提供功能码规定的服务。
MODBUS功能码是MODBUS请求/应答PDU的元素。
本文件的作用是描述MODBUS事务处理框架内使用的功能码。

读者调用案例的时候，只要把案例中的数据换成自己需要处理的数据，即可实现自己想要的网络。
如果在实现过程中有任何疑问，可以随时在MATLAB中文论坛与作者交流，作者每天在线，有问必答。
该书共有30个MATLAB神经网络的案例(含可运行程序)，包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络;还包含PSO(粒子群)、灰色神经网络、模糊网络、概率神经网络、遗传算法优化等内容。
该书另有31个配套的教学视频帮助读者更深入地了解神经网络。
本书可作为本科毕业设计、研究生项目设计、博士低年级课题设计参考书籍，同时对广大科研人员也有很高的参考价值。
图书目录第1章P神经网络的数据分类--语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模--非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络--非线性函数拟合第4章神经网络遗传算法函数极值寻优--非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计--公司财务预警建模第6章PID神经元网络解耦控制算法--多变量系统控制第7章RBF网络的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN的数据预测--基于广义回归神经网络的货运量预测第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆--数字识别第10章离散Hopfield神经网络的分类--高校科研能力评价第11章连续Hopfield神经网络的优化--旅行商问题优化计算第12章SVM的数据分类预测--意大利葡萄酒种类识别第13章SVM的参数优化--如何更好的提升分类器的功能第14章SVM的回归预测分析--上证指数开盘指数预测第15章SVM的信息粒化时序回归预测--上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测第16章自组织竞争网络在模式分类中的应用--患者癌症发病预测第17章SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断第18章Elman神经网络的数据预测--电力负荷预测模型研究第19章概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断第20章神经网络变量筛选--基于BP的神经网络变量筛选第21章LVQ神经网络的分类--乳腺肿瘤诊断第22章LVQ神经网络的预测--人脸朝向识别第23章小波神经网络的时间序列预测--短时交通流量预测第24章模糊神经网络的预测算法--嘉陵江水质评价第25章广义神经网络的聚类算法--网络入侵聚类第26章粒子群优化算法的寻优算法--非线性函数极值寻优第27章遗传算法优化计算--建模自变量降维第28章基于灰色神经网络的预测算法研究--订单需求预测第29章基于Kohonen网络的聚类算法--网络入侵聚类第30章神经网络GUI的实现--基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。