黑洞资源笔记
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- 从零开始的Kubernetes攻防
本材料基于作者原先在腾讯发表的博客 《红蓝对抗中的云原生漏洞挖掘及利用实录》 进行持续更新和完善,用于解决公众号无法及时勘误和调整的局限性;且由于Kubernetes安全特性、容器安全等场景的攻防技术在不断发展和改变,文章的内容也会持续不断的进行调整;并在后续会补充从零开始的实验环境搭建、Kubernetes安全特性对抗、完整红蓝对抗案例、EBPF安全等相关的内容
文件包括[WIP]:
SLIDE - 近期发表的议题材料
PAPER - 近期写的文章和白皮书汇总
GIST - 文章和议题所用到的代码
my-re0-k8s-security -
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- 前端工程化38讲
作者将工作中提炼出来的前端工程化相关内容,总结成一本小册,共计六个专题三十八篇文章,每篇文章控制在四百字左右,大概五分钟即可读完一篇。争取做到有配图、有视频、有代码示例的三有好文章
由于字数及篇数有限,该小册仅仅是前端工程化的冰山一角,仅仅使初级前端对工程化有大概了解。比如以下几处均可深入
1.该小册打包体积优化篇仅仅只有五篇,而无涉及到 CSS 的优化,比如在 postcss 体系中使用 uncss 去除无用css代码,使用 cssnano 进行css代码压缩。甚至该小册对 css 体系无过多篇幅。
2.该小册打包体积优化篇涉及到 corejs 处分析,可使用 browserslist 根据所需浏览器版本号仅仅加载必要的 polyfill。但是即使仅仅加载一个 polyfill 空间也占用极大,此处可深入分析。
3.该小册部署篇虽提及了 Preview,使得每个分支可单独部署环境进行测试。但是关于 AB、Canary 等流量细化分配方案未有涉及。
4.。。。
因此,你可以在阅读时进行深入思考,并可通过多测试试验多研究源码解决更深层次的问题。
博文 | #前端 -
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- You Don't Know JS Yet (book series) - 第 2 版
这是一系列深入探讨 JavaScript 语言核心机制的书。第一版比较经典了,但有点年代了(2014年),现在重新开始写第二版,还在连载中。
两个版本都是在线免费阅读,不花钱。(——第一版书籍现已绝版,无法再购买)
第1版 | 第2版 | #电子书 #JavaScript - 哈佛大学免费机器学习课程,包含四个主题:机器学习基础知识、算法、推荐系统、交叉验证和正则化
也许最流行的数据科学方法论来自于机器学习。机器学习与其他计算机引导的决策过程的不同之处在于,它利用数据建立预测算法。一些使用机器学习的最流行的产品包括邮政服务实施的手写阅读器、语音识别、电影推荐系统和垃圾邮件检测器。
在本课程中,作为数据科学专业证书课程的一部分,你将通过建立一个电影推荐系统来学习流行的机器学习算法,主成分分析,和正则化;学习训练数据,以及如何使用一组数据来发现潜在的预测关系。当你建立电影推荐系统时,你将学习如何使用训练数据训练算法,以便你能预测未来数据集的结果。你还将学习过度训练和避免它的技术,如交叉验证。所有这些技能都是机器学习的基础。
官网 | #机器学习 -
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