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软件工程师实习生 - 麻烦aluaa
教育南达科他州立大学，布鲁金斯SD计算机科学科学学士学位预期毕业：2026年5月：数据结构，数据库管理系统，面向对象的编程，软件工程，软件工程，软件项目管理计算机架构，操作系统，操作系统，离散数学技能编程和抄写： Scripting AI & Machine Learning: TensorFlow (Basics), Scikit-learn (Basics), Stable Diffusion, Ollama, Google AI Studio, OpenCV, Pandas, NumPy Software & Development Tools: Visual Studio, VS Code, Linux, Docker, Git, GitHub, Jupiter Notebooks, PowerShell, Quartus Prime, PgAdmin Web & Application Development: .NET, Django, RESTful APIs, UI/UX Design, Figma, Cloudflare, HTML, CSS, Chrome DevTools Databases & Data Management: PostgreSQL, MySQL, MongoDB, Data Analytics, Data Visualization Additional Skills: Agile/Scrum, Cybersecurity Basics, Microsoft Office, Slack, Teams, Customer Service PROJECTS Diabetes Prediction System [ GitHub Repository ] January 2025教育南达科他州立大学，布鲁金斯SD计算机科学科学学士学位预期毕业：2026年5月：数据结构，数据库管理系统，面向对象的编程，软件工程，软件工程，软件项目管理计算机架构，操作系统，操作系统，离散数学技能编程和抄写： Scripting AI & Machine Learning: TensorFlow (Basics), Scikit-learn (Basics), Stable Diffusion, Ollama, Google AI Studio, OpenCV, Pandas, NumPy Software & Development Tools: Visual Studio, VS Code, Linux, Docker, Git, GitHub, Jupiter Notebooks, PowerShell, Quartus Prime, PgAdmin Web & Application Development: .NET, Django, RESTful APIs, UI/UX Design, Figma, Cloudflare, HTML, CSS, Chrome DevTools Databases & Data Management: PostgreSQL, MySQL, MongoDB, Data Analytics, Data Visualization Additional Skills: Agile/Scrum, Cybersecurity Basics, Microsoft Office, Slack, Teams, Customer Service PROJECTS Diabetes Prediction System [ GitHub Repository ] January 2025
使用SecureRetm Ultralight
Ultralight contains the following key features: • Detects and blocks exploits, common malware, and other identifiers in any hostile content sent by attacker • Detects and blocks exploitive behavior occurring in an application designed to open potentially harmful content (PDF reader, office soft- ware, Java runtime, JavaScript interpreter, etc.)• Detects and blocks suspicious or malicious behavior both in running applications and in the system itself • Prevents compromised applications from performing hostile actions, such as dropping malware onto a system • Detects and blocks malware with a traditional file scanning engine • Detects and blocks memory-resident malware • Removes or quarantines malicious artifacts from the system • Disinfects objects that have been modified by file infectors • Utilizes WithSecure's™ Security Cloud to detect anomalies in files or file metadata • Sends suspicious executable files to WithSecure's™ Security Cloud for extended analysis • Prevents malware from contacting a C&C server • Uses automatic forensics and computer ecosystem anomaly detection to detect malware that other techniques are unable to prevent or detect
PGDCA-教学大纲.pdf
CLO-1. 了解 Web 开发流程和 MERN 堆栈的组件，重点关注 HTML 结构、CSS 样式和响应式设计。CLO-2 培养基础 JavaScript 技能，包括控制结构、函数、对象、数组和用于动态 Web 交互的 DOM 操作。CLO-3 学习 React 的基础知识，包括 JSX、组件、状态管理、生命周期方法以及在 React 应用程序中处理事件和表单。CLO-4 掌握高级 React 主题，如用于导航的 React Router、使用 Redux 进行状态管理以及使用高级钩子来管理复杂状态和副作用。学分理论实践总计 4 0 4 每周教学时数 4 0 4 内部评估分数 30 0 30 期末考试分数 70 0 70 最高分。分数 100 0 100 考试时间 3 小时 B 部分-课程内容 出题说明：考官将根据课程学习成果 (CLO) 出题，共设 9 道题，每题 2 道，必答题 1 道。必答题（问题 1）至少包含 4 个部分，涵盖整个教学大纲。考生需要回答 5 道题，每题 1 道，必答题 1 道。所有题目分数相同。
乳腺癌诊断系统的发展
摘要 - 乳腺癌构成了全球健康挑战，需要为改善患者预后的先进诊断系统。这项研究介绍了乳腺癌诊断系统（BCD），采用了精致的编程语言，例如JavaScript，React和Python，以开发高级专家系统，以迅速而精确的乳腺癌诊断。强调准确性，早期检测和明智的决策。bcds解决了乳腺癌诊断的复杂性质。其全面的解决方案利用强大的编程语言的功能来确定效率和精度的优先级，旨在增强医疗保健专业人员的诊断过程。严格的测试可确保独立模块，逻辑决策和数据验证的可靠性。BCD通过用户友好的着陆页和清晰的操作指南展示了有希望的结果。该系统是对医疗技术的宝贵贡献，解决了乳腺癌诊断和护理的复杂性，从而表示乳腺癌诊断系统的大步迈进，并强调了对医疗保健技术进步的持续需求。在进一步发展这项研究时，通过将更大，更多样化的数据集纳入解决乳腺癌的复杂挑战将有助于提高早期发现的认识，从而扩大验证研究。关键词 - 乳腺癌，乳腺癌诊断系统（BCD），早期检测和医疗保健专业人员。
数字电影摄影机
商标声明 • SD、SDHC 和 SDXC 徽标是 SD-3C, LLC 的商标。 • Canon 是 CFast 2.0™ 商标的授权许可人，该商标可能在各个司法管辖区注册。 • Microsoft 和 Windows 是 Microsoft Corporation 在美国和/或其他国家/地区的商标或注册商标。 • Apple 和 macOS 是 Apple Inc. 在美国和其他国家/地区注册的商标。 • Wi-Fi 是 Wi-Fi Alliance 的注册商标。 • JavaScript 是 Oracle Corporation 及其关联公司或子公司在美国和其他国家/地区的商标或注册商标。 • HDMI、HDMI 徽标和高清多媒体接口是 HDMI Licensing LLC 在美国和其他国家/地区的商标或注册商标。 • 上面未提及的其他名称和产品可能是其各自公司的商标或注册商标。 • 本设备采用了 Microsoft 许可的 exFAT 技术。 • 本产品已获得 AT&T 的 MPEG-4 标准专利许可，可用于编码 MPEG-4 兼容视频和/或解码仅 (1) 为个人和非商业目的编码的 MPEG-4 兼容视频，或 (2) 由获得 AT&T 专利许可的视频提供商提供 MPEG-4 兼容视频。不授予或暗示任何 MPEG-4 标准其他用途的许可。
kpmg网络威胁情报平台
lumma窃取器是通过网络钓鱼电子邮件，恶意广告，剥削套件，折磨YouTube视频促进破解软件的折磨，以及最近通过伪造的Captcha页面。这些CAPTCHA页面欺骗用户单击它们，运行下载恶意软件的基本64编码的PowerShell脚本。PowerShell脚本使用了一个受信任的Windows实用程序MSHTA.EXE，下载并执行包含Lumma有效载荷的JavaScript。有效载荷是通过混淆的脚本，下载的存档文件执行的，并将恶意代码注入合法应用程序。为了逃避防病毒检测，诸如“ killing.bat”之类的脚本用于通过扫描防病毒过程来识别和禁用安全软件。在数据盗窃过程中，浏览器存储的凭据，cookie，加密货币钱包信息，2FA令牌以及带有“种子”，“ Pass”或“ Wallet”之类的关键字的文件。被盗数据通过用于C2通信的加密HTTPS连接传输到攻击者控制的服务器，通常托管在“ .shop”域或CDN上。隐形策略包括扫描VMS和调试工具，将恶意活动隐藏在背景过程中，并使用受信任的系统工具避免检测。
杰克·唐·麦克洛文
自学了 Python、C、C++、Java、Swift、HTML、CSS 和 JavaScript 等（10 年经验） 作为目前正在开发的脑机接口系统的发明者，具备创造力 在 Kmart、KFC、IT 和农业领域从事销售和客户服务工作 在没有监督的情况下日常处理超过 200,000 美元的公司实物资金，赢得了高度的信任和安全感 能够自学并在短时间内研究和解决各种复杂问题，例如在 Unix 中编码以解决无法预料的 OSX 问题。 项目管理能力，包括设计一本获奖的校刊、将一辆旧的自动挡汽车改装成手动挡汽车并获奖，以及一个破纪录的光敏计时赛机器人。 活动管理和领导能力，多年来在教堂自由地担任青年领袖，负责游览、乐队大战和个人成长静修。 报告和报告故障排除，从 MYOB、FileMaker、工资、采购、Excel、Word、Publisher，在 iPad、Mac、Linux、PC 和 VMware 之间进行通信 自然研究和徒步旅行，在塔斯马尼亚的 Envirothon 上获奖，研究豪勋爵岛和塔斯马尼亚博物馆和美术馆的塑料污染，以及韦尔德山上的昆虫物种进化发展。 大学和 12 年级一起学习，大学和工作（过去）或开发私人软件（现在）的多任务处理。 经验
网络自动化系统中的人工智能
摘要。本文，作者考虑了一种提供可视化测试的人工智能技术，以及集成到功能自动化测试套件中的开发系统。从而对被测应用程序图形界面中的视觉变化进行监控和分析。所提出的工具旨在解决传统快照可视化测试的现有问题。图形用户界面 (GUI) 测试是软件应用程序质量控制的一个非常重要的测试步骤。GUI 是测试应用程序中的中心节点，所有功能都从这里访问。因此，很难通过图形界面彻底测试程序，特别是因为它们是为与人类而不是机器一起工作而设计的。此外，它们本质上是非静态界面，容易因功能升级、可用性提高、需求变化或环境变化而不断变化。这使测试用例的开发和维护变得复杂，而无需诉诸耗时且昂贵的手动测试。所提出的用于 Web 界面可视化测试的自动化系统使用计算机视觉技术作为视觉比较的人工智能技术。对开发的测试界面（特别是网页）和预期模型（页面上视觉元素的位置，例如来自客户的界面）进行比较分析。在设计用于 Web 界面可视化测试的自动化系统时，使用了 Python、JavaScript 编程语言、TensorFlow 库、Cypress 测试框架和 MySQL 数据库。
一种主动低成本网状网络室内跟踪系统
室内射频跟踪系统通常非常昂贵，并且由于干扰、设备质量或其他环境因素，其准确性可能会有所不同。由于这些技术限制因素，当今许多企业发现很难证明投资 RFID 跟踪技术来改善其工作环境的安全性、效率和保障是合理的。该项目的目的是提供一种经济实惠的 RFID 跟踪系统，该系统能够在室内环境中跟踪人或物体。为了最大限度地降低 RFID 跟踪系统的成本，系统的组件由现有的电子设备和硬件构建而成。该软件的编写也旨在最大限度地减少许可和支持费用，从而开发出具有成本效益的经济实惠的 RFID 跟踪系统。跟踪系统由标签、读取器节点和 PC 读取器组成，它们使用带有嵌入到芯片中的 Python 脚本的 Synapse RF 100 引擎。跟踪系统软件通过 Web 门户运行，利用 HTML、JavaScript 和 PHP 等 Web 技术，允许使用可缩放矢量图形在二维地图上表示标签位置。在系统开发过程中，我们开发了一种新的三边测量算法，并将从标签接收到的信号转换为与标签实际物理位置相关的地图上的虚拟位置。该系统的独特之处在于其建造成本低，我们估计不到 20 英镑
一种主动低成本网状网络室内跟踪系统
室内射频跟踪系统通常非常昂贵，并且由于干扰、设备质量或其他环境因素，其准确性可能会有所不同。由于这些技术限制因素，当今许多企业发现很难证明投资 RFID 跟踪技术来改善其工作环境的安全性、效率和保障是合理的。该项目的目的是提供一种经济实惠的 RFID 跟踪系统，该系统能够在室内环境中跟踪人或物体。为了最大限度地降低 RFID 跟踪系统的成本，系统的组件由现有的电子设备和硬件构建而成。该软件的编写也旨在最大限度地减少许可和支持费用，从而开发出具有成本效益的经济实惠的 RFID 跟踪系统。跟踪系统由标签、读取器节点和 PC 读取器组成，它们使用带有嵌入到芯片中的 Python 脚本的 Synapse RF 100 引擎。跟踪系统软件通过 Web 门户运行，利用 HTML、JavaScript 和 PHP 等 Web 技术，允许使用可缩放矢量图形在二维地图上表示标签位置。在系统开发过程中，我们开发了一种新的三边测量算法，并将从标签接收到的信号转换为与标签实际物理位置相关的地图上的虚拟位置。该系统的独特之处在于其建造成本低，我们估计不到 20 英镑