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GB 20988-2007 信息安全技术信息系统
灾难
恢复规范.zip
很多人上传国标,也不是他编的,动辄几十分。发个低分版的,以飨广大好友,收回积分后,还要下调积分。大家共享资源多好
2022-02-17 10:31:57
3.4MB
信息系统恢复
1
GB∕T 37046-2018 信息安全技术
灾难
恢复服务能力评估准则.pdf
GB∕T 37046-2018 信息安全技术
灾难
恢复服务能力评估准则
2022-02-11 19:20:34
3.98MB
信息安全
标准规范
灾难恢复
能力评估
1
PRM-DUL5.1 ORACLE数据库
灾难
恢复工具
社区版,内含教程,可直接从Oracle 9i,10g,11g,12c的数据库数据文件(datafile)中抽取还原数据表上的数据,而不需要通过ORACLE数据库实例上执行SQL来拯救数据。PRM-DUL是一款基于JAVA开发的绿色软件,无需安装,下载解压后便可直接使用。
2022-02-10 15:51:52
12.11MB
数据恢复
ORACLE
1
Oracle DB数据库
灾难
恢复神器: PRM 2.0
PRM = Oracle DUL + GUI ,是开放的Oracle数据库
灾难
恢复工具,可以轻松恢复Truncate掉的表,和打不开的数据库,使用JAVA语言编写,跨所有操作系统平台
2022-02-10 15:45:59
4.32MB
Oracle
Database
数据库
PRM
1
远离JS
灾难
css
灾难
之 js私有函数和css选择器作为容器.docx
远离JS
灾难
css
灾难
之 js私有函数和css选择器作为容器.docx
2022-01-24 14:08:09
17KB
开发
clonezilla-live-20160210-wily-amd64(Linux和win32/64).iso
Clonezilla包含 Linux和MS Windows 版本 Clonezilla分区和磁盘映像/克隆程序 Clonezilla是一个免费的
灾难
恢复、硬盘克隆、硬盘映像档制作的部署和解决方案,由台湾的国家高速网络与计算中心(国网中心)所开发,以GNU通用公共许可协议(GPL)发布[3]。 因此,您可以克隆GNU / Linux和MS Windows,无论是32位(x86)还是64位(x86-64)操作系统和基于Intel的Mac OS。对于这些文件系统,仅分区中已使用的块将被保存和还原。 Clonezilla是类似于TrueImage®的分区和磁盘映像/克隆程序。它仅保存和恢复硬盘中已使用的块。有两种类型的Clonezilla:Clonezilla live和Clonezilla SE(服务器版)。
2022-01-08 18:37:06
225MB
clonezilla
硬盘克隆
灾难恢复
恢复硬盘
1
《信息系统
灾难
恢复的规划及实施》.pdf
信息系统
灾难
恢复的规划及实施 2003rh 《国家信息化领导小组关于加强信息安全保障工作的意见》明确要求:各基础信息网络和重要信息系统建设要充分考虑抗毁性与
灾难
恢复,制定和完善信息安全应急处置预案。
2021-12-27 10:03:37
3.08MB
信息系统灾难恢复的规划及实施
《灾难恢复
1
Oracle BBED详解以及强制online数据文件修复数据文件头恢复truncate.md
使用bbed强制online数据文件,修复system头损坏,找回truncate数据
2021-12-20 16:07:21
114KB
bbed
oracle
灾难恢复
1
CatastrophicForgetting-EWC:#WORK IN PROGRESS在PyTorch中实施监督和深度Q学习EWC(弹性权重合并),在“克服神经网络中的
灾难
性遗忘”中介绍-源码
弹性重量合并 通过弹性体重合并,深度强化学习和有监督的设置进行终身学习。 部分结果 链接
2021-12-14 17:13:03
133KB
deep-neural-networks
reinforcement-learning
deep-learning
neural-network
1
Disaster_Tweet_Detector:一种检测推文是否与真实
灾难
有关的解决方案-源码
灾难
鸣叫检测器 项目概况 该项目是Kaggle挑战。 在紧急时刻,Twitter已成为重要的沟通渠道。 由于Twitter提供近乎实时的信息,因此第一响应者越来越多地对其进行监视。 但是他们可能会面临困难,很难清楚地确定一个人是否正在宣布
灾难
。 使用包含隐喻的许多推文,这项任务可能很棘手。 我基于监督学习构建了一个解决方案,可以识别一条推文是否与真正的
灾难
有关。 这可以帮助紧急服务自动监视Twitter,以更好地检测
灾难
。 Github资料库 该存储库包含3个脚本: eda.y :对“关键字”和“位置”特征的探索性分析,以分析与
灾难
发生的可能关联。 preprocessing.py :一系列推文清洁和预处理 modelling.py :推文矢量化(TF-IDF)和二进制分类模型(多项朴素贝叶斯) 探索性数据分析 我想弄清楚我们是否可以利用模型中的“位置”和“关键字”列。 关键字分
2021-12-13 10:11:32
2.95MB
JupyterNotebook
1
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