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    Whois的名词解释

    简单说,whois就是一个用来查询域名是否已经被注册,以及注册域名的详细信息的数据库(如域名所有人、域名注册商)。 通过whois来实现对域名信息的查询。...网页接口的查询工具仍然依赖whois协议向服务器发送查询请求,命令列接口的工具仍然被系统管理员广泛使用。whois通常使用TCP协议43端口。每个域名/IP的whois信息由对应的管理机构保存。...不同域名后缀的whois信息需要到不同的whois数据库查询。如.com的whois数据库和.edu的就不同。目前国内提供WHOIS查询服务的网站有万网、站长之家的等。...直观来看,WHOIS就是链接到域名数据库的搜索引擎,一般来说是属于网络信息中心(NIC)所提供和维护的名字服务之一。 根据IETF标准要求,WHOIS服务一般由WHOIS系统来提供。...WHOIS服务是一个在线的"请求/响应"式服务。

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    domain-admin

    ——亚当斯 github: https://github.com/dromara/domain-admin 官方文档: Domain Admin — Domain Admin latest 文档 基于...Python + Vue3.js 技术栈实现的域名和SSL证书监测平台 用于解决,不同业务域名SSL证书,申请自不同的平台,到期后不能及时收到通知,导致线上访问异常,被老板责骂的问题 Domain Admin...同时,Domain Admin也可以作为一个Flask 和 Vue.js前后端分离的项目模板 功能描述 核心功能:域名、SSL证书 和 托管证书文件 的过期监控,到期提醒 支持证书:单域名证书、多域名证书...Admin latest 文档 如果不想安装,可以直接使用我们部署好的线上应用,需要体验的用户可以加入QQ群 或 微信群,提供邮箱即可 预览版(纯静态、无实际功能,账号密码随意):Domain Admin...-域名和SSL证书监测系统 体验版(由热心用户贡献服务器,体验账号找群主):https://domain-admin.20a.top/ 建议自行部署,这样比较安全 服务器和域名由群友赞助提供 项目截图

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    Domain Primitive 推荐

    我们可以了解下 Domain Primitive ,将完全贫血的类设计为 Domain Primitive 甚至设计为一个 DDD 中的 Entity。...3.2 Domain Primitive 3.2 部分转载自《阿里技术专家详解 DDD 系列- Domain Primitive》 3.2.1 Domain Primitive 定义 Domain Primitive...Object,拥有 Immutable 的特性 DP 是一个完整的概念整体,拥有精准定义 DP 使用业务域中的原生语言 DP 可以是业务域的最小组成部分、也可以构建复杂组合 注:Domain...3.2.2 使用 Domain Primitive 的三个原则 让隐性的概念显性化 让隐性的上下文显性化 封装多对象行为 3.2.3 Domain Primitive 和 DDD 里...3.2.4 Domain Primitive 和 Data Transfer Object (DTO) 的区别 3.2.5 Domain Primitive 的使用场景 常见的 DP 的使用场景包括:

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    看我如何收集全网IP的whois信息

    今天给大家分享几个脚本,看看如何收集全网whois信息。首先了解一下whois.py这个基本程序。 whois程序 首先看一下程序的执行结果,如图: ?...看到结果之后我们大概讲一下原理,这个程序是根据linux下的whois程序来写的,其中有一个重要的文件: config.cnf 这里的内容是不同的A段所属的whois服务器,截取部分如图: ?...IP的whois信息: ?...图中红色标注的地方有个IP段,获取其末尾IP然后加一,成为下一轮的whois参数,依次类推,就可以获取到全网的whois信息,由于不同的whois服务器返回的结果格式不尽相同,所以想要做的好,需要对不同的...whois服务器返回的结果用不同的方式解析。

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    迁移学习——Domain Adaptation

    Domain Adaptation 在经典的机器学习问题中,我们往往假设训练集和测试集分布一致,在训练集上训练模型,在测试集上测试。...领域自适应(Domain Adaptation)是迁移学习中的一种代表性方法,指的是利用信息丰富的源域样本来提升目标域模型的性能。...领域自适应问题中两个至关重要的概念:源域(source domain)表示与测试样本不同的领域,但是有丰富的监督信息;目标域(target domain)表示测试样本所在的领域,无标签或者只有少量标签。...模型自适应的方法有两种思路,一是直接建模模型,但是在模型中加入“domain间距离近”的约束,二是采用迭代的方法,渐进的对目标域的样本进行分类,将信度高的样本加入训练集,并更新模型。

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