10张图揭秘树和森林！

你也可以创建任何想要的命令字符串，并以关键字命名或取个别名，当你想执行这个命令时就可以调用它。现在命令就能为你服务了，而这只有了解了核心cli的工作方式才能实现。

2.简单

不知道读者是不是和我一样。每当看到一个新工具或按钮就忍不住去把玩或触摸，直到它要么实现某功能，要么终止。像VS Code这样的工具有太多现成的功能，所以我倾向于终止。当我乱摁按钮时，不知道为什么一些预期行为没有出现，或者新的行为出现了，这就导致了一些麻烦和问题。

看看这个终端，告诉我，如果以前没有经验，你会怎么去终止它。有点难对吧?你不能光敲击按钮等它发生反应，你得先做些研究。

 

有时你仍必须用终端执行某些命令，这是因为GUI界面正是构建在终端命令之上的(即VS Code中的git命令是基于git cli构建的)。通过查看VS Code中的git功能，可以看到它提供了许多有用的命令，却难以执行复杂的git操作。

当你要执行复杂的操作但还不习惯使用cli，则需要较长的时间来弄清楚它的使用方法。虽然这可能是一次性的情况，但它发生的频率令人吃惊。使用cli是一项非常强大的技能，这样你就能够充分利用手头的工具。

你不仅能了解这些命令工作的基本原理，还能创建自己的快捷方式，以提高工作效率。例如，某天伊始，你可能想把自己的分支更新到master数据库里，那么就可以创建一个快捷方式，如：

 

VS Code有一个嵌入式终端，可以执行所需要的命令。它还内置文本编辑器和文件资源管理器，甚至还有git(分布式版本管理系统)功能。

但尽管如此，我还是决定抛弃它，原因如下：

1.强迫自己学习构造块

我认为，使用GUI(图形用户界面)文本编辑器的缺陷之一，就是不能与cli(命令行界面)工具进行互动。cli是所有功能相同的GUI的基础，你不得不使用一个更局限但功能更强大的工具。

以git为例，如果要从远程数据库提取一个文件，VS Code无法轻松做到，但git却可以。

 

机器学习如何改善网络安全?

ML可以通过变化的参数快速调整模型，使IoT安全系统能够在变化的环境中进行实时调整。技术领导者已将ML应用于一般的网络安全实践; Google使用ML保护Android系统，而Apple使用ML通过面部识别保护您的手机。 ML还证明它可以识别应用程序和软件中的恶意代码。

ML在已知攻击类型和未知攻击类型的情况下都可以提供帮助。对于已知的攻击，ML可以通过从攻击示例中学习模式来预测某些事件是否是攻击的一部分。为了应对诸如分布式拒绝服务(DDoS)之类的日常广泛攻击，已经创建了ML模型，该模型可以预测> 99.9%的DDoS攻击。

但是，某些风险直到发生之前都是未知的。在所谓的“零时差”攻击中，数字系统通过一个以前未知的漏洞被利用。试图保护系统的人员在零时差的时间来准备或修复漏洞。零时差是罕见，危险且不可预测的。诸如Zerodium之类的网站甚至将提供高达$ 2,500,000的赏金，以杜绝黑客恶意使用零时差攻击。基于云的无监督ML技术可以通过检测异常行为来防范零时差攻击的威胁。 ML非常适合散布在许多工具和设备中的云应用– ML系统可以迅速采取行动，自动清除易受攻击的用户的零时差威胁。

下一步是什么?

ML已经证明了其在一般网络安全应用中的价值，并且非常适合处理许多特定于IoT的问题。鉴于这些基于ML的系统的快速响应时间和灵活性，它们可以平衡IoT网络的许多漏洞。机器学习在各种应用中的发展势头强劲，并且有希望的证明机器学习作为新兴技术的价值。

（编辑：淮安站长网）

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