- http://syy7.com/a/25.php,eDrawings
徐子贡
OzsgSFNGIFYxMi4wMCAKSQAAAABCABIjtb5VnQe+x607vhUO0z7QaHk+8A4VPlp42uy9B0BUR9cGPLv33r3bK22XDtKkNwFhAVEREMWGYi8UwR4rtkAsiTGaRGONRmOMxmASjRWNC8bE3hNN1Ig1dkMMKKAI95+yd10wb159k/f7v+//Jdm7x9l7z5w5M/PMmTNn5vZt
- Python全网最全基础课程笔记(三)——所有运算符+运算符优先级
长风清留扬
最新Python入门基础合集开发语言python运算符Python基础numpypandaspip
本专栏系列为Pythong基础系列,每天都会更新新的内容,搜罗全网资源以及自己在学习和工作过程中的一些总结,可以说是非常详细和全面。以至于为什么要写的这么详细:自己也是学过Python的,很多新手只是简单的过一篇语法,其实对于一个知识点的底层逻辑和其他使用方法以及参数详情根本不是很了解,这就导致学完很容易忘记,而且在实战过程中也是半知半解,所以自己就尽量写的详细些,让需要的人能更了解Python的
- xss靶场练习之xss.haozi.me解析及答案
钟情妺喜107
xss安全前端
目录0x000x010x020x030x040x050x060x070x080x090x0A0x0B0x0C0x0D0x0E0x0F0x100x110x120x00先看源码,没有任何限制,所以很简单,直接抛出一个常规的payload就过了alert(1)0x01看源码里注入点是在标签中的,所以用上一题的方法是不会被解析的,所以要去构造一个标签,闭合,就可以注入alert(1)当然这个题也有其他的做
- 算法练习——函数、递归和递推
SharkWeek.
算法练习算法递归深度优先c++
在此记录一些有关函数、递归和递推的问题。所有题目均来自洛谷的题单能力提升综合题单Part1入门阶段-题单-洛谷|计算机科学教育新生态(luogu.com.cn)(实际上都没有用递推做)[NOIP2001普及组]数的计算题目描述给出正整数nnn,要求按如下方式构造数列:只有一个数字nnn的数列是一个合法的数列。在一个合法的数列的末尾加入一个正整数,但是这个正整数不能超过该数列最后一项的一半,可以得到
- 使用YOLOv8训练一个无人机(UAV)检测模型,深度学习目标检测中_并开发一个完整的系统 yolov8来训练无人机数据集并检测无人机
QQ_767172261
无人及视角YOLO无人机深度学习
使用YOLOv8训练一个无人机(UAV)检测模型,深度学习目标检测中_并开发一个完整的系统yolov8来训练无人机数据集并检测无人机无人机数据集,yolo格式种类为uav,一共近5w张图片,如何用yolov8代码训练无人机检测数据集文章目录以下文章及内容仅供参考。1.环境部署2.数据预处理数据集准备划分数据集3.模型定义4.训练模型5.评估模型6.结果分析与可视化7.集成与部署PyQt6GUI(`
- 星露谷模组开发教程#3 事件
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- GFPGAN - 腾讯开源的图形修复算法修复算法
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GFPGAN是腾讯开源的人脸修复算法,它利用预先训练好的面部修复算法,并且封装了各种丰富多样的先验因素进行盲脸(blindface)修复,可以对老照片进行很好的修复。35800Stars5900Forks345Issues11贡献者ApacheLicensePython语言代码:https://github.com/TencentARC/GFPGAN更多AI开源软件:AI开源-小众AI主要功能盲修
- Python知识点:基于Python技术,如何使用AirSim进行无人机模拟
超哥同学
Python系列python无人机开发语言面试编程
开篇,先说一个好消息,截止到2025年1月1日前,翻到文末找到我,赠送定制版的开题报告和任务书,先到先得!过期不候!如何使用Python和AirSim进行无人机模拟无人机技术的发展为许多行业带来了革命性的变化,尤其是在航拍、物流配送和农业监测等领域。然而,无人机的操作和开发需要一个安全且可控的环境来进行测试和训练。AirSim就是这样一个模拟器,它提供了一个基于UnrealEngine的逼真环境,
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用SQL语言操作关系型数据库Mysql中的数据一、增删改查增数据删数据改数据查数据二、触发器三、视图练习题目链接前言:之前操作的时候大多时候都是用GPT生成的sql语句(有一说一真的实用),但是缺少自己完整独立完成sql语句书写的能力,直到学校课程上到了数据库原理才意识到好像真的需要认真学一下这些sql语句了,另外为了方便各位练习达到学习效果,如果想要答案可以私我单独发。一、增删改查增删改查,也称
- 图像分类与识别的自组织特征映射网络实践
无声远望
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:自组织特征映射网络(SOFM)是一种无监督学习模型,适用于图像处理中的预处理、特征提取和分类识别。通过在MATLAB中实现SOFM,可以进行数据预处理、特征提取、网络训练、分类与识别以及优化评估。本内容涵盖了SOFM网络的应用步骤、训练过程、参数调整和性能评估,旨在提供图像处理问题的解决方案。1.自组织特征映射网络简介1.1自组织特征映射网络概述自组织特征映射
- C#委托(Delegate)基本用法
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- Vue.js组件开发案例(比较两个数字大小)
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导语:你是否还在为了撰写技术教程而苦苦挣扎?是否还在996的工位上,熬夜爆肝,只为输出一篇高质量的技术文档?醒醒吧!这个时代变了!今天,我就要告诉你一个颠覆传统的秘密武器,让你彻底告别低效的手工教程编写模式,拥抱AI,解放生产力,让效率飞起来!时代焦虑:AI浪潮来袭,你还在用“石器时代”的方法写教程?2024年,AI技术已经渗透到我们生活的方方面面。“AI智能体”、“思维链”、“生产力革命”这些词
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在本系列的第二篇文章中,我们将继续探讨Word2Vec模型,这次重点介绍负采样(NegativeSampling)技术。负采样是一种优化Skip-gram模型训练效率的技术,它能在大规模语料库中显著减少计算复杂度。接下来,我们将通过详细的代码实现和理论讲解,帮助你理解负采样的工作原理及其在Word2Vec中的应用。1.Word2Vec(负采样)原理1.1负采样的背景在Word2Vec的Skip-g
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摘要虽然已经提出了一些公共基准用于训练仇恨言论检测模型,但这些基准之间的标注标准差异为模型的泛化学习带来了挑战,限制了其适用性。先前的研究提出了通过数据整合或扩充来泛化模型的方法,但在克服数据集之间的标注标准差异方面仍然存在局限性。为了解决这些挑战,我们提出了PREDICT,一种基于多代理(multi-agent)概念的仇恨言论检测新框架。PREDICT包括两个阶段:(1)PRE(基于视角的推理)
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GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区,集成了生成预训练Transformer(GPT)、人工智能生成内容(AIGC)以及大语言模型(LLM)等安全领域应用的知识。在这里,您可以找到关于GPT/AIGC/LLM最新的研究论文、博客文章、实用的工具和预设指令(Prompts)。现为了更好地知悉近一周的贡献内容,现总结如下。SecurityPapers1.从孤立指令到互动鼓
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首航新能源,一进来就开始大批裁员工作节奏比较快,公司对员工的加班要求也比较严格,而且没有加班费,缺乏福利待遇。另外,公司裁员频繁,而阿里国际一面面经吹爆阿里国际面试官,比某些自以为是的面试官好太多了,面试还不开摄像头。写题的时候,我问他要开摄像头吗鼠人传(第五十二集,2024/4/30)刷题:补昨天的C、MinimizingtheSum,定义dp[i][j]为长度i,使用最多j次可2024西山居S
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用深度学习搞事情,模型搭建和训练是绕不开的两步。而PyTorch,作为一个“又灵活又好用”的深度学习框架,简直就是写代码的快乐源泉。今天我们就从0到1,实战PyTorch的模型搭建和训练流程。说白了,看完你就能自己搭个神经网络,喂点数据进去,再让它干点活。安装PyTorch要用PyTorch,得先装上它。PyTorch的安装稍微有点讲究,主要是要根据你的硬件选择CPU版本还是GPU版本。基本安装命
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需求有时候我们在数据库里设置了属性自增,在添加对象后,前端需要我们返回这个属性(对象)。做法1.在该实体类的自增主键上加上注解@TableId(value="journey_location_id"),后面的type是默认值可以不写。value为数据表中的字段名@TableId(value="journey_location_id",type=IdType.AUTO)privateintjourn
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生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork,GAN)是一种深度学习模型框架,由IanGoodfellow等人在2014年提出。GAN由生成器(Generator)和判别器(Discriminator)两个对抗网络组成,通过彼此博弈的方式训练,从而生成与真实数据分布极为相似的高质量数据。GAN在图像生成、文本生成、数据增强等领域中有广泛应用。核心思想GAN的核心是两个神经
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本文为为365天深度学习训练营内部文章原作者:K同学啊InceptionModule是InceptionV1的核心组成单元,提出了卷积层的并行结构,实现了在同一层就可以提取不同的特征为了改善计算量大的问题,使用了1*1的卷积核实现降维操作,以此来减小网络的参数量与计算量1*1卷积核的作用:降低输入特征图的通道数,减小网络的参数量与计算量最后InceptionModule基本由1*1卷积,3*3卷积
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- 各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
bozch
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在.net mvc5中,在执行某一操作的时候,出现了如下错误:
各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
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-XX 参数被称为不稳定参数,之所以这么叫是因为此类参数的设置很容易引起JVM 性能上的差异,使JVM 存在极大的不稳定性。当然这是在非合理设置的前提下,如果此类参数设置合理讲大大提高JVM 的性能及稳定性。 可以说“不稳定参数”
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1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ### 在后面添加 menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" { 
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- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
無為子
AOPoraclemysqljavaeeG4Studio
我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2版本已经正式发布。大家可以通过如下地址下载。
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G4Studio_V3.2版本变更日志
功能新增
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(2).新增了文件资源的Zip压缩和解压缩
- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
日期函数转换函数(核心)数字函数通用函数(核心)字符函数
单行函数; 字符函数,数字函数,日期函数,转换函数(核心),通用函数(核心)
一:字符函数:
.UPPER(字符串) 将字符串转为大写
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- Mockito异常测试实例
bijian1013
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import static org.mockito.Mockito.mock;
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import org.mockito.
- GA与量子恒道统计
Bill_chen
JavaScript浏览器百度Google防火墙
前一阵子,统计**网址时,Google Analytics(GA) 和量子恒道统计(也称量子统计),数据有较大的偏差,仔细找相关资料研究了下,总结如下:
为何GA和量子网站统计(量子统计前身为雅虎统计)结果不同?
首先:没有一种网站统计工具能保证百分之百的准确出现该问题可能有以下几个原因:(1)不同的统计分析系统的算法机制不同;(2)统计代码放置的位置和前后
- 【Linux命令三】Top命令
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linux命令
Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器,可以查看当前系统的运行情况,包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果:
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- spring四种依赖注入方式
白糖_
spring
平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
- angular.injector
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AngularJSAngularJS API
angular.injector
描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入. 使用方法: angular.injector(modules, [strictDi]) 参数详解: Param Type Details mod
- java-同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待
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public class PC {
/**
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* 同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待。
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private static final Integer[] val=new Integer[10];
private static
- 使用Struts2.2.1配置
Chen.H
apachespringWebxmlstruts
Struts2.2.1 需要如下 jar包: commons-fileupload-1.2.1.jar commons-io-1.3.2.jar commons-logging-1.0.4.jar freemarker-2.3.16.jar javassist-3.7.ga.jar ognl-3.0.jar spring.jar
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- [职业与教育]青春之歌
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每个人都有自己的青春之歌............但是我要说的却不是青春...
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- oracle连接(join)中使用using关键字
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在oracle连接(join)中使用using关键字
34. View the Exhibit and examine the structure of the ORDERS and ORDER_ITEMS tables.
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- NIO示例
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NIO服务端代码:
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- C语言学习homework1
dcj3sjt126com
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0、 课堂练习做完
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- select in order by , mysql排序
dcj3sjt126com
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If i select like this:
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- 页面校验-新建项目
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ehcache.xml文件是用来定义Ehcache的配置信息的,更准确的来说它是定义CacheManager的配置信息的。根据之前我们在《Ehcache简介》一文中对CacheManager的介绍我们知道一切Ehcache的应用都是从CacheManager开始的。在不指定配置信
- junit 4.11中三个新功能
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junit 4.11中两个新增的功能,首先是注解中可以参数化,比如
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Mac 在国外很受欢迎,尤其是在 设计/web开发/IT 人员圈子里。普通用户喜欢 Mac 可以理解,毕竟 Mac 设计美观,简单好用,没有病毒。那么为什么专业人士也对 Mac 情有独钟呢?从个人使用经验来看我想有下面几个原因:
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这一点太重要了,尤其是对开发人员,至少对于我来说很重要,这意味着Unix 下一堆好用的工具都可以随手捡到。如果你是个 wi
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位运算
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&n
- weblogic部署项目出现的一些问题(持续补充中……)
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- tomcat7性能调优(01)
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Tomcat优化: 1、最大连接数最大线程等设置
<Connector port="8082" protocol="HTTP/1.1"
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- PO VO DAO DTO BO TO概念与区别
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javaDAO设计模式bean领域模型
O/R Mapping 是 Object Relational Mapping(对象关系映射)的缩写。通俗点讲,就是将对象与关系数据库绑定,用对象来表示关系数据。在O/R Mapping的世界里,有两个基本的也是重要的东东需要了解,即VO,PO。
它们的关系应该是相互独立的,一个VO可以只是PO的部分,也可以是多个PO构成,同样也可以等同于一个PO(指的是他们的属性)。这样,PO独立出来,数据持