Navigator Simulated AnnealingMetropolis准则SA基本过程SA的控制参数 Demo:求极小值Reference Simulated Annealing SA是一种适合求解大规模组合优化问题的算法，是一种关于NP完全类问题的有效近似算法. SA算法是基于Monte-Carlo迭代求解策略的一种随机寻优算法，算法采用Me
1. POC、EXP、Payload与Shellcode POC：全称 ' Proof of Concept '，中文 ' 概念验证 ' ，常指一段漏洞证明的代码。 EXP：全称 ' Exploit '，中文 ' 利用 '，指利用系统漏洞进行攻击的动作。 Payload：中文 ' 有效载荷 '，指成功exploit之后，真正在目标系统执行的代码或指令。 Shellcode：简单翻
注释掉的是老版本 $Updatedata = [ // 'fail_num' => ['exp','fail_num+1'], 'fail_num' => db::raw('fail_num+1'), //5.0.
最近项目中遇到一个需求，在Django的model中主键要带有前缀的递增类型主键，比如：exp-1, exp-2...，类似.这样，而且在所有的model中，主键里面递增的数据要唯一，不能有重复。也就是如果有A和B两个model，那么当exp-1在A中使用过之后就不允许在B中再使用。在网上找了一圈没有找到特别好的实现方
【GiantPandaCV导语】这学期参加了一个比赛，有比较大的代码量，在这个过程中暴露出来很多问题。由于实验记录很糟糕，导致结果非常混乱、无法进行有效分析，也没能进行有效的回溯。趁比赛完结，打算重构一下代码，顺便参考一些大型项目的管理方法。本文将总结如何高效、标准化管理深度学习实
文章目录 1、检查保护机制2、IDA分析3、解题思路4、exp 1、检查保护机制 checksec的结果： 2、IDA分析 int __cdecl main(int argc, const char **argv, const char **envp) { char v4[100]; // [esp+1Ch] [ebp-64h] BYREF setvbuf(stdout, 0, 2, 0); setvbuf(std
【故障处理】IMP-00010错误 12C的dmp文件导入11G 1 BLOG文档结构图 2 前言部分 2.1 导读和注意事项 各位技术爱好者，看完本文后，你可以掌握如下的技能，也可以学到一些其它你所不知道的知识，~O(∩_∩)O~： ① 12C的dmp文件导入11g数据库 ② IMP-00010: not a valid export file,
GRAPH ATTENTION NETWORKS ICLR2018 利用masked self-attentional layers来解决基于图卷积或其近似的先前方法的缺点。通过堆叠节点能够参加邻域特征的层，隐式的向邻域中不同节点指定不同权重，不需要任何类型的高耗的矩阵操作（例如反转）或者取决于了解图表结构前期。同时解决了s
面向对象的组合 组合：一个类的对象是另一个对象的属性 # 学生类 姓名，性别，年龄，学号，班级，手机号 # 班级信息 # 班级名字 开班级时间 当前讲师 class Student: def __init__(self,name,sex,age,number,clas,phone): self.name=name self.sex=sex self.
导出 exp 账户/密码@地址/sid file=导出dmp文件地址 log=日志地址 exp test/test@localhost/helowin file=/home/oracle/www.dmp log=/home/oracle/www.log 导入 imp 用户/密码 file=dmp文件路径 full=y ignore=y; imp test/test file=/home/oracle/wies.dmp full=y ignore=y;
方法1： 匹配，捕获(存储) 正则表达式：(?<=(href=")).{1,200}(?=(">)) 解释：(?<=(href=")) 表示 匹配以(href=")开头的字符串，并且捕获(存储)到分组中 (?=(">)) 表示 匹配以(">)结尾的字符串，并且捕获(存储)到分组中 方法2： 匹配，不捕获(不存储)
请实现一个函数用来判断字符串是否表示数值（包括整数和小数）。 数值（按顺序）可以分成以下几个部分： 若干空格 一个 小数 或者 整数 （可选）一个 ‘e’ 或 ‘E’ ，后面跟着一个 整数 若干空格 小数（按顺序）可以分成以下几个部分： （可选）一个符号字符（’+’ 或 ‘-’） 下述格式之一： 至少一位数
一次搞定正则表达式 前言 在写这篇笔记之时，已经有很多与正则表达式有关的优秀博客了，我的学习也参考了不少优秀大佬的博客，甚至我觉得直接搬运他们写的博客还要好些，但自己动动手写一写的话可以学习理解的更加透彻，不仅要让自己看得懂，还得让自己写的来才行，所以在学习正则表
对于正则表达式，第一眼时觉得完全没有规律可寻，而且全是一堆各种各样的特殊符号，完全不知所云。其实唯一难的就是组合起来之后，可读性比较差，而且不容易理解，其实能看得懂简单的正则表达式，写得出简单的正则表达式，用以满足日常的需求即可。学习正则表达式的最好方法是从例子开始，理解例子之
题链 定义贝尔数$B_n=\sum _{k=1}{n}S(n,k)$，其中$S(n,k)$为第二类斯特林数，我们有$B_{n+1}=\sum_{i=0}^{n}B_i*\tbinom{n}{i}$, $\frac{B_{n+1}}{n!}=\sum_{i=1}^n\frac{1}{i!}*\frac{B_{n-i}}{(n-i)!}$ 同乘 $x^n$ $\frac{B_{n+1}}{n!}x^n=\sum_{i=1}^n\frac{
本文针对数据结构基础系列网络课程(2)：线性表的实践项目。 【项目 - 多项式求和】 用单链表存储一元多项式，并实现两个多项式的加法。 提示：1、存储多项式的数据结构 多项式的通式是 p n
内核提权 在linux系统漏洞利用过程中，最终目的是获取目标的root权限。在渗透过程中，有时利用某些漏洞可以获取一个低权限的用户，然后想办法提权，提升到root用户权限，从而控制整个系统。 在获取到低权限shell后，通常会检查操作系统的发行版本、内核版本，当前用户权限，列举Suid文件，系统安
目录 1.POC 2.EXP 3.VUL 4.CVE漏洞编号 5.0DAY漏洞和0DAY攻击 1.POC POC，Proof ofConcept，中文意思是“观点证明”。这个短语会在漏洞报告中使用，漏洞报告中的POC则是一段说明或者一个攻击的样例，使得读者能够确认这个漏洞是真实存在的。 2.EXP EXP，Exploit，中文意思是“漏洞利用”。
前言：客户需要迁移XX库ZJJJ用户（迁移到其他数据库），由于业务复杂，客户都弄不清楚里面有哪些业务系统，为保持数据一致性，需要停止业务软件，中间件，杀掉Oracle进程。温馨提示：很多网上资料只是简单的导入，导出（其实大家都会），并没有进行数据对比，以及统计信息的收集，就会业务反馈特别慢，原因是导入的
############################# 01 展开：展开因式：expand(f) --- 幂函数：则根据次数从高到低 --- 三角函数：展开角部分 --- 指数：展开指数部分 >> z=(x+y+3)*(2*x-4*y+7)+sin(x+y)+exp(x+y)+log(x*y) z = exp(x + y) + log(x*y) + sin(x + y) + (2*x - 4*y + 7)*(
exp命令报错：-bash: syntax error near unexpected token `(‘ 括号转义 在linux执行exp命令报错，如下： [oracle]$ exp system/****@orasid file=/home/oracle/dump/exp.dmp owner=(a,b,c,d) log=/home/oracle/dump/exp_a_b_c_d.log buffer=102400000-bash: syntax error near unexpe
这个总结有意思！ 想象自己是一个特工，你的目标是监控一个重要的人，有一天你怀疑目标家里的窗子可能没有关，于是你上前推了推，结果推开了，这是一个POC。之后你回去了，开始准备第二天的渗透计划，第二天你通过同样的漏洞渗透进了它家，仔细查看了所有的重要文件，离开时还安装了一个隐蔽的窃听
原文链接：http://tecdat.cn/?p=6419 在分析二元结果时，逻辑回归是分析师对回归建模的默认方法。随机研究中，当然很容易估计比较两个治疗组的风险比。对于观察数据，治疗不是随机分配的，估计治疗效果的风险比有点棘手。 理想情况 - 随机治疗分配 理想情况下，我们首先模拟（在Stata中）
原文链接：http://tecdat.cn/?p=18782 本文我们讨论了期望寿命的计算。人口统计模型的起点是死亡率表。但是，这种假设有偏差，因为它假设生活条件不会得到改善。为了正确处理问题，我们使用了更完整的数据，其中死亡人数根据x岁而定，还包括日期t。 DE=read.table("DE.txt",skip = 3,hea
文章目录 介绍如何回答答案答案为词汇答案为选项答案为文中片段答案自由回答S-net 无答案Read + VerifySAN QA任务的资料来源为文字资料DrQAV-Net 来源为图片来源为语音Subword单位spoken QA领域自适应对抗学习SpeechBERT 来源为多种QACNN 参考 介绍 对于 QA 任务，有两
