图谱 策略 知识graph
如何扩充知识广深度：以强网杯2023谍影重重2.0为例
附件截图 通过筛选, 提取tcp流量, 得到： 抛开弯弯曲曲的思考过程, 直接来看wp：(by：战队： Arr3stY0u) 好, 直接解码得到结果的。好像这题就做完了?思考以下几个问题： 1. 为什么别人能马上知道是ADS-B? 下次比赛过程期间我能不能也查到一些未知的协议? 2.为什么一个协议马 ......
Python基础知识
一、先置知识 1、标识符 标识符由字母、数字、下划线组成。 所有标识符可以包括英文、数字以及下划线(_)，但不能以数字开头。 标识符是区分大小写的。 以下划线开头的标识符是有特殊意义的。以单下划线开头 _foo 的代表不能直接访问的类属性，需通过类提供的接口进行访问，不能用 **from xxx i ......
Linux服务器快速安装FastGPT知识库问答系统
最近开始体验FastGPT知识库问答系统，参考官方文档，在自己的阿里云服务器使用Docker Compose快速完成了部署。 环境说明：阿里云ECS，2核8G，X86架构，CentOS 7.9操作系统。 Docker与Docker-Compose安装 1.登录服务器，执行相关命令完成安装。 # 安装 ......
LightGCL Simple Yet Effective Graph Contrastive Learning For Recommendation论文阅读笔记
Abstract 目前的图对比学习方法都存在一些问题，它们要么对用户-项目交互图执行随机增强，要么依赖于基于启发式的增强技术（例如用户聚类）来生成对比视图。这些方法都不能很好的保留内在的语义结构，而且很容易受到噪声扰动的影响。所以我们提出了一个图对比学习范式LightGCL来减轻基于CL的推荐者的通 ......
【沁恒 CH58x 应用】BLE相关知识基础
大纲： 1. 什么是ble，ble与传统蓝牙的区别，ble与蓝牙4.0的区别 2. ble的基本概念：协议层（协议框架）、服务(Service)、特征(Characteristic)。 介绍低功耗蓝牙 1. 什么是低功耗蓝牙？ 图1 BLE介绍 低功耗蓝牙，简称BLE，是蓝牙的一种省电变体。BLE ......
Python基础知识
一、先置知识 1、标识符 标识符由字母、数字、下划线组成。 所有标识符可以包括英文、数字以及下划线(_)，但不能以数字开头。 标识符是区分大小写的。 以下划线开头的标识符是有特殊意义的。以单下划线开头 _foo 的代表不能直接访问的类属性，需通过类提供的接口进行访问，不能用 **from xxx i ......
Python基础知识
一、先置知识 1、标识符 标识符由字母、数字、下划线组成。 所有标识符可以包括英文、数字以及下划线(_)，但不能以数字开头。 标识符是区分大小写的。 以下划线开头的标识符是有特殊意义的。以单下划线开头 _foo 的代表不能直接访问的类属性，需通过类提供的接口进行访问，不能用 **from xxx i ......
高效图片管理系统的技术实现与优化策略
一、引言 随着互联网技术的飞速发展，图片在我们的生活和工作中扮演着越来越重要的角色。图片管理系统的需求也随之日益增长，如何构建一个高效、易用、安全的图片管理系统成为了一个热门话题。本文将从技术角度出发，详细介绍图片管理系统的实现原理和优化策略。 图片管理 | 一个覆盖广泛主题工具的高效在线平台(am ......
JS知识点计划
tags: JavaScript 前端 author: zhanglei data: 2023-12-07 Object.assin 不支持低版本浏览器 IE适配 IE11非兼容模式下, 比较新的ES6语法不能使用, Object.assin就是其中之一, 可通过一下方法适配 const targe ......
vue3 相关知识汇总
1 组合式api 和选项式api 1.1 概念 选项式api：用包含多个选项的对象来描述组件的逻辑。 组合式api：组合式api使用导入的API函数来描述组件逻辑。组合式API通常会与<script setup>搭配使用。 1.2 应用场景 选项式api： 不需要使用构建工具 或者低复杂度的场景， ......
C#的相关知识，封装一个泛型的数据库访问查询方法
public T Get<T>(int id) where T : BaseModel { string ConnectionString = "Data Source=DESKTOP-63QE7M1; Database=CustomerDB; User ID=sa; Password=sa123; ......
玩转字词句魔法：打造超强样本集的数据增强策略，句式变换揭秘同义句生成与回译在数据增强中的创新应用
玩转字词句魔法：打造超强样本集的数据增强策略，句式变换揭秘同义句生成与回译在数据增强中的创新应用 1. WordSimilarity 这是一个基于哈工大同义词词林扩展版的单词相似度计算方法的python实现，参考论文如下： pip install WordSimilarity from word_s ......
策略模式
[实验任务一]：旅行方式的选择 旅游的出行方式有乘坐飞机旅行、乘火车旅行和自行车游，不同的旅游方式有不同的实现过程，客户可以根据自己的需要选择一种合适的旅行方式。 1. 提交源代码； 2. #include<iostream> 3. using namespace std; 4. class Tra ......
关于“内网穿透”的一些知识（续3）—— NAT类型判断
前文： 关于“内网穿透”的一些知识（续2）—— 端口预测 本文是对前面几篇文章的补充。这里要说下我们这几篇文章讨论的都只是NAT功能的设备，在实际的家庭用户中这个NAT设备就是家庭路由器或者说是带有网关功能的家庭网络共享器，但是在实际的企业环境下作为NAT设备的网关设备往往在具备NAT功能的同时还具 ......
[刷题技巧] 堆的相关知识点汇总
1. 堆 一、堆的引入 现在我们想专门设计一种数据结构，用来存放整数，要求提供3个接口： 添加元素 获取最大值(或最小值) 删除最大值(或最小值) 有一种最优的数据结构就是堆。 时间复杂度：获取最大值的：O(1)、删除最大值O(log n)、添加元素O(log n) 二、堆的相关概念 堆(Heap是 ......
SiReN Sign-Aware Recommendation Using Graph Neural Networks论文阅读笔记
Abstract 目前使用GNN的推荐系统主要利用高评分的正向用户-物品交互信息。但是如何利用低评分来表示用户的偏好是一个挑战，因为低评分仍然可以提供有用的信息。所以在本文中提出了基于GNN模型的有符号感知推荐系统SiReN，SiReN有三个关键组件 构造一个符号二部图更精确的表示用户的偏好，分为两 ......
地方门户网站运营策略
很多经营地方门户网的站长看了我写的《想赚钱的个人网站站长要回答的33个问题》后与我交流，有些站长谈到经营地方门户网维护费劲，推广吃力，盈利困难，我不能和大家一一沟通，就写下这篇“浅谈如何运营地方门户网”和大家交流一下自己的看法。 首先，地方门户网站的站长要有“媒体”观念。 媒体是交流、传播信息的工具 ......
集合知识的补充
集合的分类 collection为单列集合（每一个元素对应一个数据） map为双列集合（每一个元素对应一对数据） 接下来对collection分析 1、单列集合的顶层接口，定义的是所有单列集合共有的功能 2、接口不可实例化，要调用接口的方法时，随意找个实现类即可（多态） eg：Collection ......
面试Python时必会的知识点总结
目前代码技能已经成了测试同学面试考核的刚需，对于测试开发来讲需求最大的是java和python两门语言，二者也都是面向对象语言。对于刚入门代码的同学来说面向对象相关的概念比较难于理解，而面向对象编程相关的知识点偏偏又是面试中的高频问题，所以本文我以python为例，带大家快速搞定面向对象中的核心概念 ......
[AGC043C] Giant Graph
[AGC043C] Giant Graph 这题真的抽象。 注意到 \(10^{18} > n^3\)，因此只需按照 \(x+y+z\) 从大到小贪心，由于每次选点只会影响到下面若干层点的可选性，所以可以直接能选就选。时间复杂度 \(O(n^3)\)。 考虑优化，刻画一个点 \((x,y,z)\) ......
HarmonyOS学习（二） ArkTS 基础知识
HarmonyOS学习（二） ArkTS 基础知识 一、ArkTS介绍 ArkTS是HarmonyOS应用的开发语言，在TypeScript的基础上拓展了声明式UI、状态管理等相应的能力，让开发者以更简洁自然的方式开发高性能应用。TypeScript是JavaScript的拓展，ArkTS是Type ......
Windows Server Core 文件权限及安全策略设置
1. 修改文件夹权限ACL icacls c:\share /grant everyone:(oi)(ci)(f) /t 2. 修改用户密码策略及其他 导出策略： secedit /export /cfg c:\sec.txt /log c:\sec1.log 修改C:\sec.txt 文件中的以下 ......
值迭代与策略迭代（有模型）
先说一下我初始理解，就是图片上面有三部曲，然后他是一个有模型的算法，然后假如说我让他训练100次就是，用python来表达就是 for episode in (100),这个就是最外面的那一层循环，然后每次episode，就是上面三部曲，但是第一步初始化环境是会根据上一个episode来变化的，从第 ......
聊聊GLM基座模型的理论知识
概述 大模型有两个流程：预训练和推理。 预训练是在某种神经网络模型架构上，导入大规模语料数据，通过一系列的神经网络隐藏层的矩阵计算、微分计算等，输出权重，学习率，模型参数等超参数信息。 推理是在预训练的成果上，应用超参数文件，基于预训练结果，根据用户的输入信息，推理预测其行为。 GLM模型原理的理解 ......