学习网络 算法fasterrcnn深度
御林网络安全工作室训练营2023 DAY1-2
ENCODE 百度一下各种编码很容易找到特征的 HTTP 将网页在代理中请求拦截到重放repeater 网站后缀添加/?key1=YulinSec即以get方式发送key1=YulinSec 第二步 post参数传递key2=YulinSec 使用POST提交方法和GET类似，将GET改为POST， ......
御林安全工作室学习第三天 文件包含6，7，burpsite代理设置 10
感谢sake大佬不厌其烦的教我，在过程中大佬一直很温柔很耐心呜呜呜 HTTP content-type | 菜鸟教程 (runoob.com) LFI-6 首先确定是文件上传漏洞，大致思路为上传jpg格式或者zip格式文件的一句话木马然后antsword连接进入后台 记事本写一个重命名就好,这里直接 ......
CTFHUB学习第一天web前置技能，HTTP协议
HTTP 这篇随笔参考了很多这位大佬的文章，我写的也不如这位大佬详细，而且图片上传总是失败，建议各位看看这位大佬的文章 CTFHub题解-技能树-Web-Web前置技能-HTTP协议【请求方式、302跳转、cookie、基础认证、响应包源代码】 - 0yst3r - 博客园 (cnblogs.com ......
CTFHUB学习第二天 web 信息泄露
目录遍历 参考博客： CTFHub技能树 Web-信息泄露 详解_bugscanteam_ErYao7的博客-CSDN博客 emmm，几个目录都点一点 PHPinfo 在phpinfo中直接查看flag，找不到就CTRL+F搜索 备份文件下载 网站源码 当开发人员在线上环境中对源代码进行了备份操作， ......
md5算法实现
前言 md5算法是我们经常会用到的一个hash函数, 虽然已经被证明是不安全的了, 但其应用依然十分广泛. 哈希函数具有如下特点: 将任意长度的字符串映射为固定长度 源数据微小的改动会导致结果差异巨大 不可逆 暴力破解困难 你有没有好奇过, 哈希函数是如何做到这些的呢? 本文就拿md5举例, 看一看 ......
Xilinx VIvado学习-01 数值处理之减法器
Verilog 数值处理，在处理减法的时候，需要注意溢出问题。 实例：a-b=c module un_sub( input unsigned [7:0] a, input unsigned [7:0] b, output [7:0] sub, output carry ); assign {carr ......
m基于深度学习网络的智能垃圾分类系统matlab仿真,带GUI界面
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 垃圾数量的急剧增加和垃圾中物质的复杂多样性带来了严重的环境污染和资源浪费问题。回收可以减少废物，但手工管道垃圾分拣工作环境恶劣，劳动强度大，分拣效率低。智能垃圾分类系统是基于深度学习网络的一种应用，它可以通过对大量的训 ......
学习蓝图+行为树实现AI角色的跟随操作
跟随B站视频学习 准备工作 一个角色蓝图类用来设置AI角色，一个Blackboard--AI的大脑，一个AITree--AI的行为控制，一个AIController蓝图类--定义AI的控制器。 是否发现角色 首先需要在Blackboard中定义Bool变量是否发现角色。 然后在AIControlle ......
20231023学习总结
Hive数据库的数据类型： TINYINT: 1个字节SMALLINT: 2个字节INT: 4个字节BIGINT: 8个字节BOOLEAN: TRUE/FALSE）FLOAT: 4个字节，单精度浮点型DOUBLE: 8个字节，双精度浮点型STRING 字符串ARRAY: 有序字段MAP: 无序字段S ......
数论学习笔记
目录 前言 数论基础 1.1 整除 1.2 带余除法，同余 质数 2.1 唯一分解定理 2.2 质数筛（线性筛） 2.3 欧拉函数 最大公因数/最小公倍数 3.1 辗转相除法 3.2 裴蜀定理 3.2 扩展欧几里得算法 线性同余方程 4.1 费马小定理 4.2 欧拉定理 4.3 逆元 4.4 求解线 ......
机器学习——数据预处理（读这一篇就够了！）
为了能用深度学习来解决现实世界的问题，我们经常从预处理原始数据开始， 而不是从那些准备好的张量格式数据开始。 下面我们将简要介绍使用pandas预处理原始数据，并将原始数据转换为张量格式的步骤。 1.读取数据集 举一个例子，我们首先创建一个人工数据集，并存储在CSV（逗号分隔值）文件 ../data ......
flask学习-03 模型Model 解决flask migtate 时报No changes in schema detected
报如上错误说明建表示失败 flask-migrate是检测上下文中db.Model的子类来创建表的..，所有我们必须让这个app能够知道有这个models文件的存在，所以，在app文件导入类user ......
Scala学习（五）对象
一、object 1、Object相当于class的单个实，通常放一些静态常量和静态方法 2、不能定义有参的构造方法 3、构造方法只在第一次调用时执行，再次调用不再执行 4、可以实现全局变量的功能，如下图 5、object通常用作单例模式的实现，或者存放类的静态成员 二、伴生类 1、如果同一个sca ......
javaweb学习每日总结-第三天
第三天学习 MyBatis 在一天的mybatis学习之后，我了解到了这么一款能够简化jdbc的框架，说到mybatis的作用，就是代替了jdbc，用Java操作数据库，但是他比jdbc更简便更程序化，今天，我在idea配置了mybatis的文件，并且通过mybatis初步查询了数据库中的信息，这也 ......
Linux第八周学习总结
本周Linux学习内容为：ACL基本用法，ACL高级特性，SUID权限，SGID权限，Sticky权限。 其中所学到的命令有getfacl、setfacl、mask、default等等 具体如下： 1、使用getfacl命令查看ACL权限 2、setfacl命令可以设置ACL权限，对每一个文件或目录 ......
Qt学习03
一、input Widget 1、QComboBox 1、添加备选内容 在设计师中双击添加 在代码中 ui->comboBox->addItem("") 添加 2、常用信号 currentIndexChanged(const QString &arg1) 当前选项的编号被修改会触发 currentI ......
opencv初步学习01
在opencv中需要知道的一切图像皆为Mat 一、imread和imshows函数 代码： #include <opencv2/opencv.hpp> #include using namespace cv; using namespace std; int main(int argc,char* ......
Splay 学习笔记
Splay 概述 Splay也称伸展树，是二叉搜索树(BST)的一种近似平衡的类型，由Daniel Sleator 和 Robert Tarjan 于 1985 年发明。有着极其优秀的复杂度(均摊\(O(log_2n)\))。 可以实现Splay(旋转某节点到根)，Split(分裂)，Merge(合 ......
Python学习1
syntax blocks #statements->instruction1.literal 90、"ONE" 2.operator 3.comment 4.variable store modify access 5.functiondef add(n): #statement return n ......
小甲鱼delphi学习作业20《浅谈过程与函数02》
一、本节重点： 过程传值、传址、常量参数； 二、三种传递方法 （一)、传值 1、软件效果 2、代码： 1 procedure Tform1.mypro(str:string); //传值过程定义 2 begin 3 str:='学习编程'; 4 showmessage(str); 5 end; 6 ......
01. 网络基础
一、什么网络通信 计算机网络把分布在不同地理区域的计算机与专门的外部设备用通信线路互联成一个规模大、功能强的网络系统，从而使众多的计算机可以方便的互相传递信息、共享硬件、软件、数据信息等资源。网络编程直接或间接地通过网络协议与其它计算机实现数据交换，进行通信。 OSI参考模型 TCP/IP参考模型 ......
diff算法
什么是Diff算法？Diff算法是Vue.js的一个核心特性，它是一种用于比较虚拟DOM树的差异，并最小化DOM操作的数量。当Vue.js检测到数据更改时，它会生成一个新的虚拟DOM树，并将其与旧虚拟DOM树进行比较。Diff算法会查找差异，并仅对需要更改的部分进行DOM操作。这种算法可以帮助我们在 ......
算法笔记（6）数列分块
原发表于我的博客 前言 分块不能说是一种数据结构，它是一种思想，无论是数列分块，块状链表，还是数论分块，莫队算法，都应用了分块的思想。 本文主要介绍狭义上的分块，即数列分块。 数列分块的引入 数列分块可以说是暴力，一种优美的暴力，它的基本思路是，把数列分成若干块（一般取\(\sqrt n\)），分块 ......
算法笔记（5）贪心算法
原发表于我的博客 贪心算法 贪心与其说是一种算法，不如说一种思想。 贪心思想，顾名思义，就是总是做出当前最好的选择，这种方式可能在全局上不是最好的结果，但是在一些题目中就可以直接用。 最简单的例子就是“货比三家”，在生活中，我们买东西时都会挑性价比最优的，这就是一种贪心。 贪心算法在OI中经常与其他 ......
算法笔记（4）莫队算法入门
原发表于我的博客 前言 本来想学完回滚莫队、树上莫队、二离莫队之后一起写一个博客，但是一直学不会/kk，只好把已会的普通莫队和带修莫队写了（以后会补上的） 普通莫队 莫队——优雅的暴力 莫队算法的引入 例题： 给定一个数列和若干询问，每次询问询问一段区间内不同种类数字的个数。 暴力做法 每次询问暴力 ......
算法笔记（3）模拟退火
原发表于个人博客= 模拟退火的引入 假如我们有一个函数，要求它的极大值，怎么求呢？ 如果这个函数满足单调性，可以用二分的方法。 如果这是一个单谷（或单峰）函数，可以用三分法。 那要是多峰函数怎么半呢？ 这时就可以用随机化算法。 一种朴素的方法是：每次在当前找到的最优方案\(x\)附近寻找一个新方案。 ......
diffusion扩散模型\datawhale组队学习——v3先运行一半
今天我们一起学习如何对模型微调和引导。 微调，用原模型，跑新数据，得到新输出。 引导，引导生成过程，改变输出结果。 作者之前用过sd模型，不同的采样方法在不同的采样步数下有不同的效果。首先采样步数并非越高越好或越低越好，有一个最佳使用区间，其次，不同采样方法有自己不同的最佳采样步数区间。 一般而言3 ......
算法笔记（2）FHQtreap
原发布于我的个人博客 前言 FHQtreap绝对是平衡树里最好写，最实用的，他几乎能做所有splay或其它平衡树能做的事，还能可持久化！ 这篇文章将会介绍FHQtreap的基本操作和维护区间的操作，并附上例题。 基本操作 FHQtreap的基本操作只有两个，分裂和合并。 有些读者可能会问，分裂和合并 ......
K-medoids聚类算法
发展： 们每次选簇的平均值作为新的中心，迭代直到簇中对象分布不再变化。因此一个具有很大极端值的对象会扭曲数据分布，造成算法对极端值敏感 在聚类分析中，异常值通常会引起问题，因为它们可能会被分配到一个独立的聚类，从而干扰正常的聚类结果。这可能导致聚类算法产生不合理或不稳定的结果 定义： K-Medoi ......
算法笔记（1）线段树
原发表于个人博客。 前言 线段树，是数据结构皇冠上的明珠（我编的）。 它用途广泛，被一代代的oier应用，改进，优化。 本文介绍了线段树的基础知识和各种拓展（包括权值线段树，可持久化线段树），各种优化方式（包括zkw线段树，动态开点，离散化），希望能帮到更多的oier。 在学习线段树前，默认你应该学 ......