序列bjwc 2018
SQLServer Core 序列号使用CPU限制的处理
# SQLServer Core 序列号使用CPU限制的处理 ## 背景 ``` 有客户是SQLSERVER的数据库. 说要进行一下压测. 这边趁着最后进行一下环境的基础搭建工作. 然后在全闪的环境上面搭建了一个Windows2019+SQL2019的环境 发现一个挺好的地方. SQLSERVER会 ......
LeetCode 128. 最长连续序列
* 为什么这题我都不会，脑袋有点累，状态真差 ``` class Solution { public: int longestConsecutive(vector& nums) { unordered_set s(nums.begin(),nums.end());//记录数字是否出现过 int re ......
基于Logistic混沌序列的图像加解密算法matlab仿真
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 基于logistic混沌序列的图像加解密算法是一种基于混沌理论的加密算法，它通过混沌序列生成的随机数来改变图像的像素值，从而达到加密的目的。本文将详细介绍基于logistic混沌序列的图像加解密算法。混沌理论是指一类非 ......
07前后端项目上传gitee，后端多方式登录接口，发送短信功能，发送短信封装，短信验证码接口，短信登录接口，#将视图层和序列化类进行简单的封装
# 1 前后端项目上传到gitee ```python # 公司里： -前端一个仓库 》一个团队 -后端一个仓库 》一个团队 -微服务：两三个人一个服务 》一个项目一个仓库 -网上开源软件，前后端都在一起 # 在远端建立前端仓库 #本地代码提交到远成 仓库 ``` # 2 后端多方式登录接口 ``` ......
Java 反序列化之 XStream 反序列化
XStream 是一个简单的基于 Java 库，Java 对象序列化到 XML，反之亦然(即：可以轻易的将 Java 对象和 XML 文档相互转换)。如何使用 XStream 进行序列化和反序列化操作？ ......
django 如何在序列化器中抛出错误 并且在视图中捕捉返回给前端
1.在create()中抛出错误 class YourSerializer(serializers.Serializer): def create(self, validated_data): # 进行数据验证是否满足条件 #得到数据过程以省略 condition = False if not co ......
TensorFlow11.1 循环神经网络RNN01-序列表达方法
在自然界中除了位置相关的信息（图片）以外，还用一种存在非常广泛的类型，就是时间轴上的数据，比如说序列信号，语音信号，聊天文字。就是有先后顺序。 对于下面这个： 不如说我们输入有10个句子，每个句子都有4个单词，然后我们怎么把这些句子转化为具体的数值呢。如果一个表示方法能够很好的表示这个单词的特性的话 ......
时间序列分析(TimeSeriesAnalysis)是分析时间数据序列的方法和技术，包括自回归移动平均(ARI
[toc] 时间序列分析(Time Series Analysis)是分析时间数据序列的方法和技术，可以帮助研究者更好地理解趋势、周期性和季节性等问题。本文将介绍时间序列分析的基本原理、常见技术及其实现步骤和应用场景，并针对一些常见的问题进行解答。 ## 1. 引言 时间序列分析是一种基于数据序列的 ......
25如何使用相关性学习进行时间序列的可视化
[toc] 如何使用相关性学习进行时间序列的可视化 时间序列分析是人工智能和机器学习领域中的重要应用之一，可以帮助我们更好地理解时间序列数据中的趋势和相关性。本文将介绍如何使用相关性学习进行时间序列的可视化。 ## 1. 引言 时间序列数据可以看作是一组时间点的观测值，可以帮助我们分析时间和事件的关 ......
vulnhub之VulnHub2018_DeRPnStiNK
一、信息获取 1、tcp开放端口获取 ─$ cat tcp_open_port.nmap # Nmap 7.93 scan initiated Sat Jun 24 16:48:23 2023 as: nmap --min-rate 10000 -p- -oA tcp_open_port 192.1 ......
Pickle反序列化漏洞学习
模块 pickle实现了对一个 Python 对象结构的二进制序列化和反序列化。 pickling 是将 Python 对象及其所拥有的层次结构转化为一个字节流的过程，而 unpickling 是相反的操作，会将（来自一个 binary 或者 bytes-like object的）字节流转化回一个对... ......
代码随想录算法训练营第十六天| 找树左下角的值 路径总和 从中序与后序遍历序列构造二叉树
找树左下角的值 1，层序遍历，较为简单： 1 int findBottomLeftValue_simple(TreeNode* root) { 2 int result = 0; 3 if (!root) return result; 4 queue<TreeNode*> selected; 5 s ......
phar反序列化漏洞简单介绍
# phar反序列化漏洞介绍 什么是phar: phar类似于java中的jar打包 ## phar的结构： stub phar文件标识，格式为`xxx;` (头部信息) **manifest**压缩文件的属性等信息，以**序列化**存储； contents压缩文件的内容； signature签名， ......
序列化和反序列化以及创建对象的几种方式
如何将对象中的信息永久保存 1.将来将对象信息存入数据库 2.java 中提供的序列化方式来永久保存数据 序列化流的概述 所谓的序列化：就是把对象通过流的方式存储到文件中.注意：此对象 要重写[Serializable](https://so.csdn.net/so/search?q=Seriali ......
洛谷P7914 [CSP-S 2021] 括号序列
主要参考：[洛谷题解](https://www.luogu.com.cn/blog/wsyear/solution-p7914 ) # [CSP-S 2021] 括号序列 ## 题目描述 小 w 在赛场上遇到了这样一个题：一个长度为 $n$ 且符合规范的括号序列，其有些位置已经确定了，有些位置尚未确 ......
时间序列转图像：符号递归图（Symbolic recurrence plots）（matlab版复现）
符号递归图（Symbolic recurrence plots）：是一种以为时间序列转图像技术，可用于平稳和非平稳数据集;对噪声具有鲁棒性，在一定的数据变换条件下具有不变性。结合深度学习技术可以解决能源电力，水利，天气，生物医学，交通等领域的复杂模式识别和监测任务。 链接：https://mbd.p ......
Python中的pickle模块：对象序列化与反序列化
在Python中，对象的序列化和反序列化是一项常见的任务。pickle模块提供了一种简单且强大的方法来实现对象的序列化和反序列化，使得开发者能够方便地将复杂的Python对象转化为字节流并在需要时重新还原。本文将详细介绍pickle模块的使用方法和原理，并探讨其在数据持久化和跨进程通信中的应用。 # ......
Ynoi2018 五彩斑斓的世界
> 二阶堂真红给了你一个长为 $n$ 的序列 $a$，有 $m$ 次操作 > > 1. 把区间 $[l,r]$ 中大于 $x$ 的数减去 $x$。 > 2. 查询区间 $[l,r]$ 中 $x$ 的出现次数。 > > 对于 $100\%$ 的数据，$1\le n\le 10^6$，$1\le m\l ......
Qt编写输入法源码V2018 1. 未采用Qt系统层输入法框架，独创输入切换机制。
Qt编写输入法源码V20181. 未采用Qt系统层输入法框架，独创输入切换机制。2. 纯QWidget编写，支持任何目标平台（亲测windows、linux、嵌入式linux等），支持任意Qt版本（亲测Qt4.6.0到Qt5.11.2），支持任意编译器（亲测mingw、gcc、msvc等），支持任意 ......
CF896E/洛谷 P4117 [Ynoi2018]五彩斑斓的世界/Welcome home, Chtholly
分块。我们先来考虑修改对整块的影响。记值域为 $V=10^5$。 考虑对每一块维护 $V$ 个集合 $S_1,S_2,\cdots,S_V$，第 $i$ 个集合 $S_i$ 维护了区间中所有 $=i$ 的元素的一些信息，并维护区间的最大值 $m$，对于一次操作 $x$： - 若 $m\le 2x$， ......
AutoCAD2018 完整版安装图文教程、注册激活破解方法
CAD2018是广大绘图从业者必备的软件，它强大的功能可以绘制出各个行业的完整施工图，准确的尺寸更是有利于施工团队完全按照图纸进行施工操作；但对于很多初学者来说，软件安装的诸多步骤使其望而却步，为此，我特意录制了安装教程，并分享去亲测好用的AutoCAD2018软件下载：【下载方法】选中下载链接，用 ......
CrackMe.exe的序列号破解（无错误提示弹窗）
直接双击运行CrackMe.exe后会进入到如下界面： 此时直接点击“About”按钮则会直接跳转到如下界面： 若点击“Exit”按钮则会直接关闭该程序。 在该界面上输入“Name”和“Serial”后点击“Verify”不会出现任何弹窗提醒，通过分析可知此时输入的用户名与序列号不正确。 此时删除“ ......
CRACKME.EXE的脱壳与序列号破解
查壳 通过在查壳软件PEiD v0.94中选择CRACKME.EXE文件打开即可查看该软件的所加壳的类型，查看结果如下所示： 此时所进行的普通扫描（Normal Scan），Normal Scan虽然速度快且方便，但只能检测出某些此前已知的加壳和压缩工具，对于新型加壳技术可能不准确或无法识别。 因此 ......
python序列数据拆包
元素的序列数据都可以进行数据拆解，如下 #元组 data_tuple = (1,2,3) a,b,c = data_tuple print(a) #列表 data_list = [11, 22, 33] a2, b2, c2 = data_list print(a2) #字典 data_dic = ......
经济学：动态模型平均(DMA)、动态模型选择(DMS)、ARIMA、TVP预测原油时间序列价格|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=22458 最近我们被客户要求撰写关于动态模型平均的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文提供了一个经济案例。着重于原油市场的例子。简要地提供了在经济学中使用模型平均和贝叶斯方法的论据，使用了动态模型平均法（DMA），并与ARIMA、TVP等方法进 ......
shiro反序列化（cve-2016-4437）
一.shiro是什么。 Shiro是Apache的一个强大且易用的Java安全框架,用于执行身份验证、授权、密码和会话管理。使用 Shiro 易于理解的 API，可以快速轻松地对应用程序进行保护。 二.shiro550反序列化原理 编号：cve-2016-4437 在Apache shiro的框架中 ......
java反序列化（六）
# fastjson反序列化 ## 前置知识 fastjson是阿里巴巴开发的一个处理json数据的开源库，简简单单解析一个json字符串是自然不会造成命令执行的，问题在于很多库为了实用性会额外实现一些功能，造成了攻击点 ### fastjson简单使用 引入依赖，先用古老版本 ```xml com ......
强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答[1]：强化学习概述、序列决策、动作空间定义、策略价值函数、探索与利用、Gym强化学习实验
强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答[1]：强化学习概述、序列决策、动作空间定义、策略价值函数、探索与利用、Gym强化学习实验 ......
强化学习从基础到进阶-案例与实践[1]：强化学习概述、序列决策、动作空间定义、策略价值函数、探索与利用、Gym强化学习实验
强化学习从基础到进阶-案例与实践[1]：强化学习概述、序列决策、动作空间定义、策略价值函数、探索与利用、Gym强化学习实验 ......
使用PyMC进行时间序列分层建模
在统计建模领域，理解总体趋势的同时解释群体差异的一个强大方法是分层(或多层)建模。这种方法允许参数随组而变化，并捕获组内和组间的变化。在时间序列数据中，这些特定于组的参数可以表示不同组随时间的不同模式。 今天，我们将深入探讨如何使用PyMC(用于概率编程的Python库)构建分层时间序列模型。 让我 ......