概率 思路level

《RAPL: A Relation-Aware Prototype Learning Approach for Few-Shot Document-Level Relation Extraction》阅读笔记

代码 原文地址 预备知识: 1.什么是元学习(Meta Learning)? 元学习或者叫做“学会学习”(Learning to learn),它是要“学会如何学习”,即利用以往的知识经验来指导新任务的学习,具有学会学习的能力。由于元学习可帮助模型在少量样本下快速学习,从元学习的使用角度看,人们也称 ......

机器学习-概率图模型系列-隐含马尔科夫模型-33

目录1. Hidden Markov Model2. HMM模型定义 注:参考链接 https://www.cnblogs.com/pinard/p/6945257.html 1. Hidden Markov Model 隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model,以下简称HMM)是比较 ......
模型 概率 机器 33

前端预览页面优化解决思路笔记

新开窗口的话存在,草稿还未保存到后台,如何预览呢?这个时候需要前端缓存储数据。但是又如何他更新预览页面呢? ......
前端 思路 页面 笔记

laravel项目思路

laravel 安装配置功能 linux 安装 curl -s https://laravel.build/example-app | bash 通过composer安装 composer create-project laravel/laravel example-app //下载8版本 comp ......
思路 laravel 项目

机器学习-决策树系列-贝叶斯算法-概率图模型-29

目录1. 复习条件概率2. 正式进入3. 生成式 与判别式 这个阶段的内容,采用概率论的思想,从样本里面学到知识(训练模型),并对新来的样本进行预测。 主要算法:贝叶斯分类算法、隐含马尔可夫模型、最大熵模型、条件随机场。 通过本阶段学习,掌握NLP自然语言处理的一些基本算法,本阶段的理解对于后续完成 ......
概率 算法 模型 机器 29

概率生成函数([CTSC2006] 歌唱王国 题解)

如果数列 {p_n} 满足 P(X=i)=p_i(即 {p_n } 为 X 的概率质量函数 PMF 所构成的数列),那么有概率生成函数:F_X(x)=\sum^{+\infty}_{i=0}P(X=i)x^i,概率生成函数具有一些性质,这些性质可以简化我们做题时的一些推导…… ......
题解 概率 函数 CTSC 2006

《优化接口设计的思路》系列:第七篇—接口限流策略

一、前言 大家好!我是sum墨,一个一线的底层码农,平时喜欢研究和思考一些技术相关的问题并整理成文,限于本人水平,如果文章和代码有表述不当之处,还请不吝赐教。 作为一名从业已达六年的老码农,我的工作主要是开发后端Java业务系统,包括各种管理后台和小程序等。在这些项目中,我设计过单/多租户体系系统, ......
接口 思路 策略

cpu飙升的排查方案及思路

1.top命令查看占用CPU的情况 2.找到那个进程占用的CPU最高,并记录下进程ID (40940) 3.查看进程中的线程信息ps H -eo pid,tid,%cpu | grep 进程ID 找到进程对应的线程id 4.jstack 进程id 最后对比转换出来的16进制的线程id和jstack打 ......
思路 方案 cpu

CTFMisc题思路

一.png图片格式 工具:010editor/风二西工具集.png宽高一把梭 1.头疼(修改文件头) 插入一行 89 50 4E 47 0D 0A 1A 0A 2.腰疼(修改图片高度) 3.又是哪里疼(修改图片宽度) png的高度可以随便改,宽度更改则必须要满足crc32校验 python3代码 点 ......
思路 CTFMisc

thinkphp项目思路

官方手册 https://doc.thinkphp.cn/v8_0/setup.html 安装配置 安装 composer create-project topthink/think tp 更新 composer update topthink/framework 运行 php think run ......
thinkphp 思路 项目

CF1864H Asterism Stream【概率 DP,矩阵优化】

给定一变量,初始为 \(1\),每次等概率随机进行以下两种操作之一: 令 \(x\) 加一。 令 \(x\) 乘二。 求期望多少次操作之后 \(x\) 会 \(\ge n\)。 \(T\) 组数据,\(T\le 100\),\(n\le 10^{18}\)。 对着 aw 老师的题解学的,感觉太深刻。 ......
矩阵 概率 Asterism Stream 1864H

分布式架构设计思路和要点

分布式架构设计 设计分布式架构时,需要考虑以下几个关键思路和要点: 弹性和可伸缩性:分布式架构应具备弹性和可伸缩性,能够根据负载情况自动调整资源分配。这可以通过采用水平扩展和自动化调度等技术实现。 容错和高可用性:分布式系统应具备容错和高可用性能力,即使部分组件或节点发生故障,整个系统仍能正常运行。 ......
分布式 架构 要点 思路

《An End-to-end Model for Entity-level Relation Extraction using Multi-instance Learning》阅读笔记

代码 原文地址 预备知识: 1.什么是MIL? 多示例学习(MIL)是一种机器学习的方法,它的特点是每个训练数据不是一个单独的实例,而是一个包含多个实例的集合(称为包)。每个包有一个标签,但是包中的实例没有标签。MIL的目的是根据包的标签来学习实例的特征和分类规则,或者根据实例的特征来预测包的标签。 ......

数学吧 《高中数学概率题》

数学吧 《高中数学概率题》 https://tieba.baidu.com/p/8843698960 。 ......
数学 概率 高中

前缀和杂题思路

## 前缀和杂题思路: P3397:二维前缀和板子,直接暴力枚举 P3131:预处理前缀和,将7的余数用桶存进来,然后扫一遍取maxx(当两个位置的前缀和%7同余时,这一段整除7) P1387::这是前缀和?建议使用DP P3406:手搓画图,使用差分将每一段走的次数预处理出来,然后使用贪心,判断哪 ......
前缀 思路

概率霍夫变换(Progressive Probabilistic Hough Transform)原理详解

概率霍夫变换(Progressive Probabilistic Hough Transform)的原理很简单,如下所述: 1.随机获取边缘图像上的前景点,映射到极坐标系画曲线; 2.当极坐标系里面有交点达到最小投票数,将该点对应x-y坐标系的直线L找出来; 3.搜索边缘图像上前景点,在直线L上的点 ......

jarvisoj_level4

jarvisoj_level4 32位libc泄露 ret2libc 存在漏洞函数vulnerable_function变量buf存在溢出 常规32位泄露libc from pwn import * io = process('./level4') #context.log_level = 'deb ......
jarvisoj_level jarvisoj level

Lab 1-Vulnhub - Kioptix Level 1

Vulnhub - Kioptix Level 1 一、前言 简介: Vulnhub是一个提供各种漏洞环境的靶场平台。 下载地址: https://www.vulnhub.com/entry/kioptrix-level-1-1,22/ 网络问题: 症状: 1、将靶机网络适配器修改为Nat模式后启动 ......
Kioptix Vulnhub Level Lab

概率论复习笔记

$X$代表随机变量,$x$是具体的值。 规定:连续型随机变量取任意指定值的概率为$0$,即:$P(X=a)=0$ 概率密度函数$f(x)$ 某个邻域内概率的变化快慢。概率密度函数的值是概率的变化率,概率密度函数的面积才是概率。 于是可以得知$(a,b]$的概率:$P(a<X\le b)=\int_a ......
概率论 概率 笔记

逆向通达信Level-2 续十一 (无帐号登陆itrend研究版)

《续九》无帐号打开了itrend研究版但是用不了。今次无帐号登陆itrend研究版可以使用行情。 演示三图 1. 首先成功在金融终端无帐号登陆成功。 2. 同理应用在itrend研究版,却遭遇正版检测阻拦。 3. 跨年一样,跨过正版检测阻拦。 图一: 图二: 图三: 逆向通达信Level-2 续十一 ......
itrend Level

奈何本人没文化,后台管理走天下(二) 通用需求的开发思路

这一章分享些基础的东西,主要谈论一些常规需求的开发思路 layout 构建 什么是 layout,就是进入中后台系统内部后,根据页面结构划分出的布局组件,也就是页面的骨架。 构建一个优秀的 layout 组件对用户的体验尤为重要,对大部分维护中后台项目的开发人员来说,每次分配到的任务几乎只活动在内容 ......
后台 思路 需求 文化 天下

《A Novel Table-to-Graph Generation Approach for Document-Level Joint Entity and Relation Extraction》阅读笔记

代码 原文地址 文档级关系抽取(DocRE)的目的是从文档中提取实体之间的关系,这对于知识图谱构建等应用非常重要。然而,现有的方法通常需要预先识别出文档中的实体及其提及,这与实际应用场景不一致。为了解决这个问题,本文提出了一种新颖的表格到图生成模型(TAG),它能够在文档级别上同时抽取实体和关系。T ......

jarvisoj_level3_x64

jarvisoj_level3_x64 64位libc泄露 漏洞函数中存在溢出 使用溢出泄露libc 构造payload获得shell rbp padding 0x80 0x8 pop_rdi ret 0x00000000004006b3 0x1 pop pop_rsi ret 0x00000000 ......
jarvisoj_level jarvisoj level 64

评价机器学习模型的思路

这个标题不够严谨,不同业务领域下的模型,没有可比性。因此,应当增加一定的限定条件,才能对机器学习的模型进行比较。 当前可行的限定条件,如下: 模型 模型结构 参数的数量 训练算法 训练时长 数据 训练数据集 验证数据集 数据质量 基础平台 训练平台 硬件 软件 运行平台 硬件 软件 在给定上述条件时 ......
模型 思路 机器

jarvisoj_level3

jarvisoj_level3 函数参数劫持 32位泄露libc 32位程序的传参是栈的后四位开始,要注意的是,32位下write,put的ret位置是紧跟函数后面的 payload1 = b'A'*(0x88+0x4)+p32(elf.plt['write'])+p32(elf.sym['main ......
jarvisoj_level jarvisoj level

XSS注入测试思路+通用语句

一、XSS分类 第一种:反射型 页面仅把用户输入直接回显在页面或源码中,需要诱使用户点击才能成功。 第二种:持久型 XSS 攻击代码会被存储在服务器中,由于用户可能会主动浏览被攻击页面,此种方法危害较大。 第三种:DOM 型( DOM Based XSS ) 通过修改页面的 DOM 节点形成 XSS ......
语句 思路 XSS

为了降低个人股票投资者的决策误判概率,我们做了一款软件

对于个人股票投资者而言,避免投资决策误判是最重要且最首要的,盈利多少都是次要的。 这是一个什么样的软件? 这是一个面向个人股票投资者的决策辅助工具【棱镜】,它旨在将你的分析决策逻辑转化为由文字和框架转化为算法,让计算机和算法辅助你共同决策,降低决策误判概率。网站:prismray.cn 为什么要做这 ......
个人股 概率 投资者 个人 软件

vue js 引入sdk,思路代码整理 app.vue引入

代码解析 function handleAuthReady() { const ywAuth = (window as any).ywAuth; if (ywAuth) { return Promise.resolve(ywAuth); } return new Promise(resolve => ......
vue 思路 代码 app sdk

Nginx日志规则以及根据日志进行性能问题判断的思路

Nginx日志规则以及根据日志进行性能问题判断的思路 背景 Nginx是开源方案里面能实现反向代理 负载均衡的首选. 但是有时候性能出问题比较难以分析和定位, 不知道是不是nginx的瓶颈 性能问题的种类其实非常多,核心其实就是等待事件和等待事件. 回到nginx的主题, 其实本质就是 nginx自 ......
日志 思路 性能 规则 问题

[Shell脚本]普通备份脚本&思路

1.数据库dump脚本备份 #!/bin/bash #保存备份个数,备份7天数据 number=7 #备份保存路径 backup_dir=/data/var/lib/mysqlbackup #日期 dd=`date +%Y-%m-%d-%H-%M-%S` #备份工具 tool=mysqldump # ......
脚本 备份 思路 Shell amp
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