概率 思路level
财务报表如何自动生成分析大屏的几个公式+思路【财务总监用了5年的秘籍】
财务人一直被认为是“高薪”“不失业”一般的存在，但财务人真正的心酸你们根本不懂，只有从事了，才知道自己曾经多么年轻！想必做财务的同行都和我有一样的烦心之处，那就是做报表。 -图 银行财务报表- 对于财务报表，如果你实在无法理解，那就把自己当成面对你未来的岳母，她气定神闲地问你：“小王，你现在财务状况 ......
跨页面新手引导 思路
<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge"> <meta name="viewport" content="wi ......
概率论期末复习【更新中】
第五章 多维随机变量 多维随机变量函数的分布： 离散的： \(若X\sim B(n_1,p), Y\sim B(n_2,p),且X和Y相互独立，则X+Y\sim B(n_1+n_2,p)\) \(若X\sim P(\lambda_1)和Y\sim P(\lambda_2)相互独立，则X+Y\sim ......
Python - pandas 报错：ValueError: 'HIS_批准文号' is both an index level and a column label, which is ambiguous.
问题描述 file:[Terminal] ValueError: 'HIS_批准文号' is both an index level and a column label, which is ambiguous. ValueError: cannot insert 招采_批准文号, already ......
K8S_IPV6 POD与数据库联通方法以及快速网络调试的一个思路
K8S_IPV6 POD与数据库联通方法以及快速网络调试的一个思路 背景 前端时间搭建了一套K8S only IPV6 Single Stack的测试环境 因为自己长时间不搞K8S了, 并且IPV6的搭建方法墙内的文档很不完整 我这边仅是搭建了一套比较基本的 K8S_calico_ingress的 ......
[论文阅读] Learning Component-Level and Inter-Class Glyph Representation for few-shot Font Generation
Pre title: Learning Component-Level and Inter-Class Glyph Representation for few-shot Font Generation accepted: ICME 2023 paper: https://ieeexplore.ie ......
机器学习-线性分类-支持向量机SVM-合页损失-SVM输出概率值-16
目录1. SVM概率化输出2. 合页损失 1. SVM概率化输出 标准的SVM进行预测 输出的结果是： 是无法输出0-1之间的 正样本 发生的概率值 sigmoid-fitting 方法： 将标准 SVM 的输出结果进行后处理，转换成后验概率 A,B 为待拟合的参数， f 为样本 x 的无阈值输出。 ......
软件顶层设计思路
1、有限状态机模型 有限状态机（Finite State Machine，FSM）是一种数学模型，用于描述系统或程序的行为。它由一组状态、转移条件和动作组成，可以根据输入信号的变化在不同的状态之间进行转移。 有限状态机模型通常包括以下几个要素： 状态（State）：表示系统或程序可能处于的不同状态。 ......
KEIL 5 level3优化等级的优化
以下是 Keil MDK的优化等级及选项的详细说明： 无优化 Level 0 (-O0)：不进行任何优化，用于调试和开发阶段。代码生成快，但是生成的代码质量比较低，程序执行效率比较慢，程序执行效率比较慢，dencodgeSmarketsionsmarketrage比较大。 优化等级 Level 1 ......
阿里风控设计思路
摘自：https://www.zhihu.com/question/20860347/answer/3245268989?utm_id=0 本人是阿里集团安全部的风控架构师和设计师。我们系统每天处理实时消息60+亿，双11和双12完全不降级。 前面的同学已经说的很多了，说的很对。 我yy几点看法： ......
概率dp
概率dp f[x]表示能走到x号城市的概率, f[1] = 1 考虑从x号城市出发到y号城市的高速公路, 通过x号城市走到y号城市的概率有多大? f[y] += f[x] / d[x], d[x]表示从x号城市出发的高速公路一共有多少条; 能走到y号城市的概率 \[f[y] = \sum_{x\in ......
页面保活实现思路
1. 页面保活应用场景 列表页面跳转到详情页面，要保留列表页面分页后的页码，搜索到的数据，搜索键值，高亮状态，甚至是页面上其他表单的内容等。 2. 页面保活实现思路 2.1 不跳转 用抽屉或模态框编辑详情，不离开列表页，最佳 2.2 vue单页面 可以使用 <KeepAlive> 组件缓存页面。配合 ......
【misc】[HNCTF 2022 WEEK2]calc_jail_beginner_level4.1(JAIL) --沙盒逃逸，python模板注入变换
这道题没给附件，直接连上看看 这里一开始用().__class__.__base__.__subclasses__()[-4].__init__.__globals__[bytes([115,121,115,116,101,109]).decode()](bytes([115,104]).decod ......
Binary Tree Level Order Traversal II
Source Given a binary tree, return the bottom-up level order traversal of its nodes' values. (ie, from left to right, level by level from leaf to root ......
【misc】[HNCTF 2022 WEEK2]calc_jail_beginner_level4(JAIL) --沙盒逃逸，python模板注入
查看附件信息 这里禁用了__import__,直接导致了help()函数和breakpoint()函数没法使用，并且还过滤了关键字符，这里考虑python模板注入，但是这里还过滤chr(),这里可以使用bytes函数 payload如下：().__class__.__base__.__subclas ......
vue3 实现用户登录和权限验证思路梳理
2023-12-20 星期三 一、用登录和退出问题 1登录 思路一： 1.1 login 登录页面，将token 存储本地中。 1.2 前置路由守卫获取 token 并验证， 1.3 前置路由 从缓存中获取用户的访问权限，并生成动态路由。 1.4 aixos 请求拦截器，从存储中获取存储的token ......
金牌导航-期望概率DP
期望概率DP 例题A题解 首先，对于随机变量 \(X\) 如果设随机变量 \(Y\) 的取值集合是 \(I(Y)\)，那么有全期望公式 \[E(X)=\sum_{y\in I(Y)}E(X|Y=y)\times P(Y=y) \]其中，\(E(X|Y=y)\) 表示在 \(Y=y\) 的条件下 \( ......
偏见与概率
最近看了下一些招聘条件，有感而发，写一篇短的随笔。 企业招聘只要985/211，甚至只要985的情况也不少见了，那么双非院校里面有没有很好的学生呢？ 毫无疑问，是肯定有的，这就是一个概率的问题，重点高中（省一级示范、省二级示范）和普通高中（普高层次类高中）一本率、本科率存在很大差异。 普高的一本率基 ......
树的层次遍历 Trees on the level uva122
原题链接 这道题可以说基本涵盖了树的大部分知识点——树的创建，树的生成，树的删除，树的BFS（宽度优先搜索）。个人认为是学习树时很具有价值的一道题目。 题目意思很好理解，讨论区的题解写的也比本人优秀太多了，这里就不具体分析了。 ......
TLSv1 Record Layer: Alert (Level: Fatal, Description: Handshake Failure)
tls握手，客户端发送clien hello后就收到服务器端回的失败，抓包如下： 解决方案： 本以为是ssl::context参数的设置原因，各种尝试，花了我两天时间，还ao了两个大夜。最终定位到具然是SNI设置的不对。 查了一下SNI的作用，才上慌然大悟，这个参数要设置成访问目标服务器的域名。 不 ......
BiFormer: Vision Transformer with Bi-Level Routing Attention 使用超标记的轻量ViT
alias: Zhu2023a tags: 超标记 注意力 rating: ⭐ share: false ptype: article BiFormer: Vision Transformer with Bi-Level Routing Attention * Authors: [[Lei Zhu] ......
简述四种线上环境建设思路
转载于：https://blog.csdn.net/key_3_feng/article/details/129759225 内容来源于极客时间《赵成的运维体系管理课》 由线下正式交付到线上之前，我们仍然会做很多的验证和稳定性保障工作。就生产环境、 灰度环境、预发环境、办公网生产环境这四种线上环境的 ......
避坑合集｜芝麻免押失败排查思路超详细总结（小程序场景）
在使用小程序对接芝麻免押时，遇到了一些报错，估计把这个接口的坑都踩了个遍，这篇汇总一下我在芝麻免押上遇到的免押失败问题合集，大家注意避坑～ ......
逆向通达信Level-2 续十 (trace脱壳)
本篇演示两图 1. trace 脱壳，你看到了几成指令是混淆的。 2. trace 脱壳过程中帮助 ida 定位脱壳代码片段。 ida 不能定位的代码片段，通过trace来发现。 逆向通达信Level-2 续十 (trace脱壳) 逆向通达信Level-2 续九 (无帐号打开itrend研究版） 逆 ......
ml.net例子笔记3-Infer.net概率机器学习库
Infer.net Infer.NET is a .NET Foundation project. It's also a part of ML.NET machine learning framework. https://dotnet.github.io/infer/ https://gitee ......
[LeetCode] 2415. Reverse Odd Levels of Binary Tree
Given the root of a perfect binary tree, reverse the node values at each odd level of the tree. For example, suppose the node values at level 3 are [2 ......
解决方案 | pywintypes.com_error: (-2147221005, '无效的类字符串', None, None) --Python连接CAD报错真正解决思路！
1 背景 import pythoncom import win32com.client import math wincad = win32com.client.Dispatch("AutoCAD.Application") #强制打开cad，该句发生报错信息 doc = wincad.Activ ......
序贯概率比较检验
序贯概率比较检验 sequential probability ratio test (SPRT) 定义：是对于序贯抽样方案的检验方法 序贯抽样方案是指在抽样时，不事先规定总的抽样个数（观测或实验次数）,而是先抽少量样本,根据其结果，再决定停止抽样或继续抽样、抽多少，这样下去，直至决定停止抽样为止。 ......
Mysql Order 排序的时候占用很长时间解决思路
MySQL中的连表查询（JOIN）在进行ORDER BY排序时可能会变得很慢，尤其是当处理大量数据时。以下是一些优化策略，可以帮助减少排序操作的时间： 索引优化： 确保参与排序的列上有索引。如果排序的列是从JOIN的表中来的，那么在这些列上创建索引可能会提高性能。 如果可能，尝试将索引的顺序与ORD ......