模型 中枢2023 09
IntelliJ IDEA 2023.2.2 x64 安装破解
工具提取 链接：https://pan.baidu.com/s/1n_Y5UyRKow1wyBnlnMLVAA 提取码：idea 破解步骤： 1：安装IDEA 2：解压jetbra.rar 3：执行 /jetbra/scripts/install-current-user.vbs 4：复制 /jet ......
GDKOI2023题目乱写
Day 1: T1:直接随机一个向量 \(v\)，计算 \(A \times B \times v\) 与 \(C \times v\) ，判断是否相等，时间复杂度为 \(O(n^2)\) 正确性是可以保证的，不过我不是很会证明。 #include<iostream> using namespace ......
2023数据采集与融合技术实践作业二
2023数据采集与融合技术实践作业二 102102140 陈翔焜 作业① 在中国气象网（http://www.weather.com.cn）给定城市集合的7日天气预报，并保存在数据库 代码如下： from bs4 import BeautifulSoup from bs4 import Unicod ......
大模型术语
Zero-shot Zero-shot learning通过利用已有的先验知识和语义信息，将已知的类别或任务与新的类别或任务进行联系，从而进行预测。具体来说，它通过学习类别或任务之间的关系和特征，将已有的知识迁移到新的类别或任务上。 Fine-tuning Fine-tuning是指在机器学习中对预 ......
【2023年10月12日】stf61-MySQL数据库
stf61-MySQL数据库 前言 1）为什么学？ ● 常见的笔试题 ● 有利于更好的开展测试工作 2）学什么？ 理论：基本的术语和概念 实操：数据库操作、表操作、数据操作、其他常见数据库功能 3）怎么学？ 多在实训环境里练习，在练习中掌握 理论 数据库系统： 表：8条记录/行，6个字段/列 关系型 ......
2023/10/12
2023/10/12 今日词汇 intensity 强度 render (vt.) 使变得; (v.) 提供；翻译；表达 熟词僻意 volume (n.)音量 今日词组 grasp music itself 领会音乐本身 by all accounts 总而言之 let alone 更不用说 ......
2023柏鹭杯pwn wp
PWN 博客 eval 漏洞点 对数组模拟栈的那个栈顶没做下溢校验，先输入符号可以构成溢出点 +200/2+(target_offset - 100) 这样输入即可将栈顶迁移到任意位置 难点 需要逆向整个模拟栈的结构 可以配合动态调试得出模拟栈结构 addr+0 0 addr+1 符号位 addr+ ......
为什么我们需要不断的开发不同的机器学习模型 —— Do we Need Hundreds of Classifiers to Solve Real World Classification Problems?
论文： 《Do we Need Hundreds of Classifiers to Solve Real World Classification Problems?》 论文地址： https://jmlr.org/papers/volume15/delgado14a/delgado14a.pdf ......
行行AI公开课：大模型时代如何利用数字智能体赋能更多中小企业
“不敢转、不能转、不会转”一直是压在中小企业数字化转型头上的三座大山。大模型的出现无异于提供了一把推翻大山的锐利武器，为中小企业提供了更易于使用和集成的工具。从本质上看，大模型将从根本上降低中小企业进行数字化转型的成本和复杂度。那么，中小企业如何在大模型激烈的竞争格局下找到突破口，并应对随之而来的挑 ......
【Python&语义分割】Segment Anything（SAM）模型全局语义分割代码+掩膜保存（二）
我上篇博文分享了Segment Anything（SAM）模型的基本操作，这篇给大家分享下官方的整张图片的语义分割代码（全局），同时我还修改了一部分支持掩膜和叠加影像的保存 ......
【Python&语义分割】Segment Anything（SAM）模型详细使用教程+代码解释（一）
Segment Anything可以实现对任意物体的识别和分割提供了简单易用的接口，用户只需要通过提示，即可进行物体识别和分割操作，今天给大家分享一下SAM的源码。 ......
2023ICCV_Retinexformer: One-stage Retinex-based Transformer for Low-light Image Enhancement
一. Motivation (1) Retinex理论没有考虑到噪声，并且基于Retinex分解的网络通常需要很多阶段训练。 (2)直接使用从CNN从低光图像到正常光图像的映射忽略了人类的颜色感知，CNN更适合捕获局部信息，对于捕获远程依赖和非局部自相似性方面存在局限。 二.Contribution ......
2023_10_12_MYSQL_DAY_04_笔记
2023_10_12_MYSQL_DAY_04_笔记 14章课后作业 CREATE TABLE xi( xid INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, xname VARCHAR(10) UNIQUE, xhead VARCHAR(10) NOT NULL, xloc VAR ......
交通标志识别系统python+TensorFlow+算法模型+Django网页+数据集
一、介绍 交通标志识别系统。技术涉及： Python编程语言开发 TensorFlow搭建算法模型对数据集进行训练得到一个精度较高的模型文件 Django开发网页端界面平台 实现对58种交通标志图片进行识别 二、效果图片展示 三、演示视频 and 代码 视频+代码+介绍：https://s7bacw ......
2023/10/12 关于创业公司的战略路线
早期： 产品：这个阶段的重点是找到一个切实可行的产品或服务。这可能需要进行大量的市场调研和用户访谈，以了解用户的需求。此外，还需要进行快速迭代，根据用户反馈不断优化产品。 市场：早期阶段的另一个重要任务是确定目标市场。这需要对市场进行深入的研究，了解竞争对手，确定自己的定位。 组织：在早期阶段，公司 ......
浅析倾斜摄影三维模型（3D）几何坐标精度偏差的几个因素
三维工厂K3DMaker是一款三维模型浏览、分析、轻量化、顶层合并构建、几何校正、格式转换、调色裁切等功能专业处理软件。可以进行三维模型的网格简化、纹理压缩、层级优化等操作，从而实现三维模型轻量化。轻量化压缩比大，模型轻量化效率高，自动化处理能力高；采用多种算法对三维模型进行几何精纠正处理，精度高，... ......
RACB权限模型
RBAC的基本思想是，对系统操作的各种权限不是直接授予具体的用户，而是在用户集合与权限集合之间建立一个角色集合。每一种角色对应一组相应的权限。一旦用户被分配了适当的角色后，该用户就拥有此角色的所有操作权限。这样做的好处是，不必在每次创建用户时都进行分配权限的操作，只要分配用户相应的角色即可，而且角色 ......
R语言基于ARCH模型股价波动率建模分析|附代码数据
原文链接： http://tecdat.cn/?p=3856 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于ARCH的研究报告，包括一些图形和统计输出。 引言 金融中一个重要度量是与资产相关的风险，而资产波动率是最常用的风险度量。然而，资产波动率的类型有多种。波动率不能直接观测的性质在波动 ......
数据分享|用加性多元线性回归、随机森林、弹性网络模型预测鲍鱼年龄和可视化|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24127 最近我们被客户要求撰写关于预测鲍鱼年龄的研究报告，包括一些图形和统计输出。 鲍鱼是一种贝类，在世界许多地方都被视为美味佳肴 养殖者通常会切开贝壳并通过显微镜计算环数来估计鲍鱼的年龄。因此，判断鲍鱼的年龄很困难，主要是因为它们的大小不仅取决 ......
【专题】2023年轻人催婚报告PDF合集分享（附原数据表）
原文链接：https://tecdat.cn/?p=33848 原文出处：拓端数据部落公众号 随着10月的到来，我们已经踏入了年末冲刺阶段，是否准备好应对家庭的盘问了？工作稳定、挣多少钱、买房与否，最后总是绕不开催婚话题。阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末47份婚恋相关行业研究报告，加入我们的 ......
R语言、SAS潜类别（分类）轨迹模型LCTM分析体重指数 (BMI)数据可视化|附代码数据
全文下载链接： http://tecdat.cn/?p=26105 最近我们被客户要求撰写关于LCTM的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在本文中，潜类别轨迹建模 (LCTM) 是流行病学中一种相对较新的方法，用于描述生命过程中的暴露，它将异质人群简化为同质模式或类别。然而，对于给定的数据集，可以 ......
Spring Cloud 2023 新特性 同步网关
网关不支持传统 Servlet 容器 Spring Cloud Gateway 需要运行在提供的 Netty 运行时。它不能在传统的 Servlet 容器中工作，也不能在构建为 WAR 时工作。WebFlux 使用了异步非阻塞的编程模型，相较于传统的 MVC Servlet 需要理解和适应新的编程范 ......
2023NOIP A层联测9
A.长春花 简单题。打表发现情况并不多，记录下平方后模 \(p\) 对应的值，然后枚举 \(a\)，用链表维护即可。 点击查看代码 #include<bits/stdc++.h> using ll=long long;using ull=unsigned long long; int a[10000 ......
2023.10.11 一些好题
A 你有 \(m\) 个相同的球，球有性能 \(c\)，你可以测试 \(x\)，若 \(x\ge c\)，那么球会碎掉，若 \(x< c\)，那么球不碎。 性能的范围 \(n\le 1e5\)。求最多要测试多少次。 首先答案有一个上限是 \(\log n\)。所以令 \(m\to \min(m,\l ......
网络模型
OSI七层参考模型 OSI模型，开放式通信系统互联参考模型（Open System Interconnection Reference Model），是国际标准化组织（ISO）提出的一个试图使各种计算机在世界范围内互连为网络的标准框架，简称OSI（OSI/RM)。 思想：分层 更利于标准化。 降低各 ......
2023.10.11——每日总结
学习所花时间（包括上课）：9h 代码量（行）：0行 博客量（篇）：1篇 今天，上午学习，下午学习； 我了解到的知识点： 1.java的一些特性； 明日计划： 学习 ......
2023/10/11 网络的学习
学习笔记1 网络基础 1.1 什么是网络 网络：计算机网络，电脑和电脑之间通过线缆或其他介质连接起来，并实现相互之间的通信。 通信：人与人，人与物，物与物之间通过某种媒介和行为进行沟通。 1.2 网络的分类 局域网：作用于相对较小区域。例如企业内部网络，校园内部网络等。 城域网：作用于城市区域之间。 ......
《算法学习专栏》—— DP问题之背包模型
2023年10月11日 更新于2023年10月11日 一、前言 本栏，为背包模型，题目主要来源日常，目前主要来源于Acwing的提高课。希望以后做到背包的题目，也能加进来，不断完善。使用的分析方法均为闫式DP分析法。字臭。。。希望能用手写板慢慢写的好看。 二、背包模型 2.1 目前的模型 01背包模 ......
花朵识别系统Python+TensorFlow+Django+网页界面+算法模型
一、介绍 花朵识别系统，使用Python作为主要编程语言进行开发，使用TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型，并基于多种花朵数据集进行模型训练，最后得到一个精度较高的h5模型文件。并基于Django框架搭建网页端可视化操作界面。实现用户上传一张花朵图片，识别其名称。 二、效果图片展示 三、演示 ......
网信柏鹭杯2023 wp
express fs ?file[href]=a&file[origin]=1&file[protocol]=file:&file[hostname]=&file[pathname]=/home/node/fl%2561g.txt 综合题5、6、7 spring heapdump泄露信息 sun.j ......