理论base cap amp
Linux-03shell语法-expr&read&echo&printf&test[]
表达式运算命令expr 概述 expr命令用于求表达式的值，格式为： expr 表达式 表达式说明： 用空格隔开每一项 用反斜杠放在sh特定的字符前面（发现表达式运行错误时，可以试试转义） 对包含空格和其他特殊字符的字符串要用引号括起来 expr会在stdout中输出结果。如果为逻辑关系表达式，则结 ......
C++&MC空洞骑士
#include <iostream> #include "minecraft.h" using namespace std; int main(int argc, char** argv) { TxMinecraft mc; bool con=mc.ConnectMinecraft("zk.mak ......
1.理论、算法、协议
1.CAP 理论 CAP 也就是 Consistency（一致性）、Availability（可用性）、Partition Tolerance（分区容错性） 这三个单词首字母组合。 在理论计算机科学中，CAP 定理（CAP theorem）指出对于一个分布式系统来说，当设计读写操作时，只能同时满足以 ......
【Base64】二进制数据编码解码（OpenSSL BIO）
1.问题引出 计算机中数据使用ascii码存储，而ascii码在128~255之间是不可见字符，网络上传输数据时往往经过多个路由设备，不同设备不同的处理方式也可能导致数据传输过程中处理出现问题。所以我们通过Base64将数据全部编码成可见字符（A-Z, a-z, 0-9, +, / 共64个）可以降 ......
Top Tree 相关理论扯淡
目录前言Top Cluster 分解与 Top Tree从树分块说起簇、簇操作、树的簇表示法基于重量平衡的静态 Top Tree动态 Top Tree簇与 Top Tree 的性质静态 Top Tree 的应用树上信息合并链上修改与查询子树修改与查询维护动态直径例 1：【2023 集训队互测 Rou ......
Nexpose v6.6.230 for Linux & Windows - 漏洞扫描
Nexpose v6.6.230 for Linux & Windows - 漏洞扫描 Rapid7 Vulnerability Management, Release Dec 07, 2023 请访问原文链接：https://sysin.org/blog/nexpose-6/，查看最新版。原创作品 ......
【数论】欧拉函数 欧拉定理&费马小定理 12.8学习小结
开篇碎碎念： 在咕咕咕的接近两周时间内看了些数论，但是由于对于latex的不熟悉所以就没有整理笔记出来，总的来说就是学了下exgcd、crt。然后回老家玩了一阵子所以咕咕咕。今天啃一啃欧拉函数&欧拉定理之类的，然后就可以组合数学启动啦！ヽ(✿ﾟ▽ﾟ)ノ 欧拉函数 参考博文：Plozia的欧拉函数 定 ......
大模型的事实核查测试&测试用例
大模型事实核查测试介绍 大模型的事实核查维度主要包括以下几个方面： 事实理解：大模型需要能够理解事实陈述中的事实信息，包括事实的主体、客体、属性、关系等。 知识推理：大模型需要能够根据事实信息进行推理，从而得出新的事实信息。 语言生成：大模型需要能够生成准确的事实陈述，以回答事实核查问题。 具体来说 ......
秦疆的Java课程笔记：61-62 回顾方法的定义&回顾方法的调用
61 面向对象 回顾方法的定义 略 62 面向对象 回顾方法的调用 对于静态方法 //先写一个静态方法 public class Student1 { public static void say() { System.out.println("学生说话了"); } } //然后在主程序中调用 pu ......
tornado框架之cookie&session
一、cookie Tornado中可以对cookie进行操作，并且还可以对cookie进行签名以防止伪造 a、基本操作 1 class MainHandler(tornado.web.RequestHandler): 2 def get(self): 3 if not self.get_cookie ......
scrapy框架之格式化&持久化
格式化处理 在parse方法中直接处理是简单的处理方式，不太建议，如果对于想要获取更多的数据处理，则可以利用Scrapy的items将数据格式化，然后统一交由pipelines来处理 以爬取校花网校花图片相关信息为例： 1 import scrapy 2 from scrapy.selector i ......
【Lidar】Python实现点云CSF布料滤波算法&提取地面点
这两天会持续更新一下Python处理点云数据的教程，大家可以点个关注。今天给大家分享一下点云的经典算法：CSF布料模拟算法。 ......
大模型评测工具&评测基准
● 评测工具：用于评估模型的整体能力 ● 评测基准：用于评估模型在特定任务方面的能力 评测集名称 核心维度 测试模型的描述 评测类型 MMLU 多模态语言理解 理解文本、图像和音频等多种模态数据之间的关系方面的能力 评测工具 AGIEVAL 通用人工智能 自然语言理解、机器翻译、视觉识别等多种不同任 ......
Base64图片信息获取
function get_size(base64) { //确认处理的是png格式的数据 if (base64.substring(0,22) 'data:image/png;base64,') { // base64 是用四个字符来表示3个字节 // 我们只需要截取base64前32个字符(不计开 ......
A novel essential protein identification method based on PPI networks and gene expression data
A novel essential protein identification method based on PPI networks and gene expression data Jiancheng Zhong 1 2, Chao Tang 1, Wei Peng 3, Minzhu Xi ......
A Novel Approach Based on Bipartite Network Recommendation and KATZ Model to Predict Potential Micro-Disease Associations
A Novel Approach Based on Bipartite Network Recommendation and KATZ Model to Predict Potential Micro-Disease Associations Shiru Li 1, Minzhu Xie 1, Xi ......
Predict potential miRNA-disease associations based on bounded nuclear norm regularization
Predict potential miRNA-disease associations based on bounded nuclear norm regularization Yidong Rao 1, Minzhu Xie 1, Hao Wang 1 Affiliations expand P ......
Predicting gene expression from histone modifications with self-attention based neural networks and transfer learning
Predicting gene expression from histone modifications with self-attention based neural networks and transfer learning Yuchi Chen 1, Minzhu Xie 1, Jie ......
LPI-IBWA: Predicting lncRNA-protein interactions based on an improved Bi-Random walk algorithm
LPI-IBWA: Predicting lncRNA-protein interactions based on an improved Bi-Random walk algorithm Minzhu Xie 1, Ruijie Xie 2, Hao Wang 3 Affiliations exp ......
B4185. LPI-IBWA:Predicting lncRNA-protein Interactions Based on Improved Bi-Random Walk Algorithm
B4185. LPI-IBWA:Predicting lncRNA-protein Interactions Based on Improved Bi-Random Walk Algorithm Minzhu Xie1, Hao Wang1 and Ruijie Xi1 1Hunan Normal ......
The kexec-based Crash Dumping Solution （翻译 by chatgpt）
原文：https://www.kernel.org/doc/html/latest/admin-guide/kdump/kdump.html 这份文档包括概述、设置、安装和分析信息。 概述 Kdump 使用 kexec 快速引导到一个转储捕获内核，每当需要对系统内核的内存进行转储（例如系统发生崩溃） ......
pip 安装 mysqlclient报错ERROR: Could not build wheels for mysqlclient, which is required to install pyproject.toml-based projects
这是本地环境中没有安装C++的环境，安装好后再次运行报错： 国内网站上找了半天，试了又试，不能根本上解决问题，最后从国外的网站上找到的： 下载安装MariaDB C Connector，地址：Download MariaDB Connectors for data access & analysis ......
排序 - 选择排序 & 堆排序
选择排序 简单选择排序 算法描述 n-1次遍历，每次选出一个未排序区域中的最小元素放入已排序区域中的合适位置。 算法实现 void SelectSort(SqList &L) { for(i = 1; i < L.length; i++) { k = i; for(j = i + 1; j <= L ......
GMMSeg: Gaussian Mixture based Generative Semantic Segmentation Models
前置知识：【EM算法深度解析 - CSDN App】http://t.csdnimg.cn/r6TXM Motivation 目前的语义分割通常采用判别式分类器，然而这存在三个问题：这种方式仅仅学习了决策边界，而没有对数据分布进行建模；每个类仅学习一个向量，没有考虑到类内差异；OOD数据效果不好。生 ......
卡特兰数&斯特林数
卡特兰数 引入 不妨从找规律开始。 下标从\(0\)开始，卡特兰数的前几项为： 1,1,2,5,14,42,132,429,1430,4862,16796,58786,208012,742900,2674440,9694845,35357670,129644790… 那么通过认真的瞪眼观察，会发现它 ......
Veeam Backup & Replication v12.1 (Windows) - 备份和恢复
Veeam Backup & Replication v12.1 (Windows) - 备份和恢复 Veeam Data Platform | 面向混合云和多云的 备份和恢复 监控和分析 恢复编排 请访问原文链接：https://sysin.org/blog/veeam-backup-12/，查看 ......
EDA & 特征工程
Exploratory Data Analysis. 发掘数据特征真的是一门学问. I 通用 通用步骤后基本可以完成 EDA, 看出各个特征的分布情况. 1. import 模式 import os import numpy as np import pandas as pd; pd.set_opt ......
springboot监听器&拦截器【转】
1. 监听器 https://www.cnblogs.com/elnimo/p/15641367.html CommandLineRunner https://blog.csdn.net/qq_34531925/article/details/82527066 https://www.cnblogs ......
requestAnimationFrame示例&函数用法
平滑滚动函数 smoothScrollTo 这是一个 JavaScript 函数，可以实现平滑滚动至指定位置。 function smoothScrollTo(targetY, duration) { const startY = window.pageYOffset; const distance ......