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由 Base64 展开的知识探讨
我们是袋鼠云数栈 UED 团队，致力于打造优秀的一站式数据中台产品。我们始终保持工匠精神，探索前端道路，为社区积累并传播经验价值。。 本文作者：霜序(掘金) 前言 在我们的业务应用中越来越多的应用到编码内容，例如在 API 中，给到后端的 SQL 都是通过 Base64 加密的数据等等。 能够发现我 ......
CS231N assignment 2#3 _ dropout 学习笔记 & 解析
dropout 定义 & 作用 & 基本实现 如课程所说,dropout最大的意义在于防止过拟合. 我们还记得, dropout在网络架构上介于激活函数之后, 下一层输入之前. 想法很简单, 就是将隐含层的某些数据屏蔽掉, 直接从以输入到下一层, 概率为p. 需要注意的是, dropout是仅针对训 ......
CS231N assignment 2 _ normalization 学习笔记 & 解析
预警: 本次内容不算多, 但数学推导较复杂 Normalization 归一化的意义 之前内部的权重没有做过标准化. 实际上如果能标准化, 可以提升训练效果, 甚至可以提升精度(虽然不大). 设立专门的batch/layer normalization层的意义在于: 梯度更加规范 对于学习率(可以更 ......
Latex遇到的问题：Latex Misplaced alignment tab character &.
在LaTeX中&符号有特殊含义，不能直接写，需使用转义字符的形式，即\& 或者改为 and ......
使用深度学习预测低压网络的电压分布 低电压(LV)电路的能量分布将发生变化，而以前的被动“适应和-“忘记”的网络管理方法将是低效的
使用深度学习预测低压网络的电压分布 低电压(LV)电路的能量分布将发生变化，而以前的被动“适应和-“忘记”的网络管理方法将是低效的，以确保其有效运行。 需要一种自适应的方法，包括对电路风险的预测。 文献中描述的大多数方法都要求网络具有完全的可观察性。 考虑到智能电表(SM)覆盖所有低压网络的可能性很 ......
智能电网中多时段多公司需求响应管理的博弈理论框架
智能电网中多时段多公司需求响应管理的博弈理论框架 利用博弈论建立了一个考虑公司和消费者之间相互作用的多时期多公司需求响应框架。 在Stackelberg博弈中建立了相互作用的模型，公司设定价格，而消费者选择他们的需求作为回应。 证明了潜在博弈具有一个独特的均衡，公司的收益最大化而消费者的效用最大化受 ......
回溯理论基础及leetcode
#回溯 与递归相辅相成;回溯是递归的副产品，只要有递归就会有回溯。 回溯函数也就是递归函数，指的都是一个函数。 ##回溯搜索法 纯暴力搜索 解决的问题 组合问题：N个数里面按一定规则找出k个数的集合 切割问题：一个字符串按一定规则有几种切割方式 子集问题：一个N个数的集合里有多少符合条件的子集 排列 ......
js字符串转base64
js字符串转base64 原文链接：https://blog.csdn.net/qq_40666120/article/details/120146906 字符串转base64 function encode(str){ // 对字符串进行编码 var encode = encodeURI(str) ......
JS字符串转base64格式
JS字符串转base64格式 原文链接：https://www.cnblogs.com/liu-fei-fei/p/7251105.html var Base64 = { // private property _keyStr: "ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefgh ......
vouch-proxy 基于auth_request 模块的nginx sso&oauth&oidc 登录方案
vouch-proxy 基于auth_request 模块的nginx sso&oauth&oidc 登录方案,功能上还是比较强大的，对于基于nginx 作为统一入口的一些业务可以尝试下同时vouch-proxy 基于golang 编写，学习也比较简单 参考资料 https://github.com ......
四则运算练习&竞赛系统（结对编程）
四则运算练习&竞赛系统（结对编程） 伙伴：2152334 项目要求 小学老师要每周给同学出300道四则运算练习题 一或两个运算符(a+b或a+b+c), 100以内的数字，不需要写答案。需要检查答案是否正确，并且保证答案在0..100之间 尽可能地多设置一些条件。 请两位同学以结对编码（一个同学co ......
Lecture#10 Sorting & Aggregation Algorithms
接下来将学习使用我们现在学习的 DBMS 组件来执行查询。 我们今天要讨论的算法都是基于 Disk 的，即查询的中间结果也需要存储到磁盘中。我们需要使用 Buffer Pool 去实现这些算法，要最大化磁盘连续 I/O。 Query Plan：算子组织成树形结构，数据从叶子节点流向根节点，根节点的输 ......
SD 卡 & SD 内存卡 All In One
SD 卡 & SD 内存卡 All In One
SD Cards
SDHC Cards
SDXC Cards
......
哈希表理论基础——学习笔记
常见的三种哈希结构 数组 set （集合） map(映射) HashSet 特点: HashSet 无序 (没有下标) ，不可重复 HashSet 为 HashMap 的 key 部分 TreeSet TreeSet 无序 (没下标) ，不可重复，但是可以排序 TreeSet 为 TreeMap 的 ......
C语言--&运算符取得变量的地址
以下面一段代码为解释： #include <stdio.h> int main(void) { /** %d是十进制 %o是八进制 约定俗成的规律在使用的时候加前缀 0 %x是读入十六进制整数 约定俗成的规律在使用的时候加前缀 0x %p为输出地址专用，读入指针 &取地址符，在取地址符右边必须有明确 ......
重构之Divergent Change（发散式变化）&Shotgun Surgery （散弹式修改）
重构之Divergent Change（发散式变化）&Shotgun Surgery （散弹式修改） 5.Divergent Change发散式变化描述：一个类被锚定了多个变化，当这些变化中的任意一个发生时，就必须对类进行修改。解释：一个类最好只因一种变化而被修改操作：你应该找出某特定原因而造成的所 ......
CS231N assignment 2 _ 全连接神经网络 学习笔记 & 解析
本章内容较多预警 Intro 我们写过一个两层的神经网络, 但是梯度是在loss内计算的, 因此对网络的架构相关的修改难免比较困难. 为此, 我们需要规范化网络设计, 设计一系列函数. , 后面我们还会封装一个类, 这也是最希望的方式了. 环境搭建 又到了工科生最上头(bushi 的搭环境环节. 我 ......
VMware ESXi 7.0 U3l Unlocker & OEM BIOS 集成网卡驱动和 NVMe 驱动 (集成驱动版)
ESXi 7 U3 标准版集成 Intel 网卡、USB 网卡 和 NVMe 驱动 请访问原文链接：https://sysin.org/blog/vmware-esxi-7-u3-sysin/，查看最新版。原创作品，转载请保留出处。 作者主页：sysin.org 2023-03-31，发布 ESXi ......
VMware ESXi 7.0 U3l macOS Unlocker & OEM BIOS (标准版和厂商定制版)
提供标准版和 Dell (戴尔)、HPE (慧与)、Lenovo (联想)、Inspur (浪潮)、Cisco (思科) 定制版镜像 请访问原文链接：https://sysin.org/blog/vmware-esxi-7-u3-oem/，查看最新版。原创作品，转载请保留出处。 作者主页：sysin ......
参展动态 | 璞华受邀出席第七届电气化交通前沿技术论坛&展会
璞华在帮助用户进行数字化转型（Digital Transformation）、智能化升级（Intelligence Upgrade）、云端化变革（Cloud Evolution） ......
3线性部分:古典解-Schauder理论(严格椭圆算子的Schauder估计)
严格椭圆算子的Schauder内估计 1.齐次方程的内估计 本节我们研究一般线性算子的内估计: $$ \begin{equation*} Lu=a^{ij}(x)D_{ij}u+b^i(x)D_iu+c(x)u=f(x),a^{ij}=a^{ji} \end{equation*} $$ 本节中我们始 ......
ANTS Performance Profiler 11&ANTS Memory Profiler 11 百度网盘分享
链接: https://pan.baidu.com/s/1Wji6PcuI6TehBgYKdiwAoA?pwd=m9w4 提取码: m9w4 上面的分享是原版安装包，目前最新是11版本。 先找到安装目录，然后使用dnspy打开RedGate.Client.ActivationPluginShim.d ......
CVPR 2023｜两行代码高效缓解视觉Transformer过拟合，美图&国科大联合提出正则化方法DropKey
前言 美图影像研究院（MT Lab）与中国科学院大学突破性地提出正则化方法 DropKey，用于缓解 Vision Transformer 中的过拟合问题。该方法通过在注意力计算阶段随机 drop 部分 Key 以鼓励网络捕获目标对象的全局信息，从而避免了由过于聚焦局部信息所引发的模型偏置问题，继而 ......
macOS Terminal & Raspberry Pi client_loop: send disconnect: Broken pipe All In One
macOS Terminal & Raspberry Pi client_loop: send disconnect: Broken pipe All In One
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windows系统下PaddlePaddle&PaddleDetection环境安装
安装PaddlePaddle 依赖环境 Python（3.6/3.7/3.8/3.9/3.10） python官网下载安装，确认版本号 python --version CUDA（11.7） 下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-11-7-0-download ......
OpenSSL测试-Base64
0. 在openEuler(推荐)或Ubuntu或Windows(不推荐)中完成下面任务 1. 使用工具（如bc，计算机器等）把自己学号转化为16进制，提交转化过程和结果截图（2‘） 2. 使用工具（如echo -e, ultraedit等）把上面转化的结果写入二进制文件“你的学号.dat”中，并用 ......
base64 20201215
任务详情 0. 在openEuler(推荐)或Ubuntu或Windows(不推荐)中完成下面任务 1. 使用工具（如bc，计算机器等）把自己学号转化为16进制，提交转化过程和结果截图（2‘） 2. 使用工具（如echo -e, ultraedit等）把上面转化的结果写入二进制文件“你的学号.dat ......
OpenSSL测试-Base64
#任务详情 在openEuler(推荐)或Ubuntu或Windows(不推荐)中完成下面任务 使用工具（如bc，计算机器等）把自己学号转化为16进制，提交转化过程和结果截图（2‘） 使用工具（如echo -e, ultraedit等）把上面转化的结果写入二进制文件“你的学号.dat”中，并用工具o ......