过程 问题oom

对于mysql以及用Navicat连接时碰到的一些问题

对于以及存在的Mysql可以连接成功 在Navicat中创建新的连接无法连上 将用户名密码修改与localhost_3306一致后便可以连接 但是这样并不算创建新的MySQL连接 得出结论,这里需要的就是mysql数据库管理系统的账号密码 对于DVWA靶机的一些问题;参考了https://blog. ......
Navicat 问题 mysql

pycharm中的gihub copilot中报错Sign in failed. Reason: Request signInInitiate failed with message: getaddri无法使用问题

pycharm中的gihub copilot中报错Sign in failed. Reason: Request signInInitiate failed with message: getaddri无法使用问题 解决方法:idea打开我们的插件 settings-plugins-找到插件,点击h ......

pycharm 经常遇到模块包已经下载,但是运行提示模块没有找到的问题

作为新手在使用pycharm启动djang框架服务的过程中经常遇到,明明模块包已经下载安装,但是提示模块没有安装的问题,这个问题一般就是在启动django的时候,python解释器地址不是当前自己包所下载的地址 ![](https://img2023.cnblogs.com/blog/2561244 ......
模块 pycharm 问题

情感分析的基本步骤:从原始文本到分析结果的详细过程

[toc] 情感分析是一种重要的人工智能技术,用于识别文本或语音中的情感倾向,帮助用户更好地理解和处理情感信息。本文将介绍情感分析的基本步骤、技术原理和相关技术比较,以及实现情感分析的流程和应用示例。 一、引言 随着人工智能技术的不断发展,情感分析技术也逐渐被人们所熟悉。情感分析可以用于网站内容分析 ......
步骤 文本 过程 结果 情感

人工智能的伦理问题与道德责任

[toc] 1. 引言 随着人工智能技术的快速发展,人们对于人工智能的伦理问题和道德责任越来越关注。人工智能技术涉及到人类社会的方方面面,从个人隐私、安全,到社会影响、环境破坏等,都引起了人们的担忧。本文旨在介绍人工智能的伦理问题与道德责任,从技术、概念、实现、优化、结论和展望等方面进行探讨,以期帮 ......
人工智能 伦理 人工 道德 智能

CatBoost的分布式训练与调优:解决大规模数据集问题

[toc] 《CatBoost 的分布式训练与调优:解决大规模数据集问题》 引言 随着深度学习的兴起,大规模数据集的存储和处理成为一个重要的技术挑战。由于数据集的规模巨大,传统的分布式训练方法已经无法满足大规模数据集的训练需求。为此,CatBoost 提出了一种高效的分布式训练框架,用于解决大规模数 ......
分布式 大规模 CatBoost 数据 问题

LLE算法的应用场景和案例:详解LLE算法在实际问题中的效果和表现

[toc] 1. 引言 随着深度学习技术的不断发展,神经网络模型在人工智能领域的应用越来越广泛。其中,LLE(Largely Element-wise Linear) 神经网络是一种常用的神经网络模型,其基本思想是通过对输入数据进行大量拼接操作,将数据转换为一组元素级别的线性表示,从而提高模型的泛化 ......
算法 LLE 场景 实际 案例

WordPress开启Nginx Redis Cache缓存 解决FastCGI Cache内网穿透兼容问题

本文转载自:WordPress开启Nginx Redis Cache缓存 解决FastCGI Cache内网穿透兼容问题 更多内容请访问钻芒博客:https://www.zuanmang.net 上回说到,Wordpress配合 Nginx FastCGI Cache缓存可以极大提升速度体验,但钻芒 ......
Cache 缓存 WordPress FastCGI 问题

elementui 分页page-size current-page 不随着组件改变问题

问题出在未使用 .sync 上! :current-page.sync="pageData.PageIndex" :page-size.sync='pageData.PageSize' <el-pagination @size-change="handleSizeChange" @current-c ......
page current-page 组件 elementui page-size

Web常见安全问题

1.SQL注入 SQL注入是一种常见的Web安全漏洞,攻击者利用这个漏洞,可以访问或修改数据,或者利用潜在的数据库漏洞进行攻击。SQL注入,就是通过把SQL命令插入到Web表单提交或输入域名或页面请求的查询字符串,最终达到欺骗服务器执行恶意的SQL命令。具体来说,它是利用现有应用程序,将(恶意的)S ......
常见 问题 Web

c++面试常见问题总结

近来在面试的过程,发现面试官在c++方面总是喜欢问及的一些相关问题总结,当时没怎么答出来,或者是答的不怎么全面,故而查询相关资料总结下。(后面实际工作会进行实时更新信息) <一>c++虚函数方面 虚函数(Virtual Function)是通过一张虚函数表(Virtual Table)来实现的。简称 ......
常见问题 常见 问题

解决ttrss(Tiny Tiny RSS)中fever无法使用的问题

## 问题描述 在ttrss刚搭建好的时候,进行了如下操作: ![image-20230621135321319](https://img2023.cnblogs.com/blog/2854299/202306/2854299-20230623163402550-126123926.png) 随后键 ......
Tiny 问题 ttrss fever RSS

Subset Sum 问题单个物品重量限制前提下的更优算法

## 前言 看了 [ShanLunjiaJian 关于这个问题的文章](https://www.luogu.com.cn/blog/uakioi/nv-knapsack),是完全没看懂,沙东队爷的中枢神经内核配置把我偏序了。叉姐在下面提了个论文,论文找不到资源,谁搞到了可以 Q 我一份之类的拜谢了。 ......
单个 算法 重量 前提 物品

关于搭建github+hexo博客一些问题的解决

最近通过github和hexo搭建博客时,遇到一些问题,这里写一篇博客记录一下他们的解决方法,顺便推荐几篇关于搭建博客的教程 https://zhuanlan.zhihu.com/p/60578464 https://firstfan119.github.io/2019/12/06/hexo-bui ......
github 问题 博客 hexo

强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答[3]:表格型方法:Sarsa、Qlearning;蒙特卡洛策略、时序差分等以及Qlearning项目实战

强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答[3]:表格型方法:Sarsa、Qlearning;蒙特卡洛策略、时序差分等以及Qlearning项目实战 ......
Qlearning 时序 实战 表格 常见问题

Android 线性布局平分宽度item的隐藏问题

原文:[Android 线性布局平分宽度item的隐藏问题 - Stars-One的杂货小窝](https://stars-one.site/2023/06/16/android-linearlayout-hide-item) 一直只使用layout_weight来平分布局,但是如果隐藏了某个ite ......
线性 宽度 布局 Android 问题

华城金锐申威SW64服务器重装过程

# 华城金锐申威SW64服务器重装过程 ## 背景 ``` 这边为了进行兼容性验证新进了两套申威的服务器. 一台机器带着安装好的操作系统了. 但是另外一套没有对应的系统. 端午期间想着趁着上班的人少, 加吧给处理一下. 但是没想到一波好多折. 这里想还是总结一下. 要是后续出问题,可以作为参考 `` ......
过程 SW 64

Java的GUI图形界面如何解决中文乱码问题

# 问题描述 写好一个简单的容器之后,却显示出来这样的界面: ![](https://img2023.cnblogs.com/blog/2808014/202306/2808014-20230623142516329-1338038129.png) 一看就是中文乱码的问题,现在就是需要去查阅资料去寻 ......
乱码 图形 界面 问题 Java

Windows OOBE(Out-of-Box Experience)是指在首次启动 Windows 操作系统时,用户会遇到的设置和配置过程。每个 Windows 版本的 OOBE 提供了不同的功能和更新,以下是各个版本的一些主要特点和改

Windows OOBE(Out-of-Box Experience)是指在首次启动 Windows 操作系统时,用户会遇到的设置和配置过程。每个 Windows 版本的 OOBE 提供了不同的功能和更新,以下是各个版本的一些主要特点和改进: Windows 7: 用户可以选择地区、输入法和键盘布局 ......
Windows 版本 OOBE Experience Out-of-Box

Error:java: Compilation failed: internal java compiler error 的解决过程

1.错误描述: IDEA导入一个新的项目,运行时包编译失败 在这里插入图片描述 2.错误原因 这个错误的原因是因为 JDK 版本问题,有两个原因,一个是编译器版本不匹配,一个是当前项目 JDK 版本不支持 3.解决步骤 需要调整三个位置的jdk版本 调整项目的jdk版本,File --> Proje ......
java Compilation compiler internal 过程

Error:java: Compilation failed: internal java compiler error 的解决过程

感谢原作者:https://blog.csdn.net/weixin_42045639/article/details/125538161 #### 1.错误描述: - IDEA导入一个新的项目,运行时包编译失败 ![在这里插入图片描述](https://img2023.cnblogs.com/bl ......
java Compilation compiler internal 过程

java当中int类型数据转换为byte类型的数据处理过程

巨人的肩膀,感谢:https://blog.csdn.net/u013386606/article/details/80526486 ### 大前提:目前来说所有数据在内存当中都是以补码的形式存在。 ``` 原码:原码(true form)是一种计算机中对数字的二进制定点表示方法。 原码表示法在数值 ......
类型 数据 数据处理 过程 java

“NTLDR is missing”是指在Windows启动过程中发生了一个错误,系统找不到NTLDR文件。NTLDR(NT Loader)是Windows NT操作系统和Windows XP操作系统之前的操作系统版本中使用的引导加载程序

NTLDR(NT Loader)是Windows操作系统早期版本(如Windows NT和Windows XP)使用的引导加载程序。随着后续Windows版本的发布,引导加载程序也发生了一些变化和更新。以下是各个版本中NTLDR的功能更新的简要说明: Windows NT 4.0: 支持在启动时选择 ......
系统 Windows NTLDR 错误 过程

指数积分方法(Exponential Integration)求解ODE/DAE问题

1. Matrix exponential method (MEXP) 解如下形式的方程, 通过指数积分方法,获得从t到t+h时间的递进关系: 写为的形式如下: 其中, 2. Krylov方法近似 其中的矩阵向量积(MEVP)可以通过Krylov方法近似计算: 其中Vm是的Krylov子空间的基。 ......
Exponential Integration 积分 指数 方法

Vulnhub之Cengbox 2靶机详细测试过程(利用不同的方法提权)

# Cengbox 2 ## 识别目标主机IP地址 ```shell ─(kali㉿kali)-[~/Vulnhub/Cengbox2] └─$ sudo netdiscover -i eth1 -r 192.168.56.0/24 Currently scanning: Finished! | S ......
靶机 过程 Vulnhub Cengbox 方法

python rpc,远程过程调用

python RPC框架 # RPC 介绍 RPC 是指 远程过程调用, 简单点说就是 两台服务器 A,B 一个应用部署在 A 服务器上,想要调用 B 服务器上应用提供的函数或方法, 由于不在一个内存空间,不能直接调用。需要通过网络来表达调用的语义 和 传达调用的数据, 放回的结果 简略的来讲,RP ......
过程 python rpc

megacli_sw服务器Raid卡的设置过程

# megacli_sw服务器的设置过程 ## 背景 ``` 采购的申威服务器有四块硬盘, 第一台服务器在sdd上面安装了一个银河麒麟v10的系统 sda,sdb,sdc 三块硬盘没有进行raid设置, 直接还是用的JBOD模式 这周开始的时候我将申威的机器使用了lvm的方式进行了挂载 但是发现性能 ......
megacli_sw 过程 megacli 服务器 Raid

大根堆和小根堆在海量数据的top N问题中,时间复杂度O(nlogN)

堆可视化操作演示:https://visualgo.net/zh/heap 堆实际上是一棵完全二叉树,其任何一非叶节点满足性质:小根堆:Key[i]<=key[2i+1]&&Key[i]<=key[2i+2] 或者 大根堆 Key[i]>=Key[2i+1]&&key>=key[2i+2] 即任何一 ......
复杂度 海量 时间 数据 问题

HttpSevletRequest Body信息不能被多次读取的问题

背景 如果需要实现一个业务拦截器、过滤器,需要拦截request的所有传入信息。通常情况下,HttpServletRequst中的body内容只会读取一次,但是可能某些情境下可能会读取多次,由于body内容是以流的形式存在,所以第一次读取完成后,第二次就无法读取了,一个典型的场景就是Filter 在 ......
HttpSevletRequest 问题 信息 Body

用充分或必要或充分必要条件来转化问题

## D. Pairs of Segments 题意:给定n个区间,问是否能将每两个区间分为1组,要求组内区间有交,组间不相交,问最少需要删除多少个区间才能做到这一点? n<=2000,l li,ri<=1e9 题解:这题很容易让人误导成图论,但抽象成图后丢失了区间的性质使得问题不好做了。在发觉图不 ......
条件 问题