algorithm principle greedy basic
NSSCTF Round#16 Basic WriteUp
NSSCTF Round#16Basic wp 目录NSSCTF Round#16Basic wp一.pwn1.nc_pwnre2.ret_text 一.pwn 1.nc_pwnre nc连接 得到题目，给了一段汇编代码以及40个十六进制数字 分析代码可知，将一个字符串与10h即16进行异或运算，二 ......
基于融合语义信息改进的内容推荐算法。Improved content recommendation algorithm integrating semantic information.
引言 路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。每天一篇论文，做更好的自己。 本文读的这篇论文为发表于2023年5月28日的一篇名为《基于融合语义信息改进的内容推荐算法》（基于融合语义信息改进的内容推荐算法）的文章，文章主要介绍了基于内容的推荐技术在电子商务和教育领域的广泛应用，以及传统基于内容推荐技术在语义 ......
基于正则化的图自编码器在推荐算法中的应用 Application of graph auto-encoders based on regularization in recommendation algorithms
引言 看过的每一篇文章，都是对自己的提高。不积跬步无以至千里，不积小流无以成江海，积少成多，做更好的自己。 本文基于2023年4月6日发表于SCIPEERJ COMPUTER SCIENCE（PEERJ计算机科学）上的一篇名为《基于正则化的图自编码器在推荐算法中的应用》（Application of ......
Top-N推荐算法 Top-N recommendation Algorithms
引言 推荐算法是计算机专业中的一种算法，通过一些计算，能够推测用户喜欢的东西，在互联网环境中应用比较广泛。Top-N算法在生活中非常常见，比如学术论文推荐论文、音乐软件推荐歌曲等。 今天看到一篇名叫"A Revisiting Study of Appropriate Offline Evaluati ......
Visual Basic 6的安装与辅助插件 - 初学者系列 - 学习者系列文章
好久没玩VB6了，今天无聊，就把原来的VB6相关的代码翻了出来，然后上了VMWare虚拟机，把VB6安装上，然后把架构设计那个模板找出来完善了一下。看了一下，VB6这块需要记录一些内容，于是有了本文。 1、 WindowsXP虚拟机； 这里直接找了网上的一个WindowsXP的VM虚拟机文件，已经安 ......
Algorithm | 两数之和、两数相加 （一）
1.两数之和：给定一个整数数组 nums 和一个整数目标值 target，请你在该数组中找出 和为目标值 target 的那 两个 整数，并返回它们的数组下标。 你可以假设每种输入只会对应一个答案。但是，数组中同一个元素在答案里不能重复出现。 你可以按任意顺序返回答案。 // 示例 1： 输 ......
Hash working principle
目录 为什么查找哈希表是O(1) ？ 计算机只需调用哈希函数（输入键值）； 准备好哈希表，以下面这个字母和数字的简单映射为例： A = 1 B = 2 C = 3 D = 4 E = 5 ...以此类推。 计算键的哈希值； 计算机会对键使用哈希函数。假设使用“乘法”函数，结果如下： BAD = 2 ......
[转帖]mysql8 ALGORITHM=INSTANT 亿级数据秒速增加字段
一、概述登录后复制 在线DDL之快速增加列（秒级别的），并不会造成业务抖动。该功能自 MySQL 8.0.12 版本引入，是由腾讯游戏DBA团队贡献，此功能只适用于 InnoDB 表。实际上MySQL 5.7就已支持 Online DDL，虽说大部分 DDL 不影响对表DML操作，但是依然会消耗非常 ......
02.SpringBoot3+JDK17+Shiro+Basic认证方式
SpringBoot3+JDK17+Shiro+Basic认证方式 依赖 注意： 由于JDK17使用的是Jakarta EE规范，而截止2023年12月29日Shiro2.0还处于(alpha)测试阶段，所以只能使用目前最新的版本shiro1.13，但是Shiro1.13版本目前默认使用的是Java ......
A Long read hybrid error correction algorithm based on segmented pHMM
A Long read hybrid error correction algorithm based on segmented pHMM 2023/12/15 11:06:36 The "Long read hybrid error correction algorithm based on se ......
SR Algorithm Analysis（1）——ZSSR
SR Algorithm Analysis（1）——ZSSR CVPR 2017 《“Zero-Shot” Super-Resolution using Deep Internal Learning》 目录SR Algorithm Analysis（1）——ZSSRInnovations：Backg ......
PacBio long-read error correction algorithms
为了更深入了解纠错策略，以下是一些相关的研究论文，供您参考： 纠错策略的相关研究综述：该综述对国内外专家多年来关于错误和纠错相关理论的研究进行了总结和归纳。其中包括错误分析的相关研究（错误的定义、错误产生的原因、错误的类型）、纠错的相关研究（纠错的定义、纠错的意义、纠错策略、纠错时机）、国内外有关纠 ......
LocPatcH An efficient long-read hybrid error correction algorithm based on local pHMM
该文档主要介绍了一种基于装配的方法和概率隐藏马尔科夫模型 (pHMM) 用于纠正长读序列的错误。文档详细描述了对酵母数据进行实验的结果、纠正方法的拓扑结构以及实验设置和数据集。 这种基于装配的纠正方法相对于直接纠正存在哪些优势？ pHMM 的拓扑结构是怎样的？ 在实验中使用了什么样的数据集？ 提示： ......
long-read error correction algorithms”
“long-read error correction algorithms”是指用于纠正长读长测序数据中错误的算法。长读长测序技术能够产生更长的DNA或RNA序列，但也容易受到测序过程中的错误影响。这些算法通过分析测序数据中的错误模式和参考序列信息，识别和纠正错误，从而提高长读长测序数据的准确性和 ......
Bellman-Ford Algorithm 算法
一、处理问题：负权值有向图单原点最短路径问题 二、算法描述： 假设带权值有向图中没有包含负权值环。 定义一个距离数组，dist[0...n-1]，dis[i]表示从原点到i的最短路径值 初始化数组，假设一开始在原点src出发，终点为dst，那么dist[src] = 0 遍历所有的有向边，当前遍历边 ......
A Long read hybrid error correction algorithm based on segmented pHMM 基于pHMM的DNA序列分析与错误修正方法研究
基于pHMM的DNA序列分析与错误修正方法研究 这篇论文主要内容是关于DNA序列分析中的错误纠正方法。论文提出了一种基于概率隐马尔可夫模型(pHMM)的错误纠正方法。首先，通过SR-LR对齐和基于短读序列对齐的预处理步骤，对DNA序列进行处理。然后，利用pHMM构建了一个隐藏的马尔可夫模型，并进行前 ......
关于Secure Hash Algorithm加密算法
一、概述 SHA（Secure Hash Algorithm）加密算法是一种广泛应用的密码散列函数，由美国国家安全局（NSA）设计，用于保障数据的安全性和完整性。SHA算法经历了多个版本的更新，目前主要应用于各种网络安全和数据加密领域。 SHA在线加密 | 一个覆盖广泛主题工具的高效在线平台(amd ......
How to Master the Popular DBSCAN Clustering Algorithm for Machine Learning
Overview DBSCAN clustering is an underrated yet super useful clustering algorithm for unsupervised learning problems Learn how DBSCAN clustering works ......
（15-418）Lecture 4 Parallel Programming Basics
并行编程的步骤 可以把并行编程分为下图中的四个步骤： Decmposition 把问题分解为能够并行化的任务，Amdahl定律指出，程序的串行部分制约着并行程序的加速比。 要将一张照片的每个象素的亮度翻倍、计算所有象素的平均值，由于这两部分都是可并行化的，所以加速比可以接近理想情况： Assignm ......
An Introduction to Bioinformatics Algorithms, Neil C. Jones and Pavel Pevzner, the MIT Press, 2004.
An Introduction to Bioinformatics Algorithms, Neil C. Jones and Pavel Pevzner, the MIT Press, 2004. This introductory text offers a clear exposition o ......
PHP RabbitMQ 发送端 channel->basic_publish() 阻塞问题记录
该问题是由于官方机制的带来的，当可用磁盘空间降至配置的限制（默认为50 MB）以下时，将触发警报，所有生产者将被阻止。目的是避免填满整个磁盘，这将导致节点上的所有写操作失败并可能导致RabbitMQ终止。 ......
【misc】[NSSRound#12 Basic]Secrets in Shadow --linux提权,shadow文件hash爆破
首先使用ssh连上主机 ：ssh ctf@node5.anna.nssctf.cn -p 28844 接着再输入ls -al查看文件 尝试打开文件，发现权限不够，根据题目的提示打开shadow文件 在以前的Linux系统中，用户名、所在的用户组、密码（单向加密）等信息都存储在、/etc/shadow ......
BigdataAIML-ML-Models for machine learning Explore the ideas behind machine learning models and some key algorithms used for each
最好的机器学习教程系列：https://developer.ibm.com/articles/cc-models-machine-learning/ By M. Tim Jones, Published December 4, 2017 Models for machine learning Alg ......
数据结构与算法 第二章线性表（48课时课程笔记）Data Structure and Algorithms
2.1 线性表的类型定义 一个线性表是n个数据元素的有限序列。 （1）结构初始化 InitList(&L) 构造一个空的线性表L。 （2）销毁结构 DestroyList(&L) （3）引用型操作 （4） 修改型操作 一个算法举例： 假设有两个集合A和B分别用两个线性表LA和LB表示（即：线性表中的 ......
神经网络优化篇：机器学习基础（Basic Recipe for Machine Learning）
机器学习基础 下图就是在训练神经网络用到的基本方法：（尝试这些方法，可能有用，可能没用） 这是在训练神经网络时用到地基本方法，初始模型训练完成后，首先要知道算法的偏差高不高，如果偏差较高，试着评估训练集或训练数据的性能。如果偏差的确很高，甚至无法拟合训练集，那么要做的就是选择一个新的网络，比如含有更 ......
数据结构与算法 第一章（48课时课程笔记）Data Structure and Algorithms
感觉这一章的笔记不会有什么用处。课堂上有提问过抽象数据类型的定义，作业也让定义了几个（数据对象+数据关系+基本操作），数据逻辑结构（线性&非线性）与存储结构（顺序&链式），时间复杂度与空间复杂度 ......
A fast and simple algorithm for training neural probabilistic language models
目录概Noise contrastive estimation Mnih A. and Teh Y. W. A fast and simple algorithm for training neural probabilistic language models. ICML, 2012. 概 NCE ......
[THM]Basic Pentesting
Web 应用测试和权限提升 在这些任务集中，你将了解以下内容： 暴力破解 哈希破解 服务枚举 Linux 枚举 扫描端口 查看http服务，发现隐藏目录 查看该目录 发现敏感信息 查看smb用匿名访问 发现文件查看发现用户名叫jan。枚举密码ssh 发现密码是armando，登录ssh， 发现可以查 ......
16.What are the basic elements of an argument according to Toulmin Model? How do you evaluate evidences with the intellectual standards?
Round 1: Understanding the Basic Elements of Toulmin Model Speaker 1 (Student A): Hello, everyone! Let's start by discussing the basic elements of the ......
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 ......