approximation theory method and

Json.NET Converting between JSON and XML

Json.NET supports converting JSON to XML and vice versa using the XmlNodeConverter. Elements, attributes, text, comments, character data, processing i ......
Converting between Json JSON NET

[转]js实现口令加密算法之一PBEWithMD5AndDES(现在MD5和DES已不够安全,现应使用PBEwithSHA1and128bitAES-CBC-BC)

原文地址:javascript - 将 Java 的 PBEWithMD5AndDES 转换为 JavaScript - IT工具网 我正在尝试在 JavaScript 中复制 Java 代码。 下面是我的Java代码: public static String encrypt(String inp ......

[Ynoi2007]rfplca/[CF1491H] Yuezheng Ling and Dynamic Tree

题目描述 给定一棵大小为 \(n\) 的 \(1\) 为根节点的树,树用如下方式给出:输入 \(a_2,a_3,\dots,a_n\),保证 \(1\leq a_i<i\),将 \(a_i\) 与 \(i\) 连边形成一棵树。 接下来有 \(m\) 次操作,操作有两种: 1 l r x 令 \(a_ ......
Yuezheng Dynamic rfplca 1491H Ynoi

Jellyfish and OEIS

Jellyfish and OEIS 题意 题面传送门 题解 恭恭敬敬给致远磕大头。 首先我们将原序列分割成很多块,使得每一块都是相对位置的排列。且这一块内不可分割出另外的块。 例如:\([3,1,2][5,4]\),而 \([1,2,3]\) 是不合法的,因为他可以被分割为 \([1][2][3] ......
Jellyfish OEIS and

工厂模式 Factory Method

一、简单工厂 定义一个工厂类,根据传入的参数的值的不同返回不同是实例 1、特点 被创建的实例具有共同的父类或接口 2、适用场景 需要创建的对象较少 客户端(应用层)只知道传入工厂的参数,对如何创建对象(逻辑)不关心 3、优缺点 优点:可以对创建的对象进行“加工”,对客户端隐藏相关细节缺点: 因创建逻 ......
工厂 Factory 模式 Method

Hierarchical Clustering-based Personalized Federated Learning for Robust and Fair Human Activity Recognition-2023

任务:人类活动识别任务Human Activity Recognition HAR 指标:系统准确性、公平性、鲁棒性、可扩展性 方法:1. 提出一个带有层次聚类(针对鲁棒性和公平的HAR)个性化的FL框架FedCHAR;通过聚类(利用用户之间的内在相似关系)提高模型性能的准确性、公平性、鲁棒性。 2 ......

论文阅读-Self-supervised and Interpretable Data Cleaning with Sequence Generative Adversarial Networks

1. GARF 简介 代码地址:https://github.com/PJinfeng/Garf-master 基于 SeqGAN 提出了一种自监督、数据驱动的数据清洗框架——GARF。 GARF 的数据清洗分为两个步骤: 规则生成 (Rule generation with SeqGAN):利用 ......

What do you think of Online and Classroom Class advantages and disadvantages?

What do you think of Online and Classroom Class advantages and disadvantages? Online and classroom classes each have their own set of advantages and d ......

sans sec 565 Red Team Operations and Adversary Emulation - 红队运营和对手仿真 之 565.1 Lab 1.4:奖金!用户名枚举和密码喷射

565.1 Lab 1.4:用户名枚举和密码喷射 目标 用户名枚举以发现其他有效用户 使用已知密码对新发现的账户进行喷洒 本实验室模拟的 TTP T1594 - Search Victim-Owned Websites T1078 - Valid Accounts T1087.003 - Accou ......
红队 Operations 奖金 565 Adversary

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 ......

vulnhub Me and My Girlfriend靶场

目录1.信息收集2.漏洞挖掘3.漏洞利用4.提升权限 1.信息收集 扫描存活主机 sudo arp-scan -l 扫描主机的开放端口 nmap -p- 192.168.42.156 扫描端口具体开放服务 nmap -p 22,80 -A -sV 192.168.42.156 扫描网站指纹 what ......
靶场 Girlfriend vulnhub and Me

sans sec 565 Red Team Operations and Adversary Emulation - 红队运营和对手仿真 之 565.1 Lab 1.3:侦察和密码攻击

sans sec 565 Red Team Operations and Adversary Emulation - 红队运营和对手仿真 之 565.1 Lab 1.3:侦察和密码攻击 目标 通过分析 Draconem.io 网站进行侦察 确定密码攻击的目标对象 通过收集电子邮件地址发现有效的用户名 ......
红队 Operations 565 Adversary Emulation

CF573B Bear and Blocks

题意 给定每列有多少个方块 \(h_i\)。 每次炸掉边缘的方块。 问你几次能把所有方块炸完。 Sol *1600 竟然还开了题解,该退役了。 发现每个方块只会有三种情况影响时间。 设每列的最短时间为 \(v_i\)。 \(h_i\) \(v_{i - 1} + 1\) \(v_{i + 1} + ......
Blocks 573B Bear 573 and

CF1593E-Gardener-and-Tree-题解

title: CF1593E Gardener and Tree 题解 date: 2022-05-27 21:30:48 categories: - 题解 原题面 题意: 给出一个 \(n\) 个点的树,删除 \(k\) 次叶子节点,求剩下的节点数。 思路: 设 \(cnt_i\) 为 \(k\) ......

AT_abc323_f [ABC323F] Push and Carry 题解

不难发现答案的下界为 \(|x_b-x_c|+|y_b-y_c|\),这是每步都推箱子的情况。 但很多时候并不能直接开始推箱子,所以人要先移动到箱子的后面(相对于目的地),再把箱子往目的地推。 比如这种情况(B 为箱子,C 为目的地): B.. ... ..C 推完箱子的一边后,还要走到另一边: ↓ ......
题解 323 AT_abc Carry 323F

高等数值分析(高性能计算,并行计算) (Parallel and High Performance Computing)

https://github.com/OpenMP https://math.ecnu.edu.cn/~jypan/Teaching/ParaComp/ Parallel and High Performance Computing(高等数值分析(高性能计算,并行计算)) 基本信息: 教材:本课程主 ......

启用微服务报错:Method has too many Body parameters

启用微服务报错:Method has too many Body parameters package com.llq.springcloud.controller; @RestController public class StorageController { @Resource private ......
parameters Method Body many has

Build Secure Web Services With SOAP Headers and Extensions

原文如下: https://www.developer.com/microsoft/dotnet/build-secure-web-services-with-soap-headers-and-extensions/ 摘录我最想要的Extensions部分 <%@ WebService Langua ......
Extensions Services Headers Secure Build

Omkar and Akmar 题解

题意:有一个 \(n\) 个点的环,以及两个人。每个人可以向环中任意一个位置放置一个 \(A\) 或者 \(B\),但是相邻的位置不能相同,不能行动者输。问最终的局面有多少种。 一个结论是:后手必胜。 证明:最终肯定不可能出现两个连续的空格,否则一定可以在其中一个上填 \(A\) 或 \(B\)。所 ......
题解 Omkar Akmar and

Animals and Puzzle 题解

原题链接:CF713D 题意:给定一个 \(n\times m\) 的地图 \(a\),\(a_{i}\) 为 \(0\) 或 \(1\)。有 \(t\) 次询问,每次询问给定一个矩形,求出这个矩形中最大的由 \(1\) 构成的正方形的边长是多少。 首先考虑预处理出 \(d_{i,j}\) 表示以 ......
题解 Animals Puzzle and

B. Swap and Delete

原题链接 反思 要明确每个变量的含义!!! 读题 1.取一对01置换,或者删掉一个元素,使得经过若干次改变后的序列\(t\),和\(s\)的前\(|t|\)项元素各不相同。求问最少要删掉几个元素? 一些事实的思考 1.对于一个给定的序列\(a\),和另一个 “0的个数”与“1的个数”均相同,但是排列 ......
Delete Swap and

《CLIP:Connecting text and images》论文学习

一、Abstract 尽管深度学习已经彻底改革了计算机视觉领域,但当前的深度学习视觉方案方法存在几个主要问题: 高质量的视觉数据集,制作过程耗时且成本高昂,同时只包含了有限范围的视觉概念 标准的深度学习视觉模型(例如ImageNet、ResNet)擅长完成单一任务,且只能完成一个任务,需要投入巨大的 ......
Connecting images 论文 CLIP text

Comparison method violates its gene

1、如果我没有写这一步,就会报这个错误了 2、 分析,应该是你一会进行长度排序,一会是字符串的compare分析。如果长度小于, 不做判断的话。显然和compare会冲突。 3、加上小于这步就可以了 ......
Comparison violates method gene its

BIgdataAIML-IBM-A neural networks deep dive - An introduction to neural networks and their programming

https://developer.ibm.com/articles/cc-cognitive-neural-networks-deep-dive/ By M. Tim Jones, Published July 23, 2017 Neural networks have been around f ......

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 ......

Squeeze-and-Excitation Networks:SENet,早期cv中粗糙的注意力

Squeeze-and-Excitation Networks * Authors: [[Jie Hu]], [[Li Shen]], [[Samuel Albanie]], [[Gang Sun]], [[Enhua Wu]] Local library 初读印象 comment:: (SENet ......

Real-Time Single Image and Video Super-Resolution Using an Efficient Sub-Pixel Convolutional Neural Network

Real-Time Single Image and Video Super-Resolution Using an Efficient Sub-Pixel Convolutional Neural Network * Authors: [[Wenzhe Shi]], [[Jose Caballer ......

(15-418) Project 1: Exploring Multi-Core and SIMD Parallelism

Program 1: Parallel Fractal Generation Using Threads 加速比与线程数并不成正比: thread nums serial thread speedup 1 395.95 395.234 1.00x 2 394.42 201.087 1.96x 4 3 ......

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 ......
数据结构 课时 线性 算法 Algorithms
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