benchmark learning offline部分
H5APP请求部分js脚本出现502情况问题排查
1. 问题现象 公司客户APP内网部署，集成到公司客户办公APP，如果想要外网访问APP，需要通过指定的地址，估计是反向代理，具体的我不是很清楚。 昨天突然出现无法进入APP的问题，经过排查发现是部分js文件请求失败，报502错误 2. 排查思路 首先排查服务器与网站是否正常，远程发现网站运行正常， ......
【scikit-learn基础】--『监督学习』之 K-近邻分类
KNN（K-近邻），全称K-Nearest Neighbors，是一种常用的分类算法。KNN算法的历史可以追溯到1957年，当时Cover和Hart提出了“最近邻分类”的概念。但是，这个算法真正得到广泛认知和应用是在1992年，由Altman发表的一篇名为“K-Nearest Neighbors”的 ......
d2l之部分数据操作
一、广播机制 两个张量进行运算（加减乘除幂等） 如果两个张量形状相同则很容易进行运算，如果两个张量不同的时候该如何进行运算呢？ 1、a张量竖为1，b张量横为1 比如：a = torch.arange(3).reshape((3, 1))， b = torch.arange(2).reshape((1 ......
使用OHOS SDK构建benchmark
参照OHOS IDE和SDK的安装方法配置好开发环境。 从github下载源码。 执行如下命令： git clone --depth=1 https://github.com/google/benchmark.git 进入源码所在的目录，创建批处理文件ohos_build.cmd，内容如下： @ec ......
学习Spring Boot 注解，这一篇就够了（附带部分注解实例讲解）
大纲 一、web mvc开发时，对于三层的类注解 1.1 @Controller 1.2 @Service 1.3 @Reponsitory 1.4 @component 二、依赖注入的注解 2.1@Autowired 2.2 @Resource 2.3 @Resource、@Autowired的区 ......
一、软考中级软件设计师（知识产权部分）知识点+对应题目
（一）著作权 著作权包括著作人身权和著作财产权，主要记住人身权：发表权、署名权、修改权、保护作品完整权。除了这四个以外都是财产权。 著作权权利中：署名权、修改权、保护作品完整权不受时间限制，受到永久保护。 发表权的保护期限为作者的终生及死后的50年 1.以下著作权权利中，______的保护期受时间限 ......
获取URL除了域名的部分
获取URL除了域名的其他部分 (https://regex101.com/r/vK4rV7/1)[在线测试] const getPathFromUrl = (url: string = '') => { let regex = /(http[s]?:\/\/)?([^\\/\s]+\/)(.*)/; ......
2024-1-2 DOM概念以及部分用法
目录DOM概念HTML DOM树主要点1.查找HTML中的标签直接查找间接查找2.节点操作1.创建节点2.添加节点3.删除节点：4.替换节点 DOM概念 DOM(Document Object Model)是一套对文档的内容进行抽象和概念化的方法。 当网页被加载时，浏览器会创建页面的文档对象模型（D ......
【scikit-learn基础】--『监督学习』之 随机森林回归
随机森林回归（Random Forest Regression）是一种在机器学习领域广泛应用的算法，由美国科学家 Leo Breiman 在2001年提出。它是一种集成学习方法，通过整合多个决策树的预测结果来提高预测精度和稳定性。 随机森林回归适用于各种需要预测连续数值输出的问题，如金融领域的股票价 ......
《Ensemble deep learning: A review》阅读笔记
论文标题 《Ensemble deep learning: A review》 集成深度学习： 综述 作者 M.A. Ganaie 和 Minghui Hu 来自印度理工学院印多尔分校数学系和南洋理工大学电气与电子工程学院 本文写的大而全。 初读 摘要 集成学习思想： 结合几个单独的模型以获得更好的 ......
learned_inertial_model_odometry 复现
据集 BlackBrid 数据集，总大小4.9TB，但是可以按需获取 其下载程序 python sequenceDownloader.py FLIGHT ENVIRONMENT DATASETFOLDER 举例说明 FLIGHT clover/yawForward/maxSpeed5p0 ENVIR ......
dataset format of benchmarks
note: the datasets are classified into two types, generative(the answer is natural language, the length and content are not in a fixed format) and sel ......
【scikit-learn基础】--『监督学习』之 决策树回归
决策树算法是一种既可以用于分类，也可以用于回归的算法。 决策树回归是通过对输入特征的不断划分来建立一棵决策树，每一步划分都基于当前数据集的最优划分特征。它的目标是最小化总体误差或最大化预测精度，其构建通常采用自上而下的贪心搜索方式，通过比较不同划分标准来选择最优划分。 决策树回归广泛应用于各种回归问 ......
初识C语言1（C语言的部分基础认知）（初识系列主要目的在于在脑海中初步建立对C语言的认知，建立基本的知识体系）
C语言是一门通用计算机编程语言，广泛应用于底层开发。 简述写C语言代码的过程 C语言规定：main函数是程序的入口，同时main函数有且只有一个。（一个工程之中） ......
【scikit-learn基础】--『监督学习』之 支持向量机回归
在机器学习中，支持向量机（Support Vector Machine）算法既可以用于回归问题，也可以用于分类问题。 支持向量机（SVM）算法的历史可以追溯到1963年，当时前苏联统计学家弗拉基米尔·瓦普尼克（Vladimir N. Vapnik）和他的同事阿列克谢·切尔沃宁基斯（Alexey Ya ......
[软件测试] 第三部分 黑盒测试
黑盒测试 概念与定义 黑盒测试：又称功能测试、数据驱动测试或基于需求规格说明书的测试。通过黑盒测试来检测每个功能是否都能正常使用。黑盒测 试把测试对象看成一个黑盒子，完全不考虑程序内部结构和处理过程。 等价类划分法：把所有可能的输入数据，即程序的输入域划分成若干互不相交的子集，称为等价类。所有子集的 ......
Codeforces Round 918 (Div. 4)赛后总结（前缀和）（set部分用法）
Codeforces Round 918 (Div. 4)赛后总结 a,b题没啥好说的 c题典中典 没开long long 一回事，还有判断数a是否为完全平方数直接用sqrt(a)\(^2\)=a的判断就可以 d题经典字符串问题 首先，我们以一个字符数组的形式存数据。再根据已知cv,cvc两种形式， ......
机器学习Machine Learning
附件5：课程教学大纲参考模板 （注：各学院可采用该模板，也可自设模板，但每个学院需使用统一模板） 《机器学习》教学大纲 Teaching（Course）Outline of Machine Learning 第一部分 大纲说明（宋体，四号加粗，居中） 1．课程代码：329021003 2．课程类型： ......
Supervised Machine Learning : Regression and Classification
The course is available at : Supervised Machine Learning: Regression and Classification - Week 1: Introduction to Machine Learning - Week 1 | Coursera ......
Halcon 部分算子汇总一（calibration-adjust_mosaic_images.hdev）
1.tile_images_offset （多图像合并）Tile multiple image objects into a large image with explicit positioning information. 2.proj_match_points_ransac （确定两张图像间投 ......
【scikit-learn基础】--『监督学习』之 LASSO回归
LASSO（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）回归模型一般都是用英文缩写表示，硬要翻译的话，可翻译为 最小绝对收缩和选择算子。 它是一种线性回归模型的扩展，其主要目标是解决高维数据中的特征选择和正则化问题。 1. 概述 在LASSO中，通 ......
【五期李伟平】CCF-A（TMC'22）Enabling Long-Term Cooperation in Cross-Silo Federated Learning: A Repeated Game Perspective
Zhang, Ning , Q. Ma , and X. Chen . "Enabling Long-Term Cooperation in Cross-Silo Federated Learning: A Repeated Game Perspective." (2022). 针对重复执行跨筒仓联 ......
2023NCTF Misc Crypto 部分WP
MISC Jump For Signin 题目 来签个到吧 我的解答： 哎！游戏题。。直接打开这个文件运行玩游戏，进入游戏后点击空格进行跳跃，会看到天上掉落二维码，截图即可。 在线工具扫码即可https://demo.dynamsoft.com/barcode-reader/?ref=www.hac ......
2023“强网杯”部分WP
强网先锋 SpeedUp 题目 我的解答： 分析代码可知是求2的27次方的阶乘的每一位的和。 使用在线网址直接查看：https://oeis.org/A244060/list 然后sha256加密 flag{bbdee5c548fddfc76617c562952a3a3b03d423985c0955 ......
【五期李伟平】CCF-A（S&P'20）The Value of Collaboration in Convex Machine Learning with Differential Privacy
Nan W., et al. “The Value of Collaboration in Convex Machine Learning with Differential Privacy.” 2020 IEEE Symposium on Security and Privacy. 304-317 ......
git只提交部分修改的文件
git status 查看文件状态 git add 需要提交的文件路径 git stash -u -k 忽略其他文件 git commit -m “修改” git pull 拉取合并 git push 推送 git stash pop 恢复之前忽略的文件 ......
某宝上搞来的电子书，经典的量化投资书籍，《Advances in Financial Machine Learning》—— 《金融机器学习的进展》、《量化投资与机器学习》、《金融机器学习研究进展》
英文书名： 《Advances in Financial Machine Learning》 经典的量化投资书籍，某宝上6元搞来的电子版： ......
【scikit-learn基础】--『监督学习』之 岭回归
岭回归（Ridge Regression）是一种用于处理共线性数据的线性回归改进方法。和上一篇用基于最小二乘法的线性回归相比，它通过放弃最小二乘的无偏性，以损失部分信息、降低精度为代价来获得更实际和可靠性更强的回归系数。 1. 概述 岭回归的模型对于存在大量相关特征（这些特征之间存在很高的相关性）的 ......
关于密码哈希算法BCrypt的编码结果各部分意义分析及其他注意事项
找到一个英文的解析: The bcrypt standard makes storing salts easy - everything it needs to check a password is stored in the output string. The prefix "$2a$" or ......
MoeCTF西电新生赛部分WP
MoeCTF2023 一.Misc 1.Misc入门指北： bW9lY3Rme2hAdjNfZnVuX0B0X20xNWNfIX0= 一看就知道是base64解码： moectf{h@v3_fun_@t_m15c_!} 得到flag:moectf{h@v3_fun_@t_m15c_!} 2.打不卡的 ......