exercise prices house

首先查看一下附件的保护情况 可以看到，got表是可修改的状态 接着看主函数的逻辑 非常典型的菜单题，接着分析每一个函数的作用 unsigned __int64 create_heap() { int i; // [rsp+4h] [rbp-1Ch] size_t size; // [rsp+8h] ......

CF1690E Price Maximization 题意 我们有 \(n\) 个礼物，而最终我们需要将所有的礼物两两包成 \(\frac{n}{2}\) 个包裹。 每一个礼物 \(i\) 都有其价值 \(a_i\)，而含有礼物 \(i\) 与礼物 \(j\) 的包裹的价值是 \(\lfloor \ ......

To: Team MembersSubject: New Year Party Planning Date: [Specify the date for the New Year party]Time: [Specify the start and end time of the event]Ven ......

Exercise 1 - House Prices 在这个练习中，你将尝试建立一个神经网络，根据一个简单的公式预测房屋的价格。 想象一下，如果房屋定价简单到每间卧室的价格为 5 万 + 5 万，那么一间卧室的房屋价格为 10 万，两间卧室的房屋价格为 15 万等等。 你将如何创建一个神经网络来学习这 ......

Exercise 3 - Convolutions 在视频中，您了解了如何使用卷积来改进时尚 MNIST。在练习中，请看您能否仅使用一个卷积层和一个 MaxPooling 2D 将 MNIST 的准确率提高到 99.8% 或更高。一旦准确率超过这一水平，就应停止训练。这应该在 20 个历元以内完成， ......

Exercise 2 - Handwriting Recognition 在课程中，您学习了如何使用Fashion MNIST 进行分类，这是一个包含服装项目的数据集。还有一个类似的数据集叫做 MNIST，其中包含手写项目--数字 0 到 9。 编写一个 MNIST 分类器，训练达到 99% 或以上 ......

Exercise 4 - Handling Complex Images 下面是代码，链接到一个包含 80 张图像（40 张快乐图像和 40 张悲伤图像）的快乐或悲伤数据集。创建一个卷积神经网络，对这些图像进行 100%准确率的训练，当训练准确率大于 0.999 时取消训练。 提示：最好使用 3 个 ......

Kaggle:House Prices 数据处理 首先是处理数据，导入相应的包，使用pandas读取csv文件，并指定Id列为index，本身Id这一列也不携带预测信息。同时将训练数据和测试数据拼接在一起以便后续的处理。 train_data = pd.read_csv("dataset/train ......

Lighthouse customer，在中文环境中，我们通常将其称为“灯塔客户”。这是一种非常重要的商业术语，尤其在新产品开发和市场推广的阶段，灯塔客户的作用尤其显著。 首先，我们先来理解一下 Lighthouse customer 这个概念的含义。字面上理解，Lighthouse 是灯塔的意思， ......

目录1-前言2-house of系列2.1-house of spirit漏洞成因适用范围利用原理相关技巧利用效果2.2-house of einherjar漏洞成因适用范围利用原理相关技巧利用效果2.3-house of force漏洞成因适用范围利用原理相关技巧利用效果2.4-house of ......

目录GlibcHeap-house-of-muney分析前言利用原理ELF文件解析符号查找利用过程POC思考参考 GlibcHeap-house-of-muney分析 house of muney的学习笔记。 前言 遇到了好几次hosue of muney相关的题目，之前并没有深入地分析house ......

目录House of apple 一种新的glibc中IO攻击方法 (3)前言利用条件利用原理利用思路利用_IO_wfile_underflow函数控制程序执行流利用_IO_wfile_underflow_mmap函数控制程序执行流利用_IO_wdo_write函数控制程序执行流使用_IO_wfil ......

目录House of apple 一种新的glibc中IO攻击方法 (2)前言利用条件利用原理利用思路利用_IO_wfile_overflow函数控制程序执行流利用_IO_wfile_underflow_mmap函数控制程序执行流利用_IO_wdefault_xsgetn函数控制程序执行流例题分析总 ......

CF1884B Haunted House 题解 借鉴了当前 另一篇题解，加了更多的说明。 简化题意 给定一个长度为 \(n\) 的二进制串 \(S\)，求 \(f(1),f(2),\cdots,f(n)\)。 其中，\(f(i)\) 定义为，每次交换相邻的两个二进制位，将 \(S\) 的后 \(i ......

house of orange(没有free情况下获得一个unsortedbin) 之前就已经了解了house of orange但是没有写博客记录，这几天正好把buu上前几页当时没写的写了一下，其中就有著名的house of orange 实现效果： house of orange可以实现程序无f ......

https://learn.microsoft.com/en-us/training/modules/introduction-to-azure-app-service/7-create-html-web-app resourceGroup=$(az group list --query "[].{ ......

学习于： （1）https://bbs.kanxue.com/thread-262114.htm （2）：https://www.cnblogs.com/ZIKH26/articles/16533388.html 以及经典的wiki：https://ctf-wiki.org/pwn/linux/us ......

基本思路 我们第一次实现是选取了十个基本变量作为特征，训练集里NaN的值全都填了0。 仔细想想，可以多选取几个变量，这样或许能提高预测的正确率。 具体实现 首先，我输出了15个关系度比较大的变量，其中，"YearRemodAdd"，"Fireplaces"，"BsmtFinSF1"是三个有价值的变量 ......

第一步，将数据集仅保留十个关键变量，其他变量删掉。 # 选择要保留的列 selected_columns = ["SalePrice","OverallQual", "GrLivArea", "GarageCars", "TotalBsmtSF", "1stFlrSF", "FullBath", " ......

在考虑使用什么模型之前，我们先看评分标准和数据特点 Kaggle给的评测标准是用"均方根误差"，可以联想到，可能是一个线性回归问题。 看一下数据情况 ......

环境搭建 1.打开Kaggle相关比赛的地址，找到Data一栏，下载数据，需要train.csv和test.csv 2.用cmd在创建的目录下打开notebook，指令：jupyter notebook 3.测试读取数据 import numpy as np import pandas as pd ......

C. Vika and Price Tags Vika came to her favorite cosmetics store "Golden Pear". She noticed that the prices of $n$ items have changed since her last v ......

# Content The thief has found himself a new place for his thievery again. There is only one entrance to this area, called root. Besides the root, each ......

# Content You are a professional robber planning to rob houses along a street. Each house has a certain amount of money stashed, the only constraint s ......

package main import ( "fmt" "strings" "strconv" ) type IPAddr [4]byte func (ip IPAddr) String() string { s := make([]string, len(ip)) for i, val := ra ......

在SAP CRM系统中，PRCD_HEAD是一个重要的数据库表，用于存储定价计划（Pricing Plan）的主要信息。定价计划是一个关键的概念，它定义了在销售和定价过程中使用的价格策略和规则。PRCD_HEAD表记录了每个定价计划的基本属性和配置信息，以支持在销售交易中正确地应用定价。 以下是一个 ......

package main import "fmt" // fibonacci is a function that returns // a function that returns an int. func fibonacci() func() int { f0, f1 := 0, 1 retu ......

这个Exercise已经把功能框架写好了，只需要额外实现： 每次分析一个URL时，并发处理该URL下所有子URL。实现的时候，将原有的Crawl用一个匿名func包起来，并在Crawl后面加一个chan写入（解除后面对应的chan读取阻塞），然后在for的外层加一个和for相同次数的chan读取来阻 ......

这个Exercise的答案比较开放，不过遵循说明里面的基本要求： Walk遍历随机创建的有序2叉树，将值写入一个chan，按从小到大的顺序输出10个结果。需要注意的是，这个Exercise的随机2叉树说明里面明确了是tree.New(k)创建k, 2k, ..., 10k。所以输出的时候直接循环读1 ......

练习说明里面讲得很清楚了，实现前一节中Image的三个接口即可，这个Exercise明白Go的接口实现即可完成。主要代码如下： 1 type Image struct{} 2 3 func (Image) ColorModel() color.Model { 4 return color.RGBAM ......