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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 ......
disadvantages advantages Classroom and Online

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 ......
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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 ......
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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 \(k\) ......
题解 E-Gardener-and-Tree Gardener 1593 Tree

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 ......
数值 高性能 Performance Computing Parallel

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

AWS EKS: Node Group Capacity and Auto Scaling Group Capacity

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Capacity Group Scaling Auto Node

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 ......
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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 ......
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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 ......
Squeeze-and-Excitation 注意力 Excitation Networks Squeeze

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 ......
Super-Resolution Convolutional Resolution Real-Time Efficient

（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 ......
Parallelism Multi-Core Exploring Project Multi

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

GCGP：Global Context and Geometric Priors for Effective Non-Local Self-Attention加入了上下文信息和几何先验的注意力

Global Context and Geometric Priors for Effective Non-Local Self-Attention * Authors: [[Woo S]] 初读印象 comment:: （GCGP）提出了一个新的关系推理模块，它包含了一个上下文化的对角矩阵和二维相 ......
先验 上下文 Self-Attention 几何 注意力

A Guide to Image and Video based Small Object Detection using Deep Learning : Case Study of Maritime Surveillance

A Guide to Image and Video based Small Object Detection using Deep Learning : Case Study of Maritime Surveillance 基于图像和视频的小对象指南使用深度学习进行检测：的案例研究海上监视 1 ......
Surveillance Detection Learning Maritime Object

Occluded Person Re-Identification with Deep Learning: A Survey and Perspectives

应对行人信息丢失、噪声干扰、视角错位等挑战 局部特征学习：人体分割、姿态估计、语义分割、属性注释、混合法 ***语义分割*** ECCV-2020）用于行人重识别的身份引导人类语义解析 https://blog.51cto.com/u_14300986/5466923 ......
Re-Identification Identification Perspectives Occluded Learning

Rethinking and Improving Relative Position Encoding for Vision Transformer: ViT中的位置编码

Rethinking and Improving Relative Position Encoding for Vision Transformer * Authors: [[Kan Wu]], [[Houwen Peng]], [[Minghao Chen]], [[Jianlong Fu]], ......
Transformer Rethinking Improving Encoding Relative

【题解】AtCoder agc065_b Erase and Insert

传送门：https://atcoder.jp/contests/agc065/tasks/agc065_b 考虑 $dp$ 从 $Q$ 得到 $P$ 的过程个数。每次当我们插入 $i$ 的时候，我们要保证 $[1,i]$ 中所有数在新的 $Q$ 中的相对位置关系和在 $P$ 中相同（因为之后它们的相 ......
题解 AtCoder Insert Erase 065

【题解】AtCoder agc065_a Shuffle and mod K

传送门：https://atcoder.jp/contests/agc065/tasks/agc065_a 为了方便理解，我们把要求的东西乘一个 $-1$，再把答案序列倒过来；也就是说，我们现在要求 $min_{A'}^{A'为A的排列}(\sum_{i=1}^{N-1}((A_{i+1}-A_{i ......
题解 AtCoder Shuffle 065 agc

N维空间长度算角度和长度的计算器下载 N Dims spaces compute angle and length kwlns 2024 download

算N维尺寸的长方体的对角线的长度和角度的软件。 A software that calculates the length and angle of the diagonal of a rectangular prism with N-dimensional dimensions. ......
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PostgreSql 数据库备份和恢复 (Backup and Restore)

转 https://blog.csdn.net/Gjw_java/article/details/123402180 前言本文中使用到的系统及软件版本 PostgreSQL 10centos 8一次性SQL转储单数据库PostgreSQL 提供了 pg_dump 实用程序来简化备份单个数据库的过程。 ......
PostgreSql 备份 Restore 数据库 数据

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 ......
数据结构 课时 算法 Algorithms Structure
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