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Js数组过滤的方法
方法一:使用forEach遍历 let list = ['a','b','c','d','e'] list.forEach((item,index)=>{ if(item == 'c'){ list.splice(index,1) } }) console.log('forEach',list) 方 ......
软构笔记-装饰器方法
装饰器模式 Intro 装饰器模式(Decorator Pattern) 用于在不改变一个现有对象的结构的前提下,向其添加新的功能。 Decorator设计模式属于结构型模式,作为对现有类的一个包装。 定义: Decorator模式通过创建一个装饰类来包装原有的类,并且在保持类方法前面完整性的前提下 ......
Delphi 获得文件大小的方法
Delphi 获得文件大小的方法 大概有这些: FileSizeByName(需要引用IdGlobal单元 ,XE版本已取消) GetFileSize (use Windows ,仅支持windows) FileSize(不能获得正在使用的文件大小) FileSeek TFileStream.Siz ......
admin项目公共方法解析
前言: 项目中公用的一些方法,配置,常量等 正文: 文件:common/inc.go package common const TimeTem = "2006-01-02 15:04:05" const AdminSecret = "jO4s4QcGs4B8brP2" //随机秘钥 // 定义一个统 ......
centos9 redis安装报错(实在无解使用方法)
报错如下 [root@centos bin]# ./redis-server ./redis-server: error while loading shared libraries: libssl.so.1.1: cannot open shared object file: No such fi ......
字符串转换方法
字符串转换方法 字符串转换函数 转换为字符数组 转换为字节数组 将旧字符串替换为新字符串 代码示例 public class Demo02 { public static void main(String[] args) { //替换为字符数组 //使用toCharArray方法 char[] ch ......
图片懒加载插件lazyload使用方法
一、如何使用: Lazy Load 依赖于 jQuery。引入文件 <script type="text/javascript" src="jquery.js"></script> <script type="text/javascript" src="jquery.lazyload.js"></s ......
大模型入门(四)—— 大模型的训练方法
参考hugging face的文档介绍:https://huggingface.co/docs/transformers/perf_train_gpu_many#naive-model-parallelism-vertical-and-pipeline-parallelism,以下介绍聚焦在pyto ......
GE反射内存实时通讯网络解决方案
时通讯网络是用于需要较高实时性要求的应用领域的专用网络通讯技术,一般采用基于高速网络的共享存储器技术实现。它除了具有严格的传输确定性和可预测性外,还具有速度高、通信协议简单、宿主机负载轻、软硬件平台适应性强、可靠的传输纠错能力、支持中断信号的传输等特点。 本方案选用 GE FANUC 公司的反射内存 ......
python ,在多继承的情况下,父类都有一个相同的方法, 如何指定调用某一个父类里的方法
在多继承的情况下,如果几个父类都有相同的方法,可以使用 super() 函数来指定要调用哪一个父类的方法。例如,如果要调用父类 A 的方法,可以使用以下代码: class A: def common_method(self): print("This is A's common method.") ......
mysql多表查询方法汇总
多表查询是指在关系型数据库中,通过同时查询多个数据表来检索相关数据的操作。这种查询方式通常用于需要在多个数据表中搜索和比较数据的情况,以获取更完整和准确的结果。 在多表查询中,使用联接(join)操作将多个表连接在一起,并使用条件语句来指定要检索的数据。联接操作可以使用不同的方式进行,包括内部联接、 ......
java泛型类和泛型方法
Java中泛型是一种参数化类型的概念,可以让类或方法在定义时不确定某些类型,而是在使用时再指定具体的类型。Java中的泛型分为泛型类和泛型方法两种。 泛型类: 泛型类是指在定义类时使用了泛型参数,这个泛型参数可以用于类中的任何位置,例如定义变量、方法、构造函数等。泛型类的定义方式如下: public ......
CSS实现居中的几种方法
1.flex弹性布局、grid网格布局实现居中(可能有兼容问题) 可以将justify-content: center; align-items: center;简写为:place-items:center; place-items是两者的复合属性,接收两个参数,第一个是align-items,第二 ......
计算机网络 vlan
目录 一、vlan的概念 二、vlan的优势 三、vlan的种类 四、静态vlan的配置 五、trunk的概念和配值 六、实验 一、vlan的概念 在传统的以太网中,所有的用户都是同一个广播域,当数据包在传输时,会不停的发送广播,会造成资源浪费和信息臃肿,未来资源的节约, 需要将广播域分开,所有划分 ......
sequelize 中 Op的使用方法
需求,使用where做条件查询时,方便限制,使用Op 一:页面引入 const { Op } = require('sequelize') 二:方法 [Op.and]: {a: 5} // 且 (a = 5)[Op.or]: [{a: 5}, {a: 6}] // (a = 5 或 a = 6)[O ......
python计算list的均值,方差,众数,中位数的最好方法
可以使用 Python 的统计模块 statistics 来计算列表的均值、方差、中位数等,下面是一些示例代码: import statistics # 定义一个列表 my_list = [1, 2, 3, 4, 5] # 计算均值 mean = statistics.mean(my_list) p ......
vue中安装node-sass、sass-loader报错问题解决方法
可行版本(针对 node 16+ 版本) npm install node-sass@6.0.1 -D npm install sass-loader@10.2.0 -D 问题描述 问题描述:在进行一个vue项目练习时需要导入node-sass、sass-loader这两个依赖,书本提供代码是npm ......
SchemaRegestry组件原生的类和方法无法实现flink消费kafka的数据动态调整schema的情况--未彻底解决
0、前提知识储备 Conflurent公司的SchemaRegestry组件的基本了解和使用 一、背景: 0.组件版本 flink:1.14 1.链路调整情况 原先链路:oracle-->OGG-->kafka-->flink-->数据库\湖\仓 实现链路:oracle-->OGG-->kafka( ......
Unity- 数据与网络(占坑)
一、常用数据格式 1.轻量数据格式JSON 1.1对象 1.2数组 1.3SON的创建和解析 2.可扩展标记语言XML 1.使用XML语法进行解析 2.使用XPath语法进行解析 CSV与Excel SQLite 1.创建表 2.删除表 3.增加数据 4.查找数据 5.删除数据 6.修改数据 二、多 ......
网络对抗实验五 信息搜集与漏洞扫描--20201313
#网络对抗实验五 信息搜集与漏洞扫描 一、实践目标及实践内容 1. 实践目标 掌握信息搜集的最基础技能与常用工具的使用方法 2. 实践内容 各种搜索技巧的应用 DNS IP注册信息查询 基本的扫描技术:主机发现、端口扫描、OS及服务版本探测、具体服务的查点(以自己主机为目标) 漏洞扫描:会扫,会看报 ......
# 《网络对抗技术》——Exp5 信息搜集与漏洞扫描
目录 一、实践目标及实践内容 1. 实践目标 2. 实践内容 二、实践原理 三、实践过程记录 1、各种搜索技巧的应用 搜索网址目录结构 利用搜索引擎搜索特定类型的文件 使用traceroute命令进行路由侦查 2、DNS IP注册信息的查询 whois查询 nslookup查询 dig查询 LP2L ......
论文阅读记录3——基于提示学习的小样本文本分类方法——计算机应用
方法: 首先,利用预训练模型 BERT在标注样本上学习到最优的提示模板;然后,在每条样本中补充提示模板和空缺,将文本分类任务转化为完形填空任务;最后,通过预测空缺位置的 填充词,结合填充词与标签之间的映射关系得到最终的标签。 原因: 文本分类任务通常依赖足量的标注数据,针对低资源场景下的分类模型在小 ......
论文阅读记录2——条件生成对抗网络读后归纳
方法: 具体的来说,我们可以在生成模型G和判别模型D中同时加入条件约束来引导数据的生成过程。条件可以是任何补充的信息,如类标签,其它模态的数据等。然后这样的做法应用也很多,比如图像标注,利用text生成图片等等。 原因: 因为原始的GAN过于自由,训练会很容易失去方向,从而导致不稳定又效果差。而Co ......