项目定义：唯一描述一个项目的编码，在项目定义里对项目相关的组织结构数据进行定义，如公司代码、利润中心、工厂等。
技术自媒体，属于自媒体行业，为什么说是门生意？我认为是因为其中产生了交易。任何有交易的地方，就有生意，就有商业模式。比如你上街去某个车店买个车，去某个房屋中介买个房等等
给定一个二叉树，返回其节点值的锯齿形层次遍历。（即先从左往右，再从右往左进行下一层遍历，以此类推，层与层之间交替进行）。
Java 17推出的新特性Sealed Classes经历了2个Preview版本（JDK 15中的JEP 360、JDK 16中的JEP 397），最终定稿于JDK 17中的JEP 409。Sealed Classes有两种主流翻译：密封类、封闭类。个人喜欢前者多一些，所以在本文中都称为密封类。其实Sealed Classes的其他许多语言中并不是什么新鲜事物，C#、Scala等高级语言中都有类似的名称，但意义和作用各不相同。下面就来一起认识一下Java 17中的Sealed Classes。 密封类的作
上篇文章，我们介绍了故事书的理论内容，这篇文章，我们一起来看具体的代码实现。，具体教程如下。
单片机开发中，有时会用到屏幕来显示内容，当需要逐级显示内容时，就需要使用多级菜单的形式了。
在最近的CTF比赛中，综合靶场出现的次数越来越多，这种形式的靶场和真实的内网渗透很像，很贴合实际工作，但我们往往缺少多层网络的练习环境。本文通过VMware搭建3层网络，并通过msf进行内网渗透，涉及代理搭建，流量转发，端口映射等常见内网渗透技术。
<%@ Master Language="C#" AutoEventWireup="true" CodeFile="MasterPage.master.cs" Inherits="MasterPage_MasterPage" %>
2月15日，波场TRON创始人、火币HTX全球顾问委员会委员孙宇晨在X平台发布公告表示，波场TRON已正式公布比特币第二层解决方案及路线图，围绕打通比特币与波场TRON网络的跨链连接、投资开发用户友好的钱包和工具，同时与多个比特币第二层协议进行合作等重点，全方位拥抱比特币发展机遇。这大大提高了比特币网络的可扩展性和交易速度，促进比特币的广泛应用。这一雄心勃勃的路线图概述了波场TRON提升区块链技术的互操作性和实用性的承诺，为行业的未来设立了新的标准。
关键字：umwinlinux,从文件夹中启动的linux,user mode linux windows,iaas,baas,paas穿插开发运行环镜，是原生装机系统，还是语言系统后端虚拟机，实机/虚拟机/os内部 统一操作系统。真正的应用程序级统一的user mode OS，用户态操作系统。用户态操作系统内核。
在.NET Core项目中也是可以使用.resx资源文件，来为程序提供多语言支持。以下我们就以一个.NET Core控制台项目为例，来讲解资源文件的使用。
对于学过线性代数的人来说，矩阵运算绝对算得上是一场噩梦。特别是做矩阵乘法时，两个大方块，每个方块里面有好多数字，你需要把一个方块中一行里的所有数字跟另一个方块里面的所有数字做乘法，然后再求和，头昏脑涨的算了半天才得到新矩阵的一个数值，忙活了半天，耗费了大量精力后，你发现居然算错了，只能再来一遍，那时候我想你恨不得一把火把代数课本付之一炬。 上一节，我们手动计算了一个只有两层，每层只有两个节点的神经网络，那时候的手动计算已经让我们精疲力尽了，试想一下任何能在现实中发挥实用效果的神经网络，例如用于人脸识别的网络
反向传播算法（Backpropagation Algorithm，简称BP算法）是深度学习的重要思想基础，对于初学者来说也是必须要掌握的基础知识！本文希望以一个清晰的脉络和详细的说明，来让读者彻底明白BP算法的原理和计算过程。
一文彻底搞懂BP算法：原理推导+数据演示+项目实战（上篇） 反向传播算法（BackpropagationAlgorithm，简称BP算法）是深度学习的重要思想基础，对于初学者来说也是必须要掌握的基础知识！本文希望以一个清晰的脉络和详细的说明，来让读者彻底明白BP算法的原理和计算过程。 全文分为上下两篇，上篇主要介绍BP算法的原理（即公式的推导），介绍完原理之后，我们会将一些具体的数据带入一个简单的三层神经网络中，去完整的体验一遍BP算法的计算过程；下篇是一个项目实战，我们将带着读者一起亲手实现一个BP神经
它基于字符流(InputStream/OutputStream) 和 字节流(Reader/Writer)作为基类，下面画出InputStream、Reader的抽象构造角色 Reader，FilterReader 抽象的装饰类
有趣的算法（二）——跳跃表的分析 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 最近在学习redis，其中说到当使用redis的sorted set类型时，如果数据量大，redis内部会使用跳跃表结
在kafka中，有许多请求并不是立即返回，而且处理完一些异步操作或者等待某些条件达成后才返回，这些请求一般都会带有timeout参数，表示如果timeout时间后服务端还不满足返回的条件，就判定此次请求为超时，这时候kafka同样要返回超时的响应给客户端，这样客户端才知道此次请求超时了。比如ack=-1的producer请求，就需要等待所有的isr备份完成了才可以返回给客户端，或者到达timeout时间了返回超时响应给客户端。
作为一个安全人员，听过许多社工APT案例，钓鱼邮件、水坑攻击、丢个u盘等等。前段时间在一次培训中了解到BadUSB的攻击方式，可以通过U盘达到控制服务器的效果，在著名的美剧《黑客军团》中也出现了在停车场扔BadUSB来进行钓鱼的场景。
在上一节，我们通过两个浅显易懂的例子表明，人工智能的根本目标就是在不同的数据集中找到他们的边界，依靠这条边界线，当有新的数据点到来时，只要判断这个点与边界线的相互位置就可以判断新数据点的归属。 上一节
来源 | https://www.jianshu.com/p/0f0fec47a0ad
不知觉做软件开发已经有6年了，回看自己的经历，可以说是相当有成就感，6年中通过不断的学习的实践，从一个菜鸟成长为一名软件架构师，这个过程可以说充满乐趣。通过学习各种理论、技术、方法，并有在实践中应用，观察它们的效果，思考它们之间的关系，再把不同事物融合在一起，形成一个完整的能力体系，以此来挑战更艰巨的软件开发任务。 我现在是一个框架师，所以看问题喜欢从总体架构出发，所以我认为人的能力也有一个架构存在，每个的能力架构都不一样，有的人能力架构比较合理，有的人则不那么合理，合理的能力架构能让较少能力元素
【要背住的知识】：用ReLU代替Sigmoid，用BN层，用残差结构解决梯度消失问题。梯度爆炸问题的话，可以用正则化来限制。sigmoid的导数的取值范围是【0，0.25】.
在我们的日常开发场景中，表单打印是一个比较常见的场景，微搭本身不带打印功能，我们需要借助一个第三方的库来实现打印。
13.2 小节介绍过一种叫做 Voting Classifier 集成学习的方法。这种方法的思路非常简单，比如有三个模型，将数据集在每一个模型上进行预测，最后综合三个模型的结果。
Kafka作为实时消息队列的一个重要框架，在大数据技术架构搭建层面，越来越得到重用。相应的，Kafka在大数据技术生态当中的地位，也越来越重要。今天的大数据开发学习分享，我们就来讲讲Kafka延迟队列的部分。
上篇介绍了ES嵌套模型使用场景和优缺点，本篇接着介绍关于ES嵌套的索引一些基本的操作，包括插入，追加，更新，删除，查询单独放下一篇文章介绍。 首先来看下如何添加数据，上篇提到了我们项目中有三个实体类分别是User,Quest,Kp。其关系是一对多对多，User里面有个List<Quest>字段可以包含多个Quest对象而每一个Quest对象又包含一个List<Kp>字段可以包含多个Kp实体，每个实体类本身又可以拥有多个自己的属性字段。 在这里其实也能感受到用动态索引模板的好处，就是我不要关注到底有多少个字段
梯度消失的原始是反向传播时的链式法则。当模型的层数过多的时候，计算梯度的时候就会出现非常多的乘积项。用下面这个例子来理解：
昨天分享了分布式系统架构中的单体调度架构，并且详细的学习了相关调度算法（【分布式技术】分布式系统调度架构之单体调度，非掌握不可），虽然单体调度架构简单易用，但是它是落在中央处理器中的，所以也就有了单机瓶颈问题，这样对于一些多类型的服务就会受限。
首先点击上面关注我呦 哈哈，其次我们要使用到这个在线的分形图设计网站 http://weavesilk.com/ 参数很简单，顶部是NEW新建，和SHARE分享 第二层菜单，是放大，保存，设置，返回
第一层: 不同观点的双方或多方通过交流，事实，依据，理由到达对某件事物的认知一致。
在上一篇文章,我们介绍了CNN的一些基本概念和lenet神经网络的架构,今天这一篇文章我们就模仿lenet网络去微调,使其符合mnist数据集的要求,并且达到我们练手的目的. 因为mnist的数据集的
在学习文件拷贝后，进入深一层次的训练，首先我们简单分析，把一个文件夹复制到另一个目录下，目的路径不一定存在，不存在就得创建文件夹，使用mkdirs(),在进入目录第二层目录要获取所有目录和文件再进行拷贝，然后一直递归。
终于在知乎上中找到深度神经网络中的感受野(Receptive Field) - 蓝荣祎的文章 - 知乎 ) 算是弄清了基本原理，记录以备忘
注意：C语言break 只能用于这两种情况。break 语句不能用于循环语句和 switch 语句之外的任何其他语句中，不然编译器会报错。
SAP自带的函数： CTVB_COMPARE_TABLES和BKK_COMPARE_TABLES； 似乎可以比较两个内表，得出第二个内表不同于第一个内表的部分（新增/删除了那些部分） 但是，具体的使用，还请有经验的朋友不吝赐教啊！ 因为，我在测试数据时，发现这两个函数的效果不那么简单。 如果上述函数确实可以，提取两个内表不同部分，则我可以据此做两次比较，得到两个内表的交集。 所以，我先用另外一种方式解决了-自己写了一个提取两个内表交集的函数，供大家检阅： *" IMPORTING *" VALUE(ITAB1) TYPE INDEX TABLE *" VALUE(ITAB2) TYPE INDEX TABLE *" EXPORTING *" VALUE(ITABSAME) TYPE INDEX TABLE *"---------------------------------------------------------------------- field-symbols: <S1>, <S2>. data: L1 type i, L2 type i. assign local copy of initial line of: ITAB1 to <S1>, ITAB2 to <S2>. describe: table ITAB1 lines L1, table ITAB2 lines L2. "对记录行数少的内表，执行第一层循环； "在第二层循环中，找到对应记录，即可追加到结果内表； "同时退出第二层循环，继续执行第一层循环的下一行 IF L1 <= L2. LOOP AT ITAB1 INTO <S1>. LOOP AT ITAB2 INTO <S2>. IF <S1> EQ <S2>. APPEND <S1> TO ITABSAME. EXIT. ENDIF. ENDLOOP. ENDLOOP. ELSE. LOOP AT ITAB2 INTO <S2>. LOOP AT ITAB1 INTO <S1>. IF <S1> EQ <S2>. APPEND <S2> TO ITABSAME. EXIT. ENDIF. ENDLOOP. ENDLOOP. ENDIF. ENDFUNCTION. 另一个问题，想请教大家，在上面代码里，第二层循环是为了找出，第一层循环的当前记录，在第二个内表里是否存在；
由于谷歌云平台出现了问题，昨天多个热门在线服务遇到了停机或响应缓慢的现象。经谷歌确认，它的许多工具出现了问题，而Discord、Spotify和Snapchat等知名网站和服务依赖这些工具才能正常运行。
您可能已经使用过一些在线 gif 生成器来快速生成 gif 图像，但这些在线生成器无法提供与 Photoshop 相同的灵活性和结果。
题目中说每个点的子结点都是升序排列的，并且1结点是父结点，所以我们可以从第二层开始，统计第二层呈升序排列的点的个数，该个数即为第二层的结点数。然后以第二层为基础依次统计每层升序排列的点的个数，当第i层结点不为升序排列的点的个数超过第i-1层结点的个数时，则意味着该层结点已满，深度需要加1。
抛开自己配置错误的一些原因，Fluentd性能问题的最主要原因是因为Fluentd是使用Ruby写的，而Ruby有全局锁(GIL)，因而在一个Ruby进程里面同时最多只有一个线程在运行。这样的话，Ruby的多线程对需要更多计算资源的操作显得无能为力，具体的体现可以用top查看进程的运行情况，如果Fluentd到达性能瓶颈的话，Fluentd的进程会一直占用100%左右的计算资源，再也不能提升，对于有四个核的计算机来说，最多也就使用的1/4的计算能力，这是极其浪费的。而且当Fluentd进程到达瓶颈后，数据会处理不完，导致数据收集的速度落后于数据产生的速度。
在动态规划问题中，有一个很常见的问题就是最少硬币兑换。假设当前有面额为1，2，5元的硬币，然后给你一定额度，要求你将额度兑换成等值硬币，并要求兑换硬币的数量要最少。例如给定的额度为9元，那么兑换的方法有[5, 1, 1, 1, 1]， [5,2,2], [2,2,2,1]，很显然第二种兑换方法最好。
深度学习近几年来越来越火热，相信很多人都想加入到这个滚滚洪流当中。但深度学习具体要怎么入门呢，相信很多人还不知道。本节课老shi就带大家了解深度学习到底是什么（期待地搓手手.gif）要入门深度学习，首先得从基础的神经网络学起。感知机就是最简单的神经网络，如下图所示。
在上一篇文章,我们介绍了CNN的一些基本概念和lenet神经网络的架构,今天这一篇文章我们就模仿lenet网络去微调,使其符合mnist数据集的要求,并且达到我们练手的目的.
本文为3Blue1Brown之《What is a Neural Network?》学习笔记 观看地址：bilibili.com/video/av15532370 这集Grant大佬假设大家都没有神经
记录下一下 1 #!/usr/bin/env python3 2 ''' 3 需求：三级菜单 4 三级菜单，依次进入子菜单 5 ''' 6 City = { 7 '北京':{ 8 '大兴区':[ 9 '亦庄','黄村','中信新城','B返回','Q退出' 10 ], 11 '丰台区':[ 12 '岳各庄','五棵松','丰台路口','B返回','Q退出' 13
编写一个名为printTable()的函数，它接受字符串的列表的列表，将它显示在组织良好的表格中，每列右对齐。假定所有内层列表都包含同样数目的字符串
今天在看论文的过程中，发现自己对一些机器学习的基础知识把握的不清晰，遂查找资料回顾一番，方便之后查看。
由于在实际工作中使用fastjson解析嵌套map的场景非常多，所以在此备忘一下： 引入阿里的fastjson的pom： Java代码 <dependency> <groupId>com.alibaba</groupId> <artifactId>fastjson</artifactId> <version>1.2.15</version> </dependency> 一个比较复杂的json例子：
子依赖 就是嵌套依赖，和嵌套 Pydantic Model 差不多意思 可以根据需求创建多层嵌套的依赖关系 📷 比如上图，E 依赖 C、D，C、D 又依赖 B，B 又依赖 A..... 两层依赖的栗子 第一层依赖 from typing import Optional # 1、第一层依赖 def query_extractor(q: Optional[str] = None): return q 就是个普通函数，接收一个 q 参数，类型 str，直接返回 q 第二层依赖 from fastapi
我们编写ARP欺骗脚本时需要用到scapy模块，利用该模块我们根据自己的需要定义一系列的报文，并通过scapy发送出去，最后再接收回应。
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