1.简单介绍 SCShell是无文件横向移动工具，它依赖ChangeServiceConfigA来运行命令。该工具的优点在于它不会针对SMB执行身份验证。一切都通过DCERPC执行。...无需创建服务，而只需通过ChangeServiceConfigAAPI 远程打开服务并修改二进制路径名即可（所以要事先知道目标上的服务名称）。支持py和exe两种文件类型。...该实用程序可以在不注册服务或创建服务的情况下远程使用。它也不必在远程系统上删除任何文件*（取决于用于执行的技术） 一切都通过DCERPC执行。...Linux 安装使用（使用py脚本可以使用散列传递来执行相同的横向移动。）...，但是，明文密码不好拿到，所以还是使用py脚本来传输hash进行横向好，当然后面我也会写一个powershell的出来。
巧妙地使用Interlocked的各个方法，再无锁无阻塞的情况下判断出所有线程的运行完成状态。...引起我注意的是jeffrey在第29章说的:使用Interlocked，代码很短，绝不阻塞任何线程，二期使用线程池线程来实现自动伸缩。...{ AsyncCoordinatorDemo.Go(); Console.Read(); } } } 的确是无锁的操作...最后我们可以通过AllBegun方法来判断是不是所有的线程都执行完了，随后将状态变量m_statusReported设置为1，防止在进行状态判断。...这个类很好，之前写并发的时候，老是烦恼怎么判断并发是否已经完事了，又不想用到阻塞，这个类很好，当然应用到具体项目中可能还需要改，但是基本的模型还是这个，不变的。
在 Linux 系统上，当我们需要查找特定的文件或目录时，使用强大的搜索工具是非常重要的。find 和 locate 是两个常用的命令，它们提供了在 Linux 系统中进行文件搜索和定位的功能。...注意：locate 命令不会搜索子目录，而是通过快速查询数据库来定位文件。使用通配符搜索：locate 命令支持使用通配符来进行模糊搜索。...使用正则表达式搜索：locate 命令还支持使用正则表达式进行更灵活的搜索。例如，要查找所有以数字开头的文件，可以运行以下命令：locate '^[0-9].*'这将返回所有以数字开头的文件路径。...注意：在使用正则表达式时，需要使用单引号将表达式括起来，以防止 Shell 解析。结论find 和 locate 是在 Linux 系统中进行文件搜索和定位的两个常用命令。...熟练掌握这两个命令可以帮助你快速准确地找到所需的文件和目录。根据具体的需求，选择适合的命令来进行文件搜索和定位操作，并结合使用不同的选项和条件，以获得更精确的结果。
我将模型存储在Elasticsearch中，并提供一个脚本来使用该模型进行搜索。 不要被这个例子的简单所迷惑。...输出一个不仅包含成绩和关键字查询ID，还包含从步骤1中获得的特征值的判断文件： 运行Ranklib来训练模型。 将模型加载到Elasticsearch以便在搜索时使用。...进行这些步骤的代码都捆绑在train.py中，我鼓励你将它们分解开来。你需要通过以下步骤来进行分解： 将RankLib.jar下载到脚本文件夹中。...为了引导您阅读代码： 首先，我们使用文件头，关键字查询ID，等级元组，以及文件头中特定的搜索关键字来加载最小判断列表： judgements = judgmentsByQid(judgmentsFromFile...用排序学习模型进行搜索 一旦你完成训练，你就可以进行搜索了！你可以在search.py中看到一个例子；这个例子里面的简单的查询非常直白。
孤立森林是 一种无监督算法的异常检测，可以以快速检测数据集中的异常值。 孤立森林是一种简单但非常有效的算法，能够非常快速地发现数据集中的异常值。...由于其算法非常的简单并且高效，所以 Scitkit Learn 已经将其进行了高效的实现，我们可以直接调用使用。但在直接进入示例之前，还是需要介绍其背后的理论，这样才可以深入的了解该算法的。...异常值可能是由于随机变化或可能表明某些科学上有趣的东西。 2、为什么要进行异常检测？ 我们之所以想要找出和深入研究异常，是因为这些数据点要么会浪费的时间和精力，要么可以让我们识别出有意义的东西。...孤立森林如何工作 其他的方法一直在尝试构建正常数据的配置文件（分布、规律等），然后进一步将哪些不符合配置文件的数据点识别为异常。...这里使用的超参数都是最默认的，也是原始论文推荐的。 树的数量控制集成的大小。路径长度通常会在 t = 100 之前收敛。除非另有说明，否则我们将在实验中使用 t = 100 作为默认值。
使用LangChain和Qdrant进行无样板代码的问答 利用大型语言模型构建应用程序并不一定复杂。...使用Qdrant进行问答 最近已经有数百万次的报道，但让我们再说一遍。类似ChatGPT的模型在没有提供上下文的情况下很难生成准确的陈述。它们具有一些常识，但不能保证始终产生有效的答案。...矢量数据库（例如Qdrant）在这里非常有帮助，因为它们能够在庞大的知识库上执行语义搜索，这对于预先选择一些可能有效的文档至关重要，以便提供给大型语言模型。...这与任何其他语义搜索应用程序的过程相同。我们将使用其中一个SentenceTransformers模型，以便可以在本地进行托管。该模型创建的嵌入将被放入Qdrant，并用于根据查询检索最相似的文档。...它包含从网站上抓取的整个HTML内容。这意味着我们需要进行一些预处理来提取纯文本内容。因此，我们将得到两个字符串列表-一个用于问题，另一个用于答案。 答案需要使用我们的模型之一进行向量化。
该轨道针对实时搜索用例进行了优化，单次搜索请求的延迟必须低于 100ms。我们使用 Rally，我们的开源工具，来跨 Elasticsearch 版本进行基准测试。...例如，int8 表示一个范围从 -127 到 127 的有符号整数，而 uint8 表示一个范围从 0 到 255 的无符号整数。...合并过程中使用本地 Elasticsearch 编解码器加速 int8 向量之间的相似性，显著减少了整体索引时间。我们目前正在探索进一步的优化，利用这个自定义编解码器进行搜索，因此请继续关注更新！...有关如何创建搜索请求的更多信息，请参阅 track.py 文件。下图显示了在不同召回级别下预期的每秒查询数 (QPS)。例如，默认配置（橙色系列）可以在 0.922 的预期召回下达到 50 QPS。...这是预期的，因为搜索在更大且更少的段上进行，如前一部分所示。
Hat系发行版，例如CentOS使用locate进行基本搜索安装完成后，可以通过以下方式进行基本搜索：locate 文件名例如，要查找名为“wljslmz”的文件，可以使用：locate wljslmzfind...命令什么是findfind是一个功能强大的文件搜索工具，可以根据文件名、类型、大小、修改时间等多种条件进行搜索。...locate进行不区分大小写的搜索locate命令支持不区分大小写的搜索，可以使用-i选项来实现：locate -i 文件名例如，要不区分大小写地查找“WLJSLMZ”，可以使用：locate -i WLJSLMZ...find进行不区分大小写的搜索find命令通过在文件名模式中使用-iname选项来实现不区分大小写的搜索：find 路径 -iname 文件名例如，要不区分大小写地查找“WLJSLMZ”，可以使用：find...Linux系统中使用locate和find命令进行不区分大小写的文件搜索。
算了算了，始终要解决问题的 就捞起尘封已久的 Fiddler，既然线上的JQ加载不出来，那就做个本地文件的映射吧，使用本地的JQ库代替线上的 为了写文章我也是拼了啊 打开Fiddler，保证浏览器用了Fiddler...的代理（一般自动配置好了），然后选择AutoResponder部分，新增并使用一条规则，并指定相应的映射条件，然后就刷新浏览器 下图为简要步骤 ?...后记： 博客园好像真抽风了，看来得用本地编辑器写好再发布了 不过试了Windows Live Writer，竟然一开始就安装不上了 试了新的Open Live Writer，竟然没有发现插入代码入口 看来要慢慢考虑去
本文介绍在Java中如何使用基于SSH的文件传输协议（SFTP）将文件从本地上传到远程服务器，或者将文件在两个服务器之间安全的传输。...一般来说，SFTP和FTP服务都是使用相应的客户端软件来提供服务。如果你希望在java代码中使用SFTP协议进行安全的文件传输，那么这篇文章非常适合你。 1....文件传输 – JSch例子 2.1 get与put方法 在中JSch，我们可以使用put和get在服务器之间进行文件传输。put方法用来将文件从本地系统传输到远程服务器。...USERNAME 为用户名 REMOTE_HOST远程主机的Ip REMOTE_PORT远程主机端口 PASSWORD远程主机登录密码 2.3.使用公钥和私钥进行认证 如果读者不能理解公钥和私钥的用法及含义...将文件从本地系统传输到远程服务器1.2.3.4，并使用SSH密码登陆方式进行身份验证。
优化rank的值需要大量的搜索和努力。 提出的方法：引入了一种动态低秩适应（Dy-LoRA）技术。通过对适配器模块在训练期间的不同秩所学到的表示进行排序，为一系列的秩而不是单一的秩训练LoRA块。...无需搜索的LoRA：我们证明，通过在性能上做出可忽略不计的妥协，有可能避免为LoRA选择最佳秩的昂贵的搜索过程。 Part2介绍 在每一个LoRA模块中，有一个向上投影和向下投影的矩阵。...设我们想训练LoRA模块在的范围内操作，其中和可以被视为新的超参数。为了使LoRA模块在一系列的秩中工作，而不是单一的秩，我们需要确保增加或减少秩不会明显阻碍模型的性能。...实现这种行为的一种方法是在LoRA模块的训练过程中对不同秩的信息内容进行排序。在这方面，在每个训练步骤中，我们对，进行抽样。...前向传播计算时是这么计算的： 损失的计算： 另外在训练的时候增加了一个新的模块：frozen，即只更新截断块中第b个相关的行或者列。
但是不幸的是，编写与网络交互的可伸缩代码是很困难的。我们一般使用同步 API 的方式进行编码，但是在超过一定阈值之后，同步代码就迎来了瓶颈，很难进行伸缩。...为了解决这个限制，我们通常使用异步 I/O 或 Ractor 框架，因为它们可以构造出在 I/O 操作中不用绑定线程的代码，而是在 I/O 操作完成或准备就绪时使用回调或事件通知线程进行处理。...使用异步和非阻塞 API 比使用同步 API 更具有挑战性，部分原因是用这些 API 写出来的代码是比较反人类的。...我是使用 Windows 进行测试的，在 Windows 中 poller 底层实现基于 wepoll，所以我们看到堆栈里面包含 WEPoll。...当一个虚拟线程并将它的文件描述符注册到 poller 上的时候，会以虚拟线程的文件描述符为 key，虚拟线程本身为 value 放入这个 map。
由于为语义分割标注真实图像是一个代价昂贵的过程，因此可以用更容易获得的合成数据训练模型，并在不需要标注的情况下适应真实图像。 在无监督域适应(UDA)中研究了这一过程。...解决这个问题的一个方法是使用合成数据进行训练。然而，常用的CNN对域迁移很敏感，从合成数据到真实数据的泛化能力较差。...该问题在无监督域适应(UDA)中得到解决，通过将由源(合成)数据训练的网络适应于不访问目标标签的目标(真实)数据。...通常，权值 被设置为每个训练步骤t后 的权值的指数移动平均值，以增加预测的稳定性： 如果学生网络 训练增强目标数据，教师网络 使用非增强目标数据半监督学习和无监督域适应生成伪标签，Self-training...在调查早期训练期间的IoU时（见图5橙色），观察到列车Class的早期性能下降。 假设强大的MiT编码器过度适合于合成域。当使用建议的FD进行正则化训练时，避免了性能下降（见图5绿色）。
在 Android Studio 中，可以使用以下方法对文件进行保存和获取文件中的数据： 保存文件： 创建一个 File 对象，指定要保存的文件路径和文件名。...使用 FileOutputStream 类创建一个文件输出流对象。 将需要保存的数据写入文件输出流中。 关闭文件输出流。...： 创建一个 File 对象，指定要读取的文件路径和文件名。...使用 FileInputStream 类创建一个文件输入流对象。 创建一个字节数组，用于存储从文件中读取的数据。 使用文件输入流的 read() 方法读取文件中的数据，并将其存储到字节数组中。...这些是在 Android Studio 中保存和获取文件中的数据的基本步骤。
Spring WebFlux特性： 异步非阻塞: 众所周知，SpringMVC是同步阻塞的IO模型，资源浪费相对来说比较严重，当我们在处理一个比较耗时的任务时，例如：上传一个比较大的文件，首先，服务器的线程一直在等待接收文件...这一前一后的等待，不浪费资源么？ 没错，Spring WebFlux就是来解决这问题的，Spring WebFlux可以做到异步非阻塞。...还是上面那上传文件的例子，Spring WebFlux是这样做的：线程发现文件还没准备好，就先去做其它事情，当文件准备好之后，通知这根线程来处理，当接收完毕写入磁盘的时候（根据具体情况选择是否做异步非阻塞...而现在Spring WebFlux不仅能运行于传统的Servlet容器中（前提是容器要支持Servlet3.1，因为非阻塞IO是使用了Servlet3.1的特性），还能运行在支持NIO的Netty和Undertow...该序列中同样可以包含与 Flux 相同的三种类型的消息通知。Flux 和 Mono 之间可以进行转换。 对一个 Flux 序列进行计数操作，得到的结果是一个 Mono对象。
所提出的方法直接存储特征，而不需要创建字典，与传统ＢｏＷ方法相比，节省了内存空间。论文使用两个神经网络来加速回环检测，并可以忽略掉动态对象对回环检测产生的影响。...论文提出监督与无监督结合的方法，加快场景比较的速度。利用自动编码器检测新场景，提高了回环检测的效率。利用深度学习在特征提取方面的优势，引入了超级字典的概念，通过减少帧间比较，加快回环检测过程。...自动编码器是一种无监督网络，其输出可以恢复出输入，作者提出的方法在回环检测过程中进行自动编码网络训练，根据输出与输入之间的重构误差的大小，来检测是否回到之前场景。...图 3 重构误差的变化 特征存储与相似性比较： 每张图像中提取的特征组成了字典Ｄ，以便后续的图像相似性比较。作者使用了两个字典：超级字典与普通字典。 ?...提出的方法在５个室外数据集上进行检验，并与现阶段在回环检测中广泛使用的DBoW2, DBoW3和最新的iBoW方法 进行比较，下表为比较啊结构，可以看出作者所提方法性能更好。 ?
— 9、PyCharm中的搜索技巧（文件/函数/内容） 2021年最新PyCharm使用教程 —10、PyCharm实用小技巧 2021年最新PyCharm使用教程 — 11、PyCharm必备插件...PyCharm搜索（文件、函数、内容） Pycharm对搜索有很强大的支持，非常方便我们在项目中搜索某个关键词，或者函数等等 1、文件内检索 在文件内Ctrl + F， 如下图所示 2、文件内替换 快捷键...Files可以快速跳转到文件，比如我输入c，就会检索出所有与C相关的文件，快捷键Ctrl + Shift + N 另外Symbols的模糊查询也非常实用。当记不清完整的关键词时，可以进行模糊搜索。...同样也是直接直接输入关键字进行搜索。 5、查看最近修改的文件 快捷键ctrl + e。...可以查看最近修改的文件 6、查看函数的调用关系 当一个函数不知道被哪些地方调用的时候，可以通过快捷键Alt + F7 进行查看，效果如下图 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn
精讲RestTemplate第6篇-文件上传下载与大文件流式下载 精讲RestTemplate第7篇-自定义请求失败异常处理 精讲RestTemplate第8篇-请求失败自动重试机制 精讲RestTemplate...如果公司有10个人，最多就只能同时进行10个需求。客户需求增多了也没有办法，只能让他们等着。如下图：一个请求占用一个线程，当线程池内的线程都被占用后新来的请求就只能等待。...1.2.响应式IO模型 spring 社区为了解决Spring MVC的阻塞模型在高并发场景下的性能瓶颈的问题，推出了Spring WebFlux，WebFlux底层实现是久经考验的netty非阻塞IO...这种人力资源的合理利用及组织方式和非阻塞IO模型有异曲同工之处，通过合理的将请求处理线程及任务进行分类，合理的利用系统的内存、CPU资源，达到单位时间内处理能力的最大化就是异步非阻塞IO的核心用意！...4.2.WebClient.create(String baseUrl) 上面使用create()无参方法，在指定请求uri时每次都要指定完整的HTTP服务路径，如"http://jsonplaceholder.typicode.com
当专家希望采取行动的时候，学徒会很快地给出一些备选行动，然后专家会进行深入考虑，并且也许在这个慢速思考的过程中，专家还会继续受到学徒的敏锐直觉的指引。...在专家提升（expert improvement）阶段，我们使用学徒来指引蒙特卡洛树搜索算法，让它朝着更有希望的方向行动，这有效地减少了游戏树搜索的宽度和深度。...UCT(s,a) 是蒙特卡罗树搜索中所使用的树 [6] 的经典上置信区间（Upper Confidence Bound），后面所加的那一项能帮助神经网络学徒指导专家搜索更佳的行动。...我们还展示了仅仅使用一个更传统的强化学习方法，通过自我对弈（self play）学到策略 π̂ (a|s) 的结果（换言之不使用蒙特卡罗树搜索）。这正是 AlphaGo 训练策略网络时所用的方法。...神经网络策略随之改善新的树搜索，并增强新的规划。相比之下，标准的深度强化学习算法仅仅使用一个神经网络来泛化规划和寻找新规划。
----本文接着介绍：使用RSeQC软件对生成的BAM文件进行质控。也就是看看前面数据的质量怎么样。...该软件的使用命令非常多，但很多功能并不是用来诊断转录组测序的，所以不在我们的考虑范围内。...我们查看前面产生的文件CK-4_sort.bam【文章:转录组分析 | 使用SAMtools将SAM文件转换为BAM文件、排序、建立索引】。...三.使用read_distribution.py命令查看基因组覆盖率 该命令需要输入两个文件， -i为BAM或SAM文件；-r为参考的bed文件。 ? bed文件参考文章：生信中常见的数据文件格式。...我们后面介绍：使用Stringtie对数据进行下游处理。
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