但是呢，城市名称or时区是人们所能记忆和容易沟通的名词，因此我们迫切需要一个对照表，能让只知道城市名或者ID的情况下就迅速知道它的偏移量，从而计算出当地的本地时间。...看英国伦敦（Europe/London）它的偏移量是Z，代表+00:00偏移量，属于0时区、0偏移量地区，毕竟格林威治在那，它是世界的“时间中心”。...总结 本文围绕时区偏移量，通过自写代码的方式输出所有城市时区ID对应的偏移量值，进一步加深对时区和偏移量，以及夏令时的了解。...下篇文章将继续补充介绍和实战场景非常贴近：LocalDateTime、OffsetDateTime、ZonedDateTime跨时区互转，保持关注。 本文思考题 看完了不一定懂，看懂了不一定会。...来，文末3个思考题帮你复盘： 偏移量Z代表什么含义？ ZoneId和ZoneOffset是如何建立对应关系的？ 若某个城市不在ZoneId列表里面，想要获取其UTC偏移量该怎么破？
offsetLeft/offsetTop:当前元素的外边框距离父级参照物的偏移量 scroll系列 1、内容有溢出 scrollWidth/scrollHeight 内容没有溢出的情况下和...（一屏） scrollWidth/scrollHeight当前页面真实的宽度和高度（所有屏的宽度和高度，是一个约等于的值） 不管是哪些属性，也不管是什么浏览器，不管是设置还是获取，想要兼容都写两套...最小是0， 最大是box.scrollHeight-box.clientHeight ------------------------------------------------获取元素的偏移量...1、首先加上自己本身的左偏移 2、获取自己的父级参照物（xx）把xx的左边框和左偏移加上 3、基于当前的xx向上找父级参照物，找到后依然是累加边框和其左偏移 4、一直找到父级参照物为null，一直找到body...Offset()：和jq中的offset()方法相同，实现获取页面中任意一个元素，距离body的偏移（包含左偏移和上偏移）,不管当前的父级参照物是谁。
CharTermAttribute charTermAttribute = tokenStream .addAttribute(CharTermAttribute.class); // 其实字符和终止字符的偏移量
也就是说，把明文P和密钥K作为加密函数的参数输入，则加密函数E会输出密文C。...常见的非对称加密算法为RSA、ECC和EIGamal。...} } return string; } module.exports = { base64_encode, base64_decode } keyIv.js：处理秘钥和偏移量...common.js ：汇总处理，解密秘钥和偏移量在进行aes加密 var fun_aes = require('..../keyIv');//秘钥和偏移量 // base64解密方法base64_decode() 在进行aes加密fun_aes.CryptoJS.enc.Utf8.parse() var key =
把官方文档通读一遍，理解下产品、特点和应用场景； c. 先看一遍源代码，理解清楚其中的代码逻辑； d....消息生产者以每30s的频率去拉取主题的路由信息，即消息生产者并不会立即感知 Broker 服务器的新增与删除。 该部分涉及到的编程技巧： A. 基于长连接的编程模型、心跳包。 B....思考：由于消息生产者无法实时感知 Broker 服务器的宕机，那消息发送的高可用性如何保证呢？...消息存储文件设计 ---- RocketMQ 存储设计主要包含 CommitLog 文件、ConsumeQueue 文件和 IndexFile 文件。...异步刷盘机制实现 并发消息拉取和消息消费流程 ---- 消息消费通常涉及到消息队列负载、消息拉取、消息过滤、消息消费（处理消息）、消费进度反馈等方面。
把官方文档通读一遍，理解下产品、特点和应用场景； c. 先看一遍源代码，理解清楚其中的代码逻辑； d....看源代码太费劲，找本社区推荐的书系统的梳理下； 本文来自 Apache RocketMQ 的资深用户丁威，他和 MyCat 的核心开发者周继锋合著了《RocketMQ技术内幕：架构设计与实现原理》一书，...消息生产者以每30s的频率去拉取主题的路由信息，即消息生产者并不会立即感知 Broker 服务器的新增与删除。 该部分涉及到的编程技巧： A. 基于长连接的编程模型、心跳包。 B....思考：由于消息生产者无法实时感知 Broker 服务器的宕机，那消息发送的高可用性如何保证呢？ 消息发送高可用设计 ---- ?...消息存储文件设计 ---- RocketMQ 存储设计主要包含 CommitLog 文件、ConsumeQueue 文件和 IndexFile 文件。 ?
把官方文档通读一遍，理解下产品、特点和应用场景； c. 先看一遍源代码，理解清楚其中的代码逻辑； d. 看源代码太费劲，找本社区推荐的书系统的梳理下； Topic 的路由机制 ---- ?...消息生产者以每30s的频率去拉取主题的路由信息，即消息生产者并不会立即感知 Broker 服务器的新增与删除。 该部分涉及到的编程技巧： A. 基于长连接的编程模型、心跳包。 B....思考：由于消息生产者无法实时感知 Broker 服务器的宕机，那消息发送的高可用性如何保证呢？ 消息发送高可用设计 ---- ?...消息存储文件设计 ---- RocketMQ 存储设计主要包含 CommitLog 文件、ConsumeQueue 文件和 IndexFile 文件。 ?...异步刷盘机制实现 并发消息拉取和消息消费流程 ---- 消息消费通常涉及到消息队列负载、消息拉取、消息过滤、消息消费（处理消息）、消费进度反馈等方面。并发消息拉取与消息消费流程如图所示： ?
导读：如何把开源项目用好，很大程度上是由学习路径决定的： fork下来，起一个demo，上一个测试环境，遇到问题再去社区提问或找些实践文章； 把官方文档通读一遍，理解下产品、特点和应用场景； 先看一遍源代码...消息生产者以每30s的频率去拉取主题的路由信息，即消息生产者并不会立即感知 Broker 服务器的新增与删除。 3. 该部分涉及到的编程技巧 基于长连接的编程模型、心跳包。...思考：由于消息生产者无法实时感知 Broker 服务器的宕机，那消息发送的高可用性如何保证呢？ 02 消息发送高可用设计 ?...03 消息存储文件设计 RocketMQ 存储设计主要包含 CommitLog 文件、ConsumeQueue 文件和 IndexFile 文件。 ? 1....04 并发消息拉取和消息消费流程 消息消费通常涉及到消息队列负载、消息拉取、消息过滤、消息消费（处理消息）、消费进度反馈等方面。并发消息拉取与消息消费流程如图所示： ?
自动驾驶场景里的视觉感知在发展的过程中，像特征编码的目标定义、感知范式和监督等方面都大量借鉴了这些主流的方向，因此在投身自动驾驶感知之前，这些主流的方向都应该去涉猎一下。...02 技术路线2.1 Lifting自动驾驶场景中视觉感知和主流的视觉的感知区别主要在于给定的目标定义空间不同，主流的视觉感知的目标定义在图像空间，自动驾驶场景的目标定义在3维空间。...若直接把两个特征进行一个拼接，静态目标在两个特征图中的位置是不同的，动态目标在这两个特征途图中的偏移量等于自测的偏移量加上动态目标在世界坐标系中的偏移量。...同时，模型对于目标的偏移量是有一定的灵敏度的，即如果间隔太小，两帧之间变化太小就很难被感知到。因此在测试的时候选择一个合适的时间间隔，可以有效提高模型的一个泛化的性能。...04 局限性与相关的讨论首先，自动驾驶的视觉感知最终服务于部署，而在部署的时候会涉及到数据的问题和模型的问题。
准确的车道线检测有助于实现道路要素的精准发现和实时感知，是地图构建中路面信息发现的重要技术，同时也是自动驾驶中指导车辆安全行驶的重要能力。...容易得到，车道线实例L_Lane与中心线L_center在x上的偏移量 ? 为： ? 因此，基于中心线L_center和偏移量 ? ，可以方便地表征车道线实例L_Lane。...2、消失点引导的锚生成机制 为了正确预测中心线L_Lane和车道线偏移量 ? ，本文提出了一种消失点引导的锚 (anchor) 生成机制。...3、多层级结构信息约束 （1）像素级感知 为了更好地预测车道线的细节，在预测消失点的同时，引入车道线的像素感知。如图 2 所示，车道线像素感知分支与消失点预测分支有着相同的输入和网络结构。...此外，对多层次结构信息进行建模，以提高模型对车道线的感知能力。在公开数据集上的大量实验验证了该方法的有效性和快速推理能力，验证了从建模利用结构信息的视角解决车道线检测问题的高效性。
数据模型的作用在图片预览组件中，数据模型主要承担以下职责：状态封装：将相关的状态变量和操作方法封装在一起数据持久化：记录交互过程中的状态变化行为一致性：提供统一的接口和行为模式状态重置：支持状态的重置和恢复...数据模型的设计原则设计原则说明实现方式单一职责每个模型只负责一种类型的状态管理分离缩放、旋转、偏移为独立模型状态可观察状态变化可被组件感知和响应使用@Observed装饰器接口一致性提供统一的方法接口所有模型都实现...属性说明属性名类型说明currentXnumber当前X轴偏移量，用于实时控制图片水平位置currentYnumber当前Y轴偏移量，用于实时控制图片垂直位置lastXnumber最后保存的X轴偏移量，...方法说明reset(): 重置所有偏移量为0stash(): 保存当前偏移量为最后偏移量4....通过使用这些数据模型，可以简化开发过程，提高代码的可读性和可维护性。
L4/L5 的自动驾驶功能的车辆采用，则可能会出现多个摄像头、激光雷达之间的时间同步不够精确而导致图像数据与点云数据不匹配，座舱域控制器显示屏的驾驶策略与扬声器发出的提示声音可能不同步，或者传感器采集感知数据传输到自动驾驶域控制器的时间延迟达不到要求...在国内，高校和研究所中，TJ大学申请了车载以太网的时间同步的专利。...，并通过时钟偏移量对从时钟进行时钟偏移修正但不修正从时钟的时钟频率；当在指定的时刻后，才同步进行时钟偏移和时钟频率偏移修正。...图 2 采用某科技提供的 HigPTP 方法与现有 LinuxPTP 方法对主时钟和从时钟进行校正的结果对比根据上述介绍可以知晓，目前国内外较多的机构和企业仍然在专注于车载以太网的精准时间同步技术研究，...传感器采集的感知数据传输到自动驾驶域控制器的延迟能够可控，座舱控制器播放的提示音能够与画面显示的内容始终保持同步，那么该 L4/L5 的自动驾驶功能的车辆成为真正意义具备自动驾驶功能的车辆。
数据模型的作用 在图片预览组件中，数据模型主要承担以下职责： 状态封装：将相关的状态变量和操作方法封装在一起 数据持久化：记录交互过程中的状态变化 行为一致性：提供统一的接口和行为模式 状态重置：支持状态的重置和恢复...数据模型的设计原则 设计原则 说明 实现方式 单一职责 每个模型只负责一种类型的状态管理 分离缩放、旋转、偏移为独立模型 状态可观察 状态变化可被组件感知和响应 使用@Observed装饰器 接口一致性...最后保存的X轴偏移量，用于计算相对移动 lastY number 最后保存的Y轴偏移量，用于计算相对移动 3....方法说明 reset(): 重置所有偏移量为0 stash(): 保存当前偏移量为最后偏移量 4....通过使用这些数据模型，可以简化开发过程，提高代码的可读性和可维护性。
大家好，今天给大家带来的CTF挑战靶机是来自hackthebox的“Ellingson”，hackthebox是一个非常不错的在线实验平台，能帮助你提升渗透测试技能和黑盒测试技能，平台上有很多靶机，从易到难...本级靶机难度为困难级别，任务是找到靶机上的user.txt和root.txt。 00x01 信息枚举 利用masscan探测开放端口 找到了22，80端口 ? Nmap探测22,80的服务信息 ?...利用os.uname()，发现目标系统信息，并利用whoami和pwd找到用户和目标系统的当前路径 ? ?...利用john跑密码 我们最终会得到两个账号（由于复现时间问题，我就不把密码再跑一次了） theplague--password123 margo--iamgod$08 ?...只需计算两个内存地址之间的差，即可获得控制返回地址所需的偏移量。现在，偏移量是136个字节。 ? 为了进一步证明我们确实可以控制返回地址，让我们像这样创建一个输入文件。
和返回结果数（newsize）： private void procOffset(int from, int size, int shards) { // 演示计算，newfrom／newsize...简单来说就是_doc排序的scroll请求可以高效利用上次请求结束时的偏移量，_doc代表的是lucene内部对索引文档标记的唯一键，是一个自增的int值，外部是感知不到的，而且_doc在每次对文档进行写操作时都会变...这时候可以将参考上文中的第一种实现方法，根据上下文计算每个分片的偏移量和结果数，将请求分发给每个shard并行处理，然后将各结果合并即可，虽然多了合并过程，但是并不需要对结果进行排序，只简单的扔到一个容器内即可...注：如果size＝10，那么多个分片并行取数可能在网络开销上耗费的时间更多，极致的性能优化需要根据请求的size数来决策控制各分片的偏移量和结果数。...上面说到_doc，虽然外部无法感知而且每次索引写操作后_doc都会发变化，但是在一个快照（snapshot）时间内，索引文档可以认为是维持不变的，所以_doc可以保证文档顺序，就可以保证多次scroll
举个简单的例子，实现一个列表，C语言用数组int a[3]，经过编译以后变成了（基地址＋偏移量）的方式。对于计算机来说，没有运算比加法更快，没有任何一种方法比（基地址＋偏移量）的存取方法更快。...这种设计思想带来的问题就是易用性和安全性的缺失。例如，你不能在数组中混合保存不同的类型，否则编译器没有办法计算正确的偏移量。...同时C语言对于错误的偏移量也 现在来看看那些非C的语言，他们的长处都在于提高程序员的开发效率上。或者支持动态的列表，或者支持安全的列表。...但是加入任何的中间层，加入任何的安全检验，它不可能比（基地址＋偏移量＋无检验）的方式更快。这个世界上不存在“开发容易，运行快”的语言，开发容易毕竟来源于对底层的一层一层又一层的包装。...你想让这些人去用你的全新的语言，这就不是“有点”很傻，很天真了！而且有些代码，我们根本就不能改！NASA一个简单的5个CPU飞控软件编写完毕后，要进行一种“全覆盖”测试。如果CPU A坏了会发生什么？
Java和C都在下降，而下降的部分被第三名以后的语言所瓜分。 ? 对所有的编程语言，他们的最后的目的其实就是两种：提高硬件的运行效率和提高程序员的开发效率。 遗憾的是，这两点是不可能并存的！...举个简单的例子，实现一个列表，C语言用数组int a[3]，经过编译以后变成了（基地址＋偏移量）的方式。对于计算机来说，没有运算比加法更快，没有任何一种方法比（基地址＋偏移量）的存取方法更快。...这种设计思想带来的问题就是易用性和安全性的缺失。例如，你不能在数组中混合保存不同的类型，否则编译器没有办法计算正确的偏移量。同时C语言对于错误的偏移量也不闻不问，这就是C语言中臭名昭著的越界问题。...但是加入任何的中间层，加入任何的安全检验，它不可能比（基地址＋偏移量＋无检验）的方式更快。这个世界上不存在“开发容易，运行快”的语言，开发容易毕竟来源于对底层的一层一层又一层的包装。...你想让这些人去用你的全新的语言，这就不是“有点”很傻，很天真了！ 而且有些代码，我们根本就不能改！NASA一个简单的5个CPU飞控软件编写完毕后，要进行一种“全覆盖”测试。
他的主要研究方向是人工神经网络在机器学习、记忆、感知和符号处理等领域的应用。目前，辛顿正在探索如何将神经网络运用到无监督学习算法中。...在 ANN 算法运行过程中，每个连接会对应一个权重 w 和偏移量 b（又称为 ANN 参数）。输出值则跟节点、权重值和偏移量有关。...现在，唯一能做的就是返回隐藏层，对权重值和偏移量进行调整，而这个返回并调整数据的过程就是反向传播。...梯度下降 在实际操作中，理论上要先检查最后一层中的权重值和偏移量会如何影响结果。将误差函数 E 求偏导，就能看出权重值和偏移量对误差函数的影响。...求导公式如下： 为得到上述表达式中的未知量，将 zi 分别对 wi 和 bi 求偏导： 然后反向计算误差函数关于每一层权重值和偏移量的偏导数，并通过梯度下降法来更新调整后的权重值和偏移量，直到出错的最初层为止
向主服务器和从服务器发送消息 默认情况下，Sentinel每2s一次，向所有被监视的主服务器和从服务器所订阅的_sentinel_:hello频道上发送消息，消息中会携带Sentinel自身的信息和主服务器的信息...Sentinel集群中的各个节点，通过频道消息感知彼此的存在。...当Sentinel通过频道消息感知到一个新的Sentinel加入时，就会创建一个新的连接连向这个新的Sentinel，同样新的Sentinel也会与所有已经存在的Sentinel建立连接。...Sentinel彼此之间只创建命令连接，而不创建订阅连接，因为Sentinel通过订阅主服务器或从服务器，就可以感知到新的Sentinel的加入，而一旦新Sentinel加入后，相互感知的Sentinel...如果优先级相同，则比较从服务器的复制偏移量(偏移量最大的从服务器中的数据是最新的)。 如果复制偏移量也相同，那么选择runId最小的从服务器。
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