这篇文章来讲优化规则FilterReduceExpressionsRule，主要功能减少不必要谓词表达式判断，如冗余cast转换移除，cast转换为字段本身的相同的数据类型；Filter内含有条件是常量，恒为True等等。和Filter减少不必要的Expression相似的优化规则，还有Calcite框架自带的ProjectReduceExpressionsRule、JoinReduceExpressionsRule是与Project投影和Join关联相关的减少不必要表达式的优化规则。
从以上代码可以看出，针对不同的错误类型我们可以进行不同的输出结果，在 Python 中常用的错误类型如下
前几天在萌新粉丝群看到机器人分享了z3求解约束器，正好在寒假的时候仔细研究过这个模块，今天就和大家分享下z3的简易使用方法和在ctf中该模块对于求解逆向题的帮助
OSPF：开放式最短路径优先协议 无类别链路状态路由协议，组播更新224.0.0.5/6；跨层封装到三层，协议号89； 基于拓扑工作，故更新量大—–需要结构化部署–区域划分、地址规划 触发更新、每30min周期更新
有一种参照表叫数据确认主表。性别编码就是这种参照表的例子。有的系统使用字母M、F和U，分别代表男、女、未知；有的系统使用NULL来代表未知的性别；有的系统使用Male和Female代表男、女；而有的系统则使用完全不同的编码，如0（男）、1（女）或0（未知）、1（男）、2（女），等等。还有更复杂的情况，有的系统使用C代表儿童，使用F代表父亲，M代表母亲，各种变化和组合都有可能。要把从这些来源的数据整合到一起，要有一套统一的编码规范，然后把已有的编码映射到规范的编码上。使用单一的查询表比每个系统都有一个查询表要更好，便于维护。这里要满足两个基本的需求：
用简单的话来定义tcpdump，就是：dump the traffic on a network，根据使用者的定义对网络上的数据包进行截获的包分析工具。 tcpdump可以将网络中传送的数据包的“头”完全截获下来提供分析。它支持针对网络层、协议、主机、网络或端口的过滤，并提供and、or、not等逻辑语句来帮助你去掉无用的信息。
用简单的话来定义tcpdump，就是：dump the traffic on a network，根据使用者的定义对网络上的数据包进行截获的包分析工具。tcpdump可以将网络中传送的数据包的“头”完全截获下来提供分析。它支持针对网络层、协议、主机、网络或端口的过滤，并提供and、or、not等逻辑语句来帮助你去掉无用的信息。
2017年4月份左右PHPCMS V9.6被曝出注册页面存在任意文件上传漏洞，通过该漏洞攻击者可以在未授权的情况下上传任意文件，甚至getshell
https://www.python-course.eu/recursive_functions.php
0x01 Tcpdump简介 ---- tcpdump 是一个运行在命令行下的嗅探工具。它允许用户拦截和显示发送或收到过网络连接到该计算机的TCP/IP和其他数据包。tcpdump 是一个在BSD许可证下发布的自由软件。 tcpdump是非常强大的网络安全分析工具，可以将网络上截获的数据包保存到文件以备分析。可以定义过滤规则，只截获感兴趣的数据包，以减少输出文件大小和数据包分析时的装载和处理时间。 tcpdump 适用于大多数的类Unix系统 操作系统：包括Linux、Solaris、BSD、Mac OS
输入与输出所有可能取值的集合成为输入空间与输出空间。每个具体的输入是一个实例，通常由特征向量表示，所有特征向量存在的空间成为特征空间。
图片在采集过程中经常面临着多重混合退化，例如低分辨率、模糊和噪声等。过去的深度学习模型因为模型设计时对忠实度的要求常常会给出过度平滑的结果。基于GAN的算法广泛应用于超分任务中，但是基于GAN的方法常常会产生伪影，无法生成丰富逼真的图像细节。DDPM在图像生成、图像转译领域取得了出色的成果，是GAN的有力替代品。基于DDPM/DDIM的文生图、文生视频先验被广泛应用于下游任务中。预训练的文生图稳定扩散模型能生成高分辨率高质量的自然图片，ControlNet使多类型的条件控制被应用到稳定扩散先验中。但是ControlNet不适用于像素感知的任务，直接使用会产生不一致的结果。也有一些基于Controlnet的超分辨率算法，但它们需要跳跃连接来提供像素级的信息，需要额外的训练。
中级以用矩阵描述的经典的线性单方程模型理论与方法、经典的线性联立方程模型理论与方法，以及传统的应用模型为主要内容；
Linux作为网络服务器，特别是作为路由器和网关时，数据的采集和分析是不可少的。TcpDump 是 Linux 中强大的网络数据采集分析工具之一。
锁可以属于本地系统上的进程，也可以属于本地系统是NFS服务器的NFS客户端系统上的进程。
为什么List<TextView> textViews=buttons;会报错呢？这是因为Java的泛型本身 具有不可变性。Java里面会认为List<TextView> 和List<Button>类型不一致， 也就是说，子类的泛型(List<Button>)不属于泛型(List<TextView> )的子类。
1、有如下所示的一个分号分隔数据文件：每个 STRING 都是一个随机的字符串，长度未知；每行有多个 STRING，个数未知；共有多少行也未知。请问此数据文件必须在满足什么条件下才能用PHP解析出第 n 行的第 x 个 STRING，假设满足了这些条件，请写出解析方法或思路。
1. 审查代码：仔细检查代码，尤其是输入验证、用户身份验证和敏感数据处理这些关键部分。查找可能导致漏洞的错误、不安全的函数调用、缺少错误处理和边界条件检查等问题。
尽管单任务图像复原已取得了极大成功，但单模型处理多复原任务仍极具挑战。本文对 “多合一”图像复原任务进行了深入探索并指出其所面临的两个关键挑战并提出了对应的应对方案：
display ospf error命令用来显示OSPF的错误信息。如果不指定OSPF进程号，将显示所有OSPF进程的错误信息。
find 命令接受一个或多个路径（paths）作为搜索范围，并在该路径下递归地搜索。即检索完指定的目录后，还会对该目录下的子目录进行检索，以及子目录下的子目录。直到到达目录树底部。
编者按：《国家科学评论》于2018年1月发表“机器学习”特别专题，由周志华教授组织并撰写文章。专题内容还包括对AAAI前主席Tom Dietterich的访谈，徐宗本院士、杨强教授、朱军博士、李航博士、张坤博士和Bernhard Scholkopf等人的精彩文章。
适用于计量资料、正态分布、方差具有齐性的两组间小样本比较。包括配对资料间、样本与均数间、两样本均数间比较三种，三者的计算公式不能混淆。
今天同事在微信群里提出了一个问题，看似是一个面试题。 大体的意思就是补充下面if条件使得输出 Hello World if(){ System.out.print("Hello"); } else{ System.out.println(" world"); } 乍一看这个题目就是类似脑筋急转弯之类的问题。一看就不可能实现，本来if-else之类的逻辑处理就会占据很多程序员的大部分工作，如果这都可行，那些逻辑处理感觉就不可靠了。 首先来简单分析一下这个问题，在程序的运行过程中，对于if-else基本是一个穿
尽管图像超分在单一退化(比如Bicubic、Blur-down)方面取得极大成功，但是，当面对真实场景的复杂且多样退化时，模型的性能会出现严重的下降。近来也有一些针对多退化问题的盲/非盲图像超分，然而这些方法在训练数据与测试数据分布存在偏差时仍会出现性能的下降。
关于 Moloch 的安装、部署、维护及优缺点介绍， Cherishao 已经在信安之路投稿了文章《Moloch 那些不得不说的事》
寄语：本文梳理了最近邻插值法、双线性插值法和三次样条插值法的原理，并以图像缩放为例，对原理进行了C++及Python实现。
本文系统综述了盲图像超分的近期进展，对现有方案按照退化建模、数据等进行了分类划分以帮助研究人员归纳判别现有方案。 >>加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿
v-model="变量"，变量值与表单的value相关，placeholder属性是input框的默认值，v-model可以实现数据的双向绑定，变量的值可以影响表单标签的值，反过来标签的值也可以影响变量的值。
4月8日，腾讯方面宣布，腾讯安全应急响应中心（TSRC）将联合云鼎实验室、腾讯会议共同启动「百万赏金共战“疫”」腾讯会议专项众测活动。即日起至4月30日，腾讯将发起“漏洞悬赏”，特设百万现金奖金池，邀请全国范围内的安全专家、白帽研究员、开发者及安全爱好者，对腾讯会议特定产品及域名范围进行安全众测，单个漏洞额外奖励最高可达20万元。
昨天早上通过远程的方式 review 了两名新来同事的代码，大部分代码都写得很漂亮，严谨的同时注释也很到位，这令我非常满意。但当我看到他们当中有一个人写的 switch 语句时，还是忍不住破口大骂：“我擦，小王，你丫写的 switch 语句也太老土了吧！”
首先，无论是【早·绑定】还是【晚·绑定】，【泛型参数-绑定】都是发生在编译阶段，而不是运行期间。
公式中每个元素的含义参考 【数据挖掘】贝叶斯分类 ( 贝叶斯分类器 | 贝叶斯推断 | 逆向概率 | 贝叶斯公式 | 贝叶斯公式推导 | 使用贝叶斯公式求逆向概率 )
统计学习（statistical learning）是关于计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测与分析的一门学科。
WHERE 位于 FROM 之后，指定一个或者多个过滤条件，满足条件的数据才会返回。
上面那句话因为缺少冒号:，导致解释器无法解释，于是报错。这个报错行为是由Python的语法分析器完成的，并且检测到了错误所在文件和行号（File "<stdin>", line 1），还以向上箭头^标识错误位置（后面缺少:），最后显示错误类型。
1.定义 在抽样研究中，由于抽样造成的样本均数与 总体均数之间的差异或者样本均数之间的差异，称 为均数的抽样误差（SamplingError，SE）。抽样误差是不可避免的，造成抽样误差的根本原因是个体变异的客观存在。
Vue3 中，ref 是一个新出现的 api，不太了解这个 api 的小伙伴可以先看 官方api文档。
如 果 eExpression1 的计算结果为 null 值，则 NVL( ) 返回 eExpression2。如果 eExpression1 的计算结果不是 null 值，则返回 eExpression1。eExpression1 和 eExpression2 可以是任意一种数据类型。如果 eExpression1 与 eExpression2 的结果皆为 null 值，则 NVL( ) 返回 .NULL.。
我们通过《以Web的形式发布静态文件》和《条件请求与区间请求》中的实例演示，以及上面针对条件请求和区间请求的介绍，从提供的功能和特性的角度对这个名为StaticFileMiddleware的中间进行了全面的介绍，接下来我们将更近一步，将从实现原理的角度来进一步认识这个中间件。 目录 一、StaticFileMiddleware 二、ContentTypeProvider 三、利用配置指定StaticFileOptions 四、实现原理 一、StaticFileMiddleware 不过在此之前，我们先来
下午，吃饱饭的老明和小皮，各拿着一杯刚买的咖啡回到会议室，开始了逻辑式编程语言的最后一课。
统计学习（statistical learning）是关于计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测和分析的一门学科。统计学习也称为统计机器学习（statistical machine learning）。现在人们提到的机器学习往往是指统计机器学习。
while在shell中也是负责循环的语句，和for一样。因为功能一样，很多人在学习和工作中的脚本遇到循环到底该使用for还是while呢？很多人不知道，就造就了有人一遇到循环就是for或者一位的while。我个人认为可以按照我说的这个思想来使用，既知道循环次数就可以用for，比如说一天需要循环24次；如果不知道代码要循环多少次，那就用while，比如我们作业中要求写的猜数字，每个人猜对一个数字的次数都是不能固定的，也是未知的。所以这样的循环我就建议大家用while了。
图像恢复的目的是从低质量的观测中重建出高质量的图像。典型的图像恢复问题，如图像去噪、去模糊和超分辨率，通常是在受限的环境下定义的，其中退化过程是简单和已知的(例如，高斯噪声和双三次降采样)。为了处理现实世界中退化的图像，盲图像恢复(BIR)成为一个很有前途的方向。BIR的最终目标是在具有一般退化的一般图像上实现真实的图像重建。BIR不仅扩展了经典图像恢复任务的边界，而且具有广泛的实际应用领域。BIR的研究还处于初级阶段。根据问题设置的不同，现有的BIR方法大致可以分为三个研究方向，即盲图像超分辨率(BSR)、零次图像恢复(ZIR)和盲人脸恢复(BFR)。它们都取得了显著的进步，但也有明显的局限性。BSR最初是为了解决现实世界的超分辨率问题而提出的，其中低分辨率图像包含未知的退化。根据最近的BSR调查，最流行的解决方案可能是BSRGAN和Real-ESRGAN。它们将BSR表述为一个有监督的大规模退化过拟合问题。为了模拟真实的退化，分别提出了退化洗牌策略和高阶退化建模，并用对抗性损失来以端到端方式学习重建过程。它们确实消除了一般图像上的大多数退化，但不能生成真实的细节。此外，它们的退化设置仅限于×4或者×8超分辨率，这对于BIR问题来说是不完整的。第二组ZIR是一个新出现的方向。代表有DDRM、DDNM、GDP。它们将强大的扩散模型作为附加先验，因此比基于GAN的方法具有更大的生成能力。通过适当的退化假设，它们可以在经典图像恢复任务中实现令人印象深刻的零次恢复。但是，ZIR的问题设置与BIR不一致。他们的方法只能处理明确定义的退化(线性或非线性)，但不能很好地推广到未知的退化。第三类是BFR，主要研究人脸修复。最先进的方法可以参考CodeFormer和VQFR。它们具有与BSR方法相似的求解方法，但在退化模型和生成网络上有所不同。由于图像空间较小，这些方法可以利用VQGAN和Transformer在真实世界的人脸图像上取得令人惊讶的好结果。然而，BFR只是BIR的一个子域。它通常假设输入大小固定，图像空间有限，不能应用于一般图像。由以上分析可知，现有的BIR方法无法在一般图像上实现一般退化的同时实现真实图像的重建。因此需要一种新的BIR方法来克服这些限制。本文提出了DiffBIR，将以往工作的优点整合到一个统一的框架中。具体来说，DiffBIR(1)采用了一种扩展的退化模型，可以推广到现实世界的退化;(2)利用训练良好的Stable Diffusion作为先验来提高生成能力;(3)引入了一个两阶段的求解方法来保证真实性和保真度。本文也做了专门的设计来实现这些策略。首先，为了提高泛化能力，本文将BSR的多种退化类型和BFR的广泛退化范围结合起来，建立了一个更实用的退化模型。这有助于DiffBIR处理各种极端退化情况。其次，为了利用Stable Diffusion，本文引入了一个注入调制子网络-LAControlnet，可以针对特定任务进行优化。与ZIR类似，预训练的Stable Diffusion在微调期间是固定的，以保持其生成能力。第三，为了实现忠实和逼真的图像重建，本文首先应用恢复模块(即SwinIR)来减少大多数退化，然后微调生成模块(即LAControlnet)来生成新的纹理。如果没有这个部分，模型可能会产生过度平滑的结果(删除生成模块)或生成错误的细节(删除恢复模块)。此外，为了满足用户多样化的需求，本文进一步提出了一个可控模块，可以实现第一阶段的恢复结果和第二阶段的生成结果之间的连续过渡效果。这是通过在去噪过程中引入潜在图像引导而无需重新训练来实现的。适用于潜在图像距离的梯度尺度可以调整以权衡真实感和保真度。在使用了上述方法后，DiffBIR在合成和现实数据集上的BSR和BFR任务中都表现出优异的性能。值得注意的是，DiffBIR在一般图像恢复方面实现了很大的性能飞跃，优于现有的BSR和BFR方法(如BSRGAN、Real-ESRGAN、CodeFormer等)。可以观察到这些方法在某些方面的差异。对于复杂的纹理，BSR方法往往会产生不真实的细节，而DiffBIR方法可以产生视觉上令人愉悦的结果。对于语义区域，BSR方法倾向于实现过度平滑的效果，而DiffBIR可以重建语义细节。对于微小的条纹，BSR方法倾向于删除这些细节，而DiffBIR方法仍然可以增强它们的结构。此外，DiffBIR能够处理极端的退化并重新生成逼真而生动的语义内容。这些都表明DiffBIR成功地打破了现有BSR方法的瓶颈。对于盲人脸恢复，DiffBIR在处理一些困难的情况下表现出优势，例如在被其他物体遮挡的面部区域保持良好的保真度，在面部区域之外成功恢复。综上所述，DiffBIR首次能够在统一的框架内获得具有竞争力的BSR和BFR任务性能。广泛而深入的实验证明了DiffBIR优于现有的最先进的BSR和BFR方法。
1. 条件表达式：>,>=,<,<=,=,!=,<>,IS NULL(空) , IS NOT NULL （非空）；
Java 17引入了模式匹配的重要功能，为开发者提供了更加简洁和强大的语法。其中，instanceof操作符和switch表达式的改进，使得在处理复杂的类型结构时更加轻松。本文将详细介绍Java 17中如何利用模式匹配，尤其是instanceof和switch表达式，来提高代码的可读性和简洁性。
受疫情影响，远程办公软件在全球范围内需求激增，同时也面临着巨大的安全风险和挑战。 4月8日，腾讯方面宣布，腾讯安全应急响应中心（TSRC）将联合云鼎实验室、腾讯会议共同启动「百万赏金共战“疫”」腾讯会议专项众测活动。即日起至4月30日，腾讯将发起“漏洞悬赏”， 特设百万现金奖金池，邀请全国范围内的安全专家、白帽研究员、开发者及安全爱好者，对腾讯会议特定产品及域名范围进行安全众测，单个漏洞额外奖励最高可达20万元。 据了解，这是腾讯首个百万奖金池众测项目。疫情之下，腾讯希望通过安全众测，及早预防未知产品
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