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算法竞赛知识点梳理

在算法竞赛中:它有三部曲,输入、计算、输出,因为是计算机只判别结果,只要最终的输出结果与题目给的不一致,就是 错误的 1、算术表达式 程序一:实现两个数字的加法 A + B 分析:输入两个数字,让计算机进行加法运算...可以把上述源代码编译成计算机能够识别的机器码),然后编辑器告诉我们 0(errors),0(warming),点击运行就会出现黑框框,我们 输入1 和 2,之间用空格隔开,然后就可以得到输出的结果 3,然后这个程序放到竞赛系统里...实际上计算机是把3变成 3.0 然后进行运算            总结: 今天介绍了一些简单加减乘除的基本运算还有复杂运算,其实最终的竞赛只看结果,不会看过程,错一点都不行,可能一个小数点的问题就会引起很大的麻烦

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PE知识复习之PE合并

PE知识复习之PE合并 一丶简介    根据上一讲.我们为PE新增了一个. 并且属性了各个成员中的相互配合....例如文件头记录个数.我们新增就要修改这个个数. 那么现在我们要合并一个.以上一讲我们例子讲解.   以前我们讲过PE扩大一个怎么做. 合并跟扩大节类似. 只不过一个是扩大. 一个是合并了....合并的步骤.   1.修改文件头表个数   2.修改节表中的属性     .sIzeofRawData 节数据对齐后的大小.   3.修改扩展头中PE镜像大小 SizeofImage   4.被合并的以...二丶实战合并一个   1.修改文件头中表个数      为什么修改应该不用多说了. 我们既然合并. 那么就要少一个.那么自然就进行修改了. ?...程序可以直接运行.那么内存中看看展开位置有没有我们的合并的节数据. ?

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PE知识复习之PE新增

PE知识复习之PE新增 一丶为什么新增.以及新增的步骤     例如前几讲.我们的PE文件在空白区可以添加代码.但是这样是由一个弊端的.因为你的空白区属性可能是只读的不能执行...等等.   1.新增的步骤     1.在最后一个位置添加一个.如果没有空白位置.自己需要给扩展头扩大.并且自己修正的偏移.     2.修改文件头中表个数.     3.添加的新表修改节表的属性....VirtualAddress .这个成员指定了这个在内存哪里展开.所以需要修改.     4.修改节表文件偏移 .PointerToRawData 我们指定了内存中从哪里展开.那么也需要指定这个在文件中在哪里展开...二丶根据新增步骤.实战手工添加一个.     1.添加一个表         添加表的时候.需要在最后一个节后面添加.随便哪一个PE文件举例 ?     ...我们下面有足够的空间添加一个新的表.所以我们复制这个表.在他后面粘贴.粘贴了一个新的.rsrc表.   我们为这个重名民为 AAAA ?     2.修改节表个数.在文件头属性中.

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PE知识复习之PE的

PE知识复习之PE的表 一丶表信息,PE两种状态.以及重要两个成员解析.   确定表位置: DOS + NT头下面就是表.   ...确定表数量: 表数量在文件头中存放着.可以准确知道表有多少个.   表是一个结构体数组.没一个表表示了数据在哪,怎么存储....而就是分别保存了内存中展开的位置偏移. 以及文件展开后.节数据在文件中的那个偏移位置. 1.内存中开始的位置 我们分别以PE两种状态.来加深一下.在内存中跟文件中节数据起始位置....也加深了表中 VirtualAddress成员 以及 PointerToRawData成员了. 值得一说表的大小是 0x28个字节.也就是两行半 观看一行半可以得出名称.在内存中的偏移....的属性.也就是最后一个成员.表明了这个是可读的可写的.还是可读可写可执行. 具体可以查看一下宏.

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第42:Java知识点回顾复习

static static+属性 静态属性 类属性 static+方法 静态方法 类方法 static+方法内局部変量 static+代码块 第一:学会Java前提-手把手教你配置JDK环境变量 第二...:Java入门第一行代码 第四:详细讲解Java中的类和面向对象思想 第五:详细讲解Java中的接口与继承 第九:详细讲解Java中的泛型,多线程,网络编程 第十八节:详解Java抽象类和接口的区别...语言基础-关键字,标识符,注释,常量和变量,运算符 第二十三节:Java语言基础-详细讲解函数与数组 第二十五节:Java语言基础-面向对象基础 第二十七节:Java基础面向对象-静态,单例模式,继承详情知识点...第二十八节:Java基础-进阶继承,抽象类,接口 第32:Java中-构造函数,静态方法,继承,封装,多态,包 第33:Java面向对象中的异常 第35:Java面向对象中的多线程 第41:Java...达叔小生 90后帅气小伙,良好的开发习惯;独立思考的能力;主动并且善于沟通 简书博客: https://www.jianshu.com/u/c785ece603d1 结语 下面我将继续对 其他知识

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摊牌了:我就靠这几点,搞定了算法面试官

价格即将调至 358 元 198元=36精讲面试视频+图文测试题+源码+800元大礼包+老师答疑 赶紧扫码订阅,错过最低价就只能原价了 前 200 位购买者再送价值 800 元学习大礼包 分享给你的朋友还能获得每单...2、适合大部分开发者 无论你是求职算法、程序开发方向的应届生,还是 1-3 年工作经验、职业发展遇到瓶颈的程序员,或者是计算机爱好者,你都能快速学会本视频所讲解的知识内容。...有时你不方便看视频或者就想看文字去消化一些知识点时,就可以直接看配套的图文讲解,随时掌握每一帧的教学内容。...ACM 大学生程序设计竞赛、百度之星、Google Code Jam 等程序设计大赛的获奖选手。...价格即将调至  198元=36精讲面试视频+图文测试题+源码+800元大礼包+老师答疑 赶紧扫码订阅,错过最低价就只能原价了 前 200 位购买者再送价值 800 元学习大礼包 分享给你的朋友还能获得每单

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2021中职网络空间安全竞赛知识大纲

(4)竞赛过程中,每个参赛队内部成员之间可以互相沟通,不得向本队之外的任何人员讨论问题,也不得向裁判、巡视和其他必须进入考场的工作人员询问与竞赛项目的操作流程和操作方法有关的问题,如有竞赛题目文字不清、...(10)其它未尽事宜,将在竞赛指南或赛前说明会向各领队做详细说明。 4、竞赛环境 (1)竞赛场地。竞赛现场设置竞赛区、裁判区、服务区、技术支持区。...(2)竞赛设备。竞赛设备由执委会和承办校负责提供和保障,竞赛区按照参赛队数量准备比赛所需的软硬件平台,为参赛队提供标准竞赛设备。 (3)竞赛工位。竞赛现场各个工作区配备单相220V/3A以上交流电源。...(6)竞赛工位隔离和抗干扰。竞赛工位之间标有隔离线。...(2)裁判评分方法 裁判组负责竞赛机考评分和结果性评分,由裁判长负责竞赛全过程。 竞赛现场派驻监督员、裁判员、技术支持队伍等,分工明确。

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全球首场神经影像人机对决:AI战胜25位医界“最强大脑”!

最终,在A组比赛中:225例判读,AI用15分钟准确率达87%,15位医生用30分钟准确率达66%;B组比赛中,10名顶尖医生对战AI,同样完成30道脑血肿扩大预测试题,AI以83% VS 63% 准确率胜出...战胜25位医生≠战胜人类医生,AI和专业医师仍然存在差距 ?...BioMind的老师高培毅也表示,“觉得它容易就能代替医师的人,把医师的作业看得太简略了。”AI在大数据深度学习方面确实具有巨大的优势,不过在实践确诊中,放射科医师仍具有很强的不行代替性。...AI或许能够代替“看片匠”的任务,但不可能成为一个真实的医师。 王拥军也以为,人工智能使用能够将医师们从单调、重复的作业中解放出来,然后腾出更多时刻进行开发性作业。...人类神经科医生的读片大赛,在A组比赛中,225例判读,AI 系统用 15分钟完成读片,准确率达87%,15位医生用30分钟准确率达66%;B组比赛中,10名顶尖医生对战AI,同样完成30道脑血肿扩大预测试题

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中国AI登上Nature子刊:看病历分析儿科疾病,准确率90%,超人类医师

针对这两个诊断阶段,论文中提出了一个专门对电子医学病例进行数据挖掘的系统框架,将医学知识和数据驱动模型结合在一起。 该模型先通过自然语言处理技术对电子病例进行标注,再利用逻辑回归来建立层次诊断。...在这场较量中,研究人员共设置了2个初级医师组(组1、组2)、3个高级医师组(组3~组5)。...结果显示,这个AI模型在常见儿童疾病方面的综合诊断中准确率高于两个初级医师组,超过了8年临床经验的相对低年资儿科医生的诊断水平。...不过,这个AI目前还比不上“姜还是老的辣”的高级医师。 ?...《纽约时报》点评说,这项研究前前后后访问过儿科医院18个月中18万名中国就医儿童的数据,能有这么庞大的数据量用于研究,也是中国在全球人工智能和竞赛中的优势。

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MRNet:膝关节MRI扫描的深度学习辅助诊断

背景 在膝关节磁共振成像的深度学习辅助诊断:MRNet的开发和回顾性验证中,斯坦福ML小组开发了一种预测膝关节MRI检查异常的算法,并测量了向放射科医师提供算法预测的临床效用。外科医生在解释时。...可以通过同意研究使用协议并在MRNet竞赛页面上提交详细信息来下载它。...(1,130项考试,1,088名患者) 验证集(120项考试,111名患者)  - 在论文中称为调整集 隐藏的测试集(120个考试,113个患者)  - 在论文中称为验证集 隐藏的测试集不公开,用于为竞赛提交的评分模型...http://www.riteh.uniri.hr/~istajduh/projects/kneeMRI/ 探索性数据分析(EDA) 在尝试训练模型之前,通过探索和熟悉数据来获取领域知识至关重要。

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AI大模型在教育场景的提效

(10条左右) 2、每个课程包含有3-5章 3、每个章下面包含3-5 总课在48个课时,尽量能和腾讯结合起来,并且有实训项目。...测:自动生成测试题目prompt:帮我生成10道初中物理题图片 分析关联的知识点图片评:自动分析学生的学习表现prompt:对于学生答题后的不足进行分析,并且针对性的制定学习计划图片再生成相关的习题进行反复练习图片产品功能用户评论的情感分析图片对用户评论的情感进行分析...- 知识评估:chatgpt可以帮助教师有效地评估学生的知识水平和进步情况,通过生成测试题、评分标准、反馈报告等。...- 知识拓展:chatgpt可以帮助学生拓展知识面和兴趣点,通过生成相关的话题、链接、资源等。...in 2023. https://research.aimultiple.com/chatgpt-education/.chatgpt可以帮助教师和学生提高教学和学习效果,通过生成教案、活动、项目、测试题

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