创建一个web应用,简言之就是访问一个域名,可以到达一个地方,这个地方就是你存放供别人查看的文件的地方
Locust是一个容易使用、分布式的压力测试工具。它是用于网站压力测试(或其它系统)并找出多少用户一个系统可以承载。
PHP是现在网站中最为常用的后端语言之一，是一种类型系统 动态、弱类型的面向对象式编程语言。可以嵌入HTML文本中，是目前最流行的web后端语言之一，并且可以和Web Server 如apache和nginx方便的融合。目前，已经占据了服务端市场的极大占有量。 但是，弱类型，一些方便的特性由于新手程序员的不当使用，造成了一些漏洞，这篇文章就来介绍一下一些渗透中可以用的特性。 上面都是废话，下面我们进入正题 1.弱类型的比较==导致的漏洞 注：这些漏洞适用于所有版本的php 先来复习一下基本的语法：php中
Go 语言之父早期提到过 less is more[1] 的哲学，可惜社区里有不少人被带偏了。
CornerNet: Detecting Objects as Paired Keypointsarxiv.org
Step1、简单来了解一下Python这门编程语言，Python语言是由荷兰人Guido van Rossum于1989年发明，目前是全球最流行的编程语言之一。Python 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。它具有很强的可读性，相比其他语言经常使用英文关键字，其他语言的一些标点符号，它具有比其他语言更有特色语法结构。它是初学者的语言：Python 对初级程序员而言，是一种伟大的语言，它支持广泛的应用程序开发，从简单的文字处理到 WWW 浏览器再到游戏。
前方高浓鸡汤预警。 什么叫「稳定」？稳定不是平衡，稳定也不是持久，稳定的科学定义是对外界干扰的抵抗能力。 换言之，稳定不关乎状态的好坏，稳定只关乎是否能保持原来的状态，哪怕这个状态并不那么理想。 这三
选自towardsdatascience 作者：Agnis Liukis 机器之心编译 编辑：杨阳 如果你要构建你的第一个模型，请注意并避免这些问题。 数据科学和机器学习正变得越来越流行，这个领域的人数每天都在增长。这意味着有很多数据科学家在构建他们的第一个机器学习模型时没有丰富的经验，而这也是错误可能会发生的地方。 近日，软件架构师、数据科学家、Kaggle 大师 Agnis Liukis 撰写了一篇文章，他在文中谈了谈在机器学习中最常见的一些初学者错误的解决方案，以确保初学者了解并避免它们。 Agni
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卷积这个概念，很早以前就学过，但是一直没有搞懂。教科书上通常会给出定义，给出很多性质，也会用实例和图形进行解释，但究竟为什么要这么设计，这么计算，背后的意义是什么，往往语焉不详。作为一个学物理出身的人，一个公式倘若倘若给不出结合实际的直观的通俗的解释（也就是背后的“物理”意义），就觉得少了点什么，觉得不是真的懂了。
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 机器之心 授权 如果你要构建你的第一个模型，请注意并避免这些问题。 数据科学和机器学习正变得越来越流行，这个领域的人数每天都在增长。这意味着有很多数据科学家在构建他们的第一个机器学习模型时没有丰富的经验，而这也是错误可能会发生的地方。 近日，软件架构师、数据科学家、Kaggle 大师 Agnis Liukis 撰写了一篇文章，他在文中谈了谈在机器学习中最常见的一些初学者错误的解决方案，以确保初学者了解并避免它们。 Agnis Liukis 拥有超过 1
一，类加载器 （1） 加载 引导类加载器 扩展类加载器 应用程序加载器 （2）连接 验证(字节码是否存在) 准备(为静态变量分配内存) 解析(同方法的原始,代替所有内存引用) （3）初始化 静态变量被分配原始值,并且将执行代码块。
对于生活中常见的二分类问题，我们可以通过建立一个回归方程来解决，我们希望有一个函数h(x)的输入在[0,1]之间（二分类问题一般将类标签定义为0和1，因此[0,1]以外的值会给分类带来很多麻烦。下边介绍一个比较常用的函数：
本文作者为美国数据分析专家 Bilal Mahmood，他是用户数据分析平台 Bolt 的创始人之一。在本文中，他详细介绍了一种称为 K-Means Clustering（k均值聚类）的算法，其中包括如何衡量算法效果，以及如何确定你需要生成的数据段集数量。更多AI开发技术文章，关注AI研习社（微信号：okweiwu）。 Bilal Mahmood：我们最常做的分析之一,便是在数据中提取模式。 比方说，某公司的客户可被划分入哪些细分市场？ 我们如何在用户网络中找到特定群体的聚类？ 通过机器学习的方式，我们
今天是918，一个对中国人来说非常特殊的日子。这一天，有些地方可能会拉响警笛，有的地方可能会有一些纪念活动。
本文介绍了一种用于图像分割的深度卷积网络，通过学习输入图像的像素级标签，来自动构建一个图像分割的模型。该模型采用卷积神经网络作为特征提取器，并通过反卷积操作来将特征图扩展到原始图像大小，以生成像素级别的分类结果。实验结果表明，该方法在分割精度和计算效率方面都取得了较好的效果。
你提出的问题就是小括号“()”里边的那段字符串。result接受的就是运行的人输入的回答。运行的人按下回车，流程向下继续走。
Web应用通常是分为前后台开发的，后台提供接口调用返回Json对象，前台使用JS框架去加载后台返回的Json。而H5页面动态获取内容的方式则是采用ajax异步请求后台数据实时刷新，用GET/POST的HTTP请求后台接口，再将返回的数据（一般是json或xml格式）渲染在页面上。因此，HTTP接口功能测试是确保Web应用和H5应用页面内容数据正确的关键。
关于整数的概念，应该说我们在上中学的时候就学过了。这里我们需要了解的是：整数分为无符号和有符号两类，其中有负符号整数最高位为 1，正整数最高位为 0，无符号整数无此限制；此外，常见的整数类型有 8 位（布尔、单字节字符等）、16 位（短整型、Unicode等）、32 位（整型、长整型）以及 64 位（__int64）等等。对于本文来说，了解这些就基本足够了。
DALL-E是OpenAI基于GPT-3开发的一种新型神经网络。它是GPT-3的一个小版本，使用了120亿个参数，而不是1750亿个参数。但它已经经过专门训练，可以从文本描述生成图像，使用的是文本-图像对的数据集，而不是像GPT-3这样非常广泛的数据集。它可以使用自然语言从文字说明中创建图像，就像GPT-3创建网站和故事一样。
近年来，随着一些强大、通用的深度学习框架相继出现，把卷积层添加进深度学习模型也成了可能。这个过程很简单，只需一行代码就能实现。但是，你真的理解“卷积”是什么吗？当初学者第一次接触这个词时，看到堆叠在一起的卷积、核、通道等术语，他们往往会感到困惑。作为一个概念，“卷积”这个词本身就是复杂、多层次的。
自然界中真实场景能够表现比较广泛的颜色亮度区间，比如从很暗(10^-5 cd/m2)的黑夜到明亮(10^5 cd/m2)的太阳光，有将近10个数量级的动态方位。而传统显示设备所能显示的场景、视频和图像通常受限于硬件设备，通常只能表达出很小一部分的亮度范围，比如如常见的8比特图像显示0到255的整数范围，因此为了能够显示高动态范围的影响，需要实现从高动态范围图像(HDR)到低动态范围图像(LDR)的映射，并且不同显示设备的出现，需要实现HDR和LDR之间的相互转换 ，即动态范围压缩(DRC，Dynamic Range Compression)。
太久不写python，已经忘记以前学习的时候遇到了那些坑坑洼洼的地方了，开个帖子来记录一下，以供日后查阅。
作者：palet https://www.zhihu.com/question/22298352/answer/637156871
你是一个对你下一个项目选择编程语言困惑的AI（人工智能）追求者吗？如果是这样，那么你来对地方了，因为在这里我们将看到AI开发最好的5种编程语言。
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XSS全称（Cross Site Scripting）跨站脚本攻击，是最常见的web应用程序安全漏洞之一，位于OWASP top 10 2013年度第三名，XSS是指攻击者在网页中嵌入客户端脚本，通常是JavaScript编写的危险代码，当用户使用浏览器浏览网页时，脚本就会在用户的浏览器上执行，从而达到攻击者的目的。
环境：Vivado2019.2。 Part：xcku040-ffva1156-2-i，内嵌DSP个数 1920个，BRAM 600个也就是21.1Mb。
数学达到什么水平才可以开始机器学习？人们并不清楚，尤其是那些在校期间没有研究过数学或统计学的人。
我知道您很想知道这个“ f”实际上是什么。我们很快就知道了。我可以立即告诉您的一件事是，无论您对机器学习的熟悉程度如何，理解“ f”一词都会帮助您理解大多数机器学习的作用。
大数据概念的火爆带动了相关工具方法的流行。大数据工具中，R和Python以其开源、免费、简单易用、大量算法库和社区支持等特质赢得了一众人心。机器学习则以其高大上的出身，和逐步广泛的应用，成为学习热点。越来越多的人有意学习这些工具、语言和算法。 想学就去学，还在等什么？让我们开始吧！ 不同于典型的，先读书再做题，全部学会了再应用的学校真传学习法，我们来尝试另一种，带着任务学习，多头并进的方法。把R，Python和机器学习一网打尽。 线性回归，无疑是所有机器学习算法中最简单的一种，那么我们就从这里入手吧。想要了
我在上学的时候非常讨厌生物学，却热爱数学。在经过很长一段时间之后，我现在终于开始接触一个将数学和生物学结合在一起的领域：受生物神经网络启发而诞生的人工神经网络（ANN）。虽然你可能会觉得这样说很奇怪，但这就是我对人工神经网络的定义。我们在这里所谈的生物学，基本上是研究大脑或者神经系统。人工智能模仿神经系统如何工作。由于大数据的加持，人工神经网络最近非常受欢迎。事实上，我的一个同事说，如果没有大数据，你无法完成人工神经网络或任何机器学习算法。但当然，我不相信他并决定亲自试一试。所以，这篇博文是我与人工智能的第一次互动。
公司的生产经营活动中，不同的业务由不同的部门负责，各部门所关注的业务也不尽相同。例如，市场部更关心客户在什么地方？市场投入情况如何？获得多少有效客户？例如，销售部门更关心今年的产品或服务销售情况，订单数量，利润以及完成率如何？生产部更关心产品的生产周期，产品出货量和生产计划。采购部更关注供应商管理，需要采购多少原材料，每年能为公司节约多少成本等等。
如果您正在阅读这篇文章[1]，那么我假设您一定听说过用于目标检测的 RCNN 系列，如果是的话，那么您一定遇到过 RPN，即区域提议网络。如果您不了解 RCNN 系列，那么我强烈建议您在深入研究 RPN 之前单击此处阅读这篇文章。
刚开始不懂程序中的每段代码代表的含义也没关系，先从懂得 地方入手，然后不断对程序就行改进，达到自己的目的。
注意力机制（Attention），之前也是一直有所听闻的，也能够大概理解 Attention 的本质就是加权，对于 Google 的论文《Attention is all you need》也只是一直听闻，现在乘着机会也是好好读一读。
最近在做工作室的网站，留言模块采用纯HTML+JQuery+ASHX对数据库进行无刷新操作。虽然数据能够读出来，但是还是有一些小BUG出现：
形式上，Generator 函数是一个普通函数，但是有两个特征。一是，function关键字与函数名之间有一个星号；二是，函数体内部使用yield表达式，定义不同的内部状态 。
当然，要说起来，万事万物都有过程——一个东西放在那里不动还会生锈老化呢，都有“结果“的产出——比如铁锈。你是不是会想，那是不是万事万物皆为算法呢？
学了c语言之后，总想着能用c语言能制作一些简单的小工具来。而利用c语言来制作一款简易的计算器是一个不错的选择，用这款计算器可以计算的加、减、乘、除。
几乎每个局部变量的声明都应该包含一个初始化表达式. (例外: try-catch).
今天给大家介绍一下 Subscribe to Comments 这个留言订阅插件。
刷题碰到【一天一道LeetCode】#130. Surrounded Regions所以来总结一下递归和迭代。
如果是一位尚未尝试过数据科学项目的初学者，那么从“没有经验”的起点到称为“专家”的非常理想的目的地的可能过渡只不过是数据集。
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