上图给出了一个数字三角形。从三角形的顶部到底部有很多条不同的路径。对于每条路径，把路径上面的数加起来可以得到一个和，你的任务就是找到最大的和。
有 2 个方法能够对 Confluence 的日志输出进行调整，相关的方法描述在 log4j Logging Levels 中。
所以我们如果想从这里着手，让其全程保持顺序正确，几乎不太可能，必然要付出惨重代价，而且可能会引发新的更严重的bug。
队列的数据存储结构可以是顺序表，也可以是链表，本篇使用 Python 来分别实现顺序队列和链队列。
网站渗透测试服务在给客户写报告模板或者检查表的时候，应逐步完善。写报告在渗透测试中耗费大量的时间和精力。花费的时间取决于客户和经理期望的交付成果。(中文大概意思是客户和老板能不能看懂你的报告)奖励项目报告通常比渗透测试报告短，但是无论什么格式，您都将受益于为每个文档和测试类型创建模板(黑盒、白盒、Web、网络、wifi)。
栈的数据存储结构可以是顺序表，也可以是链表，本篇使用 Python 来分别实现顺序栈和链栈。
尚医通即为网上预约挂号系统，网上预约挂号是近年来开展的一项便民就医服务，旨在缓解看病难、挂号难的就医难题，许多患者为看一次病要跑很多次医院，最终还不一定能保证看得上医生。网上预约挂号全面提供的预约挂号业务从根本上解决了这一就医难题。随时随地轻松挂号！不用排长队！
在这篇文章中，我们将讨论 AppLocker 绕过的主题，这可以被视为 Windows 权限升级的一步，因为 AppLocker 会填充我们执行传输到受害者的任何文件的所有尝试。
EHole是一款对资产中重点系统指纹识别的工具，在红队作战中，信息收集是必不可少的环节，如何才能从大量的资产中提取有用的系统(如OA、VPN、Weblogic…)。
AI 科技评论按：本文为雷锋字幕组编译的论文解读短视频，原标题 Learning Category-Specific Mesh Reconstruction from Image Collections，作者为 Angjoo Kanazawa。
File类： 程序中操作文件和目录都可以使用File类来完成即不管是文件还是目录都是使用File类来操作的，File能新建,删除,重命名文件和目录，但File不能访问文件内容本身，如果需要访问文件本身，则需要使用输入/输出流，该类是位于java.io包下的 输入与输出IO: 输入流：只能从中读取数据，而不能向其中写入数据（由InputStream（字节流）和Reader（字符流）作为基类） 输出流：只能向其写入数据，而不能从中读取数据（由OutputStream（字节流）和Writer（字符流）作为基类）
在写这篇文章之前，刚听完PMP的串讲课程，心中就一个想法，为什么就没有早点接触呢！！极度之后悔，极度之自责！在以前的文章中，除了技术之外，也和大家聊过不少业务分析，职业发展，以前在写的时候，还感觉自己总结头头道道，有理有据，但现在一看，真得是老脸一红，以前总结的那些，其实在PMBOK中，别人早就总结了，而且总结的还很详细。所以还是要多读书，特别是这种行业内认可度很高的书。
做项目是后期静态绑定非常有用。比如service层单例模式，使用后期静态绑定就非常好实现。
chan T类型的Channel是一个双向Channel，我们可以在这种Channel上进行发送和接收操作。这是创建Channel时的默认类型。
今天刚学了序列自动机感觉挺妙的； 这个就是给你一个母串，再给一下子串让你判断哪些子串是他的子串 这时候我们可以先对母串进行预处理一下： 用一个二维数来记录第i个位置后面的每个字母出现的第一个位置，dp[i][j]表示第 i 个位置以后字母 j 第一次出现的位置；当这个预处理结束后我们在查找的时候就可以找到这个字母的位置后再从这个位置查找下个字符这样一直跳着来查询就可以很快的查找结束了 预处理 我们可以从后向前慢慢的遍历这样一个循环就好了，但是注意存储的时候需要从第一个数开始，初始化的时候把数组初始化为 -1 ；比如 第 i+1 个字符是 a 那么dp[i][a]=i+1;其他的字符都是dp[i][b]=dp[i+1][b]; 查找 i=0； 直接从dp[i][x] (x为需要判断的子串的第一个字符);然后每次更新 i 的位置，顺序的遍历需要判断的子串的每个字符就可以了，一旦遇到 -1 就结束说明不可能是；
今天读到一篇ADI期刊中的故障解决，虽然这种问题在如今芯片设计时已经考虑到并解决，但也非常有意思，分享给各位朋友。
这次来针对具体的一类动态规划问题，矩阵类动态规划问题，来看看针对这一类问题的思路和注意点。
（VPRinea 5月7日讯）近期，P君得知一则消息，HTC将会在5月11-12日召开线上发布会，发布会的主题是“改变市场规则的VR产品”。根据目前爆料出的信息可以预测，这次HTC Vive将发布至少两款或更多全新VR头显，这两款头显很有可能是Vive Pro 2和Vive Focus 3，售价分别为842欧元（6548元人民币）和1474欧元（11463元人民币）。
摘要： 本文中我们涉及一些 Linux 最佳电子书阅读器。这些应用提供更佳的阅读体验甚至可以管理你的电子书。
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accuracy指的是正确预测的样本数占总预测样本数的比值，它不考虑预测的样本是正例还是负例,考虑的是全部样本。
有一天，你需要找一把开启宝库的钥匙，你知道这个箱子能给你一些线索，钥匙很可能在这个箱子里，
Combiner函数是一个可选的中间函数，发生在Map阶段，Mapper执行完成后立即执行。使用Combiner有如下两个优势：
简单分析一下，IO分为两种流：字符流和字节流。字符流的父类Reader（读取到内存）和Writer（从内存输出），字节流的父类InputStream（读取到内存）和OutputStream（从内存输出），然后为了方便各种操作，比如为了文件操作，派生了文件流；为了对象操作，派生了对象流；等等。当初我也是傻傻分不清到底是Input还是Output,其实搞懂了谁是主体就容易懂了，以你现在正在写的程序为主体，Input就是流入你的程序，Output就是从你的程序流出去。
在我们生活中，每天使用的微信等社交软件，我们的好友关系网也能被形象成一种图结构，如图，图能表示各种丰富的关系结构
几个月前，我们在一个小型网站上发布了一个称为Java“死亡竞赛”的新项目。测验发布后，超过20000位开发者参加了测验。网站以20道关于Java的多选题为主。我们得到了众多开发者的测验统计数据，今天，我们非常乐意将其中的一些数据和答案与你们分享。
最近，朋友圈时不时会流行起某个测试类小游戏，比如你的性格图谱啦，你是三体中的哪个角色啦，你有什么超能力啦……昨天晚上在某个群里，又被一个测测你是什么书的小游戏刷屏了。 讲真，这个游戏还真不赖，制作得很
AI 科技评论按：本文作者 Cody Marie Wild，她是一位机器学习领域的数据科学家，在生活中还是名猫咪铲屎官，她钟爱语言和简洁优美的系统。在这篇文章中，Cody 介绍了元学习的基本概念和方法类别，讨论了「元学习」到底在学什么、又有哪些限制。AI 科技评论把全文编译如下。
很多人以为提高编码质量，需要很多激动人心的创新，需要明显的飞跃，这也许对，但我个人感觉项目中提高编码质量是个水磨功夫，要一步步积累，方法论大多时候帮助不大。 这次先从命名说起。 当我们看到一份设计图或一份代码时，大多数人会【望文生义】。但使人【望文生义】却正是语言文字的根本使命。因此，如果一个函数被命名为Add()，但内部实际做的是减法，那么这份设计或者这份代码，一定是很难理解的。 于是一个非常现实的问题就摆在了我们的面前：我们究竟应该如何为类，为方法等等命名？ 以命名而论，有两个较大的陷阱：一个是名实不符
很多人以为提高编码质量，需要很多激动人心的创新，需要明显的飞跃，这也许对，但我个人感觉项目中提高编码质量是个水磨功夫，要一步步积累，方法论大多时候帮助不大。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/117683.html原文链接：https://javaforall.cn
AI 研习社：本文作者 Cody Marie Wild，她是一位机器学习领域的数据科学家，在生活中还是名猫咪铲屎官，她钟爱语言和简洁优美的系统。在这篇文章中，Cody 介绍了元学习的基本概念和方法类别，讨论了「元学习」到底在学什么、又有哪些限制。AI 研习社把全文编译如下。
当目录结构为下面这样 └── utils/ │ ├── __init__.py │ └── config.py ├── test.py
今天为大家介绍一篇CIKM 2022中比较有意思的时间序列预测论文。这篇论文的独特之处在于，在其他论文都在卷深度学习时序预测模型结构时，这篇文章从检索引入相关数据的角度解决时序预测问题。
国内很多企业非常关注产品功能，而对稳定性关注甚少，常常产品功能很炫可是稳定性往往差强人意。今天我们来聊聊产品稳定性。
前言 插件化已经满大街了，但是为啥我还要推这篇文章呢，一是因为插件化可以让我们更好的了解系统底层的一些知识和流程，对于我们更好的理解Android系统架构是非常有好处的，二是想让大家看看一个问题的分析思路，也是我在如何利用碎片时间提高自己这篇文章里面提到的。 所以，感谢Wing的投稿~ 给大家分享一个新的Hook插件Service的方法，与Activity替换类似，可以先在AndroidManifest.xml预留一个service，然后通过intent启动，并且将真正的Service的classn
在各学科中(如林业、自然保护和农业)，都需要在时间、空间上识别和表征维管植物，遥感技术是揭示植被时空格局的关键技术。利用不断增长的遥感数据流来满足日益增长的植被评估和监测需求，则需要高效、准确和灵活的数据分析方法。深度学习方法在这方面具有较高预测精度，并且以端到端的方式独立学习相关数据特征。
UVM（十一）之各种port UVM中内置了各种port，用于实现TLM级别的。 1. uvm_component之间的通信 如果要在两个uvm_component之间通信，如一个monitor和一个
你能从这本书中学到什么？ 你有没有想过可以轻松学习C语言？《嗨翻C语言》将会带给你一次这样的全新学习 体验。本书贯以有趣的故事情节、生动形象的图片，以及不拘一格、丰富多样的练 习和测试，时刻激励、吸引、启发你在解决问题的同时获取新的知识。你将在快乐 的气氛中学习语言基础、指针和指针运算、动态存储器管理等核心主题，以及多线 程和网络编程这些高级主题。在掌握语言的基本知识之后，你还将学习如何使用编 译器、make工具和其他知识来解决实际问题。 这本书有什么特别之处？ 《嗨翻C语言》运用认知科学和学习理论的最新
我们介绍了管道类型的基本语法，通常，管道都是支持双向操作的：既可以往管道发送数据，也可以从管道接收数据。但在某些场景下，可能我们需要限制只能往管道发送数据，或者只能从管道接收数据，这个时候，就需要用到单向通道。
Ping.Pe 是一个非常强大的免费站长工具，可以从全世界 30 个节点检测网站 Ping 时间、MTR 和封包传输速度，站长们只要输入查询的 IP 或域名就能从全世界 30 个测试节点来测试封包的传输时间、经过的节点和掉包率等信息。
编辑手记：在12.1及以前的版本中，当祖父，父，子表之间有明显的主键和引用完整性约束，只有加入的主键是单个列键时，才能进行连接消除; 但在12.2多列主键也允许发生连接消除，优化器从内联视图中删除父对象，并在子对象和祖父对象之间留下连接。 很多人曾提出这样的问题，在一条SQL语句当中，from 子句所包含的表的顺序对SQL的执行计划或者SQL的性能有没有影响，从粗略的层面来讲，是没有影响的，但有一些特殊的情况可能会产生不一样的结果。 当考虑连接表的顺序时，优化器有几个内置的算法，用于选择表的初始连接顺序，
Meta学习的初衷十分令人着迷：不仅仅构建能够学习的机器, 更重要的是让它学会如何去学习。这也就意味着Meta学习得到的算法能够依据自己表现的反馈信号及时地调整其结构和参数空间, 进而能够在新环境中通过累计经验提升表现性能。 其实, 当未来学家用通用性的鲁棒人工智能编织我们对未来的憧憬时, 这些梦想的细节无不是上述思路的体现。
解决一个问题可以有很多方法，但是有些方法很复杂，甚至有些是荒谬的。在本文中，我想谈谈解决一个问题时的好方案和坏方案。
近日，AI初创公司Alembic首次宣布，一种全新AI系统完全解决了LLM虚假信息生成问题。
如果一个可迭代对象的元素个数超过变量个数时，会抛出一个 ValueError 。那么 怎样才能从这个可迭代对象中解压出 N 个元素出来？
选自inFERENCe 作者：Ferenc Huszár 机器之心编译 参与：程耀彤、思源 深度模型的泛化性能一直是研究的主题。最近，Twitter 的机器学习研究员 Ferenc Huszár 发表了一篇文章专门讨论泛化与 Fisher-Rao 范数之间的关系，它先分析了提出 Fisher-Rao 度量方法的论文，包括带偏置项和不带偏置项的分段线性网络的可视化，然后再讨论了其它如 Fisher-Rao 范数是否会成为有效的正则化器等问题。 在上周发布的关于泛化之谜的文章之后，有研究者向我介绍了最近将 F
曾经说着用互联网的方式来改造家装行业的那些人，开始将互联网改成了其他的技术，继续用这些其他的技术来改造家装行业，于是，一场以新家装为主打的全新进化开始上演。
mysql查询优化的方法有很多种，explain是工作当中用的比较多的一种检查方式。explain翻译即解释，就是看mysql语句的查询解释计划，从解释计划我们能很清楚的看到解释的语句有没有合理用到索
通过调用new proxy()你可以创建一个代理来替代另一个对象（被称为目标），这个代理对目标对象进行了虚拟，因此该代理与该目标对象表面上可以被当做同一个对象来对待。
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