3DZ 转 CIA 存档 CIA 存档导入导出 导出 导入 3DZ 转 CIA 存档 首先你要有 3DZ 的存档, 格式为 .SAV , SD 卡连接电脑, 将需要导入 CIA 的 3DZ 的存档改名为000400000FF40A00.sav『注意备份』2. 安装 SaveDataFiler.cia 3DZ 在导出时, 我们需要先加载 3DZ 的 ROM 因为要加载对应的 ROM 因此只能使用 CIA 版的 SDF 进入虚拟系统, Select 选出对应的游戏 ROM, 显示游戏 LOGO 后不
vhost1: pma.stu13.com, phpMyAdmin, 同时提供https服务
一 前言 相信Docker 技术大家都有所了解， 单个Docker 能发挥的作用毕竟有限，也不便于管理，所以Docker要组集群来使用才能发挥强大的技术优势。既然要组集群那就涉及诸如Docker的资源调度、管理等等一系列问题。目前涉及Docker集群的三个主要技术无外乎Swarm、Kubernetes、Mesos三种。今天我们主要介绍Docker Swarm。
开启php的fsockopen函数 —— 解决DZ论坛安装问题“该函数需要 php.ini 中 allow_url_fopen 选项开启。请联系空间商，确定开启了此项功能
2.Discuz源码，Discuz网址Discuz! 官方发布 - Discuz! 官方站 - Powered by Discuz!
最近一段时间由于工作的事情，博客更新的较少，今天有时间看看了卢松松的博客，感觉这边文章还不错，所以转来看看；
1.函数调用模式：当一个函数不是一个对象的属性时，直接作为函数来调用时， 严格模式下指向 undefined, 非严格模式下，this 指向全局对象。
对于这个网络我们建立一个简单的图示？我们对第一个隐藏层记为[1]，输出层为[2]。如下图
logistic 回归属于广义线性回归。所谓广义线性回归，就是在线性回归的模型上加一些东西，使其适应不同的任务。
普通的 logistic 可看做无隐层的神经网络。下面我们做出一个单隐层的神经网络，它本质上是 logistic 套着 logistic，所以也叫作多层 logistic。
有网友联系我，说自己的dz站不小心删库了！本地没有备份，已经运维了好几年了。看能不能恢复，在咨询后发现他用的小皮面板，很显然没有做好备份功能！在查阅一番后，知道了自Mysql8.0后，当用户创建了数据库后，会在MySQL8.0.12\data目录下产生相应的恢复文档，用于后期的恢复！当然Mysql之前的版本也有这个功能，但是文件格式变了！
双胞胎样本允许进行准实验的双胞胎病例对照方法，可以控制大脑认知关联中的遗传和环境混淆，与不相关个体的研究相比，在因果关系方面提供更多信息。我们回顾了利用不一致的同卵双胞胎设计来研究阿尔茨海默病脑成像标记物与认知的关联的研究。纳入标准包括认知或阿尔茨海默病成像标记不一致的双胞胎，并报告双胞胎内对认知和大脑测量之间关联的比较。我们的PubMed检索(2022年4月23日，2023年3月9日更新)得出18项符合这些标准的研究。阿尔茨海默病的成像标记只有少数研究涉及，大多数是小样本量。结构磁共振成像研究表明，与认知能力较差的双胞胎相比，认知能力较好的双胞胎的海马体体积更大，皮层更厚。没有研究关注皮质表面积。正电子发射断层成像研究表明，在双胞胎比较中，较低的皮质糖代谢率和较高的皮质神经炎症、淀粉样蛋白和tau蛋白积累与较差的情景记忆有关。到目前为止，只有皮质淀粉样蛋白和海马体积与认知的双胞胎内的横断面关联被复制。
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环境准备： ip 服务 192.168.2.10（server1） docker、k8s 192.168.2.20（server2） docker、k8s 192.168.2.30（server3） docker、k8s k8s集群如何搭建 如果是刚开机的k8s集群的主机开机后启动服务（集群还是ready） [root@server1 ~]# systemctl enable kubelet.service && systemctl start kubelet.service [root@server1
手机应用的快速增长，手机应用安全成为一个热门的话题，android的安全问题有一大部分的原因是因为android的组件暴露、权限使用不当导致的。
周末看了一下这次空指针的第三次Web公开赛，稍微研究了下发现这是一份最新版DZ3.4几乎默认配置的环境，我们需要在这样一份几乎真实环境下的DZ中完成Get shell。这一下子提起了我的兴趣，接下来我们就一起梳理下这个渗透过程。
web应用程序出错是在所难免的事情,若是我们没有处理好就会出现404或是500的错误页面甚至出错的堆栈信息呈现在用户面前,当服务器出错时我们应该赢IE打开出错网站,才能看到完整的出错信息并分析。现在我们看去看看asp.net网站出错时的处理方法。
如图1所示梁板承载力不足的时候，需要加固。粘钢加固便是其中的一种方法。下面就其力学原理做大致的分析。
逻辑回归是一个主要用于二分分类类的算法。那么逻辑回归是给定一个xx , 输出一个该样本属于1对应类别的预测概率\hat{y}=P(y=1|x)y^=P(y=1∣x)。
如果训练数据集不够大，由于深度学习模型具有非常大的灵活性和容量，以至于过度拟合可能是一个严重的问题，为了解决这个问题，引入了正则化的这个方法。要在神经网络中加入正则化，除了在激活层中加入正则函数，应该dropout也是可以起到正则的效果。我们来试试吧。
今天中午老蒋遇到一个网友要求帮他解决主机的问题，给的服务器开始居然没登录上去，后来才知道原来他用的是Windows系统镜像，问其为什么用WIN系统，何况他也是用的PHP+MYSQL程序建站的。告知自己在选择的时候也不懂选择什么镜像，看到熟悉的Win系统就选择，自己还捣鼓一天才弄成有个WEB环境的。
然后剩下的层数才是神经网络的深度。参数的上标，在神经网络中若为方括号，如[1]，说明这来自神经网络的第一层，或与第一层相关。这主要是与圆括号表示样本序号区分的。参数的下标就是这一层的第几个参数。
在《AMH 国内开源免费云主机面板安装与使用》一文中，有朋友给我留言推荐了Mdserver-web，这是一个个人开发的VPS主机控制面板，开源免费。试用了Mdserver-web后，发现Mdserver-web最大的特点就是后台的管理操作界面和宝塔面板后台基本一样，用起来会感觉很习惯。
本系列为吴恩达老师《深度学习专项课程(Deep Learning Specialization)》学习与总结整理所得，对应的课程视频可以在这里查看。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 必须至少具备如下技能： 1) 能够理很好理解MVC构架的原理(虽然DZ不是MVC架构的) 2) 扎实的PHP基础，熟悉结构化程序，OOP程序的写法及应用 3) 熟悉MYSQL就用，掌握SQL语言，懂SQL优化者更佳 4) 熟悉使用Discuz!的各项功能 一) Discuz!的文件系统目录 注：想搞DZ开发，就得弄懂DZ中每个文件的功能。 a) Admin：后台管理功能模块 b) Api：DZ系统与其它系统之间接口程序 c) Archiver：DZ中，用以搜索引擎优
在深度神经网络中最常用的方法是Regularization和dropout。在本文中，我们将一起理解这两种方法并在python中实现它们
Discuz是国内最流行的论坛软件管理系统，今天小编跟大家分享一篇关于Discuz二次开发基本知识详细讲解，感兴趣的朋友跟小编一起来了解一下吧!
组件是一个Android程序至关重要的构建模块。Android有四种不同的应用程序组件：Activity、Service、Content Provider和Broadcast receiver。组件的安全对于android应用来说不容忽视，下面介绍常用的android组件安全的测试方法。
一） Discuz!的文件系统目录 注：想搞DZ开发，就得弄懂DZ中每个文件的功能。 a) Admin：后台管理功能模块 b) Api：DZ系统与其它系统之间接口程序 c) Archiver：DZ中，用以搜索引擎优化的无图版 d) Attachments：DZ中 ,用户上传附件的存放目录 e) Customavatars：DZ中，用户自定义头像的目录 f) Forumdata：DZ缓存数据的存放目录 g) Images：DZ模板中的图片存放目录 h) Include：DZ常用函数库，基本功能模块目录 i) Ipdata：DZ统计IP来路用的数据 j) Plugins：DZ插件信息的存放目录 k) Templates：DZ模板文件的存放目录 l) Wap：DZ无线，Wap程序处理目录
对于人脸识别等应用，神经网络的第一层从原始图片中提取人脸的轮廓和边缘，每个神经元学习到不同边缘的信息；网络的第二层将第一层学得的边缘信息组合起来，形成人脸的一些局部的特征，例如眼睛、嘴巴等；后面的几层逐步将上一层的特征组合起来，形成人脸的模样。随着神经网络层数的增加，特征也从原来的边缘逐步扩展为人脸的整体，由整体到局部，由简单到复杂。层数越多，那么模型学习的效果也就越精确。
同时感谢n1nty、pr0mise、2月30日对本文提出的宝贵建议。文章内容较多，建议点击文末“阅读全文”，跳转到博客阅读。
工作中，发现Oracle数据库表中有许多重复的数据，而这个时候老板需要统计表中有多少条数据时（不包含重复数据），只想说一句MMP，库中好几十万数据，肿么办，无奈只能自己在网上找语句，最终成功解救，下面是我一个实验，很好理解。
3月30日下班时间，一条业务线突发业务故障，业务方反馈用户无法访问。由于时间点比较特殊，DBA/开发/运维都在回家的途中，很难第一时间处理DB故障。20-30分钟后，DBA到家后，在抓取MySQL/OS等相关信息后，重启了数据库，问题得到解决。
选自3dbabove 机器之心编译 参与：乾树、刘晓坤 本文使用通俗的语言和形象的图示，介绍了随机梯度下降算法和它的三种经典变体，并提供了完整的实现代码。 GitHub 链接：https://github.com/ManuelGonzalezRivero/3dbabove 代价函数的多种优化方法 目标函数是衡量预测值和实际值的相似程度的指标。通常，我们希望得到使代价尽可能小的参数集，而这意味着你的算法性能不错。函数的最小可能代价被称为最小值。有时一个代价函数可以有多个局部极小值。幸运的是，在参数空间的维数
run scanner.provider.finduris -a 包名，这里可以看到暴露的主件还是有不少：
对于众所周知的事就是网dai害人，尤其是对于那些高炮系列，更是害人不浅那，今天我们就来尝试用网dai的短xin接口做一个用于娱乐的短信hzj，耗光这些网dai平台。
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There is a mistake in the backward propagation! difference = 0.2850931566540251
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Course1：神经网络和深度学习，包括： ---- [1] Week1：深度学习概述 [2] Week2：神经网络基础 [3] Week3：浅层神经网络 [4] Week4：深层神经网络 [
一、深层神经网络 深层神经网络的符号与浅层的不同，记录如下： 用\(L\)表示层数,该神经网络\(L=4\) \(n^{[l]}\)表示第\(l\)层的神经元的数量，例如\(n^{[1]}=n^{[2
如果长时间处于同一种环境,慢慢得我们会觉得有些无聊,所以适当地出去走走看看外面的世界能带给我们不一样的体验.
本人在学习selenium2java中通过浏览器插入cookies模拟用户登录的时候，发现一个问题，就是token值过期的问题，后来学习了selenium2java连接数据库后找到了一个更好的解决方案。每次插入cookies的时候总是从数据库拿到最新的token，这样就完美解决了过期的问题。
多维梯度 LINEAR - > RELU - > LINEAR - > RELU - > LINEAR - > SIGMOID
L2正则化依赖于这样的假设：具有小权重的模型比具有大权重的模型更简单。因此，通过惩罚成本函数中权重的平方值，您可以将所有权重驱动为更小的值。拥有大重量的成本太昂贵了！这导致更平滑的模型，其中输出随输入变化而变化更慢。
https://github.com/FSecureLABS/drozer 参考文档 文档
一般约定，x的上标(i)表示第i个样本；在矩阵中表示样本，通常将样本各个维度的特征写成列向量，一列就是一个样本的各个特征。 那么Y矩阵就是一个1*m矩阵，m是样本数目。还约定n_x为X中样本特征的维度。在python里的表示为
A3 = [[0.36974721 0.00305176 0.04565099 0.49683389 0.36974721]]
背景：我的一位同事曾提到，他在面试深度学习相关职位中被问到一些关于优化算法的问题。我决定在本文中就优化算法做一个简短的介绍。 成本函数的最优化算法 目标函数是一种试图将一组参数最小化的函数。在机器学习中，目标函数通常被设定为一种度量，即预测值与实际值的相似程度。通常，我们希望找到一组会导致尽可能小的成本的参数，因为这就意味着你的算法会完成得很好。一个函数的最小成本可能就是最小值。有时，成本函数可以有多个局部最小值。幸运的是，在非常高维的参数空间中，保护目标函数的充分优化的局部极小值不会经常发生，因为这意味
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