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【说站】帝国CMS如何清空数据让栏目、文章id1开始

我们在用帝国CMS建站过程中,肯定要进行测试,当测试完之后,往往会有很多栏目和文章要删除,之后重新新建栏目和发布文章的时候会发现栏目id和文章id并不是1开始的,这是因为之前的数据虽然被清空删除了,...后面如果新增栏目和文章的话帝国cms会默认的在之前的栏目id和文章id的后面进行递增的,那么如何将之前的栏目id、文章id清理干净,然后实现我们新发布文章id和新建栏目id1开始呢?...1、文章id归零1开始的操作方法: 登录帝国cms后台 ,选择 系统 》备份与恢复数据 》执行SQL语句,在编辑框中输入以下sql代码执行即可将文章id归零,1开始: TRUNCATE TABLE ...这样才能真正实现id归零,文章id1开始累加。 最后记得去“数据更新”处做“更新数据库缓存”和“刷新所有信息内容页面”。...2、栏目id归零1开始的操作方法: 同样是登录帝国cms后台,依次选择“系统”》备份与恢复数据 》执行SQL语句,在编辑框中输入以下sql代码执行即可将栏目id归零,1开始: TRUNCATE TABLE

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1 | 0开始学PyTorch

所谓的生成对抗网络可以理解成有两个人,一个是古董鉴定大师,一个赝品伪造大师,当然最开始他俩都比较弱,但是在训练网络的过程中,实现的逻辑就是赝品伪造大师造出来赝品给鉴定大师看,鉴定大师判断这是不是赝品,然后把结果告诉伪造大师...import torch import torch.nn as nn class ResNetBlock(nn.Module): # def __init__(self, dim):...def build_conv_block(self, dim): conv_block = [] conv_block += [nn.ReflectionPad2d(1).../data/p1ch2/zebra.jpg') out_img 结果如下图所示,金毛狗狗的脖子还有耳朵上有斑马纹,另外旁边的沙发和地板也有一些变化,好吧,看来还是只能处理马。...'resnet18', pretrained=True) 写了这段代码,就可以直接线上库里获得训练好的模型

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0开始学习之bluecms(1)

主要是我最近太忙了无时间更新(挖src,挖cnvd,学业and so on),近期开始会陆续更新了。...入门代码审计,大家通常会选择bluecms开始审计,我也就从这个cms开始更新吧(我也是边学边更新) 0x01正文 我使用的环境php5.4.45+apache 重装覆盖漏洞 我们先走正常流程搭建好网站如下...由于很多网站会存在重装覆盖的漏洞,所以我们先访问下install文件 可以发现这里确实可以重新安装该网站,漏洞+1(这里还和代审无关) SQL注入 这里,我们需要用上seay源代码审计工具...WHERE ad_id =".$ad_id); 先追踪一下getgone函数,这一看就是自定义函数 这里没什么大碍,就是执行sql语句的。...ad_id=-1%20union%20select%201,2,3,4,5,6,group_concat(table_name)%20from%20information_schema.tables%20where

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如何0到1开始机器学习?

来源 | 腾讯织云(公众号ID:TencentCOC) 作者 | 张戎 导语:作为一个数学系出身,半路出家开始搞机器学习的人,在学习机器学习的过程中自然踩了无数的坑,也走过很多本不该走的弯路。...路漫漫其修远兮,吾将上下而求索 说到零到一,其实指的是在这一年体验了如何零到一地做一个新业务。...但是当时做安全项目的时候并没有实际的业务经验,而且暂定的计划是基于 XX1 和 XX2 两个业务来进行试点机器学习。...通过几次的接触和交流之后总算 2017 年 1 月份做出一个简单的游戏 AI,通过机器学习也能够进行游戏 AI 的自主学习。...运营中心这边还在探索和起步阶段,业界的智能运维(AIOPS)的提出也是在2017年才逐步开始,那就是手工运维,自动化运维,逐步走向人工智能运维的阶段,也就是所谓的 AIOPS。

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线性代数精华1——行列式开始

其实本质上来说,还是对角线的乘积差,即所有正向(左上往右下)对角线的乘积和减去反向(右上往左下)对角线的乘积和。...考虑一般情况,假设A数组的排列为p1,p2,p3,...,pn,对于每一个pi我们都求出它前面比较大的元素个数,定义为ti,那么全体的逆序数之和: ?...假设自然数1,2,3...n的一个排列为p1,p2,p3,...,pn,这个排列的逆序数为t。那么我们可以写出D的行列式: ? 由于长度为n的序列的全排列一共有n!种,所以n阶方阵的行列式一共含有n!...其中Dj(j=1,2,...n)是把D中第j列替换成方程常数项得到的新的行列式: ? 行列式除了上面提到的内容之外,还有很多很好用的性质以及一些变种的计算方法。...以二阶行列式举例,假设我们有A,B两个向量,其中A向量写作(a1,b1),B向量写作(b1,b2),AB两个向量组合成的矩阵写作: ? 如果我们将它画出来,它其实表示这两个向量的平行四边形面积。 ?

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为什么数组下标 0 开始?而不是 1

假设 i 是一个整数,那么我们能够迅速的写出如下四个符合上述连续序列的不等式: 1)2 <= i < 13 2)1 < i <= 12 3)2 <= i <= 12 4)1 < i < 13 以上四个不等式均满足要求...1 和 2 不等式的区别就在于: 1 不等式左边(下界)等于序列中的最小值,不等式右边(上界)大于序列中的最大值 2 不等式左边(下界)小于序列中的最小值,不等式右边(上界)等于序列中的最大值 对于第...2 个不等式来说,下界小于序列中的最小值,这会出现一个问题,比如我们的连续序列是 [0,1,2,3,4] 那么按照第 2 个不等式的写法,不等式的左边就是 -1,-1 是非自然数,而我们需要表示的连续序列是自然数序列...遵循不等式 1 的规则: 当从下标 1 开始时,下标范围 1 ≤ i < N+1 当从下标 0 开始时,下标范围 0 ≤ i < N 哪个更优雅?...Dijkstra 是这样解释的:从下标 0 开始能够给出更好的不等式,因为元素的下标就等于序列中它前面的元素数(或者说 “偏移量”)。 问题解决!

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0开始认识指针,再到熟悉基本的运用(1

1、指针到底是什么 11内存和地址 其实指针也叫做内存,同时,指针也可以叫做地址。 上面的话翻译过来,也就是指针=地址=内存 当然在计算机语言中,不能忘记,==才是正常等号的意思。...111内存 其实形象一点的概括的话,内存也就相当于是一个在现实生活中的学生宿舍,而我们购买的电脑上面内存有8GB/16GB/32GB就相当于是公寓的大小。...如果看不懂的话,可以现实中找些案例,就比如说乐器,钢琴,吉他等。上面都没有写“do、re、mi、fa、sol、la、si ”**这样的信息,但是演奏者都能照样找到自己需要的音调,这是为什么呢?...1byte = 8bit 1KB = 1024byte 1MB = 1024KB 1GB = 1024MB 1TB = 1024GB 1PB = 1024TB bit比特,byte字节 同理...5、指针变量类型的意义 5、1指针的解引用 可以通过下面这两段代码,来开始了解 //代码1 #include int main() { int n = 0x11223344; int

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漫话:如何给女朋友解释为什么计算机0开始计数,而不是1开始

他认为,使用左闭右开的表达方式,当下标 1 开始时,下标范围为 1 <= i < N+1;当下标 0 开始时则是 0 <= i < N; 而显然后面这种表达式更加漂亮、优雅一些。...但是值得一提的是,在C语言流行起来之前,还是有很多1-base的编程语言的,如FORTRAN、BASIC等编程语言的数组下标都是1开始的。 随着C语言的发扬光大,很多语言都参考了C语言的做法。...开始的(1-based indexing),而对Python语言有巨大影响的另一门语言,C语言的索引则是0开始的。...我最早学习的几种编程语言(Algol, Fortran, Pascal)中的索引方式,有的是1-based的,有的是定义的某个变量开始(variable-based indexing)。...半开区间切片语法如果和1-based的索引方式结合起来,则会变得不优雅。 而使用闭合区间切片语法的话,为了第i位索引开始取后n个元素,你就得把表达式写成a[i:i+n-1]。

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Youtube的视频ID和频道ID中发现漏洞

作者通过其中涉及的视频id和频道id,从而可以对任意Youtube视频进行属性修改,并获取到相关用户的私享频道视频。...当点击这个“更新(UPDATE VIDEOS)”按钮之后,便会触发一个发送到Youtube服务器的POST请求:https://studio.youtube.com/youtubei/v1/creator...的videoIds数组表示,如下: 分析一番之后,我发现没有任何验证或保护措施来保证这些视频id确实与用户实际发起更改的视频相对应,也就是说,我可以通过更改这些视频id来实现对任意Youtube视频的属性更改...需要点击该视频,之后会跳出一个发布编辑窗口,如下: 当该窗口打开时,会在后台发起一个请求Youtube Studio服务的POST请求:https://studio.youtube.com/youtubei/v1/...creator/list_creator_playlists endpoint 如其链接所表达的意思,它会提取出当前视频对应的登录用户信息,该请求的作用在于,其对应的编辑窗口充实播放列表的相关信息。

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AlexNet(2012)开始

整个网络大体由5个卷积层和3个全连接层组成,受限于当时的计算资源,网络通过2块GTX580 3GB的GPU训练,上图可见,整个网络上下一分为二,各用1块GPU训练(在caffe中通过group层实现),...多GPU训练,实际上相当于增加了网络的宽度,如上节所述,Top1和Top5错误率比单GPU网络分别降低了1.7%和1.2%。...这样可以强迫网络学习到更鲁棒的特征,也可以集成学习的视角理解,预测阶段相当于对随机到的所有模型求了个期望。 ?...\frac{\partial L}{\partial w}\right|_{w_{i}}\right\rangle_{D_{i}} \\ w_{i+1} & :=w_{i}+v_{i+1} \end{aligned...权重可视化,仅可视化第1个卷积层的96个卷积核权重,发现网络学到了频率方向性的特征,更有意思的是,GPU1上的48个卷积核是颜色无关的,GPU2上的是颜色相关的。 ?

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