nano是Unix和类Unix系统中的一个文本编辑器,是Pico的复制品(clone)。nano的目标是类似Pico的全功能但又易于使用的编辑器。nano是遵守GNU通用公共许可证的自由软件,自从2.0.7版发布,许可证从GPLv2升级到GPLv3。
格式化字符串函数可以接受可变数量的参数,并将第一个参数作为格式化字符串,根据它来解析后面的参数。简单来说格式化字符串的漏洞就是格式字符串要求的参数和实际提供的参数不匹配。我们以x86结构下的例子说明。
linux shell 常见的面试问题,基本是先让你随便说一些,测试一下你掌握的广度,这时候你至少要说上十个才行,但是!不要说太难的,否则很容易掉进自己的坑里,相当于提醒了面试官去问你 : find ,vi编辑器这种会让面试官出一个极复杂的命令。但是之后 面试官仍然会出一些 非常复杂的命令,本小节复习,除了基础中常见的命令之外,还有常见的复杂命令。
一段英文中同时出现大小写的字母中最大的那一个,现在给你一段英文,你能把这个字母找出来嘛?
为了更好的学习物联网设备端相关知识和实践,基于之前的 iot hub c sdk 整理并重写了 iot-hub-device-c-sdk
提示: In the first sample the number already is one-digit — Herald can’t cast a spell. The second test contains number 10. After one casting of a spell it becomes 1, and here the process is completed. Thus, Gerald can only cast the spell once. The third test contains number 991. As one casts a spell the following transformations take place: 991 → 19 → 10 → 1. After three transformations the number becomes one-digit.
原文 http://yanghuawu.blog.51cto.com/2638960/1106390
开启掘金成长之旅!这是我参与「掘金日新计划 · 12 月更文挑战」的第20天,点击查看活动详情
当笔者第一次看到这个漏洞时,感觉这个漏洞挺鸡肋的,因为需要登录后台管理账户才可以实现RCE,但后期发现这个漏洞的思路挺不错,该漏洞从一个简简单单的网站域名设置到写入恶意代码到url文件,之后再到访问url文件导致恶意代码被执行,最后实现getshell,整个漏洞挖掘思路很是别出心裁,同时也算是给自己了一个警醒——"小功能点"不容小视,下面对该漏洞进行一个简易分析
最后两趴... 是的~今天给出的是这次国赛最后两部分:Mobile和Pwn。 --------------- 特别感谢BXS战队 --------------- 再过几天放出西湖论剑杯的writeup
在许多UNIX说明文件里,都有RLF控制字符。当我们运用shell特殊字符">"和">>",把说明文件的内容输出成纯文本文件时,控制字符会变成乱码,col指令则能有效滤除这些控制字符。
文 | 豌豆 来源 | 菜鸟教程 豌豆贴心提醒,本文阅读时间5分钟,文末有秘密! Linux col命令 Linux col命令用于过滤控制字符。 在许多UNIX说明文件里,都有RLF控制字符
作者:HelloGitHub-小鱼干 摘要:build-your-own-x,无论是新手还是老手,这都是一个指向标。方向有了,剩下就是时间和实践的事情,收集了大量可用于软件和 Web 开发的 Public APIs 无疑是你实践之路的好搭档,而拼写检查:vscode-spell-checker 也能让你实践更加顺利,提升你的开发效益,节省研发时间。除了 VSCode 的插件帮你更好地实践技术,responsively-app 这种为调试响应式页面的浏览器也是一个好帮手。 以下内容摘录自微博@HelloGit
PostgrSQL有个模块叫pg_trgm,可以对字符串来进行比较相似度,并通过加GIST或者GIN索引来达到提速的效果。在一般的RDBMS中这种需求都会进行全表扫描的,但是PG如果加了这个模块,在一定场景下就可以使用索引来提速了。 一、背景 我们有一个需求根据人员的拼音码(或者药品的拼音码)进行搜索,因为拼音码不一定是全的,故通常给的方案是模糊搜索,在拼音码的首尾两端各加一个百分号,但是效率通常很慢,一般情况下也不建议这么做。 二、环境 OS:CentOS 6.5 DB:PostgreSQL 9.3 三、步骤 1.因为DB是通过源码编译的,所以创建很简单,只要添加一个扩展
安装前准备 将主机名设置为:mail.cd-hst.com hostnamectl set-hostname mail.cd-hst.com DNS服务器设置: cat /etc/resolv.conf nameserver 192.168.139.215 nameserver 192.168.139.216 yum update -y 安装所需的依赖包和库文件 yum install perl perl-core ntpl nmap sudo libidn gmp libaio libstdc++ un
LWC 53:691. Stickers to Spell Word 传送门:691. Stickers to Spell Word Problem: We are given N differen
Vim 作为一款功能强大、选项丰富的编辑器,为许多用户所热爱。本文介绍了一些在 Vim 中默认未启用但实际非常有用的选项。虽然可以在每个 Vim 会话中单独启用,但为了创建一个开箱即用的高效编辑环境,还是建议在 Vim 的配置文件中配置这些命令。
有人po出了大神Peter Norvig的‘Spelling Corrector’(拼写检查器)
Apache TVM 是一个相对较新的 Apache 项目,以深度学习模型推理的性能大幅改进为目标。它属于一种叫做模型编译器(model compilers) 的新技术: 它以高级框架(如 PyTorch 或 TensorFlow)中编写的模型作为输入,生成一个为在特定硬件平台上运行而优化的二进制包作为输出。
chattr命令用来改变文件属性。这项指令可改变存放在ext2文件系统上的文件或目录属性,这些属性共有以下8种模式:
或者ALT+SHIFT +W ,在弹出的菜单中选择System Explorer
vim 编辑器就像海洋一样,美好和快乐,如果你深入其中,你就会情不自禁的爱上它,并且再也不愿走出来。
1) spell命令默认未安装,可使用apt-get install xview-clients来安装
在我的第一个专栏中,我谈到了我为什么把 我的写作工作迁移到了 Vim 上 —— 远离了现代写作者们的标准工具,如文字处理器(MS Word 及它的开源替代方案)、文本编辑器(记事本,因为直到去年我一直是 Windows 用户)和云存储技术。如果你是一个写作者,在继续下面的内容前,我建议你先阅读一下 那篇文章的第一部分 。
监视日志和指标状态是集群管理员的重点工作。它的好处很明显:指标能帮你设置一个合理的性能目标,而日志分析可以发现影响你工作负载的问题。然而,困难的是如何找到一个与大量运行的应用程序一起工作的监视解决方案。
vscode作为免费开源的文本编辑器,它已经越来越受开发者喜爱。因为丰富的插件,它可以媲美IDE,同时它还有着不俗的启动速度,可以说它是一款披着文本编辑器的IDE一点也不为过。
并发编程的特点是:可以将程序划分为多个分离且独立运行的任务,通过线程来驱动这些独立的任务执行,从而提升整体的效率。下面提供一个基础的演示案例。
本笔记参考的课程是李宏毅老师的自然语言处理 课程Link:https://aistudio.baidu.com/aistudio/education/lessonvideo/1000466
题目 #include<cstdio> #include<algorithm> using namespace std; #define N 1005 int n, m, cnt; int a[N], b[N], dp[N]; //dp[i]表示到a[i]大的怪物都死最少要多少个spell int main() { scanf("%d%d", &n, &m); for(int i = 1; i <= n; i++) { scanf("%d", &a[i]);
这里有实战项目、入门教程、黑科技、开源书籍、大厂开源项目等,涵盖多种编程语言 Python、Java、Go、C/C++、Swift...让你在短时间内感受到开源的魅力,对编程产生兴趣!
| 导语 想晚上吃鸡?前端编码效率提升工具了解一下? 一、Bash篇(Mac) iTerm2 iTerm 2 is a terminal emulator for Mac OS X that does amazing things. iTerm就不用过多介绍了,用过Mac的人基本都会用,比Bash更多的功能,可以说是非常的好用了。 Hyper 如果你是一个完美主义者,用了iTerm之后你肯定会发现它的状态栏还是Mac原生的,和内容区域还是会有一种割裂感。 [ iTerm的软件界面 ] Hype
来源:research.googleblog.com 【新智元导读】谷歌大脑和Speech团队发布最新端到端自动语音识别(ASR)模型,词错率将至5.6%,相比传统的商用方法实现了16%的改进。新方法利用联合训练,结合多种优化算法显著提升LAS模型的性能,在多语言/方言识别方面有令人瞩目的潜在应用。 论文:https://arxiv.org/pdf/1712.01769.pdf 在谷歌的各种语音搜索应用中使用的传统的自动语音识别(ASR)系统,包括一个声学模型(AM),一个发音模型(PM)和一个语言模型(L
新智元编译 【新智元导读】谷歌大脑和Speech团队发布最新端到端自动语音识别(ASR)模型,词错率将至5.6%,相比传统的商用方法实现了16%的改进。新方法利用联合训练,结合多种优化算法显著提升LAS模型的性能,在多语言/方言识别方面有令人瞩目的潜在应用。 论文:https://arxiv.org/pdf/1712.01769.pdf 在谷歌的各种语音搜索应用中使用的传统的自动语音识别(ASR)系统,包括一个声学模型(AM),一个发音模型(PM)和一个语言模型(LM),所有这些模型都是在不同的数据集
然而,这个测试会输出一堆二进制数据到屏幕上,这会导致当前设置下的终端出现问题。把输出重定向到一个日志文件就可以解决这个问题。测试成功的话就会输出 “ALL DONE”。
pico是一个简单易用、以显示导向为主的文字编辑程序,具有pine电子邮件编写器的风格。在现代Linux系统上,nano即pico的GNU版本是默认安装的,在使用上和pico一模一样。
其中有一些插件,我之前没太接触过,比如Project Manager, 用了之后才发现,之前真的是白瞎了使用vscode那么久,听我的,感觉安装起来吧,真香~
个人电脑的网络权限和系统权限都在自己手里,可以安装任意软件,进行各种设置,以达到自己用起来最顺手的状态。但工作电脑就不一定了,很多工作岗位只有有限的系统权限和网络权限,安装、使用软件就受到诸多掣肘:可能需要自己编译软件及各种插件,还很可能需要 IT 部门的协助,甚至要先经过审批才能进行。不要觉得只要我和 IT 关系足够好,部门协作足够流畅,这些问题都很容易解决。工作所需的软件安装的确没问题,但是如果你是一个强迫症,需要一些很细节的设置及个性化,甚至你自己都不知道最好的效果是什么,需要多次调节才能确定终极设置。这个过程你可能会羞于求助 IT。但是其实将工作工具设置到自己最舒服的状态,是基本需求。
比如不久前的复旦大佬,用130行Python代码硬核搞定核酸统计,大大提升了效率,节省了不少时间。
• Espnet: https://github.com/espnet/espnet • 实现了主流的端到端语音识别方法 • Speech-Transformer、LAS、CTC、RNN-T • 一个小缺点:代码量已经越来越多...
灵感:https://www.mcbbs.net/thread-1285618-1-1.html(原文发布于 https://izzel.io/2021/12/19/living-things)
AI 科技评论按:本文是由来自谷歌语音团队的科学家 Tara N. Sainath 和来自谷歌大脑团队的科学家 Yonghui Wu 共同撰写的,文中简单介绍了最新论文《State-of-the-art Speech Recognition With Sequence-to-Sequence Models》的主要思想与取得的成果以及 Listen-Attend-Spell(LAS)的端到端体系结构。AI 科技评论根据原文进行了编译。 提升语音识别的端到端模型 在谷歌各式各样的语音搜索应用中,都是基于传统的自
语音识别也和图像处理一样,有传统的语音识别算法和基于DeepLearning的语音识别算法。当然,现在的主流都是采用Deep Learning去做的。 那么,在传统语音识别领域,一般用什么方法呢?用得最多的就是3个算法,HMM(Hidden Markov Model) ;GMM(Gaussian Mixture Model);CTC(Connectionist Temporal Classification)
以下操作理论上是可以针对任意你想参与的知名高赞开源项目,冒着被鄙视的风险整理完以下分享
文章目录 一、string 二、答题步骤 1.获取在线场景 2.查壳 3.IDA 总结 一、string 题目链接:https://adworld.xctf.org.cn/task/task_lis
在里面出现了Python才能配置Python环境,如果没有,就需要先卸载Vim,再重新安装新版本的Vim之后,才能配置。
这篇文章我们将讨论 vim 自带的自动补全功能。当然,针对自动补全功能有许多好用的插件,但是了解vim自带的功能有助于我们更好的用来插件的补全功能。因为我见过有的配置文件将插件的功能配置的比原有的更难用,而且只用基本的功能不一定有原版的好用。所以这里也介绍一下原始版本用法,算是帮助各位在以后的配置中提供一个标杆。
选自Google Research 作者:Tara N. Sainath、Yonghui Wu 机器之心编译 参与:刘晓坤、李泽南 近日,谷歌发表博客介绍了他们对端到端语音识别模型的最新研究成果,新模型结合了多种优化算法提升 LAS 模型的性能。相较于分离训练的传统系统,新方法充分地发挥了联合训练的优势,在语音搜索任务中取得了当前业内最低的词错率结果。 当前最佳语音搜索模型 传统自动语音识别系统(ASR)一直被谷歌的多种语音搜索应用所使用,它由声学模型(AM)、发音模型(PM)和语言模型(LM)组成,所有这
最近发现了一个开源项目,简直赞不绝口,喜爱之情,无以言表,用它可以完美避免上述情况的发生。
Visual Studio 2022 (17.6 Preview 2) 带来了拼写检查功能,此功能一出大家纷纷吐槽各种问题。不过团队中确实时不时会出现单词拼写错误的情况,所以有时又觉得非常需要它。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云