每行格式:顶点v编号-其他顶点编号-最短路径值----[最短路径]。没有路径输出:顶点v编号-其他顶点编号--1。具体请参考示范数据
其实我对算法不是很在行, 但是项目中有用到某种算法 来实现某种功能, 也得硬着头皮来实现. 这是很早之前的一个项目了, 要计算一个凸包多边形最小外切矩形 . 遇到这种情况肯定是束手无策.. 在翻了一些资料之后. 终于完成了.
学习了沐神的 gluon 课程,觉得里面有关于 fcn 的课程(http://t.cn/RQI7iD7 ) 特别有用,于是总结一下,同时使用 pytorch 重新实现,不仅实现 gluon 教程中的部分,同时实现论文中更精细的形式。
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由于在Deepin的Linux下刚安装好的IDEA,并没有自动创建快捷键。所以每次都需要运行idea.sh才能启动,比较麻烦。
对网站发动XSS攻击的方式有很多种,仅仅使用php的一些内置过滤函数是对付不了的,即使你将filter_var,mysql_real_escape_string,htmlentities,htmlspecialchars,strip_tags这些函数都使用上了也不一定能保证绝对的安全。
Intersection over Union是一种测量在特定数据集中检测相应物体准确度的一个标准。我们可以在很多物体检测挑战中,例如PASCAL VOC challenge中看多很多使用该标准的做法。
We test our FCN on semantic segmentation and scene parsing, exploring PASCAL VOC, NYUDv2, and SIFT Flow. Although these tasks have historically distinguished between objects and regions, we treat both uniformly as pixel prediction. We evaluate our FCN skip architecture on each of these datasets, and then extend it to multi-modal input for NYUDv2 and multi-task prediction for the semantic and geometric labels of SIFT Flow.
好久没有写排序模型了,最近又看到一篇令人眼前一亮的论文,Deep User Match Network for Click-Through Rate Prediction。该文提出以往的论文都专注于挖掘item与item的关系,又或者是交互特征,都忽视了用户和用户之间的关系。这篇论文创新的提出了Deep User Match Network-DUMN,该模型设计了用户表达层基于用户历史兴趣学习用户embeding。然后User Match层考虑了用户与用户的相关性,并对目标用户和候选item直接的相似度进行度量。废话不多说,直接看模型!
阅读文本大概需要 3.6 分钟 写在前面 昨天在分享文章的时候结交了好多志同道合的兄弟,他们也都在为自己的梦想努力地奋斗着。如果当初不曾迈出这一步,也许我不会看到这些,也许我还是一个月前那个碌碌无为、每天无所事事的浪荡青年,以现在的认知看当初的自己,总结一下为单纯、可笑、懒惰、任性。 其实以前就听过,「越努力,越幸运!」,但不知为何,现在懂了。因为你的努力会使你变得更加优秀,同时你所结识的圈子也会不一样,当机会来临时你才能更好的把握住。这就是大佬为什么越来越优秀,这本质上是一个良性循环的过程。 现在觉得,
use exploit/multi/script/web_delivery use exploit/windows/local/persistence_servicecmd:sc query cqvsfnsc qc cqvsfnpowershell:get-service -name cqvsfnJoshua Wright提供的方法使用sc 命令的sdset模块可以修改服务的安全描述符:SDDL隐藏cmd:(隐藏服务)sc.exe sdset cqvsfn "D:(D;;DCLCWPDTSDCC;;;IU)
本学期的3-5周,我们进行了为期3周的专业实习,本次实习的内容是程控交换和光纤传输,实习地点是云塘校区理科楼B304程控交换实验室。 实习的形式是老师讲述理论知识,然后同学分组参观设备,将老师所讲的理论知识应用到实际中。在老师指导下,了解程控交换机及其工作原理,光纤传输设备以及其工作原理。同时进行了包括对华为C&C08交换机相关操作,对程控交换机的设置,了解光纤传输设备OSN2000、Metrolo1000维护终端,认识各个设备的基本结构及构造,认识设备中的单板,了解各个单板的作用,实现对传输设备的维护和管理。
支持.Net Core(2.0及以上)与.Net Framework(4.5及以上)
0x01注册服务 将后门注册为windows自启动服务是常见的后门维持手法,使用命令sc或者powershell命令都可以将自己的后门程序注册为自启动服务。 使用sc命令将后门程序注册为自启动服务,并以LocalSystem的身份运行: 手动启动服务或重启计算机,后门执行。虽然手动执行时提示启动失败,但实际上后门已经成功执行: msf成功建立新会话,查看权限为system 虽然成功实现了服务自启动,但是这个权限维持的方法很容易被检测。因为创建新的服务后可以检索到这个服务,如果防御者看到名字不熟悉的服务
查看:Get-WindowsOptionalFeature -Online -FeatureName "TelnetClient"
User表和Department表 class User { private int _id; public int Id { get { return _id; } set { _id = value; } } private string _name; public string Name { get { re
阅读文本大概需要 6.6 分钟 写在前面 新的一周开始了,昨天故事也听了,酒也喝了,希望能对您有所帮助。在开始之前先提个建议:在每周的周末大家都可以给自己充波电,出去和家人、好友一起玩玩走走,看一篇心灵鸡汤、一部励志电影或一些搞笑的视频也行。懂得如何在这个焦躁的时代为自己减压充电,毕竟人还是需要鼓励的。 Mark 昨天下午就去打了一场酣畅淋漓的篮球,虽然很累但是心情很舒畅,今天一早起来精力充沛,准备以一种更加饱满的状态为大家带来今天的分享。 对了,再插个题外话。这两天篮球的东西部决赛是不是很精彩呢。看了今天
分享自己网站的Joe主题小改版本,代码都是cv的,算是对网上一些教程的小集合吧,主题基于7.7.1版本修改
不少同学们总是会感叹说国内无论什么比赛都是内卷严重,那东南亚的 ICPC 比赛真的会比国内的容易吗?
这里又出现了一个抽象工厂模式,这个抽象工厂模式又是什么呢? 我们现在来模拟一个场景,现在用的是Mysql数据库,明天让你更换为Oracle数据库。此时,想想要做多少的改动。但我们如果用工厂模式,这会让你节省大量时间。 首先,我们用工厂方法模式来设计这个程序。 我们画出类的UML图。 image.png IFactory作为工厂类的接口,有两个子类,分别用来构造不同的实例。 IFactory工厂接口代码如下: package day_3_facoryMethod_db; /** * 数据库工厂类 *
<?php class Verify{ /** 验证用户名 @param string $value @param int $length @return boolean */ public s
抽象工厂模式,提供了一个创建一些列相关或相互依赖对象的接口,而无需指定它们具体的类
JDBCTemplate 按照标准正常项目的结构 结构图: model层 dao层 实现 dao:(DateBase Access Object) 数据访问对象,dao层只用来访问数据库和模型层
由于之前自己项目的账号系统不是非常完善,所以考虑接入QQ这个强大的第三方平台的接入,目前项目暂时使用QQ登录的接口进行前期的测试,这次从搭建到完善花了整整两天时间,不得不吐槽一下QQ互联的官方文档,从界面就可以看出了,好几年没维修了,示例代码也写的不是很清楚,翻了好多源代码和官方的demo,这个demo可以作为辅助参考,官方文档的api失效了可以从里面找相应的替代,但它的代码也太多了,一个demo 一万行代码,心累,当时把demo弄到可以运行就花了不少时间,很多api好像是失效了,笔者自己做了一些处理和完善,几乎把sdk功能列表的登录相关的api都尝试了一下,真的相当的坑,正文即将开始,希望这篇文章能够给后来者一些参考和帮助。
环境信息: OS:Ubuntu18.04 JDK:1.8 Idea: 2018.2 Ultimate
在工厂模式家族中最出名的是工厂三姐妹,根据抽象的程度不同分为简单工厂、工厂模式和抽象工厂模式。他们在我们平时的编程中会经常使用。所以我们应该详细地了解一下他们三者之间优缺点。
在第一回合中留下的问题,http://www.cnblogs.com/aehyok/archive/2013/05/19/3087497.html,现在就先处理一个简单的,只添加一个Department表。
我们知道 Kotlin 对 Jvm 的支持实在是太好了,以至于我们创建一个 Java 工程,配置一下 Kotlin 的编译插件和标准库就可以很轻松愉快的开始玩耍,什么互调用、什么单步调试都没有毛病——毕竟 KotlinJvm 与 Java 无论从使用上还是从生态上都尽可能的保持了一致,构建也主要用了 gradle,所以从 Java 到 Kotlin 的切换可谓是无缝衔接。
idea 启动并且点击某个菜单之后一点反应也没有,点击关闭也关闭不掉,查看日志报错如下:
ai 是字母之首 ——箭中 ei、ui 以 ai 为中心对称 ao、ou、iu 顺时针排在 ai、ei、ui 其后 ie 为箭矢目标 ue 作箭头
前言 个人感觉网上对pandas的总结感觉不够详尽细致,在这里我对pandas做个相对细致的小结吧,在数据分析与人工智能方面会有所涉及到的东西在这里都说说吧,也是对自己学习的一种小结! pandas用法的介绍 安装部分我就不说了,装个pip,使用命令pip install pandas就可以安装了,在Ubuntu中可能会出现没有权限的提示,直接加上sudo即可,以下讲解都是建立在python3平台的讲解,python2类似,python3中安装的时候使用sudo pip3 install panda
952183763c239acc48a99f4b29c767aa9ab89b1f83d8dc5917e6e61952fbfcf8 *ideaIU-2017.2.4.tar.gz
当你决定使用linux作为开发工具的时候,我们肯定是首选Ubuntu,因为桌面版这个版本是再好不用了,优化得比较好,目前最新版本是Ubuntu 18.04 LTS,若你想尝试一波在虚拟机里面安装可以尝试一下,这个是免费提供5年安全更新的哦~
熟悉双塔的人都知道,在用户侧,模型最后往往都生成一个向量去检索,这个向量不足以表达用户的多兴趣,《Multi-Interest Network with Dynamic Routing for Recommendation at Tmall》这篇就提出了一个label-aware attention把用户表达为多个兴趣。
从2008到2018,Red Hat从Qumranet手中接过KVM后,已经有十个年头。
本文介绍的论文是:《Multi-Interest Network with Dynamic Routing for Recommendation at Tmall》
前言 鄙人发现对于微信看看中的文章,一般都会有三张摘要图片; 所以想着可以直接提取富文本中的 标签的 src 属性信息; 这样就可以在前台的 文章列表中展示三张图片(建议不要多了),吸
签约SRVCC/eSRVCC业务的主叫LTE用户通过LTE网络发起呼叫,被叫域选网络为LTE网络,当主叫用户和被叫用户正在进行通话时,主叫用户从E-UTRAN网络移动到UTRAN/GERAN网络,发生eSRVCC切换:
casefold():作用于lower() 相同,不同点是比它的功能更全面,可以将一些未知的变为小写
攻击者通过创建服务进行权限维持过程中,常常会通过一些手段隐藏服务,本文主要演示通过配置访问控制策略来实现隐藏的方式以及排查方法的探索
业务需求:最近需要将自动客户端的自动打包结果的二维码和下载地址推送到tg机器人群,需要了解。
字符串初始化的方法比较多,我这里简单介绍三种,因为字符串本质上是由一个个字符组成的字符数组,所以其初始化的最终目的,就是将字符数组里面的一个个字符都初始化为'\0'。
最近几天发现库里有坏块了,环境是11gR2, linux平台的64位的库。以下是我的修复办法,基于dbms_repair做的在线修复,也可以基于备份rman来修复,archivelog,noarchive log可能修复的方式有所不同。 -->首先从alert.log里面发现如下的错误。 DDE: Problem Key 'ORA 1110' was flood controlled (0x1) (no incident) ORA-01110: data file 8: '/dbTS2/oracle/TES
首先关于抽象工厂模式的学习,我们需要慢慢的,由浅入深的进入。不能单刀直入,否则可能达不到预期学明白的目标。
题目:用于语义分割的全卷积网络 文章链接:《Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation》arXiv:1411.4038 (转载请注
摘要 卷积网络在特征分层领域是非常强大的视觉模型。我们证明了经过端到端、像素到像素训练的卷积网络超过语义分割中最先进的技术。我们的核心观点是建立“全卷积”网络,输入任意尺寸,经过有效的推理和学习产生相
抽象工厂模式:提供一个创建一系列相关或相互依赖对象的接口,而无需指定它们具体的类。
因为默认的脚本是没有引入UnityEngine库的。所以当我们新创建了一个脚本后,在脚本上方加入UnityEngine的引用。
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