相关内容
UG数控编程“新手必看”
重启电脑 打开安装包找到launch.exe右键-属性-兼容性-以兼容模式运行这个程序-window7，如图? 3.ug数控编程后处理程序参数代码程式名称：opetation name:创建时间：create date:刀具参数：tool name:电脑加工时间：total machine time:(%.2f表示加工时间取小数点两位数)global mom_group_nameglobal mom_dateglobal...
uglifyjs小记
uglifyjs主要用于压缩js文件大小:uglifyjs is a javascript parser, minifier,compressor and beautifier toolkit.https:www.npmjs.compackageuglify-js首先确保node运行时已安装好，可参考前文安装uglifyjsnpm install uglify-js -g运行-m可选参数：uglifyjs math.js -m -o math.min.js爽歪歪！ 批处理代码：@echo ...
ACOUG西安站活动落幕
西安软件园发展中心的李坚先生，当得知我们将要举办这样一场活动，欣然为我们提供了场地支持，在软件园的会议室中，acoug的西安第一站成功落地。 感谢西安软件园发展中心为acoug提供的支持。 我们也希望在未来能够和更多的软件园区达成合作，acoug传播技术和知识，园区可以提供场地、宣传或其他支持，一起为技术找到...
ACOUG上海站活动落幕
acoug活动再次来到上海，已经不记得是第几次了，上海的朋友们一直热情的支持我们的活动。 我要感谢上海的朋友们。 在上海的活动中，有很多外地的朋友，来自苏州、杭州，参加了这次技术分享会。 在会议中，大家特别关注的技术内容有：1. 大数据与oracle的关系； 2.云数据库的未来发展；3. 如何实现oracle数据库的云化...
使用scrapy爬取sebug漏洞库
微信号：freebuf由于项目需要抓取sebug的漏洞库内容，就利用scrapy框架简单写了个抓取sebug的爬虫，并存入数据库，mysql或mongodb，这里以mysql为例。 关于scrapyscrapy，python开发的一个快速,高层次的屏幕抓取和web抓取框架，用于抓取web站点并从页面中提取结构化的数据。 scrapy用途广泛，可以用于数据挖掘、监测...
2015 ACOUG中国之旅-福州站记行
随着oracle一体机技术的成熟，flash闪存也随之日趋成熟，云和恩墨的zdata解决方案，就通过闪存提供了高速的io处理能力，希捷作为acoug的赞助企业，一直支持用户组的技术分享，希捷的闪存卡最早在exadata中被采用，是云和恩墨解决方案的核心组件之一。 而在exadata中所引入的分布式存储方案，近年更是被众多用户所信赖...
比较一下UG，CATIA，PROE，和SOLIDWORKS的优缺点？
在应用方面，之前几年大部分是在用proe做塑料模具，现在南方基本都改成用ug了，无论是塑模还是冲压模。 我个人很看好ug，认为以后应该会是主流。 最后是...产品设计改进的效率远低于proe.曾经有ug的技术支持人员，说服使用proe的工程师，proe的参数化是一柄双刃剑，用的好很好用，用的不熟练的，一旦报错很难...
.NET C＃调试：如何调试经典heisenbug？(2 个回答)
最近，我遇到了一个经典的heisenbug。 情况如下： 我有一个树列表，主视图在一个面板中，在另一个面板的右侧有一个详细视图，显示有关当前选择的树节点的信息。 （非常类似于windows资源管理器。）当我向树中添加一个新节点时（想想在windows资源管理器中右键单击一个文件夹并说“新建 - >文件夹”），新创建的节点将...
我们的漏洞Webug 3.0中级进阶攻略（上）
webug名称定义为“我们的漏洞”靶场环境。 基础环境是基于phpmysql制作搭建而成，中级环境与高级环境分别都是由互联网漏洞事件而收集的漏洞存在的操作环境。 部分漏洞是基于windows操作系统的漏洞所以将webug的web环境都装在了一个纯净版的windows 2003的虚拟机中。 这次带来webug3.0中级进阶上部分 借鉴了很多前辈的...
Sebug 大牛支招之我是如何在Sebug中杀入前10的?
下面我给大家带来的是我在二进制漏洞分析中的一点点经验,结合我在sebug上冲榜的过程做分享,以下内容不涉及到exploit以及各种bypass,因此低危,请小伙伴们放心观看。 0x1首先我想说的是,二进制不仅仅是windows,在linux中,甚至android,ios中它依然存在,最近发现php,mysql中也会存在（后来觉悟了，其实这些也属于架设在...
IFPUG FPA方法使用指导之iTip # 1 –帮助功能！
引言 为促进大家对ifpug fpa方法的一致应用，ifpug组织发布了一系列itips和utips来解释ifpug fpa方法在特定情况下的应用。 itips和utips不是规则，而是对规则的解释，并使用一些例子来帮助用户理解所涉及的主题。 本篇itip适用于应用系统中的“帮助”功能。 背景 应用系统中的帮助功能通常有三种形式。 1、应用程序的...
POST Object
x-cos-server-side-encryption-customer-key-md5"u5l61r7jcwdnvt7frmug8g==-----webkitformboundaryya6h7gd4xuhlyfjbcontent-disposition: form-data...如果在上传时对象键使用${filename}通配符，那么对象键将在验证策略前被处理为最终的对象键，此时在策略中应该使用前缀匹配，而不应该出现${filename}...
PUT Object - Copy
u5l61r7jcwdnvt7frmug8g==x-cos-server-side-encryption-customer-algorithm:aes256x-cos-server-side-encryption-customer-key:mdeymzq1njc4owfiy2rlzjaxmjm0nty3odlhymnkzwy=x-cos-server-side-encryption-customer-key-md5: hrasmdxgydkv3nvbahu1ma==x-cos-copy-source:sourcebucket-1250000001.cos.ap-shanghai...
流式音频分析
qqdaocdv%2f%2fxtchddgbwhaixu5fpmgnlvf%2biougqkr5aidr1jh7x%2f8zjechc4tvmwfhjoyfxunmqb1gdu4ppwiznrp%2f8mykjknhvmm3yxqosvdekdmwpmufxjoseolftr1vayga...invalidparameter.processunready任务处理中，请稍后查询。 invalidparameter.statusjobfailed任务执行失败，请确保拉流地址稳定 invalidparameter.status...
Sebug 联合 i 春秋＆谷安网校全网首发KCon 2015视频干货
这是一个难忘的夏天，很多小伙伴们在过去的一个多月里依然意犹未尽的回味kcon带给我们的知识、分享、乐趣和激动。 如今sebug社区已经成长为一个极具生命力的权威漏洞平台，i春秋也成为众多安全爱好者每天都要撸视频、听英语、练技能的欢喜地。 今天，让我们再过一个狂欢节！ ——知道创宇和i春秋合作，在i春秋学院...
如何从零开始构建深度学习项目？这里有一份详细的教程
正则化这样的模型优化可以在代码 degug 后做。 以功能优先的方式检查模型：把正则化因子设置为 0； 不要其他正则化（包括 dropouts);使用默认设置的 adam 优化器； 使用 relu; 不要数据增强； 更少的深度网络层； 扩大输入数据，但不要非必要预处理； 不要在长时间训练迭代或者大 batch size 上浪费时间。 用小量的...
手把手教你从零搭建深度学习项目（附链接）
正则化这样的模型优化可以在代码 degug 后做。 以功能优先的方式检查模型：把正则化因子设置为 0； 不要其他正则化（包括 dropouts);使用默认设置的 adam 优化器； 使用 relu; 不要数据增强； 更少的深度网络层； 扩大输入数据，但不要非必要预处理； 不要在长时间训练迭代或者大 batch size 上浪费时间。 用小量的...
手把手教你从零到一搭建深度学习项目
正则化这样的模型优化可以在代码 degug 后做。 以功能优先的方式检查模型：把正则化因子设置为 0； 不要其他正则化（包括 dropouts);使用默认设置的 adam 优化器； 使用 relu; 不要数据增强； 更少的深度网络层； 扩大输入数据，但不要非必要预处理； 不要在长时间训练迭代或者大 batch size 上浪费时间。 用小量的...
手把手教你从零搭建深度学习项目（可下载PDF版）
正则化这样的模型优化可以在代码 degug 后做。 以功能优先的方式检查模型：把正则化因子设置为 0； 不要其他正则化（包括 dropouts);使用默认设置的 adam 优化器； 使用 relu; 不要数据增强； 更少的深度网络层； 扩大输入数据，但不要非必要预处理； 不要在长时间训练迭代或者大 batch size 上浪费时间。 用小量的...
如何从零开始构建深度学习项目？这里有一份详细的教程
正则化这样的模型优化可以在代码 degug 后做。 以功能优先的方式检查模型：把正则化因子设置为 0； 不要其他正则化（包括 dropouts);使用默认设置的 adam 优化器； 使用 relu; 不要数据增强； 更少的深度网络层； 扩大输入数据，但不要非必要预处理； 不要在长时间训练迭代或者大 batch size 上浪费时间。 用小量的...
