DVWA通关全集
Brute Force——暴力破解 low 源代码： <?php if( isset( $_GET[ 'Login' ] ) ) { // Get username $user = $_GET[ 'username' ]; // Get password $pass = $_GET[ 'password' ]; $pass = md5( $pass )
mysql导出一张表
导出 mysqldump -u user -p db tab1 tab2 > db.sql 导入 mysql>drop tab1; mysql>drop tab2; mysql -u user -p db < db.sql ################################
java 线程 invoke_C# this.Invoke()与Delegate.Invoke()区别-------使用多线程循环执行（定时执行）数据处理功能...
--所在的宿主线程体不同 this.Invoke()是在当前UI(或对象)线程的基础上的执行的委托 Delegate.Invoke()是在UI线程之外的新线程基础上执行的委托(例如下边代码的myThread) --参数不同 this.Invoke(Delegate)--需要传递一个委托的对象实例 Delegate.Invoke();--不需要任何参数，执行的是当前委托绑定的方法 我们看下边代码 private Delegate_LED dgate = null;//委托
你必须知道的25道JavaScript核心面试题
25道核心JavaScript面试题 原文地址：https
vue在table表中悬浮显示数据及右键菜单
悬浮显示 这个文档里是存在的，但很容易被忽略，先看看效果图 鼠标放在哪行，就会弹出相对应的描述。 直接看代码 //列名及属性名 <el-table-column prop="member" label="构件名称">
1024程序员节，10本书带你从Python小白到大神
导读：各种版本的语言排行榜里，涨势迅猛的Python总能制造各种话题。在数据分析、AI等当前热门领域的广泛应用，让Python程序员成为稀缺人才。 都说程序员发际线堪忧，今天小编就推荐10本让人头冷的Python书。从语言入门，到数据分析、人工智能领域的实战全都有了，助你早日成为大神！ 这3本书讲编程，Python语言从入门到精通： 1
[design pattern](4) SImple Factory
前言 本博客主要介绍简单工厂模式(Simple Factory)，简单工厂模式是创建型模式的一员，也是我们平时coding用到的比较多的一个模式了。 思考题 首先，让我们思考以下的需求： 博主，突然很想吃宫保鸡丁和西红柿炒鸡蛋，那么博主的需求怎样才能得到满足呢？ 当我们没有修炼过
BIND的zone文件A，NS, AAAA , CNAME , MX , TXT, SRV , NAPTR
1. 在named.conf文件中配置域名文件 zone "aischang.com" in { type master; # allow-transfer { 8888::aa; }; //在授权域里面配置主辅同步，此处配置辅服务器的ipv6地址 # notify yes; # also-notify{ 8888::aa;}; //在授权域里面配置
2018CCPC吉林赛区（重现赛）- 1003 Justice
Problem Description Put simply, the Justice card represents justice, fairness, truth and the law. You are being called to account for your actions and will be judged accordingly. If you have acted in a way that is in alignment with your Higher Self and for the greater good of others,
栅格系统的Gutter vs Offset vs Pull vs Push
1.栅格系统的一些问题 1.1 gutter是什么? <body
国内人工智能/算法比赛平台汇总
阿里天池：https://tianchi.aliyun.com/ DataFountain：https://www.datafountain.cn/ 背后由政府支持的人工智能算法平台 京东JDATA：https://jdata.jd.com/ DC竞赛：http://www.dcjingsai.com/ Kesci：https://www.kesci.com/home/competition 百度大脑：https://aistudio.baidu.com/aistudio/competition 腾讯广告：https://
Oracle锁定：悲观与乐观锁详解
Oracle数据库悲观锁与乐观锁是本文我们主要要介绍的内容。有时候为了得到最大的性能，一般数据库都有并发机制，不过带来的问题就是数据访问的冲突。为了解决这个问题，大多数数据库用的方法就是数据的锁定…… 以下是代码片段： select*fromtestwhereid=10也就是没有for update这种锁定数据的语句的话，就不会造成阻塞了。另外一种情况，就是当数据库数据被锁定的时候，也就是执行刚才for update那条sql以后，我们在另外一个session中执行for update nowait后又是什么样呢。比如如下的sql语句。 由于这条语句中是制定采用
C# 实现控制台猜拳小游戏
C# 实现控制台猜拳游戏（新手入门程序） class Program { /// <summary> /// 剪刀 用0表示 /// </summary> private const int JIANDAO = 0; /// <summary> /// 石头用 1表示 /// </summary> private const int SHITO
VS、Unity安装和使用Nuget包
一、百科 Nuget是一个包（package）管理平台，确切的说是.net平台的包管理工具，它提供了一系列客户端用于生成，上传和使用包（package），以及一个用于存储所有包的中心库即NuGet。 二、在VS2015及以上版本使用 在VS2015及以上版本使用比较简单，因为在其内部已经默认集成安装了Nuget管理器（可视化及控制台），所以直接使用即可。 2.1 可视化工具安装
【spark】spark学习-27-Spark性能调优(2)
文章目录
花少笔记之HashMap解锁让你玩爆面试官
好久没有更新文章目录了，今天正好在家休息，就整理了下（绿色字体表示已经完成或者进行中，黑色字体表示规划中），大家有什么好的建议欢迎踊跃评论（下午要是来得及可能会分享一篇关于业务管理流程BPM系统的产品解决方案）：
从入门到进阶，Python程序员必看的6本书籍！
前言 入门容易、薪水高是人们学习Python的动力，而理论知识和实践经验是高薪的先决条件。如何快速学习 Python 技术拿高薪？有的人选择参加培训，一步到位，有的人因为时间和经济因素选择自学。不过学Python的路还很长，大家要做好长期学习的准备。跟大家分享一下学习Python应该读哪些书。（文末送读者福利） Python 入门推荐书籍： 一、《Python学习手册：第3版》 本书涵盖了类型和操作、语
CentOS 7 搭建FTP
ftp虚拟用户实验报告 实验环境：一台CentOS7系统的服务器，一台客户机用作验证（windows、linux都可） 实验要求： 使用CentOS7搭建FTP服务器。 实验步骤： 服务端搭建 [root@localhost ~]# vim /etc/selinux/config This file controls the state of SELinux on the system. SELINUX= can take one of these three values: enforcing - S
深度学习 | 关于RNN你必须知道的20个知识点
1. RNN是什么? RNN代表循环神经网络(Recurrent Neural Network)。它是一类用于序列学习的神经网络,可以使用序列中的历史信息来影响当前的输出。 2. RNN的工作方式是什么? RNN的工作方式是:在每个时间步输入一个元素,并输出一个元素。隐藏状态根据当前输入和上一时刻的隐藏状态来更新,并用于产生当前的输出。 3. RNN常用的激活函数有哪些? RNN常用的激活函数是tanh和ReLU。tanh的范围是-1到1,比较适合输出序列。ReLU的范围是0到无穷大,可以缓解梯度消失问题。 4.
[博学谷学习记录] 超强总结，用心分享|Tensorflow2基础代码实战系列之双层RNN文本分类任务
深度学习框架Tensorflow2系列 注：大家觉得博客好的话，别忘了点赞收藏呀，本人每周都会更新关于人工智能和大数据相关的内容，内容多为原创，Python Java Scala SQL 代码，CV NLP 推荐系统等，Spark Flink Kafka Hbase Hive Flume等等~写的都是纯干货，各种顶会的论文解读，一起进步。 这个系列主要和大家分享深度学习框架Tensorflow2的各种api，从基础开始。 #博学谷IT学习技术支持#
循环神经网络RNN用于分类任务
RNN是一类拥有隐藏状态，允许以前的输出可用于当前输入的神经网络， 输入一个序列，对于序列中的每个元素与前一个元素的隐藏状态一起作为RNN的输入，通过计算当前的输出和隐藏状态。当前的影藏状态作为下一个单元的输入...
TensorFlow2 | RNN-Variable Length Input-变长输入序列处理-例子
文章目录 1.对变长输入补全，变为相同长度2.在RNN层之前加入Masking层
机器学习&&深度学习——RNN的从零开始实现与简洁实现
👨🎓作者简介：一位即将上大四，正专攻机器学习的保研er 🌌上期文章：机器学习&&深度学习——循环神经网络RNN 📚订阅专栏：
RNN架构解析——传统RNN模型
目录 传统RNN的内部结构图使用RNN
【python】pytorch包（第五章）RNN循环神经网络 【待填坑】
一、 文本处理 1. tokenization 中英文分词 概念解释 即将完整的一句话 按照一个短语一个短语的进行断句 如 “我爱学习” --> “我” “爱” “学习” 也可以按单个字分词。 常用工具 jieba分词 清华大学的分词工具THULAC
【22-23 春学期】人工智能基础--AI作业11-RNN
1.前馈网络存在的问题 前馈网络是一种最基本的神经网络结构，它将信息从输入层经过隐藏层传递到输出层，但也存在一些问题。首先，前馈网络缺乏记忆能力，无法处理序列数据和时间依赖性。这限制了其在处理语言、音频和视频等具有时间性质的任务上的表现。 其次，前馈网络的结构相对简单，容易出现过拟合问题。当训练数据不足或模型复杂度较高时，前馈网络容易在训练集上表现良好，但在新的数据上表现较差。这需要采取正则化方法、增加训练数据或调整网络结构来缓解过拟合问题。 另外，前馈网络对输入数据的长度和维度敏感。在输入数据的长度或维度发生变化
AI作业11-RNN
一、前馈网络存在的问题 1.只能处理静态输入，无法考虑上下文信息； 2.对于高维输入，需要大量的训练数据来避免过拟合； 3.容易受到局部极小值的影响，导致训练过程不稳定； 4.无法处理序列数据，如文本和时间序列等。 二、序列数据 序列数据是常见的数据类型，前后数据通常具有关联性 三、循环神经网络（RNN
【时序】LSTNet：结合 CNN、RNN 以及 AR 的时间序列预测模型
论文名称：Modeling Long- and Short-Term Temporal Patterns with Deep Neural Networks 论文下载：https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3209978.3210006 论文年份：SIGIR 2018 论文被引：594（2022/04/21） 论文代码：https://github.com/laiguokun/LSTNet 论文数据：https://github.com/laiguokun/multivariat
RNN循环神经网络的Matlab模拟和训练
RNN循环神经网络的Matlab模拟和训练 循环神经网络（RNN）是一种适用于序列数据的神经网络。RNN 在处理时间序列数据方面非常适用，如自然语言处理、股票价格预测等。本文将介绍如何使用 Matlab 来进行 RNN 的模拟和训练。 在 Matlab 中，可以使用 Neural Network Toolbox 来实现神经网络的建立和训练。我们需要引入该工具箱并导入数据集。下面是一个简单的样例代码： % 建立 RN
[深度学习实战]基于PyTorch的深度学习实战(补充篇)[RNN和LSTM基本原理、PyTorch中的LSTM、Embedding层]
目录 一、前言二、RNN和LSTM基本原理
机器学习&&深度学习——常见循环神经网络结构（RNN、LSTM、GRU）
👨🎓作者简介：一位即将上大四，正专攻机器学习的保研er 🌌上期文章：机器学习&&深度学习——RNN的从零开始实现与简洁实现 📚订阅专栏：
机器学习&&深度学习——循环神经网络RNN
👨🎓作者简介：一位即将上大四，正专攻机器学习的保研er 🌌上期文章：机器学习&&深度学习—语言模型和数据集 📚订阅专栏：
深度学习 | MATLAB实现CNN-RNN卷积循环神经网络模型设计
深度学习 | MATLAB实现CNN-RNN卷积循环神经网络模型设计 目录 深度学习 | MATLAB实现CNN-RNN卷积循环神经网络模型设计
RNN架构解析——认识RNN模型
目录 RNN模型作用
青铜到王者，8本最好的Python从入门到进阶的书
春节长假还有1周了，是时候囤一些书充充电了！新的一年群里很多小伙伴开始想学Python， 无论是准备转行的，还是想多学一份技能提高职场竞争力的，都想选择Python赛道，下面给大家推荐一些非常不错的Python入门到精通的书籍。(含电子版) 1.Python cookbook Cookbook 这本书几乎是每个学Python的人都应该囤的一本书，里面总结了大量的精妙招式和非常赞的技巧，无论是python新手还是python老鸟都应该精彩翻阅的一本书，豆瓣9.2分
PyTorch示例——RNN文本分类-识别人名的国籍语言
PyTorch示例——RNN文本分类-识别人名的国籍语言 版本信息导包
RNN详解
目录 一.什么是RNN
mysql-完整语法的增删改-单表查询
文章目录 一、完整语法的增删改增语法
10种甜品及蛋糕的制作配方及教程
现在赚钱难，投资难，现在很多人都想有着自己的一番事业，但是因为怕投资大，怕亏本，都放弃了。我想很多人都是这样。10年前的我也是这样，花上万元学个技术对我来说真的很为难。但是没办法，看着别人赚钱，我也想做自己的小事业，于是在家人不同意的情况下，我跟朋友借了很多钱，厚着脸皮借了好多人，才去学的凉菜技术。毕竟上万元对当时我的来说是一笔不小的数目。我1万多元学来的技术和10年的实体店经验，现在卖39元，我希望可以帮助更多，想创业，却不敢投资！！想投资，却拿不出钱！拿出钱的，却怕亏不起的朋友们！我领悟出来一句话：想做就做去吧，因为你还年轻！想要成功，就要学会努力！永远不会去幻想中奖500万，脚踏
在ASP.net中的XML操作笔记一
前几天一老鸟跑来说：“小Q，看来这几天你没有什么事情，来给你安排一下工作！”我曰：“哦”，～～～。从此就开始饿补.net中操作XM
局域网共享设置
转自：局域网共享设置|如何设置局域网共享 一、设置服务器 1、更改不同的计算机名，设置相同的工作组
RNN架构解析——注意力机制
目录 注意力机制实现 注意力机制
车迷福利|高清超级跑车手机壁纸
对于壁纸控来说，看到喜欢的壁纸后，心里就觉得“哇！这就是我想要的啊”。 钟爱换壁纸的人大多都是有极高审美要求的人，可是我们时常容易审美疲劳。 真的会有人为了找到一个合适的壁纸花费好几个小时吗？简直不可理喻！ 有些人用壁纸是为了给日常丧丧的生活加加油，有些人是为了看到壁纸能心中一乐，有些人在 感情受伤后会用壁纸来表达思念，有些人会在平凡的生活中发现美好，这些都是一个壁纸控强 迫症曾经有过的感受。 高图网
DrawerLayout的简单使用（网易标题的实现）
今天给大家带来的是drawerlayout，首先DrawerLayout是Support Library包中实现了侧滑菜单效果的控件，可以说drawerLayout是因为第三方控件如MenuDrawer等的出现之后，google借鉴而出现的产物。drawerLayout分为侧边菜单和主内容区
索尼软件测试版,索尼(SONY)SGP511CN/B 黑平板电脑软件测试评测-ZOL中关村在线
同三星拥有TouchWiz UX、HTC拥有Sense UI一样，索尼作为一线数码品牌也拥有自家的操作系统。值得一提的是，此次全新问世的Tablet Z2采用了Android 4.4.2 KitKat系统，这对于一向在系统版本方面反应迟钝的索尼来说绝对是一个十足的进步。
SHA-RNN 之高呼 boooOOOOmmm
RNN架构解析——LSTM模型
目录 LSTMLSTM内部结构图
tensorflow 按维度相加_机器学习——Tensorflow教程:构建RNN
Tensorflow提供了很好的API来实现RNN。但是仍然从头开始实现神经网络是一个有用的想法，原因有两个，首先，如果你是一个初学者，你将学到很多关于这个RNN的工作原理。我们使用一个API块来显示工作机制是什么。这就是我们试图在幕后实现的原因。其次，如果你想实现一些新的RNN风格，它可以完成你自己的一些操作，那么你必须编写自己的RNN块。我将尝试尽可能简单地演示如何做到这一点。 在我们开始编写自己的RNN层之前，让我们快速了解其工作原理。首先，快速回顾一下我们的多层感知器(MLP)模型。
Python爬虫从入门到进阶
前言 董伟明，国内某知名Python应用网站高级产品开发工程师，《 Python Web 开发实战》作者，本书目前已经售出 17k 余本，另外也已经在台湾地区上市。在 2012 和 2014 年分别通过 2 个爬虫免试获得 2 个业界知名公司 offer，在之前的公司参与和维护着使用 Celery、Twisted 等技术完成每天上亿次抓取量的抓取服务，在过去的工作中完成过上百个抓取任务。 （文末送读者福利） 编写爬虫程序是一个非常有用的技能点，尤其对 Pyt
程序员最该读的30本书
“如果能时光倒流，回到过去，作为一个开发人员，你可以告诉自己在职业生涯初期应该读一本，你会选择哪本书呢？我希望这个书单列表内容丰富，可以涵盖很多东西。” 很多程序员响应，他们在推荐时也写下自己的评语。以前就有国内网友介绍这个程序员书单，不过都是推荐数 Top 10的书。其实除了前10本之外，推荐数前30左右的书籍都算经典 ，下面就按照各本书的推荐数排列。 1. 《代码大全》 史蒂夫·迈克康奈尔 推荐数：1684 “优