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我也要
所有看过这部电影的人都对这句对白印象深刻：
深深的爱着这部电影，仅仅一面之缘又何妨？
【护网行动-红蓝攻防】第一章-红蓝对抗基础 认识红蓝紫
军事上的演练，是除了实战以外最能检验军队战斗力的一种考核方式，他可以模拟面对外部势力的攻击时候，如何更好的去维护国家和主权的安全。同样的，在网络上面，真实环境下的网络攻防演练也是检验一个单位，企业网络防御能力，发现潜在危险最好的方法。1.政策要求2安全威胁驱动当前，我国关键信息基础设施面临的网络安全形势严峻复杂，网站平台大规模数据泄露事件频发，生产业务系统安全隐患突出，甚至有的系统长期被控面对高级持续性的网络攻击，防护能力十分欠缺。目前，我国面临的网络安全威胁主要有以下几点。
love me if you dare
在搬来简介之前，我忍不住想说说我曾经那么满腔热情而后又那么梦寐以求的苦苦寻找过这部电影。大概，是在前年吧，在报纸上看到一篇小文提到《两小无猜》，内容是什么记不清了，当时打动我的是其中的一句话。于是，便四处寻找这部电影的DVD，几乎找遍了所有的音像店都没有。于是，退而求其次，在网上找下载，也没有。越是不容易得到的东西便愈加弥足珍贵起来，这部电影在心底便成了宝贝，去外地出差也记着去找，最...
RP Fiber Power 版本
RP Fiber Power的版本历史 该软件一直受到多年来广泛的发展计划，这大大扩展了其功能，以及用户界面的质量。 V1 这是第1个版本。 它仅限于光纤激光器和放大器的连续波计算，并且只能通过脚本进行控制。 V2 版本2引入了交互式表单。 至少对于更简单的模拟，现在可以简单地通过填写表单来工作，而V1必须通过脚本来控制。 例如，屏幕截图显示了输入某些信号参数的表单： 当您基于这些表单执行计算时，程序将根据您的表单输入自动编写脚本文件，然后执行该脚本。如果您需要编写脚本以获得更大的灵活性，可以稍后查看该脚
python中reset函数_有一个python函数在脚本运行后重置它吗？
所以当我在我的IDE中运行这个程序时，终端会弹出，我输入任何东西，它会超出预期，但是终端会关闭。有没有一个函数可以简单地用相同的代码重置终端中的函数，以便继续输入类似游戏的内容？另外，我是否可以让“<；0”条件正常工作？我需要将字符串转换回一个数字，以便它能正确地执行此操作。# Rate our Love!!### Press F5## then input a rating fo...
Android TV开发：RecyclerView焦点控制实践与优化
在Android TV应用开发中，焦点控制是提升用户体验的关键技术。不同于移动端触摸交互，TV端通过遥控器方向键导航，需要精确的焦点管理机制。RecyclerView作为动态列表的核心组件，其焦点控制涉及视图复用、导航逻辑和视觉反馈等核心技术点。通过合理配置focusable属性、自定义焦点查找算法以及优化动画性能，开发者可以解决TV端常见的焦点跳转异常、视觉反馈延迟等问题。特别是在视频点播、智能家居控制等场景中，良好的焦点控制能显著提升操作效率。本文结合网格布局焦点环绕、分页加载焦点保持等实战案例，深入解
Arduino IDE 2配置ESP32-S3工程全指南
嵌入式开发中，Arduino框架通过硬件抽象层（HAL）大幅降低MCU入门门槛，其核心在于板级支持包（BSP）与底层构建系统（如ESP-IDF）的精准协同。理解CPU频率、Flash模式、分区表、PSRAM等关键配置，本质是掌握SoC时钟树、SPI Flash通信协议、内存映射与FreeRTOS调度机制的技术原理。这些参数不仅决定固件能否启动，更直接影响功耗、实时性、OTA升级与大容量应用（如LVGL、TFLite Micro）的可行性。本文以ESP32-S3为例，聚焦Arduino IDE 2.x环境下从
五、定语从句和状语从句
从属连词 + 完整主谓从句 + 主句从句不修饰任何名词，只表逻辑关系。
ISMN数据处理
可批量下载，十分方便
I Want to Know
It doesn’t interest me what you do for a living. I want to know what you ache for, and if you dare to dream of meeting your heart’s longing. It doesn’t interest me how old you are. I want to k
GitHub霸榜神器！NextChat领衔DeepSeek全栈开发范式
NextChat（原ChatGPT-Next-Web）是GitHub上斩获81.2K星标的现象级开源项目，定位为"轻量级AI助手终端"，支持DeepSeek、Claude、GPT-4、Gemini等20+主流大模型。• 原生集成DeepSeek、GPT-4、Gemini Pro等模型API，同时兼容RWKV-Runner、LocalAI等自建模型框架，通过环境变量。• 客户端体积仅5MB（Windows安装包约6MB），采用PWA渐进式Web应用技术，首屏加载速度优化至100KB级，老旧设备亦可流畅运行。
深度解析：企业AI效能度量框架的核心指标与落地路径，收藏级干货
资源成本：GPU利用率从31%提升到75%，云费用减少了50万元/年；工程效率：模型迭代周期从2周缩短到3天，部署成功率从70%提升到95%；模型性能：CTR从8%提升到12%，CVR从3%提升到4.5%；业务价值：增量收入达200万元/月，ROI达180%；伦理风险：推荐结果的差异影响比从0.7提升到0.9，用户投诉率下降了30%。现在，当CEO再问「AI项目值多少钱？
寂静之城——哀悼FeedBurner
DaNmarner: Feedburner遭封，我再次想起了这篇文章。寂静之城by 马伯庸And in the naked light I saw ten thousand people, maybe more. People tal king without speaking, people hearing without listening. People writing songs th
2025华为od面试手撕代码【求字符串表达式结果】
2025华为od面试手撕代码【求字符串表达式结果】
寂静之城之RSS被封
寂静之城这篇文章太经典了！今天在slashdot.com上看到了这个！http://politics.slashdot.org/article.pl?sid=07/10/05/151247懒得翻译了，但愿您能看见，更能看懂。还有最近GoogleAdsense的广告在页面上总是显示不正常。
Camera2Demo
在Camera2 的基础上进行封装，使得Camera2一堆初始化逻辑与Activity分离，降低耦合度，完成预览拍照并保存的操作
ET2012新版免狗免安装绿色软件
ET2012新版免狗免安祖昂绿色软件。，新界面，新视觉，
明日高考
今天几个人在我后脑勺大喊：“哇，你有白头发了！”，没过多久又听见一声：“我又找着一根！”那架势让人觉得她喊的是“我考上清华了！”打扫完教室要走的时候有些不舍。昨天在那里掉了3年来第一颗眼泪。晚上收了一短信，是个闹翻了的朋友发的，她说时间会冲淡一切。一切？不要。虽然我知道那话挺有道理。老了，旧故事，该结束了。
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
Vista,Leopard,Gutsy——关于比赛，你怎么看？
Vista,Leopard和Ubuntu Linux是最近接触比较多的三个操作系统，现在Ubuntu正在升级，最后一次用feiry写点东西娱乐一下吧。话说三大系统，各怀绝技，激战正酣ing!!第一回合：易用性。微软以易用性称霸桌面的时代已经是历史了。其实和Mac的操作系统比起来，微软本身也好不到哪去。如今Linux阵营里杀出的几员猛将（比如SUSU,Ubuntu）也把前面二者打了个猝不及防。综上所
新的blog
索性连作品页的地址也换掉（反正都是免费空间^_^）。从前的blog地址：http://myhpl.blogchina.com从前的作品发布地址：http://qswan.myrice.com新的作品发布地址：http://DaNmarner.myrice.com
哈利波特与死圣中文版
哈利波特终结篇——哈利波特与死圣中文版震撼登陆我的sina博客，地址如下：http://blog.sina.com.cn/DaNmarnerEnjoy it,everybody!
唠唠叨叨
一不小心在原来用的那个blog上发现原来过去的我是个多愁善感的人。可惜的是——我能记起那些往事却不再记得那些感觉。所以即使在自己眼里一切的呻吟都蜕变成了唠叨。燕垒生小说里写过这么一句：此水已非去年水，此身犹是去年人。记得当时我看了以后深以为意。而今呢？此人亦非去年人。心里有太多的咆哮太多的不满，我只是带上一副冷漠的面具，活着。
迟来的新世界
几次寒流终究阻止不了姹紫嫣红的春天，转眼4月已经过完了1/3。我总觉得这春天来得太晚了些。直到现在我才发现原来世界上还有这么一群人，他们拥有我曾经向往，却没体验过的生活，他们享受着常人无法享受的精彩，他们手中攥着主宰未来的力量。听起来像一群hacker，可这世界上哪还有那么多真正的hacker。不过他们确实比网络上某些总忘不了标榜自己花拳绣腿的那群“黑客”更像hacker，至少是更像。
最好的Blog在哪？
我记得最初让我产生放弃这个装修了很久的优快云 Blog的原因是要进Alexa排名似乎至少要有一个二级域名。 昨天又收到了Payperpost.com正式的拒绝信。遂决定搬家，去写英文。像我这种懒人，首选当然是BSP。Google了一下，国内最好的BSP应该是yo2.cn了，可惜WordPress已经汉化，听说还有插件被和谐掉的情况。国内找个英文BSP不抱希望。放眼国外，最想用的是bl
学习计划
最近一直在考虑以后学什么样的技术，如果是（极有可能是）编程那么到底应该学哪几门语言。因为精通一门语言绝对不是编程的终点。今天看到了一篇很系统的各种语言的对比，遂找到了一点点思路。1-PASCAL 已经算学过了，不过学的时候没人告诉我指针的重要性，所以我一点都没看懂。现在不光指针，就连一般的语法也忘的差不多了。勉勉强强能读懂代码而已了。当时自学它是为了信息学奥赛，不过看来没有机会参加了
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【Unity知识速递】第7期 Unity 6.6 深度解析：WebGPU 正式版与 WebAssembly64，Web 游戏的内存革命
如何启用 Wasm64？需要注意的是，Wasm64 需要浏览器支持 Memory64 提案，目前主流浏览器的最新版本都已支持。一句话总结： Unity 6.6 用 WebGPU 转正、Wasm64 16GB 内存和渐进式加载三连击，将 Web 游戏的体验天花板又往上推了一大截——Web 平台不再是"妥协版"，正在成为真正的一等公民。Unity 6.6 新增了 WebAssembly64（Wasm64） 构建选项，这可能是本次更新中对 Web 游戏开发者影响最大的一项升级。
我给 DeepSeek 大肥鱼做了一款马里奥式闯关游戏
当全网都在把大肥鱼做成直播虚拟主播的时候，我决定给她做一款横版闯关游戏。
节日小游戏活动快速落地与高效转化技巧
比如，把平时验证过的消消乐、大转盘、接红包等经典玩法作为底子，只需要针对特定的节日（像春节、中秋）或者门店庆典，快速替换一套应景的UI素材和文案，再植入专属的节日福利。这种“旧瓶装新酒”的方式，能把开发周期压缩到极致，确保活动能踩着流量的爆发点准时上线。特别是对于实体门店，游戏通关后的奖励最好能直接引导到线下核销，比如“满100减20”的优惠券，这样能把线上的流量精准地拽进店里，形成实实在在的成交。这种基于熟人关系的推荐，比硬广有效得多，能迅速在朋友圈和社群里铺开，实现低成本的流量获取。
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