1001. A+B Format (20)(PAT)

本文介绍了一个简单的A+B问题的C++解决方案,重点在于如何将计算结果以标准格式输出,即用逗号分隔每三位数字。该程序首先读取两个整数a和b,计算它们的和,然后按照规定的格式输出结果。
  1. A+B Format (20)

Calculate a + b and output the sum in standard format – that is, the digits must be separated into groups of three by commas (unless there are less than four digits).

Input

Each input file contains one test case. Each case contains a pair of integers a and b where -1000000 <= a, b <= 1000000. The numbers are separated by a space.

Output

For each test case, you should output the sum of a and b in one line. The sum must be written in the standard format.
Sample Input

-1000000 9

Sample Output

-999,991

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
int main()
{
    long long int ma, b;
    cin>>ma>>b;
    long long int sum = ma + b;
    int a[1211];
    int top = -1;
    if(sum==0)//注意等于0的情况
    {
        cout<<sum<<endl;
    }
    else
    {
        if(sum<0)
        {
            cout<<'-';
            sum = -sum;
        }
        while(sum)
        {
            a[++top] = sum%1000;
            sum /= 1000;
        }
        printf("%d", a[top]);
        top--;
        if(top>=0)
            printf(",");
        else
            printf("\n");
        for(int i=top; i>=0; i--)
        {
            printf("%03d%c", a[i], i==0?'\n':',');
        }
    }
    return 0;
}
胚胎实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:胚胎实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:219张图片 验证集:49张图片 测试集:58张图片 总计:326张图片 • 训练集:219张图片 • 验证集:49张图片 • 测试集:58张图片 • 总计:326张图片 • 分类类别: 胚胎(embryo):表示生物胚胎结构,适用于发育生物学研究。 • 胚胎(embryo):表示生物胚胎结构,适用于发育生物学研究。 • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形标注,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片来源于相关研究领域,格式为常见图像格式,细节清晰。 二、适用场景 • 胚胎发育AI分析系统:构建能够自动分割胚胎实例的AI模型,用于生物学研究中的形态变化追踪和量化分析。 • 医学与生物研究:在生殖医学、遗传学等领域,辅助研究人员进行胚胎结构识别、分割和发育阶段评估。 • 学术与创新研究:支持计算机视觉与生物医学的交叉学科研究,推动AI在胚胎学中的应用,助力高水平论文发表。 • 教育与实践培训:用于高校或研究机构的实验教学,帮助学生和从业者掌握实例分割技术及胚胎学知识。 三、数据集优势 • 精准与专业性:实例分割标注由领域专家完成,确保胚胎轮廓的精确性,提升模型训练的可靠性。 • 任务专用性:专注于胚胎实例分割,填补相关领域数据空白,适用于细粒度视觉分析。 • 格式兼容性:采用YOLO标注格式,易于集成到主流深度学习框架中,简化模型开发与部署流程。 • 科学价值突出:为胚胎发育研究、生命科学创新提供关键数据资源,促进AI在生物学中的实际应用。
物品实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:物品实例分割数据集 • 图片数量:训练集1441张、验证集167张、测试集172张,总计1780张图片 • 分类类别:物品(item) • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形标注,适用于实例分割任务 • 数据格式:图片数据,来源于多样场景 二、适用场景 • 物品实例分割AI系统开发:支持构建能够自动识别并精确分割物品轮廓的AI模型,应用于自动化检测和识别系统。 • 物流与仓储管理:用于物品的分割和定位,提升库存管理、货物追踪和物流效率。 • 制造业质量检查:在制造过程中,对零件或产品进行实例分割,辅助质量评估和生产流程优化。 • 零售行业应用:集成至零售系统中,实现商品自动分割和识别,优化库存管理和用户体验。 • 学术研究与创新:支持计算机视觉领域的研究,特别是在实例分割任务上的模型开发和性能评估。 三、数据集优势 • 精准标注:每个物品实例均采用多边形标注,精确捕捉轮廓细节,确保分割准确性和可靠性。 • 数据多样性:数据集覆盖多种场景下的物品图片,增强模型在不同环境下的泛化能力和适应性。 • 任务专用:专注于实例分割任务,标注兼容YOLO等主流深度学习框架,便于模型训练和部署。 • 实用性强:适用于实际工业和应用场景,为物品分割相关AI开发提供高质量数据支撑,加速模型迭代。
一、基础信息 数据集名称:蜜蜂黄蜂人类蜂群关键点检测数据集 图片数量: 训练集:2265张图片 验证集:214张图片 测试集:108张图片 总计:2587张场景图片 分类类别: - Bee(蜜蜂):常见的传粉昆虫,在农业和生态系统中具有重要作用。 - Hornet(黄蜂):可能具有攻击性的昆虫,需监测以防范风险。 - Human(人类):场景中的人物,可用于行为分析或安全应用。 - Swarm(蜂群):指蜜蜂或黄蜂的群体,表示集体行为模式。 标注格式:YOLO格式,包含关键点坐标和类别标签,适用于关键点检测任务。 数据格式:JPEG图片,来源于实际场景,细节丰富。 二、适用场景 农业与环境监测系统开发:数据集支持关键点检测任务,帮助构建能够自动识别蜜蜂、黄蜂及蜂群关键点的AI模型,用于害虫控制、作物保或生态平衡监测。 安全与监控应用:集成至智能监控系统,检测人类和昆虫活动,提供实时警报功能,适用于家庭、公共场所或工业区域的安全管理。 生态研究与行为分析:支持昆虫群体行为研究,通过关键点分析动态模式,助力生态学、昆虫学或生物多样性研究。 教育与实践培训:数据集可用于高校或培训机构,作为计算机视觉和昆虫识别课程的教学资源,提升学生实践能力。 三、数据集优势 多类别覆盖与精准标注:包含4个关键类别,每个类别均有关键点标注,确保模型学习准确的特征表示,提升检测精度。 数据多样性与真实性:图片来源于真实环境,覆盖不同场景和条件,增强模型的泛化能力和鲁棒性。 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO),直接适用于关键点检测任务,并可扩展至其他视觉应用。 应用价值突出:专注于实际需求如农业害虫管理和安全监控,为相关行业提供高效、可靠的数据支持,推动AI技术落地。
<think>好的,我需要帮助用户了解如何部署和使用雷池WAF来防护靶场的安全。首先,我得回忆一下雷池WAF的基本信息。雷池WAF是一款开源的Web应用防火墙,主要用于防护常见的Web攻击,比如SQL注入、XSS等。用户提到他们之前看过关于靶场搭建的教程,比如pikachu和DVWA的部署,现在想在此基础上加强安全防护,使用雷池WAF。 接下来,我需要整理部署雷池WAF的步骤。通常,部署WAF需要先准备服务器环境,可能包括安装必要的依赖,比如Docker,因为很多开源项目现在都推荐用容器化部署。然后,获取雷池WAF的安装包或者Docker镜像,进行配置,包括设置监听端口、反向代理到靶场应用,以及调整安全规则。 另外,用户可能对配置防护规则不太熟悉,需要详细说明如何根据靶场的具体需求调整规则,比如针对SQL注入或XSS的防护策略。同时,测试部分也很重要,用户需要验证WAF是否正常工作,是否成功拦截了攻击请求,而不会误拦截合法流量。 还需要考虑引用之前的资料,比如用户提到的引用[1]和[2],但看起来这些引用是关于靶场搭建和CDN配置的,可能与雷池WAF直接关联不大,但可能需要提到在部署WAF前确保靶场环境已经正确搭建,或者结合CDN来隐藏真实IP,提升整体安全性。 用户的问题还可能涉及雷池WAF的高级配置,比如日志监控、自定义规则等,需要简要提及这些方面,并提供相关问题的建议,比如性能优化、规则调优等。 最后,生成相关问题时要围绕部署步骤、配置优化、故障排除等方面,帮助用户进一步深入学习。</think>### 雷池 WAF 部署与防护靶场安全配置教程 #### 1. **环境准备** - **服务器要求**: 推荐使用 Linux 系统(如 Ubuntu/CentOS),配置至少 2GB 内存、2 核 CPU。 - **依赖安装**: 安装 Docker 环境(雷池 WAF 通常以容器化部署): ```bash curl -fsSL https://get.docker.com | bash -s docker ``` - **靶场环境**: 确保已部署靶场(如 DVWA/pikachu)[^1],并记录其访问端口(例如 `8080`)。 #### 2. **雷池 WAF 部署** - **拉取镜像**: ```bash docker pull chaitin/safeline-mgt ``` - **启动容器**: ```bash docker run --name safeline-mgt -d \ -v /opt/safeline-data:/data \ -p 9443:9443 \ chaitin/safeline-mgt ``` 访问 `https://服务器IP:9443` 完成初始化配置(设置管理员账号)。 #### 3. **反向代理配置** - **绑定靶场服务**: 在雷池控制台添加“防护站点”,填写靶场域名或 IP,并设置反向代理到靶场端口(例如 `http://localhost:8080`)。 - **SSL 证书(可选)**: 若靶场使用 HTTPS,需上传证书或使用 Let's Encrypt 自动申请。 #### 4. **安全规则调优** - **基础防护**: 默认启用 SQL 注入、XSS、路径遍历等规则。 - **自定义规则**: - 针对靶场特点,添加特定过滤条件(如拦截 `DVWA` 的敏感路径)。 - 调整敏感度阈值,减少误报(例如放宽对 `pikachu` 靶场测试路径的限制)。 #### 5. **验证与测试** - **攻击拦截测试**: 使用工具(如 Burp Suite)发送测试 payload(例如 `' OR 1=1--`),观察雷池拦截日志。 - **误报检查**: 正常访问靶场功能,确认无错误拦截。 #### 6. **高级配置(可选)** - **CDN 集成**: 结合 CDN 隐藏服务器真实 IP[^2],提升抗 DDoS 能力。 - **日志分析**: 通过雷池的日志模块分析攻击趋势,优化规则。 ---
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