05C#基础知识总结

最新推荐文章于 2024-07-14 10:04:18 发布
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此博客主要对C#进行总结，但具体内容缺失。C#是后端开发常用语言，在软件开发等领域有广泛应用。
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bilibili 安全知识竞赛总结
Jiuh-star的博客
10-27 527
本文写自28号，比赛已经过去一天了，目前题目1~10的flag获取地点也已经全部被找到。在比赛中发现一些零零散散的问题，在此做总结。 Flag 1~5 这个没什么好说的，基础知识很容易能找到 Flag 6 Referer字段盲注。这个一开始就想到了，但是用sqlmap扫描的时候没有发现问题。后续经过大佬提醒提高了延迟再次扫描才发现。后续经过分析认为是sqlmap请求过快引起WAF拒绝访问导致失败o(╥﹏╥)o Flag 7 根据首页 /api/images?file=banner.png 猜测存在任意文件读
gan 总结 数据增强_NLP数据增强方法总结：EDA、BT、MixMatch、UDA
weixin_42113754的博客
12-10 1826
一只小狐狸带你解锁炼丹术&NLP 秘籍老板，只有几百条数据没法用神经网络呀，可以批点经费标数据吗？没钱，EDA, BT, UDA了解一下喵喵喵？1 数据增强的背景和应用场景随着AI技术的逐步发展，更好的神经网络模型对数据规模的要求也逐步提升。而在分类任务中，若不同类别数据量相差很大，模型则会出现过拟合现象，严重影响预测的正确性。从广义上来讲，有监督模型的效果相对半监督或无监督学...
python从后向前匹配_python基础知识总结
weixin_32816563的博客
01-05 2342
1.数据：是一切程序运行的原材料（输入数据-程序-输出数据（结果））1.1变量Python 中的变量不需要声明。每个变量在使用前都必须赋值，变量赋值以后该变量才会被创建。在 Python 中，变量就是变量，它没有类型，我们所说的"类型"是变量所指的内存中对象的类型。等号（=）用来给变量赋值。等号（=）运算符左边是一个变量名,等号（=）运算符右边是存储在变量中的值。（例如：nameStr=’马云’；...
docker笔记-基础(不带项目)-docker笔记基础知识详细总结
qq_34953582的博客
05-28 795
-name指定一个容器名字 ， -t指定一个尾终端供登录进来， -i让容器标准输入保持打开状态，/bin/bash表示执行命令是在/bin/bash下，（也可不用写/bin/bash，镜像打包时Dockerfile文件最后一行一般有一个命令就是/bin/bash）#注意：原因是因为国内网络问题，无法连接到 docker hub。#格式：nsenter -t 启动容器的PID号 -u -i -n -p #-u用户空间，-i指IPC空间，-n指网络空间，-p指pid的namespace,
Docker知识点总结
weixin_46619666的博客
08-30 1134
Docker的概述 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-3oJpGGzn-1630306422689)(C:\Users\MGZ20180810F\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20210824104949421.png)] 镜像（image）: dokcer镜像就好比是一个模板，可以通过这个模板来创建容器服务，tomcat镜像===>run===>tomcat01 容器（提供服务器） 容
电子技术员基础
weixin_42550185的博客
07-14 1375
这是介绍电子技术员必须掌握的基础知识，在维修和测试中可能有所帮助。放在电脑里有几十年了，是我早期在做电子技术员期间做的文档，所有插图都是自己做的，当时学习是真认真。
深入原理64式：33 操作系统知识总结
qingyuanluofeng的专栏
11-21 279
待补充
复习总结4-6
2302_76513761的博客
04-25 1201
即速应用是深圳市咫尺网络科技开发有限公司开发的一款同时兼具微信小程序和支付宝小程序快速开发能力的工具,用户只需简单拖拽可视化组件,就可以实现在线小程序开发。据不完全统计,在微信小程序正式发布的１年内,在即速应用上打包代码并成功上线的微信小程序已经超过５万个。
狂神Docker入门笔记总结
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11-28 3911
狂神docker入门笔记
ch05C#程序设计项目化教程.ppt
12-15
总结以上内容，C#程序设计的Windows应用程序开发中，ADO.NET技术是基础，涉及到.NET Framework数据提供程序和DataSet两大核心组件。连接数据库、执行SQL语句和操作数据都需要通过Connection对象、Command对象和...
c25508c457055306d107789e05c0ef48.part12
02-04
在数据处理的基础上，数据分析更侧重于从数据中提取有用信息和形成洞见。数据分析可以是描述性的，用于总结数据集中的趋势；也可以是预测性的，用于预测未来趋势；或者是规范性的，用以提供决策支持。 数据分析的...
04-05C++考试试卷3答.doc
09-21
这份C++考试试卷主要考察了考生对于C++语言的基础知识，包括语法、程序逻辑和面向对象编程的理解。以下是对试卷内容的详细解析： 一、选择题 选择题部分主要涉及了C++的基本概念和语法，例如数据类型、运算符、控制...
【3D应力敏感度分析拓扑优化】【基于p-范数全局应力衡量的3D敏感度分析】基于伴随方法的有限元分析和p-范数应力敏感度分析（Matlab代码实现）
01-09
【3D应力敏感度分析拓扑优化】【基于p-范数全局应力衡量的3D敏感度分析】基于伴随方法的有限元分析和p-范数应力敏感度分析（Matlab代码实现）内容概要：本文档介绍了基于伴随方法的有限元分析与p-范数全局应力衡量的3D应力敏感度分析，并结合拓扑优化技术，提供了完整的Matlab代码实现方案。该方法通过有限元建模计算结构在载荷作用下的应力分布，采用p-范数对全局应力进行有效聚合，避免传统方法中应力约束过多的问题，进而利用伴随法高效求解设计变量对应力的敏感度，为结构优化提供关键梯度信息。整个流程涵盖了从有限元分析、应力评估到敏感度计算的核心环节，适用于复杂三维结构的轻量化与高强度设计。; 适合人群：具备有限元分析基础、拓扑优化背景及Matlab编程能力的研究生、科研人员与工程技术人员，尤其适合从事结构设计、力学仿真与多学科优化的相关从业者； 使用场景及目标：①用于实现高精度三维结构的应力约束拓扑优化；②帮助理解伴随法在敏感度分析中的应用原理与编程实现；③服务于科研复现、论文写作与工程项目中的结构性能提升需求； 阅读建议：建议读者结合有限元理论与优化算法知识，逐步调试Matlab代码，重点关注伴随方程的构建与p-范数的数值处理技巧，以深入掌握方法本质并实现个性化拓展。
操作系统安全-实训报告 24-1赵海龙.doc
01-09
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Python 基于 DHT+Aria2+Redis 的磁力链接爬取与解析工具！.zip
01-09
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【毕业设计】基于STM32单片机物联网的智能家居系统（机智云）MF-毕业源码案例设计.zip
01-09
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Android平板控制PC教程.docx
01-09
下载前必看：https://pan.quark.cn/s/9f13b242f4b9 Android 平板设备远程操控个人计算机的指南 Android 平板设备远程操控个人计算机的指南详细阐述了如何运用 Splashtop Remote 应用程序达成 Android 平板设备对个人计算机的远程操控。 该指南被划分为四个环节：首先，在个人计算机上获取并部署 Splashtop Remote 应用程序，并设定客户端密码；其次，在 Android 平板设备上获取并部署 Splashtop Remote 应用程序，并与之建立连接至个人计算机的通道；再次，在 Splashtop Remote 应用程序中识别已部署个人计算机端软件的设备；最后，运用平板设备对个人计算机实施远程操控。 关键点1：Splashtop Remote 应用程序的部署与配置* 在个人计算机上获取并部署 Splashtop Remote 应用程序，可通过官方网站或其他获取途径进行下载。 * 部署结束后，必须输入客户端密码，该密码在平板控制计算机时用作验证，密码长度至少为8个字符，且需包含字母与数字。 * 在配置选项中，能够设定是否在设备启动时自动运行客户端，以及进行互联网搜索设置。 关键点2：Splashtop Remote 应用程序的 Android 版本获取与部署* 在 Android 平板设备上获取并部署 Splashtop Remote 应用程序，可通过 Google Play Store 或其他获取途径进行下载。 * 部署结束后，必须输入客户端密码，该密码用于连接至个人计算机端软件。 关键点3：运用 Splashtop Remote 远程操控个人计算机* 在 Splashtop Remote 应用程序中识别...
[混合波束成形]基于深度学习的大规模天线阵列混合波束成形设计(Matlab代码、Python代码实现）
01-09
[混合波束成形]基于深度学习的大规模天线阵列混合波束成形设计(Matlab代码、Python代码实现）内容概要：本文介绍了基于深度学习的大规模天线阵列混合波束成形设计方法，结合Matlab和Python代码实现，旨在通过深度学习技术优化毫米波通信系统中的波束成形性能。文中详细阐述了混合波束成形的基本原理、系统模型构建、深度神经网络的设计与训练过程，并展示了如何利用深度学习替代传统复杂的数学优化算法，提升波束成形的效率与精度。同时提供了完整的代码实现方案，便于读者复现和进一步研究。; 适合人群：具备一定通信系统基础知识和深度学习背景，熟悉Matlab或Python编程的高校研究生、科研人员及从事无线通信领域研发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于5G/6G毫米波通信系统中大规模MIMO的波束成形设计；②帮助研究人员理解深度学习在传统通信信号处理任务中的融合应用；③为相关课题提供可复现的代码基础和技术参考。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的代码逐模块学习，重点关注深度学习网络结构与通信系统模型的对接方式，同时可尝试在不同信道环境下进行仿真实验以加深理解。
#05C757以此色值为基础出一个rgba
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RGBA则是在RGB基础上加了一个透明度通道A，范围是0到1。用户提供的颜色是#05C757，所以需要将前两位05转换为红色，C7转换为绿色，57转换为蓝色。然后可能需要计算对应的十进制数值，再组合成RGBA格式。但用户可能...
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