2021-04-27

最新推荐文章于 2021-12-17 10:53:56 发布
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博客提出在JupyterLab中下载Matplotlib图片时，背景颜色为灰白色而非预期的白色的问题。

jupyterlab下载matplotlib图片背景颜色怎么是灰白的？不应该是白色吗？

2021-04-27 CTF Misc buu oj day4 7道题
LiNa_lInA_741的博客
04-27 1528
这里写目录标题ningen类型图片文件解题镜子里面的世界类型图片文件解题被嗅探的流量类型pcap文件解题小明的保险箱类型图片文件解题爱因斯坦类型图片文件解题easycap类型图片文件解题另外一个世界类型图片文件解题ASCII编码变形 ningen 类型 Misc jpg图片分析 图片文件 9e3ec8c2-38c7-41cf-b5d7-abe7872de4c3.jpg 解题 复习题，类似day1里面二维码。 常规检查，打开图片看看，打开属性看看，用010Editor打开看看，发现图片隐藏文件： binw
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04-29
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2021-11-04
HHH_____的博客
11-04 2735
kettle发送邮件失败 《数据清洗》黑马程序员编著第三章实操。 报错如下 发送邮件 - ERROR (version 9.0.0.0-423, build 9.0.0.0-423 from 2020-01-31 04.53.04 by buildguy) : Problem while sending message: javax.mail.MessagingException: Could not connect to SMTP host: smtp.qq.com, port: 465, respons
2021-04-27 linux 创建多级目录命令mkdir -p
海月汐辰
04-27 1065
linux 创建多级目录命令mkdir -p 一、 linux 创建多级目录命令mkdir -p 二、比如mkdir -p frameworks_services_jni_hardware_kernel/packages/apps/Moneyboxapp/
2021-01-18
weixin_54641072的博客
01-18 2089
找程序猿哥哥！！！！编制App或者小程序
2021-05-05
樊金良的博客
05-05 923
你需要努力，fighting！
2021-04-22
m0_56229717的博客
04-22 1857
题目要求 LSW1 ; r state BACKUP changed to MASTER, because of protocol timer expired. (Interface= Vlanif2, VrId=1, InetType=IPv4) [sw1-Vlanif2]vrrp Apr 22 2021 15:39:16-08:00 sw1 DS/4/DATASYNC_CFGCHANGE:OID 1.3.6.1.4.1.2011...
2021-07-18 Debug
Choulongx的博客
07-18 618
今天发现了一个低级错误 [Error] ld returned 1 exit status 回去查发现是写错了主函数名称 我是sb
2021-02-02
image1986的专栏
02-02 1120
记录专用贴
go每日新闻(2021-04-27)——图解 g0：特殊的 goroutine
韩亚军的博客
04-28 8895
每日一谚: Never guess about performance. go中文网每日资讯–2021-04-27 一、Go语言中文网 图解 g0：特殊的 goroutine Go 数据结构和算法篇（十三）：字符串匹配之 Trie 树 二、亚军进化史 Go技术日报(2021-04-26)——Go 语言的 “黑暗角落” 三、polarisxu Rust语言24个绝佳框架、项目及资料库 四、脑子进煎鱼了 用 Go map 要注意这 1 个细节，避免依赖他！ 五、真没什么逻辑 为什么.
CVE-2021-24078漏洞分析
qq_36386435的博客
12-17 4059
CVE-2021-24078漏洞分析 漏洞复现证明截图 影响范围 Windows Server 2008 for 32-bit Systems Service Pack 2 Windows Server 2008 for 32-bit Systems Service Pack 2 (Server Core installation) Windows Server 2008 for x64-based Systems Service Pack 2 Windows Server 2008 for x64-bas
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09-08
【WiFi信道自适应功能验证】是无线网络设备在CE认证过程中的一个重要环节，它确保设备能在各种复杂的无线环境中自动调整工作信道，以优化网络性能。本文将深入解析WiFi自适应性组网模型，以及相关测试设置。...
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STEP-7-Professional-(TIA-Portal)_V11.0_compatibility-list_en_2021-04-27.xlsx
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西门子软件兼容性列表
js代码-省市区转换为vant格式 by Sanren 2021-04-27 14:40:00
07-14
Sanren在2021年4月27日创建了这个项目，可能是因为在实际开发中遇到了处理中国省市区数据的问题，于是编写了这段代码来解决这个问题。 在main.js文件中，我们可以预期找到核心的JavaScript代码实现。这段代码可能...
基于Java+SpringBoot+Vue的家具网上商城系统设计与实现源码及文档
最新发布
12-21
本项目旨在构建一个基于Web的家具在线销售平台，该系统致力于实现家具商品的高效数字化管理与用户交互。平台核心功能涵盖：主页展示、个人中心、用户账户管理、家具分类维护、商品信息管理、订单处理及系统配置等模块。管理员通过预设凭证登录后，可全面管理平台的各项业务与数据。 技术实现采用Spring Boot与Node.js作为后端支撑，结合Vue.js前端框架及Element UI组件库，数据库选用MySQL，项目管理依赖Maven。开发环境推荐使用IntelliJ IDEA，同时兼容Eclipse。系统遵循浏览器/服务器（B/S）架构模式，确保跨平台访问的便捷性。 部署时需配置数据库连接参数，相关设置在项目资源文件中指定。初始化数据库可执行提供的SQL脚本。应用启动后，管理员可通过特定路径访问后台管理界面，普通用户则通过前端入口浏览与购买商品。具体技术细节与操作流程可参考附带的文档资料。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
推荐系统基于Java+Vue的联邦学习隐私保护模型设计：分布式协同推荐架构与安全通信实现 项目介绍 基于java+vue的联邦学习的隐私保护推荐系统设计与实现（含模型描述及部分示例代码）
12-21
内容概要：本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构，使用户数据在本地完成模型训练，仅上传加密后的模型参数或梯度，通过中心服务器进行联邦平均聚合，从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计，包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块，并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时，系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示，Java后端支撑高并发服务与日志处理，形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例，如特征提取、模型聚合、加密上传等，增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群：具备一定Java和Vue开发基础，熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术，从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标：①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法；②掌握隐私保护机制（如加密传输、差分隐私）与模型聚合技术的集成；③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型；④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议：建议结合代码示例深入理解联邦学习流程，重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑，同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展，适用于科研验证与工业级系统原型开发。
基于spring boot的水果商城网站的设计与实现开题报告.docx
12-21
基于spring boot的水果商城网站的设计与实现开题报告
遗传算法的原理及其在实践中的应用（PDF格式）
12-21
源码来自：https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向（最优解）进化，进化过程中，会自动选择优良基因，淘汰劣等基因。 遗传算法（英语：genetic algorithm (GA) ）是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法，是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的，这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为： 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解，放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作，生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值，选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群（适应度函数的值越小越好） 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体，进行交叉，产生 2 个子代。 （交叉概率） 对子代（parent + 生成的 child）的染色体进行变异。 （变异概率） 重复3,4,5步骤，直到新种群（parentnumber + childnumber）的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率：两个个体进行交配的概率。 例如，交配概率为0.8，则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率：所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值，其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
结果是这样的，没有根据id排：start_date end_date 0 2020-01-15 2020-04-27 1 2020-09-30 2020-10-10 2 2021-02-07 2021-02-22 3 2021-03-06 2021-03-24 4 2020-01-21 2020-03-03 .. ... ... 639 2021-03-09 2021-03-18 640 2021-03-24 2021-04-01 641 2020-01-12 2020-04-19 642 2021-02-09 2021-02-18 643 2020-01-18 2020-03-09
06-03
如果你想根据企业id对结果进行排序，可以在输出结果之前加上一行代码： ```python result = result.sort_values(by=['id']) ``` 此代码将会根据id对结果进行排序，使得每个企业的结果排在一起。...
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