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我也要
我爱cs之我是一个兵
我是一个兵
来自训练营
左揣一把左四轮
右端三一冲锋枪一挺
制服穿在身
一颗中国心
壮志在我胸
不怕狼穴深
飞快奔向A门
速度之快 步伐之频
赛过哪吒风火轮
回头一看
我靠，身后没有一个援兵
是冲是阴
思想剧烈斗争
稍一迟疑 白光一闪
可怜年纪轻轻 尚未娶妻成婚
就这样壮烈牺牲
换来两条消息
A门匪徒两人
一把AK 一把沙漠之鹰
兄弟兄弟 为我报仇
前后夹击 两路杀进
呯呯呯...连响三声
一人爆头
一人被两次打中下身
哥们 谁开枪这么狠
让敌人断子绝孙
屏幕打出
Counter-strike win
Linux 上搭建一个 CS2 服务器
欢迎留言、提出问题我的博客。
C#中的警告CS0120、CS0176、CS0183、CS0618、CS0649、CS8600、CS8601、CS8602、CS8604、CS8625、CS8618、CS0103、CS0234及处理
void Students.SchoolJow(object sender, EventArgs e)”的参数“sender”类型中引用类型的为 Null 性与目标委托“EventHandler”不匹配(可能是由于为 Null 性特性)。若要删除这些警告，需要在取消引用之前添加代码，将该变量的“null 状态”更改为“不为 null”。将 null 文字或可能的 null 值转换为不可为 null 的类型。解除办法：对is操作的变量进行装箱操作，然后is操作装箱后的变量。解引用可能出现空引用。
STM32F407与CS5531、CS5532、CS5533、CS5534通信程序解析
一、版本信息 1.本文使用SMT32F407为例，HAL库，SPI通信。 2.CS5531、CS5532、CS5533、CS55534理论上相通，本文以CS5532为例。 二、参考程序 STM32与CS5532通信程序1 51与CS5532通信程序2 三、CS5532理解注意事项 3.1 波特率 如上图所示，波特率最大为2MHz。 3.2 SPI模式 如上图所示，CS片选有效后，SDI、SDO在SCLK的第一个时钟延采集高低电平，第二个时钟转换数据。 对应STM32程序设置如下： void MX_SPI
PP实施经验分享（13）——SAP中BOM查询技巧CS11/CS12/CS13/CS14/CS15/CSMB
PP实施经验分享（6）——SAP中BOM查询技巧CS11/CS12/CS13/CS14/CS15/CSMB 项目中经常会遇到查询BOM信息，这里简单介绍几个SAP标准查询BOM的功能，也可以通过这些有关功能函数进行相关开发报表的工作。 CS11:逐层 BOM 中间层物料会再形成一个层级结构 CS12: 逐层 BOM 每个层级下阶组件会单独显示 CS13:汇总 BOM 直接将查询物料所有组件展示出，并排除中间件的物料 CS14：物料间BOM比较 CS15:反查BOM,查询到最上层总成料号 CSMB:物
【近源攻击】badusb上线cs
❤️🔥🎉。
cs61a 2018spr hw05 的一个题目
最近在学习CS61A，做我作业的过程中经常会遇到问题，所以干脆今天在这里开个博，方便记录或请教。 今天的问题： 代码如下，最后一个叶子替换函数，不知道为什么测试通不过，说改变了原来的树。。。 def tree(label, branches=[]): """Construct a tree with the given label value and a list of branches....
1 SAP前台操作手册-PP模块-BOM主数据创建、修改(删除)、显示(CS01,CS02,CS03单个,CS11逐层,CS12多级,CS13向下,CS14对比,CS15向上-STKO&STPO)
SAP实施项目中，到了第3个阶段-系统实现，在这个阶段，因为蓝图汇报已经结束，配置也差不多完成了，自开发还在进行中，SAP标准功能下，可以进行基础业务的前台操作了，在实现阶段的末端，客户指定的关键用户（俗称KU-Key User）会进行前台业务操作和练习，提高熟练程度，同时需要在外部SAP顾问的帮助下，编写模块操作手册。我们现在以客户关键用户的角色，进行前台操作手册编写。
从0写一个cs的profile文件
文章目录前言开始1. 修改所有http通信的所有流量特征2. 修改被反射的beacon.dll文件的具体特征3. 修改进程注入的具体细节参考文章 前言 cs的profile文件可以修改流量特征以及修改beacon的默认行为，目的是为了让通信变得更加隐蔽。 我们首先需要知道profile文件具体可以修改以下几个部分的特征： get请求内容 post请求内容 被远程加载的beacon.dll的特征 远程加载beacon.dll的uri 进程注入的具体细节 后渗透模块的特征修改 开始 1. 修改所有http通
孔乙己的CS历程
孔乙己的CS历程 学校旁边这家网吧的格局，和别处差不多：都是外面有个曲尺型吧台，吧台里面替人结帐，预备着鲜橙多之类的饮料。上学的人，傍晚放了学，每每花10块钱，玩两个小时——这是两年前的事，现在降到三块钱一小时了——找个位置，点开游戏，玩会CS,若肯多花两块钱，就可以到17屏，带隔间的机子上去玩了，如果再多花点钱，就可以去VIP包间玩了，但是这些cser，多是32人野战的，大抵对装备不用那么严格，
通过matlab对比CS_CoSaMP,CS_GBP,CS_IHT,CS_IRLS,CS_OMP,CS_SP六种压缩感知图像重构算法的PSNR性能
贪婪算法以其重建速度快、重建方法实现简便的特点在压缩感知(Compressed sensing,CS)理论中获得了广泛的应用.着重从最优匹配原子的选择策略和残差信号的更新方式这两个方面对各种算法进行对比分析,以限制等容常数为条件讨论各种算法在实现重建时的性能,包括重建时间、重建的稳定性等;最后,通过模拟实验进一步验证了各种算法的重建效果,同时模拟实验结果还进一步得出各种算法的重建效果与待重建信号本身的稀疏度及测量次数这三者之间的关系。可以看到性能最优的是CS IRLS，性能最差的是CS IHT。
GMSL Strapping Pins CFG0/CFG1 应用
如果 0x13.bit3 = 0， 则是链路没有 Locked，需要去排查下具体问题（通常是工作模式配置问题）如果遇到 Link 无法建立（Locked），电源没有问题的情况下，多半是加串器和解串器的工作模式不匹配。芯片在上电时，会检测这两个管脚的电压，根据不同的电压值，芯片进入到不同的工作模式。一对加串器和解串器，只要工作模式匹配得当，Link Locked，便能够正常工作。ADI 已经充分考虑了用户的需求，尽可能的降低的芯片的使用和配置复杂度。GMSL 的解串器也是类似的配置，具体请参考对应的规格书。
CS5211,CS5212,CS5256,CS5811,CS5288资料
CS5211：DP TO LVDS CS5211支持Displayport到LVDS的协议转换器，是CPU/GPU到显示屏的关键模块，用于计算机主板驱动LVDS屏幕，广泛应用于一体机、广告机、工控电脑等市场，创新点：1. CS5211通过GPIO来选择预设的16套EDID，方便用户调试2. 独特的接收机设计，做到了低功耗和高性能3. CS5211单电源设计可以节省BOM成本4. 可编程的SSC可以降低电磁干扰 CS5212：DP TO VGA DisplayPort 到VGA的显示协议转换器，用...
10-142 6-4 查询厂商“D“生产的PC和便携式电脑的平均价格
分数 10全屏浏览题目切换布局作者 lhm单位 河北农业大学本题目要求编写SQL语句，查询厂商D生产的PC和便携式电脑的平均价格。
Photoshop CS4 CS5 CS6永久序列号全面整理
photoshop CS4的永久序列号 1325-1900-8433-2248-5594-1437 1330-1816-6029-5752-3896-2872 photoshop CS5的永久序列号 1330-1347-7986-4456-2358-12481330-1340-3098-0417-6341-11041330-1112-8796-3405-8599-2226 1330-15...
死区补偿---学习笔记
最近调试中发现，死区补偿对电流谐波和电流带宽影响挺大，于是对死区补偿产生浓厚兴趣，找来几篇文章粗读并做一下笔记。 传统做法 无非就是根据电流方向补偿，假如svpwm计算出的A相理论导通实践为T1，死区时间是Td，则实际导通时间T = T1-Td（when ia >0 ），于是在svpwm计算出的导通时间T1的基础上加上Td。这样经过PWM模块后，实际的导通时间即为T1. 但存在两个难点（个人总结）： 1，受电流检测精度影响，尤其是在过零点检测困难。 2，真实的二极管导通需要一定电压，并非..
ST03N 里看不到 SE38 / SA38？别急，这不是没记录，而是被换了名字
摘要：SAP系统中SE38/SA38事务码在ST03N统计中可能"隐身"，因其对话步骤被归集到对应的程序名(如SE38→RSABAPPROGRAM)。ST03N侧重工作负载聚合统计，而STAD提供短期明细记录。正确排查方法是：在ST03N中搜索程序名而非事务码，再通过STAD验证具体使用情况。这一现象在权限整改和审计中易造成误判，建议将程序名纳入常规监控，并区分ST03N(趋势分析)与STAD(事实校验)的不同用途。
爱攻AGON迅猛龙CS24A实力助阵PNL 2026春季赛，见证高校王者再登巅峰！
在最终的总决赛BO3巅峰较量中，北京石油化工学院延续火热状态，以2:0战胜浙江财经大学，成功问鼎PNL 2026春季高校联赛全国总冠军，再次站上全国之巅。与此同时，现场还有帅气的Coser倾情演绎游戏中的经典角色，精美的服化道打破了次元壁，带来视觉与情感的双重共鸣，吸引了无数粉丝驻足合影。近日，2026 PNL完美世界CS全国联赛春季赛高校赛决赛圆满落幕。同时，它配备了全功能人体工学支架，支持高度、俯仰及左右旋转等多维度调节，确保选手在长时间的高强度对抗中，始终保持最舒适的竞技姿态，全神贯注于决胜时刻。
Openclaw第3章：进阶部署
本章面向需要在特定环境中稳定运行 OpenClaw 的用户，介绍 Windows、Linux、Docker 以及 Cloudflare Workers 四种进阶部署方式。每种方式各有侧重：Windows 部署适合桌面用户日常使用，Linux 部署适合开发者，Docker 部署适合追求环境隔离的运维场景，Cloudflare Workers 部署则适合希望获得全球边缘网络加速的用户。读者可根据自身环境和需求选择合适的方案，完成本章后可继续阅读第4章了解维护升级流程。
python cs开发框架_用Python编写一个简单的CS架构后门的方法
用Python编写一个简单的CS架构后门的方法来源：中文源码网浏览： 次日期：2019年11月5日【下载文档:用Python编写一个简单的CS架构后门的方法.txt】(友情提示:右键点上行txt文档名->目标另存为)用Python编写一个简单的CS架构后门的方法0x00：事先说明 你已经攻陷了对方主机且获得了最高权限。对方的本地防火墙会丢弃所有的外来数据包。这个后门不...
逆强化学习：从专家示范中学习策略
逆强化学习（Inverse Reinforcement Learning，简称IRL）是强化学习（Reinforcement Learning，简称RL）的一个子领域，它的目标是从专家的行为中学习策略。在传统的强化学习中，智能体通过与环境交互，根据奖励信号来学习一个策略。而在逆强化学习中，我们没有直接的奖励信号，而是通过观察专家的行为来推断出奖励函数，从而学习到一个与专家类似的策略。逆强化学习作为强化学习的一个重要子领域，在许多实际应用场景中都取得了显著的成功。
基于C#通过PLCSIM ADV仿真软件实现与西门子1500PLC的S7通信方法演示
基于C#通过PLCSIM ADV仿真软件实现与西门子1500PLC的S7通信方法演示
CS5261与CS5265功能应用|CS5261替代RTD2171|CS5265替代RTD2172
CS5261可以完全替代兼容停产RTD2171,CS5265可以完全替代兼容RTD2172，芯片单价低，整体方案设计简单，整体BOM成本较RTD2171、RTD2172低。
【TC3xx芯片】TC3xx芯片看门狗复位的默认行为分析
TC3xx芯片看门狗复位的默认行为分析
CS01/CS02/CS03 BOM创建/修改保存前增强
CS01/CS02/CS03 BOM创建/修改保存前增强
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")
SAP B1中文培訓教材_SDK
公司内部培训资料，对开发工具 ，DIAPI， UIAPI，Add-ON有详细解说
【MSF与CS联动】
msf与cs
Statistics and Machine Learning Toolbox
Statistics and Machine Learning Toolbox（带书签），MATLAB统计学习工具
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