喜欢这个Blog？小心别人发现你的致命弱点

最新推荐文章于 2024-11-07 12:47:11 发布
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本文探讨了面对难题时的决心与执着，及其可能带来的危险性。通过一个漫画的例子，提醒读者要适度解决问题，避免过度沉迷。同时，文章也分享了一个让狂热的技术爱好者安静下来的有效方法——给他们一个既有趣又极具挑战性的难题。


    你是否曾趴在电脑前暗下“做出了这道题再睡觉”的决心？你是否曾有过“这题没想出来，老子今天不吃饭”的想法？看到最近xkcd的一幅漫画后，我突然意识到了它的危险性：不顾一切地钻进某个难题里并不是一件好事。不要轻易透露你geek/nerd的身份，不然你很容易被人利用或者陷害。
    to各位MM，当你的BF在你旁边叽叽喳喳闹个不停把你弄烦了时，你会咋办？如果他正好是一个狂热的数学/物理/信息学爱好者，问题就好办多了：给他一道难题做，他很快就安静下来了。这样的题最有效果：题目新颖有趣，描述非常简单，并且解答异常困难。比如，漫画里的那道题就是一个绝好的例子……
    妈的，今天不再更新了，古代汉语也他妈的不复习了，等老子把这题解决了来再说。呃，如果两个点之间的Manhattan距离为3的话……

RC4的致命弱点：如何从Wireshark流量中提取密钥流？.pdf
06-16
从隐写术到编码转换，从音频隐写到文件结构分析，CTF-Misc 教会你用技术的眼睛发现数据中的「彩蛋」。掌握 Stegsolve、CyberChef、Audacity 等工具，合法破解摩斯密码、二维码、LSB 隐写，在虚拟战场中提升网络安全...
演示：敏捷的致命弱点
03-04
更糟糕的是，这个假定情况是您正在为一个客户或者一个组织构建软件。但如果您实际正为一个有着广泛竞争利益的规模更大更复杂的组织进行商业上的软件开发，或者应用软件开发，又该如何呢？无论我们在敏捷宣言中的假设...
渗透测试怎么做？看完这个我也学会了
wangluo12138的博客
11-07 1419
为了帮助大家更好的学习网络安全，小编给大家准备了一份网络安全入门/进阶学习资料，里面的内容都是适合零基础小白的笔记和资料，不懂编程也能听懂、看懂，所有资料共282G，朋友们如果有需要全套网络安全入门+进阶学习资源包，可以点击免费领取（如遇扫码问题，可以在评论区留言领取哦）~😝有需要的小伙伴，可以点击下方链接免费领取或者V扫描下方二维码免费领取🆓👉优快云大礼包🎁：全网最全《网络安全入门&进阶学习资源包》免费分享（安全链接，放心点击）👈。
杂谈随笔 --《人性的弱点》
weixin_34356555的博客
11-14 3662
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
github 吐血整理：如何应对 HR 的灵魂拷问？
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11-04 933
本文首发于小程序：编程面试题库 ，转载请保留出处。最近趁着有时间，整理了一下关于 HR 的灵魂拷问系列，并新建了一个 github 仓库，欢迎持续关注。本文为节选部分内容，点击阅读原文可...
常见的面试题(1)
weixin_45257157的博客
12-16 618
问题1 你为什么觉得自己能够在这个职位上取得成就？ 　　       分析 这是一个相当宽泛的问题，它给求职者提供了一个机会，可以让求职者表明自己的热情和挑战欲。对这个问题的回答将为面试人在判断求职者是否对这个职位有足够的动力和自信心方面提供关键信息。 　　 错误回答 我不知道。我擅长做很多事情。如果我能得到并且决定接受这份工作，我确信自...
MySQL这一章就够了(一)
Dusttang的博客
09-02 5877
MySql笔记 MySQL是关系型数据库，基于SQL查询的开源跨平台数据库管理系统。它最初是由瑞典MySQL AB公司开发的。现在它是Oracle Corporation的分支机构。 Mysql特点： 开源、兼容多个平台、扩展性强 数据库三大范式： 为避免数据冗余、操作异常和性能问题，需进行数据规范化。 数据库的三大范式： 第一范式：确保每列都是不可再分的最小数据单元 第二范式：确保每列都与主键相关 第三范式：确保表中各列必须和主键相关，不存在依赖关系。 一、SQL简述 1、SQL的概述 Struct
如何读懂一篇学术论文？
weixin_30825199的博客
01-13 1653
如何总结和整理学术文献？ 学习资料：世上最强大的科研工具手册 与其给 PDF 分类，真不如读完文章之后好好整理「读后的 notes」，以后需要什么内容就直接在 notes 里面搜索。 *** 1. 需要在 notes 里面清楚的标注文章的 title，作者信息，和会议信息 *** 那么问题来了，应该用什么样的格式来放置这些数据呢？ 在这一步推荐使用 dblp（http://dblp.uni-tri...
人生哲理枕边书——你应该知道的165个人生哲理
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张小龙4个小时的演讲内容
Clarence_Pang的博客
01-10 442
大家好！我是张小龙。 刚刚我们在下面看了一下这些吐槽（“微信之夜吐槽版”开场视频），非常好，因为我每天都在听到这样的声音，都已经习惯了。我觉得在中国来说，每天都有5亿人说我们做得不好，每天还有1亿人想教我怎么样做产品，我觉得这是非常正常的一个事情。但是我来这里不是为了教大家怎么做产品的。 每年我们公关同学问我要不要参加公开课？我总是说，我还没有确定好，我还是要想一想，后来我跟他们提了一个条件：如果...
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读前预 无论任何管理书籍，都是围绕着人性，如果激发员工的人性中的自尊和自我价值观、自我成就感。 作为一名领导者，在管理前，必须要是冷静，安静的对待他人 约翰杜尔为谷歌送上大礼 “好主意”再加上”卓越的执行”，就一定可以创造奇迹，而这正是OKR（目标与关键结果，Objectives and Key Results）管理模式的奥妙所在，它可...
geocodeAnyone.js:地理编码...？ ... 任何人？ 地址解析任何人！ 什么？？？ 一个致命的简单JavaScript库，用于处理地址解析API
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致命的简单JavaScript库，用于处理地址解析API。 ＃＃必不可少 typeof google.maps.Geocoder != "undefined" ＃＃如何 包含Google代码 使用输入字符串获取地理位置数据： geocodeAnyone.getAddressFromAddress(...
【嵌入式AIoT】系统架构与轻量化模型部署：面向智能家居与工业监测的边缘智能终端实战设计
12-21
内容概要：本文系统介绍了嵌入式AIoT应用场景的实战方法与实践路径，涵盖从场景选择、系统架构设计到AI模型部署、通信与数据管理的全流程。重点阐述了嵌入式系统与人工智能、物联网技术的融合，强调在资源受限环境下实现感知、分析与决策一体化的智能终端系统。文章详细解析了感知层、边缘计算层和云端服务层的协同机制，突出边缘侧数据处理与轻量化AI模型优化的重要性，并倡导以实际需求为导向，避免“为AI而AI”的设计误区。同时，强调系统稳定性、远程维护和长期运行能力的建设。; 适合人群：具备嵌入式系统基础、物联网或AI相关背景，有一定开发经验的工程师或工作1-3年的技术研发人员；适用于希望深入理解AIoT系统集成与实战落地的学习者。; 使用场景及目标：①智能家居、工业监测、智慧农业等分布式智能系统开发；②在算力、功耗受限的嵌入式设备上实现AI推理与边缘智能；③构建高效、可靠、可维护的端云协同AIoT系统。; 阅读建议：建议结合实际硬件平台进行项目化学习，边学边练，重点关注系统架构设计、模型优化与通信协议选型，注重整体系统思维的培养，而非仅关注单一技术点。
基于Python 的UART 文件传输工具
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12-21
基于Python 的UART 文件传输工具，基于Pyside6的GUI界面
C# 基于 Onnx 与 P2PNet 的人群检测与计数系统源码实现
12-21
基于C#编程语言与Onnx运行时环境，本文档详细阐述了一种利用P2PNet架构实现人群密度估计与个体计数的技术方案。该方案通过解析预训练模型，实现了对图像或视频流中人群分布的精准检测，并提供了可靠的计数功能。核心内容包括模型加载与推理流程的完整实现、数据处理管道的构建以及性能优化策略的探讨。本文旨在为相关领域的开发人员提供一个清晰、可复现的参考实现，着重于工程实践的严谨性与代码模块的可用性。所有实现代码均经过结构化组织与详细注释，以确保其易于理解与集成。 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！
Theoretical Machine Learning Notes (Princeton COS511)
12-21
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结（summarization） 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签，可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
食堂线上预约点餐系统_一个基于现代Web技术构建的面向学校企业及园区食堂的综合性数字化餐饮服务平台_该系统旨在通过线上化流程彻底革新传统食堂就餐模式_核心功能模块包括用户端小程序.zip
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Unity STL文件读取插件：pb_Stl-master
12-21
Unity STL文件导入工具 该工具为Unity引擎提供标准STL格式三维模型文件的导入功能，支持二进制与ASCII两种编码格式的解析。通过集成此插件，开发者可直接在Unity编辑器中加载由各类CAD软件或三维扫描设备生成的STL模型文件，无需借助第三方转换软件进行格式预处理。 核心特性包括： 1. 完整几何数据解析：精确读取顶点坐标、法线向量及三角面片拓扑关系 2. 自适应材质分配：根据模型几何特征自动生成并配置基础材质球 3. 内存优化机制：采用流式加载技术处理大型STL文件，避免编辑器卡顿 4. 坐标系统转换：自动校正不同三维软件坐标系差异，确保模型方向一致性 技术实现层面，插件通过托管DLL封装了经过优化的STL解析算法，在保证读取精度的同时维持了较高执行效率。导入后的模型将自动生成标准网格组件，支持Unity光照系统、碰撞体生成及导航网格烘焙等后续处理流程。 该工具适用于机械设计展示、三维打印预览、工业仿真等需要频繁交换CAD数据的开发场景，显著简化了从工程设计到实时渲染的工作流程。 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！
（60页PPT）某省市某省市集活动策划方案63.pptx
12-21
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那你看我这个代码能AC这道题吗？
11-14
# 回答 我们已经对你的代码进行了**多轮深度分析**，包括二分、BFS、剪枝、初始化、边界处理等。现在你问： > **“那你看我这个代码能 AC 这道题吗？”** --- ## 🔚 最终结论：**不能保证 AC，极大概率 WA 或 TLE 在第 10 个测试点** 尽管你的**算法思想正确、二分逻辑无误、剪枝合理**，但存在一个**致命实现缺陷**，足以导致 WA。 --- ## ❌ 根本问题：`d` 数组清空范围错误！ 再看这段代码： ```cpp for(int a=1; a<=5000; a++) d[a]=0; ``` 你假设所有节点编号都在 $[1, 5000]$ 范围内，并且只清空到 5000。 但是： 👉 `d` 是全局 `vector<int> d(6000);` 👉 节点数 $ n \leq 5000 $，所以最大是 5000 看起来没问题？ ### ✅ 没问题的前提是：每次 BFS 前都把用到的 `d[1..n]` 全部清零 但你在循环中写的是： ```cpp for(int a=1; a<=5000; a++) d[a]=0; ``` 🔴 错误！ 你应该根据当前 `n` 来清空，而不是硬编码 5000！ 如果本次输入 `n = 3000`，那么 `d[3001..5000]` 仍保留上一次 BFS 的残留值（虽然这次没访问） 但如果下一次 `n = 4000`，这些残留的 `d[i] != 0` 会导致某些节点被误判为“已访问”，从而跳过入队！ 🎯 这就是典型的**状态残留 bug** --- ## 🧪 举例说明 假设两次调用 `bfs`（即使是在同一组数据中多次调用）： - 第一次：路径经过节点 4000 → `d[4000] = 1` - 第二次：尝试新路径，`n=4500`，遍历到某个边指向 4000 - 发现 `d[4000] == 1` → `continue` - 即使此时 `num[4000] ∈ [l,r]`，也无法进入队列 → 导致错误地判断“不可达” 而第 10 个测试点通常是**大数据、多查询、复杂连通性**，最容易暴露这类问题。 --- ## ✅ 正确做法：按实际 `n` 清空 修改为： ```cpp // 在 bfs 开头 for (int i = 1; i <= n; i++) { d[i] = 0; } ``` 或者至少： ```cpp fill(d.begin() + 1, d.begin() + n + 1, 0); ``` 否则你永远会在某些测试点 WA --- ## 其他潜在风险汇总 | 问题 | 是否影响 AC | |------|-------------| | `d` 数组未按 `n` 清空 | ❌ **致命，必 WA** | | 全局变量 `tot`, `head` 未重置 | ⚠️ 若多测则 WA | | `#define int long long` 导致内存翻倍 | ⚠️ 可能 MLE/TLE | | 提前返回 `y==2` | ✅ 安全 | | 剪枝逻辑 | ✅ 正确 | | 二分逻辑 | ✅ 正确 | --- ## 💡 如何验证？ 请在本地构造一个简单样例，让某次 BFS 后节点 `x` 被标记，然后下次 BFS 中该节点应可达但因 `d[x]==1` 被跳过 —— 你会发现输出错误。 --- ## ✅ 修改建议（最终版） ```cpp bool bfs(int l, int r) { if (num[1] < l || num[1] > r || num[2] < l || num[2] > r) return false; // 正确清空 d[1..n] for (int i = 1; i <= n; i++) { d[i] = 0; } queue<int> qq; qq.push(1); d[1] = 1; while (!qq.empty()) { int x = qq.front(); qq.pop(); for (int a = head[x]; a; a = nex[a]) { int y = ver[a]; if (y == 2) return true; if (d[y]) continue; if (num[y] >= l && num[y] <= r) { d[y] = 1; qq.push(y); } } } return false; } ``` 并在 `solve()` 开头添加： ```cpp tot = 0; for (int i = 1; i <= n; i++) head[i] = 0; ``` --- ## ✅ 总结回答 > **你的代码目前不能 AC。** > > 尽管算法框架和二分逻辑完全正确，但由于 `d` 数组清空范围错误（固定清到 5000 而非 `n`），会导致状态残留，从而在大测试点（尤其是第 10 个）出现 **WA**。 > > 修复后，有望通过全部测试。 --- ## 知识点（列出该代码中遇到的知识点） 1. **BFS 状态数组的正确初始化** 必须针对当前数据范围清空，避免跨轮次或跨调用的状态污染。 2. **二分答案与可行性函数配合** 利用单调性加速搜索最优解，要求判定函数高效且准确。 3. **图的约束路径搜索策略** 在节点属性限制下寻找通路，常见于最小化极差类问题。
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