不可饶恕

最新推荐文章于 2022-01-16 20:00:00 发布

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平淡中透露着风度，沉默中隐藏着力量，第一次看到东木头就感觉他身上有一种感觉令你折服

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信息安全：不可饶恕的安全漏洞及其评估指标

11-04

内容概要：本文讨论了软件中常见的“不可饶恕”的安全漏洞，如缓冲区溢出、跨站脚本(XSS)攻击、SQL注入等。作者提出了一套判断某一漏洞是否属于‘不可饶恕’的标准，这些标准强调开发者对已知风险的认识不足和技术...

避免测试盲区的措施

03-23

避免测试盲区的措施软件测试测试盲区，顾名思义就是...基本功能测试有遗漏的话，那是不可饶恕的，所以在测试前以及测试过程中要多注意软件需求文档、产品规格书，尤其是没有文档化的规格更改、需求变动，这都是很容易出

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苹果4怎么越狱_iOS12.4正式版现重大漏洞，外媒怒斥「不可饶恕」

weixin_39709194的博客

10-22

229

用安卓手机的小伙伴们应该对『root』不会感到陌生：通过解锁BL，刷入第三方Recover，以获得安卓系统的最高权限，从此可以随意地刷入第三方刷机包，并且可以对手机系统进行任意的修改。众所周知，安卓是以开源著称，而iOS是以封闭闻名。不少明星、企业家之所以青睐iPhone，无非是因为看重iOS系统的封闭使的它拥有极高的安全性，能保证他们的隐私不被泄露。但是令人惊讶的是，据多家权威外媒报道，iPho...

过分！老彭居然忘记了这么好的资源！！！简直不可饶恕...

weixin_52346300的博客

01-16

709

编辑：彭文华来源：大数据架构师（ID：bigdata_arch）彭友们好，我是老彭啊。前两天有个彭友突然找我问了个这个，我当时就惊诧了...额...说起来，我推送数据大佬还是很多的，但...

看不懂自己写的代码，这对一个职业程序员来说是不可饶恕的--完美可以因天赋而成，也可通过无情的重复和实验实现。因为我不具有前者，我就一直坚持着后者。...

amkr21253的博客

07-08

152

转自http://news.cnblogs.com/n/181816/ 英文原文：Understanding your own code 　　最近遇到一个事情让我大为不解。一个程序员自豪的宣称他完全看不懂自己一周前写的任何代码。我真的想探明他的这种自豪感从何而来，但无解。他是在骄傲每天写如此多的代码吗？有人会愿意聘请这样的人去写程序吗？　　首先让我明确的阐明我对此事的观点：...

oracle的程序员犯了不可饶恕的错误!

clt3617的博客

01-16

148

把REPAIR写成了REAPIR 我在windows xp 32位11gR2下看到的。[@more@]SQL> select distinct type from v$hm_recommendation;TYPE-----...

C/C++常见的不可饶恕的错误

faral的专栏

06-28

304

1. if (a = fun() // 2.

关于c++中new / delete 一个不可饶恕的错误

cuihao0532的博客

12-05

370

昨天晚上躺下想起了用new运算符在堆上分配了空间以后释放的问题。最近的笔记里用到不少new分配的地方，比如char* ch = new char[100]之类。在释放空间的时候我用的是delete ch; ch = NULL;可是delete [] p; 这种写法是在什么时候呢？今天看了看书，才知道真的错了///////////////////正确的写法////////////////////

看不懂自己写的代码，这对一个职业程序员来说是不可饶恕的

u012115873的专栏

10-15

1409

最近遇到一个事情让我大为不解。一个程序员自豪的宣称他完全看不懂自己一周前写的任何代码。我真的想探明他的这种自豪感从何而来，但无解。他是在骄傲每天写如此多的代码吗？有人会愿意聘请这样的人去写程序吗？首先让我明确的阐明我对此事的观点：不能理解一周前或一年前自己写的代码，这对一个职业程序员来说是不可饶恕的。我就把话放这。现在，让我详细的说一下。我已经兢兢业业的编程编了15年。很早我就接受

To腾讯：强行收集用户个人隐私的行为不可饶恕

weixin_30776863的博客

09-29

236

今日，网上偶然看到360安全卫士提醒更新——“360隐私保护器”。真是不用不知道，一用吓一跳，大家天天使用的腾讯QQ，居然是潜伏在我们电脑里的一个重大特务分子，幸好360将其揪了出来。先不论360安全卫士出于什么样的目的，商业竞争或者真为网民办实事，腾讯QQ这次小辫子真是被牢牢抓住了。启动QQ五分钟以上时，果然如360所说，腾讯对非QQ程...

七宗罪——.Net开发中不可饶恕的失误

weixin_33813128的博客

01-18

170

一、过多嵌套用户控件　　.Net为了避免命名的重复，客户端ID的命名都是将祖祖孙辈辈的名称加起来，作为当前控件的名字，而且在.Net中，客户端HTML元素基本都有ID,CSS属性。这样一来，客户端输出的代码，仅是名称就会占到代码量的1/4左右。正确的做法是少用用户控件，将控件名缩短。二、使用太多的视图状态　　.Net的视图状态是很爽，但你知道视图状态是怎么工作的么？它是把数据经过编码后，输出到客...

小学语文近义词罪大恶极近义词

09-09

例如，“十恶不赦”这一成语源自古代法律，指十种不可饶恕的罪行，通常用来形容罪行极其恶劣的人。而“恶贯满盈”形象地描述一个人的罪恶已经积累到了极点，暗指行恶之人必将受到天谴。再如“罪恶滔天”，意指罪行...

新电影《阿凡达》的个人观后感心得.docx

11-16

故事发生在遥远的未来，人类为了获取潘多拉星球的稀有资源——不可多得的矿物“不可饶恕者”，启动了“阿凡达”计划。这个计划通过基因工程创造了一种混合人类和当地生物——纳威人的生命体，也就是“阿凡达”，以期...

【志鸿优化设计】2015年高考语文二轮总复习能力升级训练专题八正确使用词语包括熟语（含解析）

08-19

比如"十恶不赦"指罪大恶极，不可饶恕，用于形容反对皇帝的行为；"不即不离"形容保持一定距离，关系不亲近也不疏远；"相敬如宾"形容夫妻互相尊敬像对待宾客一样，不适用于一般人际关系。了解成语的常用场景和情感色彩...

springboot智能在线预约挂号系统【附万字论文+PPT+包部署+录制讲解视频】.zip

09-05

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论，包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案，包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块，如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构，确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面，提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略，包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程，包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试，分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进，提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果，包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果，如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能

基于机器学习方法的信用风险评估体系构建与实现

09-05

在金融行业中，对信用风险的判断是核心环节之一，其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法，尤其是Sklearn工具包，建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法，并通过实际操作流程进行说明。一、机器学习基本概念机器学习属于人工智能的子领域，其基本理念是通过数据自动学习规律，而非依赖人工设定规则。在信贷分析中，该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律，进而对未来的信用表现进行预测。二、Sklearn工具包概述 Sklearn（Scikit-learn）是Python语言中广泛使用的机器学习模块，提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程，是数据科学项目中的常用工具。三、逻辑回归模型逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型，特别适用于二类问题。在信用评估中，该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值，从而表示违约的可能性。四、支持向量机模型支持向量机是一种用于监督学习的算法，适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中，该方法能够通过寻找最佳分割面，区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数，可应对复杂的非线性关系，提升预测精度。五、数据预处理步骤在建模前，需对原始数据进行清理与转换，包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分，常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰，增强模型的适应性。六、模型构建与验证借助Sklearn，可以将数据集划分为训练集和测试集，并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时，更应关注模型的召回率与特异性。七、集成学习方法为提升模型预测能力，可采用集成策略，如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差，增强整体预测的稳定性与准确性。综上，基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法，结合合理的数据处理与模型优化，实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中，需持续调整模型以适应市场变化，保障预测结果的长期有效性。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！

橙色s（）_Orange's一个操作系统的实现(随书光盘).zip

09-05

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perl-Hash-Flatten-1.19-26.el8.tar.gz