2013-03-17

最新推荐文章于 2021-10-01 17:23:17 发布
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每一个优秀的人，都有一段沉默的时光。那一段时光，是付出了很多努力，忍受了很多的孤独和寂寞，不抱怨不诉苦，只有自己知道。而当日后说起时，连自己都能被感动的日子。——《给自己的信》


terracotta-3.7.7-2013-08-19_16-03-48-installer(jar安装包)
02-17
terracotta-3.7.7-2013-08-19_16-03-48-installer(jar安装包) 官方网站卡得要死，有时候不一定能下载，把最近自己用的，算最新版吧，提供在国内网站下载吧。 2014-02-17下载的。
数据结构-国际软件学院-期中测试2013-李莉
12-29
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CVE 2013-3897 - UAF 漏洞分析学习学习
zcc1414的专栏
09-08 1990
个人笔记  学习来源：
Vulhub中Nginx系列之CVE-2013-4547、CVE-2017-7529、Insecure-configuration、nginx_parsing_vulne 漏洞复现
weixin_41438728的博客
11-30 2647
Nginx系列漏洞复现一、Nginx 文件名逻辑漏洞（CVE-2013-4547 ）漏洞复现影响版本漏洞说明漏洞利用漏洞修复Nginx越界读取缓存漏洞（CVE-2017-7529 ）漏洞复现影响版本漏洞说明概念介绍漏洞利用漏洞修复配置错误导致漏洞（insecure-configuration ）影响版本影响说明1、CRLF注入漏洞Mistake 1. CRLF注入漏洞2、目录穿越漏洞3、add_header被覆盖nginx_parsing_vulnerability 一、Nginx 文件名逻辑漏洞（CVE-
蓝桥杯2013--2020历届真题及题解目录
Xiong-er 的博客
02-11 1万+
题目及题解持续更新中 2017第八届省赛-java-A组-题目+题解 2017第八届省赛-java-B组-题目+题解 序号+题目名称 题目+题解代码 题目类型 分值 题目01： 购 物 单… 题目+题解 结果填空 5 题目02： 纸牌三角形 题目+题解 结果填空 11 题目03： 承 压 计 算 题目+题解 结果填空 13 题目04： 魔 方 还 原 题目+题解 ...
Java--Java版本和JDK版本
MinggeQingchun的博客
10-01 8万+
对于Java初学者，经常会听到同事，或看到网上Java版本和JDK版本不一的叫法，不明白这两者到底什么关系？其实博主当年初学Java时也有这样的困惑，今天我们就来好好探讨一下，如有不对之处，请加以指正，不喜勿喷，谢谢！ Java版本叫法：Java6、Java8、Java11、Java13 (当前最新版本Java17) 等这一类 “Java X” 的Java版本名称 同时又会听到，看到 JDK版本叫法：JDK1.6、JDK1.8等这种“J...
CCF-CSP认证历年真题解
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CSP认证考什么怎么考？ CCF计算机职业资格认证的每一道试题都十分经典，覆盖现实世界中方方面面的问题。这个历年试题解主要使用C/C++语言编写，将逐步增加Python和Java的解题程序。程序中附有注释，力求解题思路清晰简洁，值得珍藏与模仿。 逐题改写过程中，富文本编辑器写的博客将全部用Markdown编辑器改写。改写的第一题，都增加了Python和Java的解题程序。 2021.04第22次： CCF202104-1 灰度直方图（100分）【计数】 CCF202104-2 邻域均值（100分.
ffmpeg API变更 2009-03-01—— 2017-05-09变更
Tomes.V.White
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TF-IDF原理理解
壑壑哒的博客
05-26 7536
什么是TF-IDF：       TF-IDF(Term Frequency-Inverse DocumentFrequency, 词频-逆文件频率)，一种用于资讯检索和资讯探勘的常用加权技术。       TF-IDF是一种统计方法，用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加，但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降。T...
Objective-C错误码
liuzhuanshaonian的专栏
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spring-core-4.1.1.RELEASE.jar下载、源码下载
qiangqiang816的博客
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ffmpeg源码简析（十三）ffmpeg API变更 2009-03-01—— 2017-05-09变更
WangShuo的专栏
05-09 3万+
Add：新增的Change/Rename：修改的Deprecate：过时的。以后很有可能删除。Remove：删除的 The last version increases were: libavcodec: 2015-08-28 libavdevice: 2015-08-28 libavfilter: 2015-08-28 libavformat: 2015-08-28 libavr
第17课第三次科技革命(冲突时的文件备份2013-03-2209-13-57).ppt
12-06
【第三次科技革命详解】 第三次科技革命，又称为信息革命，是人类历史上的一次重大变革，始于20世纪40年代末，至今仍在持续发展。这次革命的标志性事件是电子计算机的发明与应用，以及后来互联网的诞生，它深刻地...
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12-20
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如何解决android6.0以上不能读取外部存储权限的问题
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12-20
下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/2372793cc03c yolov5-fpga-hardware-acceleration ## 写在前面 网络训练、图像预处理以及部分head功能是基于pc端实现的，只有主干网络部署在fpga上，片上资源无法支持整个网络所需资源，建议添加外部存储及DDR 注意，这里只添加了模块代码，考虑到不同板子对应的eda不同，只将fpga中纯source源码给出，经过仿真无误。 可添加相关ip核及引脚配置进行组网
% 读取Excel文件 data = readtable('C:\Users\lenovo\Desktop\zuixin_winsorized_data.xlsx', 'Sheet', 'Sheet1'); % 提取PM2.5数据 pm25 = data.PM2_5; % 提取时间列（假设时间列是 'year', 'month', 'day', 'hour'） time = datetime(data.year, data.month, data.day, data.hour, 0, 0); % 创建timetable pm25_tt = timetable(time, pm25); % 将时间序列转换为每日数据（按天求平均值） pm25_daily = retime(pm25_tt, 'daily', 'mean'); % 提取前两周的数据（3月1日到3月14日） startDate = datetime('2013-03-01'); endDate = datetime('2013-03-14'); pm25_train = pm25_daily(startDate:endDate, :); % 提取3月17日的数据作为目标 targetDate = datetime('2013-03-17'); pm25_target = pm25_daily(targetDate, :); % 准备训练数据 % ...（前面的数据读取代码保持不变） % 准备训练数据（关键修改部分） XTrain = pm25_train.pm25'; % 转置为行向量（1×14） XTrain = {XTrain}; % 包裹成cell数组，表示1个样本的14个时间步 YTrain = pm25_target.pm25; % 获取目标值 YTrain = {YTrain}; % 包裹成cell数组 % ...（后续模型定义和训练代码保持不变） % 定义LSTM模型 numFeatures = 1; % 输入特征的数量（PM2.5） numHiddenUnits = 100; % LSTM隐藏单元的数量 numResponses = 1; % 输出响应的数量（PM2.5） layers = [ ... sequenceInputLayer(numFeatures) lstmLayer(numHiddenUnits) fullyConnectedLayer(numResponses) regressionLayer]; % 定义训练选项 options = trainingOptions('adam', ... 'MaxEpochs', 200, ... 'GradientThreshold', 1, ... 'InitialLearnRate', 0.005, ... 'LearnRateSchedule', 'piecewise', ... 'LearnRateDropPeriod', 125, ... 'LearnRateDropFactor', 0.2, ... 'Verbose', 0, ... 'Plots', 'training-progress'); % 训练模型 net = trainNetwork(XTrain, YTrain, layers, options); % 准备测试数据（前两周的数据） XTest = pm25_train.pm25'; XTest = num2cell(XTest, 1); % 转换为 cell 数组 % 进行预测 YPred = predict(net, XTest); % 显示预测结果 disp('Predicted PM2.5 for March 17:'); disp(YPred{end}); % 预测的最后一天是3月17日 这段代码运行时出现报错，报错信息为无效的训练数据。序列响应必须与对应的预测变量具有相同的序列长度。 出错 untitled14 (第 60 行) net = trainNetwork(XTrain, YTrain, layers, options);
03-27
用户的任务是用LSTM模型预测PM2.5值，训练数据是前两周的日均数据，预测3月17日的值。 首先，我要理解错误的原因。根据错误信息，输入序列和输出响应的序列长度不一致。LSTM在时间序列预测中，通常每个输入序列对应...
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