古老的邮件编码 学习笔记

最新推荐文章于 2025-02-23 20:18:12 发布
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常见的三种编码标准
　　● UU编码(Unix－to－Unixencoding)

　　uuencode和uudecode原来是unix系统中使用的编码和解码程序，后来被改写成为在DOS中亦可执行的程序。在早期传送非ASCII码的文件时，最常用的便是这种UU编码方式。

          MIME标准(MultipurposeInternetMailExtentions)

MIME定义两种编码方式：Base64与QP(Quote－Printable)。QP的规则是对于资料中的7位无须重复编码，仅将8位的数据转成7位。

         ●Binhex编码
　　Binhex的编码方式常用于Mac机器

本题中的信息是uuencode，可以用网上的相应解码工具进行解码

xiaohajunsky
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Pytorch学习笔记
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01-12 579
根据生物学中的神经元细胞。
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07-19 7440
算法是一系列明确、有限且有效的步骤或指令的集合，用于解决特定问题或执行特定任务。输入：算法至少有一个输入（某些算法可能有多个输入），或者可以没有输入。输出：算法必须至少产生一个输出，这个输出是解决问题的结果。明确性：算法中的每一步都必须清晰无误，不能有歧义。有限性：算法必须在有限的时间内完成，不能无限循环下去。可行性：算法的每一步都应该是基本操作，可以被实际执行。数据结构（Data Structure）是计算机存储、组织数据的方式。
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04-15 2368
MR,O)^KNYU>;*Q[*[P_?#Q+"AHZS6Q\G,LKNYNZ.LR;;2LK*[N^&CK+/VN/;, MXK:\TJJ]RKZAQ-36K:&CH:,*M/.XQ;3PL+B^S+1^;#)=V-T9GMU=75U *=65N8V]D95]??0`` 解答： 这是uuencode编码。uuencode这个名字是衍生自"Unix-to-Uni
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IDF实验室-古老的邮件编码
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古老的邮件编码 MR,O)^KNYU>;*Q[*[P_?#Q+"AHZS6Q\G,LKNYNZ.LR;;2LK*[N^&CK+/VN/;, MXK:\TJJ]RKZAQ-36K:&CH:,*M/.XQ;3PL+B^S<K'U>+1^;#)=V-T9GMU=...
IDF实验室之天罗地网古老的邮件编码
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MR,O)^KNYU>;*Q[*[P_?#Q+"AHZS6Q\G,LKNYNZ.LR;;2LK*[N^&CK+/VN/;, MXK:\TJJ]RKZAQ-36K:&CH:,*M/.XQ;3PL+B^S+1^;#)=V-T9GMU=75U *=65N8V]D95]??0`` 这么串字符串不知道是什么鬼，搜索了一下邮件编码，发现有个UUencode编码，是把二进制文本转换成纯文本传输的，利用在线
《吴恩达深度学习》学习笔记（上）
weixin_41554699的博客
02-23 1123
我们把一个有输入和输出的计算单元叫做“神经元”。最简单的神经元就是一个线性函数。比如预测房价和房屋面积的关系时，我们会用一个线性函数去拟合。这个线性函数就是一个神经元。事实上，一个神经元不仅包含一个线性函数，还包括一个激活函数。这里提到了激活函数 ReLU 的概念，其具体内容应该会在后面的课程里介绍。如图所示举例，不同的X变量如房子大小/房间数量/邮编地段 最后会得到一个房价的预测，省去了中间的自己完成推算的过程。在用一个神经元来表示房价和房屋面积的关系时，神经元的输入是房屋面积，输出是房价。而用。
学习笔记：正则表达式
manmanbab的博客
02-05 2258
正则表达式是文本处理方面功能最强大的工具之一。正则表达式语言用来构造正则表达式（最终构造出来的字符串就称为正则表达式），正则表达式用来完成搜索和替换操作。 本文参考《正则表达式必知必会（修订版）》《Learning Regular Expressions》Ben Forta
sql学习笔记
chengyifan123的博客
10-30 1038
注意：当SQL查询使用分组时，我们必须保证出现在select语句中但是没有被聚集的属性只能是出现在group by子句中的那些属性，换句话说，任何没有出现在group by子句中的属性如果出现在select子句中的话，它只能出现在聚集函数内部，否则该查询是错误的。//在takes关系中，且在（teaches关系中，满足ID=10101的course_id,sec_id,semester,year属性集合）中的course_id,sec_id,semester,year属性集合对应的ID属性的数据数量。
泰州市公需科目EXCEL2010实用教程学习笔记.pdf
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这份泰州市公需科目EXCEL2010实用教程的学习笔记涵盖了Excel的基础操作和关键功能。以下是其中涉及的一些重要知识点： 1. **单元格地址**：Excel中的单元格地址是行号和列号的组合，例如第3行第4列的单元格地址是D3...
深度学习学习笔记——C1W1-3——什么是神经网络？
预见未来to50的专栏
12-24 725
深度学习”一词指的是训练神经网络，通常是非常大的网络。那么什么是神经网络呢？在这个视频中，我们将尝试给您一些基本直觉。让我们从一个房价预测的例子开始。假设您有一个包含六所房子的数据集，因此您知道这些房子的大小（以平方英尺或平方米为单位），以及每所房子的价格。您希望拟合一个函数来预测房价，作为房屋大小的功能。如果您熟悉线性回归，您可能会说，好吧，我们用一条直线拟合这些数据，这样我们就得到了一条直线。
吴恩达深度学习笔记：深度学习引言1.1-1.5
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03-25 1733
如果你听说过端对端深度学习，你也会在第三门课中了解到更多，进而了解到你是否需要使用它，第三课的资料是相对比较独特的，我 将和你分享。在第一门课中（神经网络和深度学习），你将学习神经网络的基础，你将学习神经网络和深度学习，这门课将持续四周，专项课程中的每门课将持续 2 至 4 周。因此，通过这些课程，你将学习深度学习的这些工具，你将能够去使用它们去做一些神奇的事情，并借此来提升你的职业生涯。举个例子：你分割数据的方式，分割成训练集、比较集或改变的验证集，以及测试集合，改变了深度学习的错误。
springboot企业合同管理系统设计与实现 _毕业论文和ppt答辩稿.zip
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记单词应用demo，以此为基础可以改正成其他新型单词记忆APP
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【嵌入式系统】基于RISC-V架构的EAM2011芯片开发与应用：高性能实时控制解决方案设计及代码实现奕斯伟计算（含详细代码及解释）
08-17
内容概要：本文介绍了奕斯伟科技集团基于RISC-V架构开发的EAM2011芯片及其应用研究。EAM2011是一款高性能实时控制芯片，支持160MHz主频和AI算法，符合汽车电子AEC-Q100 Grade 2和ASIL-B安全标准。文章详细描述了芯片的关键特性、配套软件开发套件（SDK）和集成开发环境（IDE），以及基于该芯片的ESWINEBP3901开发板的硬件资源和接口配置。文中提供了详细的代码示例，涵盖时钟配置、GPIO控制、ADC采样、CAN通信、PWM输出及RTOS任务创建等功能实现。此外，还介绍了硬件申领流程、技术资料获取渠道及开发建议，帮助开发者高效启动基于EAM2011芯片的开发工作。 适合人群：具备嵌入式系统开发经验的研发人员，特别是对RISC-V架构感兴趣的工程师和技术爱好者。 使用场景及目标：①了解EAM2011芯片的特性和应用场景，如智能汽车、智能家居和工业控制；②掌握基于EAM2011芯片的开发板和芯片的硬件资源和接口配置；③学习如何实现基本的外设驱动，如GPIO、ADC、CAN、PWM等；④通过RTOS任务创建示例，理解多任务处理和实时系统的实现。 其他说明：开发者可以根据实际需求扩展这些基础功能。建议优先掌握《EAM2011参考手册》中的关键外设寄存器配置方法，这对底层驱动开发至关重要。同时，注意硬件申领的时效性和替代方案，确保开发工作的顺利进行。
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# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
霹雳吧啦wz学习笔记Lenet
02-14
### LeNet 学习笔记 #### 一、LeNet 的历史背景和发展 LeNet 是最早的卷积神经网络之一，由 Yann LeCun 在 1980 年代后期开发，并在 1998 年正式发布。该模型最初用于手写字符识别任务，在邮政编码读取方面取得了显著的成功[^1]。 #### 二、LeNet 架构详解 ##### 1. 输入层 LeNet 接受固定大小的图像作为输入，通常为 \(32 \times 32\) 像素灰度图。对于 MNIST 数据集而言，则是 \(28 \times 28\) 大小的手写字母图片。 ##### 2. 卷积层与激活函数 - **第一个卷积层**：使用六个不同的滤波器对输入图像执行卷积操作，生成六个特征映射。 - **Sigmoid 或 Tanh 激活函数**：应用于每个特征映射中的每一个像素点上，增加非线性特性。 ```python import torch.nn as nn class LeNet(nn.Module): def __init__(self): super(LeNet, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=6, kernel_size=5) self.relu = nn.Tanh() ``` ##### 3. 汇聚层（池化） 通过汇聚层可以减少数据量并提高计算效率；同时也降低了后续处理过程中对特定位置信息的需求以及减少了过拟合的风险[^2]。 ```python self.pool = nn.AvgPool2d(kernel_size=2, stride=2) ``` ##### 4. 更多卷积和汇聚组合 继续应用更多轮次的卷积加汇聚过程来提取更复杂的模式直至达到合适的抽象层次为止。 ##### 5. 全连接层 最后几层采用传统的全连接方式构建分类器部分。这些层负责将前面学到的空间结构转换成具体的类别预测结果。假设最后一层有十个输出节点对应十类可能的结果（如MNIST），那么这里就需要大量的参数来进行训练[^3]。 ```python self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120) self.fc2 = nn.Linear(120, 84) self.fc3 = nn.Linear(84, 10) ``` #### 三、总结 通过对上述各组成部分的理解可以看出，尽管 LeNet 已经不是当前最先进的架构，但它奠定了现代 CNN 设计的基础理念和技术框架。理解其工作原理有助于深入掌握更加复杂高效的新型网络设计思路。
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