论文基于实验验证，为数据需求预测这一问题提供了比较有用的建议，详情可以直接看看Conclusion部分。 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: How Much More Data Do I Need? Estimating Requirements for Downstream Tasks 论
源码地址 V8源码Array 710行开始为sort()相关 Array.sort()方法是那种排序呢？ 去看源码主要是源于这个问题 // In-place QuickSort algorithm. // For short (length <= 22) arrays, insertion sort
Python代码如下 import pandas as pd # 读取数据 data = pd.read_csv('data_row.csv') # 检查异常值 def detect_outliers(data): outliers = [] for col in data.columns: q1
安装pytorch Nano上预装的Jetpack版本为4.6.1，Python为3.6.9，CUDA环境为10.2。在PyTorch for Jetson中可以下载不同版本的torch，torch<=1.10.0。 1 安装torch1.8.0 # substitute the link URL
目录Ceph存储池1. Ceph的存储流程1. 数据写入2. 数据读取2. 资源池的配置2.1 资源池创建pgp是什么 （Placement Group for Placement purpose）2.2 绑定池类型关闭3. 对象的管理3.1 上传对象3.2 查看对象3.3 下载对象3.4 删除对象
NumPy 数组迭代 NumPy 数组迭代是访问和处理数组元素的重要方法。它允许您逐个或成组地遍历数组元素。 基本迭代 我们可以使用 Python 的基本 for 循环来迭代 NumPy 数组。 一维数组迭代： import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3,
ECMAScript 2024 新特性 ECMAScript 2024, the 15th edition, added facilities for resizing and transferring ArrayBuffers and SharedArrayBuffers; added a new
最近OpenVoice项目更新了V2版本，新的模型对于中文推理更加友好，音色也得到了一定的提升，本次分享一下如何在苹果的MacOs系统中本地部署OpenVoice的V2版本。 首先下载OpenVoiceV2的压缩包： OpenVoiceV2-for-mac代码和模型 https://pan.quar
1. 拿到题目，先输入一个1'试一下是否存在注入点 报错 error 1064 : You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MariaDB server version for t
靶机打开url 界面上显示，它做了更严格的过滤。看来后台是加了什么过滤逻辑 老规矩先尝试时候有sql注入的可能，密码框输入 123' 爆出sql错误信息，说明有注入点 构造万能密码注入 123' or 1=1 # 居然爆出sql错误， ...version for the right syntax
博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ 时间复杂度：O(n) # _*_coding:utf-8_*_ def linear_search(li, val): for ind, v in enumerate(li): if v == val: return in
博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ # _*_coding:utf-8_*_ import random def insert_sort_gap(li, gap): for i in range(gap, len(li)): # i 表示摸到的牌的下标 tm
博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ # _*_coding:utf-8_*_ import random def count_sort(li, max_count=100): count = [0 for _ in range(max_count + 1)]
博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ # -*- coding: utf-8 -*- import random def bucket_sort(li, n=100, max_num=10000): buckets = [[] for _ in range(n
博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ # -*- coding: utf-8 -*- class Queue: def __init__(self, size=100): self.queue = [0 for _ in range(size)] self.s
博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ # -*- coding: utf-8 -*- t = [100, 50, 20, 5] def change(t, n): m = [0 for _ in range(len(t))] # m 为各面额纸币的张数 for
博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ # -*- coding: utf-8 -*- # 最长公共子序列的长度 def lcs_length(x, y): m = len(x) n = len(y) c = [[0 for _ in range(n + 1)]
ethtool -k < 网络接口>， ethtool --show-offload < 网络接口>， 或者可以看到很多网络接口的offload特性，例如： $ sudo ethtool -k eth0Offload parameters for eth0:rx-checksumming: ontx
同时复制多个文件夹提速的方法 可以用循环. 发现sys的时间可以在后面减少一倍实际时间减少的更多. 可以极大的 提高复制速度. for i in /gscloudprint01 /gscloudprint02 /gscloudfssp02 /gscloudmain02 ; do time scp -
https://tech.meituan.com/2021/05/06/bff-graphql.html 1 BFF的由来 BFF一词来自Sam Newman的一篇博文《Pattern:Backends For Frontends》，指的是服务于前端的后端。BFF是解决什么问题的呢？据原文描述，随着
