可以理解的是，概率密度函数，一般情况下都是连续的。但是对于采样或者随机试验来说，其实都是离散采样。大数定理通过取一个极限，将概率密度函数跟试验联系了起来。这篇文章主要介绍的是常用的几个概率密度函数的期望值和方差的计算，以及大数定理的基本概念。
在Linux中可以不需要有脚本或者二进制程序的文件在文件系统上实际存在，只需要有对应的数据在内存中，就有办法执行这些脚本和程序。 原理其实很简单，Linux里有办法把某块内存映射成文件描述符，对于每一个文件描述符，Linux会在/proc/self/fd/<文件描述符>这个路径上创建一个对应描述符的
前言 好久没写过比赛的wp了，黄河流域的web出的不错，挺有意思了，花了点时间，也是成功的ak了 myfavorPython 注册登录，一个base64输入框，猜测pickle反序列化，简单测试下，返回的数据是pickletools.dis解析的opcode结构，猜测其实已经load了，但是没回显，
1.简介 鼠标为我们使用电脑提供了很多方便，我们看到的东西就可以将鼠标移动过去进行点击就可以打开或者访问内容，当页面内容过长时，我们也可以使用鼠标滚轮来实现对整个页面内容的查看，其实playwright也有鼠标操作的方法。上一篇文章中已经讲解过鼠标的部分操作了，今天宏哥在这里将剩下的其他操作进行一个
神经网络是深度学习的基础，正是深度学习的兴起，让停滞不前的人工智能再一次的取得飞速的发展。 其实神经网络的理论由来已久，灵感来自仿生智能计算，只是以前限于硬件的计算能力，没有突出的表现，直至谷歌的AlphaGO的出现，才让大家再次看到神经网络相较于传统机器学习的优异表现。 本文主要介绍神经网络中的重
核密度估计（KDE）方法，相当于用多个波包的组合形式来近似一个真实的概率密度，以获得一个连续可微分的概率密度函数。本文通过一些简单的概率分布的示例，演示了一下KDE的使用方法。其实KDE的思想在很多领域都会以不同的形式出现，是一个比较基础的概率分布近似手段。
哈喽大家好，我是咸鱼。 说到 Linux 定时任务，大家用得最多的就是 crond 服务，但其实 systemd 也有类似的功能。我们不但可以通过 systemd 来管理服务，还能设置定时任务，那就是 systemd timer。 与 crond 相比，systemd 定时任务具有以下优点： 更高的
今天在ChatGLM2-6B 的仓库里看到了这么一个issue： https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B/issues/122： 这位兄弟说的挺好，其中有点小错误：三星Tizen架构 其实不是架构，是属于arm架构 ，Tizen是 三星的一个操作系统。由此我想到了C
开心一刻 今天女朋友很生气 女朋友：我发现你们男的，都挺单纯的 我：这话怎么说 女朋友：脑袋里就只想三件事，搞钱，跟谁喝点，还有这娘们真好看 我：你错了，其实我们男人吧，每天只合计一件事 女朋友：啥事呀？ 我：这娘们真好看，得搞钱跟她喝点 问题复现 需求背景 MySQL8.0.30 ，隔离级别是默认
前景提要 很多人想要入门编程语言,但是,费了九牛二虎之力为什么还是学不会,最终导致从入门到放弃,不过是一瞬间,其实,入门的关键是选择对了核心要学习的知识,而不是盲目的那本书,然后,开始看天书一样的费劲破解这本书,书上的内容就像谜语一样,而你掌握的线索不足以让你识别书上的谜语,这样的结果就是你永远无法
上次老周和大伙伴们分享了有关按用户Level授权的技巧，本文咱们聊聊以用户角色来授权的事。 按用户角色授权其实更好弄，毕竟这个功能是内部集成的，多数场景下我们不需要扩展，不用自己写处理代码。从功能语义上说，授权分为按角色授权和按策略授权，而从代码本质上说，角色权授其实是包含在策略授权内的。怎么说呢？
在上个世纪的文章中，老周简单介绍了 QWindow 类的基本使用——包括从 QWindow 类派生和从 QRasterWindow 类派生。 其实，QWindow 类并不是只能充当主窗口用，它也可以嵌套到父级窗口中，变成子级对象。咱们一般称之为【控件】。F 话不多讲，下面咱们用实际案例来说明。 这个
学习 Code 总有这样一个过程：入门时候比较依赖设计器、标记语言等辅助工具；等到玩熟练了就会发现纯代码写 UI 其实更高效。而且，纯代码编写也是最灵活的。Windows Forms 项目是肯定可以全代码编写的，哪怕你使用了设计器，它最后也是生成代码文件；而 WPF 就值得探索一下了。咱们知道，WP
区块链技术并不是什么高级概念，它并不比量子力学、泡利不相容原则、哥德巴赫猜想更难以理解，但却也不是什么类似“时间就是金钱”这种妇孺皆知的浅显道理。区块链其实是一套统筹组织记录的方法论，或者说的更准确一些，一种“去中心化”的组织架构系统。 去中心化 众所周知，任何一个公司、组织、或者是机构，都遵循同一
SQL优化中，有一条放之四海而皆准的既定方针，那就是：永远以小数据驱动大数据。其本质其实就是以小的数据样本作为驱动查询能够优化查询效率，在SQL中，涉及到不同表数据的连接、转移、或者合并，这些操作必须得有个数据集作为“带头”大哥，即驱动数据，而这个驱动数据最好是数据量最小的那一个。 内大外小 在讨论
众所周知，网页的暗黑模式可以减少屏幕反射和蓝光辐射，减少眼睛的疲劳感，特别是在夜间使用时更为明显。其实暗黑模式也给霓虹灯效应（Neon Effect）提供了发挥的环境。 霓虹灯效应是一种视觉效果，其特点是在深色背景上使用鲜艳的颜色来产生强烈的视觉冲击。这种效应通常用于设计海报、广告、标志和网页等。霓
好久没有写博客了。最近工作中封装了一个类似ORM框架的东西。大概的原理就是将Excel数据初始化到本地sqlite数据库后，通过json配置文件，对数据库的数据做增删改查等操作。 其实大概的思考了下，就是半ORM框架mybatis的逻辑，只是我们自己封装的简陋蛮多。想想有现成的轮子没用，反而是自己写
Nacos的设计有两点很值得参考；首先是注册中心模块，服务状态动态感知是基于HTTP短链接+UDB通信来实现，其实正确来说，应该是基于UDP通信实现客户端与服务端的服务实例列表数据同步，利用http定时任务来做补偿。其次配置中心模块的配置信息动态监听基于HTTP长轮询实现，最大限度的保证了实时性，在
我个人比较推崇本地消息表模式来实现最终一致性。首先本地消息表的设计不仅可以解决事务一致性的问题，对于消息队列常见问题中的消息丢失与消息幂等其实都是可以通过本地消息表来解决；其带来的好处是多重的。 ### 什么是分布式事务一致性 大白话就是对数据源进行拆分后，多库多机器的多数据库事务一致性问题。因为此
1.简介 有些小伙伴或者是童鞋们说小程序抓不到包，该怎么办了？？？其实苹果手机如果按照宏哥前边的抓取APP包的设置方式设置好了，应该可以轻松就抓到包了。那么安卓手机小程序就比较困难，不是那么友好了。所以今天宏哥重点说一下安卓手机小程序抓包。 2.前言 首先看下是否满足以下条件小程序无法抓包原因 ：
