提问的智慧 在培训机构,可能最多的日常就是解答问题了,最头疼的就是遇到那些问问题,描述不清楚的情况,作为一个测试,描述清楚问题是最基本的,当初我们做测试的时候都受过培训,比如这个经典的提问的智慧。 原文链接: https://github.com/ryanhanwu/How-To-Ask-Quest
Chrome插件,官方名称extensions(扩展程序);为了方便理解,以下都称为插件。 我们开发的插件需要在浏览器里面运行,打开浏览器,通过右上角的三个点(自定义及控制)-更多工具-拓展程序-打开开发者模式。点击"加载已解压的拓展程序,选择项目文件夹,就可将开发中的插件加载进来。 插件是基于We
提前退役了。现在我想说一点无关紧要的闲话。 与其说是 OI 回忆录,不如说是对这主线明确的六年做的一个梳理,倒不一定 OI 强相关。 ## 壹、零度下的相遇 > 视线就这样交叠 与你 最初接触到 OI 约莫是在小五。当时小学的对口中学是 cqsyz,cqsyz 在我们小学开设了一个信奥班,老师给我们
摘要:基于华为云开天aPaaS,提升80%上云集成效率,降低50%集成成本 没有充足资金,没有足够的项目规划和过渡时间,也没有经验丰富的IT团队支持,中小企业的上云路可谓是困难重重。如何帮助企业高效上云、实现降本增效的目标,是深圳市商软信息科技有限公司(以下简称“商软”)一直在探索的课题。 过去的三
当涉及到提高MySQL查询效率时,以下是一些重要的策略和技巧,可以帮助你优化数据库性能。无论你是一个Web开发者、数据工程师还是系统管理员,这些方法都可以帮助你确保你的MySQL数据库运行得更快、更有效。 索引优化: 使用索引是提高查询性能的关键。确保在经常用于过滤和排序的列上创建索引。 使用复合索
随着AI大模型的浪潮席卷全球,如今的AI技术已经颠覆了大家对传统AI的认识,微软更是用浏览器与搜索引擎上的实践,证明了当今的AI技术具备打破行业格局的能力。 对于我们应用开发者来说,AI基建的建设与竞争是无法参与的,但在AI的应用领域依然大有可为!目前,国内各大科技公司已经陆续推出了各自的AI大模型
提到MemoryStream大家可能都不陌生,在编写代码中或多或少有使用过;比如Json序列化反序列化、导出PDF/Excel/Word、进行图片或者文字处理等场景。但是如果使用它高频、大数据量处理这些数据,就存在一些性能陷阱。 今天给大家带来的这个优化技巧其实就是池化MemoryStream的版本
[NOIP2008 提高组] 笨小猴 题目描述 笨小猴的词汇量很小,所以每次做英语选择题的时候都很头疼。但是他找到了一种方法,经试验证明,用这种方法去选择选项的时候选对的几率非常大! 这种方法的具体描述如下:假设maxn是单词中出现次数最多的字母的出现次数,minn是单词中出现次数最少的字母的出现次
论文提出了一种可扩展的多数据集目标检测器(ScaleDet),可通过增加训练数据集来扩大其跨数据集的泛化能力。与现有的主要依靠手动重新标记或复杂的优化来统一跨数据集标签的多数据集学习器不同,论文引入简单且可扩展的公式来为多数据集训练产生语义统一的标签空间,通过视觉文本对齐进行训练,能够学习跨数据集的
本文通过 Google 翻译 NFS Share no_root_squash – Linux Privilege Escalation 这篇文章所产生,本人仅是对机器翻译中部分表达别扭的字词进行了校正及个别注释补充。 导航 0 前言 1 什么是 NFS 共享? 2 外部枚举 NFS 共享 2.1
论文提出了多尺度视觉Transformer模型MViT,将多尺度层级特征的基本概念与Transformer模型联系起来,在逐层扩展特征复杂度同时降低特征的分辨率。在视频识别和图像分类的任务中,MViT均优于单尺度的ViT。 来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Multiscale Vision
本文通过 Google 翻译 Password Hunting – Linux Privilege Escalation 这篇文章所产生,本人仅是对机器翻译中部分表达别扭的字词进行了校正及个别注释补充。 导航 0 前言 1 密码搜寻 – 文件名和文件内容 1.1 寻找有趣的文件名 1.2 寻找有趣的
论文提出了用于快速图像分类推理的混合神经网络LeVIT,在不同的硬件平台上进行不同的效率衡量标准的测试。总体而言,LeViT在速度/准确性权衡方面明显优于现有的卷积神经网络和ViT,比如在80%的ImageNet top-1精度下,LeViT在CPU上比EfficientNet快5倍 来源:晓飞的算
本文通过 Google 翻译 SUID | SGID Part-2 – Linux Privilege Escalation 这篇文章所产生,本人仅是对机器翻译中部分表达别扭的字词进行了校正及个别注释补充。 导航 0 前言 1 上文回顾 2 枚举自定义 SUID 二进制文件 3 利用 SUID 二进
本文通过 Google 翻译 SUID | SGID Part-1 – Linux Privilege Escalation 这篇文章所产生,本人仅是对机器翻译中部分表达别扭的字词进行了校正及个别注释补充。 导航 0 前言 1 了解特殊权限 2 寻找 SUID/SGID 二进制文件 – 手动方法 2
#### 前提提要: .java文件通过java -c 生成.class文件,这部分并非是JVM需要处理的部分,JVM处理的部分是基于生成的class文件,生成的部分是由编译器来负责 一个字节码文件的主要组成部分 使用工具说明 idea的JclassLib插件 使用步骤: 运行代码(只要你更新了代码
论文提出了经典的Vision Transormer模型Swin Transformer,能够构建层级特征提高任务准确率,而且其计算复杂度经过各种加速设计,能够与输入图片大小成线性关系。从实验结果来看,Swin Transormer在各视觉任务上都有很不错的准确率,而且性能也很高 来源:晓飞的算法工程
本文通过 Google 翻译 Docker Breakout – Linux Privilege Escalation 这篇文章所产生,本人仅是对机器翻译中部分表达别扭的字词进行了校正及个别注释补充。 导航 0 前言 1 什么是 Docker ? 2 寻找 Docker 权限 2.1 升级 Shel
本文通过 Google 翻译 LXD Container – Linux Privilege Escalation 这篇文章所产生,本人仅是对机器翻译中部分表达别扭的字词进行了校正及个别注释补充。 0 前言 1 什么是 LXD 和 LXC ? 2 查找 LXD 组权限 2.1 手动搜索 LXD 组用
Excel Grid Data Converter 知识点总结 本文档总结了 ExcelGridConverter.py 脚本所涉及的关键 Python 知识点。该脚本用于从多个 Excel 文件中提取特定格式的数据并转换为一个新的 Excel 文件。 目录 导入库 Pandas 数据处理 Tkin