数据结构 - 线索树

文章浏览阅读1.5k次,点赞27次,收藏19次。当然,我们肯定需要借助结点的指针域来保存直接前驱和直接后继的地址。其实,在上图的普通二叉树中(以中序遍历得到的序列),部分结点(指针域不为空的结点)是可以找到其直接前驱或后继的,比如结点 E 的左孩子 G 就是结点 E 的直接前驱;结点 A 的右孩子 C 就是结点 A 的直接后继。但部分结点(指针域为空)是行不通的,比如结点 G 的直接后继是 E,直接前驱是 B,但在二叉树中却不能得出这样的结论。怎么办呢?
分类: 物联网 发布时间: 02-13 00:44 阅读次数: 0

云计算运营模式介绍

文章浏览阅读1.4k次,点赞37次,收藏25次。运营商作为云计算产业链的重要参与者,通过积极向企业级市场以及细分行业领域渗透,推动了云计算服务的高速发展。云计算本身提供了IaaS、PaaS和SaaS三种服务模式,而在具体的运营中,云服务提供商和用户共同分担安全责任,不同服务模式下二者的安全责任也不相同。本文介绍了云计算的三种运营模式,分别为IaaS 、PaaS、SaaS三种,且说明了云计算服务角色的划分、云计算安全责任模型以及云计算服务的交付模式等相关内容。
分类: 物联网 发布时间: 02-12 23:24 阅读次数: 0

算法学习系列(三十二):背包问题

文章浏览阅读1.5k次,点赞41次,收藏9次。从这一篇文章开始,就开始学习动态规划了,也就是DP了,然后就是DP可以说是整个算法中的最难学的部分之一,好写是非常的好写的,每道题也只有很短的代码量,但是主要是它这个动归方程不好想,也不好推导出来,而且这类题都没有一个好的模板,只能说都是通过大量的做题凭经验得出来的,所以说得好好做题,好好思考,话不多说,那就开始吧。
分类: 物联网 发布时间: 02-12 22:24 阅读次数: 0

【深度学习每日小知识】卷积神经网络(CNN)

文章浏览阅读589次,点赞18次,收藏10次。在深度学习领域,卷积神经网络(CNN)彻底改变了视觉分析领域。凭借从图像中提取复杂模式和特征的能力,CNN 已成为图像分类、目标检测和面部识别等任务不可或缺的一部分。本文全面概述了 CNN,探讨了其架构、训练过程、应用和优势。从理解卷积层到掌握池化层和全连接层的力量,深入研究 CNN 的世界,发现它们如何改变人工智能时代的视觉分析。
分类: 物联网 发布时间: 02-12 22:04 阅读次数: 0

node.js 使用 elementtree 生成思维导图 Freemind 文件

文章浏览阅读882次,点赞7次,收藏10次。node.js 读目录.txt文件,使用 elementtree 生成思维导图 Freemind(.mm)文件
分类: 物联网 发布时间: 02-12 21:04 阅读次数: 0

【01】判断素数/质数(C语言)

文章浏览阅读1.2k次,点赞22次,收藏15次。也就是可以通过for循环并使用if语句来判断是否有除了1和它本身的数整数,如果有则不是素数。
分类: 物联网 发布时间: 02-12 20:44 阅读次数: 0

新春快乐(烟花、春联)【附源码】

文章浏览阅读3.9k次,点赞46次,收藏88次。本篇文章使用多种语言代码展示了中国春节的春联、烟花等项目。同时轻舟在这里祝所有读者事业有成、日进斗金
分类: 物联网 发布时间: 02-12 19:44 阅读次数: 0

刘谦龙年春晚魔术模拟

文章浏览阅读5.5k次,点赞39次,收藏62次。直接贴代码了,异常处理有点问题,正常流程能跑通。_刘谦魔术java代码实现
分类: 物联网 发布时间: 02-12 19:24 阅读次数: 0

Sublime Text 3配置 Node.js 开发环境

文章浏览阅读1k次,点赞35次,收藏29次。本篇Huazie介绍了配置Node.js开发环境的相关内容,感兴趣的朋友赶紧配置起来,有任何问题可以随时评论区沟通。
分类: 物联网 发布时间: 02-12 18:14 阅读次数: 0

机器学习——流形学习

文章浏览阅读1.1k次,点赞10次,收藏11次。简单来说,流形学习就是一种找到数据内在结构的智能方式,使得我们可以更简单地处理和理解复杂的高维数据。
分类: 物联网 发布时间: 02-12 17:54 阅读次数: 0

【Kotlin】Kotlin基本数据类型

文章浏览阅读1.2k次,点赞9次,收藏7次。本文介绍了Kotlin中整型(Int、Byte、Short、Long等)、浮点型(Float、Double)、字符型(Char)、字符串型(String)等基本数据类型变量及其运算符、函数等。
分类: 物联网 发布时间: 02-12 17:04 阅读次数: 0

论文阅读-Transformer-based language models for software vulnerability detection

文章浏览阅读688次,点赞22次,收藏8次。例如,将用户自定义的函数名称替换为"FUNC"(或者使用连续的自然数作为后缀,如"FUNC_1"、"FUNC_2"等,以区分多个函数);Group 1 包含BE及其非易受攻击的代码gadgets,Group 2 包含RME及其非易受攻击的代码gadgets,Group 3 包含BE、RME及其非易受攻击的代码gadgets。通过这个框架,可以利用Transformer-based语言模型来自动检测软件漏洞,并且相比传统的基于RNN的模型,语言模型在漏洞检测方面具有更好的性能表现。
分类: 物联网 发布时间: 02-11 01:59 阅读次数: 0

Linux环境下配置HTTP代理服务器教程

文章浏览阅读603次,点赞7次,收藏5次。简单来说,它就像一个中间人,帮你把网络请求从你的电脑传递到目标服务器,然后再把响应传回给你。有了它,你可以隐藏自己的真实身份,加速网络访问,甚至在某些情况下突破网络封锁。请注意,这不是一次火箭科学的实验,而是一次简单而有趣的冒险。在Linux下,有很多优秀的HTTP代理软件可供选择,比如Squid、Varnish等。这里我们以Squid为例,因为它简单易用,而且功能强大。最后,希望你在配置HTTP代理服务器的过程中既学到了知识,又感受到了乐趣。在这里,你可以设置代理服务器的监听端口、访问控制、日志等。
分类: 物联网 发布时间: 02-11 00:59 阅读次数: 0

api接口是什么意思,api接口该如何防护呢?

文章浏览阅读1k次,点赞6次,收藏9次。总结,上述10种方案均是保证接口数据安全的重要措施,但是需要强调的是,以上方案不能保证百分之百的安全性,还是需要一款可靠的安全性产品,安全加速SCDN,OWASP TOP 10威胁防护,有效防御 SQL注入、XSS攻击、命令/代码执行、文件包含、木马上传、路径穿越、恶意扫描等OWASP TOP 10攻击。对于API接口的请求,需要记录下来请求的IP地址、请求的接口、请求的时间以及请求的用户信息等,以便于监控和溯源。因此,开发者需要定期更新API接口及其相关的安全控制措施,以保证API接口及其数据的安全。
分类: 物联网 发布时间: 02-11 00:39 阅读次数: 0

c#的反汇编对抗

文章浏览阅读3.2k次,点赞19次,收藏24次。浅谈nim加载.NET程序集
分类: 物联网 发布时间: 02-10 23:19 阅读次数: 0

论文阅读——MP-Former

文章浏览阅读618次,点赞10次,收藏3次。去噪训练的关键思想是将带噪声的GT坐标与可学习查询并行地送到Transformer解码器中,并训练模型去噪和恢复GT边框坐标。MPFormer去噪训练的思想从DN-DETR来,改进的mask2former模型。MPformer送入class embeddings作为查询,给每层解码层送入GT masks作为attention masks,然后让模型重建类别和masks。作者把mask2former看做一个掩码不断精细化的过程,一层的预测作为下一层的attention masks。
分类: 物联网 发布时间: 02-10 22:19 阅读次数: 0

jmeter-06常用的几种断言方式

文章浏览阅读435次,点赞4次,收藏5次。jmeter常用的几种断言响应断言json断言持续时间断言
分类: 物联网 发布时间: 02-10 20:59 阅读次数: 0

On the Spectral Bias of Neural Networks论文阅读

文章浏览阅读1.1k次,点赞19次,收藏12次。众所周知,过度参数化的深度神经网络(DNNs)是一种表达能力极强的函数,它甚至可以以100%的训练精度记忆随机数据。这就提出了一个问题,为什么他们不能轻易地对真实数据进行拟合呢。为了回答这个问题,研究人员使用傅里叶分析来研究深层网络。他们证明了具有有限权值(或训练有限步长)的深度网络天生偏向于表示输入空间上的平滑函数。具体地说,深度ReLU网络函数的特定频率分量(k)的衰减速度至少与O(k^2)一样快,宽度和深度分别以多项式和指数的方式帮助建模更高的频率。
分类: 物联网 发布时间: 02-10 20:39 阅读次数: 0

03、全文检索 -- Solr -- Solr 身份验证配置(给 Solr 启动身份验证、添加用户、删除用户)

文章浏览阅读3.3k次,点赞22次,收藏20次。全文检索 -- Solr -- Solr 身份验证配置(给 Solr 启动身份验证、添加用户、删除用户)
分类: 物联网 发布时间: 02-10 19:39 阅读次数: 0

实例分割论文阅读之:FCN:《Fully Convolutional Networks for Semantica Segmentation》

文章浏览阅读1k次,点赞18次,收藏19次。卷积网络是强大的视觉模型,可以产生特征层次结构。我们证明,经过端到端、像素到像素训练的卷积网络本身超过了语义分割的最新技术。我们的主要见解是构建“全卷积”网络,该网络接受任意大小的输入并通过有效的推理和学习产生相应大小的输出。我们定义并详细介绍了全卷积网络的空间,解释了它们在空间密集预测任务中的应用,并与先前的模型建立了联系。我们将当代分类网络(AlexNet [20]、VGG 网络 [31] 和 GoogLeNet [32])改编为完全卷积网络,并通过微调 [3] 将其学习到的表示转移到分割任务。
分类: 物联网 发布时间: 02-10 19:19 阅读次数: 0