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MathProblem 84 12 pearls and a scale problem

In front of you are 12 pearls, 11 being real and one fake. The real ones all weigh the same and the fake one differs in weight from the real ones (may weigh more or less). With a balance scale and three weighings how can you weed out the fake one and dete

MathProblem 71 Nine pearls and a scale problem

You have nine pearls, eight are real and one is fake. All the real ones weigh the same and the fake weighs less than the real ones. Using a balance scale twice how can you weed out the fake one? Solution 8个真的，1个假的，且假的比真的轻。问怎么用两次把假的区分出

小记【django git python】

迁移此处生成的迁移文件包含了所有的表结构（已创建和未创建的表） python manage.py makemigrations app_name python manage.py migrate --fake-initial --fake-initial 的作用是如果这个表结构已经创建了，他不会再次创建。同时，对于新创建的表或者更新的字段。他也不会去创建或者更

hdu7215 Weighted Beautiful Tree

problem 一个点的点权的可能为不变或者变为连着的边的边权。然后dp、 dp[u][0]表示变成大于等于w[u]边的最小代价。 dp[u][1]表示变成小于等于w[u]边的最小代价。然后对边权排序。一段连续的是使用dp[][0]的和一段连续的是使用min(dp[][0],dp[][1])的和一段连续的是使用dp[][

python爬虫代码常见报错处理

## 报错处理**FAKE-USERAGENT MAXIMUM AMOUNT OF RETRIES REACHED**解决方案：1. 在python安装路径下找到fake-useragent2. 在fake-useragent包下找到settings.py3. 找到代理连接地址：https://fake-useragent.herokuapp.com/browsers/0.1.11（对应版本）4. 另存为json文件（fake_useragent_

CSS & JS Effect – Styling Input Radio

原生 Radio 的 Limitation <input type="radio" style="width: 25px; height: 25px; cursor: pointer" /> 效果原生的 radio 其实长的不丑, 但它不能调颜色, radio 无法配合网站的 primary, secondary 颜色, 基本上就不能用了. 参考 Youtube – Style Radio Buttons with

python 利用 Faker 生成测试数据

# -*- coding:utf-8 -*- import time from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor import pymysql from faker import Faker import sys from dbUntils.mysql_DBUtils import MyPymysqlPool import importlib importlib.reload(sys) fake2 = Faker(locale='ZH_

创建虚拟数据 Faker

from faker import Faker #创建对象，默认生成的数据为为英文，使用zh_CN指定为中文 fake = Faker('zh_CN') print(fake.name())#随机生成姓名 print(fake.address())#随机生成地址 print(fake.phone_number())#随机生成电话号码 print(fake.pystr())#随机生成字符串 print(fake.email

GAN动漫人物头像生成

GAN动漫人物头像生成 1.简介搭建了一个简单的DCGAN网络生成动漫人物的头像，其中动漫人物头像数据集取自kaggle，网址如下 link 2.网络结构数据集生成器判别器 2.1数据集数据大小为64x64x3，样例如下 2.2生成器由于生成器的原始输入是n维噪声，若想生成与数据集大小相同的图片

2.29 off by null

2.27 之前的 off by null 的利用手法总体来说比较简单伪造一个 presize 即可，但是在 glibc 2.29的更新当中，unlink 里加入的 presize check 使得之前的利用手法不再有效，并且 off by null 的难度提高不少。 /* consolidate backward */ if (!prev_inuse(p)) { prevsize = prev_s

web | [NCTF2019]Fake XML cookbook

[NCTF2019]Fake XML cookbook XXE漏洞：直接外部实体注入：

hitcon2014_stkof

hitcon2014_stkof 使用checksec查看：开启了Canary和栈不可执行，没有开启PIE。先运行一下看看，发现是直接可以输入的，什么提示也没有，那么先拉进IDA中看： __int64 __fastcall main(__int64 a1, char **a2, char **a3) { int v3; // eax signed int v5; // [rsp+Ch] [rbp-74h]

XPOSED优秀模块列表 --- Fake ID fix

此补丁修复了 Fake ID 漏洞（错误 13678484）。该漏洞允许恶意应用程序假装由受信任的提供商签名，并在多种情况下作为扩展程序加载，例如 NFC 访问、浏览器插件等，具体取决于设备和制造商选择包含的扩展机制。可以在Bluebox 的 Jeff Forristal 的这篇文章中找到对影响和问

每天一个测试小技巧之Faker——随机数据生成

文章目录什么是Faker?安装FakerFaker引用及初始化日期类随机数据随机字符串/数字/加密随机人物相关信息随机地址信息数据随机公司信息数据随机网络信息数据随机用户代理信息什么是Faker? Faker是python方向的一个第三方库，主要用来创造伪数据，使用Faker，人们不再需要手动

FastAPI用户安全性解决方案

1.需求分析用户登录验证用户登录保持 2.实现思路用户发送用户名和密码到服务器，服务器端验证后，生成并返回令牌（token）。用户再次访问时，每次请求携带token，访问私有信息。 3.支持模块后端支持：用于校验密码的哈希算法。令牌计算和解译工具。数据库和数据库连接工具，为简化操作，这

Image Super Resolution using ESRGAN ---- TF Hub

image_enhancing This colab demonstrates use of TensorFlow Hub Module for Enhanced Super Resolution Generative Adversarial Network for image enhancing Model trained on DIV2K Dataset (on bicubically downsampled images) on image patches of size 128 x 128 im

解决fake_useragent.errors.FakeUserAgentError: Maximum amount of retries reached

解决fake_useragent.errors.FakeUserAgentError: Maximum amount of retries reached from fake_useragent import UserAgent ua = UserAgent() print(ua.random) 直接下载一个fake_useragent_0.1.11.json文件下载链接：http://fake-useragent.herokuapp.com/browsers/0.1.11

智能合约经典代码实战（一）——盲拍合约

由于学业上的需求，所以速成了一波Solidity。紧接着我会进行几篇经典代码的实战笔记的撰写，主要是写一些复现过程中出现的问题，以作记录。小白一枚，合理探讨，大佬勿喷…… 合约使用场景：当我们需要对某一件事物进行竞拍的时候，存在一种盲拍的方式。也就是说，所有有资格出价竞拍的用户在规定

深度学习：GAN案例练习-minst手写数字

目录）理论目标优化网络（定义损失）训练过程技巧代码1（保存生成图片、loss可视化）结果：代码2-BP全连接网络代码说明：判别网络生成网络定义损失函数和优化器定义两个计算loss函数训练流程函数开始训练结果epoch=10epoch=30 代码代码3：判别-生成网络模型 cnn代码结果理论参考

【01学习笔记】fake_useragent报错

用软件notepad++来修改hosts文件(C:\WINDOWS\system32\drivers\etc）进入网站http://fake-useragent.herokuapp.com/browsers/0.1.11 网站就是这个样子右键保存并命名为 fake_useragent_0.1.11.json 我选择在cmd中输入如下代码 python 回车进入python 然后输入 import tem

pix2pix损失函数理解（精）

下面分为生成器和鉴别器的损失函数分别进行说明： 1.生成器（generator）的损失函数：生成器的损失函数由对抗损失和像素损失构成。 def backward_G(self): """Calculate GAN and L1 loss for the generator""" # 1.对抗损失，G(A) should fake the disc

solve the problem of fake coins

The results: Input the vector number:9 Put the 4 and 4on the balance. Put the 4 and 4on the balance. Put the 4 and 2on the balance. The weight of is fake coin.is2 The codes: #include <iostream> #include <vector> using namespace std; void fill_

python接口自动化42 - 生成随机请求头部UserAgent(fake_useragent)

前言如果网站对请求头部有限制，短时间内频繁访问会被锁定，可以使用随机请求头部伪装不同浏览器使用 python 第三方模块 fake_useragent 随机生成请求头部 UserAgent fake_useragent安装 pip安装依赖包 pip install fake_useragent --index-url https://pypi.douban.com/simpl

[hdu7044]Fall with Fake Problem

二分$T$和$S$第一个不同的位置，即需要对于$s$，判定是否存在$T[1,s]=S[1,s]$且满足条件的$T$ （注：这里的条件不包含$T$的字典序最小）显然$T[1,s]$已经确定，记其中第$i$种字母出现次数为$a_{i}$ 而