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计算机科学速成课第一课：计算机早期历史

课程链接：https://www.bilibili.com/video/av2 1 376839?p=3 第一课：计算机早期历史0、课程目标：从高层次总览一系列计算机话题，快速入门计算机科学。 1、计算机技术的影响——进入信息时代出现自动化农业设备与医疗设备全球通信和全球教育机会变得普遍出现意想不到的虚拟现实/无人驾

20220708复盘

资金流入：半导体、基建、互联网、医药上证-0.25 % 创业板-1.13 % 科创板-0.69 %；涨跌家数：涨2500 | 跌2000 ；涨停73 | 跌停10 。指数冲高回落，观察下周一是否能创新低突破3332，新低要减仓出来。

2022苹果春季发布会带来新款iPhoneSE价格预计2500左右

一年一度的苹果新品发布会就要开始了，2022年苹果春季新品发布会已定于北京时间3月9日凌晨2点正式举行。苹果发布会带来 iPhone SE3、苹果iPad Air5、苹果Macbook Pro13系列将采用Apple M2芯片。让我们一起期待! 1、iPhone SE（第三代） SE 系列虽又有更新，但新品较 iPhone SE（第二代）并无

SSRF_CTF show

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ctfshow SSRF web351-web360 wp

文章目录认识SSRFweb351web352web353web354web355web356web357web358web359、web360 认识SSRF 浅谈SSRF漏洞 SSRF详解 SSRF（Server-Side Request Forgery）服务端请求为伪造，SSRF是一种由攻击者构造形成由服务端发起请求的一个安全漏洞。一般情况下，SSRF攻击的目标是从外网

CTFSHOW-SSRF篇

之前就想着写一下 ctfshow 的 wp，但由于时间问题，一直没有机会，其实是懒≥.≤ 这次趁着寒假刷几篇ctfshow的文章那，开始吧。 web351 存在一个flag.php页面，访问会返回不是本地用户的消息，那我们直接以本地用户去探测内网下的flag.php就可以了 url=http://127.0.0.1/flag.php w

技术分享 | 测试git上2500星的闪回小工具

GreatSQL社区原创内容未经授权不得随意使用，转载请联系小编并注明来源。 1、实验环境 2、软件下载 3、开始测试 4、附参数说明生产上发生误删数据或者误更新数据的事故时，传统恢复方法是利用备份重搭实例，再应用binlog来恢复数据，有时候需要找回的数据条数非常少，却要恢复

win脚本 forfiles查找文件，找到备份复制到新位置

查找大于2500天的数据，并写入到文本 forfiles /p "F:\data" /m *.* /d -2500 /c "cmd /c dir @path /b/s" >"D:\outfile.txt" forfiles /p "F:\data" -m *.* /d -2500 /c "cmd /c echo @file @fdate @ftime" forfiles /p "

ORACLE 分页和行限制

行限制：示例（此语法从12C版本开始支持）以下语句返回具有最低employee_id值的 5 名员工： SELECT employee_id, last_name FROM Employees ORDER BY employee_id FETCH FIRST 5 ROWS ONLY; EMPLOYEE_ID LAST_NAME ----------- ------------------------- 100 Ki

[NOIP2016 提高组] 组合数问题

[NOIP2016 提高组] 组合数问题难度：普及+/提高解题思路此题需要计算大量的排列组合结果，所以选择杨辉三角来计算排列组合数。解题难点下面先编写了一段杨辉三角和计算个数的代码 90pts: O(tnm) 杨辉三角 #include <bits/stdc++.h> using namespace std; int k,t,n

SSRF学习

文章目录基础知识CTFSHOW-web351CTFSHOW-web352(ip地址变形)CTFSHOW-web353CTFSHOW-web354CTFSHOW-web355-web356CTFSHOW-web357CTFSHOW-web358CTFSHOW-web359（SSRF打mysql）CTFSHOW-web360（SSRF打redis）基础知识 ssrf漏洞，全称为服务端请求伪造漏洞，由于有的web应用需要实现

集成学习方法三

Stacking Stacking集成算法可以理解为一个两层的集成，第一层含有多个基础分类器，把预测的结果(元特征)提供给第二层，而第二层的分类器通常是逻辑回归，他把一层分类器的结果当做特征做拟合输出预测结果 blending集成学习方法 Blending集成学习方式： (1) 将数据划分为训练集和测试

js 精美toast弹出窗

引入pxmu.js pxmu.js是一款超轻量的js弹出层插件。使用也非常简单，直接引入cdn <script type="text/javascript" src="https://cdn.jsdelivr.net/gh/shiyueGG/pxmu@1.0.6/pxmu.min.js"></script> 直接使用： pxmu.toast('弹出消息'); 自定义参数： pxmu.toast({ msg: &#

心跳信号分类预测_baseline_v2:更换单模型（CNN）

baseline_v2_changeModel（cnn）:score:267.2897 # 2021.05.08 # lightgbm 模型更换成CNN 模型 # 本文原创望赞鼓励，转载请说明出处. 仍存疑问： dense层的作用，需要几层如何来构造CNN import os import gc import math import pandas as pd import numpy as np import lightgb

ctfshow-web入门 ssrf篇

ctfshow SSRF简介危害web351web352parse_url web353更改IP地址写法 web354web355web356web357web358web359(打无密码的mysql)web360(打redis) SSRF 简介服务端请求伪造（Server Side Request Forgery, SSRF）指的是攻击者在未能取得服务器所有权限时，利用服务器漏洞以服务器

uni.uploadFile() 成功后返回数据为JSON.stringify()

uni.chooseVideo({ sourceType: ['camera'], success: (file) => { uni.showLoading({ title: '正在上传认证视频' }) uni.uploadFile({ url: `${baseUrl}/authenticate/certbyf

求1-100奇数和的两种方式

方式一： while 方法 i=0 result=0 while i<=100: …: if i%2!=0: …: result+=i …: i+=1 …: print(result) …: …: 2500 方式二： for循环方法 result=0 for i in range(0,100): …: if i%2!=0: …: result+=i …: i+=1 …: print(result) …: …: 2500 总结反思：result作为全

力扣数据库题595.大的国家

分析：要求从world表中找出面积超过300万或者人口超过2500万的国家，重点是 300万，或者，2500万，或者就是or 300万和2500万需要转换为3000000和25000000. 答案： select name,population,area from World where area > 3000000 or population > 25000000; 结果为：

行业动态 | 每日处理2500万事务数据的IoT解决方案

借助DataStax Enterprise和其他开源的解决方案，Locstat为它的用户提供了创新的IoT解决方案，并将数据分析时间由2-3周降至数分钟内，从而快速生成用于分析的图数据。不仅如此，现在他们可以支持大数据，可以灵活伸缩，还可以每日分析处理上百万个数据点。 “通过使用DSE，我们建构了一个

2020宁波市第三届网络安全大赛 Web Writeup

2020宁波市第三届网络安全大赛，比赛分行业组和院校组进行团体赛。感觉这次比赛还是很不错的~ 值得参加。 Easy_SSRF <?php show_source(__FILE__); $ch = curl_init(); curl_setopt($ch, CURLOPT_URL, $_GET["url"]); curl_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, 1); curl_setopt(

论文注意事项

注意事项摘要300个字正文2000-2500个字共2500字=300摘要+2200正文及总结考试写论文时要先写大纲。提前准备：摘要300+背景（600-800）+总结300 项目规模200W以上。假装自己是乙方，必须写自己是项目经理，做的项目已经成功上线项目题目不用写在答题纸上，但要涂数字和英文占

机器学习笔记（四）神经网络的基本概念

Neural networks（神经网络） 1、问题背景：在计算机视觉处理中，50*50的图片有2500个像素点，对于所有“xi*xj”二次项特征值有2500*2500/2 ≈ 300万，特征过多导致过拟合。 2、模型：如果第 j 层有 sj 个神经元，第 j+1 层有 sj+1 个神经元，那么 θ(j) 是 sj+1*(sj+1) 维。 3、

卷积神经网络部分，每训练到2500步就报错，什么原因?

import tensorflow as tf import os import pickle import numpy as np CIFAR_DIR = "C:/Users/tianr/Desktop/cifar-10-batches-py" print(os.listdir(CIFAR_DIR)) def load_data(filename): """read data from data file"""

文汇报：网购群体1亿人交易规模2500亿元

原文链接：http://www.cnblogs.com/T00PCN/archive/2010/05/08/1730288.html 在一年多前金融危机席卷而来之时，有人预测：快捷、便宜的网上购物可能从中受益。进入2010年，多家互联网调查研究机构发布了各自的分析报告，似乎可以交叉印证这个事实——网购正

[转]集成学习中的Stacking方法

一.Stacking思想简介 Stacking的思想是一种有层次的融合模型，比如我们将用不同特征训练出来的三个GBDT模型进行融合时，我们会将三个GBDT作为基层模型，在其上在训练一个次学习器（通常为线性模型LR）,用于组织利用基学习器的答案，也就是将基层模型的答案作为输入，让次学习器学习组织