baby_mod 题目 from Crypto.Util.number import * from enc import flagm bytes_to_long(flag) p getPrime(512) q getPrime(512) r getPrime(777) t getPrime(777) tmp getPrime(15) e 65537 n p*q print(f"c {pow(m,e,n)}") print(f"leak {p*r-q*…

简单高效的大模型检索增强系统LightRAG，香港大学黄超团队最新研究成果。 开源两周时间在GitHub上获得将近5k标星，并登上趋势榜。 该模型不仅能够全面理解实体之间的复杂关系，从而处理更复杂的问题，还大幅降低了大模型检索增强系统…

文章目录 常见问题及解决方案使用 Python 处理 CSV 文件：全面指南CSV 文件的基本概念使用内置 csv 模块使用 pandas 库处理缺失值使用 DictReader 和 DictWriter案例分析最佳实践参考资源性能比较结论 常见问题及解决方案 问题：文件编码错误 解决方案&am…

一.如何估算星巴克一天的营业额 a.需求澄清：区域？节假日？产品范围？ b.收入销售杯数*单价（营业时间*每小时产能*每小时产能利用率）*平均单价 Hypo该星巴克门店的营业时间为12小时（取整&#x…

世上无难事，只怕有心人 适用场景： 1.用Ansible复制多个文件 2.需要复制的原文件名不固定，名称需模糊匹配 --- - hosts: local_vmvars:filename: /data/ansible/example/data-*-file.jartasks:- copy:src: "{{ item }}"dest: /data…

spEL表达式表示&#xff1a;&#xff03;{} 一、基本类型值运算操作 {}可以放置数字&#xff0c;字符串&#xff0c;布尔型&#xff0c;表达式(运算,正则,逻辑)。这个应用场景和EL表达式一样的&#xff0c;实际中用的也不多。 注意:在XML中表示,>,<,>,<&#xff0c…

1.在APM地面站中选择故障保护 ---RTL---其他不变——PWM为 975 2.富斯遥控器——选择工具——End points——三通道油门改成112% 100%——油门显示处PWM值小于975即可 3.进入系统控制界面System setup——RX setup——Faillsafe——进入Channel 3——按Off切换为ON&#xff…

首先祝贺一下&#xff0c;终于找回自己的CSDN密码了。由于前段时间太忙&#xff0c;好长一段时间没有更新博客了。后来&#xff0c;又遇到CSDN帐号泄漏&#xff0c;自己马上改了密码&#xff0c;居然不记得了。花了很长时间&#xff08;信件来回不下十次&#xff0c;搞得我发火…

[LeetCode] 2.AddTwoSums 文章目录[LeetCode] 2.AddTwoSums题目思路解法一解法二题目 给出两个 非空 的链表用来表示两个非负的整数。其中&#xff0c;它们各自的位数是按照 逆序 的方式存储的&#xff0c;并且它们的每个节点只能存储 一位 数字。 如果&#xff0c;我们将这两个…

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> 转载自&#xff1a; http://legendbeen.iteye.com/blog/1676629 转载于:https://my.oschina.net/ososchina/blog/354887

图像拼接算法的综述Image mosaicing techiques简 介ONE图像拼接是将多个重叠的图像对齐成一个大的组合&#xff0c;它代表了一个3D场景的一部分。拼接可以看作是场景重建的一种特殊情况&#xff0c;其中图像仅通过平面单应性进行关联。图像拼接在运动检测和跟踪、增强现实、分…

watcher是zk里面非常重要的特性。watcher一定要去好好地看一下&#xff0c;一定要去好好地理解一下它是如何去用的&#xff0c;包括触发的事件类型等等。监督者也可以理解为触发器&#xff0c;也就是说当我们的节点发生了一些变化的时候&#xff0c;比如说增加一些属性&#xf…

你所走的第一步 软件的配置 1.jdk的安装与配置 我的原本jdk的版本是12&#xff0c;因为在后面牵扯到Tomcat的安装使用需要jdk的版本的Tomcat的版本相符合&#xff0c;所以我又重新安装jdk1.8以匹配Tomcat7.0 Tomcat和jdk版本对照表 步骤&#xff1a; 1.下载 在甲骨文官网选择…

在研究fms的publish时&#xff0c;使用record方式publish失败&#xff0c;查阅资料得知fms默认情况下不允许record文件到服务器&#xff0c;必须要 进行设置&#xff0c;需要在服务器端的应用程序文件夹(默认位置在<FMS_Installation_Dir>/applications /live),在这个文件…

1&#xff0c;select参数中如果含有单引号怎么办&#xff1f; <ext:SearchPattern Name"PaperSchemeName" ReplaceQuote"true" Pattern"{0}" /> ReplaceQuote"true" 表示不要将单引号替换成双单引号 &#xff08;该办法只适用…

一、学习内容及要求 1. 内容&#xff1a;5.1 特征值与特征向量的概念与计算 线性代数学习笔记——第五十六讲——特征值及特征向量的定义 线性代数学习笔记——第五十七讲——特征子空间 线性代数学习笔记——第五十八讲——特征值与特征向量的判定 线性代数学习笔记——第…

导语&#xff1a; 本文主要讲述如何将客户端提供的IPv6数据聚合&#xff0c;从而应用于有IPv6查询需求的业务。数据来源本文计算所用的数据来自于客户端提供的IPv6-IPv4的双栈数据源&#xff0c;上报的一条日志记录包括一个IPv6和IPv4地址&#xff0c;根据IPv4地址进行查询&…

Math.floor() 返回小于或等于一个给定数字的最大整数。 Note: Math.floor() 向下取整 语法节 Math.floor(x) 参数节 x 一个数字。 返回值 节 一个表示小于或等于指定数字的最大整数的数字。 描述节 由于 floor 是 Math 的一个静态方法&#xff0c;你总是应该像这样…

1.朴素贝叶斯简介 朴素贝叶斯&#xff08;Naive Bayes&#xff09;是一个基于贝叶斯理论的分类器。它会单独考量每一唯独特征被分类的条件概率&#xff0c;进而综合这些概率并对其所在的特征向量做出分类预测。因此&#xff0c;朴素贝叶斯的基本数据假设是&#xff1a;各个维度…

有任何的书写错误、排版错误、概念错误等&#xff0c;希望大家包含指正。 维数灾难 在高维情形下出现的数样本稀疏、距离计算困难等问题&#xff0c;是所有机器学习方法共同面临的的严重障碍&#xff0c;被称为“维数灾难”或“维数危机”&#xff08;curse of dimensionality…