Python

pediatrics_llm_qa:儿科问诊小模型

项目简介 本项目开源了基于儿科医疗指令微调的问诊模型:pediatrics_llm_qa(GitHub - jiangnanboy/pediatrics_llm_qa),目前模型的主要功能如下: 智能问诊:问诊后给出诊断结果和建议。 更新 [2024/09/11] 开源了基于Qwen2-1.5B-instruct lora指令微调的儿科问诊模型 开源模型 模型 基座 Hugg

靶机 ctf5

暴露了很多端口 80端口发现是nanocms、 查询exploit http://192.168.200.144/~andy/data/pagesdata.txt 会暴露密码 searchsploit nanocms 那个根本利用不了的 破解密码得出shannon 进入cms添加一句话马,执行 本地监听1234端口成功得到shell linpeas.sh没跑出来东西,也就是没看到什么备份文件了

靶机 ctf7

可交互shell mysql命令 awk 密码爆破 组合破解 ssh登录服务器报错“no matching host key type found. Their offer: ssh-rsa,ssh-dss”解决方法 ssh登录服务器报错“no matching host key type found. Their offer: ssh-rsa,ssh-dss”解决方法

李辉琦的第一次作业

第一次作业 这个作业属于哪个课程 https://edu.cnblogs.com/campus/zjlg/rjjc 这个作业的目标 向教师和助教介绍自己,描述本课程需要老师的帮助与自己的需求 姓名-学号 李辉琦 2022339920017 一、自我介绍 大家好,我是来自22启新1班的李辉琦。大学的生活紧张而充实。课堂上,大学生们认真听讲,积极参与讨论,与教授和同学们交流思想。课后,他们会去图书馆

一套小工具

本文作者 Yile Wang,在 GNU Free Documentation License version 1.3 下发布。不提供任何担保。 本文给出的部分代码在 GNU General Public License version 3, or any later version 下发布,详见对应代码的文件头声明。 COPYING BRIEFING 这是一个小工具集合,作者希望它有用,但

【TS】TypeScript高级详解【二】

TypeScript 类的使用 进行ES5开发的时候,需要使用函数和原型链实现类和继承。ES6引入了 class关键字,我们可以更加方便地定义和使用类。 作为 JavaScript 的超集,TypeScript 同样支持使用 class 关键字,并且可以对类的属性和方法等进行静态类型检测。 类的定义 具体的类定义方式如下: 通常使用 class 关键字来定义类。 类内部可以声明各种属性,包括类型

1个案例,让你的提示词告别平淡无奇

前言 在职场中,沟通能力,协调能力,组织能力等一直是岗位的硬性要求,这些能力,时时刻刻体现在我们日常的工作中。 什么是沟通能力,协调能力,组织能力? 在职场日常的工作对话中,你有没有遇到过这样的情景: 这些场景很常见,每个人都受限于自己的表达能力、业务领域,造成表达不清楚或被误解。但是沟通效果不到位,不仅事情办不成,还会让你走向误区,影响工作进展。 我们人与人之间的对话场景,有很多过来人的总结

6.用*号输出字母 C 的图案

【程序 6】 题目:用*号输出字母 C 的图案。 1.程序分析:可先用'*'号在纸上写出字母 C,再分行输出。 2.程序源代码: 方法一: # 输出字母 "C" 的图案 print(' ****') print('* ') print('* ') print('* ') print(' ****') 方法二:  # 定义字母 "C" 的大小 height = 5 wid

通过java加载Python实现反弹shell

具体代码如下 java import java.io.BufferedReader; import java.io.InputStreamReader; public class ExecutePython { public static void main(String[] args) { try { // 指定 Python 脚本的路径

LeetCode算法—递归

一:递归 1、定义:函数直接或者间接的调用自己 2、四个要素 (1)接受的参数 (2)返回的值 (3)终止条件 (4)如何拆解 二:LeetCode 509 斐波那契数列 206 反转链表 344 反转字符串 作者: Shu-How Z 本文版权归作者和博客园共有,欢迎转载,但未经作者同意必须在文章页面给出原文连接,否则保留追究法律责任的权利。

CTF-流量分析

一:流汇聚型 1、考点: flag等信息直接藏在流量包当中;难度稍微提升提点的就是通过分析流量包看流量包中是否有其他文件;比如jpg;zip;png等等;需要进行数据提取进行下一步分析;这类题目往往和misc方向有关! 2、例题: 1、流汇聚(直接流汇聚就能拿到flag) 2、提取数据的 (1)藏在压缩包中的(PK为压缩包文件的头部标识) 原始数据显示;然后保存16进制数据;010editor

[NLP/AIGC] 大语言模型:零一万物

1 概述:零一万物 - 首款开源中英双语大模型 公司背景 公司名称:零一万物(01.AI) 创始人:李开复博士(知名投资人、创新工场董事长兼CEO) 产品介绍 产品名称:Yi 系列大模型 Yi-6B:数据参数量为60亿的双语(英文/中文)开源模型 Yi-34B:数据参数量为340亿的双语(英文/中文)开源模型,全球多项评测基准中领先 Yi-34B 模型亮点 全球领先:在多项评测中取

urllib发送get请求_中文传参问题

GET请求是HTTP协议中的一种基本方法,当需要在GET请求中传递中文参数时需要额外对中文进行编码(英文不需要),因为url中只能包含ascii字符。 可以使用urllib.parser.urlencode()或urllib.parse.quote()方法对中文转码。 详细查官方文档: https://docs.python.org/3.12/library/urllib.parse.html#m

图与网络——TSP问题精解

旅行商问题(Travelling Salesman Problem, TSP)是组合优化领域中的经典问题之一。TSP的概念最早可以追溯到18世纪,瑞士数学家欧拉在解决柯尼斯堡七桥问题时首次提出了关于图中遍历的问题。不过,作为一个优化问题,TSP在19世纪才开始形成系统的研究。1920年代,TSP被德国数学家卡尔·孟格尔首次形式化提出,他称之为"最短汉密尔顿路径问题"。1954年,数学家D.R. F

深度神经网络DNN、RNN、RCNN及多种机器学习金融交易策略研究|附数据代码

全文链接:https://tecdat.cn/?p=37668 原文出处:拓端数据部落公众号  分析师:Aijun Zhang  在当今的金融领域,量化交易正凭借其科学性和高效性逐渐成为主流投资方式之一。随着大数据技术的蓬勃发展,量化交易借助先进的数学模型和计算机分析能力,摒弃了人的主观判断,通过挖掘海量历史数据来锁定各种可能带来超额收益的 “高概率” 事件,从而有效降低投资者

2024/9/12

数据库连接学习记录 今天,我继续学习了关于数据库连接的知识,这对于后续的项目开发至关重要。数据库连接的基本过程包括加载数据库驱动、建立连接、执行SQL操作和关闭连接。通过这四个步骤,应用程序才能与数据库进行有效的交互。 我首先了解了不同数据库的连接方式。例如,使用Python的sqlite3模块可以轻松连接到SQLite数据库。简单的connect()方法能够创建数据库连接,而游标对象则使得执行S

【Python学习笔记】 第7章 字符串基础

本章范围 本章主要讲str字符串类型,有关的操作适用于Unicode处理。 Unicode简介 ASCII是Unicode的简单形式,但Unicode适用于非英语地区的人们。两者在文件中的编码不同。 在Python 3.X中,有三种字符串类型:str用于Unicode文本,bytes用于二进制数据,bytearray是bytes的一种可修改的变体。 在Python 2.X中,unicode

720. 词典中最长的单词

题目链接 720. 词典中最长的单词 思路 Trie树的经典应用 题解链接 官方题解 关键点 构建Trie树 时间复杂度 (O(sum_{i}#text{word}_{i})) 空间复杂度 (O(sum_{i}#text{word}_{i})) 代码实现: class Trie: def __init__(self): self.chil

[模板题] - 208. 实现 Trie (前缀树)

题目链接 208. 实现 Trie (前缀树) 思路 模板题 - Trie树 题解链接 官方题解 关键点 无 时间复杂度 (O(sum_{i}#text{word}_{i})) 空间复杂度 (O(sum_{i}#text{word}_{i})) 代码实现:

项目完成小结:使用DjangoStarter v3和Taro开发的微信小程序

前言 不知不觉已经九月了,又到了一年的开学季,我每年都想做的项目墙甚至连个影子都没有…😂 最近生活中的琐事太多了,导致完全没有想写文章的动力,不过再怎么拖还是得记录,随便写写吧~ 这次是7月份的一个小项目,谈不上什么技术含量,算是友情开发了。后端 DjangoStarter v3,前端使用 Taro 做微信小程序。 事实上后端基本没啥好说的,基本有什么坑能记录的都在小程序这块,不得不说微信真是史中

【随想录day1】LeetCode704二分查找| LeetCode27移除元素

LeetCode704二分查找 1、题目: 给定一个 n 个元素有序的(升序)整型数组 nums 和一个目标值 target ,写一个函数搜索 nums 中的 target,如果目标值存在返回下标,否则返回 -1。 2、代码 2.1 Python版 一些注意点: c++代码中int相加防止越界,python中则用整数除 区间的问题 区间指的是target在二分查找过程中的下表搜索范围,一般

70. 爬楼梯

题目链接 70. 爬楼梯 思路 动态规划 题解链接 教你一步步思考动态规划:从记忆化搜索到递推(Python/Java/C++/Go/JS/Rust) 关键点 1. (dp(i) = dp(i-1) + dp(i-2)) 2. (dp(1) = 1) 时间复杂度 (O(n)) 空间复杂度 (O(n)) 代码实现:

pandas-ai 基于LLM进行数据分析的python 框架

pandas-ai 基于LLM进行数据分析的python 框架 包含的特性 基于自然语言的数据查询 数据可视化 数据清理 特征生成 数据链接(支持链接多种不同的数据源) 说明 对于基于数据分析的场景pandas-ai 是一个值得尝试的工具,同时官方也微调了一个BambooLLM 的模型(基于mistral)目前也已经在huggingface 开源了,值得尝试下 参考资料 https://doc

746. 使用最小花费爬楼梯

题目链接 746. 使用最小花费爬楼梯 思路 动态规划 题解链接 教你一步步思考动态规划:从记忆化搜索到递推(附题单)Python/Java/C++/Go/JS/Rust 关键点 1. (dp(i) = min(dp(i-1) + cost_{i-1}, dp(i-2) + cost_{i-2})) 2. (dp(1) = 0) 时间复杂度 (O(n)) 空间复杂度

代码随想录Day1 | LeetCode 704. 二分查找、LeetCode 27. 移除元素、LeetCode 977. 有序数组的平方

LeetCode 704. 二分查找 核心:明白[left, right] 和 [left, right)两种循环不变量 有关二分法其他经典题目: LeetCode 35. 搜索插入位置 这道题实际上就是查找target的最左侧位置,如果没有就是第一个大于target的位置 LeetCode 34. 在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置 这一题就是“二分查找”集大成者

2466. 统计构造好字符串的方案数

题目链接 2466. 统计构造好字符串的方案数 思路 动态规划-“爬楼梯”变体 题解链接 爬楼梯换皮(Python/Java/C++/Go/JS/Rust) 关键点 (dp(i) = dp(i-zero) + dp(i-one)) 时间复杂度 (O(high)) 空间复杂度 (O(high)) 代码实现:

个人项目-论文查重

这个作业属于哪个课程 课程班级 这个作业要求在哪里 个人项目 这个作业的目标 设计一个论文查重算法,给出一个原文文件和一个在这份原文上经过了增删改的抄袭版论文的文件,在答案文件中输出其重复率。 Github链接 👉👉👉👉 我的Github链接 👈👈👈👈     PSP PSP2.1 Personal Software Process Stages

2266. 统计打字方案数

题目链接 2266. 统计打字方案数 思路 动态规划-“爬楼梯”变体 题解链接 分组 + 线性 DP + 乘法原理(Python/Go/C++/Java) 关键点 1. 预处理类“斐波拉契数组” 2. 区分“79”及其他数字 时间复杂度 (O(n)) 空间复杂度 (O(1)) 代码实现:

软工个人项目-论文查重

软工个人项目-论文查重 这个作业属于哪个课程 广工计院计科34班软工 这个作业要求在哪里 这个作业的目标 个人独立完成论文查重代码,进一步了解项目开发的流程,学会运用工具分析消除警告,运用性能分析工具进行改进提高 GitHub地址 一、需求 题目:论文查重 描述如下: 设计一个论文查重算法,给出一个原文文件和一个在这份原文上经过了增删改的抄袭版论文的文件,在答案文件中输出

读构建可扩展分布式系统:方法与实践02分布式系统架构简介

1. 系统架构基础 1.1. 几乎所有大规模系统都是从小规模开始,在成功路上逐渐发展壮大 1.2. 通信使用标准的应用层网络协议,通常是HTTP 1.3. Java EE和Java的Spring框架 1.4. Python的Flask 1.5. 随着应用程序的特性变得更加丰富,单体应用程序的复杂性往往会增加 1.5.1. 

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