Python
RE入门第四天---做新手题
题目来自polarDN wp来自: PolarCTF靶场Reverse方向简单难度Writeup - 这里是千夏 (l0serqianxia.github.io) polar靶场reverse区简单难度题目详解 - 先知社区 (aliyun.com) shell 考查:UPX自动脱壳 下载下来 ida打开 有壳的体现 尝试自动脱壳 脱壳成功 ida打开,找到main主函数 flag{cr
25. Socket与粘包问题
1. Socket概念 Socket允许应用程序通过它发送或接收数据,对其进行像对文件一样的打开、读写和关闭等操作,从而允许应用程序将I/O插入到网络中,并与网络中的其他应用程序进行通信。Socket是应用层与传输层之间的接口,提供了一种标准的通信方式,使得不同的程序能够在网络上进行数据交换。 Socket是应用层与TCP/IP协议族通信的中间软件抽象层,它是一组接口。在设
pytorch常见错误_0240826
pytorch 常见错误 RuntimeError: a leaf Variable that requires grad is being used in an in-place operation. 如下程序会抱上述错误 报错:你在一个变量上进行操作,但是该变量是不可以修改的。这个变量是tensor。x是梯度是开启的,此时x不应该进行原位操作,但是x进行了原位操作。 原因:pyto
如果让现在的部分主流 LLM 模型做 SCP-S?(个人补充)
ChatGLM(58.5 分) 个人认为比较厉害但是没有被 cz 评测,部分试题打开联网。 一、单项选择题(24 分) T1(3 分) 在 CSP-S 第二轮评测中,用于编译题目英文名为 luogu 的传统型试题的选手代码的编译命令是 B. g++ -std=c++14 -O2 -o luogu.cpp。这个命令使用了 C++ 编译器 g++,并指定了 C++14 标准,同时使用了 -O2 优化选
【python】基础之生成器
1.什么是生成器? 是Python中一种特殊的迭代器,它是一个能按需生成值的轻量级对象。与一次性创建所有元素的数据结构(如列表或元组)不同,生成器在每次迭代时只生成下一个值,从而节省内存并支持无限序列或其他大量数据流的操作。 使用了yield的函数被称为生成器(generator),yield是一个关键字,用于定义生成器函数,跟普通的函数不同的是,生成器是一个返回迭代器的函数,当在
Python中变量的作用域规则/LEGB规则
参考资料: GPT的回答 在 Python 中,函数的变量解析遵循特定的顺序,通常称为 "LEGB" 规则。LEGB 分别代表四个作用域: Local (本地): 函数内部定义的变量。 Enclosing (闭包): 嵌套函数中外层函数的变量。 Global (全局): 模块(文件)级别定义的变量。 Built-in (内置): Python 提供的内置名称,如 len(),
替代BeyondCompare,四款免费文件代码对比工具分享
Beyond Compare是一套内容比较工具软件。除了可以作文件比较以外,还可以比对文件目录、FTP目录及压缩包案的内容等,但是由于要收费且比较贵,很多公司也在规避工作电脑使用非授权软件的风险,所以分享四款平替Beyond Compare的文件代码对比软件工具。 1、WinMerge WinMerge是一款运行于Windows系统下的开源软件,免费可以使用。可以处理DOS、UNIX
全网最适合入门的面向对象编程教程:40 Python常用复合数据类型-枚举和enum模块的使用
全网最适合入门的面向对象编程教程:40 Python 常用复合数据类型-枚举和 enum 模块的使用 摘要: 在 Python 中,枚举(Enumeration, Enum)是一种复合数据类型,用于表示一组相关但不同的常量值。枚举类型允许我们使用人类可读的名称代替代码中的魔法数字或字符串,Python 提供了 enum 模块来实现枚举类型。 原文链接: FreakStudio的博客 往期推荐:
桌面软件/exe程序软件自动化大宝剑--lackey之初识
C/S架构端下的软件在IT发展长河中,渐渐的在大多数从业者已经淡忘。现有的PC端上的软件 也是在极力的前浪推后浪,更新替代一些老派的语言追寻潮流。 互联网的软件开发就是IOT,HTTPclient ,鲜有 exe的桌面软件;某也喜欢追新潮学互联网技 术,自动化就接触APP WEB API并使用网上生态资源完成一些项目产出。做这行业还从未想到过 C/S产品软件是否能做自动化,然而好巧也碰到了
matplotlib 报ImportError: Cannot load backend 'TkAgg' which requires the 'tk' interactive framework, as 'headless' is currently running问题
当使用linux系统,没有UI界面时,缺少一些UI库的时候, 使用matplotlib库时,可以设置 当第三方库使用到matplotlib库,不方便修改第三方库时, 可以安装虚拟服务
Transformer模型原理及其应用
Transformer模型 FrameWork 第一步:数据的预处理阶段(将文本处理为输入模型的数据类型) 以文本翻译任务(英译中)为例,并且Transform结构为encoder-decoder.那么对于模型的输入有两部分:src:目标原文本(英文);trg:预测文本(中文). src:'Some analysts argue that the negative effects of su
python + logging 记录日志
日志生成的位置为当前文件目录下的tmp 文件夹,是以固定大小(10M)的方式去滚动日志, 如想设置为按时间滚动日志,需要设置为TimedRotatingFileHandler(filename=_create_log_path(), when="MIDNIGHT", interval=1, backupCount=7)去替换RotatingFileHandler,每天晚上12点生成一个新的日志文件
Python 实现类似于Go语言中的延迟执行语句 上下文管理器(Context Manager)
Python 实现类似于Go语言中的延迟执行语句(defer)|极客笔记 https://deepinout.com/python/python-qa/652_python_python_equivalent_of_golangs_defer_statement.html 翻译 搜索 复制
5 大场景上手通义灵码企业知识库 RAG
大家好,我是通义灵码,你的智能编程助手!最近我又升级啦,智能问答功能全面升级至 Qwen2,新版本在各个方面的性能和准确性都得到了显著提升。此外,行间代码补全效果也全面优化,多种编程语言生成性能及准确性大幅提升,如前端、Java、Go、Python、C++ 等。此外,灵码新增代码提交信息(Commit Message)生成,支持 Visual Studio 端。 我还在企业版里还引入了一
Docker下使用llama.cpp部署带Function calling和Json Mode功能的Mistral 7B模型
Docker下使用llama.cpp部署带Function calling和Json Mode功能的Mistral 7B模型 说明: 首次发表日期:2024-08-27 参考: https://www.markhneedham.com/blog/2024/06/23/mistral-7b-function-calling-llama-cpp/ https://github.com/abetle
使用 Python 和 Selenium 解决 Cloudflare 验证码
在网络自动化测试或网页数据抓取的过程中,Cloudflare验证码是许多开发者遇到的棘手问题。这一验证码设计的初衷是为了保护网站免受恶意攻击,但它也给合法的自动化操作带来了不小的挑战。 那么,使用Python和Selenium,是否有办法有效应对并解决Cloudflare验证码的问题?有哪些技巧和方法可以帮助我们绕过这道障碍? 在本文中,我们将告诉你如何在 2024 年解决 Clou
第四章 uvloop的介绍
4.uvloop 是asyncio的事件循环的替代方案。事件循环 > 默认asyncio的事件循环。 注意:一个asgi -> uvicorn 内部使用的就是uvloop
GLM-4-Flash 大模型API免费了,手把手构建“儿童绘本”应用实战(附源码)
老牛同学刚刷到了一条劲爆的消息,GLM-4-Flash大模型推理 API 免费了:https://bigmodel.cn/pricing 老牛同学一直觉得上次阿里云百炼平台为期 1 个月免费额度的“羊毛”已经够大了(太卷了,阿里云免费 1 个月大模型算力额度,玩转 Llama3.1/Qwen2 等训练推理),但经过老牛同学在智谱 AI 官网反复确认之后,竟然不是标题党,它是真的免费,感觉大模型厂
SMOTEBoost、RB-Boost 和RUS-Boost不平衡数据集的集成分类器分析酵母数据集、治疗乳腺癌候选药物筛选|附数据代码
全文链接:https://tecdat.cn/?p=37502 原文出处:拓端数据部落公众号 分析师:Zilin Wu 在当今的大数据时代,科研和实际应用中常常面临着海量数据的处理挑战。在本项目中,我们拥有上万条数据,这既是宝贵的资源,也带来了诸多难题。一方面,我们渴望从这庞大的数据海洋中提取出有价值的信息,以推动科学研究和实际应用的发展;另一方面,数据量的庞大容易引发“维数灾难”现象