Python
7-4DeepFM模型
推荐系统和广告CTR预估主流模型的演化有两条主要路线。 第一条是显式建模特征交互，提升模型对交叉特征的捕获能力。(如Wide&Deep,PNN,FNN,DCN,DeepFM,AutoInt等) 第二条是加入注意力机制，提升模型的自适应能力和解释性。(如DIN,DIEN,DSIN,FiBiNET,AutoInt等) 在所有这些模型中，DeepFM属于性价比非常高的模型（结构简洁，计算高效，
用户验收测试指南8实施测试
8 实施测试 到目前为止，我们已经规划了我们的 UAT 演习，并制定了测试的总体战略，然后设计了所有测试并编写了测试脚本。现在，我们已准备好实施计划和进行测试。 在本章中，我们将介绍如何安排所有测试，以实现我们的测试策略，并根据验收标准评估系统。为此，我们需要记录所有测试，以便确定测试何时完成，并收集判断系统状态所需的数据。 本章涉及的主题 测试日程表 执行测试日程表 确定进度 状态报告 测试后
COMPSCI 340 Operating System
COMPSCI 340 S2 2024 Assignment 2 15% of your gradeDue date: 11:59 pm Friday 20th SeptemberTotal – 15 marks Introduction This assignment is divid
MobaXterm24.2 分析
MobaXterm 目录MobaXterm0、启动窗口 TForm11、TForm1_FormCreatedecrypt_9FDA481）xxBase64Decode_9FD80C2）DecryptBytes_9FD9DC2、许可结构1) Type2) version_info_3A83) user_limit4) Version5) unuse6）NoGames7）NoPlugins解析函数pa
kedro 参考架构
内容来自官方文档，主要是一个记录，方便学习使用，通过此图我们可以快速的了解kedro的开发机制以及内部运行，有助于阅读源码对于kedro进行扩展 参考图 说明 上图中包含了kedro project 说明了对于pipeline 开发者的代码结构以及开发流程（一般我们基于标准模版开发就可以了），kedro framework是kedro 提供的内部能力包含了session，context，hook
技术名称通解 --- 数据仓库
数据仓库或企业数据仓库 (EDW) 是一种系统，需要通过ETL（抽取、转换、加载）过程从多个数据源（包括RDBMS、ERP、CRM等）提取数据，汇聚到一个统一的数据存储中，从而为数据分析、数据挖掘、人工智能 (AI) 和机器学习提供支持。通过数据仓库系统，组织能以标准数据库无法企及的方式对大量数据（TB 级和 PB 级）运行强大的分析。数据仓库早期在本地大型机上运行，现在趋势是云端或专
markdown.js,markdown(python环境),axios,ajax,sse,websocket和fastapi,fetch
详细讲解markdown.js,markdown(python环境),axios,ajax和sse,websocket的功能、使用场景和典型用法示例。 marked.js 功能: marked.js 是一个用于将 Markdown 文本转换为 HTML 的 JavaScript 库。 使用场景: 在浏览器中实时渲染 Markdown 内容 在 JavaScript 应用程序中处理 Markd
使用Request伪装User-Agent和IP地址
使用urllib伪装User-Agent：， 使用urllib伪装IP地址： 接下来使用requests库替代urllib完成伪装工作，继续用httpbin测试工具查看响应结果： 运行代码： import requests from fake_useragent import UserAgent def test_headers(): # 请求地址 url = 'http://
反思我的旅程：构建初学者房地产列表全栈应用程序
当我第一次开始学习 python 时，我不知道这段旅程会带我走向何方。我记得深入研究 python 教程，努力学习循环、函数和面向对象编程等基本概念。快进到今天，我使用 flask 后端和 react 前端的组合构建了一个全栈房地产列表应用程序。这个项目不仅是一个挑战，也是一次令人难以置信的学习经历，帮助我成长为一名开发人员。让我带您完成整个旅程，并重点介绍我在构建此应用程序时学到的一些关键方面。
在 JavaScript 中使用最小和最大堆管理流数据：数字运动员健康技术视角
数据管理在健康技术中至关重要。无论是跟踪运动员的表现指标还是监控运动员的恢复时间，有效地组织数据都可以对洞察的获取方式产生重大影响。在这种情况下管理数据的一种强大工具是堆，特别是最小堆和最大堆。在这篇文章中，我们将使用与运动员数据管理相关的实际示例，探索如何在 javascript 中实现和使用最小堆和最大堆。 什么是堆？堆是一种特殊的基于二叉树的数据结构，满足堆属性。在最小堆中，父节点
学习使用 API 构建旅行应用程序
加入 APILayer 和 Filestack 参加关于创建旅行应用程序的富有洞察力的 网络研讨会于 2024 年 9 月 19 日美国标准时间上午 11 点使用 强大的 API。Filestack 客户成功经理 Rodrigo Gullen 和 APILayer 大使 Pratham Kumar 将展示如何使用 API 构建旅行应用程序。免费网络研讨会将涵盖集成 Filestack 进行图像上传
学习如何：useEFFECT 和 useSTATE，一个 REACT 应用程序
我一直在开发一个名为“Heat”的网络应用程序，该应用程序的唯一目的是帮助我学习和应用 JavaScript 并改进我的 CSS，还有很多后端。我们的计划是创建一个具有视觉吸引力的网络应用程序，并具有一些有趣的功能。在这个过程中我学到了什么：前端是使用react js构建的，我选择react只是出于好奇并了解热门话题，我的目标之一是将一些Google API集成到项目中，我选择的是Google M
查询 B 站注册时间
有时候想看看自己玩 B 站多少年了，想知道自己什么时候注册的。 此外，据说注销 B 站账户的话也得提供详细注册日期。 通过创作中心查看 登录网页版 B 站，点击右上角的创作中心，然后就能看到在 B 站多少天了： 然后可以找一些在线工具进行计算，例如 https://calcdate.buyaocha.com： 或者问下 AI： 注意：要加上一天才更准确。例如你今天
pyautogui+PixPin 用来长截图简直太easy了！
最近要做几百个样式统一的网页的长截图，试了python+selenium，总是搞不定扫码登录，时间比较赶，就想看看直接使用截图软件手动做，截了几十个实在受不了了~~~~o(>_<)o ~~。于是又全网搜python直接操作windows的解决方案，终于发现了pyautgui这个能满足需求的神器。 先上官网 pyautogui github page pyautogui官方文档[英文版]
prompt经典框架例子生成内容
RTF: 角色+任务+格式 标题：高效远程工作的五大技巧与工具推荐 引言：随着数字化转型的加速，远程工作已成为常态。掌握有效的远程工作技巧，不仅能提升工作效率，还能保持工作与生活的平衡。 内容：高效远程工作需做到：1.明确目标与计划；2.保持沟通畅通，使用Slack、Zoom等工具；3.时间管理，利用Trello、Notion规划任务；4.保持专注，使用Forest、Focus@Will减少干扰；
COMP5328 - Advanced Machine Learning
COMP5328 - Advanced Machine Learning Assignment 1 Due: 19/09/2024, 11:59PMThis assignment is to be completed in groups of 3 to 4 students. It is worth 25%of your total mark. 1 Objective The objectiv
HTB-GreenHorn 靶机笔记
GreenHorn 靶机笔记 概述 GreenHorn 是 HTB 上的一个 linux easy 难度的靶机，主要是通过信息搜集和代码审计能不能找到对我们有用的信息。 靶机地址：https://app.hackthebox.com/machines/GreenHorn 一丶 nmap 扫描 1）端口扫描 -sT 以 TCP 全连接扫描，--min-rate 10000 以最低 10000 速率进
fp16 的累加误差有多大
本文地址：https://wanger-sjtu.github.io/fp16-err/ 最近在项目中需要实现fp16的数据类型做FFN的计算，算子实现的同学反馈误差与x86上得到的golden数据有比较大误差。开始以为是x86侧做数值模拟仿真的问题。后面也实现了对比了一下，发现误差累计确实挺大。 实测结果对比 结果输出： 相对误差到8.1%了。难怪反馈有问题。 dim 绝对误差
app自动化之adb报错合集
1、提示这个错误，很多时候说的是adb版本过旧导致的，说的更新一下abd，但是使用SDK Manager安装platform-tools（内含adb）选择的是最新的版本，所以不存在adb过旧，只能是其他原因。此时得考虑一下端口被占用的原因。百度了一下最后发现是因为360手机助手占用了对应端口，将360手机助手关闭或是卸载然后再执行对应的adb命令就没有对应的报错啦 2、Appium-Python
js逆向实战之烯牛数据请求参数加密和返回数据解密
声明：本篇文章仅用于知识分享 实战网址：https://www.xiniudata.com/industry/newest?from=data 请求参数加密 访问网址，往下翻翻，可以看到触发了如下的数据包，请求参数进行了加密。 全局搜索list_industries_by_sort地址，有四处，都位于同一个文件中。 随便点一个看看，可以看到有payload关键字。 打断点，刷新界面触发断点
吴恩达机器学习课程 笔记3 多元线性回归梯度下降
多维特征 多维特征指的是在机器学习和数据分析中，每个样本不仅由单一特征描述，而是由多个不同属性或维度组成的向量。这些特征可以是连续的也可以是离散的，它们共同构成了数据集的一个样本点。 多维特征的例子 房屋价格预测： 面积（平方米） 房间数量 建造年份 地理位置（经度、纬度） 客户购买行为预测： 年龄 收入水平 教育背景 购买历史记录 图像识别： 图像像素强度（红色、绿色、蓝色
打靶记录 SickOS 1.1
https://www.vulnhub.com/entry/sickos-11,132/ 主机发现端口扫描 探测存活主机，136是靶机，因为靶机是我最后添加的 扫描靶机所有开放端口 查看服务版本以及系统版本 使用脚本扫描漏洞 web渗透 只有8080是关闭的，打开的只有3128 端口运行着squid代理服务和ssh，访问3128 ，返回 可知版本是3.1.19
Leetcode 1041. 困于环中的机器人
1.题目基本信息 1.1.题目描述 在无限的平面上，机器人最初位于 (0, 0) 处，面朝北方。注意: 北方向 是y轴的正方向。 南方向 是y轴的负方向。 东方向 是x轴的正方向。 西方向 是x轴的负方向。 机器人可以接受下列三条指令之一： “G”：直走 1 个单位 “L”：左转 90 度 “R”：右转 90 度 机器人按顺序执行指令 instructions，并一直重
Leetcode 2464. 有效分割中的最少子数组数目
1.题目基本信息 1.1.题目描述 给定一个整数数组 nums。 如果要将整数数组 nums 拆分为 子数组 后是 有效的，则必须满足: 每个子数组的第一个和最后一个元素的最大公约数 大于 1，且 nums 的每个元素只属于一个子数组。 返回 nums 的 有效 子数组拆分中的 最少 子数组数目。如果不能进行有效的子数组拆分，则返回 -1。 注意: 两个数的 最大公约数 是能整除两个数的最大正整数
2024.9.22 计划
项目部分 搞清楚声音信号怎么转化为热力图形式 如果有时间就搞一下怎么将热力图和光学图或者视频怎么叠加 个人学习部分 多重背包问题 III 庆功会 总结 如果得到了声音的信号，可以经过处理用python绘制出来对应位置的热力图，这里采用随机生成的声音信号，代码如下： 同时考虑距离对于生成图片的影响，距离近的时候定位非常准确，产生的圆形范围较小，远的时候定位不够准确，圆形范围较大。
Python module 的相对导入
Python module 的相对导入 python module relative import 目录Python module 的相对导入项目结构main.pypet.pycat.pydog.pypet/__init__.pyModuleNotFoundError: No module named 'pet'solution 1solution 2ImportError: attempted