063 render函数
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卷积神经网络（CNN）是一种强大的深度学习技术，用于图像识别任务。如何使用CNN来进行图像识别，包括：1、数据准备；2、网络架构设计；3、训练过程和应用实例。在使用CNN进行图像识别之前，首先需要准备好训练数据。这包括收集并整理具有标签的图像数据集。一、数据准备
在使用…
2.12（学号：3025）
import numpy as np
from scipy.linalg import eig
定义矩阵
A = np.array([[-1, 1, 0],
[-4, 3, 0],
[1, 0, 2]])
计算特征值和特征向量
eigenvalues, eigenvectors = eig(A)
打印特征值
print("特征值:")
print(eigenvalues)
打印特征向量
print("特征向量:&q…
第十五篇：计算机网络
网络基础网络简介
网络设备
网络架构网络核心OSI7层模型
TCP/IP 3次握手
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pdf转换成word文档
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BEVDet-Tiny复现Nuscenes-Mini数据集
阅读论文，想要复现BEVDet的Tiny版本，在原作者的Github最新branch分支中，./configs/bevdet下已经没有tiny的py文件了。将mini dataset下载后的v1.0-mini.tgz解压出来可得到名为v1.0-mini的文件夹，改名为nuscenes，并移动到项目根目录下的。如果数据集不在data文件夹下，需要…
2.7（学号：3025）
import numpy as np
定义系数矩阵A和常数项向量b
A = np.array([[4, 2, -1],
[3, -1, 2],
[11, 3, 0]])
b = np.array([2, 10, 8])
使用numpy的lstsq求解最小二乘解
x, residuals, rank, s = np.linalg.lstsq(A, b, rcond=None)
print("最小二乘解为：")
print(x)
打…
BEVDet: High-Performance Multi-Camera 3D Object Detection in Bird-Eye-View阅读小结
BEVDet是一种模块化设计的3D目标检测框架，以鸟瞰视图 (Bird-Eye-View, BEV) 执行3D目标检测，通过现有模块构建其框架，并通过定制数据增强策略和优化非极大值抑制策略，大幅提升检测性能。BEVDet在nuScenes验证集上表现出色，BEVDet-Tiny版本仅占用215.3 GFLOPs，速度比FCOS3…
2.2（学号：3025）
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.integrate import quad
def fun(t, x):
return np.exp(-t) * (t ** (x - 1))
x = np.linspace(0, 10, 100) # x 的范围
y = [quad(fun, 0, np.inf, args=i)[0] for i in x] # 计算积分
plt.plot(x, y)
plt.xl…
![[ACTF新生赛2020]usualCrypt](https://img2023.cnblogs.com/blog/3546358/202410/3546358-20241027205737233-307770566.png)
[ACTF新生赛2020]usualCrypt
[ACTF新生赛2020]usualCrypt
总体分析
点进byte_40E0E4函数界面，大概就能猜到解密与base64解密有关了点进sub_401080()函数确实是常见的base64加密
但这里有两个自定义函数 sub_401000() 和sub_401030(a)
sub_401000()
int sub_401000()
{int i; // eaxchar v1; // clfor ( i …
20222303 2024-2025-1 《网络与系统攻防技术》实验三实验报告
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1．正确使用msf编码器，使用msfvenom生成如jar之类的其他文件；
2．能够使用veil，加壳工具；
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服务器是具有高性能、稳定性和安全性的硬件设备，用于托管网络应用并提供网络服务，而操作系统则是服务器上的软件部分，它管理和协调服务器硬件与软件资源的使用，提供用户和应用程序的接口，使得用户能够有效地使用和控制服务器。服务器硬件通常包括处理器、内存、硬盘等主要…
SaaS层的多租户和PaaS的多租户在实现技术上有什么区别
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