一般开发中简单声明写得多
066 props配置
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在Linux服务器的运维过程中，网络连接重置是一个常见的问题。要解决此问题，我们需要遵循以下步骤：1.诊断问题来源；2.检查防火墙规则；3.考察网络配置；4.验证软硬件设置；5.探索外部因素。首先，要确定网络连接重置的原因，只有找到原因才能进行针对性的解决。1.诊断问题来…
高级语言程序设计第四个人作业
班级链接：https://edu.cnblogs.com/campus/fzu/2024C/
我的链接：https://i.cnblogs.com/posts/edit
学号：102400131
姓名：叶宇恒
157891012131516187.17.2
7.4
567891011
Tomcat弱口令上传war包
Tomcat弱口令上传war包
思路：
利用弱口令登录管理页面 ---> 部署war包 ---> getshell
环境：
vulhub靶场：tomcat/tomcat8
启动：sudo docker-compose up -d
tomcat弱口令：
默认页面，访问manager
随便输入用户名+密码，bp抓包，可以看到用户名…
4.4（学号：3025）
MAX_A = 15
MAX_B = 24
MAX_DEBUG = 5
products = [
{"name": "Ⅰ", "A_hours": 1, "B_hours": 6, "debug_hours": 1, "profit": 2}, # 假设产品Ⅰ至少使用1小时设备A
{"name": "Ⅱ", "…
如何使用卷积神经网络（CNN）进行图像识别
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
TCP/IP 4次挥手网络其他内容IP地址划分
子网掩码
网关/路由网络相关命令# OSI网络模型相关概念（重点）
# TCP三次握手与四次挥手（重点）
# TCP的11中状态集转化（重点）
# DNS相关概念与原理
# Linux网…
pdf转换成word文档
1、网站：iLovePDF | 为PDF爱好者提供的PDF文件在线处理工具
或者
百度：i love pdf 2、排行第三个，点击进行 3、跳转以后以后 4、跳转到如下界面，将文件拖进来 下载后就能看到文件，转化在哪里
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…