AB 的哪一边 , 如果 C 点在 向量 AB 左边 , 则 AB 与 AC 的叉积为正 ; 如果 C 点在 向量 AB 右边 , 则 AB 与 AC 的叉积为负 ; 3、算法过程分析 设置一个 栈 数据结构...扫描法找凸包 def graham_scan(points): if len(points) < 3: return points # 进行角排序 sorted_points...= angle_sort(points) # 栈数据结构 stack = [] for p in sorted_points: # 如果栈中的元素大于 2 个开始执行循环...convex_hull = graham_scan(points) # 使用 Graham 扫描法找凸包 root = tk.Tk() # 创建 Tkinter 窗口 root.title...("Graham Scan Convex Hull") # 设置窗口标题 canvas = tk.Canvas(root, width=800, height=600, bg="white")
而本节将讨论在这样一个计划中，如何为这个数据流动过程建模，大纲如下： Processing Models Access Methods Expression Evaluation ---- Processing...Iterator 几乎被用在每个 DBMS 中，包括 sqlite、MySQL、PostgreSQL 等等，其它需要注意的是： 有些 operators 会等待 children 返回所有 tuples 后才执行，如...Joins, Subqueries 和 Order By Output Control 在 Iterator Model 中比较容易，如 Limit，只按需调用 next 即可。...就是按顺序从 table 所在的 pages 中取出 tuple，这种方式是 DBMS 能做的最坏的打算： for page in table.pages: for t in page.tuples...这种语法树通常用于数据库查询优化器内部，在处理 SQL 查询时，将查询语句转换成一棵语法树，然后对这棵树进行分析和优化，最终生成对应的执行计划。
作为人工智能(AI)的一个分支，这项技术适用于诸多领域，包括自然语言翻译和处理领域(如Siri 和Alexa)、医学研究，自动驾驶及商业战略发展等。...这里，我将展示用于确定一组点的凸包的Graham’s scan 算法。该算法能够沿着凸包的边界顺序，依次找到其所有的顶点，并通过堆栈的方法有效地检测和去除边界中的凹陷区域。...因此，算法由定位的参考点开始，这是具有最低 y 坐标的点（在有捆绑关系(ties) 的情况下，我们通过选择具有最低 x 和 y坐标的点来解绑）。...’s scan 算法的时间复杂度取决于排序算法的效率。...我们可以使用任何通用的排序算法，但对于时间复杂度为 O (n^2) 和 O (n.log(n)) 的算法而言（如下面的动画所示），它们之间的 Graham’s scan 算法的效率存在很大差异。
初版方案上线后，在 1000W 量级的底池数据中筛选 10W 的数据，最坏耗时会达到 10s~18s 左右。...，耗时数据如下表： | 耗时数据 此处，分别使用 Elasticsearch 的 scroll scan 翻页方案、初版中的 CK 翻页方案进行数据查询，对比其耗时数据。...在调研阶段发现，从底池中取出 10W 的目标数据时，一个商品包含多个字段的信息（CK 表中一行记录有 150 个字段信息），如价格、会员价、学生价、库存、好评率等。...在 1000W 量级的底池数据中筛选 10W 的数据，对比 CK 翻页方案，最坏耗时从 10~18s 优化到了 3~6s 左右。...对于在 1000W 量级的底池数据中筛选 10W 的数据的场景，不同方案的耗时如下： 多线程+CK 翻页方案，最坏耗时为 10s~18s 单线程+ES scroll scan 深翻页方案，相比 CK 方案
~$ sudo nmap -A 192.168.50.130 Starting Nmap 7.80 ( https://nmap.org ) at 2020-04-22 14:25 CST Nmap scan...redirect_to=http%3A%2F%2Fwordy%2Fwp-admin%2F&reauth=1 user： Admin Graham Mark Sarah Jens 00x2 漏洞分析 我们可以使用...cewl来对目标进行爬取生成一份密码字典。...Lookup" /> 00x3 漏洞利用 打开burp 看看数据包...根据poc构造数据包 ? 看来漏洞是存在的 whoami 可以看到 www-data 反弹个shell到kali中吧 ? 拿到反弹回来的shell ?
译自 The Highs and Lows of Low-Code Tools，作者 Tony Graham 是 Sonar 的产品营销经理。...但这并不意味着在每种情况下它都是不合适的选择。 那么，在什么情况下低代码效果最好？我们如何最有效地配备我们的开发人员这些解决方案来执行他们的工作，利用优势并通过正确的应用程序来缓解劣势？...尽管低代码平台中的修改是有限的，但许多这些系统通过标准编程语言(如 Java、C# 和 JavaScript)实现了扩展性。然而，这些扩展是在低代码平台之外使用传统 IDE 构建的。...使用低代码时，所有源代码都会在后台自动生成，开发人员无法获取。这些应用程序依赖于平台的安全性，这意味着开发人员必须信任供应商来确保他们正在保护其所有应用程序和数据。 它们也很昂贵。...然而，有鉴于这些好处，组织应该对成本和供应商锁定如何为其团队制造障碍持现实态度。使用低代码为部门内应用程序或单页 Web 应用程序提供动力等，是企业应该研究的使用案例类型。
初版方案上线后，在 1000W 量级的底池数据中筛选 10W 的数据，最坏耗时会达到 10s~18s 左右。...耗时数据如下表： 耗时数据 此处，分别使用 Elasticsearch 的 scroll scan 翻页方案、初版中的 CK 翻页方案进行数据查询，对比其耗时数据。...在调研阶段发现，从底池中取出 10W 的目标数据时，一个商品包含多个字段的信息（CK 表中一行记录有 150 个字段信息），如价格、会员价、学生价、库存、好评率等。...在 1000W 量级的底池数据中筛选 10W 的数据，对比 CK 翻页方案，最坏耗时从 10~18s 优化到了 3~6s 左右。...对于在 1000W 量级的底池数据中筛选 10W 的数据的场景，不同方案的耗时如下： 多线程+CK 翻页方案，最坏耗时为 10s~18s 单线程+ES scroll scan 深翻页方案，相比 CK 方案
我们将使用Paul Graham 的文章作为我们的评估数据集来演示此工作流程。...然后，您可以使用pgai函数插入评估数据集，Paul Graham 的文章，该函数可直接将Hugging Face中的数据集加载到您的数据库中！...评估流程包括两个主要阶段：测试数据生成和模型评估。 测试数据生成 我们通过利用向量化器在嵌入过程中创建的文本片段来创建测试数据集。...结果 我们的评估数据集，Paul Graham 的文章，提供了各种各样的简短、直接和上下文丰富的文本。数据被分成6,257 个文本块，每个文本块 512 个字符，重叠 50 个字符。...选择最佳开源嵌入模型 现在我们已经探讨了评估结果，那么如何为您的 RAG 应用程序选择最佳的开源嵌入模型呢？ 幸运的是，成本在这里不是问题，因为所有这些模型都是免费使用的。
mark sarah jens (6) 利用已知提示登录系统 在kali系统执行以下命令，生成一个带有k01的新密码字典passwords.txt，rockyou.txt.gz文件需要自己解压缩，gunzip...(8) 漏洞利用与提权 ssh graham@192.168.1.103 输入登录口令：GSo7isUM1D4 ssh成功进行了登录，此时登录用户为graham。...发现能够以jens用户，不使用口令执行情况下执行backups.sh。打开文件backups.sh为一个文件减压的命令行，可将减压指令删除，换成/bin/bash 以jens用户去执行操作。...此时用户为jens，进一步，继续执行sudo -l 查询可执行的操作，发现能够以root用户，在不使用口令的的情况下执行nmap。...故可通过nmap指令调用自己设定好的脚本如执行/bin/bash，新建一个nmap可执行的脚本 root.nse，输入如下内容： 通过nmap运行该root.nse脚本，进入root用户。
sarah jens 06 利用已知提示登录系统 cat /usr/share/wordlists/rockyou.txt | grep k01 > passwords.txt 在kali系统执行词条语句，生成密码字典...- GSo7isUM1D4 - done - Apply for the OSCP course - Buy new laptop for Sarah's replacement 添加了一个用户graham...08 提权 ssh graham@192.168.1.103 输入登录口令：GSo7isUM1D4 ssh成功进行了登录，此时登录用户为graham。 ? 继续输入 sudo -l 查看可执行的操作。...发现能够以jens用户，不使用口令执行情况下执行backups.sh。打开文件backups.sh为一个文件减压的命令行，可将减压指令删除，换成/bin/bash以jens用户去执行操作。 ?...此时用户为jens，进一步，继续执行sudo -l查询可执行的操作，发现能够以root用户，在不使用口令的的情况下执行nmap。故可通过nmap指令调用自己设定好的脚本如执行/bin/bash。
在这种多重认证的系统中，用户需要通过两种不同的认证程序：提供他们知道的信息（如 用户名/密码），再借助其他工具提供用户所不知道的信息（如 用手机生成的一次性密码）。...为了鼓励广泛采用双因子认证的方式，Google公司发布了Google Authenticator，一款开源的，可基于开放规则（如 HMAP/基于时间）生成一次性密码的软件。...在本教程中，我们将叙述集成OpenSSH和Google提供的认证器实现如何为SSH服务设置双因子认证。...这个应急备用验证码(图中 emergency scratch codes）可以在你由于丢失了绑定的安卓设备的情况下（所以不能得到生成的一次性密码）恢复访问。最好将应急备用验证码妥善保存。...你可以选择"Scan a barcode" 或者"Enter provided key"选项。"
据估计，到 2025 年，75% 的数据将在现在大部分数据生成的中央数据中心之外产生。1更进一步来说，目前企业收集的所有数据中有约 90% 将永远不会使用。...在很多情况下，更高的带宽或计算能力并不一定意味着能够以更快的速度处理来自联网设备上的数据，也不足以近乎实时地生成即时洞见和行动。这些差距正在推动边缘计算的采用。 云端挑战的主要因素包括： 延迟。...边缘计算的优势 将一些数据功能（如存储、处理和分析）从云移至边缘更靠近数据生成的位置，可以带来一些关键益处： 提升速度并降低延迟。...将数据处理和分析转移到边缘有助于加快系统响应，从而加速事务处理，提升体验，这在准实时应用中至关重要，如自动驾驶车辆。 改善网络流量管理。...应用中的边缘计算技术 在 “The Inside Edge” 的第 5 集中，英特尔物联网总经理 Steen Graham 介绍了边缘计算的实际应用，从医疗保健到制造业再到零售业，展示出由英特尔提供支持的边缘计算解决方案如何为客户带来新的体验
相比之下，当平均任务服务时间长于几微秒或更长时，我们发现即使在平均负载不变的情况下，重新分配内核也会提高性能。...Graham与其他同步机制协同工作，如Huygens、PTP和FaRMv2来维持同步。对NTP的实验表明，Graham可以在失去同步后的10秒内保持1µs ϵ。...然而，由于一些原因，可能会发生错过同步的情况。对于Huygens来说，系统上可能出现大量的CPU负载，导致SVM处理延迟，在PTP和FaRMv2中，同步信息可能被错过，导致时间的不确定性增加。...＞实验结论：Graham 使用几乎每台服务器中的商品传感器来表征本地时钟，并利用这些数据进一步提高时钟精度，增加 Graham 对故障的容忍度。...Graham 将商用服务器的时钟漂移降低了多达 2000 倍，将大多数情况下的最大假设漂移从 200ppm 降低到 100ppb。
何为数据结构？何为算法？ 简单来说，数据结构就是数据的存储方式，比如数组就是把数据存在一段连续的内存上，而链表则是通过指针的关联将数据存在任意可用的内存上；栈是先进后出，队列是先进先出。...而算法则是对这些数据的操作方法，比如数据的插入、查找、删除、排序等。 二者相辅相成，互为一体，数据结构为算法服务，而算法要在指定数据结构上进行操作。 2. 复杂度分析？...[1240] 3.4 进阶情况 最好情况时间复杂度(Best Case Time Complexity) 最坏情况时间复杂度(Worst Case Time Complexity) 平均情况时间复杂度(...，数组第一个元素就是我们要查找的元素，只需要查找一次；而最坏情况时间复杂度就是在程序最糟糕的状态下，数组最后一个元素才是我们要查找的元素，需要查找完整个数组； 事实上，我们要查找的元素可能存在数组中的任何一个位置...如果大部分情况时间复杂度都很低，只有少数情况时间复杂度较高，并且这些操作具有前后的时序关系，那么我们就可以应用均摊情况时间复杂度来进行分析。通常来说，均摊情况时间复杂度就等于最好情况时间复杂度。
初版方案上线后，在 1000W 量级的底池数据中筛选 10W 的数据，最坏耗时会达到 10s~18s 左右。...，耗时数据如下表： | 耗时数据 此处，分别使用 Elasticsearch 的 scroll scan 翻页方案、初版中的 CK 翻页方案进行数据查询，对比其耗时数据。...组合查询方案 在「使用 ES Scroll Scan 优化深翻页」中，使用 Elasticsearch 的 scroll scan 翻页方案对深翻页问题进行了优化，但在实现时为单线程调用，所以最终测试耗时数据并不是特别理想...在调研阶段发现，从底池中取出 10W 的目标数据时，一个商品包含多个字段的信息（CK 表中一行记录有 150 个字段信息），如价格、会员价、学生价、库存、好评率等。...在 1000W 量级的底池数据中筛选 10W 的数据，对比 CK 翻页方案，最坏耗时从 10~18s 优化到了 3~6s 左右。
每段数据是如何用逗号分隔的。通常，第一行标识每个数据块——换句话说，数据列的名称。之后的每一行都是实际数据，仅受文件大小限制。 CSV文件通常由处理大量数据的程序创建。...它们是一种从电子表格和数据库导出数据以及导入或在其他程序中使用数据的方便方法。例如，您可以将数据挖掘程序的结果导出到CSV文件中，然后将其导入到电子表格中，以分析数据、为演示生成图表或准备发布报告。...任何支持文本文件输入和字符串操作的语言(如Python)都可以直接使用CSV文件。 读取CSV文件内容 在Python中，使用csv库来读取CSV文件内容。...('hrdata.csv') print(df) # 输出的df # Name Hire Date Salary Sick Days remaining # 0 Graham...Hired', 'Salary', 'Sick Days']) df.to_csv('d.csv') # d.csv文件内容 # Employee,Hired,Salary,Sick Days # Graham
随机选择划分元素是避免最坏情况runtime好策略。 Bogo排序 Bogo排序（Bogo sort）也称为愚蠢排序，是一种简单但效率非常低的排序算法。...AVL tree AVL树（AVL tree）是一种保证项目快速查找，插入和删除的数据结构。它是二叉搜索树（Binary Search Tree）的一种自平衡变体。...graph scan算法 graph scan算法遍历图中所有可到达的节点。它的行为可以通过插入不同的数据结构来改变：使用无序集合导致随机搜索，使用堆栈产生深度优先搜索，使用队列产生广度优先搜索。...它们最初是为不伦瑞克工业大学Sándor算法和数据结构讲座而创建，作者发布它们，希望它们能够用于各种背景的教学和学习。
几何元，如点，在一个kernel中定义。第一个例子中我们选择的kernel采用double精度的浮点数作为笛卡尔空间坐标。...另外，我们有predicate（断言），如位置测试断言，我们有construction（构建），如距离和中点的计算，都是construction。...所以得出前两种情况为不花线的结论。 其他的predicate也会有同样的问题，如CGAL::orientation(p,q,m)运算可能会由于舍入误差，可能得出不同实际的结论。...在很多情况下，你操作“精确”浮点数据，认为它们是由应用计算得到或由传感器得到的。...最简单的"Graham/Andrew Scan"算法过程是：（1)将所有输入的点进行从左到右排序；（2）从左向右顺序加入，逐步形成convex hull。
因为只匹配一行数据，所以很快 > 如将主键置于where列表中，MySQL就能将该查询转换为一个常量 > > ```mysql EXPLAIN SELECT * FROM t_emp WHERE...```mysql EXPLAIN SELECT * FROM t_emp WHERE id BETWEEN 1 AND 3; index （遍历全表索引） > > Full Index Scan...，基于索引优化MIN/MAX操作或者 对于MyISAM存储引擎优化COUNT(*)操作，不必等到执行阶段再进行计算， 查询执行计划生成的阶段即完成优化。...comments > 1 ORDER BY views DESC LIMIT 1; 利用EXPLAIN分析SQL语句 [image-20211004132638356] 分析结果 很显然type是ALL,即最坏的情况...Exta里还出现了 Using filesort,也是最坏的情况。
2.3 table表或衍生虚表2.4 type（1）访问类型排列Type显示的是访问类型，是较为重要的一个指标，结果值从最好到最坏依次是：system>const>eq_ref>ref>fulltext...因为只匹配一行数据，所以很快。如将主键置于where列表中，MySQL就能将该查询转换为一个常量。Eq_ref 唯一性索引扫描，对于每个索引键，表中只有一条记录与之匹配。常见于主键或唯一索引扫描。...Index full index scan，index与ALL区别为index类型只遍历索引树。这通常比ALL快，因为索引文件通常比数据文件小。...（也就是说虽然all和index都是读全表，但index是从索引中读取的，而all是从硬盘中读取的）All full table scan，将遍历全表以找到匹配的行。...，查询执行计划生成的阶段即完成优化。
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