关于Graphcat Graphcat是一个针对密码破解结果的可视化图表生成脚本，该工具基于Python开发，可以帮助广大研究人员根据密码破解结果来生成可视化图表数据，其中涵盖了hashcat、John...hashcat.potfile Hashcat Potfile -hashfile hashfile.txt 包含哈希的文件路径...potfile -format FORMAT 哈希文件格式，1为哈希；2为用户名；3为username:uid:lm:ntlm； -export-charts 生成...除此之外，如果你提供的secretsdump包含了密码历史，工具还会对密码历史的相似性进行分析。 工具输出样例 许可证协议 本项目的开发与发布遵循MIT开源许可证协议。
题目 给定一个包含正整数、加（+）、减（-）、乘（*）、除（/）的算数表达式（括号除外），计算其结果。 表达式仅包含非负整数、+、-、*、/四种运算符和空格。整数除法仅保留整数部分。...示例1 输入：" 3+2*2" 输出：7 示例2： 输入：" 3/2" 输出：1 示例3： 输入：" 3+5 / 2" 输出：5 说明： 你可以假设所给定的表达式都是有效的。...请不要使用内置的库函数eval 题目来源：https://leetcode-cn.com/problems/calculator-lcci/ **********下面有解法，请先自我思考 ******...中缀表达式转后缀表达式步骤： 初始化一个运算符栈 左到右依次读取中缀表达式字符串的每一个字符 如果是左括号，直接入栈 如果是操作数，送到后缀表达式 如果是运算符，则： 若栈为空，入栈 若栈非空。...如果运算符优先级高于栈顶运算符，入栈；否则，反复弹出栈顶优先级低的运算符送到后缀表达式，最后将当前运算符入栈。
简介 本人远程服务器上面除了搭建博客之外，还搭建了Gitea私人代码仓库和图床服务，但是两个服务上面都没有自带 sitemap.xml，不方便搜索引擎收录对应的链接。...于是乎自己写了个脚本用来自动生成 sitemap.xml 使用 项目地址：https://git.zeekling.cn/python/sitemap 安装依赖 pip3 install -r requirement.txt...修改相关参数，下面是我自己使用的一个，供参考： 修改get_url.py # 当前域名的http链接 url_root = 'https://git.zeekling.cn' # 需要抓取的根链接，可以多写几个...url_mine_list = [ 'https://git.zeekling.cn/', 'https://git.zeekling.cn/zeekling' ] # 抓取的最大栈深度.../sitemap.py 执行完成之后就会生成 sitemap.xml 当然为了更新的快一点可以加入到定时任务里面： 0 */6 * * * cd /root/git-sitemap && .
/** * 类型,状态,各个枚举类型的javascript对象 */ @RequestMapping(value = "/common/enums") public void enumJS() throws...response.getWriter().flush(); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } } 上面用到的工具类...(ClassUtil)的代码是从网上找的: public class ClassUtil { /** * @param c 接口 * @return List 实现接口的所有类...* @Description: 根据一个接口返回该接口的所有类 * @author LiYaoHua * @date 2012-4-5 上午11:22:24 */ @SuppressWarnings...return returnClassList; } /** * @param packageName 包名 * @return List 包下所有类 * @Description: 根据包名获得该包以及子包下的所有类不查找
题目：输入一个整数数组，判断该数组是不是某二元查找树的后序遍历的结果。如果是返回true，否则返回false。...例如输入5、7、6、9、11、10、8，由于这一整数序列是如下树的后序遍历结果： 8 / \ 6 10 / \ / \ 5 7...如果输入7、4、6、5，没有哪棵树的后序遍历的结果是这个序列，因此返回false。 分析：这是一道trilogy的笔试题，主要考查对二元查找树的理解。...在后续遍历得到的序列中，最后一个元素为树的根结点。...根据这样的划分，把序列划分为左右两部分，我们递归地确认序列的左、右两部分是不是都是二元查找树。
这里就不赘述了，之前的文章已经写了怎么使用的，直接发代码就行了，其实就是将函数加一个参数判断一下需要生成什么类型的图表，没有技术含量。... 生成柱状图..." οnclick="creatEcharts(1)"/> 生成扇形图" οnclick="creatEcharts...var p3 = $("#p3").val(); var p4 = $("#p4").val(); if(flag == 1){ // 基于准备好的dom...，初始化echarts实例 myChart = echarts.init(document.getElementById('main')); // 指定图表的配置项和数据
本文实例讲述了java生成xml格式文件的方法。分享菜鸟站长之家给大家供大家参考，具体如下： 这里演示利用Java生成xml格式文件 Demo中所用到的jar包Jdom.jar 。点击下载！...Book("4","葵花宝典") }; public void BuildXMLDoc() throws IOException, JDOMException { // 创建根节点 并设置它的属性...void main(String[] args) { try { Java2XML j2x = new Java2XML(); System.out.println("正在生成...j2x.BuildXMLDoc(); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } System.out.println("c:/books.xml 文件已生成
我们在python编程时，始终无法生成想要的成果，其实问题并非单一的，可能有多种情况导致的结果；例如：语法错误、运行时错误、依赖项问题、权限问题、死锁或阻塞等问题，下面我将举例说明遇到这些问题该如何解决...该网站允许用户通过输入邮政编码和距离来搜索附近的诊所。当用户手动输入邮政编码和距离后，网站会显示相关搜索结果。然而，当开发者使用脚本尝试执行相同的操作时，脚本并没有返回任何结果，也没有抛出任何错误。...需要注意的是，某些网站可能会对请求头做出限制，因此需要确保脚本中使用的请求头是正确的。...search-meta").text print(item)if __name__ == '__main__': get_clinics(url)通过对脚本进行以上修改，开发者可以解决网站搜索结果抓取失败的问题...如果大家能提供更多的脚本的信息，例如脚本的内容、运行环境等，我可以帮助大家更详细地分析问题并给出解决建议。
2021-05-06 发表在 编程语言 16 mybatis plus 根据model的字段，自动拼生成条件 /** * 根据model的字段，自动拼生成条件 */ public
隐马尔可夫模型的三个基本用法 样本生成问题：给定模型，如何有效计算产生观测序列的概率？换言之，如何评估模型与观测序列之间的匹配程度？...序列预测问题：给定模型和观测序列，如何找到与此观测序列最匹配的状态序列？换言之，如何根据观测序列推断出隐藏的模型状态？ 模型训练问题：给定观测序列，如何调整模型参数使得该序列出现的概率最大？...它的生成过程就是沿着隐马尔可夫链走 T 步： 根据初始状态概率向量采样第一个时刻的状态 Y1 = Si，即 Y1 ~ π。...利用给定的隐马尔可夫模型 P生成十万个样本，在这十万个样本上训练新模型Q，比较新旧模型参数是否一致。...概率计算的前向算法 给定观测序列 x 和一个状态序列 y，就可以估计两者的联合概率 P(x,y)，联合概率就是一种结果的概率，在这些结果当中找到最大的联合概率就是找到最有可能的结果预测。
分类和回归的最大区别是分类是离散的，而回归是连续的。分类又包括二元分类和多元分类。...总结：给定两个随机变量 X 和 Y，定义 P(X)，P(Y) 分别是随机变量 X 的概率和随机变量 Y 的概率；P(X,Y) 是 X 和 Y 的联合概率（joint probability）；P(X)...是边缘概率（merginal probability），表示 X 出现的概率；P(Y|X) 是在给定 X 的情况下 Y 的概率；P(X|Y) 是在给定 Y 的情况下 X 的概率。...最后根据贝叶斯定理的公式计算： ? 下面就可以对贝叶斯做一个简单的解释。将概率 p(B) 称之为先验概率（prior probability），因为其是我们在观察水果特性之前就已经获得的概率。...二元分类及其概率分布 常见的二元变量是这样的：x ∈ {0,1} 。举一个具体的例子，比如识别一张图片中是不是猫的例子。假设 1 表示是，0 表示不是。
那么必须将分母根据实际需要转换为所需的精度类型，如decimal或float/double。 再次强调一遍：C# .NET中除法结果的精度是根据被除数来决定的！
在公众号以前的一篇文章 微博爬虫综述、错误汇总、Q&A 中，阐述了微博爬虫的不同目标站点之间的差异，并明确了我的微博爬虫的站点策略。...在这两个站点，就算是同一个用户的同一条微博，其唯一标识也不一样，话题爬虫微博的是诸如 Is0XboARR 这样的形式，看上去是不规则的字符串，通常长度为 9，称之为微博的 mid，而后者是 4467107636950632...将这三组字符（串）转成对应的 62 进制的数字，从前往后拼接起来，就得到对应的数字 id 了。...猜想是微博评论的一个数据备份同步策略：真实的评论保存在某个未知的数据库中，依次同步到不同的站点，所以有时间差（当然只是猜想，具体还得问内部工作人员…)。 ? ?...其实很简单，假如评论有 100 页，组装参数 101 页爬取后都是重复的评论，爬到重复的就应该停止了，所以每次爬取一条微博的所有评论时，如果列表中不存在评论的唯一标识 wid，就将 wid 追加 保存到列表中
原数组 新数组 <script> var list = [ { id: 1, num: 3, }, { id...
', 'H' }; //不能与自定义进制有重复 private static char b = 'X'; //进制长度 private static int binLen = r.Length; //生成的邀请码长度...HttpContext context) { context.Response.ContentType = "text/plain"; //用户id int userId = 1; //生成邀请码...(code + ',' + decode); } 3.根据ID生成六位随机邀请码 /// /// 根据ID生成六位随机邀请码 /// /// <param...charPos] = r[(int)(id % binLen)]; String str = new String(buf, charPos, (32 - charPos)); //不够长度的自动随机补全...UserId /// /// 根据随机邀请码获得UserId /// /// 邀请码 /// <returns
前面我们已经提到过，ASP.NET 的路由系统主要具有两个方面的应用，其一就是通过注册URL模板与物理文件路径的匹配实现请求地址和物理地址的分离；另一个则是通过注册的路由规测生成一个相应的URL。...而AppendTrailingSlash和LowercaseUrls决定在对生成的URL进行规范化的时候是否添加一个“/”字符（如果没有），以及是否需要将URL转化为小写。...如果在调用GetVirtualPath确定了具体使用的路由对象，则直接调用该路由对象的GetVirtualPath方法并返回其执行结果。...RouteTable和Routes熟悉的GetVirtualPath方法生成三个具体的URL。...ASP.NET的路由系统：URL与物理文件的分离 ASP.NET的路由系统：路由映射 ASP.NET的路由系统：根据路由规则生成URL
幸运的是，MySQL提供了一种便捷的方法，可以根据查询结果集直接创建新表并插入数据。本文将介绍这一技术的应用场景及其实践方法。...通过根据结果集创建表，可以快速将不同数据源的数据整合到一个统一的表结构中，为后续的数据分析和决策支持提供基础。历史数据归档：随着时间的推移，业务数据量不断增加。...使用结果集创建表，可以快速生成这些临时数据集，提高数据分析的效率。报表数据准备：对于定期生成的报表，如月度销售报告、季度财务报表等，可以将报表所需的数据通过查询结果集创建为一个专门的表。...在创建表后，可以根据需要为新表添加索引和约束，以提高查询性能和数据完整性。数据类型：新表中列的数据类型将根据查询结果中的数据类型自动推断。如果需要特定的数据类型或长度，可以在创建表后对列进行修改。...结论MySQL根据结果集创建表并插入数据的功能，在数据仓库建设、数据分析与报告、数据清洗与校验等多种应用场景中具有广泛的应用价值。它简化了数据处理流程，提高了工作效率。
1 前言 Preface 结果生成器（以前叫做函数生成器）是swift5.4中引入的一项新feature，它是SwiftUI中支持ViewBuilder的技术。...本文讲讲解结果生成器的基本概念、工作原理以及如何使用它来创建自己的自定义结果生成器。 话不多说，让我们马上开始吧！...例如，给定“Hello”和“World”，我们的字符串生成器将返回一个连接的字符串“Hello”⭐️“World”。...这就是创建结果生成器所需的全部内容。现在您已经看到了一个基本的结果生成器，让我们继续向StringBuilder添加更多的功能。...for循环将执行从给定值到0的倒计时。
假设我们要根据一组数据来预测房屋的价格，我们可以找到一个包含旧金山所有房价的数据集（我们的样本），进行一些统计分析之后，我们就可以对美国其他任何城市的房价做出相当准确的预测（我们的总体）。...二项分布 二项分布被认为是遵循伯努利分布的事件结果的总和。因此，二项分布用于二元结果事件，并且所有后续试验中成功和失败的概率均相同。此分布采用两个参数作为输入：事件发生的次数和试验成功与否的概率。...二项式分布的主要特征是： 给定多个试验，每个试验彼此独立（一项试验的结果不会影响另一项试验）。 每个试验只能得出两个可能的结果（例如，获胜或失败），其概率分别为p和（1- p）。...根据正态分布的特性，68％的数据位于均值的一个标准差范围内，95％的数据位于均值的两个标准差范围内，99.7％的数据位于均值的三个标准差范围内。 ? 许多机器学习模型被设计为遵循正态分布有最佳效果。...泊松分布 泊松分布通常用于查找事件可能发生或不发生的频率，还可用于预测事件在给定时间段内可能发生多少次。
"是否选择:", decision)在这个例子中，make_decision函数接受一个概率作为参数，然后利用random.random()函数生成一个0到1之间的随机数，如果这个随机数小于给定的概率，...:", decision)在这个例子中，我们通过定义一个自定义的概率函数custom_probability来实现根据自己的逻辑生成概率，然后将这个函数作为参数传递给custom_decision函数，...:", decisions)在这个例子中，我们使用多项分布来模拟根据给定概率分布进行多选操作。...通过调用multinomial()函数，可以生成符合指定分布的多个选择结果。10. 使用概率分布函数生成连续值除了进行离散选择外，有时候我们也需要根据概率分布生成连续值。...()方法（Python 3.6+）进行基于概率的选择，可指定每个候选项的权重；使用自定义概率分布函数来进行选择，可以根据自定义的概率分布生成选择结果；使用加权随机选择方法，可以根据选项的权重进行选择；使用概率分布对象来生成符合指定分布的连续值
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