情况如下：用nginx作代理服务器，上传大文件时(本人测试上传50m的文件)，提示上传超时或文件过大。
ATT&CK视角下的红蓝对抗：四. 内网穿透之通过Earthworm(EW)进行隧道穿透
http请求无法立即被容器(tomcat, netty等)处理，被放在nginx的待处理池中等待被处理。
cin.get() 函数 不能接收 空格字符 , 如果输入的字符中存在空格 , 则 空格之后的数据直接被丢弃 ;
用法: grep [选项]… PATTERN [FILE]… 在每个 FILE 或是标准输入中查找 PATTERN。 默认的 PATTERN 是一个基本正则表达式(缩写为 BRE)。 例如: grep -i 'hello world' menu.h main.c
2.修改mysql的配置文件，通过slave_skip_errors参数来跳所有错误或指定类型的错误
写在前面：我们主要还是分享算法的模板，而不是去刨析算法的原理！ 什么是哈密尔顿路径 哈密顿图（哈密尔顿图）（英语：Hamiltonian graph，或Traceable graph）是一个无向图，由天文学家哈密顿提出，由指定的起点前往指定的终点，途中经过所有其他节点且只经过一次。在图论中是指含有哈密顿回路的图，闭合的哈密顿路径称作哈密顿回路（Hamiltonian cycle），含有图中所有顶点的路径称作哈密顿路径（Hamiltonian path）。 天文学家哈密顿(William Rowa
节点流：可以从或向一个特定地方（节点）读写数据。如FileReader 处理流：是对一个已存在的流的连接和封装，通过所封装的流的功能的调用实现数据读写。如BufferedReader的构造方法总是要带一个其它的流对象做参数。一流对象经过其它流多次包装，称为流的链接。 Java常用节点流： 文件 FileInputStream FileOutputStream FileReader FileWriter 对文件处理的节点流 字符串 StringReader StringWriter 对字符串进行处理的节点流
我们知道，Webpack 是使用 loader 转换代码的，而 Vite/Rollup 则是使用插件转换代码，那这两种机制有什么差异呢？我们用 Vue 的转换来说明一下。
十七、拟合（回归）与内插 17.1 polyfit() 假设当前有一组身高数据，与其对应的有一组体重数据，我们要分析两者之间是否有某种关联，这时就需要用到曲线拟合函数polyfit，其调用格式
如果文档包含框架（frame 或 iframe 标签），浏览器会为 HTML 文档创建一个 window 对象，并为每个框架创建一个额外的 window 对象。
<button @click="$store.commit('add')">+</button>
在一台总物理内存125G的服务器上，修改mysql的innodb_buffer_pool_size为64G后，启动报错，截图如下：
三种值迭代方法: 常规的值迭代，要遍历过所有s之后，才进行一次迭代，因此存在old、new两个v(s)
但是 History对象 Location对象 都属于 window下的方法，是同级对象；
char test[]= “hello” 这种双引号字符串后面默认是有个 空字符\0
对于模型，如果一个模型对于数据的偏差很大，不能能够很好的拟合数据的分布，称为欠拟合，或者说这个算法具有高偏差的特性。 如果一个模型虽然可以穿过所有的数据点，但是其图像波动很大，其同样也不能描述数据的分布，（其数据的分布是无法被泛化处理），称为过拟合，或者说这个算法具有高方差的特性。 在这种情况下，模型的参数过于多（有可能代价函数正好为0），以至于可能没有足够多的数据去约束它来获得一个假设函数。 过拟合现象往往会发生在参数过多，而训练样本过少的情况。减小过拟合现象的思路有两种：
通俗的说就是用一个函数去逼近这个真实值，那又有人问了，线性回归不是用来做预测吗？是的，通过大量的数据我们是可以预测到真实值的。如果还是不明白，大家可以加一下我的微信：wei15693176 进行讨论。
layer.js是express框架的路由机制的底层数据结构。下面为主要源码，已经删除一些不太重要的代码。
下载redis-1.2.6.tar.gz 将下载包拷贝到/usr/local/webserver/redis-1.2.6/下
尽管传统的生成对抗网络可以生成相当逼真的图像，但是它们无法捕获到图像中的长距离依赖。这些传统的生成对抗网络在不包含太多的结构和几何信息的图像上效果是不错的（例如海洋、天空和田野）。但是，当图像中存在较高的信息变化率时，传统的生成对抗网络往往会错过所有的这种变化，因此就无法真实地表征全局关系。这些非局部依赖始终会出现在某些类别的图像中。例如，生成对抗网络可以生成具有逼真皮毛的动物，但是却无法生成独立的足部。
PyFunctional通过使用链式功能操作符使得创建数据管道变得简单。以下是pyfunctional及其内置工具可以做什么的几个例子：
介绍 你是否早就看过所谓的万字长文，上面陈述了各种图片优化技巧，看完之后，你点赞、收藏，然后就下文了？
ex命令用于在Ex模式下启动vim文本编辑器，ex执行效果如同vi -e，如要从Ex模式回到普通模式，则在vim中输入:vi或:visual指令即可，可以通过运行vi -e来启动ex，也可以通过运行ex -v来启动vi，ex是vim的基础，vim是世界上最受欢迎的文本编辑器之一。ex并不是另一个编辑器，应该说vi是更一般更基本的ex行编辑器的可视模式，所以ex算是vi的底层行编辑器。由于一些ex命令可以节省大量的编辑时间，因此在使用vi时它们是非常有用的，这些命令的大部分都可以在不离开vi的情况下使用。
提供了一种方法，用于调用处理器方法，处理给定的请求，其已通过注册的HandlerMethodArgumentResolver解析了方法参数值。
前面给大家讲过☞如何查看R自带函数源代码，那么如何查看一个R函数的使用方法和例子呢？其实也很简单，我个人比较常用也比较推荐的方法是
继Ian Goodfellow的推特小课堂之后，特斯拉的人工智能研究负责人、李飞飞斯坦福高徒Andrej Karpathy也在twitter上分享了他对神经网络的一些研究技巧。
wget http://redis.googlecode.com/files/redis-2.4.2.tar.gz
对于大型模型来说，重新训练所有模型参数的全微调变得不可行。比如GPT-3 175B，模型包含175B个参数吗，无论是微调训练和模型部署，都是不可能的事。所以Microsoft 提出了低秩自适应(Low-Rank Adaptation, LoRA)，它冻结了预先训练好的模型权重，并将可训练的秩的分解矩阵注入到Transformer体系结构的每一层，从而大大减少了下游任务的可训练参数数量。
这道题的目的是删除重复的节点，由于链表的头节点可能会被删除，因此我们需要额外使用一个哑节点（dummy node）指向链表的头节点，定义当前节点并把哑结点指向哑节点，cur.next 与 cur.next.next 不能为空才能进入循环，若 cur.next.val == cur.next.next.val 则说明重复，记录重复的值，用 while 跳过所有与记录的重复值相同的值；若不重复则当前值右移，最后返回 dummy.next 即删除重复值后链表的头节点。
现场在Oracle实施过程中，基于安全考虑（用户名和密码之前暴露给其他公司了），需要对用户密码进行修改。
《Java IO详解（二）--输入输出流》一文主要介绍了Java中的输入输出流，包括其分类、功能、操作以及注意事项。输入输出流是Java中非常重要的概念，是处理数据的基本手段。在文章中，作者详细讲解了输入输出流的分类，包括字节流和字符流，以及具体的操作方式，如节点流和包装流。同时，作者还讲解了IO流的资源回收问题，提醒读者及时关闭不再使用的IO流。
哈密尔顿环 欧拉回路是指不重复地走过所有路径的回路，而哈密尔顿环是指不重复地走过所有的点，并且最后还能回到起点的回路。 1 #include<iostream> 2 #include<cstdio> 3 using namespace std; 4 int num[10001];//求一个点能过到达的边的数量 5 int map[1001][1001]; 6 int jztx[1001]; 7 int vis[1001]; 8 int now=1; 9 int ans[1001];
通过所有测试原则意味着我们开发的功能满足客户的需求，这是简单设计的底线原则。该原则同时隐含地告知与客户或领域专家（需求分析师）充分沟通的重要性。
在本视频中，我们将讨论使用中间件组件为asp.net core 应用程序配置请求处理管道。
#Python中开始那个Hello World挺简单的。 #!user/bin/env python3 #这一行是shebang，用以指示用哪个解释器来执行，如果有的话，必须在程序第一行 print("Hello World!") #Hello World! print(123, "123") #123 123 print(1 + 2) #3 route = 866 print(route, type(route)) #866 <class 'int'> ty
Checkov是一款针对基础设施即代码（IaC）的静态代码安全分析工具，在该工具的帮助下，广大研究人员可以在在Terraform、CloudFormation、Kubernetes、Serverless Framework和其他基础设施的构建期间，轻松检测出云端代码安全问题。
① 权限申请原理对话框 ( Rationale Dialog ) : 该对话框的作用是 , 向用户说明为什么本应用要申请该权限 , 用户拒绝权限申请后 , 再次申请会自动弹出该对话框 ;
SciPy的interpolate模块提供了许多对数据进行插值运算的函数，范围涵盖简单的一维插值到复杂多维插值求解。 当样本数据变化归因于一个独立的变量时，就使用一维插值；反之样本数据归因于多个独立变量时，使用多维插值。
处理流是对一个已经存在的流的连接和封装，利用的是装饰设计模式，通过所封装后的流进行功能调用实现数据读写，例如BufferedInputStream，处理流的构造器总是需要带一个其他流的对象作为参数。一个流经过其他流的多次包装，称为流的连接，例如FileInputStream的对象经过BufferedInputStream包装后，才使用BufferedInputStream的对象去调用读写数据的方法，那么这个过程就形成了一个流的连接。
Java switch语句用于从多个条件执行一个语句。它就像if-else-if语句一样。
landmark是一种人脸部特征点提取的技术，Dlib库中为人脸68点标记，在《调用Dlib库进行人脸关键点标记》一文中有效果和标定点序号的示意图。今后可采用landmark中的点提取眼睛区域、嘴巴区域用于疲劳检测，提取鼻子等部分可用于3D姿态估计。 Dlib库使用《One Millisecond Face Alignment with an Ensemble of Regression Trees》CVPR2014中提及的算法：ERT（ensemble of regression
人脸特征点定位是一个非常具有挑战性的研究课题。由于纹理和形状的不同，不同人脸特征点的定位精度差异很大。但大多数现有的方法不能考虑特征点的部分位置。 为了解决这个问题，文章提出一个新颖的用深度卷积神经网络（CNN）端到端的回归框架。深度结构首先通过所有特征点编码图像到特征图上；然后这些特征被送到两个单独子网络模型中去回归轮廓特征点和内部特征点。最后在300-W基准数据集上评估，并证明所提出的深度框架实现了最先进的结果。 ---- 主要一些贡献： 提出一个新颖的端到端回归CNN模型用于人脸特征点定位，其通过组合
一、柯里化 在定义柯里化、部分应用参数的概念前，首先必须对闭包有深入的了解和定义，闭包一句话说清楚：函数返回值为函数。 柯里化的定义：将多参函数分解为按步骤接受单个参数的函数，如下代码： var mod = function(a,b){ return a * b; } function curry2(fun){ var _funTwo = function(arg){ return function(two){ return fun(arg,two);
人脸特征点定位是一个非常具有挑战性的研究课题。由于纹理和形状的不同，不同人脸特征点的定位精度差异很大。但大多数现有的方法不能考虑特征点的部分位置。 为了解决这个问题，文章提出一个新颖的用深度卷积神经网络（CNN）端到端的回归框架。深度结构首先通过所有特征点编码图像到特征图上；然后这些特征被送到两个单独子网络模型中去回归轮廓特征点和内部特征点。最后在300-W基准数据集上评估，并证明所提出的深度框架实现了最先进的结果。 主要一些贡献： 提出一个新颖的端到端回归CNN模型用于人脸特征点定位，其通过组合一个轮廓子
在关系型数据库中，堆是存储数据行（也称为元组）的地方。PostgreSQL中的HOT特性主要解决了频繁更新非索引列时的效率问题。
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