工作中，发现Oracle数据库表中有许多重复的数据，而这个时候老板需要统计表中有多少条数据时（不包含重复数据），只想说一句MMP，库中好几十万数据，肿么办，无奈只能自己在网上找语句，最终成功解救，下面是我一个实验，很好理解。
2.Discuz源码，Discuz网址Discuz! 官方发布 - Discuz! 官方站 - Powered by Discuz!
新建一个php文件 如api.php（这个api可以为任何字母数字 为你打开的网址后缀）
1.函数调用模式：当一个函数不是一个对象的属性时，直接作为函数来调用时， 严格模式下指向 undefined, 非严格模式下，this 指向全局对象。
新建一个PHP文件（名字可以自己取）， images.txt文档文件，把外链图片地址放进去
这个识别程序是本学期在我的职业培训项目。它是做一类似至Zoomeye怪东西，然后使用ES集成，为了让搜索引擎寻找。因此，我们必须首先去网上识别相应的能力Web包裹，如果用户输入的关键词：Discuz X3.0。我就要显示出对应版本号的内容才OK。
摸索了一下自己又搭建了一个随机图片API (美女) ，PHP的随机图片API搭建方法有两种
这个漏洞这个漏洞bug出现在一个DZ X系列自带的转换工具里面漏洞路径是：utility/convert/data/config.inc.php
帮助中心是一款SaaS产品必不可少的一部分，为了帮助用户更好的解决产品相关问题，提高新用户的使用体验，并且引导其更好地使用产品。
对于这个网络我们建立一个简单的图示？我们对第一个隐藏层记为[1]，输出层为[2]。如下图
同时感谢n1nty、pr0mise、2月30日对本文提出的宝贵建议。文章内容较多，建议点击文末“阅读全文”，跳转到博客阅读。
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逻辑回归是一个主要用于二分分类类的算法。那么逻辑回归是给定一个xx , 输出一个该样本属于1对应类别的预测概率\hat{y}=P(y=1|x)y^=P(y=1∣x)。
开始之前我们了解一下什么是信息收集，信息收集是指通过各种方式获取所需要的信息。信息收集是信息得以利用的第一步，也是关键的一步。信息收集工作的好坏，直接关系到工作的质量。这里我们简单了解一下信息收集的几种常用方法：
1、首先我们需要登录DZ论坛后台，在全局设置里边，关闭站点，防止网站出现新数据导致备份数据不完整。如图：
之前换了主题以后，重新给文章增加了点赞功能。 那么又如何给每一条评论都增加点赞功能呢？参考了以下两篇文章后，重新做了调整。增加cookie，防止重复点赞。
神经网络就是由若干神经元组合而成的网络结构，其包含输入层、隐藏层和输出层。而含有多层隐藏层的神经网络即为深度神经网络。下图给出了一个深度神经网络的示意图。
成功效果演示：http://www.8w.com.ar/ 1、去找一个免费的国外空间，要支持.htacccess重写的（大部分都支持，但是别找000webhost的，我已经试过，虽然支持重写，但是没法弄反向代理），然后绑好米。 2、测试国外空间。 申请好国外空间以后，请新建一个名叫“.htaccess”的文件，用记事本输入以下内容： RewriteEngine On RewriteBase / RewriteRule ^(.*)$ http://www.baidu.com/$1 [P] 复制代码 把这个文件
帮助中心，就是在产品网站或者产品内部将产品使用上遇到的问题，或者关于产品的所有问题进行汇总，通过Q&A的形式展现给用户，帮助用户快速解决在使用上遇到的问题。帮助中心为用户提供一个渠道，快速找到解决方案，减少人工工作量。
无论是在迷宫还是类似于地牢的游戏地图中，利用程序来生成每次都不一样的地图是一件叫人兴奋不已的事。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 必须至少具备如下技能： 1) 能够理很好理解MVC构架的原理(虽然DZ不是MVC架构的) 2) 扎实的PHP基础，熟悉结构化程序，OOP程序的写法及应用 3) 熟悉MYSQL就用，掌握SQL语言，懂SQL优化者更佳 4) 熟悉使用Discuz!的各项功能 一) Discuz!的文件系统目录 注：想搞DZ开发，就得弄懂DZ中每个文件的功能。 a) Admin：后台管理功能模块 b) Api：DZ系统与其它系统之间接口程序 c) Archiver：DZ中，用以搜索引擎优
今天来介绍一下 Python 的一个爬虫框架Scrapy ，类似的还有 Portia Crawley。
安装完phpStudy，MySQL默认密码不修改，默认用户密码为root，因为啥？等黑客上钩啊！
Discuz是国内最流行的论坛软件管理系统，今天小编跟大家分享一篇关于Discuz二次开发基本知识详细讲解，感兴趣的朋友跟小编一起来了解一下吧!
一） Discuz!的文件系统目录 注：想搞DZ开发，就得弄懂DZ中每个文件的功能。 a) Admin：后台管理功能模块 b) Api：DZ系统与其它系统之间接口程序 c) Archiver：DZ中，用以搜索引擎优化的无图版 d) Attachments：DZ中 ,用户上传附件的存放目录 e) Customavatars：DZ中，用户自定义头像的目录 f) Forumdata：DZ缓存数据的存放目录 g) Images：DZ模板中的图片存放目录 h) Include：DZ常用函数库，基本功能模块目录 i) Ipdata：DZ统计IP来路用的数据 j) Plugins：DZ插件信息的存放目录 k) Templates：DZ模板文件的存放目录 l) Wap：DZ无线，Wap程序处理目录
对于人脸识别等应用，神经网络的第一层从原始图片中提取人脸的轮廓和边缘，每个神经元学习到不同边缘的信息；网络的第二层将第一层学得的边缘信息组合起来，形成人脸的一些局部的特征，例如眼睛、嘴巴等；后面的几层逐步将上一层的特征组合起来，形成人脸的模样。随着神经网络层数的增加，特征也从原来的边缘逐步扩展为人脸的整体，由整体到局部，由简单到复杂。层数越多，那么模型学习的效果也就越精确。
run scanner.provider.finduris -a 包名，这里可以看到暴露的主件还是有不少：
普通的 logistic 可看做无隐层的神经网络。下面我们做出一个单隐层的神经网络，它本质上是 logistic 套着 logistic，所以也叫作多层 logistic。
双胞胎样本允许进行准实验的双胞胎病例对照方法，可以控制大脑认知关联中的遗传和环境混淆，与不相关个体的研究相比，在因果关系方面提供更多信息。我们回顾了利用不一致的同卵双胞胎设计来研究阿尔茨海默病脑成像标记物与认知的关联的研究。纳入标准包括认知或阿尔茨海默病成像标记不一致的双胞胎，并报告双胞胎内对认知和大脑测量之间关联的比较。我们的PubMed检索(2022年4月23日，2023年3月9日更新)得出18项符合这些标准的研究。阿尔茨海默病的成像标记只有少数研究涉及，大多数是小样本量。结构磁共振成像研究表明，与认知能力较差的双胞胎相比，认知能力较好的双胞胎的海马体体积更大，皮层更厚。没有研究关注皮质表面积。正电子发射断层成像研究表明，在双胞胎比较中，较低的皮质糖代谢率和较高的皮质神经炎症、淀粉样蛋白和tau蛋白积累与较差的情景记忆有关。到目前为止，只有皮质淀粉样蛋白和海马体积与认知的双胞胎内的横断面关联被复制。
Course1：神经网络和深度学习，包括： ---- [1] Week1：深度学习概述 [2] Week2：神经网络基础 [3] Week3：浅层神经网络 [4] Week4：深层神经网络 [
选自3dbabove 机器之心编译 参与：乾树、刘晓坤 本文使用通俗的语言和形象的图示，介绍了随机梯度下降算法和它的三种经典变体，并提供了完整的实现代码。 GitHub 链接：https://github.com/ManuelGonzalezRivero/3dbabove 代价函数的多种优化方法 目标函数是衡量预测值和实际值的相似程度的指标。通常，我们希望得到使代价尽可能小的参数集，而这意味着你的算法性能不错。函数的最小可能代价被称为最小值。有时一个代价函数可以有多个局部极小值。幸运的是，在参数空间的维数
通过浏览器输入域名访问网页的实质是通过DNS（域名解析系统）访问该网站的IP地址。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/105969.html原文链接：https://javaforall.cn
There is a mistake in the backward propagation! difference = 0.2850931566540251
3DZ 转 CIA 存档 CIA 存档导入导出 导出 导入 3DZ 转 CIA 存档 首先你要有 3DZ 的存档, 格式为 .SAV , SD 卡连接电脑, 将需要导入 CIA 的 3DZ 的存档改名为000400000FF40A00.sav『注意备份』2. 安装 SaveDataFiler.cia 3DZ 在导出时, 我们需要先加载 3DZ 的 ROM 因为要加载对应的 ROM 因此只能使用 CIA 版的 SDF 进入虚拟系统, Select 选出对应的游戏 ROM, 显示游戏 LOGO 后不
如果训练数据集不够大，由于深度学习模型具有非常大的灵活性和容量，以至于过度拟合可能是一个严重的问题，为了解决这个问题，引入了正则化的这个方法。要在神经网络中加入正则化，除了在激活层中加入正则函数，应该dropout也是可以起到正则的效果。我们来试试吧。
一、深层神经网络 深层神经网络的符号与浅层的不同，记录如下： 用\(L\)表示层数,该神经网络\(L=4\) \(n^{[l]}\)表示第\(l\)层的神经元的数量，例如\(n^{[1]}=n^{[2
手机应用的快速增长，手机应用安全成为一个热门的话题，android的安全问题有一大部分的原因是因为android的组件暴露、权限使用不当导致的。
本人在学习selenium2java中通过浏览器插入cookies模拟用户登录的时候，发现一个问题，就是token值过期的问题，后来学习了selenium2java连接数据库后找到了一个更好的解决方案。每次插入cookies的时候总是从数据库拿到最新的token，这样就完美解决了过期的问题。
背景：我的一位同事曾提到，他在面试深度学习相关职位中被问到一些关于优化算法的问题。我决定在本文中就优化算法做一个简短的介绍。 成本函数的最优化算法 目标函数是一种试图将一组参数最小化的函数。在机器学习中，目标函数通常被设定为一种度量，即预测值与实际值的相似程度。通常，我们希望找到一组会导致尽可能小的成本的参数，因为这就意味着你的算法会完成得很好。一个函数的最小成本可能就是最小值。有时，成本函数可以有多个局部最小值。幸运的是，在非常高维的参数空间中，保护目标函数的充分优化的局部极小值不会经常发生，因为这意味
多维梯度 LINEAR - > RELU - > LINEAR - > RELU - > LINEAR - > SIGMOID
Web 信息收集1（指纹识别） 我们的官方群：241655998 Telnet xxx 80 2.curl --head url 准确的IIS版本，会帮助我们更准确的判断操作系统，可参考下来： IIS Version Windows Sever Version IIS 5.0 Windows 2000 IIS 5.1 Windows XP IIS 6.0 Windows 2003 IIS 7.0 Windows 2008 Windows Vista IIS 7.5 Windows 2008 R2, Windows 7 Xprobe2 是一款使用使用ICMP消息进行操作系统探测的软件，探测结果可以和Nmap互为参照。且XProbe是一款远程主机操作系统探查工具。开发者基于和Nmap相同的一些技术（same techniques），并加入了自己的创新。Xprobe通过ICMP协议来获得指纹。最新版本是Xprobe2.0.3版本,Xprobe2通过模糊矩阵统计分析主动探测数据报对应的ICMP数据报特征,进而探测得到远端操作系统的类型。注:经过本人测试,对比较老的操作系统,识别效果非常高,对新内核系统则识别效果不太准确。 下面命令为xprobe2简单用法 1.xprobe2 -v www.xxxx.com 2.nmap www.xxxx.com -v
3月30日下班时间，一条业务线突发业务故障，业务方反馈用户无法访问。由于时间点比较特殊，DBA/开发/运维都在回家的途中，很难第一时间处理DB故障。20-30分钟后，DBA到家后，在抓取MySQL/OS等相关信息后，重启了数据库，问题得到解决。
L2正则化依赖于这样的假设：具有小权重的模型比具有大权重的模型更简单。因此，通过惩罚成本函数中权重的平方值，您可以将所有权重驱动为更小的值。拥有大重量的成本太昂贵了！这导致更平滑的模型，其中输出随输入变化而变化更慢。
https://github.com/FSecureLABS/drozer 参考文档 文档
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