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IDEA中Push到Gitee报：Invocation failed Server returned invalid Response. java.lang.RuntimeException: Inv

我们在学习和记录一些自己的练手项目时，一般使用远程仓库来进行存储，以防电脑坏了，自己辛辛苦苦敲的代码都没了！小编也是在最近使用IDEA提交代码到我的Gitee仓...

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慢雾科技：EOS、以太坊网络攻防情报及智能合约安全分享

2.2 智能合约漏洞一览 https://dasp.co/ 接着讲的是智能合约的漏洞。...上面的DASP网站里有去中心化应用安全问题的TOP10，其实大家在近期了解到的智能合约问题上，比较多的是溢出和逻辑设计方面的缺陷。...DASP的可重入漏洞（ Reentrancy Vulnerabilities ）也是The DAO攻击的根源，还有的就是权限控制缺失以及拒绝服务、短地址攻击。...DASP在我们慢雾区也有中文版文档，大家可以去搜索一下。由于时间关系，在这次分享中不能与大家展开说明。

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去中心化应用安全威胁Top10榜单

本文是第一版的 DASP Top10 2018 内容，详细描述包括递归调用漏洞、权限控制漏洞、算数问题、返回值问题、拒绝服务、伪随机在内的智能合约威胁。...*参考来源：dasp，本文编译整理Elaine，转载请注明FreeBuf.COM

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IDEA中scope 为 provided的问题

org.springframework.boot.SpringApplication.run(SpringApplication.java:1151) [spring-boot-1.5.1.RELEASE.jar:1.5.1.RELEASE] at com.suning.dasp.Application.main...org.springframework.boot.SpringApplication.run(SpringApplication.java:1151) [spring-boot-1.5.1.RELEASE.jar:1.5.1.RELEASE] at com.suning.dasp.Application.main

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Nat. Mach. Intell. | 评估基于shapely值的特征归因算法

对于深度模型，有几种特定的方法：DeepLIFT、DeepSHAP、Deep Approximate Shapley Propagation（DASP）和Shapley Explanation Networks...DASP利用不确定性传播和对Shapley值的表征，对每个博弈大小的预期边际贡献进行平均，以估计基线Shapley值。...DASP是确定性的，需要O(d^2)次模型评估，其中d是特征的数量，但它也可以以较少的评估次数以随机方式使用。...就其假设而言，ShapNets是最具限制性的，因为它们无法解释其他深度模型，而DASP也是具有限制性的，因为它要求在深度模型的每一层中进行一阶和二阶中心矩匹配，这只适用于某些层。...DeepLIFT和DeepSHAP更灵活，因为它们的规则通常适用于许多层，但由于DeepLIFT的灵活性，与DASP或ShapNets相比其对基线Shapley值的估计偏差较高。

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Python手写了 35 种可解释的特征工程方法

计算当月inv/(最近p个月inv的最小值)。...#计算(当月inv)-(最近p个月inv的均值)。...(最近p个月inv的最大值))/(最近p个月inv的最大值)。...str(p), auto_value #计算(当月inv-最近p个月的inv均值)/inv均值。...+ str(p), auto_value #计算(当月inv-最近p个月的inv最小值)/inv最小值。

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verilog求倒数-ROM实现方法

inv_r1t1<=0; inv_r1t2<=0; inv_r1t3<=0; end else begin inv_r1t1inv_r1...; inv_r1t2inv_r1t1; inv_r1t3inv_r1t2; end end reg [4:0] mt1,mt2,mt3,mt4,mt5...address2inv_r2 diff inv_r1-inv_r2;...(inv_r1-inv_r2):'b0; //assign N=sel?(ampout-N1):0; //assign diff_r = en?...(address2), .inv_r1(inv_r1), .inv_r2(inv_r2)//, //.c(c) ); /

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【SAP MM系列】MIGO收货后自动打印收货单

Maintain the Printer Name in SPRO->Matl Mgmt->Inv Mgmt and Phy Inv->Print Control->Gen Settings->Printer...Ensure that in SPRO->Matl Mgmt->Inv Mgmt and Phy Inv->Print Control->Gen Settings->Item Print Indicator...In SPRO->Matl Mgmt->Inv Mgmt and Phy Inv->Print Control->Gen Settings->Print Version, maintain Print...In SPRO->Matl Mgmt->Inv Mgmt and Phy Inv->Print Control->Maintain Print Indicator for GI/Transfer Posting...In SPRO->Matl Mgmt->Inv Mgmt and Phy Inv->Output Determination->Maintain Output Types, for the Output

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一段批处理脚本(for 嵌套)

159,232 INV_00083127_18_5000005628_104616884_730902_001_145453.jpg 2017-06-19 11:07 159,232...INV_00083127_18_5000005628_104616884_730903_001_145451.jpg 2017-06-19 13:55 313,689 INV_00160210...-06-19 14:22 307,641 INV_00470110_1_2251011001_3170241511_730220_001_145329.jpg 2017-06-19...INV_00470148_1_2251011001_3070121522_730221_001_145301.jpg 2017-06-19 14:22 301,973 INV_00470167...2、for /f "delims==" %%i in ('dir %%s\inv*.jpg /b') %%i 前不能有变量。 3、do () ，do后面必须有一个空格。

1.5K4 0

聊聊dubbo-go的DubboInvoker

(), nil) if async { if callBack, ok := inv.CallBack()....(), inv.Arguments(), inv.Attachments()), callBack, response) } else { result.Err...= di.client.CallOneway(NewRequest(url.Location, url, inv.MethodName(), inv.Arguments(), inv.Attachments...} else { result.Err = di.client.Call(NewRequest(url.Location, url, inv.MethodName(), inv.Arguments...(), inv.Attachments()), response) } } if result.Err == nil { result.Rest = inv.Reply

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聊聊dubbo-go的DubboInvoker

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2023-06-04：你的音乐播放器里有 N 首不同的歌，在旅途中，你的旅伴想要听 L 首歌（不一定不同，即，允许歌曲重复，请你为她按如下规则创建一个播放列

2.定义全局变量FAC和INV，分别表示阶乘表和阶乘结果的乘法逆元表。3.编写init函数，用于初始化FAC和INV数组。...// INV[i] -> i! 的逆元！// INV[n - k - i] -> (n - k - i)!...// INV[i] -> i! 的逆元！ // INV[n - k - i] -> (n - k - i)!...// INV[i] -> i! 的逆元！ // INV[n - k - i] -> (n - k - i)!...// INV[i] -> i! 的逆元！ // INV[n - k - i] -> (n - k - i)!

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除法取模与逆元费马小定理

(a) = (p - p / a) * inv(p % a) % p 证明：设x = p % a,y = p / a 于是有 x + y * a = p (x + y * a) % p = 0...移项得 x % p = (-y) * a % p x * inv(a) % p = (-y) % p inv(a) = (p - y) * inv(x) % p 于是 inv(a) = (p -...p / a) * inv(p % a) % p 然后一直递归到1为止，因为1的逆元就是1 1 #include 2 typedef long long LL; 3 LL inv(...int init() 6 { 7 inv[1] = 1; 8 for(int i = 2; i < N; i ++) 9 inv[i] = (MOD - MOD.../ i) * 1ll * inv[MOD % i] % MOD; 10 } 11 int main() 12 { 13 init(); 14 }

2K10 0

Sweet Snippet 之矩阵求逆

[1] = adjm[1] / det inv_m2[2] = -adjm[2] / det inv_m2[3] = -adjm[3] / det inv_m2...[4] = adjm[4] / det return inv_m2 end end -- inverse 3 function inv3(m3) local...[1] = adjm[1] / det inv_m3[2] = -adjm[2] / det inv_m3[3] = adjm[3] / det inv_m3...[4] = -adjm[4] / det inv_m3[5] = adjm[5] / det inv_m3[6] = -adjm[6] / det inv_m3...[7] = adjm[7] / det inv_m3[8] = -adjm[8] / det inv_m3[9] = adjm[9] / det

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时间序列基于监督学习的LSTM模型为什么可以预测股票走势（附完整代码）

= scaler.inverse_transform(inv_y_train) inv_y = inv_y_train[:, -1] print('反归一化后的预测结果：', inv_y_predict...("c:\python\predict_result.csv") # 绘图 ''' inv_y=inv_y[delay:,] #inv_y=inv_y[:-delay,] for i in range(...delay): #inv_y=np.concatenate((inv_y,inv_y[-1:,]) , axis=0) inv_y = np.concatenate((inv_y[0:1..., ],inv_y), axis=0) ''' plt.plot(inv_y, color='red', label='Original') plt.plot(inv_y_predict, color=..., inv_y_predict) # calculate RMSE 均方根误差 rmse = sqrt(mean_squared_error(inv_y, inv_y_predict)) # calculate

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Sweet Snippet 之计算逆序数

= 1, #seq - 1 do for j = i + 1, #seq do if seq[i] > seq[j] then inv_num...= inv_num + 1 end end end return inv_num end 上面的方法虽然简明,但是时间复杂度相对较高...[1] + 1 elseif seq[i] == 2 then inv_num = inv_num + count_buffer[3] + count_buffer...,但是通用性不高(限制了排列元素种类),我们可以简单扩展一下(Lua): function inverse_number(seq) local inv_num = 0 local...= inv_num + v end end count_buffer[seq[i]] = (count_buffer[seq[

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【jfinal修仙系列】扩展CacheInterceptor支持Redis缓存

lock : previousLock; } public void intercept(Invocation inv) { Controller controller...= inv.getController(); String cacheName = buildCacheName(inv, controller); String cacheKey...(Invocation inv, Controller controller) { StringBuilder sb = new StringBuilder(inv.getActionKey...) { inv.invoke(); Redis.use().del(buildCacheName(inv)); } private String buildCacheName...(Invocation inv) { CacheName cacheName = inv.getMethod().getAnnotation(CacheName.class);

7566 0

基于深度学习模型的空气污染时序预测

((test_y, test_X[:, 1:]), axis=1) inv_y = scaler.inverse_transform(inv_y) inv_y = inv_y[:,0] # calculate...((test_y, test_X[:, 1:]), axis=1) inv_y = scaler.inverse_transform(inv_y) inv_y = inv_y[:,0] # calculate...(yhat, test_X[:, -7:]), axis=1) inv_yhat = scaler.inverse_transform(inv_yhat) inv_yhat = inv_yhat[:,0...test_X[:, -7:]), axis=1) inv_y = scaler.inverse_transform(inv_y) inv_y = inv_y[:,0] 我们可以将所有这些修改与上面的示例联系在一起...((test_y, test_X[:, -7:]), axis=1) inv_y = scaler.inverse_transform(inv_y) inv_y = inv_y[:,0] # calculate

2.1K3 2

视觉与机械手标定系统技术解决方案

接下来控制机器手从位置 1 移动到位置 2： base = baseHtool （1）* tool（1） tool（1） = inv（camHtool）*cam（1） cam（1） = camHcal（...2）* inv（camHtool）* camHcal（2）*obj 因为base和obj是固定的所以： baseHtool （1）* inv（camHtool）* camHcal（1）=baseHtool...（2）* inv（camHtool）* camHcal（2）其中只有camHtool是未知量，具体求解过程将放在下篇文章。...2后： obj（2） = inv（camHcal(2)) * camHbase* baseHtool（2） *tool（2）因为obj和tool的相对位置是不变的，所以不管怎么移动： inv（camHcal...(1)) * camHbase* baseHtool（1）= inv（camHcal(2)) * camHbase* baseHtool（2）其中变量只有camHbase，也就是我们要求的。

7204 0

51Nod-1829-函数

long ll; const int MAXN = 1e6 + 10; const int MOD = 1e9 + 7; int n, m; ll fac[MAXN]; // 阶乘 ll inv...fac[0] = 1; for (int i = 1; i < MAXN; i++) { fac[i] = fac[i - 1] * i % MOD; } inv...[MAXN - 1] = QPow(fac[MAXN - 1], MOD - 2); for (int i = MAXN - 2; i >= 0; i--) { inv[...i] = inv[i + 1] * (i + 1) % MOD; } } ll C(ll a, ll b) { if (b > a) { return 0;...} if (b == 0) { return 1; } return fac[a] * inv[b] % MOD * inv[a - b] % MOD;

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IDEA中Push到Gitee报：Invocation failed Server returned invalid Response. java.lang.RuntimeException: Inv

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