区块链生态中恶意攻击事件频发？冲击过后我们还应当如何搭建安全堡垒？安全是区块链行业发展背后的坚实力量，技术则是在攻防战争中矛与盾的力量转化。这里有一份以技术为导向的不完全安全指南，看一线网络安全攻防实战的团队如何做到负责任的披露，希望能够引领更多公链安全修习者共筑更为强大与健壮的数字未来。我们也许难以辩明黑暗丛林中的猎人，有人选择打开了潘多拉的魔盒，还应有人点燃寓意希望的圣火。
今天为大家介绍的是来自Su-In Lee研究团队的一篇关于shapely value特征归因的论文。基于Shapley值的特征归因在解释机器学习模型方面非常流行。然而，从理论和计算的角度来看，它们的估计是复杂的。作者将这种复杂性分解为两个主要因素：去除特征信息的方法和可行的估计策略。这两个因素提供了一个自然的视角使得我们可以更好地理解和比较24种不同的算法。
NCC Group 发起了一个名为 2018 年去中心化应用安全 Top10（Decentralized Application Security Project）的项目。据悉，该项目会与类似于 OWASP 的方式发布去中心化应用安全领域中，每年的十大安全威胁报。与 OWASP 开放合作透明的运作理念相似，该项目也是以集成合作的方式披露智能合约中存在的安全漏洞。
特征的挖掘，是一个 算法工程师 or 数据挖掘工程师，最最最基本的能力。实际业务中，许多数时候数据源和建模目标都是确定的，这时候特征工程几乎就决定了最终模型的业务效果。即使是表示学习横行的当下，在风控和推荐系统中依然大量的使用着手工的特征进行建模。本文将介绍机器学习中的2大类特征深入挖掘方法（特征聚合&特征交叉），以及其中35种特征衍生方案。希望能为对此处经验较少的读者提供一些帮助。
作者：Al1ex@知道创宇404区块链安全研究团队 时间：2020年8月20日
首先将1/32-1/64的定点化数据存放到ROM中，ROM中存放的是扩大了2^20 次方的数字四舍五入后的整数部分。n值越大，精度越大，误差越小。这里取n=20；
3.编写init函数，用于初始化FAC和INV数组。在该函数中先将FAC0和INV0赋值为1，然后使用循环计算FACi（i从1到LIMIT）的值，并使用费马小定理倒推计算出INVi（i从LIMIT到2）的值。
所谓逆序数,是指一个排列中所有逆序对的总数,而所谓逆序对,则是指排列中前后位置和大小顺序相反的数对,举个简单的例子:
推导过程如下(摘自Acdreamer博客) 这个为费马小定理，m为素数是费马小定理的前置条件。 求a/b=x(mod M） 只要M是一个素数,而且b不是M的倍数,就可以用一个逆元整数b1,通过 a/
可以看到，按日期生成了目录。以20170619目录下的文件举例，前两个文件其实大小都一样，是重复的。判断规则就是红色部分重名。
1. Maintain the Printer Name in SPRO->Matl Mgmt->Inv Mgmt and Phy Inv->Print Control->Gen Settings->Printer Setting 2. Ensure that in SPRO->Matl Mgmt->Inv Mgmt and Phy Inv->Print Control->Gen Settings->Item Print Indicator, 1 stands for Matl Doc print out 3. In SPRO->Matl Mgmt->Inv Mgmt and Phy Inv->Print Control->Gen Settings->Print Version, maintain Print Version 2 4. In SPRO->Matl Mgmt->Inv Mgmt and Phy Inv->Print Control->Maintain Print Indicator for GI/Transfer Posting Documents 5. In SPRO->Matl Mgmt->Inv Mgmt and Phy Inv->Output Determination->Maintain Output Types, for the Output types WE01, WE02 and WE03, ensure the foll: a. Default Values: Dispatch Time is 3 or 4 as per reqmt. and Tr medium is 1 b. Print Parameter is 7 6. In SPRO->Matl Mgmt->Inv Mgmt and Phy Inv->Output Determination->Printer Det->Pr Det by Pl/StoLoc, maintain the Output device for all your Plants
矩阵求逆有很多种方法,使用伴随矩阵可能是相对易于编码的方式,在此简单列一下实现(Lua):
疫情期间，在家学习Python，调通了基于监督学习的LSTM神经网络预测模型代码，在一般代码的基础上，做了单步和多步通用版的改进。调通的代码附后，供各位大咖指正。
Description 求有多少种长度为 n 的序列 A，满足以下条件： 1 ~ n 这 n 个数在序列中各出现了一次 若第 i 个数 的值为 i，则称 i 是稳定的。序列恰好有 m 个数是稳定的 满足条件的序列可能很多，序列数对 取模。 Input 第一行一个数 T，表示有 T 组数据。 接下来 T 行，每行两个整数 n、m。 T=500000，n≤1000000，m≤1000000 Output 输出 T 行，每行一个数，表示求出的序列数 Sample Input 5 1 0 1 1 5
n个数里插入k个+号，所有式子的和是多少（取模1000000007） (0 ≤ k < n ≤ 105)。
dubbo-go-v1.4.2/protocol/dubbo/dubbo_invoker.go
jfinal内置CacheInterceptor 依赖于EhCachePlugin，是基于ehcache的。 CacheInterceptor 可以将 action 所需数据全部缓存起来，下次请求到来时如果 cache 存在则直接使用数据并 render，而不会去调用 action。此用法可使 action 完全不受 cache相关代码所 污染，即插即用，以下是示例代码： @Before(CacheInterceptor.class) public void list() { List<Blog>
墨西哥的员工流动率在全球排名第八，平均每年约17％的流失率 - 一些行业（如餐饮服务）的流失率高达50％。 根据Catalyst的一项研究，平均而言，替换员工的成本约为员工年薪的50％至75％。 考虑到月薪为2万比索的中级职位，替换这名员工的总费用约为14万比索。 平均而言，替换员工需要大约50天的时间，由于生产力损失而产生的成本将持续增加。 对于像everis这样的拥有超过2万名员工的大公司来说，考虑到15％的流失率和15,000比索的平均薪水，年营业额总成本将上升至至少2.7亿比索。 在本文中，我们提
http://download.csdn.net/detail/zhangrelay/9544934
a 、b 、c 为 [1,n] 的随机数，将其分别作为直角三棱锥的三条直角边。设直角顶点为 P ，过 P 的高为 h ，求 \frac{1}{h^2} 的期望值。
可以看出MUX相对标准单元INV、AND和OR具有更好的灵活性，但是2-1MUX需要更多的CMOS晶体管，即更大的硬件开销，体现了数字IC设计中设计灵活性和面积效率之间的折中。
首先讲一下在工业应用中，手和眼（摄像机）的两种位置关系，第一种是将摄像机（眼）固定在机械手（手）上面，眼随手移动；第二种是摄像机（眼）和机械手（手）分离，眼的位置相对于手是固定的，下面用网上的两张图来说明下：
该文章是一个关于ACM模板的C++程序，主要功能是计算给定指数的逆元。程序首先定义了常量和变量，然后初始化了一个数组，用于存储阶乘和逆元。接着，程序定义了一个函数C，用于计算两个数的乘积，并使用了快速幂算法。最后，程序使用主函数进行测试，并返回结果。
在PO收货后，做发票校验，发现一个问题，就是在headerdata中有个参数 calc_tax_ind ，如果将这个值‘X’，那么在
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因生产需要计算图像的面积，首先第一步就是要先将图像中有洞的地方给它填上，网上找了半天说是matlab中的imfill算法就能直接填上，但我对matlab也不熟也不想用它，结果网上搜资料看看到很多C++的博主写的可以直接用opencv搞定，我一想opencv能搞定那肯定javacv也能搞，所以就有了下面的内容。
该文章是关于计算模版在ACM竞赛中的应用，通过预处理阶乘逆元，可以在O(n^2)的时间内计算圆周率π的第n位，n是圆周率的位数。
之前发了LCD调试笔记，大家很感兴趣，所以这次再来一篇：六轴传感器ICM20608驱动移植笔记，大家还需要什么移植笔记？可以留言。我们尽量满足。
任何一个线性变换都可以用一个矩阵A来表示。 EIG分解 特征值分解的适应情况是： 矩阵是方阵 矩阵有足够的特征向量 如果矩阵有不相同的特征值 ，那么肯定有足够的特征向量 对角矩阵本质上是每个轴上的不耦合地伸缩。 [图片] [图片] Screenshot (19).png [图片] Screenshot (20).png [图片] Screenshot (21).png [图片] Screenshot (22).png image.png image.png SVD分解 如何将不能对角化的矩阵对角化，
有一个无限大的矩形，初始时你在左上角（即第一行第一列），每次你都可以选择一个右下方格子，并瞬移过去（如从下图中的红色格子能直接瞬移到蓝色格子），求到第nn行第mm列的格子有几种方案，答案对1000000007取模。
接着前面的《tox 教程》，以及刚翻译好的《nox文档》，我们继续聊聊 Python 任务自动化的话题。
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dubbo RCP请求到达provider后，首先经过数据接收、解码（NettyWokerThread/NioEventLoop），然后传递到RPC后续流程（DubboServerHandler），即filter、service invoke过程，service invoke过程也就是执行真正服务的逻辑，执行完毕后再经过编码作为响应返回给RPC调用者。
kernel = np.array([1, 1, 1, 2]).reshape((2, 2))
ORACLE向外导数据工具，需要放在ORACLE服务器机器上运行，效率特别高，谁用谁知道、、、、
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像长短期记忆（Long Short-Term Memory ) LSTM 递归神经网络这样的神经网络几乎可以完美地模拟多个输入变量的问题。
在上一期中二狗matlab矩阵及其运算(六)给大家讲了三种常见的广逆矩阵类型，感兴趣的读者可以自行回顾。本期开始二狗给大家讲讲广逆矩阵的应用，由于广逆矩阵的应用较广，知识较复杂故分几期给大家讲清楚，本期讲广逆矩阵在矩阵方程和线性方程组中的应用。由于推论和定理较多所以单独做一期。
$f[i] = \frac{f[i] + f[i +1] + \dots f[n]}{n - i + 1} + 1$
SDF文件（Standard Delay File）提供了延迟信息表示的标准ASCII文件格式，VCS支持版本1.0、1.1、2.0、2.1和3.0。
然后发现可以用矩阵优化，可以分别求出前缀积和逆矩阵的前缀积(这题的逆矩阵炒鸡好求)
我想把OpenCV的标志放到另一幅图像上，如果使用相加add函数，颜色会改变，使用addWeighted函数会得到透明效果，怎么做呢？
文章目录 lstm原理 rnn lstm实例 lstm原理 文本相关。主要应用于自然语言处理（NLP）、对话系统、情感分析、机器翻译等等领域，Google翻译用的就是一个7-8层的LSTM模型。 时序相关:就是时间序列的预测,诸如预测天气/温度/. 为何全连接层和卷积神经网络无法处理序列问题,因为缺乏记忆模块,无法记忆之前输入的内容. rnn - 简单的rnn。输入是2维的(timesteps, input_features). 这里的loop就是在timesteps上的loop：每一个时刻t，RNN
这幅图描绘了最基本的比特币p2p网络的数据协议，本文就针对这张图进行讲解。
m\leq n $\sum_{i=1}^{m-2} C_{n-2}^i\cdot C_{m-2}^i=\sum_{i=1}^{m-2} C_{n-2}^i\cdot C_{m-2}^{m-2-i}=C_{n+m-4}^{m-2} 然后标程里求i的阶乘的逆是预处理的，主要这句： f[i]=(M-M/i)\cdot f[M\%i]\%M 这里f即i的逆元，为什么可以这么求呢？ 首先这里的M必须是质数。 M=k\cdot i+r \equiv 0 \pmod M 两边乘上（如果M不是质数，r就可能为0） \
MPU9250 内部包括 3 轴陀螺仪、3 轴加速度计和 3 轴磁力计，这3个功能输出都是 16 位的数字量; 可以通过常用的数据总线( IIC) 接口和单片机进行数据交互，传输速率 400 kHz /s。陀螺仪的角速度测量范围±2000（° /s），具有良好的动态响应特性。加速度计的测量范围最大为±16g( g 为重力加速度)，静态测量精度高。磁力计采用高灵度霍尔型传感器进行数据采集，磁感应强度测量范围为±4800μT，可用于对偏航角的辅助测量。 MPU9250 自带的数字运动处理器DMP硬件加速引擎，可以整合九轴传感器数据，向应用端输出完整的 9 轴融合演算数据。 有了 DMP，我们可以使用运动处理库非常方便的实现姿态解算，降低了运动处理运算对操作系统的负荷，同时大大降低了开发难度。
题意 屏幕快照 2020-06-02 下午3.40.23.png 题解 屏幕快照 2020-06-02 下午3.40.36.png 代码 #include <bits/stdc++.h> #define rep(i,l,r) for(int i=l,ed=r;i<ed;++i) #define mem(a,b) memset(a,b,sizeof(a)) typedef long long ll; using namespace std; const ll P = (235 << 22) + 1; cons
首先不难想到一种暴力dp，设\(f[i][a][b][c]\)表示还有\(i\)轮没打，场上有\(a\)个1血，\(b\)个2血，\(c\)个三血
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