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
一，Nunjucks基本概念 Nunjucks是一个丰富强大的模板引擎。 模板引擎就是基于模板配合数据构造出链输出的一个组件。 尽可能情况下，我们都需要读取数据后渲染模板，然后呈现给用户。故我们需要约会对应的模板引擎。 简单来说，Nunjucks就实现了在后台服务器显示内容的模板。 二，♡egg-view-nunjucks插件 $ npm i egg-view-nunjucks --save 三，启用插件 1 // config/plugin.js 2 exports.nunjucks = { 3
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
run scanner.provider.finduris -a 包名，这里可以看到暴露的主件还是有不少：
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。
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。
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。
✍️ 作者简介: 一个热爱把逻辑思维转变为代码的技术博主 💂 作者主页: 【主页——🚀获取更多优质源码】 🎓 web前端期末大作业： 【📚毕设项目精品实战案例 (1000套) 】 🧡 程序员有趣的告白方式：【💌HTML七夕情人节表白网页制作 (110套) 】 🌎超炫酷的Echarts大屏可视化源码：【🔰 echarts大屏展示大数据平台可视化(150套) 】 🎁 免费且实用的WEB前端学习指南： 【📂web前端零基础到高级学习视频教程 120G干货分享】 🥇 关于作者: 历任研发
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作为前端开发工程师，我们需要了解哪些命令？如果您熟悉这些命令，它们将大大提高您的工作效率。
1、修改编辑器后会造成以前发过的帖子再次进行修改时(也就是编辑帖子操作)出现很多被DZ重写过的html标签，不方便进行修改，所以尽量在安装DZ后立刻进行修改。(当然，如果你有能力重写代码的话就可以无视啦)
首先，请登录Discuz管理后台，点击“全局”——“性能优化”——“内存优化”，查看是否如下图情况。
1. html文件 dropzone的原理是模拟表单来上传文件，html中的元素有多重形式。 可以建立一个form表单： <form id="dropz" action="/upload.php" enctype="multipart/form-data"> <input type="file" name="file"> </form> 也可以不用表单的形式，直接用一个div 2.引入css文件 引入dropzone.min.css之
今天我们继续进行GIS数据获取网站的整理，本次主题为GPS轨迹与签到数据。GPS数据是空间分析中常用的数据资源，尤其是出租车、公交车轨迹数据，不需要用的时候还好，一旦需要了却发现免费、开源且高质量的数据很少，或者是找不到满足自己研究需要的数据等等。另外，本次主题中的社交软件签到数据、手机信令数据等，也是比较新颖、很具有研究价值的。
对于众所周知的事就是网dai害人，尤其是对于那些高炮系列，更是害人不浅那，今天我们就来尝试用网dai的短xin接口做一个用于娱乐的短信hzj，耗光这些网dai平台。
from flask import Flask, render_template, request from flask_dropzone import Dropzone
例： -某视频 模拟器抓包 -某Web站 Burp直接抓 -博客登录 登陆框抓包，查看加密方式 -APP-斗地主 传输过程中数据加密 影响：漏洞探针
https://github.com/FSecureLABS/drozer 参考文档 文档
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。
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 [
在隐藏层中会使用tanh激活函数，而在输出层中则会使用sigmod函数。在两种函数的图中都很容易找到信息。下面直接执行函数。
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。
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
目标使用JSON Web Token (JWT)作为身份验证机制，我花了一些时间来理解，试图在使用 JSON Web Token (JWT) 的漏洞赏金目标上找到漏洞。
玩过Minecraft的人应该知道的 W 前进 S 后退 Ａ向左 D 向右 鼠标右键：增加方块 鼠标左键：删除方块 Tab 切换飞行模式/正常模式 鼠标移动 控制视角 具体游戏即可知道
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
本文着重讲述经典BP神经网络的数学推导过程，并辅助一个小例子。本文不会介绍机器学习库(比如sklearn, TensorFlow等)的使用。 欲了解卷积神经网络的内容，请参见我的另一篇博客一文搞定卷积神经网络——从原理到应用。
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
昨天急急忙忙实现一个功能，本来是想更新状态为2，条件为 report_id =5 和 section_id =7的一条数据，但是误写成了下面这个样子：
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。
使用的dropzone库，你可以将任意类型的文件拖拽进去上传，如果是目录，则会获取目录内的文件
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
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
一般约定，x的上标(i)表示第i个样本；在矩阵中表示样本，通常将样本各个维度的特征写成列向量，一列就是一个样本的各个特征。 那么Y矩阵就是一个1*m矩阵，m是样本数目。还约定n_x为X中样本特征的维度。在python里的表示为
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。
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)。
正文部分 再贴2篇前辈的写的文章，供大家参考！第一篇： 存货帐龄和呆滞料分析 通常库存周转率高,则帐龄低,存货帐龄高将引起呆滞甚至废料,比如有保质期的食品和药品, 库存账龄超过保质期直接就是废
正文部分 再贴2篇前辈的写的文章，供大家参考！第一篇： 存货帐龄和呆滞料分析 通常库存周转率高,则帐龄低,存货帐龄高将引起呆滞甚至废料,比如有保质期的食品和药品, 库存账龄超过保质期直接就
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。
在介绍逻辑回顾处理图片分类。我们处理的问题是二分类，输入一张图片判断图片中是否有猫。输入图片格式为RGB三色图，像素取值为0~255。
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。
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。
logistic 回归属于广义线性回归。所谓广义线性回归，就是在线性回归的模型上加一些东西，使其适应不同的任务。
1.jdk1.6+ 2.python2.7 3.android sdk 4.安装adb 5.模拟器也要安装drozer agent 6.确保配置了adb、java环境变量
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
周末看了一下这次空指针的第三次Web公开赛，稍微研究了下发现这是一份最新版DZ3.4几乎默认配置的环境，我们需要在这样一份几乎真实环境下的DZ中完成Get shell。这一下子提起了我的兴趣，接下来我们就一起梳理下这个渗透过程。
之前讲解了如何构建数据集，如何创建TFREC文件，如何构建模型，如何存储模型。这一篇文章主要讲解，TF2中提出的一个eager模式，这个模式大大简化了TF的复杂程度。
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