总结：如果对一个listz=[z1,z2,z3]求微分，其结果将自动求和，而不是返回z1、z2和z3各自对[w1,w2]的微分。
前几天在萌新粉丝群看到机器人分享了z3求解约束器，正好在寒假的时候仔细研究过这个模块，今天就和大家分享下z3的简易使用方法和在ctf中该模块对于求解逆向题的帮助
Z3是Microsoft Research开发的高性能定理证明器。Z3拥有者非常广泛的应用场景：软件/硬件验证和测试，约束求解，混合系统分析，安全性研究，生物学研究（计算机分析）以及几何问题。Z3Py是使用Python脚本来解决一些实际问题。
对于等高线，大家都是比较熟悉的，因为日常生活中遇到的山体和水面，都可以用一系列的等高线描绘出来。而等高面，顾名思义，就是在三维空间“高度一致”的曲面。当然了，在二维平面上我们所谓的“高度”实际上就是第三个维度的值，但是三维曲面所谓的“高度”，实际上我们可以理解为密度。“高度”越高，“密度”越大。
numpy 用来解方程的话有点复杂，需要用到矩阵的思维！我矩阵没学好再加上 numpy 不能解非线性方程组，所以...我也不会这玩意儿！
各位小伙伴大家好，今天我将给大家演示一个非常高级的工具，SMT求解器。应用领域非常广，解各类方程，解各类编程问题（例如解数独），解逻辑题等都不在话下。
本文章属于爬虫入门到精通系统教程第七讲 直接开始案例吧。 本次我们实现如何模拟登陆知乎。 1.抓包 1. 首先打开知乎登录页 知乎 - 与世界分享你的知识、经验和见解（https://www.zhih
张量形状不匹配是深度神经网络机器学习过程中会出现的重要错误之一。由于神经网络训练成本较高且耗时，在执行代码之前运行静态分析，要比执行然后发现错误快上很多。
X_train_orig, Y_train_orig, X_test_orig, Y_test_orig, classes = load_dataset()
该项目是一个即时的按需原子 CSS 引擎，受到 Windi CSS、Tailwind CSS 和 Twind 的启发，解决了定制化、速度和体积的问题。
zookeeper有两种运行模式：独立模式和仲裁模式。独立模式就是只运行一个Zookeeper Server，这自然没法解决服务崩溃导致系统不可用的问题。仲裁模式就是以集群的方式运行Zookeeper Server，这样在Leader不可用时，集群内部会发起选举，而推选一个新的Leader。既然我们要使用zookeeper，肯定是有分布式协作需求，所以本文只讲述仲裁模式的部署。（转载请指明出于breaksoftware的csdn博客）
Welcome to Course 4’s second assignment! In this notebook, you will:
z3指令有一套自己的结构，一般称为三地址码，其遵循的标准在引言中有链接。 基本的构成为 操作符 操作数1 操作数2
最近，使用工作表记录了员工日常的表现，表现是用分数来评估的。然而，记录并不连续，并且每位员工记录的次数又会有不同，如下图1所示。
从【DL笔记1】到【DL笔记N】，是我学习深度学习一路上的点点滴滴的记录，是从Coursera网课、各大博客、论文的学习以及自己的实践中总结而来。从基本的概念、原理、公式，到用生动形象的例子去理解，到动手做实验去感知，到著名案例的学习，到用所学来实现自己的小而有趣的想法......我相信，一路看下来，我们可以感受到深度学习的无穷的乐趣，并有兴趣和激情继续钻研学习。 正所谓 Learning by teaching，写下一篇篇笔记的同时，我也收获了更多深刻的体会，希望大家可以和我一同进步，共同享受AI无穷的乐趣。
最近尝试在m1的mac上安装tensorflow，网上的教程比较多，但是不管怎么折腾都会出现各种问题。安装github上apple分支的TensorFlow不管怎么折腾都提示下面的错误：
本文来源0day__，由javajgs_com转载发布，观点不代表Java架构师必看的立场，转载请标明来源出处
go写的服务端后台，android是客户端之一，需要用到密钥交换（ecdh）算法生成aes密钥加密数据。公私钥生成算法，ECC-P256，也即secp256r1.
关于ADRC的优点本人不会赘述，毕竟作为一个ADRC算法都推导不出来的应用工程师，最希望看到的就是有手就行的操作方法。ARC的缺点就显而易见，就是参数多，一环ADRC大概就有11个参数，但一个粗略的效果很快就出来。本文所有的言论仅以我最近的一次速度闭环控制经验之谈，并没有经过大量的实验验证其绝对正确性，慎用（注：文中公式来自于csdn用户：遥远的乌托邦，有稍作修改）。 ADRC说白了就是PID的升级版，保留了PID的优点，改良了PID的缺点，其结构和PID一样，ADRC可以被看作三个作用效果的结合，分别是TD（跟踪微分器）、ESO（扩张状态观测器）、NLSEF（非线性控制律）。TD是为了防止目标值突变而安排的过渡过程；ADRC的灵魂就在于ESO，其作用下文给客官细细道来；NLSEF是为了改良PID直接线性加权（输出=比例+积分+微分）的缺点而引进的非线性控制律，其更符合非线性系统。
它是Python的内建函数，(与序列有关的内建函数有：sorted()、reversed()、enumerate()、zip()),其中sorted()和zip()返回一个序列(列表)对象，reversed()、enumerate()返回一个迭代器(类似序列)
笔记：02.改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化 W3. 超参数调试、Batch Norm和程序框架
该文介绍了在深度学习模型训练中，如何通过自定义训练、推理、评估、迭代等流程，达到优化模型的目的。同时，也介绍了TensorFlow在模型训练、部署、量化、性能优化等方面的应用。
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0 padding 会在图片周围填充 0 元素（下图 p = 2 p=2 p=2 ）
在本章中，我们一起来学习下TensorFlow。我们将会学习到TensorFlow的一些基本库。通过计算一个线性函数来熟悉这些库。最后还学习使用TensorFlow搭建一个神经网络来识别手势。本章用到的一些库在这里下载。
在这篇文章中，我们将再次处理手写数字数据集，但这次使用反向传播的前馈神经网络。我们将通过反向传播算法实现神经网络成本函数的非正则化和正则化版本以及梯度计算。最后，我们将通过优化器运行该算法，并评估神经网络在手写数字数据集上的性能。 由于数据集与上次练习中使用的数据集相同，我们将重新使用上次的代码来加载数据。 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from scipy.ioimport loadmat
Welcome to this week's programming assignment. Until now, you've always used numpy to build neural networks. Now we will step you through a deep learning framework that will allow you to build neural networks more easily. Machine learning frameworks like TensorFlow, PaddlePaddle, Torch, Caffe, Keras, and many others can speed up your machine learning development significantly. All of these frameworks also have a lot of documentation, which you should feel free to read. In this assignment, you will learn to do the following in TensorFlow:
Welcome to this week’s programming assignment. Until now, you’ve always used numpy to build neural networks. Now we will step you through a deep learning framework that will allow you to build neural networks more easily. Machine learning frameworks like TensorFlow, PaddlePaddle, Torch, Caffe, Keras, and many others can speed up your machine learning development significantly. All of these frameworks also have a lot of documentation, which you should feel free to read. In this assignment, you will learn to do the following in TensorFlow:
如果朴素分块肯定是不能过的 O(N\sqrt{N})，但是这题并没有修改操作，所以考虑先预处理出第 l 个块到第 r 个块的最大值、第 i 个块的前缀最大值、第 i 个块的后缀最大值。
我们在日常开发中，常常会对JSON进行序列化和反序列化。Golang提供了encoding/json包对JSON进行Marshal/Unmarshal操作。但是在大规模数据场景下，该包的性能和开销确实会有点不够看。在生产环境下，JSON 序列化和反序列化会被频繁的使用到。在测试中，CPU使用率接近 10%，其中极端情况下超过 40%。因此，JSON 库的性能是提高机器利用率的关键问题。
多维梯度 LINEAR - > RELU - > LINEAR - > RELU - > LINEAR - > SIGMOID
场景: JSON字符串转List集合与List集合转JSON字符串 使用的jar包是fastjson-1.2.41.jar 1.JSON字符串转List集合操作
设置完毕后，ssh localhost 不提示输入密码就表示已经设置好了公钥验证登陆
我觉得很多人连float是啥意识都不知道，要知道很多特性的原理是和其命名的单词或者字母有密切关联的，不是随便命名的。从名字中可以看到一些当初设计的初衷。
今天要跟大家分享的专题是水晶易表选择器的高级用法——向下钻取与动态可见性。 本案例紧接系列6——熟练统计图中的钻取功能一篇，不同的是这里通过开启标签菜单的动态可见性控制四个图表的可见性，每个图表又通过
如果现代Python有一个标志性特性，那么简单说来便是Python对自身定义的越来越模糊。在过去的几年的许多项目都极大拓展了Python，并重建了“Python”本身的意义。 与此同时新技术的涌现侵占了Python的份额，并带来了新的优势： Go – ( Goroutines, Types, Interfaces ) Rust – ( Traits, Speed, Types ) Julia – ( Speed, Types, Multiple Dispatch ) Scala – ( Traits, Sp
放假了，近来无事，就复习了一下mathematica相关知识点。已经玩了很多东西，不过大概还是很熟悉。 Mathematica（我简称mma），可以通过交互方式，实现函数作图，求极限，解方程等，也可以用它编写像c那样的结构化程序。Mma在系统定义了许多强大的函数，我们称之为内建函数，分二类，一是数学意义上的函数，如绝对值函数 Abs[x],正弦函数Sin[x]等；二是命令意义上的函数，如作图函数Plot[f[x],{x,xmin,xmax}],解方程函数Solve[eqn,x]，求导函数D[f[x],x]
从本地文件系统加载数据一般使用/开头的绝对路径，快速得到某个文件的绝对路径可以使用readlink -f或者locate命令
There is a mistake in the backward propagation! difference = 0.2850931566540251
到目前为止，您一直使用numpy来构建神经网络。现在我们将引导您使用一个深度学习框架，让您可以更轻松地构建神经网络。TensorFlow、PaddlePaddle、Torch、Caffe、Keras等机器学习框架可显著加速机器学习开发。在此作业中，您将学习在TensorFlow中执行以下操作：
关于BinAbsInspector BinAbsInspector是一款针对二进制文件的静态分析工具，在该工具的帮助下，广大研究人员能够以自动化的形式对二进制文件进行逆向工程分析，并尝试扫描和识别其中潜在的安全漏洞。该项目是Keenlab长期维护的一个研究项目，并基于Ghidra实现其功能。 当前版本的BinAbsInspector支持x86、x64、armv7和aarch64架构上的二进制文件。 已实现的检测器 当前版本的BinAbsInspector已经实现了下列检测器： CWE78（操作系统命
神经网络涉及到一系列的矩阵计算，前面矩阵的列数必需匹配后面矩阵的行数，如果维度不匹配，那后面的运算就都无法运行了。
ADRC，全称叫做Active Disturbance Rejection Control，中文名是自抗扰控制技术。这项控制算法是由中科院的韩京清教授提出的。韩教授继承了经典PID控制器的精华，对被控对象的数学模型几乎没有任何要求，又在其基础上引入了基于现代控制理论的状态观测器技术，将抗干扰技术融入到了传统PID控制当中去，最终设计出了适合在工程实践中广泛应用的全新控制器。
作者简介 本文作者magiccao、littleorca，来自携程消息队列团队。目前主要从事消息中间件的开发与弹性架构演进工作，同时对网络/性能优化、应用监控与云原生等领域保持关注。 一、背景 QMQ延迟消息是以服务形式独立存在的一套不局限于消息厂商实现的解决方案，其架构如下图所示。 QMQ延迟消息服务架构 延迟消息从生产者投递至延迟服务后，堆积在服务器本地磁盘中。当延迟消息调度时间过期后，延迟服务转发至实时Broker供消费方消费。延迟服务采用主从架构，其中，Zone表示一个可用区（一般可以理解成一个
题目地址：https://www.mozhe.cn/bug/detail/NDU3RnFGTitFdUlaOXNlNFp6QzUydz09bW96aGUmozhe
在前面的练习中，我们使用简单的逻辑门和多个逻辑门的组合。这些电路是组合电路的例子。组合意味着电路的输出只是其输入的函数（在数学意义上）。这意味着对于任何给定的输入值，只有一个可能的输出值。因此，描述组合函数行为的一种方法是显式地列出输入的每个可能值的输出应该是什么。这是一张真值表。
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。
（multiple comparison fallacy） 讲多重比较纳入考虑， pwcorr y x1 x2 x3 x4,sidak sig star(.05) #括号内显著性可自行调整为0.1, 0.05, 0.01
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