相关推荐

【漏洞环境搭建+复现】CVE-2021-44228 Apache Log4j 远程代码执行

CVE-2021-44228 Apache Log4j 远程代码执行漏洞环境搭建+验证1 Apache Log4j1.1 log4j的简介1.2 log4j的漏洞危害1.3 影响范围2 漏洞环境搭建2.1 工具2.2 靶机搭建2.3 漏洞利用2.3.1 构建POC代码2.3.2 测试3 修复建议...

Android 开源项目和文章集合（更新：2022.03.21）

https://juejin.cn/post/6844903780006264845 2.Android 12隐私安全更新一览 https://mp.weixin.qq.com/s/tsFTvKq-CLI-2hbsonn9cw 3.Gradle+ASM实战——进阶篇 https://www.jianshu.com/p/47da7fb264db 2021.6.10 1....

upload漏洞专题

值得注意的是JDK1.6虽然JDK7修复之后发布了数十个版本，但是并没有任何一个版本修复过这个问题，而JDK8发布时间在JDK7修复以后所以并不受此漏洞影响。 \x99截断利用 x.php\x99.jpg #即可以进行截取了 内容检验绕过 ...

ITeye 2012年10月第3周重要新闻回顾

关注技术趋势，点评IT热点，ITeye资讯频道，助您把握IT技术的脉搏！...2012年10月第3周值得关注的重要新闻如下。   一、IT 巨头那些事儿   微软   微软全新的Windows 8操作系统即将于本周（25日）发

Linux编程之进程和线程编程

进程和线程编程 目 录1. 进程和线程编程 1. 原始管道 1. pipe() 2. dup() 3. dup2() 4. popen()和pclo

XML外部实体（XXE）注入详解

###XML与xxe注入基础知识 1.XMl定义 XML由3个部分构成，它们分别是：文档类型定义（Document Type Definition，DTD），即XML的布局语言；可扩展的样式语言...它被设计用来传输和存储数据(而不是储存数据),.

软件测试入门全流程精华总结【必看 知识点很全】

黑盒测试：把软件比作一个“黑匣子”，不考虑具体是内部是如何实现的，只考虑外部功能的运行，检查软件的输入和输出是否匹配。 白盒测试：检查软件的代码、函数和方法等内部结构。 灰盒测试：介于白盒和灰盒...

面试大保健

文章目录面试大保健JDK 和 JRE 有什么区别？Java 内存区域谈谈面对对象的理解？String 、StringBuilder 、StringBuffer 的区别？是否可以继承 String 类?== 和 equals 的区别是什么？final 在 Java 中有什么作用？...

软件测试精华总结，入门到精通全流程（必看，知识点很全）

软件测试的方法 找到合适的测试数据 边界值 （左边界、右边界）：<=6,先测<6,再测=6，所以要取边界值和边界值旁边的点，5和6。 等价类 有效等价类：比如0.01-200，0.01，200，0.02，199.99，100.05（保险起见还选了...

深入剖析Docker镜像

镜像对于YAML工程师来说都不陌生，每天都在和他打交道，编写、构建、发布，重复而有趣。 ​ 在我们编写一个构建镜像的Dockerfile之后，只要应用能正常跑起来，便很少再去看这个Dockerdfile了（至少我是这样）。对于...

Java面试题大全(总结)

Java常见面试题大全 **Java面向对象有哪些特征，如何应用** HashMap原理是什么，在jdk1.7和1.8中有什么区别 ArrayList和LinkedList有什么区别 高并发中的集合有哪些问题 jdk1.8的新特性有哪些 一、接口的默认方法 二...

Nginx反向代理Tomcat，以及Session会话(转)

一：Tomcat及JDK简介  1.）Tomcat是一个免费的web应用服务器服务器，国内很...Tomcat是apache基金会的一个核心项目，其运行环境需要JDK的支持，Tomcat都是基于某个版本的JDK平台所研发，版本不对称，会导致Tom...

Nginx反向代理Tomcat，以及Session会话

一：Tomcat及JDK简介1.）Tomcat是一个免费的web应用服务器服务器，国内很多大型站点也是采用Tomcat来构建的。Tomcat是apache基金会的一个核心项目，其运行环境需要JDK的支持，Tomcat都是基于某个版本的JDK平台所研发...

spring-ai-bedrock-converse-1.0.0-M7.jar中文文档.zip

# 【spring-ai-bedrock-converse-1.0.0-M7.jar中文文档.zip】 中包含： 中文文档：【spring-ai-bedrock-converse-1.0.0-M7-javadoc-API文档-中文(简体)版.zip】 jar包下载地址：【spring-ai-bedrock-converse-1.0.0-M7.jar下载地址(官方地址+国内镜像地址).txt】 Maven依赖：【spring-ai-bedrock-converse-1.0.0-M7.jar Maven依赖信息(可用于项目pom.xml).txt】 Gradle依赖：【spring-ai-bedrock-converse-1.0.0-M7.jar Gradle依赖信息(可用于项目build.gradle).txt】 源代码下载地址：【spring-ai-bedrock-converse-1.0.0-M7-sources.jar下载地址(官方地址+国内镜像地址).txt】 # 本文件关键字： spring-ai-bedrock-converse-1.0.0-M7.jar中文文档.zip,java,spring-ai-bedrock-converse-1.0.0-M7.jar,org.springframework.ai,spring-ai-bedrock-converse,1.0.0-M7,org.springframework.ai.bedrock.converse,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,springframework,spring,ai,bedrock,converse,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册 # 使用方法： 解压 【spring-ai-bedrock-converse-1

房地产 -可视化管理课件.ppt

房地产 -可视化管理课件.ppt

tokenizers-0.18.0.jar中文-英文对照文档.zip

# 【tokenizers-***.jar***文档.zip】 中包含： ***文档：【tokenizers-***-javadoc-API文档-中文(简体)版.zip】 jar包下载地址：【tokenizers-***.jar下载地址(官方地址+国内镜像地址).txt】 Maven依赖：【tokenizers-***.jar Maven依赖信息(可用于项目pom.xml).txt】 Gradle依赖：【tokenizers-***.jar Gradle依赖信息(可用于项目build.gradle).txt】 源代码下载地址：【tokenizers-***-sources.jar下载地址(官方地址+国内镜像地址).txt】 # 本文件关键字： tokenizers-***.jar***文档.zip,java,tokenizers-***.jar,ai.djl.huggingface,tokenizers,***,ai.djl.engine.rust,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,djl,huggingface,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册 # 使用方法： 解压 【tokenizers-***.jar***文档.zip】，再解压其中的 【tokenizers-***-javadoc-API文档-中文(简体)版.zip】，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 # 特殊说明： ·本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用。 ·只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； ·不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 # 温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件； # Maven依赖： ``` <dependency> <groupId>ai.djl.huggingface</groupId> <artifactId>tokenizers</artifactId> <version>***</version> </dependency> ``` # Gradle依赖： ``` Gradle: implementation group: 'ai.djl.huggingface', name: 'tokenizers', version: '***' Gradle (Short): implementation 'ai.djl.huggingface:tokenizers:***' Gradle (Kotlin): implementation("ai.djl.huggingface:tokenizers:***") ``` # 含有的 Java package（包）： ``` ai.djl.engine.rust ai.djl.engine.rust.zoo ai.djl.huggingface.tokenizers ai.djl.huggingface.tokenizers.jni ai.djl.huggingface.translator ai.djl.huggingface.zoo ``` # 含有的 Java class（类）： ``` ai.djl.engine.rust.RsEngine ai.djl.engine.rust.RsEngineProvider ai.djl.engine.rust.RsModel ai.djl.engine.rust.RsNDArray ai.djl.engine.rust.RsNDArrayEx ai.djl.engine.rust.RsNDArrayIndexer ai.djl.engine.rust.RsNDManager ai.djl.engine.rust.RsSymbolBlock ai.djl.engine.rust.RustLibrary ai.djl.engine.rust.zoo.RsModelZoo ai.djl.engine.rust.zoo.RsZooProvider ai.djl.huggingface.tokenizers.Encoding ai.djl.huggingface.tokenizers.HuggingFaceTokenizer ai.djl.huggingface.tokenizers.HuggingFaceTokenizer.Builder ai.djl.hu

基于MATLAB的BP神经网络预测模型构建与应用

内容概要：本文详细介绍了如何使用MATLAB构建和应用BP神经网络预测模型。首先，通过读取Excel数据并进行预处理，如归一化处理，确保数据的一致性和有效性。接着，配置网络结构，选择合适的训练算法（如SCG），设置训练参数（如最大迭代次数、目标误差等）。然后，进行模型训练，并通过可视化窗口实时监控训练过程。训练完成后，利用测试集评估模型性能，计算均方误差（MSE）和相关系数（R²），并通过图表展示预测效果。最后，将训练好的模型保存以便后续调用，并提供了一个简单的预测函数，确保新数据能够正确地进行归一化和预测。 适合人群：具有一定MATLAB基础，从事数据分析、机器学习领域的研究人员和技术人员。 使用场景及目标：适用于需要对多维数据进行预测的任务，如电力负荷预测、金融数据分析等。主要目标是帮助用户快速搭建一个可用的BP神经网络预测系统，提高预测准确性。 其他说明：文中提供了完整的代码框架和详细的注释，便于理解和修改。同时，强调了数据预处理的重要性以及一些常见的注意事项，如数据量的要求、归一化的必要性等。

tokenizers-0.22.1.jar中文-英文对照文档.zip

# 【tokenizers-***.jar***文档.zip】 中包含： ***文档：【tokenizers-***-javadoc-API文档-中文(简体)版.zip】 jar包下载地址：【tokenizers-***.jar下载地址(官方地址+国内镜像地址).txt】 Maven依赖：【tokenizers-***.jar Maven依赖信息(可用于项目pom.xml).txt】 Gradle依赖：【tokenizers-***.jar Gradle依赖信息(可用于项目build.gradle).txt】 源代码下载地址：【tokenizers-***-sources.jar下载地址(官方地址+国内镜像地址).txt】 # 本文件关键字： tokenizers-***.jar***文档.zip,java,tokenizers-***.jar,ai.djl.huggingface,tokenizers,***,ai.djl.engine.rust,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,djl,huggingface,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册 # 使用方法： 解压 【tokenizers-***.jar***文档.zip】，再解压其中的 【tokenizers-***-javadoc-API文档-中文(简体)版.zip】，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 # 特殊说明： ·本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用。 ·只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； ·不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 # 温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件； # Maven依赖： ``` <dependency> <groupId>ai.djl.huggingface</groupId> <artifactId>tokenizers</artifactId> <version>***</version> </dependency> ``` # Gradle依赖： ``` Gradle: implementation group: 'ai.djl.huggingface', name: 'tokenizers', version: '***' Gradle (Short): implementation 'ai.djl.huggingface:tokenizers:***' Gradle (Kotlin): implementation("ai.djl.huggingface:tokenizers:***") ``` # 含有的 Java package（包）： ``` ai.djl.engine.rust ai.djl.engine.rust.zoo ai.djl.huggingface.tokenizers ai.djl.huggingface.tokenizers.jni ai.djl.huggingface.translator ai.djl.huggingface.zoo ``` # 含有的 Java class（类）： ``` ai.djl.engine.rust.RsEngine ai.djl.engine.rust.RsEngineProvider ai.djl.engine.rust.RsModel ai.djl.engine.rust.RsNDArray ai.djl.engine.rust.RsNDArrayEx ai.djl.engine.rust.RsNDArrayIndexer ai.djl.engine.rust.RsNDManager ai.djl.engine.rust.RsSymbolBlock ai.djl.engine.rust.RustLibrary ai.djl.engine.rust.zoo.RsModelZoo ai.djl.engine.rust.zoo.RsZooProvider ai.djl.huggingface.tokenizers.Encoding ai.djl.huggingface.tokenizers.HuggingFaceTokenizer ai.djl.huggingface.tokenizers.HuggingFaceTokenizer.Builder ai.djl.hu

基于蒙特卡洛算法的电动汽车对IEEE 33节点电网影响的研究及应用场景分析

内容概要：本文探讨了电动汽车（EV）对IEEE 33节点电网的影响，特别是汽车负荷预测与节点潮流网损、压损计算。通过蒙特卡洛算法模拟电动汽车负荷的时空特性，研究了四种不同场景下电动汽车接入电网的影响。具体包括：负荷接入前后的网损与电压计算、不同节点接入时的变化、不同时段充电的影响以及不同负荷大小对电网的影响。通过这些分析，揭示了电动汽车充电行为对电网的具体影响机制，为未来的电网规划和优化提供了重要参考。 适合人群：从事电力系统研究的专业人士、电网规划工程师、电动汽车行业从业者、能源政策制定者。 使用场景及目标：①评估电动汽车大规模接入对现有电网基础设施的压力；②优化电动汽车充电设施的布局和运营策略；③为相关政策和技术标准的制定提供科学依据。 其他说明：文中提供的Python代码片段用于辅助理解和验证理论分析，实际应用中需要更复杂的模型和详细的电网参数。