GB2312 转换为 UTF-8 <?php $content = iconv('GB2312', 'UTF-8', $content); // $content为字符串 ?> iconv遇到不能识别的内容,会从第一个不能识别的字符开始截断,并生成一个E_NOTICE.因此后边的内容被丢弃了. 而在输出字符集后加上  //IGNORE   则只丢弃不能识别的内容,而不会截断和丢弃后面的内容. <?php  $content = iconv('GB2312', 'UTF-8//IGNORE…

程序: 运行程序 点击 Start,它就会进行对系统的扫描 点击 About -> Enter Registration Code 随便输入一下内容,点击 OK,会弹出该弹窗 用 PEiD 看一下 该程序是用 Microsoft Visual C++ 6.0 写的 逆向: 用 OD 载入程序 右键 -> 查找 -> 所有模块间的调用 键盘直接敲 getwindowtext 找到几个 GetWindowTextA,A 为 ASCII 码,W 为 Unicode 右键 -> 在每个调用…

SQL Server存储ntext截断问题   最近遇到一个问题:将大文本存储到数据库的时候,查询出来的文本却被截断了. 最后百度发现,作者提出 sql server management studio 工具在查询记录的时候,如果遇到ntext和比较长的nvarchar字段,它会作自动的截断以节省显示时间,而实际上数据是完整的. 经过测试,验证确实如上所述,成功排除bug. 参考资料: https://blog.csdn.net/kwanhong/article/details/613330…

在GAN的相关研究如火如荼甚至可以说是泛滥的今天,一篇新鲜出炉的arXiv论文<Wasserstein GAN>却在Reddit的Machine Learning频道火了,连Goodfellow都在帖子里和大家热烈讨论,这篇论文究竟有什么了不得的地方呢? 要知道自从2014年Ian Goodfellow提出以来,GAN就存在着训练困难.生成器和判别器的loss无法指示训练进程.生成样本缺乏多样性等问题.从那时起,很多论文都在尝试解决,但是效果不尽人意,比如最有名的一个改进DCGAN依靠的是对判…

在GAN的相关研究如火如荼甚至可以说是泛滥的今天,一篇新鲜出炉的arXiv论文<Wasserstein GAN>却在Reddit的Machine Learning频道火了,连Goodfellow都在帖子里和大家热烈讨论,这篇论文究竟有什么了不得的地方呢? 要知道自从2014年Ian Goodfellow提出以来,GAN就存在着训练困难.生成器和判别器的loss无法指示训练进程.生成样本缺乏多样性等问题.从那时起,很多论文都在尝试解决,但是效果不尽人意,比如最有名的一个改进DCGAN依靠的是对判…

GAN存在问题 训练困难,G和D多次尝试没有稳定性,Loss无法知道能否优化,生成样本单一,改进方案靠暴力尝试 WGAN GAN的Loss函数选择不合适,使模型容易面临梯度消失,梯度不稳定,优化目标不定导致模型失败,WGAN,找到了更为合适的Loss函数,使得梯度呈线性,事实上WGAN对判别器权重进行了区间限制,使得权重控制在一定范围内,使得梯度更大概率的呈线性增长. WGAN特点 无需平衡D,G的训练组合 解决collapse model(模型崩溃)问题,保证样本多样性 结构更改简单有效 改进…

web操作, 主要就是对字符文本信息进行处理, 所以, 字符串操作几乎占了很大一部分的php操作.包括 注意strstr 和 strtr的区别? 前者表示字符串查找返回字符串,后者表示字符串中字符替换: 字符串替换 str_replace, 返回的是另外的结果, 原来的字符串不会被修改,相当于传递一个$haystack的副本 字符串截取: 中文截取模块的名字是 :php_mbstring.dll 在index.php中,现实的模块也是: mbstring. 只有在 代码中才是: mb_subst…

据说正解是什么线段树优化DP,但是作为脑子有坑选手,我们需要5k的做法: 主席树+决策单调性..... F[m][i]表示已经放置了m个基站,第m个基站放置在第i个村庄,第i个村庄及之前的村庄的总最少花费(包括建立基站的花费和赔偿的花费),转移的时候,F[m][i]=min(F[m-1][j]+cost(j,i))+ci Cost(j,i)表示在点j和点i各建立一个基站,j和i之间不建立基站时,j和i之间需要的总赔偿. 考虑如何快速求出cost(j,i).对于每个村庄k我们可以在位置坐标轴上二分…

版权声明: 本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com, 本文可以被全部的转载或者部分使用,但请注明出处,如果有问题,请联系wheeleast@gmail.com 前言: 上一次写了关于PCA与LDA的 文章,PCA的实现一般有两种,一种是用特征值分解去实现的,一种是用奇异值分解去实现的.在上篇文章中便是基于特征值分解的一种解释.特征值和奇异值在 大部分人的印象中,往往是停留在纯粹的数学计算中.而且线性代数或者矩阵论里面,也很少讲任何跟特征值与…

本章主要做了下面的工作 1 生成一个简单的场景,该场景的物体只有平面和坐标轴 2 在第一个demo的基础上添加光源和方块物体,并生成阴影 3 在第二个demo的基础上,增加动画,使得方块进行旋转 4 在第三个demo的基础上,增加图形操作界面,改变方块旋转的速度 5 在第四个demo的基础上,我们使用ascII效果(这个没有做出来,不知道为什么asciieffect没有定义) 在下面的demo中, 1 生成了场景,相机,渲染器,几何体(平面),材质(几何体和材质进行组合,组成物体),坐标轴, 2…