Training: Encodings I (Training, Encoding) We intercepted this message from one challenger to another, maybe you can find out what they were talking about. To help you on your progress I coded a small java application, called JPK. Note: The message i…

This is the most basic image stegano I can think of. 解题: 一张小图片,文本方式打开.…

In this little training challenge, you are going to learn about the Robots_exclusion_standard.The robots.txt file is used by web crawlers to check if they are allowed to crawl and index your website or only parts of it.Sometimes these files reveal th…

A:签到题 B!:搜索+DP #include<bits/stdc++.h> #define mp make_pair #define pi pair<int,int> using namespace std; ]={-,,,}; ]={,,-,}; ][][],v[][],a[][],bx,by,ex,ey,n,m,l; pi q[]; ]; void bfs(int k) { ,r=; ; i<=n; i++) ; j<=m; j++) if (a[i][j]) {…

A:约瑟夫环 套公式 B:线性筛素数 C:投骰子 概率DP F:有权无向图的生成树(边最大值和最小值只差最小) 直接kruskal G:状压BFS或者双向BFS H:模拟题 I:几何题 J:高斯消元…

A:二分答案 如果中位数比目前的大就right=mid-1 else left=mid+1 C!:几何 G:优先队列贪心 #include <bits/stdc++.h> using namespace std; typedef long long LL; typedef pair<LL, int> pii; ]; int main() { scanf("%d%d", &n, &k); ; i <= n; i++) { scanf(&quo…

A:正着DFS一次处理出每个节点有多少个优先级比他低的(包括自己)作为值v[i] 求A B 再反着DFS求优先级比自己高的求C #include <bits/stdc++.h> #include <cstring> #include <iostream> #include <algorithm> #define EPS 1.0e-9 #define PI acos(-1.0) #define INF 30000000 #define MOD 10000000…

A!:UESTC1752 B!:找区间内L到R之间内的数的个数  权值分块加莫队 C!:给你一个哈斯图 去掉其中的几条边 要求输出字典序最大的拓扑排序:线段树模拟拓扑排序 D!:要求你找到最短路树并输出 E:SG函数 F:求出偶数和奇数的个数套公式 G:要求你从两个set里找出符合要求两个数 找规律 I:找规律 用二进制模拟生成的规律 J:找规律 直接暴力模拟次数%周期后剩下的 K:区间DP/贪心 尽量把最小的给最大位 L:一棵树中各个节点被染上了c[i]颜色; 让你在一棵树中随便选一个节点作为…

Timing delays in a double data rate (DDR) dynamic random access memory (DRAM) controller (114, 116) are trained. A left edge of passing receive enable delay values is determined (530). A final value of a receive data strobe delay value and a final va…

前言: 开始打CTF,掌握一些新的姿势与知识. 这里我选择的平台是Wechall.这里从简单到难 WP部分: Training: Get SourcedAnswer: 查看网页源代码 Training: Stegano IAnswer 这里有张图片,下载.用十六进制打开获得password Training: Crypto - Caesar IAnswer 题目提示凯撒密码加密.这里感谢一下群里某位师傅发的进制转换器.很好用 Training: WWW-Robots (HTTP, Trainin…

目录 0x00 Wechall writeup Training: Get Sourced Training: ASCII Encodings: URL Training: Stegano I Training: WWW-Robots Training: Crypto - Caesar I PHP 0817 Prime Factory Training: MySQL I Stegano Attachment Zebra Training: Crypto - Transposition I hi…

var $ = go.GraphObject.make; // for conciseness in defining templates function buildAlarm(row,column,columnSpan=1){ var obj=$(go.Shape, "Rectangle", // define the node's outer shape {fill: "yellow", stroke: "black",alignment:…

原文地址 一.Docker 简介 Docker 两个主要部件: Docker: 开源的容器虚拟化平台 Docker Hub: 用于分享.管理 Docker 容器的 Docker SaaS 平台 -- Docker Hub Docker 使用客户端-服务器 (C/S) 架构模式.Docker 客户端会与 Docker 守护进程进行通信.Docker 守护进程会处理复杂繁重的任务,例如建立.运行.发布你的 Docker 容器.Docker 客户端和守护进程可以运行在同一个系统上,当然你也可以使用 D…

网上找到的一个入门级Docker学习笔记,写的不错,值得一看. 转自:http://www.open-open.com/lib/view/open1423703640748.html#articleHeader0 一.Docker 简介 Docker 两个主要部件: Docker: 开源的容器虚拟化平台 Docker Hub: 用于分享.管理 Docker 容器的 Docker SaaS 平台 -- Docker Hub Docker 使用客户端-服务器 (C/S) 架构模式.Docker 客户…

Image recognition with Support Vector Machines #our dataset is provided within scikit-learn #let's start by importing and printing its description import sklearn as sk import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import fe…

过多的使用null可能会导致大量的bugs,Google code 底层代码中,95%的集合类默认不接受null值.对null值,使用快速失败拒绝null比默认接受更好. 另外,null本身的含义很模糊.例如,对于null返回值,如Map.get(key)返回null,可能因为和key对应的值为null,也可能map中根本没有该key.null也可以用以表示失败或成功,可能代表任何事物.使用其他值而不是null可以使代码含义表达的更清楚. 尽管如此,有些地方还是应该使用null.在内存和速度方面…

评估性能 评估损失 1.Training Error 首先要通过数据来训练模型,选取数据中的一部分作为训练数据. 损失函数可以使用绝对值误差或者平方误差等方法来计算,这里使用平方误差的方法,即: (y-f(x))2 使用此方法计算误差,然后计算所有数据点,并求平均数. Training Error 越小,模型越好?答案是否定的,下面看看Training Error 和模型复杂度的关系. 从上的的图可以看出,要想使training error越小,模型就会变得越复杂,然后出现了过拟合的现象 很有可…

前言: 本文主要是bengio的deep learning tutorial教程主页中最后一个sample:rnn-rbm in polyphonic music. 即用RNN-RBM来model复调音乐,训练过程中采用的是midi格式的音频文件,接着用建好的model来产生复调音乐.对音乐建模的难点在与每首乐曲中帧间是高度时间相关的(这样样本的维度会很高),用普通的网络模型是不能搞定的(普通设计网络模型没有考虑时间维度,图模型中的HMM有这方面的能力),这种情况下可以采用RNN来处理,这里的R…

Contractive autoencoder是autoencoder的一个变种,其实就是在autoencoder上加入了一个规则项,它简称CAE(对应中文翻译为?).通常情况下,对权值进行惩罚后的autoencoder数学表达形式为: 这是直接对W的值进行惩罚的,而今天要讲的CAE其数学表达式同样非常简单,如下: 其中的 是隐含层输出值关于权重的雅克比矩阵,而   表示的是该雅克比矩阵的F范数的平方,即雅克比矩阵中每个元素求平方 然后求和,更具体的数学表达式为: 关于雅克比矩阵的介绍可参考雅克…

语音信号的数字处理课程作业——矢量量化.这里采用了K-means算法,即假设量化种类是已知的,当然也可以采用LBG算法等,不过K-means比较简单.矢量是二维的,可以在平面上清楚的表示出来. 1. 算法描述 本次实验选择了K-means算法对数据进行矢量量化.算法主要包括以下几个步骤 初始化:载入训练数据,确定初始码本中心(4个): 最近邻分类:对训练数据计算距离(此处采用欧式距离),按照距离最小分类: 码本更新:重新生成包腔对应的质心: 重复分类和码本更新步骤,知道达到最大迭代次数或满足一定…

FITTING A MODEL VIA CLOSED-FORM EQUATIONS VS. GRADIENT DESCENT VS STOCHASTIC GRADIENT DESCENT VS MINI-BATCH LEARNING. WHAT IS THE DIFFERENCE? In order to explain the differences between alternative approaches to estimating the parameters of a model,…

http://www.open-open.com/lib/view/open1423703640748.html 一.Docker 简介 Docker 两个主要部件: Docker: 开源的容器虚拟化平台 Docker Hub: 用于分享.管理 Docker 容器的 Docker SaaS 平台 -- Docker Hub Docker 使用客户端-服务器 (C/S) 架构模式.Docker 客户端会与 Docker 守护进程进行通信.Docker 守护进程会处理复杂繁重的任务,例如建立.运行.…

Working with Docker Images ##orignal is always the best In the introduction we've discovered that Docker images are the basis of containers. In the previoussections we've used Docker images that already exist, for example the ubuntu image and thetrai…

转自:http://www.cnblogs.com/xfzhang/archive/2013/05/24/3096412.html 在有监督(supervise)的机器学习中,数据集常被分成2~3个,即:训练集(train set) 验证集(validation set) 测试集(test set). http://blog.sina.com.cn/s/blog_4d2f6cf201000cjx.html 一般需要将样本分成独立的三部分训练集(train set),验证集(validation…

TensorFlow深度学习,一篇文章就够了 2016/09/22 · IT技术 · TensorFlow, 深度学习 分享到:6   原文出处: 我爱计算机 (@tobe迪豪 )    作者: 陈迪豪,就职小米科技,深度学习工程师,TensorFlow代码提交者. TensorFlow深度学习框架 Google不仅是大数据和云计算的领导者,在机器学习和深度学习上也有很好的实践和积累,在2015年年底开源了内部使用的深度学习框架TensorFlow. 与Caffe.Theano.Torch.MX…

Analyzing The Papers Behind Facebook's Computer Vision Approach Introduction You know that company called Facebook? Yeah, the one that has 1.6 billion people hooked on their website. Take all of the happy birthday posts, embarrassing pictures of you…

load fisheriris data = [meas(:,), meas(:,)]; groups = ismember(species,'setosa'); [train, test] = crossvalind('holdOut',groups); cp = classperf(groups); svmStruct = svmtrain(data(train,:),groups(train),'showplot',true); classes = svmclassify(svmStruc…

一.Docker 简介 Docker 两个主要部件: Docker: 开源的容器虚拟化平台 Docker Hub: 用于分享.管理 Docker 容器的 Docker SaaS 平台 -- Docker Hub Docker 使用客户端-服务器 (C/S) 架构模式.Docker 客户端会与 Docker 守护进程进行通信.Docker 守护进程会处理复杂繁重的任务,例如建立.运行.发布你的 Docker 容器.Docker 客户端和守护进程可以运行在同一个系统上,当然你也可以使用 Docker…

降噪自动编码器是经典的自动编码器的一种扩展,它最初被当作深度网络的一个模块使用 [Vincent08].这篇指南中,我们首先也简单的讨论一下自动编码器. 自动编码器 文献[Bengio09] 给出了自动编码器的一个简介.在编码过程,它可以把输入$\mathbf{x} \in [0,1]^d$映射到一个隐式表达$\mathbf{y} \in [0,1]^{d'}$.映射关系定义如下: $$\mathbf{y} = s(\mathbf{W}\mathbf{x} + \mathbf{b})$$ 其中,…

For some Java container types JAXB has no built-in mapping to an XML structure. Also, you may want to represent Java types in a way that is entirely different from what JAXB is apt to do. Such mappings require an adapter class, written as an extensio…