0x00 前言 Kali Linux 新版本(2021.2)增加大量新工具和功能,感兴趣的小伙伴可以到kali官网查看相关介绍. 新版采用Xfce 4.16桌面环境,附上帅照! 0x01 安装环境 宿主机:MacOS Big Sur (版本 11.4) 虚拟机:VMware Fusion (专业版12.1) 系统版本:Kali 2021.2 64-bit 下载链接:https://www.kali.org/get-kali/#kali-bare-me 0x02 安装 这里以 Mac下的 VMwa

深入浅出的javascript的正则表达式学习教程 阅读目录 了解正则表达式的方法 了解正则中的普通字符 了解正则中的方括号[]的含义 理解javascript中的元字符 RegExp特殊字符中的需要转义字符 了解量词 贪婪模式与非贪婪模式讲解 理解正则表达式匹配原理 理解正则表达式----环视 理解正则表达式---捕获组 理解非捕获性分组 反向引用详细讲解 正则表达式实战 回到顶部 了解正则表达式的方法 RegExp对象表示正则表达式,它是对字符串执行模式匹配的工具: 正则表达式的基本语法如下

http://blog.sciencenet.cn/blog-517721-852551.html 学习笔记:深度学习是机器学习的突破 2006-2007年,加拿大多伦多大学教授.机器学习领域的泰斗Geoffrey Hinton和他的学生RuslanSalakhutdinov在<科学>以及在Neural computation 和 NIPS上发表了4篇文章,这些文章有两个主要观点: 1)多隐层的人工神经网络具有优异的特征学习能力,学习得到的特征对数据有更本质的刻画,从而有利于可视化或分类: 2

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原文 ASP.NET MVC 5 学习教程:Edit方法和Edit视图详解 起飞网 ASP.NET MVC 5 学习教程目录: 添加控制器 添加视图 修改视图和布局页 控制器传递数据给视图 添加模型 创建连接字符串 通过控制器访问模型的数据 生成的代码详解 使用 SQL Server LocalDB Edit方法和Edit视图详解 添加查询 Entity Framework 数据迁移之添加字段 添加验证 Details 和 Delete 方法详解 在本节中,我们继续研究生成的Edit方法和视图.

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SAS是著名的统计分析软件,全称为Statistics Analysis System,最早由北卡罗来纳大学的两位生物统计学研究生编制,并于1976年成立了SAS软件研究所,正式推出了SAS软件. 转载自:http://www.hejizhan.com/html/xueke/110/x110_46.html 这里有几十个SAS学习教程,大家可以按需下载学习,当然了,可以的话,还是多支持正版为好!  现代统计学与SAS应用 胡良平主编.pdf 10.39 MB  SAS数据挖掘实战精简版.pdf

昨天听一个前同事说他们公司老大让他去研究下关于Nginx 方面的知识,我想了下Nginx 在如今的开发技术栈中应该会很大可能会用到,所以写篇博文记录总结下官网学习教程吧. 1. 什么是Nginx? 我们先看下Nginx官网 的解释: nginx [engine x]是最初由Igor Sysoev编写的HTTP和反向代理服务器,邮件代理服务器和通用TCP / UDP代理服务器. 基本的HTTP服务器功能 其他HTTP服务器功能 邮件代理服务器功能 TCP / UDP代理服务器功能 体系结构和可扩展

Tensorflow学习教程------过拟合   回归:过拟合情况 / 分类过拟合 防止过拟合的方法有三种: 1 增加数据集 2 添加正则项 3 Dropout,意思就是训练的时候隐层神经元每次随机抽取部分参与训练.部分不参与 最后对之前普通神经网络分类mnist数据集的代码进行优化,初始化权重参数的时候采用截断正态分布,偏置项加常数,采用dropout防止过拟合,加三层隐层神经元,最后的准确率达到97%以上.代码如下 # coding: utf-8 # 微信公众号:深度学习与神经网络 # G

redis学习教程四<管理.备份.客户端连接>  一:Redis服务器命令 Redis服务器命令 下表列出了与Redis服务器相关的一些基本命令. 序号 命令 说明 1 BGREWRITEAOF 异步重写仅追加的文件 2 BGSAVE 将数据集异步保存到磁盘 3 CLIENT KILL [ip:port] [ID client-id] 杀死或断开指定的客户端的连接 4 CLIENT LIST 获取到服务器的客户端连接列表 5 CLIENT GETNAME 获取当前连接的名称 6 CLIENT

redis学习教程二<四大数据类型>  四大数据类型包括:字符串    哈希    列表   集合一 : Redis字符串         Redis字符串命令用于管理Redis中的字符串值.以下是使用Redis字符串命令的语法. 1 redis 127.0.0.1:6379> COMMAND KEY_NAME 2 //Shell   示例 1 redis 127.0.0.1:6379> SET mykey "redis" 2 OK 操作状态 3 redis 1

理论知识:Optimization: Stochastic Gradient Descent和Convolutional Neural Network CNN卷积神经网络推导和实现.Deep learning:五十一(CNN的反向求导及练习) Deep Learning 学习随记(八)CNN(Convolutional neural network)理解 ufldl学习笔记与编程作业:Convolutional Neural Network(卷积神经网络) [UFLDL]Exercise: Co

WebPack 简明学习教程 字数1291 阅读22812 评论11 喜欢35 WebPack是什么 一个打包工具 一个模块加载工具 各种资源都可以当成模块来处理 网站 http://webpack.github.io/ 如今,越来越多的JavaScript代码被使用在页面上,我们添加很多的内容在浏览器里.如何去很好的组织这些代码,成为了一个必须要解决的难题. 对于模块的组织,通常有如下几种方法: 通过书写在不同文件中,使用script标签进行加载 CommonJS进行加载(NodeJS就使用这

上一篇MyBatis学习总结(一)--MyBatis快速入门中我们讲了如何使用Mybatis查询users表中的数据,算是对MyBatis有一个初步的入门了,今天讲解一下如何使用MyBatis对users表执行CRUD操作.本文中使用到的测试环境是上一篇博文中的测试环境. 一.使用MyBatis对表执行CRUD操作--基于XML的实现 1.定义sql映射xml文件 userMapper.xml文件的内容如下: 1<?xml version="1.0" encoding="

在PHP中不能定义重名的函数,也包括不能再同一个类中定义重名的方法,所以也就没有方法重载.单在子类中可以定义和父类重名的方法,因为父类的方法已经在子类中存在,这样在子类中就可以把从父类中继承过来的方法重写. 子类中重载父类的方法就是在子类中覆盖从父类中继承过来的方法,父类中的方法被子类继承过来不就可以直接使用吗?为什么还要重载呢?因为有一些情况我们必须要覆盖的.例如,有一个“鸟”类,在这个类中定义了鸟的通用方法“飞翔”.将“鸵鸟”类作为它的子类,就会将“飞翔”的方法继承过来,但只要一调用“鸵鸟”

本来我对LaTeX不是看好的,毕竟都是命令格式的.觉得有word就足够啦word可视化操作方便快捷. 但是由于要写论文等,在导师要求下潜心学习一下,不知不觉间被LaTeX的强大功能所吸引.现在很多出版社和期刊都是用她来出版的.虽说它没有word那样容易上手但还是强烈建议大家学习LaTeX. 首先软件推荐大家用MiCTeX(注意不是MiKTeX哟),网上可搜索下载. MiCTeX简明手册 至于LaTeX学习教程 一份不太简短的latex介绍 L ATEX Notes 常见问题集 画图就用METAP

前言 理论知识:UFLDL教程.Deep learning:三十三(ICA模型).Deep learning:三十九(ICA模型练习) 实验环境:win7, matlab2015b,16G内存,2T机械硬盘 难点:本实验难点在于运行时间比较长,跑一次都快一天了,并且我还要验证各种代价函数的对错,所以跑了很多次. 实验内容:Exercise:Independent Component Analysis.从数据库Sampled 8x8 patches from the STL-10 dataset

前言 理论知识:UFLDL教程.Deep learning:二十六(Sparse coding简单理解).Deep learning:二十七(Sparse coding中关于矩阵的范数求导).Deep learning:二十九(Sparse coding练习) 实验环境:win7, matlab2015b,16G内存,2T机械硬盘 本节实验比较不好理解也不好做,我看很多人最后也没得出好的结果,所以得花时间仔细理解才行. 实验内容:Exercise:Sparse Coding.从10张512*51

理论知识:UFLDL数据预处理和http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2013/04/20/3033149.html 数据预处理是深度学习中非常重要的一步!如果说原始数据的获得,是深度学习中最重要的一步,那么获得原始数据之后对它的预处理更是重要的一部分. 1.数据预处理的方法: ①数据归一化: 简单缩放:对数据的每一个维度的值进行重新调节,使其在 [0,1]或[ − 1,1] 的区间内 逐样本均值消减:在每个样本上减去数据的统计平均值,用于平稳的数

前言 理论知识:UFLDL教程和http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2013/04/09/3009830.html 实验环境:win7, matlab2015b,16G内存,2T机械硬盘 实验内容:Exercise:Convolution and Pooling.从2000张64*64的RGB图片(它是the STL10 Dataset的一个子集)中提取特征作为训练数据集,训练softmax分类器,然后从3200张64*64的RGB图片(它是th