「作者简介」：CSDNtop100、阿里云博客专家、华为云享专家、网络安全领域优质创作者「推荐专栏」：对网络安全感兴趣的小伙伴可以关注专栏《网络安全入门到精通》XSSReflected一、Low级别二、Medium级别三、High级别这一关的功能是：把用户输入的名字在页面显示出来。用户输入内容后，点击提交，把输入的内容赋值给参数name，使用Get请求传递给后端，后台处理后，在页面输出用户输入的内容。一、Low级别低级别没有过滤，直接提交JS代码即可，payload:script>alert('就TM你叫韩毅啊')/script>在输入框中输入payload，点submit提交弹窗就算过关二、
node: 代表物理节点，即电脑台数，一台电脑可以有多个GPUnnodes：物理节点数，就是电脑数量node_rank：物理节点的序号，每个电脑的序号nproc_per_node：每个物理节点上面进程的数量，等价于每个电脑上GPU的数量，就是可以开几个进程。group：进程组。默认只有一个组rank&local_rank:在整个分布式中的序号，每个进程都有一个rank和一个local_rank，rank是相对整个分布式而言（就是序号从0开始一直到整个分布式中最后一个GPU的数，类似于range(0,整个分布式GPU数量），这里不是相对于一个node而言，是所有node的GPU总和），local
node: 代表物理节点，即电脑台数，一台电脑可以有多个GPUnnodes：物理节点数，就是电脑数量node_rank：物理节点的序号，每个电脑的序号nproc_per_node：每个物理节点上面进程的数量，等价于每个电脑上GPU的数量，就是可以开几个进程。group：进程组。默认只有一个组rank&local_rank:在整个分布式中的序号，每个进程都有一个rank和一个local_rank，rank是相对整个分布式而言（就是序号从0开始一直到整个分布式中最后一个GPU的数，类似于range(0,整个分布式GPU数量），这里不是相对于一个node而言，是所有node的GPU总和），local
文章目录前言AbsIntro2.Preliminary2.1.UbiasedLearningtoRank2.2.ExistionULTRDatasets3.DatasetDescription3.1.LargeScaleWebSearchSessions3.2.ExpertAnnotationDataset3.3.DatasetAnalysis4.BenchmarkandBaselines4.1.Baselines4.2.Metrics4.3.PerformanceComparison4.5.PerformanceComparisononTailQuery5.Discussion5.1.Dat
文章目录前言AbsIntro2.Preliminary2.1.UbiasedLearningtoRank2.2.ExistionULTRDatasets3.DatasetDescription3.1.LargeScaleWebSearchSessions3.2.ExpertAnnotationDataset3.3.DatasetAnalysis4.BenchmarkandBaselines4.1.Baselines4.2.Metrics4.3.PerformanceComparison4.5.PerformanceComparisononTailQuery5.Discussion5.1.Dat
并查集rank的优化上一小节介绍了并查集基于size的优化，但是某些场景下，也会存在某些问题，如下图所示，操作union(4,2)。根据上一小节，size的优化，元素少的集合根节点指向元素多的根节点。操完后，层数变为4，比之前增多了一层，如下图所示：由此可知，依靠集合的size判断指向并不是完全正确的，更准确的是，根据两个集合层数，具体判断根节点的指向，层数少的集合根节点指向层数多的集合根节点，如下图所示，这就是基于rank的优化。我们在并查集的属性中，添加rank数组，rank[i]表示以i为根的集合所表示的树的层数。...privateint[]rank; //rank[i]表示以i为根的
并查集rank的优化上一小节介绍了并查集基于size的优化，但是某些场景下，也会存在某些问题，如下图所示，操作union(4,2)。根据上一小节，size的优化，元素少的集合根节点指向元素多的根节点。操完后，层数变为4，比之前增多了一层，如下图所示：由此可知，依靠集合的size判断指向并不是完全正确的，更准确的是，根据两个集合层数，具体判断根节点的指向，层数少的集合根节点指向层数多的集合根节点，如下图所示，这就是基于rank的优化。我们在并查集的属性中，添加rank数组，rank[i]表示以i为根的集合所表示的树的层数。...privateint[]rank; //rank[i]表示以i为根的
文献出处1背景创建3D虚拟世界与内容创建工具的需求变得强烈。过去的许多工作缺乏3D几何细节、受限于可以生成的网络拓扑、不支持纹理、在合成过程中使用神经渲染器，因此在3D软件中的使用变得不平凡。2研究问题训练合成纹理网格的3D生成模型，可以被3D渲染引擎消耗，用于下游应用。完成上述所有需求。3研究思路将可微显式表面提取建模方法、可微渲染技术，2D生成对抗网络结合起来，从2D图像集合来训练模型。可微显式表面提取建模方法：直接优化和输出具有任意拓扑的纹理3D网格。可微渲染技术：用2D图像渲染模型，从而利用为2D图像合成开发的强大而成熟的鉴别器。综上两条，就可以轻松扩展模型以训练高达1024×1024
文献出处1背景创建3D虚拟世界与内容创建工具的需求变得强烈。过去的许多工作缺乏3D几何细节、受限于可以生成的网络拓扑、不支持纹理、在合成过程中使用神经渲染器，因此在3D软件中的使用变得不平凡。2研究问题训练合成纹理网格的3D生成模型，可以被3D渲染引擎消耗，用于下游应用。完成上述所有需求。3研究思路将可微显式表面提取建模方法、可微渲染技术，2D生成对抗网络结合起来，从2D图像集合来训练模型。可微显式表面提取建模方法：直接优化和输出具有任意拓扑的纹理3D网格。可微渲染技术：用2D图像渲染模型，从而利用为2D图像合成开发的强大而成熟的鉴别器。综上两条，就可以轻松扩展模型以训练高达1024×1024
SoftwareArchitectureandHighLevelDesign软件架构与概要设计 HighLevelDesigninshortHLDisthegeneralsystemdesignmeansitreferstotheoverallsystemdesign.Itdescribestheoveralldescription/architectureoftheapplication.Itincludesthedescriptionofsystemarchitecture,databasedesign,briefdescriptiononsystems,services,pla
