文章目录1前景知识2如何判断是否使用了CDN？3Solution4总结5参考资料我的博客:https://kitescat.github.io/欢迎关注公众号：打代码的猫渗透测试过程中，信息搜集是很重要的准备步骤。而信息搜集大致有域名搜集，C段及旁站扫描，指纹识别，端口扫描，目录扫描等。其中域名搜集又分为一级域名和子域名搜集。上一篇文章我们讲解了子域名搜集过程遇到的泛解析问题，爆破得到的子域名可能会泛解析到同个IP。于是通过IP黑名单的方式，达到过滤冗余子域名的效果。本篇博客我们集中于解决域名搜集过程中，如何绕过CDN寻找真实IP的问题。1前景知识通常来讲，通过cmd的ping或者nslook

文章目录AKConv介绍摘要AKConv的创新特点：文章链接主要思想任意形状任意参数数量核心代码注释版本在YoloV8中使用AKconv下载YoloV8代码直接下载GitClone安装环境新建ultralytics/nn/Conv/AKConv.py

动态规划动态规划的定义动态规划解题思路和顺序确定dp数组以及dp[i]所代表的含义确定状态转移方程确定如何初始化确定dp数组遍历顺序以及遍历深度在遍历的过程中使用实际数值推导状态转移方程相关例题简单动态规划斐波那契数列斐波那契数，通常⽤F(n)表⽰，形成的序列称为斐波那契数列。该数列由0和1开始，后⾯的每⼀项数字都是前⾯两项数字的和。也就是：F(0)=0，F(1)=1,F(n)=F(n-1)+F(n-2)，其中n>1给你n，请计算F(n)。⽰例1：输⼊：2输出：1解释：F(2)=F(1)+F(0)=1+0=1⽰例2：输⼊：3输出：2publicintfibNum(intn){//1、确定dp数

文章目录题目描述与示例题目描述输入描述输出描述示例输入输出解题思路代码PythonJavaC++时空复杂度华为OD算法/大厂面试高频题算法练习冲刺训练题目描述与示例题目描述疫情期间，小明隔离在家，百无聊赖，在纸上写数字玩。他发明了一种写法：给出数字个数n和行数m(0，从左上角的1开始，按照顺时针螺旋向内写方式，依次写出2,3,...,n，最终形成一个m行矩阵。小明对这个矩阵有些要求：每行数字的个数一样多列的数量尽可能少填充数字时优先填充外部数字不够时，使用单个*号占位输入描述两个整数，空格隔开，依次表示n、m输出描述符合要求的唯一短阵示例输入94输出123**49*5876解题思路注意，本题和

ChatGPT和文心一言哪个更好用？从智能回复、语言准确性、知识库丰富度等方面比较，两大AI助手哪个更胜一筹？快来和我们分享一下你的看法吧~0 前言获取硬盘序列号是信息资产管理和信息安全检测中经常要收集的信息，对于Linux来说，获取硬盘序列号的方法不止一种，比如，我们可以使用上节介绍的lsblk命令来获取硬盘序列号，详见：银河麒麟桌面操作系统中获取硬盘序列号再如，我们今天学习的hdparm命令也可以用来获取硬盘序列号。1hdparm命令的功能、格式我们可以使用hdparm--help命令查看 该命令的帮助信息。purpleEndurer@bash$hdparm--helphdparm - g

移动端开发，最重要的一点就是数据的处理，并且正确的显示渲染UI。变量在页面和组件、组件和组件之间有时候并不能实时共享，而有时候，又不需要太多的作用域（节省资源），作用就需要根据不同场景，设置不同状态的变量。官方文档一、状态管理概述在声明式UI编程框架中，UI是程序状态的运行结果，用户构建了一个UI模型，其中应用的运行时的状态是参数。当参数改变时，UI作为返回结果，也将进行对应的改变。这些运行时的状态变化所带来的UI的重新渲染，在ArkUI中统称为状态管理机制。简单理解就是：当变量改变时，相关的UI也能跟着改变，为达到这个目的，引入了状态变量自定义组件拥有变量，变量必须被装饰器装饰才可以成为状态

1. 元宇宙的经济价值1.1. 元宇宙的价值最终将“超过”物理世界1.2. 人们之所以对低延迟网络进行投资，是因为有一些体验需要元宇宙：同步实时渲染的虚拟世界、AR和云游戏流1.3. 在大多数情况下，数字经济并不是什么新鲜事1.3.1. 数字经济在全球经济中的份额将会继续增加，元宇宙在数字经济中的份额占比也会增加1.4. 会推动全球经济的增长，即便部分行业经济规模（也许是房地产行业）会缩小1.5. 公司中的极少数将成为消费者、企业和政府之间的重要中介1.5.1. 它们本身就是价值数万亿美元的公司1.6. 谷歌、苹果、Facebook、亚马逊和微软在2021年的总收入为1.4万亿美元1.6.1.

先大概分析了现阶段加速DETR训练的两条线：1）改进cross-attention部分，关注更有效的feature2）稳定二分图匹配这篇论文用到的方法是从第二条线出发，稳定二分图匹配，但是并不像DN那样去噪训练稳定匹配，而是通过引入更多的监督。一、motivation：1）稳定二分图匹配2）传统目标检测中一对多分配的性能好二、innovation通过将一对多分配解耦为多组一对一分分配来引入更多的监督。三、方法先说一下上图abc：【c】：直接进行原始一对多分配，这里把decoder画一整个就是指decoder里面的self-attention和cross-attention和FNN都是所有que

目录1.初识JS(JavaScript)1.1什么是JavaScript？1.2HTML5CSS3 javaScript三者的关系1.3  JAVAScript的作用1.4JAVAScript的组成部分1.5JS注释1.6内核和引擎1.7补充知识2.JS的引入方法2.1行内式2.2嵌入式（内嵌式）2.3外链式3.输入和输出3.1输入3.2输出 3.3确认框3.4语法规定3.5补充知识点1.初识JS(JavaScript)1.1什么是JavaScript？JS是web开发领域功能强大的编程语言（脚本语言），javaScript不需要配置环境，浏览器直接可以运行。1.2HTML5CSS3 java

目录概述摘要引言参数化效率歧义性mip-NeRF场景和光线参数化从粗到细的在线蒸馏基于区间的模型的正则化实现细节实验限制总结：附录退火膨胀采样背景颜色paper：https://arxiv.org/abs/2111.12077code：https://github.com/google-research/multinerfproject：https://jonbarron.info/mipnerf360/概述MipNeRF360是在NeRF++和MipNeRF的基础上进行的扩展，利用NeRF++提出的远景参数化技巧和MipNeRF的低通滤波思想同时实现了无界场景的高质量渲染与抗锯齿。摘要现有方