一、概念我们知道计算机是基于二进制来表示数据的，那么对于字母和汉字等字符用二进制如何表示？这就需要用一种编码方式将这些字母或者符号转换二进制表示。首先需要对字符集进行编码表示，每个编码代表一个固定的字符，然后再将字符的编码转换成二进制表示。计算机常用字符的编码主要分为两种：Unicode码与ASCII码。二、UnicodeUnicode是一种标准的编码系统，可以用于几乎所有语言的字符的编码，Unicode的出现是因为ASCII等其他编码不能适应更多的字符编码需求。每个字符使用0和0x10FFFF之间的唯一整数码位进行编码，而其中编码就是一个将一组Unicode字符转换为一个字节序列的过程。2.
一.电阻的作用：限流、降压、分压1、0欧电阻作用调试跟兼容设计当跳线地与地，电源与IC之间进行连接2、上、下拉电阻作用防止输入端悬空减弱外部电流对芯片产生的干扰增加或减少驱动电流 (发光二极管一般限流电阻为1-2K)eg. 1K电阻为限流电阻，由分压公式可知最大采样电压：2k/（10k+2k）*12v=2V，当电池电压为11V时，IO口侦测到的电压为1.83V（2k/（10k+2k）*11v=1.83V.二.电容：(瓷介、电解)去耦电容、旁路电容、移向、谐振在电子电路中，去耦电容和旁路电容都是起到抗干扰的作用，电容所处的位置不同，称呼就不一样了。对于同一个电路来说，旁路（bypass）电容是把
这周市场总结2022-02-18股市理性投资价值投资看人性这周市场可谓是有坏有好，但整体今天的盘面以翻红为主！所以还不错，但不能说翻红后面的行情就会走红，还是要结合整体来看！短期不可控的因素太多！那么来汇总一下这周的市场情况如何；第一；能源板块，当然对于在整体这周的市场来看，可谓是一致，毕竟对于在市场导向肯定是有绝对大的优势！第二；数字货币这块，这个去年就有提及过，年后上面依然是在提及这样的板块，这周表现也不错，当然这是上面以数字货币为的重心，所以板块活跃实属正常！第三；基建板块，当然这和各地建设项目的开工有很大的关系的，毕竟扩产对于在基建传统板块这块建材，水泥，最近也是表现不错！第四；外界的
0×03Vulnhub靶机渗透总结之KIOPTRIX:LEVEL1.2(#3)🔥系列专栏：Vulnhub靶机渗透系列🔥欢迎大佬：👍点赞⭐️收藏➕关注🔥首发时间：2023年8月22日🌴如有错误还望告知万分感谢🌴基本信息：KIOPTRIX:LEVEL1.2(#3)，vulnhub平台下简单难度靶机。本文并非复现writeup关键在于打靶思路，主要是从web层面入手。本文采用了比较常规的一种方法：通过SQL注入获取用户凭据，ssh登陆靶机进行sudo提权，文中手动注入和SQLmap自动化均有呈现，后续也尝试了框架漏洞的利用的尝试。这台靶机存在漏洞较多，需要根据自身经验做出筛选、权衡与比对，是对综合知
1.矩阵Y对标量x求导相当于每个元素求导数后转置一下，注意M×N矩阵求导后变成N×M了Y=[yij]−−>dYdx=dyijdxY=[y_{ij}]-->\frac{dY}{dx}=\frac{dy_{ij}}{dx}Y=[yij]−−>dxdY=dxdyij2.标量y对列向量X求导：注意与上面不同，这次括号内是求偏导，不转置，对N×1向量求导后还是N×1向量y=f(x1,x2,..,xn)−−>dy/dX=(Dy/Dx1,Dy/Dx2,..,Dy/Dxn)′y=f(x_1,x_2,..,x_n)-->dy/dX=(Dy/Dx_1,Dy/Dx_2,..,Dy/Dx_n)'y=f(x1
前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站：https://www.captainai.net/dongkelun前言ApacheHudibootstrap源码简要走读，不了解Hudibootstrap的可以参考：利用HudiBootstrap转化现有Hive表的parquet/orc文件为Hudi表版本Hudi0.12.0Spark2.4.4入口valbootstrapDF=spark.emptyDataFramebootstrapDF.write.format("hudi").options(extraOpts).option(Data
本文介绍的MetaQ/RocketMQ是侧重于维持消息一致性和高可靠性的消息队列中间件，帮助大家对队列设计的理解。简介——消息队列中间件MetaQ/RocketMQ中间件MetaQ是一种基于队列模型的消息中间件，MetaQ据说最早是受Kafka的影响开发的，第一版的名字 "metamorphosis"，是奥地利作家卡夫卡的名作——《变形记》。RocketMQ是MetaQ的开源版本。消息队列中间件一般用于在分布式场景下解决集群单机瓶颈的问题。在传统的分布式计算环境中，常常会出现由于某个单机节点的性能瓶颈，即使其他节点仍有余力，仍然会导致整个系统的性能无法进一步提升的情况，这一现象通常是由于任务负
文章目录1、前言1.1机器学习算法的两步骤1.2机器学习算法分类2、逻辑回归算法2.1逻辑函数2.2逻辑回归可以用于多类分类2.3逻辑回归中的系数3、线性回归算法3.1线性回归的假设3.2确定线性回归模型的拟合优度3.3线性回归中的异常值处理4、支持向量机（SVM）算法4.1优点4.2缺点🍀小结🍀🎉博客主页：小智_x0___0x_🎉欢迎关注：👍点赞🙌收藏✍️留言🎉系列专栏：小智带你闲聊🎉代码仓库：小智的代码仓库1、前言机器学习算法是一种基于数据和经验的算法，通过对大量数据的学习和分析，自动发现数据中的模式、规律和关联，并利用这些模式和规律来进行预测、分类或优化等任务。机器学习算法的目标是从数据
我正在使用Pympler进行一些合理性检查，以确保在尝试分析实际脚本时我理解结果，但我对结果有点困惑。以下是我尝试过的完整性检查:完整性检查1:我启动Python(3)控制台并执行以下操作:frompymplerimportsummary,muppysum=summary.summarize(muppy.get_objects())summary.print_(sum)这导致以下摘要:types|#objects|totalsize====================================|===========|============如果我刚刚启动了一个新的Pytho
前言NeRF从2020年发展至今，仅仅三年时间，而Follow的工作已呈井喷之势，相信在不久的将来，NeRF会一举重塑三维重建这个业界，甚至重建我们的四维世界（开头先吹一波）。NeRF的发展时间虽短，有几篇工作却在我研究的领域开始呈现万精油趋势：*PixelNeRF----泛化法宝*MipNeRF----近远景重建*NeRFinthewild----光线变换下的背景重建*Neus----用NeRF重建Surface*Instant-NGP----多尺度Hash编码实现高效渲染Abstract由于远景近景的分辨率不同，导致经典NeRF对于多尺度场景的表达存在明显瑕疵：NeRF对于近景的重建比较模
