靶场搭建靶机下载地址：Matrix-Breakout:2Morpheus~VulnHub直接解压双击ova文件即可使用软件：VMware（可能会出现问题），VirtualBox（此处官方建议使用VirtualBox）难度：中等攻击机：kali信息收集为了方便我直接使用windows上的lansee直接扫描出目标靶机iplansee扫描结果去除已知靶机ip剩下的就是目标靶机192.168.21.134当然需要访问看看访问结果看看源码能出现啥192.168.21.134网页主页源码没有什么有用的看看nmap能看出来啥nmap192.168.21.143nmap简单扫描结果看看端口详细信息nmap-
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区块链的特有属性使数据可追溯、不可篡改的同时弊端也很明显，采用的分布式存储技术需要每一个节点保存一份数据库，存储成本高；网络中发生的每笔交易都需要其它节点认证和记录，处理速度慢；这让区块链的系统的存储效率相较集中式存储受到诟病。作为数字经济新型信息基础设施，区块链需面对全国乃至全球的用户带来的海量数据上链存储需求。长安链从超大规模数据存储场景出发，推出PB级区块链开源存储引擎“泓”，英文名定为“Huge”，预计将在2022年底正式开源。泓在保证区块链系统中数据一致性和唯一性外还将具备：大规模、低成本、高性能、强隐私的特点。效率成本兼容泓采用混合式存储架构、数据分片、冷热分离等技术，具备海量数据
区块链的特有属性使数据可追溯、不可篡改的同时弊端也很明显，采用的分布式存储技术需要每一个节点保存一份数据库，存储成本高；网络中发生的每笔交易都需要其它节点认证和记录，处理速度慢；这让区块链的系统的存储效率相较集中式存储受到诟病。作为数字经济新型信息基础设施，区块链需面对全国乃至全球的用户带来的海量数据上链存储需求。长安链从超大规模数据存储场景出发，推出PB级区块链开源存储引擎“泓”，英文名定为“Huge”，预计将在2022年底正式开源。泓在保证区块链系统中数据一致性和唯一性外还将具备：大规模、低成本、高性能、强隐私的特点。效率成本兼容泓采用混合式存储架构、数据分片、冷热分离等技术，具备海量数据
1.写在前面为什么时隔多年又再做一次混淆矩阵的整理，TMD就是每次用的时候要自己回过头查一遍，老是记不住，为了打好基础，再次进行梳理。2.为什么会有混淆矩阵我们简单的分类衡量模型的好坏，其实正常使用均方误差就行了，如下：E(f;D)=1m∑i=1m(f(xi)−yi)2E(f;D)=\frac{1}{m}\sum_{i=1}^{m}(f(x_i)-y_i)^2E(f;D)=m1∑i=1m(f(xi)−yi)2其次就是错误率：E(f;D)=1m∑i=1m∏(f(xi)−yi)2E(f;D)=\frac{1}{m}\sum_{i=1}^{m}\prod(f(x_i)-y_i)^2E(f;D
1.写在前面为什么时隔多年又再做一次混淆矩阵的整理，TMD就是每次用的时候要自己回过头查一遍，老是记不住，为了打好基础，再次进行梳理。2.为什么会有混淆矩阵我们简单的分类衡量模型的好坏，其实正常使用均方误差就行了，如下：E(f;D)=1m∑i=1m(f(xi)−yi)2E(f;D)=\frac{1}{m}\sum_{i=1}^{m}(f(x_i)-y_i)^2E(f;D)=m1∑i=1m(f(xi)−yi)2其次就是错误率：E(f;D)=1m∑i=1m∏(f(xi)−yi)2E(f;D)=\frac{1}{m}\sum_{i=1}^{m}\prod(f(x_i)-y_i)^2E(f;D
FollowingthereleaseofOpenAIGPT-3,techgiantslikeHuawei,Google,BAAI,Kuaishou,Alibaba,andNvidiaalsointroducedtheirlarge-scalemodelsin2021,leadingtheAIindustrytoenterintoanewphaseofintensecompetition.InseekingtoexploregeneralistAI,large-scalemodelsareasourceoforiginalinnovationandlong-termimpact,anditwi
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一、题目大意标签:数组https://leetcode.cn/problems/search-a-2d-matrix-ii编写一个高效的算法来搜索 m x n 矩阵matrix中的一个目标值target。该矩阵具有以下特性：每行的元素从左到右升序排列。每列的元素从上到下升序排列。示例1：输入：matrix=[[1,4,7,11,15],[2,5,8,12,19],[3,6,9,16,22],[10,13,14,17,24],[18,21,23,26,30]],target=5输出：true示例2：输入：matrix=[[1,4,7,11,15],[2,5,8,12,19],[3,6,9,16,
一、题目大意标签:数组https://leetcode.cn/problems/search-a-2d-matrix-ii编写一个高效的算法来搜索 m x n 矩阵matrix中的一个目标值target。该矩阵具有以下特性：每行的元素从左到右升序排列。每列的元素从上到下升序排列。示例1：输入：matrix=[[1,4,7,11,15],[2,5,8,12,19],[3,6,9,16,22],[10,13,14,17,24],[18,21,23,26,30]],target=5输出：true示例2：输入：matrix=[[1,4,7,11,15],[2,5,8,12,19],[3,6,9,16,
