我们在爬内容，抓取页面的时候，总会遇到sojsonv5，jsjiami.com的v6加密。jsjiamiv6： JS加密,JS不可逆加密,JS混淆,JS混淆加密,JS压缩加密-[JavaScript加密]我看了下这个js完全有效。废话不多说。直接上代码。(function(js_body){//脱壳&&解密letjs_arr=js_body.split("\n").pop().split(';'),fun_name=/var\s+(_0x[a-z0-9]+)=/.exec(js_arr[6])[1],reg_str=fun_name+'\\('+"'([^']+)',\s*'([^']+)'"
1. 处理有序集合也并非SQL的直接用途1.1. SQL语言在处理数据时默认地都不考虑顺序2. 处理数据的方法有两种2.1. 第一种是把数据看成忽略了顺序的集合2.2. 第二种是把数据看成有序的集合2.2.1. 首先用自连接生成起点和终点的组合2.2.2. 其次在子查询中描述内部的各个元素之间必须满足的关系2.2.2.1. 要在SQL中表达全称量化时，需要将全称量化命题转换成存在量化命题的否定形式，并使用NOTEXISTS谓词3. 生成连续编号3.1. 序列对象（sequenceobject）3.1.1. CONNECTBY（Oracle）3.1.2. WITH子句（DB2、SQLServer
1. 处理有序集合也并非SQL的直接用途1.1. SQL语言在处理数据时默认地都不考虑顺序2. 处理数据的方法有两种2.1. 第一种是把数据看成忽略了顺序的集合2.2. 第二种是把数据看成有序的集合2.2.1. 首先用自连接生成起点和终点的组合2.2.2. 其次在子查询中描述内部的各个元素之间必须满足的关系2.2.2.1. 要在SQL中表达全称量化时，需要将全称量化命题转换成存在量化命题的否定形式，并使用NOTEXISTS谓词3. 生成连续编号3.1. 序列对象（sequenceobject）3.1.1. CONNECTBY（Oracle）3.1.2. WITH子句（DB2、SQLServer
欢迎关注『OpenCV-PyQT项目实战@Youcans』系列，持续更新中OpenCV-PyQT项目实战（1）安装与环境配置OpenCV-PyQT项目实战（2）QtDesigner和PyUIC快速入门OpenCV-PyQT项目实战（3）信号与槽机制OpenCV-PyQT项目实战（4）OpenCV与PyQt的图像转换OpenCV-PyQT项目实战（5）项目案例01：图像模糊OpenCV-PyQT项目实战（6）项目案例02：滚动条应用OpenCV-PyQT项目实战（7）项目案例03：鼠标框选OpenCV-PyQT项目实战（8）项目案例04：鼠标定位OpenCV-PyQT项目实战（9）项目案例04：
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1.什么是自动化测试概念: 软件自动化测试就是通过测试工具或者其它手段,按照测试人员的预定计划对软件产品进行自动化测试,他是软件测试的一个重要组成部分,能够完成许多手工测试无法完成或者难以实现的测试工作,正确合理的实施自动化测试,能够快速,全面的对软件进行测试,从而提高软件质量,节省经费,缩短软件的发布周期1.2自动化测试的好处: (1)缩短测试周期 计算机行业更新迭代快速,大量频繁的回归测试消耗时间,自动化测试能够将重复的实行交给计算机去做,加快测试速度.(2)避免认为出错 测试人员不可能持续高度集中,并且人类易受外界影响(头疼脑热,精神不振),可能会造成人为错误(
1.什么是自动化测试概念: 软件自动化测试就是通过测试工具或者其它手段,按照测试人员的预定计划对软件产品进行自动化测试,他是软件测试的一个重要组成部分,能够完成许多手工测试无法完成或者难以实现的测试工作,正确合理的实施自动化测试,能够快速,全面的对软件进行测试,从而提高软件质量,节省经费,缩短软件的发布周期1.2自动化测试的好处: (1)缩短测试周期 计算机行业更新迭代快速,大量频繁的回归测试消耗时间,自动化测试能够将重复的实行交给计算机去做,加快测试速度.(2)避免认为出错 测试人员不可能持续高度集中,并且人类易受外界影响(头疼脑热,精神不振),可能会造成人为错误(
本文参考github上大神的开源剪枝项目进行学习与分享，具体链接放在文后，希望与大家多多交流！一、原模型训练在官方源码上训练yolov5模型，支持v6.0分支的n/s/m/l模型，我这里使用的是v5s，得到后将项目clone到本机上gitclonehttps://github.com/midasklr/yolov5prune.gitcd进入文件夹后，新建runs文件夹，将训练好的模型放入runs/your_train/weights/xxx.pt，我的原模型map0.5:0.95为0.84左右，模型与data.yaml设置好后可以进行稀疏化训练了。二、稀疏化训练pythontrain_spar
本文参考github上大神的开源剪枝项目进行学习与分享，具体链接放在文后，希望与大家多多交流！一、原模型训练在官方源码上训练yolov5模型，支持v6.0分支的n/s/m/l模型，我这里使用的是v5s，得到后将项目clone到本机上gitclonehttps://github.com/midasklr/yolov5prune.gitcd进入文件夹后，新建runs文件夹，将训练好的模型放入runs/your_train/weights/xxx.pt，我的原模型map0.5:0.95为0.84左右，模型与data.yaml设置好后可以进行稀疏化训练了。二、稀疏化训练pythontrain_spar
写在前面题目收集来源自网络，前四题是开发岗的，后四题是算法岗的，因为代码无处提交，不一定正确，就不贴出来了，这里只写一下我的思路吧~欢迎大家一起讨论~~1、 思路：因为最大1e9，也就是最多10位数字。且操作只跟结果有关，跟过程无关，因此可以对a和b分别二进制枚举删除的数字，这样a有2^10个可能性，b有2^10个可能性，然后暴力取操作次数的min就可以了。时间复杂度O(2^10^2)，正常写的话可能带个log，但是不难通过一些方法优化掉。2、 思路：分析题意不难发现，奇数位置一定是同一个数字，偶数位置一定是同一个数字，且操作只能+1，不能-1。所以分别加到奇数偶数分别的max就可以了。3、
