adversarial explaining harnessing examples
Matlab plottting example
clear; clc; i=5; FileName=sprintf('80kpa_force_%d.xlsx',i); data=readmatrix(FileName,'Range','A1:B3'); x=data(5:5:end,1); y=data(5:5:end,2); y2=data(5 ......
【MITK框架】如何在BlueBerry Example Launcher中添加入口选项
1、创建provisioning文件（根据示例拷贝&修改） D:/0_MITK/MITK/SuperBuild/MITK-build/bin/BlueBerryExampleLauncher_XXXXX.provisioning 其中D:/0_MITK为MITK为安装目录，XXXXX为在列表显示的类 ......
explain分析
explain分析字段：id、select_type、type、partitions、type、possible_keys、key、key_len、ref、rows、rows、filtered、extra 1.id列： a.id越大执行优先级越高。 b.id相同则从上往下执行。 c.id为NULL最 ......
MySQL执行计划分析【Explain】
MySQL执行计划分析【Explain】 1. 什么是执行计划 执行计划 是指一条 SQL 语句在经过 MySQL 查询优化器 的优化会后，具体的执行方式 执行计划通常用于 SQL 性能分析、优化等场景。通过 EXPLAIN 的结果，可以了解到如数据表的查询顺序、数据查询操作的操作类型、哪些索引可以 ......
鸿蒙开发 ERROR: Failed to find the incremental input file: C:\Users\admin\.ohos\config\auto_debug_MyApplication2_com.example.myapplication2_2850086000448618441.cer.
如图 我把项目拷贝到另一台机器报的错误，发现是签名的问题， 修改签名 操作如下： DevEco Studio 点击File ——》Project Structure——》Project ——》Signing Configs 选择 Automatically generate signature 自动 ......
Applied Statistics - 应用统计学习 - numpy array交换两行 ？ How to Swap Two Rows in a NumPy Array (With Example)
https://www.statology.org/qualitative-vs-quantitative-variables/ https://www.statology.org/numpy-swap-rows/ How to Swap Two Rows in a NumPy Array (Wit ......
sqlite example
以下是Chatgpt提供的示例程序 import sqlite3 # 连接到数据库（如果不存在则创建）conn = sqlite3.connect('example.db') # 创建一个游标对象，用于执行SQL语句cursor = conn.cursor() # 创建一个示例表cursor.exe ......
10-explain 调取语句的执行计划
explain（执行计划），使用explain关键字可以模拟优化器执行sql查询语句，从而知道MySQL是如何处理sql语句。explain主要用于分析查询语句或表结构的性能瓶颈 mysql> explain select name,gender,age from test where gender ......
MySQL-explain篇
工具介绍 模拟优化器执行SQL语句 分析你的查询语句或是结构的性能瓶颈 执行查询会返回执行计划的信息 from 中包含子查询，仍会执行该子查询，将结果放入临时表中 type system：system是const的特例 const：读取一次 eq_ref：primary key 或 unique k ......
论文阅读-Self-supervised and Interpretable Data Cleaning with Sequence Generative Adversarial Networks
1. GARF 简介 代码地址：https://github.com/PJinfeng/Garf-master 基于 SeqGAN 提出了一种自监督、数据驱动的数据清洗框架——GARF。 GARF 的数据清洗分为两个步骤： 规则生成 (Rule generation with SeqGAN)：利用 ......
sans sec 565 Red Team Operations and Adversary Emulation - 红队运营和对手仿真 之 565.1 Lab 1.4：奖金！用户名枚举和密码喷射
565.1 Lab 1.4：用户名枚举和密码喷射 目标 用户名枚举以发现其他有效用户 使用已知密码对新发现的账户进行喷洒 本实验室模拟的 TTP T1594 - Search Victim-Owned Websites T1078 - Valid Accounts T1087.003 - Accou ......
sans sec 565 Red Team Operations and Adversary Emulation - 红队运营和对手仿真 之 565.1 Lab 1.3：侦察和密码攻击
sans sec 565 Red Team Operations and Adversary Emulation - 红队运营和对手仿真 之 565.1 Lab 1.3：侦察和密码攻击 目标 通过分析 Draconem.io 网站进行侦察 确定密码攻击的目标对象 通过收集电子邮件地址发现有效的用户名 ......
k8s学习笔记-07(借助kubectl explain编写yaml文件）
原创文档编写不易，未经许可请勿转载。文档中有疑问的可以邮件联系我。 邮箱：yinwanit@163.com 说明 文章记录了本人学习yaml文件编写过程中的一些经验分享。 在k8s学习过程中yaml文件的编写无疑是比较让人头痛的，尤其是最开始学习的时候。作者结合自己学习过程总结了以下几点编写yaml ......
sans sec 564 Red Team Operations and Adversary Emulation - 红队运营和对手仿真
564.1 红队演习介绍与规划 混乱的术语定义： 不需要知道这些词语的分别含义，只需要知道你在搞渗透 • Ethical Hacking • Vulnerability Scanning • Vulnerability Assessment（SEC460: Enterprise Threat and ......
Dependency injection framework -- Decoupled packages example (multiple containers) -- ADD DIP IMPROVEMENT
Dependency injection framework https://python-dependency-injector.ets-labs.org/index.html Dependency Injector is a dependency injection framework for ......
20.Explain how the following reasoning fails to address the complexity of the issue involved, and rebut it. “Sanya is warm all year round and has beautiful beaches,
Round 1: Identifying the Failure in Reasoning Speaker 1 (Student A): Hello, everyone! Let's kick off our discussion by examining the reasoning: "Sanya ......
浅析MySQL代价模型：告别盲目使用EXPLAIN，提前预知索引优化策略
熟悉代价模型之后，我们可以预先了解 MySQL 在执行查询时会如何选择索引，从而更有效地进行索引优化。在接下来的文章中，我将结合近期进行索引优化的具体案例，来详细解释如何运用代价模型来优化索引。 ......
【HarmonyOS】应用内引用HAR(静态共享包)
【关键词】 共享包、静态共享包、引用HAR 【实现流程】 一、 新建一个API 9 Stage模型的工程。 二、 创建HAR模块。 1. 鼠标移到工程目录顶部，单击右键，选择新建 > 模块，在工程中添加模块。 2. 在Choose Your Ability Template界面中，选择St ......
MYSQL EXPLAIN 执行计划
EXPLAIN 语句来能够查看某个查询语句的具体执行计划，要搞懂 EPLATN 的各个输出项都有什么作用，从而可以有针对性的提升查询语句的性能。通过使用 EXPLAIN 关键字可以模拟优化器执行 SQL 查询语句，从而知道 MySQL 是如何处理 SQL 语句的。分析查询语句或是表结构的性能瓶颈。 ......
记Redux下载后，运行examples/todos时，报错Error: error:0308010C:digital envelope routines::unsupported 和 Failed to load config "react-app" to extend from.
1、Redux 下载 下载地址 git clone https://github.com/reactjs/redux.git 进入examples/todos，下载依赖： npm install 2、问题复现及解决 执行命令 npm run start 此时终端报错： Error: error:03 ......
Beyond Hello World, A Computer Vision Example
Beyond Hello World, A Computer Vision Example dlaicourse/Course 1 - Part 4 - Lesson 2 - Notebook.ipynb at master · lmoroney/dlaicourse (github.com) St ......
[Script][2d_poly_examples][2D Polygon - Simulation Object]
来源：官网案例，侵删。 2D Polygon - Simulation Object – Ansys Optics https://optics.ansys.com/hc/en-us/articles/360034901613-Structures-2D-Polygon 2d_poly_exampl ......
【问题记录】【IDEA工具】升级了个版本- -启动报错 com.intellij.ide.util.PropertiesComponentImpl PluginClassLoader(plugin=PluginDescriptor(name=BetterIntelliJ, id=org.example.BetterIntelliJ
1 启动报错 Caused by: java.lang.ClassNotFoundException: com.intellij.ide.util.PropertiesComponentImpl PluginClassLoader(plugin=PluginDescriptor(name=Bette ......
explain 关键字
1、如果type中显示为all，则说明该语句遍历了所有的行，并没有使用到索引； 2、key中显示的是所用的索引； 3、rows中显示的是预估的扫描行数，该值不是准确值； 4、filtered中表示的是满足查询的记录数量占总查询数量的比例，注意是百分比； 参考文章： https://www.cnblo ......
基于HAR包的流量录制回放
什么是HAR包？ HAR（HTTP Archive format），是一种JSON格式的存档格式文件，通用扩展名为 .har。 HAR包是JSON格式的，打开后，重点关注entries里面的request和response，包含了请求和响应信息。 流量录制 怎么获取HAR包呢？可以网上搜索方法，浏览 ......
study of 'Missing data imputation framework for bridge structural health monitoring based on slim generative adversarial networks'
the Stochastic Gradient Descent (SGD):为了提高鲁棒性，SGAIN框架的优化器采用了随机梯度下降（SGD） 一，SGAIN框架有两个重要目的：鉴别器D的目的是最大化正确预测M矩阵的概率；生成器的目的是最小化D预测M矩阵的概率。此外，利用反向传播算法对发生器和鉴别器 ......
关于.UnsupportedClassVersionError: org/example/Merge has been compiled by a more recent version of the Java Runtime (class file version 61.0), this version of 问题的彻底解决
问题描述 之前我是改变了本机上面的JDK的版本17为8； 然后这次我再次尝试MapReduce运行就报错了； 尝试更改IDEA中的环境JDK为8，还是一直显示这个错误~~~ 问题解决 根本问题在pom.xml文件这里，里面有定义我们使用的JDK的版本， 只要将其中的17改为8，然后再运行，就没有问题 ......
神经网络入门篇：详解多样本向量化（Vectorizing across multiple examples）
多样本向量化 与上篇博客相联系的来理解 逻辑回归是将各个训练样本组合成矩阵，对矩阵的各列进行计算。神经网络是通过对逻辑回归中的等式简单的变形，让神经网络计算出输出值。这种计算是所有的训练样本同时进行的，以下是实现它具体的步骤： 图1.4.1 上篇博客中得到的四个等式。它们给出如何计算出\(z^{[1 ......
Explain简记
EXPLAIN简记 CREATE DATABASE IF NOT EXISTS test_db DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_general_ci; use test_db; DROP TABLE IF EXISTS `student`; CREAT ......