1、可测函数及其与简单函数的联系： 可测函数：若为定义在可测集上的广义实值函数，若，点集为可测集，则为上的可测函数，在上可测；简单函数：可测集可以分为有限个不相交的的可测集，且，若函数在每个可测集上取值都为常数，则称上的函数为简单函数；特征函数：对于集合，其特征函数为；则简单函数可以表示
一、动态规划的思想方法 动态规划（Dynamic Programming，DP）方法对问题进行全面的规划处理，从而弥补了贪婪法在这方面的不足。下面叙述动态规划的最优决策原理，并以货郎担问题为例说明动态规划的思想方法。 1、动态规划的最优决策原理 对于具有n
今天要了解的基础知识是连续型随机变量的概念，常见的连续型随机变量分布。 连续型随机变量的定义是若一个随机变量的分布函数可写成，则该随机变量可称为连续型随机变量，其中为该连续型随机变量的密度函数。连续型随机变量有哪些基本性质呢? (1)若连续型随
一、递推问题 递推问题的典型代表就是斐波那契数列问题，即已知斐波那契数列前几项（下标从0开始）为0，1，1，2，3，5，8……，求第n项。 通过观察前几项，发现每一项都是前两项的和，因此递推式为 C++部分代码如下： fib[0] = 0; fib[1] = 1; for(int i = 2; i <= n; i ++) fib[i] = fib[i - 1]
题目：输入一个整型数组，数组里有正数和负数。数组中的一个或连续多个整数组成一个子数组。求所有子数组的和的最大值。要求时间复杂度为O(n)。例如输入的数组为{1，-2，3，10，-4，7，2，-5}，和最大的子数组为{3，10，-4，7，2}，因此输出为该子数组的和18。 不管暴力枚举适不适合解题，我们都可以先分析一
工具介绍 lsscsi 看到每个设备： [root@ip-10-169-10-100 ~]# dmesg | grep -i raid [ 19.780227] smartpqi 0000:5c:00.0: added 0:1:0:0 4000000000000000 Direct-Access HPE LOGICAL VOLUME SSDSmartPathCap- En- RAID-1(1+0) [ 19.780653] smartpqi 0000:5c:00
Difference between escape(), encodeURI(), encodeURIComponent() 回答1 For the visually minded, here's a table showing the effects of encodeURI(), encodeURIComponent() and escape() on the commonly-used symbolic ASCII characters: Char encUrI encURIComp
awk的内建函数split允许你把一个字符串分隔为单词并存储在数组中。你可以自己定义域分隔符或者使用现在FS(域分隔符)的值。格式： split (string, array, field separator) string： 表示要操作哪个(切割)字符串 $0 表示一行的整条记录
1、导数定义 设y=f(x)在的某邻域内有定义，自变量增量为Δx,因变量增量，若存在，则说明f(x)在处可导，记作。 2、定义公式 1)或者 2)左导数： 右导数： 3)倒数存在的充要条件： ，即左右导数存在且相等，常见于分段函数。 例1：y=|x|在x=0处是否可导？ 解：,不可导。 例2：已知,则
Today 2019 VW POLO MQB49/5C add key success. Used Xhorse vvdi key tool plus pad for the whole process. Add key mqb platform (Johnson cluster and new MQB49/5C type on key tool plus are online. Read data with pad, then sent it for online calculation (co
超高斯分布： 超高斯分布式指随机过程的四阶累计量恒大于零，并且关于其均值对称分布。相对于高斯分布，超高斯分布的随机过程分布区域较宽，呈现较宽的拖尾。工程中对于超高斯过程常常只指明其偏斜度为0，峭度大于0，即： 亚高斯分布： 亚高斯分布是指随机过程的四阶几类恒小于0，并且关于其
我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧~ encodeURIComponent('\n') "%0A" encodeURIComponent('\\') "%5C" encodeURIComponent('/') "%2F" encodeURIComponent(',') "%2C"
输出是连续变量的是回归树，输出是离散变量的是分类树。 CART决策树是一个二叉树。 回归树： 输入空间划分为M个单元 ，单元 对应输出 ， 是其对应的输入空间。 输出 取 上所有输出的均值： 下面，看输入空间的划分方法。 假设最优切分变量 ，最优切分点 ，输入空
4.3 线性规划问题 例子线性分式规划 线性规划 目标函数和约束函数都是仿射函数，问题则称为线性规划。一般的线性规划形式: 其中，显然线性规划问题是凸优化问题。 因为不等式约束函数和等式约束函数都是仿射函数，所以可行集是一个多面体。 所以也就是相等于在多面体中找一个使得最
2.2重要例子 1 空集、单点集、都是的仿射 2 任意直线都是仿射 3 一条线段是凸的，但不是仿射 4 射线是凸的，但不是仿射 5 任何子空间都是仿射的、凸锥 超平面与半空间 超平面 数学上超平面是具有下列形式的集合: 从上式看出，超平面其实是线性方程的解空间。从几何上看，超平面其实是
0x01 判断注入点 宽字节注入，过滤掉'(使用php函数将'转义) 输入',"都显示正常 判断宽字节注入 ?id=1%bb%27 或者 ?id=1%bb%5c%5c%27--+ 0x02判断数据库名 后面就正常注入 ?id=-1%bb%5c%5c%27 union select 1,database(),user()--+ 0x03 Less-33 33关同样的方法绕过 ?id=1%bb%
正交多分辨分析1 1. 目的 我们希望使用正交小波对能量有限的信号（）进行分解以便于进行时频分析，需要构建信号空间的正交小波，其中正交小波定义如下： 为小波函数， 构成信号空间上的标准正交基（），则称为正交小波。 正交小波通过对小波函数进行时域的离散的压缩和平移构成上的一组,也就是
信用评分卡模型分数校准 风控业务背景 在评分卡建模中，我们通常会把LR输出的概率分（probability）转换为整数分(score)，称之为评分卡分数校准(calibration)。事实上，这个阶段称为尺度变换（scaling）或许更为合适。只是有些书中并不严格区分校准和尺度变换，统称为风险校准。 大
python3爬虫（4）各种网站视频下载方法原创H-KING 最后发布于2019-01-09 11:06:23 阅读数 13831 收藏展开理论上来讲只要是网上（浏览器）能看到图片，音频，视频，都能够下载下来，然而实际操作的时候也是有一定难度和技术的，这篇文章主要讲述各个网站视频资源如何下载。 B站视频页面链接： http
Correct(准确) :每个组成部分的描述准确,不会引起误解 Clear(清晰): 每个组成部分描述清晰,易于理解 Concise(简洁): 只包含必不可少的信息,不包括任何多余的内容 Complete(完整): 包括复现该缺陷的完整步骤和其他本质信息 Consistent(一致) : 按照一致的格式书写全部缺陷报告
title: sql注入-宽字节注入 尽管现在呼吁所有的程序都使用unicode编码，所有的网站都使用utf-8编码，来一个统一的国际规范。但仍然有很多，包括国内及国外（特别是非英语国家）的一些cms，仍然使用着自己国家的一套编码，比如gbk，作为自己默认的编码类型。也有一些cms为了考虑老用户，所以
设置监控哪块盘： https://www.bountysource.com/issues/50160777-disk-space-usage-depcited-in-grafana-correct https://www.google.com.hk/search?q=(sum(node_filesystem_size%7Bdevice!%3D%5C%22rootfs%5C%22%2Cinstance%3D%5C%22%24server%5C%22&oq=(sum(node_filesystem_s
关于统计学习的理论博大精深，想要弄明白是需要花费很大功夫的，涉及到方方面面的数学知识(比如泛函分析、高等数学、概率论、统计学…….)，我这里也就是把一些基本概念、理论规整一下。 存在一个未知的系统、给定的输入样本空间和这些输入样本通过处理后
宽字节注入产生的原理 宽字节注⼊源于程序员设置MySQL连接时错误配置为：set character_set_client=gbk， 这样配置会引发编码转换从⽽导致的注⼊漏洞。具体原理如下： 1，正常情况下当GPC开启或使⽤addslashes函数过滤GET或POST提交的参数时，⿊客使 ⽤的单引号 '就会被转义为: '； 2，但如果存
