从云AK泄露利用看企业特权管理 目录 - 缘起 - 当前主流AK泄露检测方式 - 防止AK滥用的关键要素？ - 哪些算特权账号管理？ - 如何做特权账号管理？ - 特权管理与堡垒机、IAM、零信任的关系？ - 特权管理
题意： 给出整数 \(V,A,B,M\)，你可以进行以下四种操作若干次： \(V \to V+A\) \(V \to V+B\) \(V \to V-A\) \(V \to V-B\) 但你必须时刻保证 \(V\in[0,M]\)。 求你可以得到多少种不同的 \(V\)。 多组数据，数据组数 \(T \leqslant 10^5\)。 \(1 \leqslant A < B \leqslant M \leqslant
Madoka and Strange Thoughts 唯一分解定理 \[gcd(a, b) = p_1^{min(ak_1, bk_1)} * p_2^{min(ak_2, bk_2)}... \]\[lcm(a, b) = p_1^{max(ak_1, bk_1)} * p_2^{max(ak_2, bk_2)}... \]根据上面两个式子就可以知道 \(\frac{lcm(a,b)}{gcd(a,b)}\) 其实就是质因数最大最小次幂相差
import sys from math import inf line = sys.stdin.readline().strip() vs = list(map(int, line.split())) n, k = vs[0], vs[1] line = sys.stdin.readline().strip() vs = list(map(int, line.split())) dp = [[0]*n for _ in range(n)] ans = 0 for i in range(n-1, -1,
今天突然感觉状态不错，然后一半多一点的时间拿了两个半一血顺便AK，甚至都是一遍过。感觉多多少少有点科幻，与往常唯一不同的地方在于一直哼着周杰伦的《以父之名》。
OIer IOI AK er
啥是AK AK（Access Key）是一种身份证明，它解决了“资源的使用者是谁”这个问题，比如在生活中，身份证可以证明你是你，而在云计算或程序中，AK能证明你是这个应用的拥有者。 AK和密码的有啥区别呢，密码面对的主体是人，人可以使用密码登录系统证明身份；AK的主体是程序或服务，程序或服务可以使用AK
dbxxx AK 哈市中考！！！ dbxxx AK 哈市中考！！！ dbxxx AK 哈市中考！！！ dbxxx AK 哈市中考！！！ dbxxx AK 哈市中考！！！ dbxxx AK 哈市中考！！！ dbxxx AK 哈市中考！！！ dbxxx AK 哈市中考！！！ dbxxx AK 哈市中考！！！ dbxxx AK 哈市中考！！！ dbxxx AK 哈市中考！！！ dbxxx AK 哈市中考！！！ dbxxx AK 哈市中考！！！ dbxxx AK 哈市中考！！！ dbxxx A
# -*- coding: utf-8 -*- """ 手机屏幕截图的代码: screenshot.py """ import subprocess import os import sys,re from PIL import Image import os import time,random import cv2 import aircv as ac import numpy as np # SCREENSHOT_WAY 是截图方法，经过
两个集合的容斥关系公式：A∪B = A+B - A∩B (∩：重合的部分）三个集合的容斥关系公式：A∪B∪C = A+B+C - A∩B - B∩C - C∩A +A∩B∩C |A1∪A2∪…∪An| = Σ|Ai| - Σ|Ai∩Aj|+Σ|Ai∩Aj∩Ak| - … + |A1∩…∩An|×(-1)^(n+1) ==|Ai|-|Ai∩Aj|+|Ai∩Aj∩Ak|+ |A1∩…∩An|×(-1)^(n+
两个集合的容斥关系公式：A∪B = A+B - A∩B (∩：重合的部分）三个集合的容斥关系公式：A∪B∪C = A+B+C - A∩B - B∩C - C∩A +A∩B∩C|A1∪A2∪…∪An| = Σ|Ai| - Σ|Ai∩Aj|+Σ|Ai∩Aj∩Ak| - … + |A1∩…∩An|×(-1)^(n+1)==|Ai|-|Ai∩Aj|+|Ai∩Aj∩Ak|+ |A1∩…∩An|×(-1)^(n+1)
两个集合的容斥关系公式：A∪B = A+B - A∩B (∩：重合的部分）三个集合的容斥关系公式：A∪B∪C = A+B+C - A∩B - B∩C - C∩A +A∩B∩C|A1∪A2∪…∪An| = Σ|Ai| - Σ|Ai∩Aj|+Σ|Ai∩Aj∩Ak| - … + |A1∩…∩An|×(-1)^(n+1)==|Ai|-|Ai∩Aj|+|Ai∩Aj∩Ak|+ |A1∩…∩An|×(-1)^(n+1)
1. 阿里云机器自动创建 1.1 获取阿里云AK 信息 AK 信息简介 企业上云时，云平台会为企业提供一个仓库，企业在云上的资源（比如云存储、云虚拟机、云数据库、……）都会放在这个仓库里。AK是给企业应用程序开启这个仓库的门钥匙，它和人类用的密码是类似的。保管好AK不被泄露是客户必
两个集合的容斥关系公式：A∪B = A+B - A∩B (∩：重合的部分）三个集合的容斥关系公式：A∪B∪C = A+B+C - A∩B - B∩C - C∩A +A∩B∩C |A1∪A2∪…∪An| = Σ|Ai| - Σ|Ai∩Aj|+Σ|Ai∩Aj∩Ak| - … + |A1∩…∩An|×(-1)^(n+1) ==|Ai|-|Ai∩Aj|+|Ai∩Aj∩Ak|+ |A1∩…∩An|×(-1)^(n+
效果图 1.在util下建一个map.js export function mymap(ak) { return new Promise(function(resolve, reject) { window.init = function() { resolve(mymap) } var script = document.createElement('script') script.type = 'text/javascri
题目传送门 分析 考虑一个贪心，由于 \(x_i\) 呈线性排列，我们一定要保证去到的机房越多越好，所以将 \(x\) 排序，每次前往最近的机房，如果可以 AK 则 AK，累加答案。 代码实现 我相信我的解法一定有漏洞，欢迎各位 dalao 来 hack。 #include <bits/stdc++.h> #define int long long using na
原来的地址改变新地址： 原： url: 'https://api.map.baidu.com/geocoder/v2/?ak=你的ak&location=' + lb.latitude + ',' + lb.longitude + '&output=json&coordtype=wgs84ll' 新： url: 'http://api.map.baidu.com/reverse_geocoding/v3/?ak=
题目链接 题目 Ksenia has an array a a a consisting of n n n positive integers a1,a2,…,an a_1, a_2, \ldots, a_n a1,a2,…,an . In one operation she can do the following: choose three distinct indices i i i , j j j , k k k , and then change all of ai,aj,
题目描述 求 a 的 b 次方对 p 取模的值，其中 0≤a,b≤10^9 0<p≤10^9 输入格式 三个用空格隔开的整数a,b和p。 输出格式 一个整数，表示a^b mod p的值。 输入样例 2 3 9 输出样例 8 此题部分数论知识 a ≡
1、创建一个js文件 export function BMPGL(ak) { return new Promise(function (resolve, reject) { window.init = function () { // eslint-disable-next-line resolve(BMapGL) } const script = document.createElem
同级： 一区&&64级最强xyc，吊打一切，ak ioi：Konnyaku41377 二区独苗gzn：wapmhac 一区稳“重”型老师傅gzh：柳下惠 一区csp,noip双赢选手ghc：双枫浦
文章目录 1. 前言2. MIM3. 感悟 1. 前言 前几天的论文阅读分享中我汇报的是这篇论文。感觉挺棒的，这里简单记录一下。 2. MIM 这里我将本文的Market Influence Maximization，简称为MIM问题。本文作者针对美国航空市场的收益问题提出了新的解决方案。提出了一个 Market Shar
地点检索服务 地点检索服务（又名Place API）是一类Web API接口服务； 服务提供多种场景的地点（POI）检索功能，包括城市检索、圆形区域检索、矩形区域检索。开发者可通过接口获取地点（POI）基础或详细地理信息。 百度地图服务文档 import os import requests import json import time # query
Prony算法是基于指数函数的线性组合对采样数据进行拟合，其中指数项个数为Prony算法模型的阶数。 设采样数据为x(0),x(1),…,x(N-1)，令： 在上式中，N为采样数据的个数；k为模型阶数，且N≥2k；Ak为振幅；αk为衰减因子；fk为频率；φk为相位；Δt为采样间隔。 使平方误差： 最小便可以求出{Ak,
暴力分 一个的蒟蒻失去了他的T1，这个一百分的红题是全比赛里良心的题目。 蒟蒻的不幸遭遇被The Aker of IOI 了哥一知道了。了哥一便在那题目WA掉的那一刻去探问蒟蒻。 那蒟蒻在机房里。 他站在机房的中央，在一张桌子前面，伸着右手，不慌不忙地用一块漆黑的键盘打出白色的代码
