拿到手的环境perl是5.8.8，需要升级 包下载地址：http://hpux.connect.org.uk/hppd/hpux/Languages/perl-5.10.1/ 解压后配置PATH环境变量后安装编译与其他机器一致 ./config make 在编译运行时遇到其他问题 cc在编译是默认是32位，需要加入+DD64参数指定编译64位 生产动态库命令是ld
在我今天参与的一个讨论中，提出了一个问题，即在具有单个连续预测器的线性回归模型中R平方如何/是否取决于预测变量的方差。这个问题的答案当然是肯定的。 可视化 我们还可以在R中轻松地可视化前面的概念。我们首先从具有非常大的样本大小的线性模型中模拟数据：n < - 10000
考虑记录如下几个量： v : 每个点的权值 siz : splay中子树大小 s : splay中子树的权值和 lm,la : 两个标记 然后维护操作就行。 [国家集训队]Tree II #include<iostream> #include<cstdio> #define ll long long #define mod 51061 #define N 100009 ll n,q,f[N],c[N][2],v[N],s[
Mediapipe 实现手势追踪 Mediapipe hands简单的手势追踪示例：部分api分析Hands的初始化配置手势信息的采集具体标志点提取 相关连接 环境：python3.8，pycharm2020 硬件：罗技c505e Mediapipe hands 官网信息：https://google.github.io/mediapipe/solutions/hands.html Mediapip
文章目录 第一部分 业务监管第一章 发布证券研究报告业务监管第一节 资格管理第二节 主要职责第三节 工作规程 第二部分 专业基础第二章 经济学一、需求函数、需求曲线和需求弹性的含义二、供给函数、供给曲线和供给弹性的含义三、市场均衡原理四、完全竞争市场的特征五、
写在前面 最近在做一个异常检测项目，采用LANL数据集进行实践，找到了一份基于LANL数据集和CERT数据集的异常检测实践源码。花了一些时间研究源代码，这里把研究的结果记录下来。 源代码 使用的源代码链接为：https://github.com/pnnl/safekit。基于这篇源代码有两篇异常检测论文，如果有兴
01 组件简介 龙马UI前端组件库，由贵州龙马技术开发的项目中的公用组件组合而成 lm-ui-element lm-ui-element适用于vue项目，大部分组件基于element-ui，并整合其他插件，如lm-address地址选择组件整合了element-ui的el-input、el-autocomplete和el-selec，并利用高德地图获取选择填写
工具Pwdump7 要在管理员权限的cmd中运行： PS：最后一行新建的用户abc，口令123，此为NTLM的值（01429D6DE0B0468923A0B4A3CADF1E6A:6985B7ADC7A21042B46B3A309BA77DDF），LM的只有一串 NTLM破解网站： Crackpot: Your password cracking jackpot!
如果已发存在标准价，需要先删除，使用 BAPI_COSTESTIMATE_DELETE_MULTI 创建标准价使用 ZRFC_FICO_MR21_V1 根据传入的组件，自动创建P_MATNR的成本价 FUNCTION ZCTM_CALC_COST. *"---------------------------------------------------------------------- *"*"本地接口： *" IMP
文章目录 PyTorch模型的保存和加载模块和张量的序列化和反序列化模块状态字典的保存和载入 PyTorch数据的可视化TensorBoard的使用 总结 PyTorch模型的保存和加载 在深度学习模型的训练过程中，如何周期性地对模型做存档非常重要。 一方面，深度学习模型的训练是一个长期的过
摘自：https://blog.csdn.net/kinzxv/article/details/82699090 简介 Google Protocol Buffer( 简称 Protobuf) 是 Google 公司内部的混合语言数据标准。Protobuf是一种轻便高效的结构化数据存储格式，可以用于结构化数据串行化，或者说序列化。它很适合做数据存储或 RPC 数据交
摘要 输入图像–>基本深度图(end to end) 深度图+BA优化–>基础深度图线性叠加 1.介绍 几乎所有的SfM算法用BA优化场景结构和摄像机运动：LM最小化几何误差或光度误差 深度学习技术解决SfM 学习前馈多层感知器（MLP）预测LM算法中的阻尼因子 BA层最小化CNN特征图之间的距离，输入CNN
这节介绍一下如何修改生成适合自己场景的语言模型。 Ref Online decoding in Kaldi(Nnet2) http://kaldi-asr.org/doc/online_decoding.html 修改语言模型 首先，我们为什么要修改语言模型？虽然已有现成的Fisher_English或者Librispeech的HCLG.fst，但是他们用到的是3-gram，也就是说上
在 https://pkgs.org/ 找到适合自己的 lm-sensors 包，下载后传到服务器，然后安装 sudo dpkg -i lm-sensors_3.4.0-2_amd64.debyes | sudo sensors-detect 之后就可以运行 sensors 懒笔行为： echo "alias wd='sensors'" >> ~/.bashrc 重启终端后键入wd 即可查看温度 参考 [
.net core 3.1 项目部署到生产环境(windows server2012 R2)，访问报错 HTTP Error 500.30 - ANCM In-Process Start Failure window logs: Application '/LM/W3SVC/5/ROOT' with physical root 'D:\XXXX\' failed to load coreclr. Exception message:CLR worker thre
原文链接：http://tecdat.cn/?p=18037 根据我们对温度的预测，我们可以预测电力消耗。绘制电力消耗序列图： plot(elect,type="l") 我们可以尝试一个非常简单的模型，其中日期Y_t的消耗量是时间，温度（以多项式形式表示）以及工业生产指数IPI_t的函数。 lm(Load~1+Time+as.factor(We
自己一直对一些底层的原理欠缺，最近一段时间弥补了一些基础的东西，但是一直没做记录。Windows的一个登录验证是必须要了解的，这里简单做个笔记记录一下。 概括 Windows本地认证采用sam hash比对的形式来判断用户密码是否正确，计算机本地用户的所有密码被加密存储在%SystemRoot%\sys
细节狂魔题 题意：维护一个\(01\)序列，支持区间修改（全部变\(0\)或\(1\)），区间取反，区间求和，区间求最长1序列 做法 显然应该用线段树维护。 线段树需要维护：每段区间内\(0\)的数量，\(1\)的数量，最长\(1\)序列长度，最长\(0\)序列长度，从左端点开始的0/1序列长度，从右端点开始的\(0/1\)序列长度。
Description sol: 这道题类似区间最大子段和。我们维护 lm, rm, ms，分别表示左右最长子串，全局最长子串。pushup的时候，计算ms时，应该为左右儿子内部的ms与跨越左右区间的ms的最大值。 #include <cstdio> #include <cstring> #include <iostream> using namespace std; const int N
HBase与Protobuf 简介 官方文档 什么是 Google Protocol Buffer？ 假如您在网上搜索，应该会得到类似这样的文字介绍： Google Protocol Buffer( 简称 Protobuf) 是 Google 公司内部的混合语言数据标准，目前已经正在使用的有超过 48,162 种报文格式定义和超过 12,183 个 .proto 文件。他
1 tcpmux TCP Port Service Multiplexer 传输控制协议端口服务多路开关选择器 2 compressnet Management Utility compressnet 管理实用程序 3 compressnet Compression Process 压缩进程 5 rje Remote Job Entry 远程作业登
原文链接：https://www.anquanke.com/post/id/193149 0x00 前言 这个系列文章主要讲ntlm认证相关的内容。以及着重介绍ntlm两大安全问题–PTH和ntlm_relay。 ntlm篇分为四篇文章 第1篇文章也是本文，这篇文章主要简单介绍一些基础概念以及引进一些相关的漏洞，比如Pass The Hash以及n
转载请注明来源：https://www.cnblogs.com/hookjc/Protocol Buffers 是一种轻便高效的结构化数据存储格式，可以用于结构化数据串行化，很适合做数据存储或 RPC 数据交换格式。它可用于通讯协议、数据存储等领域的语言无关、平台无关、可扩展的序列化结构数据格式。目前提供了 C++、Java
最近闲着没事儿，接触到了语音识别，感觉挺好玩。首先介绍一下软件下载和入门知识，哈哈哈哈，希望可以坚持学下去。 安装：首先我是在虚拟python环境中试着玩玩的 1.创建虚拟环境：win+R:conda create -n voice python=3.6 2.安装需要的包：pip install speechrecognition》》》》》》》》pip
从今天开始要记录自己的学习笔记啦～～～ 2020.3.5 缺失值的处理方法——多重插补法 1 基本思想 利用蒙特卡洛模拟法（MCMC)将原始数据插补成几个完整数据集，在每个数据集中利用线性回归（lm)或广义线性规格（glm)等方法进行插补建模，再将这些完整的模型整合到一起，评价插补模型的优劣
