点击获取后点击添加扩展可能有打不开或者打开后不是此画面的,可以直接跳到获取这一步 二.安装脚本 这里直接使用大佬已经写好的脚本https://gaoxiaobang.vip/111607.html安装好后可以打开学习通或智慧职教有些课程有大量的题
目前问题 1.当短时间内多次请求会造成学习通403拒绝请求,导致无法获取到作业或考试。 3.查询端和服务端要分离开:因为从原作者中的文章中表示,学习通会对请求多或异常的ip进行封ip,后续也从自己同学的服务器了解到了,他原本用服务器爬取学习通,最后导致ip被封。 项目及免责 项目目前部署在自己的服务器上:链接为:学习通剩余作业 免责: 1.本站不记录、不保存学习通密码及cookie,全部保存在你的本地浏览器上,使用时才会调用。 3.如因使用本项目对您的学习通产生封号等,于本站无关。 4.使用此项目,默认出现任何情况与本站无关,否则请勿使用。 源码: 因程序尚未全部完成,且存在未知bug,目前不公开提供。 使用地址:学习通剩余作业
Pandas是紧密相连的 2.二维数组的创建 1.字典创建法 举例说明: 使用pd.DataFrame(字典)创建二维对象 可以看到,sr1和sr2原有的index变成了横向的标签,即1,2,3,4号 显示索引比较浅显易懂 3.二维对象的索引 显示索引:.loc 隐式索引:.iloc 记得一定要带索引器 举例说明: 1.数据创建: 这样创建也可以 .loc[]中的内容顺序是先行标签,后列标签 4. 4.对象的拼接-----------pd.concat() 举例说明,代码: 5.一维对象和二维对象的合并 初始数据: 合并列对象:添加列特征 合并行对象:添加行个体
机器学习定义 机器学习(Machine Learning)本质上就是让计算机自己在数据中学习规律,并根据所得到的规律对未来数据进行预测。 机器学习的基本过程如下: 机器学习基本过程 机器学习发展历程 从机器学习发展的过程上来说,其发展的时间轴如下所示: 机器学习发展历程 从上世纪50年代的图灵测试提出、塞缪尔开发的西洋跳棋程序,标志着机器学习正式进入发展期 机器学习分类 机器学习经过几十年的发展,衍生出了很多种分类方法,这里按学习模式的不同,可分为监督学习、半监督学习、无监督学习和强化学习。 监督学习、半监督学习、无监督学习、强化学习的示意图如下所示: 机器学习应用之道 机器学习是将现实中的问题抽象为数学模型,利用历史数据对数据模型进行训练,然后基于数据模型对新数据进行求解,并将结果再转为现实问题的答案的过程 4.模型训练及评估 我们预先设定损失函数Loss计算得到的损失值,通过准确率Accuracy来评估训练模型。
而和S2不一样的是,由于Log4j2 作为日志记录基础第三方库,被大量Java框架及应用使用,只要用到 Log4j2 进行日志输出且日志内容能被攻击者部分可控,即可能会受到漏洞攻击影响。 ElasticSearch Jedis Logstash … 下面我们来一起看看漏洞原理 漏洞分析 搭建环境 这里选用log4j-core 2.14.1版本,简单构造一个环境 package top.bigking.log4j2attack.service ; import lombok.extern.slf4j.Slf4j; @Slf4j public class HelloService { public static void main -- 引入log4j2依赖 --> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-log4j2 https://github.com/apache/logging-log4j2/releases/tag/log4j-2.15.0-rc2 2、现在普遍的修复方案主要集中在配置修改上 在项目的 log4j2
而操作3与操作4可以使三元组区间缩小。 那我们将区间扩大的视为父亲,区间缩小的状态视为儿子。 那么我们可以由此构建一棵树。
Peripheral (BLSP),低速接口的总线访问模块 (3) QUP:Qualcomm Universal Peripheral,高通统一的外设 2.Msm8937 BLSP BLSP是高通对于低速接口的一种管理方式 FIFO,而UART_DM单独集成并有自己的FIFO,所有的这3个core共享同一个总线接口,也就是对外共用相同的I/O接口,比如: 但是对于只使用两个UART引脚的UART_DM,比如只用到GPIO_4( msm_shared\include\blsp_qup.h下的定义 从这里可以看出QUP是从QUP_ID_0开始,那么我们的使用的GPIO6和GPIO7的I2C对应QUP_ID_1,使用示例如下: 4. status register in the peripheral core allows software to distinguish between interrupt sources 参考: 高通无人机 8074 BLSP接口说明 http://huaqianlee.github.io/2016/04/27/Uav/Qualcomm-uav-blsp-port/ 高通APQ8074 spi 接口配置 https
「一本通 5.2 例 4」战略游戏 题意 有一座古城堡,里面的路形成一棵树, 某个士兵在一个节点上时,与该节点相连的所有边都将能被瞭望到。问最少需要多少士兵才可以使所有的路都被瞭望到。
Qt学习------4 信号和槽(1) connect(信号发送者,发送的具体信号,信号接收者,信号的处理(槽)) 信号和槽的优点:松散耦合,信号发送端和信号接收端本身没有关系,通过connect链接将两端耦合在一起 //需求 点击关闭程序按钮,关闭窗口 //参数1 信号发送者-->按钮(传入地址) 参数2 发送的信号--->点击按钮(函数的地址) 参数3 信号的接收者-->窗口 参数4
「一本通 5.5 例 4」旅行问题 题意 John 打算驾驶一辆汽车周游一个环形公路。公路上总共有 n 车站,每站都有若干升汽油(有的站可能油量为零),每升油可以让汽车行驶一千米。
「一本通 5.6 例 4」Cats Transport 题意 小S养了M只猫,雇了P位饲养员。农场旁边有N座山,从1到N编号,第i座山与第i-1座山的距离为D_i,饲养员都住在1号山上。
学习通加Anki光速逃离挂科 2021年11月26日 216 字 大概 1 分钟 为了防止挂科,写了个脚本,可以将你的超星学习通里的作业数据、随堂练习导出成为 Csv 文件,方便导入 Anki 背题 Anki Anki让记忆更轻松 - ankichina 二 下载 Anki 选择题模板 anki 选择题❤️猪猪.apkg 模版下载 下载 感谢 @GJade 提供的模板 下载后双击即可导入模板 三 导出学习通作业 、随堂练习数据 安装油猴或脚本猫 油猴脚本安装 “超星 To Csv” 脚本 https://scriptcat.org/script-show-page/219 打开学习通作业或随堂练习页面,点击“下载题目数据 ”按钮 四 将数据导入 Anki 1、打开 Anki,点击“文件” 2、选择“导入” 3、选择 步骤(三 3)下载的文件 4、模板、牌组选择如图 5、点击“导入”
/audio/3.mp3",name:"113",author:"311111"}, {id:4,src:". /audio/4.mp3",name:"114",author:"411111"} ]; var music=new Vue({ el:'#music /audio/3.mp3",name:"113",author:"311111"}, {id:4,src:". /audio/4.mp3",name:"114",author:"411111"} ]; var music=new Vue({ el:'#music 创建组件 1.cd 到当前目录下 2.vue init webpack-simple 项目名 3.接下来根据提示操作 4.cd 项目名 5.npm install 6.npm run dev 7.只关心
B站上热播的SQL教程练习和答案,零基础学通4种数据库SQL语言(MySQL、Oracle、SQL Server和PostgreSQL)。 20000.00 | 280000.00 | | 2 | 19100.00 | 267400.00 | | 3 | 23900.00 | 334600.00 | | 4 15000.00 | | 李明 | 14200.00 | | 程娟 | 14900.00 | | 赵卫华 | 15000.00 | +-----------+----------+ 4
「一本通 5.2 练习 4」叶子的染色 题意 给一棵有 m 个节点的无根树,你可以选择一个度数大于 1 的节点作为根,然后给一些节点(根、内部节点、叶子均可)着以黑色或白色。
前言 最近小编在学习python自动化处理网页,因为一直在使用学习通,因此写了一个python自动化网页登录学习通的简单程序,因为才入门,不足之处希望读者能够提出。 from selenium import webdriver class Webdriver: def main(self): user = input('请输入学习通账号 :') password = input('请输入学习通密码:') global wb # 申明全局变量防止Chrome浏览器运行时闪退 wb ) # 定位点击登录 if __name__ == '__main__': s = Webdriver() s.main() 我们启动程序输入账号和密码就可以直接登录超星学习通的个人空间 总结 体验下来就是selenium模块就是用程序去模仿人去对网页的操纵,例如输入,鼠标点击,等操作,如果结合爬虫等数据挖掘的话,会起到很好的作用;在后续的学习中,我会去尝试写一个学习通自动签到的程序,希望这篇文章对读者有所帮助
关于高通Camx架构介绍的文章目前还是凤毛麟角,我会尽自己能力尽可能讲多点,讲的通俗明白点~ 这篇文章分下面几点来展开: 1)Camx整体架构图; 2)Camx基本组件及其概念; 3)Camx代码目录结构 ; 一、Camx整体架构图 目前Android主流的机型,采用高通芯片的,使用的基本都是camx架构。 从上图我们可以看到,在hal层,高通是结合自己的芯片硬件,添加了一层逻辑,这层逻辑高通内部命名为camx架构。 下面我们来看下高通camx架构上,camera数据流向大体上是怎样的? ? 4) pipeline 一连串node的集合。pipeline提供单一特定功能的所有资源集合,维护着所有硬件资源以及数据的流转。
PHP 版超星学习用自动签到,支持多用户签到,二次开发便捷! 运行环境PHP 7.3测试通过,理应 及以上都能够使用 登录方式: 支持手机号码登录,暂时不支持学号登陆! account=你的超星账号&password=你的超星密码, 3,实现自动签到推荐大于等于 10 分钟 执行一次, 4,避免出现异常我已经硬编仅能在每天的 08:00 ~ 22:00 之间运行, 5,
机器学习的基本过程如下: 机器学习基本过程 机器学习发展历程 从机器学习发展的过程上来说,其发展的时间轴如下所示: 机器学习发展历程 从上世纪50年代的图灵测试提出、塞缪尔开发的西洋跳棋程序,标志着机器学习正式进入发展期 机器学习分类 机器学习经过几十年的发展,衍生出了很多种分类方法,这里按学习模式的不同,可分为监督学习、半监督学习、无监督学习和强化学习。 强化学习 强化学习(Reinforcement Learning)类似于监督学习,但未使用样本数据进行训练,是是通过不断试错进行学习的模式。 监督学习、半监督学习、无监督学习、强化学习的示意图如下所示: 机器学习应用之道 机器学习是将现实中的问题抽象为数学模型,利用历史数据对数据模型进行训练,然后基于数据模型对新数据进行求解,并将结果再转为现实问题的答案的过程 4.模型训练及评估 我们预先设定损失函数Loss计算得到的损失值,通过准确率Accuracy来评估训练模型。
这篇文章主要介绍在高通平台的CamX框架里面,如何去点亮摄像头马达,需要修改哪些相关的文件。 一、大体浏览 先来个整体的浏览,看下涉及到需要修改哪些目录下的文件。 可以看下图,要让马达运转起来,我们需要修改的基本就是下面4个目录下的相关文件。 chi-cdk/oem/qcom/module 3、各个Camera sensor编译配置的文件目录 vendor/qcom/proprietary/chi-cdk/tools/buildbins 4、 proprietary/chi-cdk/oem/qcom/actuator 这个目录下,我们需要添加个dw9714v_actuator.xml的文件,如果sersor 用的马达型号高通源码已经有了,那直接用高通原始的配置就可以了 clock-rates = <24000000>; }; }; 复制代码 ---- 本人从事Android Camera相关开发已有5年 目前在深圳上班 欢迎大家关注我的微信公众号“小驰笔记” 大家一起学习交流