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    学习高效学习教程

    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或智慧职教有些课程有大量的题

    1K00编辑于 2025-08-15
  • 来自专栏布衣者博客

    python项目-学习剩余作业

    目前问题 1.当短时间内多次请求会造成学习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,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:学习剩余作业 免责: 1.本站不记录、不保存学习密码及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:学习剩余作业

    2.2K30发布于 2021-09-07
  • 来自专栏学习

    python速小笔记-------4.Pandas库

    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

    30300编辑于 2025-04-05
  • 来自专栏张俊红

    机器学习识篇知识分享

    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。

    65010编辑于 2022-07-19
  • 来自专栏LoRexxar's Blog

    log4j2 JNDI注入漏洞速~

    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

    1.1K10编辑于 2023-02-21
  • 来自专栏OI

    「一本 4.4 练习 4」跳跳棋

    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。

    72440编辑于 2022-09-19
  • 来自专栏全栈程序员必看

    msm8937的BLSP学习

    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: 高无人机 8074 BLSP接口说明 http://huaqianlee.github.io/2016/04/27/Uav/Qualcomm-uav-blsp-port/ 高APQ8074 spi 接口配置 https

    2.1K20编辑于 2022-11-04
  • 来自专栏OI

    「一本 5.2 例 4」战略游戏

    「一本 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。

    36620编辑于 2022-09-19
  • 来自专栏c++与qt学习

    Qt学习-------4

    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

    34030发布于 2021-02-22
  • 来自专栏OI

    「一本 5.5 例 4」旅行问题

    「一本 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。

    53920编辑于 2022-09-19
  • 来自专栏OI

    「一本 5.6 例 4」Cats Transport

    「一本 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。

    60020编辑于 2022-09-19
  • 来自专栏折影轻梦

    学习加Anki光速逃离挂科

    学习加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”

    1.3K30发布于 2021-11-29
  • 来自专栏雪胖纸的玩蛇日常

    Vue学习4

    /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

    50020发布于 2018-08-16
  • 来自专栏oracleace

    4中数据库SQL教程练习和答案

    B站上热播的SQL教程练习和答案,零基础学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

    42030编辑于 2023-05-26
  • 来自专栏OI

    「一本 5.2 练习 4」叶子的染色

    「一本 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。

    33830编辑于 2022-09-19
  • 来自专栏算法与编程之美

    Python|自动化实现学习登录

    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,因此写了一个python自动化网页登录学习的简单程序,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('请输入学习账号 :') password = input('请输入学习密码:') 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自动签到的程序,希望这篇文章对读者有所帮助

    1.6K20发布于 2020-09-24
  • 来自专栏Android Camera开发

    Android 高Camx架构学习 - 第1章

    关于高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,高是结合自己的芯片硬件,添加了一层逻辑,这层逻辑高内部命名为camx架构。 下面我们来看下高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。

    2.8K30发布于 2021-04-30
  • 来自专栏壳屋栏博客专栏

    超星学习自动签到接口搭建PHP版

    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,

    2.2K20编辑于 2022-06-09
  • 来自专栏数据派THU

    机器学习识篇知识分享

    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。

    99020编辑于 2022-07-04
  • 来自专栏Android Camera开发

    CamX框架学习系列:Bring Up Actuator

    这篇文章主要介绍在高平台的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

    3.6K30发布于 2021-04-19
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