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一、了解虚拟化虚拟机化是什么？将服务器物理资源抽象成逻辑资源，让一台物理服务器变成多台相互隔离的虚拟服务器。采用云计算数据中心解决方案后，可以让硬件资源利用率更好、能耗更低；从而避免了大量的服务器空间、电力资产浪费。虚拟化能做什么？通过两台冗余DELL服务器作为计算节点、NetAPP双控制器存储作为共享存储和两台冗余万兆交换机搭建部署VMware虚拟化私有云平台。业务虚拟机合理分配：CPU核心数、内存大小、磁盘大小。并且两台计算节点高可用资源必须满足当前业务虚拟机性能分别负载50%，防止某计算机节点故障或者宕机而不中断业务。两台VMwarevSphere通过以太网10GBNFS协议方式分别挂载NetAPP存储卷，同时配置NFS卷快照功能定时保护虚拟机。VMwarevSph

App逆向案例X嘟牛-Frida监听&WT-JS工具还原（一）提示：文章仅供参考，禁止用于非法途径；文章目录App逆向案例X嘟牛-Frida监听&WT-JS工具还原（一）前言一、资源推荐二、App抓包分析三、反编译逆向分析四、还原JS加密1.Hook示例代码2.JS还原五、python登录实现代码1.python示例代码2.python运行结果总结前言该文章使用了Frida、JDAX-GUI、Charles、夜神模拟器、WT-JS等工具；主要编程语言：Python，部分涉及到：JavaScript、Java；提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、资源推荐Frida-App逆向概念介绍：https://blog.

Python基础知识入门（一）Python基础知识入门（二） 一、元组类型     元组是用英文小括号 ()把所有元素包裹起来，元组里面的每一个数据叫作元素。每个元素之间都要用 英文逗号 ( , )隔开。例如：(1,2,3)。    注意：    元组是不可变数据类型，不可以进行“增删改”操作，但可通过拼接、切片完成“增删改”操作。 1.元组函数序号函数名方法及描述1tuple(x)将可迭代对象x转换为元组。x=[1,2,3,4,5]，tuple(x)，返回 (1,2,3,4,5)。2len(x)计算元组x元素个数。x=(1,2,3,4,5)，len(x)，返回5。3max(x

1.前言最近在做vue3相关的项目，用到了组合式api，对于vue3的语法的改进也是大为赞赏，用起来十分方便。对于已经熟悉vue2写法的同学也说，上手还是需要一定的学习成本，有可能目前停留在会写会用的阶段，但是setup带来哪些改变，以及ref,reactive这两api内部实现原理到底是什么，下面先来总结：setup带来的改变：1.解决了vue2的data和methods方法相距太远，无法组件之间复用2.提供了script标签引入共同业务逻辑的代码块，顺序执行3.script变成setup函数，默认暴露给模版4.组件直接挂载，无需注册5.自定义的指令也可以在模版中自动获得6.this不再是这个活跃实例的引用7.带来的大量全新api，比如definePro

APN简介APN指一种网络接入技术，是通过手机上网时必须配置的一个参数，它决定了手机通过哪种接入方式来访问网络。对于手机用户来说，可以访问的外部网络类型有很多，例如：Internet、WAP网站，集团企业内部网络、行业内部专用网络。而不同的接入点所能访问的范围以及接入的方式是不同的，网络侧如何知道手机激活以后要访问哪个网络从而分配哪个网络的IP呢，这就要靠APN来区分了，即APN决定了用户的手机通过哪种接入方式来访问什么样的网络。APN通常作为用户签约数据存储在HSS（归属用户服务器）/HLR中，用户手机在发起分组业务时也可向网络侧SGSN（ServingGPRSSupportNode，服务GPRS支持节点）/MME（MobilityManagementEntity，移动管理

项目目录一、项目概述二、主要技术三、开发环境四、详细设计1、数据库2、单词详情3、搜索单词五、运行演示六、源码获取一、项目概述本系统包含高考、四级、六级、托福和雅思词汇五个章节。每个章节分为多个单元，每个单元又包含上百个词汇。可以在单元列表查询单词，实时记录每个单元的阅读时间，点进单词详情页，有单词的拼写、音标、释义和例句，底部导航栏可以查看前一页和后一页，还可以进行自动播放，可以手动滑动页面，右上角可以设置播放速度。是一款很给力的记单词软件。二、主要技术主要应用的技术如下：Fragment碎片ViewPagerSharedPreferencesMediaPlayerHandler消息机制SQLiteDatabaseBundleListViewFileOutputStrea

目录一、图片预处理1、cv读取原始图片2、读取图片的中心点3、计算仿射变化2*3的矩阵4、基于双线性插值的仿射变化，将原始图片映射到dst图片5、将原始图片的值归一化到0~1之间6、使用样本集的mean和std再进行z-score归一化7、计算特征图的大小（128*128）8、计算原始图片到特征图的2*3仿射变化矩阵9、初始化结果字段10、获取原始图片中物体的bbox并映射到特征图中11、在特征图中构造heatmap12、ind计算13、中心点偏移reg计算14、预处理之后数据结果汇总二、Loss值计算1、loss概述2、FocalLoss计算流程3、L1Loss计算流程4、最终loss值汇总三、预测推理过程之图像预处理四、预测推理过程之预测结果解

优点1：主干网络（CSPDarknet）加入Fcous结构主干网络加入Fcous结构，将图片宽高信息缩小，减小参数量，提升网络计算速度Fcous结构:将输入的图片先经过Fcos结构对图片进行每隔一个像素取出一个值，得到四个特征层，然后再进行concat。从而图片宽高的信息缩小，通道数增加。在原始信息丢失较少的情况下，减小了参数量（由于fcous替代了两层卷积与一层bottleneck）图1 Fcous示意优点2：主干网络的激活函数替换为silu激活函数silu函数相比于rule非线性能力更强，解决了rule当有负数输入输出为0，发生梯度弥散的缺点。同时继承了relu收敛更快的优点。silu函数=x*sigmoid(x)，是relu与sigmoid的结合。可以看做是一个

#include<iostream>#include<string>#include<memory.h>#include<cstdio>#include<string>#include<algorithm>#defineNUM1001usingnamespacestd;intcharaNum[NUM];//存放输入数据的数组inttempArr[NUM];structload{intweight;intindex;}arr[NUM];intx[NUM];boolcmp(constload&a,constload&b){returna.wei

CompositionAPI1.CompositionAPI接下来我们来介绍一下Vue3中新增的CompositionAPI如何使用。注意CompositionAPI仅仅是Vue3中新增的API，我们依然可以使用OptionsAPI。先来实现一下之前演示的获取鼠标位置的案例。做这个案例之前，需要先介绍一下createApp这个函数，这里不借助任何的构建工具，直接使用浏览器中原生的ESModule的方式来加载Vue模块。注意，这里我们会使用vue.esm.browser.js完整版的Vue。首先，安装Vue3.0，创建createApp.html文件。createApp.html<!DOCTYPEhtml><htmllang="en"><