首页
建站知识
建站知识
/
2025/3/10 17:20:14
http://www.tqpw.cn/F9mU7YWv.shtml
相关文章
计算机网络学习(十) 网络层 Ⅲ
文章目录 1.路由选择算法1.1 路由算法1.2 链路状态路由算法1.3 距离向量路由算法1.4 LS vs DV ?1.5 层次路由选择 2.因特网中的路由选择2.1自治系统间内的路由选择2.1.1 RIP2.1.2 OSPF 2.2自治系统间的路由选择2.2.1 BGP 基础2.2.2 路径属性和 BGP 路由2.2.3 BGP 路…
阅读更多...
循环队列--击鼓传花或者叫烫手的山芋(hot potato)
之前我们已经实现了一个Queue的构造函数。这里使用它来模拟一个击鼓传花的游戏。 function hotPotato(name_list, num) {var queue new Queue();for(var i0; i<name_list.length; i) {queue.enqueue(name_list[i]);}var eliminated "";var round 1;while(queue…
阅读更多...
在msf和powershell中利用hotpotato进行提权
本文讲的是 在msf和powershell中利用hotpotato进行提权, 通过类似SMB协议的NTLM认证已经被微软修补了,不过HTTP到SMB正在使用这种验证,并且还用于创建高权限服务中。因为流量包中含有NTLM凭据并且正在通过伪代理服务器,因此可以将…
阅读更多...
python数据结构与算法 15 队列应用之烫手的山芋
为了展示队列的应用,我们模拟一种真实的先进先出的情形。作为开始,我们观察一种儿童游戏,叫烫手的山芋(hotpotato),在这个游戏中(图2),孩子们排成一圈,把手里…
阅读更多...
052试题 86 - crosscheck 命令及expried
题目: 86. View the Exhibit to examine the output for the CROSSCHECK BACKUP command. Which statement is true about the output of the command? A.The backup piece is expired as the new backup is available. B.The backup piece is expired because th…
阅读更多...
oracle查询失效归档,Rman Crosscheck删除失效归档
Rman Crosscheck删除失效归档 $ rman target / Recovery Manager: Release 9.2.0.4.0 - 64bit Production Copyright (c) 1995, 2002, Oracle Corporation. All rights reserved. connected to target database: AVATAR2 (DBID=2480694409) RMAN> crosscheck archivelog al…
阅读更多...
关于Crossref检测报告解读
Crossref的PDF报告分成3部分, 其中最重复的2部分是:一是文章内容中标示了颜色的重复内容和重复率结果。 第一次用Crossref查重系统的同学面对查重报告的时候一头雾水,不知道该如何查看,下面小给同学们一起解读一下Crossref查重报…
阅读更多...
斯坦福泡茶机器人DexCap源码解析:涵盖收集数据、处理数据、模型训练三大阶段
前言 因为我司「七月在线」关于dexcap的复现/优化接近尾声了(每月逐步提高复现的效果),故准备把dexcap的源码也分析下,再之后则分析下iDP3的源码——为队伍「iDP3人形的复现/优化」助力 最开始,dexcap的源码分析属于此文《DexCap——斯坦福…
阅读更多...
大模型应用——文档图像大模型的思考与探索
垂直领域大模型——文档图像大模型的思考与探索 前言 12月1日,2023中国图象图形学学会青年科学家会议在广州召开。超1400名研究人员齐聚一堂,进行学术交流与研讨,共同探索促进图象图形领域“产学研”交流合作。 大会上,合合信息智能技术平台事业部副总经理、高级工程师丁凯…
阅读更多...
Elastic 8.17:Elasticsearch logsdb 索引模式、Elastic Rerank 等
作者:来自 Elastic Brian Bergholm 今天,我们很高兴地宣布 Elastic 8.17 正式发布! 紧随一个月前发布的 Elastic 8.16 之后,我们将 Elastic 8.17 的重点放在快速跟踪关键功能上,这些功能将带来存储节省和搜索性能优势…
阅读更多...
网络安全 | 零信任架构:重构安全防线的未来趋势
网络安全 | 零信任架构:重构安全防线的未来趋势 一、前言二、零信任架构的核心概念与原理2.1 核心概念2.2 原理三、零信任架构的关键技术组件3.1 身份管理与认证系统3.2 授权与访问控制系统3.3 网络与安全监测系统3.4 加密与数据保护技术四、零信任架构与传统安全模型的对比4.…
阅读更多...
小白萌新 JSAR 开发者工具之初体验——好用!
目录 目录 目录 前言 初识 JSAR 1. 什么是 JSAR 2. JSAR 的核心功能 3.JSAR 的目标 4.使用场景 配置开发环境 1、安装 Visual Studio Code 2、安装 Node.js 3、安装 JSAR DevTools (1)通过商店安装 (2)通过 .vsix 安…
阅读更多...
全面解析数据库序列:从概念、原理到实践的深度剖析
文章目录 全面解析数据库序列:从概念、原理到实践的深度剖析1. 什么是数据库序列?1.1 概念1.2 为什么需要序列? 2. 序列的工作原理2.1 自动生成唯一数值例子: 2.2 并发支持2.3 可配置参数 3. 为什么使用序列生成表 ID?…
阅读更多...
字节GR2——在大规模视频数据集上预训练且机器人数据上微调,随后预测动作轨迹和视频(含GR1详解)
前言 上个月的24年10.9日,我在朋友圈看到字节发了个机器人大模型GR2,立马去看了下其论文(当然了,本质是个技术报告) 那天之后,我就一直想解读这个GR2来着 然,意外来了,如此文《OmniH2O——通用灵巧且可全…
阅读更多...
GRAPE——RLAIF微调VLA模型:通过偏好对齐提升机器人策略的泛化能力
前言 过去的这两年,工作之余,我狂写大模型与具身的文章,加之具身大火,每周都有各种朋友通过CSDN私我及我司「七月在线」寻求帮助/指导(当然,也欢迎各大开发团队与我司合作共同交付): 要么是做…
阅读更多...
2024具身智能模型汇总:从训练数据、动作预测、训练方法到Robotics VLM、VLA
前言 本文一开始是属于此文《GRAPE——RLAIF微调VLA模型:通过偏好对齐提升机器人策略的泛化能力》的前言内容之一(该文发布于23年12月底),但考虑到其重要性,加之那么大一张表格 看下来 阅读体验较差,故抽出取来独立成文且拆分之 …
阅读更多...
π0开源了且推出自回归版π0-FAST——打造高效Tokenizer:比扩散π0的训练速度快5倍但效果相当(含π0-FAST源码剖析)
前言 过去的半个多月 对于大模型 deepseek火爆全球,我对其的解读也写成了整整一个系列 详见《火爆全球的DeepSeek系列模型》,涉及对GRPO、MLA、V3、R1的详尽细致深入的解读 某种意义来讲,deepseek 相当于把大模型的热度 又直接拉起来了——…
阅读更多...
【揭秘SAML协议 — Java安全认证框架的核心基石】 从初识到精通,带你领略Saml协议的奥秘,告别SSO的迷茫与困惑
如何用Java构建安全认证框架的稳固基石 SAML协议简介SAML作用和效果为什么要使用SAMLSAML角色组成SAML是怎么工作核心协议详解RelayState标志RelayState在防范CSRF攻击中的具体操作SAMLRequest请求体元素解释用户重定向IDP数据信息登录成功之后注意:特此声明:本文首发在掘金:…
阅读更多...
【大模型】大型模型飞跃升级—文档图像识别领域迎来技术巨变
写在前面 2023年12月31日,第十九届中国图象图形学学会青年科学家会议在广州举行,由中国图象图形学学会主办。 该会议的目标是促进青年科学家之间的交流与合作,以提升我国在图像图形领域的科研水平和创新能力。 由中国图象图形学学会和上海合合…
阅读更多...
HumanPlus——斯坦福ALOHA团队开源的像人类影子一样的人形机器人:仿真中训小脑HST、真实中训大脑HIT
前言 今天只是一个平常的日子,不过看到了两篇文章 一篇是《半年冒出近百家新公司,「具身智能」也有春天》 我看完之后转发到朋友圈,并评论道:让机器人翻一万个后空翻,不如让机器人打好一个螺钉,毕竟在目前…
阅读更多...
推荐文章
深圳网站推广怎么做
数据库sql脚本--省市县生成
做个网站送给女朋友
如何制作个人网站(如何搭建个人博客)
【自媒体直播】手机充当电脑摄像头的方法
谈中小企业做网站观念上的误区
EMD,即经验模态分解(Empirical Mode Decomposition),是一种信号处理和数据分析的方法。它的主要思想是将复杂的信号分解成一组称为“本征模态函数”(Intrinsic Mod
【信号处理】经验模态分解 (Empirical Mode Decomposition)
论文研究13:AN EMPIRICAL STUDY OF CONV-TASNET
视频领域 CLIP4clip:An Empirical Study of CLIP for End to End Video Clip Retrieval
An Empirical Study of Catastrophic Forgetting in Large Language Models During Continual Fine-tuning
论文笔记:Can LLMs Express Their Uncertainty? An Empirical Evaluation of Confidence Elicitation in LLMs