Delta

同余&逆元 1. 同余 1. 同余的基本概念及性质 若 \(x\) % \(m=a\) 即m是 x-a 的一个因子, 则称x与a关于m同余,记作:$$x \equiv a(mod ;m)$$ 同余基本性质: ○1. 自反性: \(a \equiv a(mod\;m)\) ○2. 对称性: \(a \equiv b(mod\;m) \rightarrow b \equiv a(mod\;m)\) ○3. 传递性: \(a \equiv b(mod\;m),b \equiv c(mod\;m) \rightarrow a \equiv c(mod\;m)\) ○4. 同加性: \(a \equiv b(mod\;m) c \equiv d(mod\;m) \rightarrow a+c \equiv b+d(mod\;m)\) ○5. 同乘性: \(a \equiv b(mod\;m) c \equiv d(mod\;m) \rightarrow ac \equiv bd(mod\;m)\) ○6. 同幂性: \(a \equiv b (mod\;m) \rightarrow a^n \equiv b^n(mod m)\) n是自然数 ○7. 若 \(a \equiv b(mod\;m),n|m\) 则 \(a \equiv b(mod\;n)\) ○8. 若 \(ac \equiv

项目中使用hakari 连接池管理conn，在使用过程中遇到如果没有声明事物，连接不会关闭的情况，故花时间看了hakari的源码 首先，hikari有一堆配置，这个配置的注意事项可以去网上找一下，这里提供一个地址 https://blog.51cto.com/1197822/2298344 、 另外如果要看具体问题与解决方法最好去github 上找一下。 HikariConfig 另外配置类中也做了详细说明，推荐看下这个类，其中作者标名了某些配置的默认值、执行过程中可改变与不可改变的值 private static final char [] ID_CHARACTERS = "0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ" .toCharArray(); private static final long CONNECTION_TIMEOUT = SECONDS.toMillis(30 ); private static final long VALIDATION_TIMEOUT = SECONDS.toMillis(5 ); private static final long IDLE_TIMEOUT = MINUTES.toMillis(10 ); private static final long

简介 此报告列举的是 “ 十二主神 ” GlobeImposter 系列勒索病毒常见名单，文件修复率预计在90%-99%，更多信息如下。 此勒索病毒近期最为活跃的有： Alpha865qqz，Pig865qqz，Artemis865，Tiger865qqz，Delta865qqz，Snake865qqz，Hades865 病毒通常 首先会禁用 Windows defender微软安全软件 和其他杀毒软件 ，防止病毒 程序 被其删除、添加 系统 自启动、删除磁盘卷影 、 停止数据库服务、挂载卷、遍历卷和网络共享资源并加入链表 。 现阶段勒索病毒都会使用 RSA等非对称加密 除系统文件以外的所有文件，然后自删除加密程序。加密后案例如下图 常见名单 .Ox4865qqz . Alpha865qqz .Artemis865 .ALCO865qqz .BIP865qqz .COMBO865qqz .China865qqz .Dragon865qqz .Dog865qqz . Delta865qqz .Goat865qqz .Help865qqz .Horse865qqz . KRAB8 65qqz .Monkey865qqz .Pig865qqz .Rat865qqz .Rooster865qqz .Rabbit865qqz .RESERVE865qqz .Snake865qqz

获取脑图方式请看最下面！ JVM 类文件(Class文件)结构 ClassFile { u4 magic; u2 minor_version; u2 major_version; u2 constant_pool_count; cp_info constant_pool[constant_pool_count-1]; u2 access_flags; u2 this_class; u2 super_class; u2 interfaces_count; u2 interfaces[interfaces_count]; u2 fields_count; field_info fields[fields_count]; u2 methods_count; method_info methods[methods_count]; u2 attributes_count; attribute_info attributes[attributes_count]; } magic u4 value:0xCAFEBABE minor_version u2 0000 暂时不用这两个字节 major_version u2 0034 表示版本号为52 表示jdk1.8 constant_pool_count u2 value:0025 对应10进制397代表常量池中39个常量 constant_pool

博客食用更佳 bossbaby's blog 模拟退火算法（Simulate Anneal，SA）是一种通用概率演算法，用来在一个大的搜寻空间内找寻命题的最优解。模拟退火是由 \(S.Kirkpatrick, C.D.Gelatt\) 和 \(M.P.Vecchi\) 在1983年所发明的。 \(V.Cern\) 和 \(yacute\) 在1985年也独立发明此演算法。模拟退火算法是解决 \(TSP\) 问题的有效方法之一。 \(TSP\) 是啥我们等会再解释(就是一道例题,给个link: \(TSP\) ,有兴趣的童鞋可以先看着) 模拟退火的出发点是基于物理中固体物质的退火过程与一般组合优化问题之间的相似性。模拟退火算法是一种通用的优化算法，其物理退火过程由加温过程、等温过程、冷却过程这三部分组成。 ---引自《百度百科》 关于物理呢，本蒟蒻就不做过多的解释了. 算法原理就是一个物体，在降温的过程中，根据热力学规律并结合计算机对离散数据的处理,在温度为 \(T\) 时,出现能量差为 \(\Delta E\) 的降温的概率为 \(P(\Delta E)\) 这个 \(P\) 函数我们在下一个部分给大家解释. 算法解析 (现在我们要求这个函数图像的最小值) 附图: 要开始写这个算法,我们就要引入一个叫做 \(Metropolis\) 接受准则的玩意儿了.

P300是大脑认知过程中产生的一种事件相关电位，主要与期待、意动、觉醒、注意等心理因素有关。Sutton等人发现，当人脑受到小概率相关事件的刺激时，脑电信号中会出现一个潜伏期约为300ms的正向波峰，P300因此得名。 P300脑机接口 在基于P300的oddball刺激范式 BCI 系统研究中，最经典的应用是Farwell和Donchin在 1988年提出并设计的字符拼写器简称为P300 Speller。如下图所示，使用26个英文字母和 1-9个数字以及下划线排列成 6 x 6 的虚拟键盘矩阵。随机高亮字符矩阵的某一行或某一列，一次实验中6 x 6列均被高亮亮一次，一共12次高亮刺激。受试者必须将注意力集中在矩阵中的字符上，以此来选择组成单词的每个字母。当包括此字符的行或者包含此字符的列被高亮时（也就是oddball范式中的靶刺激），要求受试者对此做出反应，予以计数，会产生P300波形；当不包含此字符的行或者列加亮时，被试不做出反应，不予计数，不会产生P300波形，通过解析脑电信号中的P300时序位置，并对照刺激序列的时序，进而确定刺激的行列位置，从而确定出受试者注视的字符，达到根据思维打字的目的。为了有助于保持受试者的注意力，通常要求受试者对目标字符高亮的次数进行计数。值得注意的是重复高亮次数越多，识别准确率越好，但会增加拼写时间。再者每一个字符也可以代表着一个控制指令

均方误差（Mean Square Error,MSE）和平均绝对误差（Mean Absolute Error,MAE) 是回归中最常用的两个损失函数，但是其各有优缺点。为了避免MAE和MSE各自的优缺点，在Faster R-CNN和SSD中使用 \(\text{Smooth} L_1\) 损失函数，当误差在 \([-1,1]\) 之间时， \(\text{Smooth} L_1\) 损失函数近似于MSE，能够快速的收敛；在其他的区间则近似于MAE，其导数为 \(\pm1\) ，不会对离群值敏感。 本文再介绍几种回归常用的损失函数 Huber Loss Log-Cosh Loss Quantile Loss Huber Loss Huber损失函数（ \(\text{Smooth} L_1\) 损失函数是其的一个特例）整合了MAE和MSE各自的优点，并避免其缺点 \[L_\delta(y,f(x)) = \left \{ \begin{array}{c} \frac{1}{2} (y - f(x))^2 & \mid y - f(x) \mid \leq \delta \\ \delta \mid y-f(x) \mid - \frac{1}{2} \delta ^2 & \text{otherwise}\end{array}\right. \] \(\delta\)

序 本文主要研究一下debezium的ElapsedTimeStrategy ElapsedTimeStrategy debezium-v1.1.1.Final/debezium-core/src/main/java/io/debezium/util/ElapsedTimeStrategy.java @FunctionalInterface public interface ElapsedTimeStrategy { /** * Determine if the time period has elapsed since this method was last called. * * @return {@code true} if this invocation caused the thread to sleep, or {@code false} if this method did not sleep */ boolean hasElapsed(); } ElapsedTimeStrategy定义了hasElapsed方法 none debezium-v1.1.1.Final/debezium-core/src/main/java/io/debezium/util/ElapsedTimeStrategy.java public static

1 正交多项式的定义 1.1 正交多项式定义 定义： 一个多项式序列 ${ {p_n}(x)} _{n = 0}^\infty $，其阶数为 \([{p_n}(x)] = n\) ，对于每一个 \(n\) ，这个多项式序列在开区间 \((a,b)\) 上关于权函数 \(w(x)\) 正交，如果： \[\int_a^b {w(x){p_m}(x){p_n}(x)dx = } {h_n}{\delta _{mn}} \] 这里 \({\delta _{mn}}\) 为狄拉克函数，且 \(h_n\) 为常数。 这里的权函数 \(w(x)\) 在区间 \((a,b)\) 是连续且正的以使得下式存在： \[{\mu _n}{\rm{ = }}\int_a^b {w(x){x^n}dx,{\rm{ }}n = 0,1,2, \cdots } \] 则多项式 \(f\) 和多项式 \(g\) 的内积定义为： \[\left\langle {f,g} \right\rangle : = \int_a^b {w(x)f(x)g(x)dx} \] 区间 \((a,b)\) 称为正交区间，正交区间未必是有限区间。 例1 三角函数的正交性 对于三角函数序列 \(1,sin(\theta),cos(\theta),sin(2\theta),cos(2\theta),...,cos(n\theta)\) ，

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