网络验证

地址：http://www.cnblogs.com/JoshuaDreaming/archive/2010/12/01/1893242.html 配置sql server 2000以允许远程访问适合故障: 1. 用sql企业管理器能访问sql server 2000(因为它是采用命名管道(named pipes)方式进行方式),但用ado.net 方式(udp)不能访问. 2. 采用ado.net方式不能远程访问. 故障的可能原因有: (1).sql server 2000没有安装sql server 2000 sp3a及以上升级包, 还未启用并开放1433端口(udp); (2).系统防火墙未开放1433端口. 解决办法: 一.检查sql server 2000是否已启用并开放1433端口.(在sql2000服务器上) 方法: 开始-->运行-->打开-->执行 "cmd" 命令 -->执行 "netstat -na" 命令. 看是否有无 TCP 127.0.0.1:1433 0.0.0.0:0 LISTENING TCP 192.168.123.98:1433 0.0.0.0:0 LISTENING 如果没有刚表明sql2000端口监听服务未启动. 转第三步. 如果有则转第二步 二.检查sql server 2000服务器所在机器防火墙设置,sql server

010Editor是一款非常强大的十六进制编辑器，尤其是它的模板功能在分析文件格式时相当好用！网上现在也有不少010Editor的破解版，如果没钱或者舍不得花钱买授权的话，去官方下载安装包再使用注册机算号是一个比较安全的选择。不过010Editor是有网络验证功能的，可以在本地架一个HTTP服务器来绕过这个验证（网上也能找到通过修改注册表绕过的方法，没有验证）。使用Python的BaseHTTPServer模块就可以实现这个功能（继承BaseHTTPRequestHandler并重写do_GET方法即可）。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- from BaseHTTPServer import HTTPServer, BaseHTTPRequestHandler HOST = "127.0.0.1" PORT = 80 class RequestHandler(BaseHTTPRequestHandler): def do_GET(self): self.send_response(200) self.send_header("Content-Type", "text/html") self.end_headers()

译者：蓝燕子 声明：作者翻译论文仅为学习，如有侵权请联系作者删除博文，谢谢！ 摘要 近年来，视频识别技术在具有丰富注释的基准中得到了发展。然而研究仍然主要限于人类的行动或运动的认识-集中在高度具体的。视频理解任务，从而在描述视频的整体内容方面留下了很大的差距。我们通过展示一个大规模的“整体视频理解数据集”（HV）来填补这一空白U）.在语义分类中，HVU是分层组织的，它侧重于多标签和多任务视频理解，作为一个综合问题，包括对多个符号的识别动态场景中的IC方面。HVU包含大约。总共有572k个视频，900万个注释用于培训、验证和测试集，跨越3457个标签。HVU包含语义方面定义在场景、对象、动作、事件、属性和概念的类别上，这些类别自然地捕捉到了现实世界的场景。 此外，我们还引入了一种新的时空深层神经网络体系结构，称为“整体外观与时间网络”（HATNet），它通过组合将2D和3D体系结构融合到一起。宁的外观和时间线索的中间表示。HATNet的重点是多标签和多任务学习问题，并以端到端的方式进行训练。实验表明H在HVU上训练的ATNet在挑战人类行动数据集方面优于目前最先进的方法：HMDB51、UCF101和动力学。数据集和代码将公开提供，地址：https://github.com/holistic-video-understanding 1. 引言 视频理解是一个包含多个语义方面的综合问题

对于非线性系统如果使用传统的线性方法进行建模，会带来很大的误差。使用非线性建模方法，特别是使用动态人工神经网络，可以比较精确的获得对象的输入输出模型。 在秋季学期人工神经网络课程的第三次作业中，为了增加一道实际控制对象建模的作业题，对一个废旧的热吹风枪进行改造，使得它加热电压可以改变，并增加了测量出风温度和风速的传感器。可以同时采集到工作电压与出口温度的数据。 热风枪出口温度与工作电压之间呈现非线性关系 由于热风枪的功率与施加的电压呈现二次关系，这也就直接影响到加热电压与出口温度之间呈现非线性关系。 通过对每个施加电压测量对应稳态时出风口温度，绘制出它们之间的工作曲线。如下图所示，显示了输入电压与输出温度之间的非线性关系。 热风枪出口温度与加热工作电压之间的关系 热风枪的出口温度与环境温度、风速都有直接的关系。上述曲线是在保持环境温度和风速恒定的情况下获得的。 由于热风枪内的加热元件有一定的热惯性，再加上热扩散到空气中有延迟，所以出口温度与工作电压之间是一个动态关系。 下图显示了在施加55V电压后，出口温度呈现的动态响应曲线。 热风枪的在施加单位阶跃电压后的动态过程 如果热风枪的输入电压与出口温度之间是线性关系，则可以通过第一原理建立响应的微分方程，获得系统的动态模型。也可以通过输入输出之间数据对系统进行动态建模。 通过系统输入输出数据建立线性模型，可以通过系统的单位阶跃响应

https://blog.csdn.net/xiewenrui1996/article/details/103913963 《Python深度学习》 下面是你应该从这个例子中学到的要点。 ‰ 回归问题使用的损失函数与分类问题不同。回归常用的损失函数是均方误差（MSE）。 ‰ 同样，回归问题使用的评估指标也与分类问题不同。显而易见，精度的概念不适用于回 归问题。常见的回归指标是平均绝对误差（MAE）。 ‰ 如果输入数据的特征具有不同的取值范围，应该先进行预处理，对每个特征单独进行 缩放。 ‰ 如果可用的数据很少，使用 K 折验证可以可靠地评估模型。 ‰ 如果可用的训练数据很少，最好使用隐藏层较少（通常只有一到两个）的小型网络，以 避免严重的过拟合。 import keras keras . __version__ Let's take a look at the data : # 波士顿房价数据集 # 本节将要预测 20 世纪 70 年代中期波士顿郊区房屋价格的中位数，已知当时郊区的一些数 # 据点，比如犯罪率、当地房产税率等。本节用到的数据集与前面两个例子有一个有趣的区别。 # 它包含的数据点相对较少，只有 506 个，分为 404 个训练样本和 102 个测试样本。输入数据的 # 每个特征（比如犯罪率）都有不同的取值范围。例如，有些特性是比例，取值范围为 0~1；有 #

本文将是一篇长文，是关于机器学习相关内容的一个总体叙述，会总结之前三个例子中的一些关键问题，读完此文将对机器学习有一个更加深刻和全面的认识，那么让我们开始吧。 我们前面三篇文章分别介绍了 二分类问题 、 多分类问题 和 标量回归问题 ，这三类问题都是要将输入数据与目标结果之间建立联系。同时，这三类问题都属于监督学习的范畴，监督学习是机器学习的一个分支，还包括三个其他的主要分支：无监督学习、自监督学习 和 强化学习。 监督学习 这是目前最常见的机器学习类型，除了上面提到的分类和回归问题，还包括一些其他的类别，包括如下几点： 语法树预测：对于句子分析其生成的语法树； 目标检测：在图片中对目标对象画一个边界框； 序列生成：给定一张图片，预测描述图片的文字； 图像分割：给定一张图片，在特定目标上找到一个遮罩。 无监督学习 无监督学习通常包括降维和聚类两种方式，目的是对一些初始数据进行无目的的处理或训练，将数据进行可视化、压缩或去噪等，以便更好的理解数据的内在联系等，往往是监督学习的前置步骤。 自监督学习 这是一种特殊的监督学习方法，监督学习的标签是人工手动标注，自监督学习的标签是由输入数据经由 启发式算法 自动生成的。比如 Google 邮件中的的自动联想，输入前一个单词自动预测后一个单词，给出视频过去的帧，去预测后一帧等，都是没有标注经过大量数据学习出来的。 强化学习

20189221 2018-2019-2 《密码与安全新技术专题》第五周作业 课程：《密码与安全新技术专题》 班级： 201892 姓名： 郭开世 学号：20189221 上课教师：谢四江 上课日期：2019年4月23日 必修/选修： 选修 1.本次讲座的学习总结 讲座主题：区块链技术 比特币 比特币（BitCoin）是一种由开源的P2P软件产生的电子币，数字币，是一种网络虚拟资产。比特币也被意为“比特金”。比特币基于一套密码编码、通过复杂算法产生，这一规则不受任何个人或组织干扰，去中心化；任何人都可以下载并运行比特币客户端而参与制造比特币；比特币利用电子签名的方式来实现流通，通过P2P分布式网络来核查重复消费。每一块比特币的产生、消费都会通过P2P分布式网络记录并告知全网，不存在伪造的可能。 比特币的特点： ​ 1.数字货币 ​ 2.不依托于任何国家或组织而利用计算机技术独立发行。 ​ 3.通过P2P分布式技术实现，无中心点。 ​ 4.所有人均可自由的参与。 ​ 5.总量有限，不可再生。 ​ 6.本身机制开源，可以被山寨。 面临的一些疑问： ​ 1.较大的政策风险，国家组织是否会承认？ ​ 目前德国是唯一承认比特币具有合法货币地位的国家。 ​ 中国明令禁止 ​ 2.安全性如何得到保证，被盗了谁来给你找回？ ​ 11年MyBitcion遭遇黑客攻击，7.8万比特币至今下落不明。 ​

目录： 为何选择云计算/云计算之前遇到的问题 什么是云计算 云服务模式 云应用形式 传统应用与云感知应用 openstack及其相关组件介绍 flat/vlan/gre/vxlan介绍 分布式存储ceph介绍 openstack mitaka三节点部署实战 一：为何选择云计算/云计算之前遇到的问题 一、有效解决硬件单点故障问题 单点故障是指某个硬件的故障造成网站某个服务的中断。要真正解决这个问题，需要为每个硬件准备冗余，这不仅大大增加了硬件购置成本，而且部署与维护成本也不容小视。 而云计算平台是基于服务器集群，从设计之初就考虑了单点故障问题，并在建设时有效地解决了这个问题。如果一家云服务商出现单点故障问题，就如同存在银行的钱丢了。 二、按需增/减硬件资源 自己托管服务器，增/减硬件一直是头疼的问题。 1. 增加服务器的时候，购买服务器需要时间，而且这个时间自己无法控制。而使用云服务器，随时可以增加服务器——垂手可得。 2. 减服务器只能从机房拉回办公室，无法再把服务器退给厂商，购置服务器的成本就浪费了。而使用云服务器，如果下个月不用，不续费就行了（针对阿里云按月购买的情况）——想用就用，想扔就扔。 3. 不能按需增加满足基本需求的服务器配置。假如我们现在需要一台低配置的服务器用Linux跑缓存服务，如果为之单独购买一台便宜的低配置的服务器很不合算

openstack相关知识点 云计算（cloud computing） 　　基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式， 　　通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。 　　云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。 　　因此，云计算甚至可以让你体验每秒10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。 　　用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算 云服务模式 　　IaaS 基础设施即服务 　　　　消费者通过Internet可以从完善的计算机基础设施获得服务 　　　　例如：腾讯云、阿里云等 　　PaaS 平台即服务 （= IaaS + 开发环境） 　　　　把服务器平台作为一种服务提供的商业模式，通过网络进行程序提供的服务 　　SaaS 软件即服务 　　　　它是一种通过Internet提供软件的模式，厂商将应用软件统一部署在自己的服务器上 　　　　客户可以根据自己实际需求，通过互联网向厂商定购所需的应用软件服务，按定购的服务多少和时间长短向厂商支付费用，并通过互联网获得厂商提供的服务 云环境 　　 　　私有云 　　　　为一个客户单独使用而构建的，因而提供对数据、安全性和服务质量的最有效控制。该公司拥有基础设施

什么是POS？ POS是一种在公链中的共识算法，可作为POW算法的一种替换。POW是保证比特币、当前以太坊和许多其它区块链安全的一种机制，但是POW算法在挖矿过程中因破坏环境和浪费电力而受到指责。POS试图通过以一种不同的机制取代挖矿的概念，从而解决这些问题。 POS机制可以被描述成一种虚拟挖矿。鉴于POW主要依赖于计算机硬件的稀缺性来防止女巫攻击，POS则主要依赖于区块链自身里的代币。在POW中，一个用户可能拿1000美元来买计算机，加入网络来挖矿产生新区块，从而得到奖励。而在POS中，用户可以拿1000美元购买等价值的代币，把这些代币当作押金放入POS机制中，这样用户就有机会产生新块而得到奖励。在POW中，如果用户花费2000美元购买硬件设备，当然会获得两倍算力来挖矿，从而获得两倍奖励。同样，在POS机制中投入两倍的代币作为押金，就有两倍大的机会获得产生新区块的权利。 总体上说，POS算法如下所示。存在一个持币人的集合，他们把手中的代币放入POS机制中，这样他们就变成验证者。假设在区块链最前面一个区块（区块链中最新的块），这时POS算法在这些验证者中随机选取一个（选择验证者的权重依据他们投入的代币多少，比如一个投入押金为10000代币的验证者被选择的概率是一个投入1000代币验证者的10倍），给他们权利产生下一个区块。如果在一定时间内，这个验证者没有产生一个区块