Extreme Learning Machine MATLAB程序：ELM极速学习机
Extreme Learning Machine 作者：凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 2004年南洋理工大学黄广斌提出了ELM算法。极限学习机（ELM Extreme Learning Machine)是一种快速的的单隐层前馈神经网络（SLFN）训练算法。 该算法的特点是在网络参数的确定过程中,隐层节点参数(a,b)随机选取,在训练过程中无需调节，只需要设置隐含层神经元的个数，便可以获得唯一的最优解;而网络的外权（即输出权值）是通过最
leetcode菜鸡斗智斗勇系列（6）--- 检查一个string里面有几个对称的字段
1.原题： https://leetcode.com/problems/split-a-string-in-balanced-strings/ Split a String in Balanced Strings： Balanced strings are those who have equal quantity of 'L' and 'R' characters. Given a balanced string s split it in the maximum amount of bal
机械硬盘提示此卷不包含可识别的文件系统要如何办啊
问题描述：
此卷不包含可识别的文件系统说明这个盘的文件系统结构损坏了。在平时如果数据不重要，那么可以直接格式化就能用了。但是有的时候里面的数据很重要，那么就必须先恢复出数据再格式化。具体恢复方法可以看正文了解（不格式化的恢复方法）
工具/软件：极限数据恢复软件
国内用什么企业邮箱比较好？
国内用什么企业邮箱？作为企业办公的重要工具，选择企业邮箱，要从多个方面进行考虑，包括稳定性、发信效果、管理功能等。稳定性国内企业邮箱品牌中，TOM企业邮箱的性价比较高，作为老牌的电子邮箱品牌，其所使用的邮件防火墙系统，会有专业的团队定期进行更新维护。发信效果如果您公司经常需要和国外的客户进行业务邮件沟通，TOM企业邮箱设置有国际专线网络通道，对每一封邮件进行SSL协议加密，可以快速将邮件发送至对方
DWVA-关于登陆页面绕过的漏洞详解<Brute Force>
本文是关于漏洞靶场DWVA第一个模块Brute Force的详细解答 LOW等级 此为最低等级low等级下的登录页面，先查看下源代码 1 <?php
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3 if( isset( $_GET[ 'Login' ] ) ) {
4 // Get username
5 $user = $_GET[ 'username' ];
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7 // Get password
8 $pass = $_GET[ 'password' ];
9 $p
从零开始学CAS单点登录——实例Demo
从零开始学CAS单点登录——实例Demo 什么是单点登录 单点登录（Single Sign On），简称为 SSO，是目前比较流行的企业业务整合的解决方案之一。SSO的定义是在多个应用系统中，用户只需要登录一次就可以访问所有相互信任的应用系统。 我们目前的系统存在诸多子系统，而这些子系统是分别部署在不同的服务器中，那么使用传统方式的session是无法解决的，我们需要使用相关的单点登录技术来解决。 什么是CAS CAS 是 Yale 大学发起的一个开源项目，旨在为 Web 应用系统提供一种可靠
创建新线程的两种方法比较
//方法一：从Thread派生一个自定义类，然后覆写run()方法：
public class Main {
public static void main(String[] args) {
Thread t = new MyThread();
t.start(); // 启动新线程
}
}
class MyThread extends Thread {
@Override
public void run() {
PHP+VUE实现前端和后端数据互通（宝塔面板）
基于element和vue的一个简单的后台管理页面基础模型（这里我用了php从数据库获取数据然后在JS区域接收了获取的数据。PS：不会用axios） 直接附上所有代码：数据库：mywu 用户名：root 密码：root 数据表：test <?php
header("Content-type:text/html;charset=utf-8");
$host = "localhost";
$username = 'root';
$password = 'root';
$db = 'mywu';
/
三、串、数组和广义表
(内容待完善) 知识点 串的模式匹配又称子串定位运算或串匹配。在匹配中，将主串称为目标（串），子串称为模式（串）。 BF法(Brute Force): KMP法: 串的模式匹配的两种方法。BF法,朴素的串匹配法。KMP法，尽可能的滑动得更远，利用部分的匹配结果。 朴素的模式匹配算法（BF算法） 图示说明 第一轮比较： 第二轮比较： ...... 原理一致，省略中间步骤 第五轮： 第六轮： 第一轮：子串中的第一个字符与主串中的第一个字符进行比较 若相等，则继续比较主串与子串的第二个字符 若不相等
git pull 报错 fatal: couldn't find remote ref master
目录 #事故现场 #原因 #事故现场 新建的远程仓库，本地pull的时候出现这错误； #原因 这个仓库还没有文件，空的，直接push本地修改就可以了，不需要pull了。
pytorch 中的variable函数
torch.autograd.Variable是Autograd的核心类，它封装了Tensor，并整合了反向传播的相关实现(tensor变成variable之后才能进行反向传播求梯度?用变量.backward()进行反向传播之后,var.grad中保存了var的梯度) x = Variable(tensor, requires_grad = True) Varibale包含三个属性： data：存储了Tensor，是本体的数据 grad：保存了data的梯度，本事是个Variable而非Ten
一、数据结构基本概念
(待完善) 数据（Date） 客观事物的符号表示，是所有能输入到计算机中并能被计算机程序存储、加工处理的符号的总称。 数据元素（Date element） 数据的基本单位，也称节点（nede）或记录（record）。 数据项（Date item） 组成数据元素的、有独立含义的、不可分割的数据最小单元，也称域（Field）。 数据对象（Date object） 性质相同的数据元素的的集合，数据的一个子集。 数据结构（Date Structure） 相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。
DataGridView中实现自动编号
/// <summary> /// DataGridView中实现自动编号 /// </summary> /// <param name="sender"></param> /// <param name="e"></param> private void dataGridView1_RowPostPaint(object sender, DataGridViewRowPostPaintEventArgs e) { Rectangle rectangle = new Rectangle(e.R
dubbo接口服务调用公共类
import json, time import telnetlib from datetime import datetime class Dubbo(telnetlib.Telnet): prompt = 'dubbo>' coding = 'utf-8' def __init__(self, host=None, port=0): super().__init__(host, port) # 触发dubbo提示符 s
[强化学习论文笔记(7)]:DPG
Deterministic Policy Gradient Algorithms 论文地址 DPG 笔记 出发点 首先最开始提出的policy gradient 算法是 stochastic的。 这里的随机是指随机策略\(\pi_\theta(a|s)=P[a|s,;\theta]\). 但是随机策略在高维连续动作空间上可能会有问题，毕竟要考虑当前状态下所有的动作带来的不同的影响，需要更多的(s,a)的数据来形成更准确的判断 但是对于确定性策略\(a=\mu_theta(s)\). 过去，认为
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