OpenCv高阶（二）——图像的掩膜 将彩色图像的每个像素与掩膜图像的对应像素相乘，那么彩色图像中对应掩膜图像白色区域的像素将保持不变，而对应黑色区域的像素将变为黑色（RGB 值为 0,0,0），从而实现了对彩色图像的掩膜操作。mask：图像掩膜，可选参数，用于指定要更改的输出图像数组的元素，mask为0的值，src1和src2相与的值都为0， 非0的值，为src1和src2相与的值，可选的操作掩码，是一个 8 位单通道数组，用于指定哪些像素需要进行操作。遍历原始图像和掩膜图像的每个像素，根据掩膜像素的值来决定原始图像对应像素的处理。

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鸿蒙版(ArkTs) 贪吃蛇，包含无敌模式 最高分 暂停和继续功能 鸿蒙版(ArkTs) 贪吃蛇，包含无敌模式 最高分 暂停和继续功能;

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解决.net接口防暴力调用问题 在 .NET 中，为解决接口防暴力调用问题，可通过限制请求频率实现。下面给出几种不同实现方式。

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Java 正则表达式 正则表达式定义了字符串的模式。正则表达式可以用来搜索、编辑或处理文本。正则表达式并不仅限于某一种语言，但是在每种语言中有细微的差别。Java 提供了 java.util.regex 包，它包含了 Pattern 和 Matcher 类，用于处理正则表达式的匹配操作。

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WEB安全--内网渗透--Kerberos之AS_REQ&AS_REP QAQ

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2022第十三届蓝桥杯大赛软件赛省赛C/C++ 大学 B 组（题解&解析） 记录刷题的过程、感悟、题解。希望能帮到，那些与我一同前行的，来自远方的朋友😉

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手机中的type-C是如何防水的呢？ 简单来说，对于一些防水性能一般的手机，只要做到6级及以下的防溅水能力，就能够防止一些生活洒水和雨水入侵到手机内，7级意味着设备在1米以内的水中，可以承受长达30分钟的浸泡而内部不进水，8级标准则更进一步，可以保证设备在1.5米以下的水中进浸泡30分钟内安然无恙。第二个“X”是指防水等级，是由国际工业防水等级标准IPX和日本工业防水标准的JIS等级的统一制定标准，用0-8的标数将将防水能力分为9级。：很多旗舰手机的 Type-C 口内部是一个独立的腔室，即使进水，也不会直接流入主板，减少短路风险。

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游戏引擎学习第208天 目前，实现将调试信息记录到调试流中变得相对简单。关键是通过定义调试值来实现这一点。虽然可以通过类型发现来自动完成这个过程，但出于一些考虑，决定暂时手动实现这一部分。尤其是在有了Metal生成器之后，手动写入调试数据似乎是一个不错的选择，尽管不完全确定这是最优解，但目前来看，可能是一个有效的做法。在实际编码过程中，决定使用一种新的变量格式，这种格式经过了一些实验后，觉得它是最合适的。使用这种格式后，可以将调试信息逐步写入调试流，但同时也有一些不确定因素，比如是否需要明确指定变量类型。

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深度学习天崩开局 这玩意需要python311版本，我现在版本已经313了，作为一个天生要强的男人，我是坚决不向低版本低头的。最终我只能去各种帖子一一翻阅，最终得到了一个大佬说的比较靠谱，估计当初这大老也是内心万马奔腾。总而言之，言而总之大佬说的意思就是把d2l包导入到你要开发的目录文件，然后也不用去降低版本。然后我就研究啊，各种翻资料啊，然后deepseek加豆包都翻烂了，最终所有方法全部都测试了一遍，然后说了一句友商是XX。李沐大神的d2l包导入，

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LLM架构解析：门控循环单元（GRU）（第三部分）—— 从基础原理到实践应用的深度探索 **摘要**：该博客详细介绍了门控循环单元（GRUs）。首先指出它由Cho等人于2014年提出，用于解决RNN的梯度消失问题，且结构比LSTM更简化。接着阐述了GRU的两个关键门（更新门和重置门）的工作原理，并给出Python实现代码。随后分析其优缺点，在处理序列数据上表现出色，但长期记忆和复杂模式捕捉能力稍弱。最后对比GRU与LSTM的适用场景，为实际应用中的模型选择提供参考。

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【NLP 面经 8】 模型在处理含有隐喻、讽刺等复杂语言表达的文本时，情感判断准确率较低，并且在处理长文本时，性能下降明显。请从模型架构、训练数据和超参数调整三个方面分析可能的原因，并提出相应的改进措施。模型生成的文本有时会出现逻辑跳跃、连贯性差的问题，并且在生成多样化内容时，难以平衡多样性与合理性。请从模型架构、训练数据和生成策略这三个方面分析可能的原因，并提出相应的改进措施。计算向量或矩阵的范数（如 L1、L2、无穷范数），支持按行或列计算，适用于数据归一化或相似度计算。学习数据的统计特征（如词频、IDF 值），再通过。

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VMware Fusion Pro 13 for Mac虚拟机软件 VMware Fusion Pro for Mac，是一款mac虚拟机软件，跟Parallels Desktop一样，都可以让你的 Mac 同时运行一个或多个不同的操作系统。VMware Fusion Pro mac不仅能让你在Mac苹果电脑上运行Windows或Linux系统、使用非Mac平台的软件，而且还可以支持各种USB硬件设备。

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4.7正则表达式 5.2 search方法的使用。5.3findall方法的使用。5.1match方法的使用。5.在python中使用。6.split函数的使用。3.字符串数据词匹配。6.sub方法的使用。

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初始JavaEE篇 —— SpringBoot 统一功能处理 前言、拦截器：基本使用，拦截器的路径配置、统一数据返回格式、统一异常处理

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机器学习 Day09 线性回归 全梯度下降算法（FG）原理：计算训练集所有样本误差并求平均作为目标函数，利用所有样本计算损失函数关于参数theta的梯度，权重向量沿梯度反方向移动。公式为：优缺点：优点是能准确朝着最优解方向更新；缺点是计算所有样本梯度，速度慢，无法处理超内存数据集，不能在线更新模型。随机梯度下降算法（SG）原理：每次只代入计算一个样本目标函数的梯度来更新权重，不断重复，直至损失函数值满足停止条件。迭代公式为（无求和了）：优缺点：优点是简单高效，可避免收敛到局部最优解；缺点是仅用单个样本迭代，

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习题与正则表达式 left = 1（最小可能距离），right = L（最大可能距离）。每次取，判断是否可以通过增设 ≤K个路标使得所有相邻路标的距离 ≤mid。遍历所有相邻原始路标，计算它们之间的gap。对于每个gap，计算需要插入的路标数。如果总增设数，则mid可行，尝试更小的mid；否则尝试更大的mid。最终ans即为最小的“空旷指数”。：这是递归回溯的核心函数。n是目标美味程度，current是当前配料组合，sum是当前组合的总和，index是当前处理的配料索引。当处理完所有10个配料（

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网络安全小知识课堂（最终完结版） 真正的安全不是消除所有风险，而是管理风险到可接受的范围内。愿本专栏成为你安全之路的起点，而非终点。

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find指令中使用正则表达式 另，-type参数可以指定查找类型(f为文件，d为文件夹)find命令要使用正则表达式需要结合-regex参数。

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