序：
监督型学习与无监督学习，其最主要区别在于：已知的数据里面有没有标签（作为区别数据的内容）。
监督学习大概是这个套路：
1.给定很多很多数据（假设2000个图片），并且给每个数据加上标签（与图片一一对应的2000个标签数据），以上统称为样本数据；
一般用途：拿cookie进后台，将后台地址一起发送过来
特点：挖掘困难，绕过困难
大纲：
XSS漏洞基础讲解
XSS漏洞发掘与绕过
XSS漏洞的综合利用
XSS漏洞基础讲解
XSS介绍：
跨
MS14-068域提权漏洞复现
一、漏洞说明
改漏洞可能允许攻击者将未经授权的域用户账户的权限,提权到域管理员的权限。
微软官方解释: https://docs.microsoft.com/zh-cn/security-updates/Secur
导读，先从云化说起，再谈谈云化形态下，除了常规的功能测试，云化的测试，还需要有几个必须要get到的硬核指标，最后在分别详解这些关键点硬核指标是什么，和如何测试呢。这是个值得深思的问题，希望所有测试人都get 到这些，且比贴子说提到的做得更多，提炼出更多 check point。
从这一节开始，不讲基本的页面操作了，开始为搭建框架做准备，例如如何封装查找元素的通用方法，这个方法封装好后其它类中都可以使用封装好的这个方法来查找元素，提高代码的复用性，方便后期维护。
一、首先我们需要封装一个能够定位单个或多个元素的类
1 packa
一、封装一个验证元素在页面上是否存在的方法
1 package usefulmethods;
2
3 import java.util.List;
4
5 import org.openqa.selenium.B
前言
在工业互联网以及物联网的影响下，人们对于机械的管理，机械的可视化，机械的操作可视化提出了更高的要求。如何在一个系统中完整的显示机械的运行情况，机械的运行轨迹，或者机械的机械动作显得尤为的重要，因为这会帮助一个不了解这个机械的小白可以直观的了解机械的运行情况，以及机械的所有可能发生的动
启动一个容器并限制资源
启动一个centos容器，限制其内存为1G ，可用cpu数为2
[root@localhost ~]# docker run --name os1 -it -m 1g --cpus=2 centos:latest bash
启动容器后，可以使用d
背景
在使用 docker 运行容器时，默认的情况下，docker没有对容器进行硬件资源的限制，当一台主机上运行几百个容器，这些容器虽然互相隔离，但是底层却使用着相同的 CPU、内存和磁盘资源。如果不对容器使用的资源进行限制，那么容器之间会互相影响，小的来说会导致容器资源使用不公平；大的来
题目：
7-1 列出连通集 (30 分)
给定一个有N个顶点和E条边的无向图，请用DFS和BFS分别列出其所有的连通集。假设顶点从0到N−1编号。进行搜索时，假设我们总是从编号最小的顶点出发，按编号递增的顺序访问邻接点。
1、算法用途：
是一种图像搜索演算法。用于遍历图中的节点，有些类似于树的深度优先遍历。这里唯一的问题是，与树不同，图形可能包含循环，因此我们可能会再次来到同一节点。
2、主要思想：
主要借助一个队列、一个布尔类型数组、邻接矩阵完成（判断一个点是否查看过，用
题目链接
很好的一道题，用了三天多的时间，终于知道了我为什么T的原因，也知道了在Splay的同时该怎样子的节约时间，因为Splay本身就是大常数的O（N*logN），我们如果不在各种细节上节约时间，很容易就会造成T的是因为我们制造了一个同样的大常数。
先讲解一下题意：有两
目录
Outline
clip_by_valuerelu
clip_by_norm
gradient clipping
Outline
clip_by_value
relu
cl
目录
Outline
Vector normEukl. Norm
L1 Norm
reduce_min/max/mean
argmax/argmin
tf.equal
目录
Outline
Operation type
+-*/%//
tf.math.log, tf.exp
pow, sqrt
@, matmulWith broadcasting
目录
TensorFlow2-Tensor 索引和切片
索引numpy [ ] 索引
numpy : 索引
切片一维切片
多维切片
步长::step
目录
TensorFlow2-创建 Tensor
numpy, listnumpy
list
zeros, ones, fillzeros
ones
fill
第一篇 TensorFlow2基本操作
01 Tensor数据类型
02 创建Tensor
03 Tensor索引和切片
04 维度变换
05 Broadcasting
06 数学运算
07 前向传播（张量）- 实战
第二篇 TensorFlow2高级操作
08 合并与分割
09 数据统计
10 张
目录
Merge and split
concat
Along distinct dim/axis
stack: create new dim
Dim mismatch
Unstack
目录
Outline
Sort/argsort一维
二维
Top_kTop_one
Top-k accuracy
示例
Outl
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