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总结，复制视频时需要获取宽高，自己设置的会导致视频复制不了。通过视频获取的视频的宽高，可以正常复制。自己设置的高度，不能正常复制。

CVE-2019-14234 是一个 SQL 注入漏洞，它存在于 Django 框架中的 JSONField 和 HStoreField 字段类型中。当开发者使用这些字段类型，并且允许用户通过查询集（queryset）的键名（key name）来执行查询时，就可能会受到此漏洞的影响。由于 Django 在处理这些查询时使用了简单的字符串拼接，恶意用户可以通过构造特定的查询来注入恶意的 SQL 代码。

Go、Rust 的错误处理使用 error 值，而 JS 使用 Try/Catch 捕获异常。那 JS 能否使用 Go、Rust 的错误处理方式呢？

在header中填写 Content-Type application/json。在api.ts文件中可见调用了 /conversation 接口。在app.py最下方有 /conversation 接口。本地运行后，使用postman调试。使用chrom浏览器F12查看 Networ-body中填写如下测试值。

凡是血肉的东西都难与灵魂一样高扬。在数据分析和建模过程中，变量可以分为不同的类型，其中最常见的两种类型是分类变量和连续变量。理解这两种变量类型及其处理方法对于数据分析和建模的成功至关重要。本文将介绍分类变量和连续变量的概念，并通过实例说明如何处理和分析这些变量。

现在我们兴致勃勃的昭告天下，我们产生了最牛逼的模型，然后想要在别的地方使用它。在加载完整模型的时候，很可能出错，特别是当我们对模型里面数据流经的途径进行了更改的时候。如果我们不对Net（）进行更改，那么没问题，但是当我们更改了Net()的数据流时，就很有可能发生问题。我们在保留训练好的模型model时，可以保留model的参数，也可以直接将完整model全部保留下来。那么现在再load .pth使用时就会出问题，所以要注意，一定要保证数据流的形式没问题，要不然直接加载使用也会出问题。

又是不用算法的题，但我写的复杂度很高。

《数据采集与分析》课程sklearn机器学习部分重要知识点，复习总结sklearn库的相关内容。

（1）、引入**（2）、继承 **phone = models.CharField(max_length=11, null=True, verbose_name="手机号")verbose_name = "用户表"

类加载器、反射获取类对象，获取构造方法并使用、获取成员方法并使用、获取成员变量并使用、方法引用

此时即可生成so文件sum.cpython-310-x86_64-linux-gnu.so。在linux环境下生成.so库文件后，记事本查看so文件依然能找到123456字符串。pyminifier3用于代码混淆，Cython用于生成动态链接库。把.so文件放在其它python脚本的目录下即可调用。所以需要先混淆代码，再生成动态链接库。

没头脑很久没有处理串口数据，今日测试一个测距传感模块，用简单的serial.read没十几秒就屏幕冻住了，不往下print了。后来反应过来是不停访问串口，导致串口数据缓存区溢出了。有一个比较保险的方式如下，简单而言是成块读取缓存区所有的数据，处理完数据以后，再重新读缓存区所有的数据。

添加一些数据后，创建一些urls 这边用子路由结合命名空间的方式去访问。在创建book的时候需要导入Auther 和 Publisher。接下来我们将作者，出版社，书籍的APP分别创建一下。创建一个超级管理员 方便进后台去增加一些数据。将新创建的app在settings里注册。我这边用的IDE是VScode。下一节我们再做一些页面的跳转学习。在每个APP的admin中添加。模型创建好之后执行以下迁移。创建一些对应的html页面。将视图函数和路由都配置一下。查看一下表是否创建成功。其他2个也一样添加一下。

一、项目目标该项目的核心目标是开发一个能够准确识别手写数字的系统。通过使用Pytorch深度学习框架和ResNet神经网络架构，系统可以学习从手写数字图像中提取特征并进行分类，实现对手写数字的自动识别。二、项目组成深度学习模型：项目采用Pytorch深度学习框架构建基于ResNet的神经网络模型。ResNet（残差网络）是一种先进的神经网络架构，通过引入残差连接解决了深度神经网络在训练过程中可能出现的梯度消失或梯度爆炸问题，使得网络可以更加深入地学习数据的特征。

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Python | Leetcode Python题解之第99题恢复二叉搜索树

一个大v直播时发起了抢红包活动，分别有9，66，188，520，99999五个红包。请模拟粉丝来抽奖，按照先到先得，随机抽取，抽完为止。，因为while（true）这是个死循环。注意：一个红包只能被抽取一次。

这个函数split_string使用正则表达式[\/]来匹配字符串中的/或\，然后使用re.split函数来分割字符串。通过列表推导式，它去除了可能产生的空字符串，确保返回的列表只包含实际的目录或文件名。在Python中，要将一个字符串按/和\分割开，你可以使用正则表达式配合re模块的split函数。这样可以确保无论字符串中是否包含这些分隔符，都能正确地将字符串分割开。

本文是在原本闯关训练的基础上总结得来，加入了自己的理解以及疑问解答（by GPT4）选定了模型框架后，需要对神经网络模型进行训练，主要有3个步骤：接下来详细介绍这3个步骤。构建模型结构，主要有神经网络结构设计、激活函数的选择、模型权重如何初始化、网络层是否批标准化、正则化策略的设定。由于在关卡四中介绍了神经网络结构设计和激活函数的选择，这里不过多介绍，下面简单介绍下权重初始化，批标准化和正则化策略。权重初始化权重参数初始化可以加速模型收敛速度，影响模型结果。常用的初始化方法有：批标准化batch n

pivot_table和melt的主要区别是：melt是pandas中的函数，而pivot_table是dataframe对象的方法。最好把歌曲信息存储在单独的表中，如此year、artist、track和time等列的信息就不会在数据集中重复出现。具体操作为：把year、artist、track、time和date.entered放入一个新的dataframe中，给每组值分配唯一的ID，然后再另一个DataFrame（表示歌曲、日期、周次及排名）中使用这些ID。2、一张表中的多个观测单元（归一化）