课程 初级 27801
课程介绍:正则表达式,又称规则表达式。(英语:Regular Expression,在代码中常简写为regex、regexp或RE),计算机科学的一个概念。正则表通常被用来检索、替换那些符合某个模式(规则)的文本。
课程 初级 14550
课程介绍:ASP即Active Server Pages,是MicroSOft公司开发的服务器端脚本环境,可用来创建动态交互式网页并建立强大的web应用程序。当服务器收到对ASP文件的请求时,它会处理包含在用于构建发送给浏览器的HTML(Hyper Text Markup Language,超文本置标语言)网页文件中的服务器端脚本代码。除服务器端脚本代码外,ASP文件也可以包含文本、HTML(包括相关的客户端脚本)和com组件调用。
课程 初级 31970
课程介绍:《CSS3最新版参考手册》为官方CSS3在线参考学习手册,本css3在线开发手册包含了各种css3属性、语法、定义、使用方法,实例运行等,是网页前端学习者及开发者不可或缺的在线查询手册文档!注:CSS3是CSS技术的升级版本,CSS3语言开发是朝着模块化发展的,这些模块包括: 盒子模型、列表模块、超链接方式、语言模块、背景和边框、文字特效、多栏布局等。
课程 初级 14481
课程介绍:VBScript是Visual Basic Script的简称,即 Visual Basic 脚本语言,有时也被缩写为VBS。它是一种微软环境下的轻量级的解释型语言,它使用COM组件、WMI、WSH、ADSI访问系统中的元素,对系统进行管理。同时它又是asp动态网页默认的编程语言,配合asp内建对象和ADO对象,用户很快就能掌握访问数据库的asp动态网页开发技术。
问题仍然是原来的,但标题重写如下:My Javascript random function fails to generate valid responses
2024-04-03 22:03:14 0 1 474
objective-c - presentViewController后,dismiss回来高度偏差
tab控制的两个可切换界面,其中一个presentViewController后,dismiss回来,该界面的tableView位置上移,起点在导航栏的位置了,能怎么解决吗,求大神解答。
2017-05-02 09:27:49 0 0 514
把gitlab中的测试项目,添加到jenkins发生认证错误
把gitlab中的测试项目,添加到jenkins发生认证错误己经把生成的SSH KEYS添加到gitlab中
2017-05-02 09:27:51 0 3 792
objective-c - 做post请求时,服务端可以检测到接收到两个非空的字段,但是返回了错误
2017-05-02 09:27:51 0 1 615
2017-05-02 09:27:53 0 3 653
课程介绍:未来的量子计算机可能会迅速攻破现代密码学。因此,数学家和密码学家们一直在寻找合适的新加密算法来抵抗量子计算机的攻击。这种能够抵抗量子计算机对现有密码算法攻击的新一代密码算法被称作「后量子加密(PQC,postquantumcryptography)」算法。但最近,比利时鲁汶大学的研究人员发现,一种很有潜力的PQC加密算法可以在短短1小时内被完全破解(部分版本破解只需4分钟)。问题是,这个记录并不是由某台高端计算机创下的,而是来自一台搭载了十年高龄CPU的台式机,而且是单核运行。研究人员说
2023-05-12 评论 0 865
课程介绍:数据加密和解密:Java中的安全算法导言:随着计算机技术的发展和普及,数据安全成为了一个日益重要的问题。在信息时代,大量的敏感信息需要在网络中传输,因此数据的加密和解密技术变得尤为关键。Java作为一种广泛应用于开发的编程语言,为开发人员提供了多种安全算法来保护数据的安全性。本文将介绍Java中常用的数据加密和解密算法,以及如何使用这些算法来保护数据的安全。
2023-06-29 评论 0 1710
课程介绍:不得不说,科学家们最近都在痴迷给AI补数学课了。这不,脸书团队也来凑热闹,提出了一种新模型,能完全自动化论证定理,并显着优于SOTA。要知道,随着数学定理愈加复杂,之后再仅凭人力来论证定理只会变得更加困难。因此,用计算机论证数学定理已经成为一个研究焦点。此前OpenAI也提出过专攻这一方向的模型GPT-f,它能论证Metamath中56%的问题。而这次提出的最新方法,能将这一数字提升到82.6%。与此同时,研究人员表示该方法使用的时间还更短,与GPT-f相比可以将计算消耗缩减到原本的十分之一。难
2023-04-10 评论 0 875
课程介绍:我的第一个开发日志:使用线性回归预测房价 我兴奋地分享我的机器学习实验笔记本!此笔记本包含一个使用线性回归的项目的代码和markdown。它从load_boston数据集加载数据,并使我们能够根据现有的实际房价预测房价 ??? 使用的概念包括: 训练测试分割? 线性回归 ? 均方误差 ➖ model.coef_ ? model.intercept_ ? model.predict ? 为什么选择这个笔记本: 这个笔记本的主要目标是直观地了解如何在机器学习算法中使用线性回归的概念来计算/预测
2025-01-17 评论 0 940