目录 一、wakeup绕过 二、引用 三、session反序列化漏洞 3.1 php方式存取session格式 3.2 php_serialize方式存取session格式 3.3 php_binary方式存取session格式 3.4 代码演示 3.5 session例题获取flag 四、phar反序列化漏洞 4.1 phar常识 4.2 代码演示 4.3 phar例题获取flag 一、wakeup...

se if (dp[i + 1][j - 1]) { // 情况三 result++; dp[i][j] = true; } } } } return result; }}; 二、516.最长回文子序列 力扣题目链接 class Solution {public: int longestPalindromeSubseq(string s) { vector<vector<int>> dp(s.si...

后文：时间序列与 statsmodels：预测所需的基本概念（2）-CSDN博客 一、说明         本博客解释了理解时间序列的基本概念：趋势、季节性、白噪声、平稳性，并使用自回归、差分和移动平均参数进行预测示例。这是理解任何时间序列数据的强制性步骤。 二、时间序列介绍         时间序列通常是在固定采样间隔内随时间顺序测量的变量，从而产生时间序列形式的数据。时间序列最重要的特征之一是时...

目录 一、300.最长递增子序列 二、674. 最长连续递增序列  三、718. 最长重复子数组 一、300.最长递增子序列 力扣题目链接 子序列是可以在不改变原有次序的情况下删除一些元素，需要进行二重遍历进行判断 class Solution {public: int lengthOfLIS(vector<int>& nums) { if (nums.size() <= 1) return num...

机制，达到了 O ( L l o g L ) \mathcal O(LlogL) O(LlogL)的时空复杂度，表现也很好。 自注意力蒸馏通过将级联层输入减半，突出显示主导注意力，并有效处理极长的输入序列。 生成式解码器，能够以一个正向操作预测长时间序列，而不是一步一步的方式，这大大提高了长序列预测的推理速度。 简介 简介的主要内容和摘要类似，主要介绍了Transformer的一些缺陷，导致它无法有效...

目录 1.序列图 2.SPSS实现 3.结果分析 1.序列图 时间序列图是一种展示随时间变化的数据模式和趋势的图形表示方法。它通常由时间轴和相应的变量值组成，可以用来观察数据的周期性、趋势性、季节性等特征。 时间序列图的横轴表示时间，可以是连续的时间点、日期或时间间隔。纵轴表示与时间相关的变量的取值。通过将数据点连接起来，可以形成时间序列曲线。 在时间序列图中，我们通常可以观察到以下几个重要的模式：...

如果希望属性值为null及不序列化，只序列化不为null的值。 1、测试代码 配置代码： mapper.setSerializationInclusion(JsonInclude.Include.NON_NULL); 或者通过注解@JsonInclude(JsonInclude.Include.NON_NULL) //常见问题2：属性为null，不序列化@RequestMapping("/commo...

目录 支持向量机SVM的详细原理 SVM的定义 SVM理论 Libsvm工具箱详解 简介 参数说明 易错及常见问题 完整代码和数据下载链接： 基于支持向量机SVM的时间序列数据训练测试和预测未来数据（代码完整，数据齐全）资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/88547530 SVM应用实例， 基于支持向量机SVM的时间序列...

摘要： 本系列旨在普及那些深度学习路上必经的核心概念，文章内容都是博主用心学习收集所写，欢迎大家三联支持！本系列会一直更新，核心概念系列会一直更新！欢迎大家订阅 content 传统时间序列系列模型ARIMA模型AR MA 模型介绍**前提假设**ARIMA算法步骤 传统时间序列系列模型 以下是一些常见传统时序建模方法。 ARIMA模型 AR MA 模型介绍 我们首先捋清楚下面四个。 AR（自回归）...

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