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使用vite打包时候遇到的坑
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MyBatis和MyBatis-Plus常用注解（全是干货！）
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【手把手带你五分钟手机端注册使用GPT的强力对手Claude，免费，无任何成本】
今天刷到了号称是媲美GPT-4的Claude介绍，无需魔法，无任何成本即可以使用，果断尝试注册使用，效果确实不错，关键是免费无成本！！！Claude使用的是Constitutional AI模型。ChatGPT使用的是GPT模型。看看Claude是如何回答两个模型的区别和对应使用场景的：训练方法不同
汽车电子功能安全FuSa之二：L3级以上故障运行及安全机制
本文描述了对ADS的FO和FS机制的评估方法。当系统不能按预期运行时，ADS将使用FO和FS机制。这些机制使ADS能够在最大程度上达到使车辆及其乘员脱离危险的MRC。定义、测试和验证实现MRC的FO和FS策略是确保ADS安全运行和部署的重要步骤。
BUUCTF闯关日记--[MRCTF2020]你传你呢(超详解)
进入页面文件上传漏洞,因为有些人没看过我前面的文章我再把我的总结发一下1、前端绕过，抓包修改后缀名，2、文件内容绕过，用图片马，抓包修改后缀绕过3、黑名单绕过,那么我们可以改成phtml抓包绕过4、.htaccess绕过，只要有这个配置文件，并且内容为“AddType application/x-h
如何在Windows server 2012配置DHCP服务器
引子：动态主机配置协议（DHCP）通常被应用于大型的局域网络环境中，它的主要作用是集中管理，分配IP地址，使网络环境中的主机动态获得IP地址，网关地址，DNS服务器地址等信息，从而提升IP地址的使用率。在正式配置DHCP服务器之前，我们先来了解了解DHCP。一、DHCP的优点1、动态分配IP地址可以
TP-LINK-TL-WR703N（原装）制作打印服务器过程记录整理
wr703n改打印服务器操作补充
软件工程之软件测试（考试复习篇）
软件测试课程的考试复习思路，或者小白刚学软件测试可当入门了解基础知识。
app-UI自动化测试项目代码框架
项目框架
IDEA2023创建MavenWeb项目，并搭建Servlet工程
在Tomcat 10之前的版本中，Servlet API仍然使用javax.servlet和相关包。但是，如果您使用的是Tomcat 10或更高版本，则需要使用jakarta.servlet和相关包。如果您的应用程序使用旧的javax.servlet包，则需要将其迁移到新的jakarta.servl
（2023.3.19）vscode配置numpy环境，实测有效
两分钟教你vscode配置numpy环境，实测有效
流批一体计算引擎-4-[Flink]消费kafka实时数据
flink消费kafka
vue3指导教程（附带获取屏幕可视区域宽高）
vue3 setup 生命周期 获取可视区域宽高 vue
Linux中nginx配置图片访问路径
linux配置nginx访问文件
不要熬夜肝PPT了！络绎科学一键生成科研PPT工具Slidebot来啦！
作为一款 Chat-to-PowerPoint 的AI工具。轻松应对研究报告演示、学术会议演讲、教学课件展示等不同场景。Slidebot就能自动帮你生成PPT。科研人都没有不受PPT折磨的吧？请持续关注络绎科学的学术AI应用。做学术报告和成果展示是家常便饭。还是企业、机构内的科研工作者。我们致力于打
第五章-课后习题
5.1题目：我国1949-2008年每年铁路货运量数据如表5-9所示：请选择适当的模型拟合该序列，并预测2009-2013年我国铁路货运量。SAS程序 data a; input volume@@; year=intnx("year",'01jan1949'd,_n_-1); for
MATLAB【数字图像处理】 实验五:形态学图像处理
1、任选一种结构算子实现对图像或目标的开、闭、腐蚀和膨胀运算。图1 第一题2、采用形态学处理方法实现图像去噪。图2 第二题3、对图像分割实验（实验四）得到的分割结果进行形态学处理，对肺部区域的空洞进行填充。*4、请用形态学算法生成只包含边界接触的圆形。（选做题）图3 第四题...
反序列化漏洞详解
一、反序列化漏洞原理1、相关概念序列化（Serialization）：将对象的状态信息转换为可以存储或传输的形式的过程，一般将对象转换为字节流。序列化时，对象的当前状态被写入到临时或持久性存储区。反序列化（Deserialization）：从序列化的表示形式中提取数据，即把有序字节流恢复为2、序列化
Rsa 加密的使用
RSA 非对称加密，更好的实现前后端信息的安全传送
UNeXt：基于 MLP 的快速医学图像分割网络
UNeXt是约翰霍普金斯大学在2022年发布的论文。它在早期阶段使用卷积，在潜在空间阶段使用 MLP。通过一个标记化的 MLP 块来标记和投影卷积特征，并使用 MLP 对表示进行建模。对输入通道进行移位，可以专注于学习局部依赖性。