序列数据和文本的深度学习用于构建深度学习模型的不同文本数据表示法：理解递归神经网络及其不同实现，例如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GatedRecurrentUnit，GRU），它们为大多数深度学习模型提供文本和序列化数据；为序列化数据使用一维卷积。可以使用RNN构建的一些应用程序如下所示。文档分类器：识别推文或评论的情感，对新闻文章

1前言姿态估计，一直是近几年的研究热点。它就是根据画面，捕捉人体的运动姿态，比如2D姿态估计：再比如3D姿态估计：看着好玩，那这玩应有啥用呢？自动驾驶，大家应该都不陌生，很多公司研究这个方向。自动驾驶里，就用到了人体行为识别。通过摄像头捕捉追踪人体的动作变化，根据肢体动作或变化角度判断人体动作行为，

网络作为社会信息化的基础，已成为人们日常生活不可或缺的一部分。网络通过模拟信号将信息转为电流进行传播，在这个过程中，网卡便充当了解码器的作用，能够将电信号转换为计算机能够识别的数字信号。网卡，即网络接口卡，也称为网络适配器，是连接计算机与网络的硬件设备，也

在电商、金融风控领域，使用图来建模，将大量的人员和事件编织成一张庞大的图关系网络，构建图指标来识别异常人员和群体风险行为，目前图指标现有实现方式是基于离线数据或t1数据构建图关系网络，图指标由业务人员或需求人员根据业务需要提出具体需求由开发人员临时开发、测试、部署、上线。

JSONWebToken（JWT）对于渗透测试人员而言，可能是一个非常吸引人的攻击途径。因为它不仅可以让你伪造任意用户获得无限的访问权限，而且还可能进一步发现更多的安全漏洞，如信息泄露，越权访问，SQLi，XSS，SSRF，RCE，LFI等。首先我们需要识别应用程序正在使用JWT，最简单的方法是在代理工具的历史记录中搜索JWT正则表达式：

    AspectJ允许使用注解用于定义切面、切入点和增强处理，而Spring框架则可以识别并根据这些注解来生成AOP代理。Spring只是使用了和AspectJ5一样的注解，但并没有使用AspectJ的编译器或者织入器，底层依然使用SpringAOP来实现，依然是在运行时动态生成AOP代理，因此不需要增加额外的编译，也不需要AspectJ的织入器支持。

ubuntu十分钟后提醒我背景非常受用windowsphone上cortana的语音指令：十分钟分钟后叫我起床。一小时后提醒我做XXX。思路ubuntu下语音识别很难搞，只好搞了个命令行的东西来做几分钟后提醒我这样的事情。几分钟后干什么，用程序实现起来很容易。golang的time.after\_func就可以。然

　　　　Java出现之前，C和C是当时广泛使用的编程语言。但是C和C都有一个共同的缺点，那就是只能在特定的平台进行编译。这里指的平台是由操作系统（OS）和处理器（CPU）构成的。C和C源程序所在的特定平台对其源文件进行编译、连接，生成当前平台的机器指令（平台的机器指令可以被该平台直接识别和执行），根据当前平台的机器指令生成可执

题目重述与分析给定n张扑克牌，每张牌有分值ai。玩家轮流取牌，每次可从两端取一张，最终获得取牌分值和。双方均采取最优策略，求先手能获得的最大分数差。核心考点：区间DP与博弈论结合最优子结构性质记忆化搜索实现算法设计思路状态定义：dp

一、问题理解题目要求计算马从初始位置出发，到达棋盘上每个位置的最少步数。马在国际象棋中走"日"字，有8种可能的移动方向。二、选择()是解决这类问题的理想选择，因为：1.BFS按，第一次访问到某个位置时就是最短路径2.天然适合处理网格类问题3.实现简单直观实