计算机数据库系统及应用（SQL）附带考试答案 本文链接：https://blog.csdn.net/Candy5204/article/details/124920972 什么是主从式结构的数据库系统,它有什么优点和缺点。 主从式结构是指一台主机带多个终端的多用户结构。在这种结构中，数据库系统，包括数据、数据库管理系统、应用程序等集中存放在主机上，所有的任务都由主机完成，各个用户通过主机的终端并发地存取数据库，共享数据资源；这种结构的优点是结构简单，数据易于维护和管理。它的缺点则在户当用户增加到一定程度后，主机的任务过于繁重会成为瓶颈，从而使系统的性能大大下降。此外，当主机出现故障时，整个系统就不能使用，也就是说系统的可靠性不高。

计算机网络安全 本文链接：https://blog.csdn.net/Candy5204/article/details/124 阐述密码系统的数学模型：一个密码系统（体制）可用一个五元组来表示（M,C,K,E,D），其中：M表示明文空间，C表示密文空间，K表示密钥空间，E表示加密算法空间，D表示解密算法空间。 请比较MD5和SHA的区别：（1）安全性SHA（160 bits）所产生的摘要较MD5（128 bits）多了32位。若两种散列函数在结构上没有任何问题的话，SHA比MD5更安全。（2）速度两种方法都是主要考虑以32位处理器为基础的系统结构。但SHA的运算步骤较MD5多了16个步骤。而且SHA记录单元的长度较MD5多了32位。因此若是以硬件来实现SHA，其速度大约较MD5慢了25％。（3）简易性两种方法都是相当的简单，在实现上不需要很复杂的程序或是大量的存储空间。然而从总体上来讲，SHA对每一步的操作描述较MD5简单。 请简述公钥密码体制的两个基本条件：1）加密变换和解密变换在计算上是容易的，即其复杂性属于P问题求解的复杂性2）密码分析在计算上是困难的，即其复杂性属于NP完全性

https://blog.csdn.net/ResumeProject/article/details/123292963

矩阵指针Matlab代码L2RPN-使用-A3C 使用 Actor-Critic 框架进行 L2RPN 挑战 ( & ) 的强化学习。 使用此代码训练的代理是挑战的获胜者之一。 代码使用pypownet环境()。 该代码是在 LGPLv3 许可下发布的。 要求 Python >= 3.6 凯拉斯 pypownet 虚拟环境 (conda/venv) 推荐 Pypownet 安装和文档： 文件说明 PDF文件 Amar_L2RPN_IJCNN_git.pdf - 在 IJCNN-2019 的 L2RPN 研讨会上介绍该方法。 总结方法和培训方法中的想法。 Numpy 文件 valid_actions_array_uniq.npz - 有效唯一动作矩阵 valid_actions_masking_subid_perm.npz - 将变电站 Id 映射到用于屏蔽参与者输出的唯一有效动作的矩阵 Python文件 valid_switching_controls.py - 创建上述 numpy 文件的 python 文件 pypow_14_a3c_final.py - 用于使用 A3C 训练演员

深圳大学的答题纸

今天使用浏览器，发现每次打开都会进入到http://wangzhi6.dhtz444.top/这个垃圾导航界面，绝对比流氓软件还流氓。对于强迫症的我，简直不能忍受，气得要死。 在各大网站上搜索了很多方法都不能解决。有说该快捷方式目标属性的，有说改配置文件的，有说改注册表的，有说改hosts文件的，等等，基本试了一圈，也没有解决。 我最常用的火狐浏览器，打开时会出现两个窗口，一个是默认的窗口，一个就是这个恶心的导航窗口。之前处理hao123时，它只修改了首页目标的配置，但是这个2345根本找不到潜伏点。包括注册表都搜不到，像是潜伏在哪里的监听一样，所有浏览器都遭殃。ie和google好一些，打

防止抄袭作业，本项目使用python完成，对pdf之间进行对比，首先对pdf转为图片，然后提取图片中的文字进行对比，每一页进行一个对比，最后对他们进行合并。

层次分析matlab代码## Microstate EEGlab工具箱 MST1.0包含工具箱的最新稳定版本。 EEGlab的扩展，可以在Matlab中进行微状态分析。 包括完整的GUI支持以及从命令窗口运行的能力。 该工具箱包括使用以下聚类算法在ERP和自发（例如静止状态）EEG上运行微状态分析的功能： K-均值。 修正的K均值。 雾化和聚集层次聚类（AAHC） 地形雾化和聚集层次聚类（TAAHC） 变态微状态 请参阅我们的指南（或代码文档）以获取对工具箱的完整描述以及对微状态分析方法的介绍： Microstate1.0已固定在指南中（不包括修补程序）。 工具箱文件夹已重命名为MST，这是它将在EEGlab的扩展页面上使用的名称。 MST1.0在功能上与Microstate1.0相同。 将创建MST的新版本，以用于将来的功能更新。 请将此工具箱引用为： Poulsen，AT，Pedroni，A.，Langer，N.，＆Hansen，LK（2018）。 Microstate EEGlab工具箱：入门指南。 bioRxiv。

redis设计与实现学习笔记，转自github：https://github.com/JiangRRRen/Redis-stud

文档中的deep_sort中的deep权重，供需要的童鞋使用