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Delivery Optimization是關(guān)于 windows系統(tǒng)更新 的一項(xiàng)服務(wù)，它會(huì)自動(dòng)在E盤(pán)或某個(gè)盤(pán)生成 文件夾Delivery Optimization ，里面是一些緩存，強(qiáng)迫癥可能很不爽。 如果你直接右鍵，修改屬性，啟動(dòng)類(lèi)型為：禁用，通常是 拒絕訪問(wèn) 計(jì)算機(jī)HKEY_LOCAL_MACHINESYSTEMCurrentControlSetServicesDoSvc 下 start值

Kafka服務(wù)端并不會(huì)記錄消費(fèi)者的消費(fèi)位置，而是由消費(fèi)者自己決定如何保存如何記錄其消費(fèi)的offset。 在Kafka服務(wù)端中添加了一個(gè)名為“__consumer_offsets”的內(nèi)部Topic,為了便于描述簡(jiǎn)稱(chēng)“Offsets Topic”。 Offsets Topic可以用來(lái)保存消費(fèi)者提交的offset,當(dāng)出現(xiàn)消費(fèi)者上/下線時(shí)會(huì)觸發(fā)Consu

最近比較多人問(wèn)我，如果在實(shí)戰(zhàn)里getshell了，比如各種OA的rce，但是會(huì)碰到權(quán)限很低，不是root或者是system權(quán)限的情況，而且在拿到shell之后不知道怎么提權(quán)，不知道下一步該干嘛，后滲透不是很熟練等等等等。所以我就趁今晚月色那么漂亮，順便記一下web_delivery模塊。 如果被

發(fā)現(xiàn)windows系統(tǒng)更新時(shí)，持續(xù)性訪問(wèn)tcp:tlu.dl.delivery.mp.microsoft.com:80： 參考： https://www.reddit.com/r/sysadmin/comments/ogx1b4/just_started_seeing_tons_of_traffic_from/ 原貼： https://docs.microsoft.com/en-us/windows/privacy/windows-endpoints-1909-non-enterprise-editions 說(shuō)明*.tlu.dl.delivery.mp.microsoft.com是Used to download ope

本文屬于「征服LeetCode」系列文章之一，這一系列正式開(kāi)始于2021/08/12。由于LeetCode上部分題目有鎖，本系列將至少持續(xù)到刷完所有無(wú)鎖題之日為止；由于LeetCode還在不斷地創(chuàng)建新題，本系列的終止日期可能是永遠(yuǎn)。在這一系列刷題文章中，我不僅會(huì)講解多種解題思路及其優(yōu)化，

作者：禪與計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)藝術(shù) 在過(guò)去的幾十年里，許多領(lǐng)域都出現(xiàn)了很多統(tǒng)計(jì)分布的變化。從早期的正態(tài)分布到后來(lái)的指數(shù)分布、卡方分布等，各種分布也逐漸形成自己的發(fā)展歷史。統(tǒng)計(jì)學(xué)中的一些技術(shù)或者模型需要根據(jù)數(shù)據(jù)分布進(jìn)行選擇和建模，所以需要對(duì)不同分布的特

之前在閱讀KR-UCT論文時(shí)，里面提到過(guò)與UCT結(jié)合的主要兩種啟發(fā)式方法旨在指導(dǎo)探索策略，通過(guò)使用漸進(jìn)拓寬（PW）限制考慮的行動(dòng)的數(shù)量，并使用快速行動(dòng)價(jià)值估計(jì)（RAVE）選擇最有前途的行動(dòng)。因此找了一篇RAVE來(lái)學(xué)習(xí)一下。 MCTS最常使用上置信樹(shù)算法來(lái)處理探索和利用之間的

本文將解決 Python 中出現(xiàn) ValueError: Unknown label type: ‘continuous’ 錯(cuò)誤的原因和解決方案。 當(dāng)我們嘗試在連續(xù)目標(biāo)變量上訓(xùn)練 sklearn 導(dǎo)入的分類(lèi)器時(shí)，Python 解釋器會(huì)拋出此錯(cuò)誤。 K 最近鄰、決策樹(shù)、邏輯回歸等分類(lèi)器預(yù)測(cè)輸入變量的類(lèi)別。 類(lèi)變量采用離散或分類(lèi)形式，例如 0

官方安裝的本本2.387以上需要jdk11 systemctl啟動(dòng)時(shí)調(diào)用的jenkins.service文件在/usr/lib/systemd/system目錄下，無(wú)法調(diào)用/etc/init.d/下的jenkins 如果遇到服務(wù)方式無(wú)法啟動(dòng)jenkins，則需要修改jenkins.service來(lái)進(jìn)行適配： 記得修改路徑地址 默認(rèn)是注釋掉的，打開(kāi)然后修改jdk指定路徑 其中/xx/jdk-

一.介紹 1.1 前置知識(shí) 1.1.1?in-context learning At the limit, GPT-3 (Brown et al, 2020) can be deployed using in-context learning, which is a form of prompting, without modifying any LM parameters. \\\"部署\\\" 指的是將 GPT-3 模型用于實(shí)際應(yīng)用或特定任務(wù)的過(guò)程。 \\\"In-context learning\\\" 是一種 通過(guò)提供上下文或附加信息來(lái)指導(dǎo)

近期，脈沖相機(jī)在記錄高動(dòng)態(tài)場(chǎng)景中展示了其優(yōu)越的潛力。不像傳統(tǒng)相機(jī)將一個(gè)曝光時(shí)間內(nèi)的視覺(jué)信息進(jìn)行壓縮成像，脈沖相機(jī)連續(xù)地輸出二的脈沖流來(lái)記錄動(dòng)態(tài)場(chǎng)景，因此擁有極高的時(shí)間分辨率。而現(xiàn)有的脈沖相機(jī)重建方法主要集中在重建和脈沖相機(jī)相同分辨率的圖像上。

我這個(gè)是因?yàn)镴DK的版本太低了。我使用的JDK版本是1.8，需要升級(jí)到JDK11 1、跟這個(gè)圖圖一樣樣的 ?2、修改配置： ????????配置文件啟動(dòng)是jenkins 用戶(hù)，改成啟動(dòng)用戶(hù)。建議root。 ? ? ? ? 端口順手改成別的 3、測(cè)試報(bào)錯(cuò)信息 ????????cd /etc/init.d? ? ? ? ??# 啟動(dòng) ? ? ? ?

2023 AAAI 建模人類(lèi)個(gè)體移動(dòng)模式并生成接近真實(shí)的軌跡在許多應(yīng)用中至關(guān)重要 1）生成軌跡方法能夠?yàn)槌鞘幸?guī)劃、流行病傳播分析和交通管控等城市假設(shè)分析場(chǎng)景提供仿仿真數(shù)據(jù)支撐 2）生成軌跡方法也是目前促進(jìn)軌跡數(shù)據(jù)開(kāi)源共享與解決軌跡數(shù)據(jù)隱私問(wèn)題的可行解決方案 在不