孟德尔随机化（MendelianRandomization,MR）是一种利用基因型信息作为工具变量评估暴露与结果之间因果关系的统计方法。一般步骤：单核苷酸多样性(singlenucleotidepolymorphism，SNP)：主要是指在基因组水平上由单个核苷酸的变异所引起的DNA序列多样性选择的MR分析方法包括:逆方差加

SiteUnreachabledriftingblues9easyaPphpGETSHELL、searchsploit使用、凭据收集、gdb使用、缓冲区溢出漏洞（难）、pattern_create.rb、pattern_offset.rb使用主机发现┌──(kali㉿kali)-[~/桌面/OSCP]└─$sudonetdiscover-ieth0-r192.168.44.139/24服务探测

之前学习了栈溢出常见的利用手法，有ret2text、ret2plt、ret2syscall、ret2shellcode、ret2libc、ret2csu溢出栈迁移，这里接着学习一下常见的绕过pie的手法PIEPIE（PositionIndependentExecutables）是编译器gcc的一个功能选项fpie,主要的功能是随机化了ELF装载的基地址，使用分页内存

记一道有趣的题:P题意这道题很有意思。给定地图上若干个黑色的点，求这样一个点的坐标，满足其到图中任何一个黑色点的最大曼哈顿距离最小。\(max(|a-x_i|+|b-y_i|),i=1,2..k\)方法一曼哈顿距离和且比雪夫距离可以互相转化，曼哈顿转切比雪夫如下：\((x,y)\to(x+y,x-y)\)转化后

实践内容:生成和下载的网络相同平均度和网络规模的随机网络对比分析随机网络和下载的网络相关的特征和指标采用度保持的网络随机化算法生成和下载的网络度序列相同的网络利用BA模型生成与下载的网络模型相同的网络，其初始和每个时间t新加入节点的连边自己定义对比分析生成的

Aulvwc非正解做法，但大概率正确（实际上过不了Hack）。套路的，考虑让每个\(a_i\)减去整体的平均值，问题转换为让两个集合的和均为\(0\)。我们每次随机打乱\(a\)数组，并贪心的将其插入两个堆中，最后判断即可。CodeABC272GYetAnothermodM由于同余的性质可得，如果\(a_x\equiv

在docker内部使用gdb调试时刻遇到了gdb如下报错信息:warning:Errordisablingaddressspacerandomization:Operationnotpermitted原因地址随机化是linux一项安全特性，它允许内核进程启动每次加载库的时候都在随机化的分布在进程虚拟内存地址空间上(早期固定的库要加载

简化下题意有n个点m条单向边每条边有激活和失活两种状态，一共有4中操作1.失活一条u->v的边2.失活终点是v的边3.激活u->v的边4.激活终点是v的边问你每次修改后每个点的出度是否都为1.50分的做法就是暴力修改，对于1操作和3操作都是可以o(1)解决，对于2操作和4

link：https://codeforces.com/contest/1514/problem/D很久以前小号打的场了，当时D题写的莫队，现在重新来看看。题意：给一个序列\([a_1,\dots,a_n]\)，有q次询问，每次问：把\([a_l,\dots,a_r]\)划分最少几个不相交子序列，才能使得每个子序列是beautiful的。称一个序列\(a_1,\dots,a_x\)

原本写在文本文档里的，懒得改，就发纯文字了写作思路混乱，想到什么写什么 总：先想正解再想部分再冲正解再打暴力再打部分再乱搞随机化:平面随机旋转、随机排序随机游走，序列随机排序随机染色分组，随机染色异或哈希想不出来考虑图论建模，万一图论秒了？时空卡瓶颈了？考虑

ASLR机制分析报告ASLR机制概述​ WindowsVista之后，ASLR（AddressSpaceLayoutRandomization）技术就是通过加载程序的时候不再使用固定的基址加载，从而干扰shellcode定位的一种保护机制ASLR机制的开启​ 项目->属性->链接器->高级->随机基址/DYNAMICBASE编译选项​ PE文件标

1随机化算法简介随机化算法，是一种十分玄学的做法。百度百科对其的定义是：随机化算法（randomizedalgorithm），是这样一种算法，在算法中使用了随机函数，且随机函数的返回值直接或者间接的影响了算法的执行流程或执行结果。就是将算法的某一步或某几步置于运气的控制之下，即该算法在运

交互中的随机暂时还没怎么做，等以后来总结。我个人是比较认同OI-wiki对随机化技术的分类的，但是对于具体技术，这里不遵循OI-wiki的分类。1随机限制命中元素经典应用有：3-SAT（通过随机添加限制，然后弱化到2-SAT解决2借助期望/概率经典应用有：1、随机游走的最大距离期望是根号

CoverageDriverVerification可约束的随机化验证,用于测试的值可以再一定范围内进行随机,具体的范围可以进行约束,比如可以跑100次,然后查看覆盖率,可以通过覆盖率进行度量验证的进度内容随机化的变量往往需要添加一定的约束,通过添加约束让值在一定的范围内进行随机随

坐标SD，这是我第一次CSP，上来打S，还是挺劲爆的day-n初赛，赛前很紧张，担心自己过不了。上午是普及组，下午是提高组和小学组一起考。看着身旁向考场飞奔而去的小学生们，我一度以为这些小学生都是来打S的，并感叹现在小学生都太强了QWQ，并感叹我是多么弱。基本正常发挥。不得不说今年初赛

称号仅代表我的主观意见，仅供参考。欢迎补充。数据结构之神dp之神图论之神贪心之神字符串之神数论之神多项式之神博弈论之神构造之神随机化算法之神暴力之神其中GM_Joanna_凭借绝对的实力和自己CF两个号乘积高达1533348rating碾压一众OI大神，什么tourist，Ben

例题P7831[COCI2009-2010#3]PATULJCI题解首先对每个颜色开一个vector<int>保存其位置，随后对于一段区间\([l,r]\)和一个颜色\(c\)，可以很快速的求出\([l,r]\)内\(c\)出现的次数。然后进行随机化，每次随机一个元素并查看他的出现次数。若随机\(t\)次，那么随机不到的概率是\(\frac

随机化什么是随机化算法？随机化做法，就是基于当前算法而言，通过正确算法求解会TLE或者MLE，但是出于骗分的目的，我对可能答案中的一些序列或者值进行查找，在我随机瞎找的这些值中去找正确答案，最后，所得出的答案具有极大可能性为正确答案，甚至于百分之一百。如果题目要求最优解，但难以

作者：白珅Databend 研发工程师https://github.com/b41sh为什么需要SQLSmith？在数据库系统的开发和维护过程中，测试扮演着至关重要的角色。它不仅可以验证功能的正确性，还可以发现潜在的问题，确保数据库在每个变更和迭代后保持性能和稳定性。Databend的CI已经支持了多种类

P1337模拟退火是一门玄学，我发现全看手气，因此，为了避免消耗手气，赛前我只练四道。本题精度要求较高，因此选取较低温度，较高delta，温度下限取到1e-14。P2503这道题目中，随机化才是神。连续分段问题可以dp，这道题目，我们选择random_shuffle后再dp，正确率是很高的，因为最终的答案中，每

贪心算法(GreedyAlgorithm):贪心算法是一种每步都选择当前状态下最优解的方法，希望最终可以得到全局最优解。它通常用于优化问题，如最小生成树、最短路径等。分治法(DivideandConquer):分治法将大问题分割成小问题，解决小问题，然后将它们合并以获得原始问题的解决方案。典型的例

链接：>https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg2MDA2MDQzMQ==&mid=2247484734&idx=1&sn=6c4a5ba21bad0058ead4f0e8d9399c72&chksm=ce2d6b5ef95ae248ae7566d87d8aa4a373ccc33082a10e37773d89a137ac4d350e591844a0bd&scene=21#wechat_redirect

以https://gwas.mrcieu.ac.uk/datasets/ukb-b-7330/为例:原始文件形如：转换代码library(vcfR)getwd()a_data=read.vcfR('../ukb-b-7330.vcf.gz')str(a_data)head(a_data$meta,12)head(a_data@fix)head(a_data@gt)fix=as.data.frame(a_data@fix[,(1:5)])gt=as

登录https://mibiogen.gcc.rug.nl/menu/main/home选择TopHits暴露因素选择条件0到1e-5或者5e-8作为结局数据选择条件5e-5到1根据菌群纲目ID进行分类，可以选择MendelR包里面的函数进行切割并自动化SNP模版split_mibiogen_file('刚才下载的文件.csv')libraray(Men

回复我们公众号“1号程序员”的“E005”可以获取原文下载地址。[关注并回复：【E005】] 摘要前列腺癌是男性最常见的癌症，也是导致癌症死亡的主要原因。确定患者最佳治疗方案是一项挑战，肿瘤学家必须选择最有可能成功且最不可能出现毒性的治疗方案。国际预后标准依赖于非特异性和半