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1.auxiliaryprocess当我们是辅助进程（auxiliaryprocess）时，不会进行完整的InitPostgres初始化操作，但即使在辅助进程中，也有几件事需要被启动。这里第一件就是“创建一个PGPROC，以便我们能够使用LWLocks。在EXEC_BACKEND情形下，这一操作已由SubPostmasterMain()完

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QualitativeResults如下图所示:  

一.软件和工具（1）VisualStudio2019版本（2）Boost1.82.0：https://www.boost.org（3）CGAL5.5.2：https://github.com/CGAL/cgal/releases 同时下载配置CGAL所需要的依赖库GMP和MPFR 二.安装全部解压后的文件目录应该是这样的： 将auxiliary目录下的文件夹gmp复制到CGAL-5

使用smb_version基于SMB协议扫描版本号msf5>useauxiliary/scanner/smb/smb_version设置扫描目标，注意多个目标使用逗号+空格隔开msf5auxiliary(scanner/smb/smb_version)>showoptions#设置msf5auxiliary(scanner/smb/smb_version)>setRHOSTS192.168.146.135m

使用Metasploit中的nmap和arp_sweep收集主机信息Metasploit中也有NMAP工具root@xuegod53:~#msfconsolemsf5>db_nmap-sV192.168.1.1ARP扫描msf5>useauxiliary/scanner/discovery/arp_sweep查看一下模块需要配置哪些参数msf5auxiliary(scanner/disc

我们启动一台Metasploitable2-Linux靶机网络模式为桥接IP：192.168.146.136 登录 Metasploitable2-Linux 系统用户名 root，密码：123456 输入 ipa 查看 ip 地址 登录Kali开始搜索模块msf6>searchmysql_login加载模块msf6>useauxiliary/scanner/mysql/

Featurebackbone采用DLA,输入维度为3×H×W的RGB图,得到维度D×h×w的特征图F,然后将特征图送入几个轻量级regressionheads,2Dboudingboxes的中心特征图用下面的模块得到:其中AN是AttentiveNormalization.用公式表示:类似的,2D和3Dboudingboxes的中心之间的offset用公

摘要连续学习过程中的稳定性-可塑性权衡是一个重要的问题。作者提出了AuxiliaryNetworkContinualLearning(ANCL)，通过auxiliarynetwork提高了模型的可塑性。方法TheFormulationofAuxiliaryNetworkContinualLearning传统的continuallearning方法通常是在新数据集上

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