IntroductionTransformer是一种广泛应用与自然语言处理的神经网络架构，它基于自注意力机制，允许模型在做出预测时为句子中的不同单词赋予不同的重要性。它非常擅长处理序列任务，并且具有并行计算的优势，因此在大规模数据集上训练时非常高效。序列任务是任何将输入序列进行变换得到输

文章目录关注我：细嗦大模型批处理对象/BatchesandMasking训练循环主函数/TrainingLoop优化器/Optimizer学习率调整策略/Learningrateadjustmentstrategy样例测试正则化/RegularizationLabelsmoothing标签平滑KL散度损失样例测试Github完整代码----求

Kerberos是一种网络认证协议，旨在通过使用密钥加密技术为客户端/服务器应用程序提供强身份验证。它最初由麻省理工学院（MIT）开发，并已成为许多操作系统和应用程序中的标准认证机制。Kerberos协议的主要目的是在网络环境中安全地验证用户的身份，而无需在网络中传输密码。Kerberos

一、实验目的在现有的NetworkInterface基础上实现一个IP路由器。二、实验内容在本实验中，你将在现有的NetworkInterface基础上实现一个IP路由器，从而结束本课程。路由器有几个网络接口，可以在其中任何一个接口上接收互联网数据报。路由器的工作是根据路由表转发它得到的数据

CSP-J2024入门组初赛第一轮初赛试题及答案解析一、单项选择题（共15题，每题2分，共计30分：每题有且仅有一个正确选项）132位int类型的存储范围是（）A-2147483647~+2147483647B-2147483647~+2147483648C-2147483648~+2147483647D-2147483648~+2147483648

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学习C++从娃娃抓起！记录下CSP-J备考学习过程中的题目，记录每一个瞬间。附上汇总贴：历年CSP-J初赛真题解析|汇总_热爱编程的通信人的博客-CSDN博客#include<iostream>#include<vector>usingnamespacestd;boolisSquare(intnum){ inti=__1__; intbound=__2__

1.32位int类型的存储范围是（）A.-2147483647~+2147483647B.-2147483647~+2147483648C.-2147483648~+2147483647D.-2147483648~+2147483648题解：Cint的范围为”-231~231−1”,算出来的结果是-2147483648~2147483647

知识点Kerberos协议具体工作方法，在域中：客户机将明文密码进行NTLM哈希,然后和时间戳一起加密（使用krbtgt密码hash作为密钥），发送给kdc（域控），kdc对用户进行检测，成功之后创建TGT(Ticket-GrantingTicket)。将TGT进行加密签名返回给客户机器，只有域用户krbtgt才能读取kerberos中TGT数据

 在之前的文章中，我谈到了如何使用MySQLShell通过多线程过程来转储和加载数据，以及如何以不同格式导出表数据，然后可以将这些数据导入到新的MySQL实例中。这篇文章将讨论我们如何直接将数据复制到另一个MySQL实例，而无需执行单独的转储和加载操作。在开始这个演示之前，我按

Transformer的概念Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络模型，最早由Vaswani等人在2017年的论文《AttentionisAllYouNeed》中提出。它主要用于自然语言处理任务，如机器翻译、文本生成、文本分类等。与传统的循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）不同，Transformer完全

前言：域内提权就是把普通域用户提权到域管用户首先先通过web打到域内机器，先获取一个普通的域内成员用户，执行shellipconfig/all可以看到，该用户为域内用户，再执行命令，发现所在组为domainusers中，进而确定为域内普通用户shellnetuserwz/domain一.MS14-068漏洞a.kerber

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机器翻译及实践进阶版：基于Transformer实现机器翻译（日译中）前言一、所需要的前置知识——Transformer1.自注意力机制1.1Query&Key&Value版注意力机制1.1.1什么是Query&Key&Value版注意力机制1.1.2为什么引入Query&Key&Value版注意力机制1.1.3如何实现Query&Key&Value

学习视频：这个up的视频讲解的都很好很详细~self-Attention｜自注意力机制｜位置编码｜理论+代码学习代码（也是该up主的github）https://github.com/Enzo-MiMan/cv_related_collections1注意力机制（Self-Attention和Multi-HeadAttention）1.1注意力机制中qkv的通俗理解若把

         SAC-IA（SampleConsensusInitialAlignment）和ICP（IterativeClosestPoint）是点云配准中常用的两个算法，可以使用 SAC-IA进行粗配准结合ICP进行精配准。1.核心思想SAC-IA：作用：SAC-IA用于粗配准，估计两个点云之间的初始变换矩阵。流程：随机选择源点云中

NTLM协议LM加密算法  LMHash的明文密码被限制在14位以内。如果LMHash的值为aad3b435b51404eeaad3b435b51404ee，说明LMHasg为空或者被禁用了。加密流程  以P@ss1234来演示LMHash的加密流程：    1）将用户的明文口令转化为大写，并转化为16进制字符串。   

前言关于Transformer原理与论文的介绍：详细了解Transformer：AttentionIsAllYouNeedPyTorch中实现Transformer模型前面介绍了，Transformer模型结构的实现，这里介绍下论文中提到的训练策略与设置。设置文件名为training.pyOptimizer优化器文中选择Adam优化器，\(\beta_1=0

前段时间时间需要和其他项目做cas集成，于是乎在网上找了几篇教程看了一下，好了，很简单，学会了，开搞（自以为研究明白）。集成完事了，登录成功了，自以为这就过去了。然而，没过几天就出bug了，这下惨了，当初没有好好学出了问题都不知道咋解决。无奈，只得静下心来好好学习一番（当初太懒付出的代价）。

摘要：以下是对SSO的简要介绍，重点介绍CAS认证过程。CASClient负责处理对客户端受保护资源的访问请求。当需要...展开CAS，CentralAuthenticationService—中央认证服务，是Yale大学发起的一个企业级的、开源的项目。旨在为Web应用系统提供一种可靠的SSO解决方式。以下简

域控漏洞初探（乱讲）操作半天shell呢？你别弄了，去机房插U盘吧简单记录一下域控漏洞的原理MS14-068原理1.AS通过PAC校验权限2.在AS认证的时候，可以将include-PAC设置为false，得到一个不含pac的tgt3.自己在tgt外加上md5“签名”的pac，将此数据包发送给tgs4.TGS会使用md5验证pac，同时

前言使用librbd通过tgt出iscsi，多路径数据是一致的，由于环境的原因，切换为kernelrbd出iscsi，然后通过不同的iscsi路径写入后，发现在rbd端就出现了数据没有刷新的问题问题分析这里有个类似的问题https://github.com/ceph/ceph-csi/issues/461这个是通过把rbdmap到不同的节点，通过dd写入

pdf版本（渲染较好）浅谈微积分在高中数学中的应用前言本文仅作为各类题型或技巧的归纳，以在高考中应用为目的。A\(\operatorname{L'H\hatopital's\;rule}\)不严格地说，洛必达法则就是在\(\frac{0}{0}\)型和\(\frac{\infty}{\infty}\)型时，有：\[\begin{aligned}\lim_{x\t

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