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现在attention的热度已经过去了，基本上所有的attention都是transformer的kqv形式的，甚至只要说道attention，默认就是transformer的attention。为避免遗忘历史，我这里做一个小总结。繁杂的att我就不去了解了，只了解下经典的。以下以\(h_i\)代表想要att聚合的各个向量，以\(s_0\)表示当前

OpCode 总体构成OpCode 由以下三部分组成：OpcodePDU：代替某种命令，通过的PDU携带的AttributeParameters格式不同，下面详细说明。bit0-5位表示。Command：表示PDUType是否是命令（Command）。bit6表示。AuthenticationSignature标识位：如果AttributeOpcode中身份验证签名标

T1卡牌赛时打了一个\(\Omicron(nm)\)的暴力，拿到30分。我们发现第\(i\)张牌对BOSS造成的伤害为$att_i*\lceil\frac{hp_i}{Att}\rceil$，那么考虑以卡牌血量值域为下标开一个桶，储存相同血量的卡牌的\(\sumatt\)。对于每一级BOSS的攻击力，我们都可以在桶上根据\(\lceil

A.卡牌这次比赛，一道签到题都没有。本来以为是线段树上二分。就类似于花神的数论题那道，刚开始暴力修改（修改到线段树的每一个叶子节点），然后由于boss的attack在不断增加，到了\(Att_i>=hp_j\)的时候，\(j\)这个牌顶多打一次，如果一个区间的\(max\)都小于boss的攻击力了，那么就不

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《ATT&CK中文版》为了方便中文读者使用和理解，使读者更容易掌握和运用框架中的知识。希望可以为中国的网络安全从业人员和安全爱好者提供一个更加便捷和高效的学习工具。演示地址https://attack.seccmd.net/https://github.com/seccmd/Attack_CN页面截图   

importtorchimportmathimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassBasicConv(nn.Module):def__init__(self,in_planes,out_planes,kernel_size,stride=1,padding=0,dilation=1,groups=1,relu=True,bn=True,bias=False):super(Basic

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importtorchimporttorch.nn.functionalasFimportmathdeffmha(q,k,v,is_causal=True):returnF.scaled_dot_product_attention(q,k,v,attn_mask=None,dropout_p=0.0,is_causal=is_causal)defmha(q,k,v,is_causal=True,seq_length=1024):#

语法：//dropdatabaselinklydsj_att;//若远程调用存储过程，则需要加public关键字create[public]databaselinklydsj_attconnecttouser_nameidentifiedby"passwd"using'(DESCRIPTION= (ADDRESS_LIST= (ADDRESS=(PROTOCOL=TCP)(HOST=132.151

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