本狗最近入坑了deepin但是由于电脑和其他人不同发生了一个惊天大bug!! wifi打开但是查询不到wifi，作为程序狗这可咋整啊，历经各种百度谷歌暗网搜索都没有什么用，于是自己开始着手排查 首先怀疑的是wmi错误，搞了一下 sudo modprobe -r acer-wmi emmm，看样子不行 最后历经千辛万苦总算找到解决方法了 sudo modprobe -r ideapad_laptop 那么问题又来了，重启失效了，总不可能每次重启都重新输入一次吧 最后又找到了解决方法，把他列入黑名单就行了 在/etc/modprobe.d新建文件ideapad.conf然后输入blacklist ideapad_laptop 好啦完美解决啦 宝贝们 解决了麻烦留个言

Tor（洋葱浏览器）是一个基于 Firefox ，专注于安全和隐私的浏览器，二者很早之前就有相互整合的迹象，之前 Firefox 也曾引入 Tor 浏览器的“第一方隔离”和防指纹跟踪功能，帮助阻止在线广告商的跨网站跟踪以及防止网站利用系统字体作为指纹跟踪用户。 近日，Tor 浏览器在其官网宣布，正与 Mozilla 合作启动名为 “Fusion Project” 的融合计划，该计划旨在找到将 Tor 整合到 Firefox 的最佳方式，最终实现将 Tor 浏览器的功能完整地集成到 Firefox 中。届时，Tor 浏览器将彻底淘汰，Tor 项目组将专注于研究，而不再是去维护 Firefox 分支。 据悉，Project Fusion 已得到 Mozilla 首席执行官和 CTO 的支持，这意味着它有很大的机会实现目标。Mozilla 将首先对 Tor 客户端规范进行标准化，为其编写一致性测试并提供文档，这意味着更多的人将可以看到 Tor 是如何在 Firefox 中实现，并测试其功能实现是否存在问题。 Mozilla 希望将 Tor 整合到 Firefox 中的主要原因是想为用户提供真正的隐私浏览，而这也是大多数竞争对手无法提供的。在过去几年中，Mozilla 表露了非常明显的专注用户隐私的产品态度，Project Fusion 将可以进一步提升其注重隐私的形象。 点赞 1 收藏 分享 文章举报 代码湾 发布了367 篇原创文章 · 获赞 654 · 访问量 64万+ 私信 关注

我经常在我们学校的图书馆使用图书馆里面的台式电脑，屏幕亮度有时候不合适自己于是上网百度如何调节屏幕的亮度，我折腾了蛮久的才成功，也不难，主要是没用过这么老旧的台式机子了，而且网上大多数网友的不同情况的误导。那么我总结一下关于台式win7旗舰版如何调节屏幕亮度。 1. 最直观的是看自己使用的台式电脑显示器的右下角是否有OK（Auto）、-、+、Menu这几个按钮，如果有的话就可以使用这四个按钮进行屏幕亮度的调节。过程如下： ①按Menu——>选择画面——>再次按下Menu选择画面——>选择亮度——>再次按下Menu选择亮度——>然后按-键或者+键进行亮度的增加和减弱。最后按下OK键完成屏幕亮度的调节。 2. 如果显示器没有的话，那么你首先要知道自己使用的这台台式电脑的系统，然后根据自己的系统是什么版本的就可以直接去网上百度了 3. 笔记本的话就不说了，基本是功能键Fn加上亮度调节键（有小太阳的或者半边小太阳的键） 希望能帮到你哟！

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题意：给出一个无向图，分别给出n-1条树边（主要边）和m条非树边（附加边），这个无向图可以看做一棵树外加m条附加边，你可以切断一条主要边和一条附加边，求切割后，能够使这个无向图不再连通的切割方案数（即使只切断一条主要边就可以使图不连通，你也需要再切断一条附加边） 我们先考虑只有一条附加边（x，y）时，这时这张图就是一棵基环树 我们发现如果x,y之间有一条附加边，则这条边和x到y的路径组成了一个环，如果说我们要切割x到y的路径上的一条主要边，我们必须要再切断这条附加边，才能使图不再连通 那么如果x，y之间有两条或以上附加边，若我们已切割了x到y路径上的一条主要边，那么是无法通过仅再切割一条附加边来使图不再连通 因而我们每次读入一条附加边，就给x到y的路径上的所有主要边记录上“被覆盖一次”，这样再去遍历所有主要边 对于我们想要切割的一条主要边，有以下3种情况 若这条边被覆盖0次，则可以任意再切断一条附加边 若这条边被覆盖1次，那么只能再切断唯一的一条附加边 若这条边被覆盖2次及以上，没有可行的方案 现在的问题是如何快速求出每条边被覆盖了多少次，对于这类问题，可以类比序列差分，有树上差分算法 设差分数组dif初值为0，若x，y有一条附加边，则dif[x]++，dif[y]++，dif[lca(x,y)]-=2 设f（x）为以x为根的子树中所有节点dif之和，则f（x）就是x到其父节点的边被覆盖的次数 没错，求的是子树和，所以说求各种类似前缀和的东西真的很好用，一般可以用这些方式对区间O（1）求解 为了更快地解决问题，有必要总结各种思想与算法，并分析其适用于什么样的情况，要时常复习自己的博客啊… 比如说这题给我的启示是，树上问题可以类比序列问题，比如说求树上s到t点的路径和，就可以用树上前缀和 最后处理答案的时候注意，若f[x] == 0，则x可能为根节点，要特判，根节点没有父节点！！！ 一般我们记录一个点“上面的一条边” 特别注意，LCA若是循环从20开始，则数组要开到21以上！不然会越界RE #include #include #include #include #include using namespace std; #define debug(x) cerr << #x << "=" << x << endl; const int MAXN = 100000 + 10; const int INF = 1<<30; int n,m,tot,last[MAXN],f[MAXN][21],d[MAXN],dif[MAXN],vis[MAXN],ans,sta[MAXN]; struct Edge { int u,v,w,to; Edge(){} Edge(int u, int v, int to) : u(u), v(v), to(to) {} }e[MAXN * 2]; inline void add(int u, int v) { e[++tot] = Edge(u,v,last[u]); last[u] = tot; } void lca_dfs(int now) { for(int i=last[now]; i; i=e[i].

在网找了一下，发现相关的内容不多，所以自己在学会之后就分享一下。 首先到eclipse主题颜色官网当中去 网址为:http://www.eclipsecolorthemes.org/ 可以看到在下面有许多不同种类的主题颜色，然后选择一个自己所喜欢的然后点击 比如这个主题是我所喜欢的一个，然后在右边download当中会有两种不同格式的下载方式一种是xml，另一种是EPF。xml形式没有试过，所以只说一下emf的。 点击对文件进行下载之后，然后找到指定的文件。 这些都是我下载的， 然后打开eclipse，点击import，类是与到入项目文件那样。 选中perferences 然后找到所下载的主题将之进行导入就行 最后附一张导入后的主题样式：

第一次发帖希望大佬们多多关照，有什么不足请指出，谢啦！ ARP攻击就是通过伪造IP地址和MAC地址实现ARP欺骗 原理图如下 arp主要是以ip辨别对方的 举例： pc1 通过连wifi与pc2 进行通讯, pc3拦截了pc1的包（让pc1误认为pc3为pc2） （其中可以对pc1发过来的包进行操作）, 然后pc3又冒充pc1向发包与pc2通讯（误认为是pc1）; pc3就是pc1与pc2之间通讯的第三者,也被称作中间人欺骗 然而arp断网攻击与这个也是相同的道理 就是pc1发往pc2的包被pc3给拦截了不做任何处理,让pc1得不到响应 下面做个实验进行讲解： pc1用window系统 pc3是kali linux 2018.1 实验前准备 查看pc1配置 ipconfig --查看ip ip:192.168.0.108 网关:192.168.0.1 查看pc3配置 ifconfig --查看ip pc3kali linux pc3网卡:eth0 pc3ip:192.168.0.109 i 开始实验 最先开始pc1正常访问csdn 在kali上使用arpspoof工具对目标机发的包进行拦截 用法： arpspoof -i 网卡 -t 目标 网关 pc1再次访问csdn,开始不正常了！！！ 最后pc3关门arpspoof Ctrl+c pc1恢复正常访问 注意： 1，kali 这里设置成网桥模式，且关闭防火墙才有效

学信网信息可以修改吗/如何修改学信网信息我跟我同学找q337844575 帮忙弄好的,有一个人 扣337844575从未被超越,一年佳节春节至，浓情 思念此刻至。友情虽在远方地，思念牵挂入我心 ；倩影摇曳满脑海，挥之难去相思苦。唯恐思念 流水逝，缤纷赠友早拜年！?

本文是CVPR2018论文，主要提出一种通过FCN方法将在黑暗环境中进行的拍摄还原的方法，实现让机器让机器“看破”黑暗。本文的主要创新点为： 1.提出了一个新的照片数据集，包含原始的short-exposure low-light图像，并附有long-exposure reference图像作为Groud truth，以往类似的研究使用的都是人工合成的图像； 2.与以往方法使用相机拍摄出的sRGB图像进行复原不同，本文使用的是原始的传感器数据。 3.提出了一种端到端的学习方法，通过训练一个全卷积网络FCN来直接处理快速成像系统中的低亮度图像。结构如图： 本文最后提出了该模型待改进的几个地方： 1.数据集中目前不包含人和运动物体； 2.模型中的放大率amplification ratio是人工选择的，如果能根据图像自动选择，效果会更好。 3.可以进行进一步的运行时优化，目前处理一幅照片的时间不能满足实时处理的时限要求。 …………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………. 下面的内容转载自：https://blog.csdn.net/linchunmian/article/details/80291921，个人认为是对本文比较好的一篇翻译： 整理下最近一篇论文的学习笔记。这是由UIUC的陈晨和Intel Labs的陈启峰、许佳、Vladlen Koltun 合作提出的一种在黑暗中也能快速、清晰的成像系统，让机器“看破”黑暗。以下是论文的主要部分。 摘要 在暗光条件下，受到低信噪比和低亮度的影响，图片的质量会受到很大的影响。此外，低曝光率的照片会出现很多噪声，而长曝光时间会让照片变得模糊、不真实。目前，很多关于去噪、去模糊、图像增强等技术的研究已被相继提出，但是在一些极端条件下，这些技术的作用就很有限了。为了发展基于学习的低亮度图像处理技术，本文提出了一种在黑暗中也能快速、清晰的成像系统，效果令人非常惊讶。此外，我们引入了一个数据集，包含有原始的低曝光率、低亮度图片，同时还有对应的长曝光率图像。利用该数据集，提出了一种端到端训练模式的全卷积网络结构，用于处理低亮度图像。该网络直接使用原始传感器数据，并替代了大量的传统图像处理流程。最终，实验结果表明这种网络结构在新数据集上能够表现出出色的性能，并在未来工作中有很大前途。 简介 任何的图像成像系统都存在噪声，但这很大地影响在弱光条件下图像的质量。高ISO 可以用于增加亮度，但它同时也会放大噪音。诸如缩放或直方图拉伸等图像后处理可以缓解这种噪声影响，但这并不能从根本上解决低信噪比 (SNR) 问题。在物理学上，这可以解释为在弱光条件下增加SNR，包括开放光圈，延长曝光时间以及使用闪光灯等，但这些也都有其自身的缺陷。例如，曝光时间的延长可能会引起相机抖动或物体运动模糊。 众所周知，暗光条件下的快速成像系统一直都是计算摄影界的一大挑战，也是一直以来开放性的研究领域。目前，许多关于图像去噪，去模糊和低光图像增强等技术相继提出，但这些技术通常假设这些在昏暗环境下捕获到的图像带有中等程度的噪音。相反，我们更感兴趣的是在极端低光条件下，如光照严重受限 (例如月光) 和短时间曝光 (理想情况下是视频率) 等条件下的图像成像系统。在这种情况下，传统相机的处理方式显然已不适用，图像必须根据原始的传感器数据来重建。 为此，本文提出了一种新的图像处理技术：通过一种数据驱动的方法来解决极端低光条件下快速成像系统的挑战。具体来说，我们训练深度神经网络来学习低光照条件下原始数据的图像处理技术，包括颜色转换，去马赛克，降噪和图像增强等。我们通过端对端的训练方式来避免放大噪声，还能表征这种环境下传统相机处理的累积误差。 据我们所知，现有用于处理低光图像的方法，在合成数据或真实的低光图像上测试都缺乏事实根据。此外，用于处理不同真实环境下的低光图像数据集也相当匮乏。因此，我们收集了一个在低光条件下快速曝光的原始图像数据集。每个低光图像都有对应的长曝光时间的高质量图像用于参考。在新的数据集上我们的方法表现出不出色的结果：将低光图像放大300倍，成功减少了图像中的噪音并正确实现了颜色转换。我们系统地分析方法中的关键要素并讨论未来的研究方向。 下图1展示了我们的设置。我们可以看到，在很高的ISO 8,000条件下，尽管使用全帧的索尼高光灵敏度相机，但相机仍会产生全黑的图像。在ISO 409,600条件下，图像仍会产生朦胧，嘈杂，颜色扭曲等现象。换而言之，即使是当前最先进的图像去噪技术也无法消除这种噪音，也无法解决颜色偏差问题。而我们提出的全卷积网络结构能够有效地克服这些问题。 图1卷积网络下的极端低光成像。黑暗的室内环境：:相机的照度 <0.1 lux。Sony α7S II传感器曝光1/30秒。左图：ISO 8,000相机产生的图像。中间图：ISO 409,600相机产生的图像，图像受到噪声和颜色偏差的影响。右图：由我们的全卷积网络生生的图像。 数据集 (SID) 我们收集了一个新的数据集，用于原始低光图像的训练和基准测试。See-in-the-Dark(SID) 数据集包含5094张原始的短曝光图像，每张都有相应的长曝光时间的参考图像。值得注意的是，多张短曝光的图像可以对应于相同的长曝光时间的参考图像。例如，我们收集了短时间曝光图像用于评估去燥方法。序列中的每张图像都可视为一张独特的低光图像，这样包含真实世界伪像的图片能够更有利于模型的训练和培训测试。SID 数据集中长时间曝光的参考图像是424。 此外，我们的数据集包含了室内和室外图像。室外图像通常是在月光或街道照明条件下拍摄。在室外场景下，相机的亮度一般在0.2 lux 和5 lux 之间。室内图像通常更暗。在室内场景中的相机亮度一般在0.03 lux 和0.3 lux 之间。输入图像的曝光时间设置为1/30和1/10秒。相应的参考图像 (真实图像) 的曝光时间通常会延长100到300倍：即10至30秒。各数据集的具体情况如下表1中所示。 表1. SID 数据集包含5094个原始的短曝光率图像，每张图像都有一个长曝光的参考图像。图像由顶部和底部两台相机收集得到。表中的指标参数分别是(从左到右)：输入与参考图像之间的曝光时间率，滤波器阵列，输入图像的曝光时间以及在每种条件下的图像数量。 下图2显示了数据集中一部分的参考图像。在每种条件下，我们随机选择大约20％的图像是组成测试集，另外选定10％的数据用于模型验证。 图2 SID 数据库的实例。前两行是SID 数据集中室外的图像，底部两行是室内的图像。长曝光时间的参考图像 (地面实况) 显示在前面。短曝光的输入图像(基本上是黑色) 显示在背部。室外场景下相机的亮度一般在0.2到5 lux，而室内的相机亮度在0.

php有强大的拓展类库： 判断文件是否完全相同可以使用内置的函数； md5() - 计算字符串的 MD5 散列值 sha1_file() - 计算文件的 sha1 散列值 也可以使用第三方拓展包，这个速度会快很多，是将图片先进行压缩，再进行比较，还可以得出图片的相似度，很是强大。 https://packagist.org/packages/jenssegers/imagehash 验证码识别，破解： https://www.jb51.net/article/95854.htm