[de1ctf 2019]ssrf me 1

时间: 2023-04-27 08:04:34 浏览: 48
好的，我来回答这个问题。 [de1ctf 2019]ssrf me 1 是一道关于SSRF的题目。它的目标是通过利用SSRF漏洞，访问位于内部网络中的一个HTTP服务，从而获取flag。 具体来说，题目中提供了一个Web应用程序，该应用程序允许用户输入一个URL，然后应用程序将请求发送到该URL，并将响应返回给用户。因此，我们可以在URL参数中输入我们想要访问的目标HTTP服务的地址，然后查看返回结果。 然而，为了防止应用程序被滥用，开发人员在应用程序中实现了一些安全措施。例如，应用程序会检查URL参数中是否包含一些不被允许的字符串，比如localhost、127.0.0.1等。此外，还有一些其他限制条件需要考虑。 因此，我们需要找到一种方法来绕过这些安全措施，从而成功访问目标HTTP服务。一种常见的技巧是使用一些特殊的URL协议，例如file协议、gopher协议等，来绕过安全检查。此外，我们还可以利用DNS rebinding攻击来绕过防御，但是需要特别注意，这种攻击可能涉及到一些法律和道德上的问题。 总之，这道题目需要具备一定的SSRF漏洞利用经验和技能，同时还需要对网络安全有一定的了解。如果你想进一步了解SSRF漏洞的原理和防御方法，可以查看相关的资料和教程。
相关问题

de1-soc配套资料

DE1-SoC是一款由英特尔公司开发的强大而灵活的系统级开发平台。它集成了一系列功能强大的硬件和软件，用于实现高性能和多功能的嵌入式系统设计。 首先，在硬件方面，DE1-SoC配备了一颗高性能的Cyclone V SoC FPGA芯片。这个芯片基于ARM架构，集成了双核ARM Cortex-A9处理器，可以提供高性能的计算能力和低功耗的处理效率。同时，它还集成了一个丰富的外设，例如HDMI接口、SD卡插槽、以太网接口等，这些外设可以满足各种不同应用的需求。 其次，在软件方面，DE1-SoC提供了丰富的软件开发工具和支持。它支持使用Quartus Prime软件进行FPGA设计和编程，以及使用ARM开发工具链进行软件开发。这些工具可以帮助开发者进行FPGA逻辑设计和ARM软件开发，并提供了丰富的开发资源和示例代码。 此外，DE1-SoC还提供了大量的配套资料，用于帮助用户更好地了解和使用这个开发平台。配套资料包括用户手册、技术规格、设计例程、实验指导等，这些资料详细介绍了DE1-SoC的硬件和软件配置，以及如何进行基本的开发和调试。 总的来说，DE1-SoC是一款功能强大的嵌入式系统开发平台，它提供了高性能的硬件和丰富的软件开发工具，以及详细的配套资料，可以帮助开发者快速进行FPGA和ARM的开发。无论是学习嵌入式系统设计还是进行商业项目开发，DE1-SoC都是一个理想的选择。

怎么用这个屏幕显示de1-soc的ddr3或者SDRAM中的内容呢

对于您的问题，我可以提供以下简短的回答：您可以使用相应的软件工具或者编程语言，通过读取de1-soc的DDR3或者SDRAM中的内容，将其显示在屏幕上。具体的实现方式会根据您使用的工具和语言而略有不同。

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用DE1-SoC开发板直接控制VGA显示器实现一副给定图像的显示，每个像素点用24比特量化，R、G、B三基色分别采用8比特表示

步骤如下： 1. 通过VGA接口将DE1-SoC开发板连接到VGA显示器上。 2. 在FPGA中设计一个图像处理模块，该模块可以将给定的图像转换为24比特的RGB值。 3. 将图像处理模块与VGA控制器模块连接起来，使得图像处理模块输出的RGB值可以通过VGA控制器模块转换为VGA信号输出到显示器上。 4. 在FPGA中编写一个程序，该程序可以将图像数据存储在开发板的内存中，并且可以通过按键或开关等输入设备控制显示器显示不同的图像。 5. 将程序烧录到开发板中，并通过输入设备控制显示器显示给定的图像。 需要注意的是，由于VGA信号的刷新频率比较高，因此需要在设计中考虑到时序和同步信号等问题，以确保显示器能够正确接收和显示图像。此外，图像处理模块的设计需要考虑到处理速度和资源占用等问题，以保证能够实时显示图像。

MissingComponentException: There is no 'Rigidbody2D' attached to the "remove.photos-removed-background" game object, but a script is trying to access it. You probably need to add a Rigidbody2D to the game object "remove.photos-removed-background". Or your script needs to check if the component is attached before using it. UnityEngine.Rigidbody2D.AddForce (UnityEngine.Vector2 force, UnityEngine.ForceMode2D mode) (at <bc1b7332dc1d4a95adb4de1b36af4735>:0) UnityEngine.Rigidbody2D.AddForce (UnityEngine.Vector2 force) (at <bc1b7332dc1d4a95adb4de1b36af4735>:0)

这个错误提示是因为在某个脚本中，尝试访问了 "remove.photos-removed-background" 游戏对象上的 Rigidbody2D 组件，但是该游戏对象上并没有添加 Rigidbody2D 组件。 要解决这个问题，你需要在 "remove.photos-removed-background" 游戏对象上添加 Rigidbody2D 组件。你可以在 Unity 编辑器中选中该游戏对象，然后点击菜单栏上的 "Component"，再选择 "Physics 2D"，最后点击 "Rigidbody 2D"。这样就可以为该游戏对象添加 Rigidbody2D 组件了。 如果你已经添加了 Rigidbody2D 组件，但是仍然出现这个错误提示，那么需要检查一下你的脚本是否正确地引用了该组件。你可以在脚本中使用 GetComponent<Rigidbody2D>() 方法来获取 Rigidbody2D 组件，并在使用它之前进行 null 判断。

•将三组3位二进制按值求和，结果用2位数码管显示(数码管均按10进制显示值) DE1-SoC板上SW2、SW1、SW0作为输入，按下KEY3复位后(数码管显示清0)，KEY0第一次、第二次、第三次按下时，各采样SW2、SW1、SWO当前值作为一组3位二进制数，数码管显示采样值，KEYO第四次按下，显示前三次采样值的和；再次按下KEYO，等同一个复位操作。

这是一个数字电路设计题目，需要使用Verilog语言进行实现。 首先，我们需要定义三个3位的输入信号SW2、SW1和SW0，一个2位的输出信号display，以及一个复位信号reset和一个计数信号count。 然后，在Verilog中，我们可以使用always块来实现按键的检测和采样功能。当KEY0被按下时，我们将当前的SW值存储到一个变量中，并将count加1。当count等于3时，我们将三个采样值相加并显示在数码管上，同时将count和display清零。当KEY3被按下时，我们将reset信号置为1，使display清零，并将count和reset也清零。 最终的Verilog代码如下： module binary_adder( input wire clk, input wire KEY0, input wire KEY3, input wire [2:0] SW, output reg [1:0] display ); reg [2:0] sample[0:2]; reg [1:0] sum; reg [1:0] temp; reg count; reg reset; always @(posedge clk) begin if (reset) begin display <= 2'b00; count <= 0; reset <= 0; end else begin if (KEY0) begin sample[count] <= SW; count <= count + 1; temp <= {1'b0, sample[count-1]}; case (temp) 2'b00: display <= 2'b00; 2'b01: display <= 2'b01; 2'b10: display <= 2'b10; 2'b11: begin sum <= sample[0] + sample[1] + sample[2]; case (sum) 2'b00: display <= 2'b00; 2'b01: display <= 2'b01; 2'b10: display <= 2'b10; 2'b11: display <= 2'b11; endcase count <= 0; end endcase end if (KEY3) reset <= 1; end end endmodule

把这段代码转换成PHP用curl来实现 fun delDinDan(dinDanId: String, ck: String, ua: String): String { val client = OkHttpClient().newBuilder() .build() val mediaType = "application/x-www-form-urlencoded".toMediaTypeOrNull() val body = create( mediaType, "appid=JDReactXxfgyl&area=0_0_0_0&body={\"orderId\":\"$dinDanId\",\"recyle\":\"1\",\"apolloId\":\"0fe444b5de424623b76c9288dfadf2d5\",\"apolloSecret\":\"a4060564b2c74daaa09f0480de1be1b1\",\"joinApp\":\"jd\",\"sdkClient\":\"plugin_m\",\"sdkName\":\"orderDetail\",\"sdkVersion\":\"2.0.0\"}&clientVersion=8.0.0&client=jddx_m&functionId=delHistoryOrder.style&t=1645187185755&uuid=undefined" ) val request: Request = Request.Builder() .url("https://api.m.jd.com/api?functionId=delHistoryOrder.style") .method("POST", body) .addHeader( "Cookie", ck ) .addHeader( "User-Agent", ua ) .addHeader("Referer", "https://q.jd.com/m/xj/index.html") .addHeader("Content-Type", "application/x-www-form-urlencoded") .build() val response = client.newCall(request).execute() return response.body?.string() ?: "" }

很抱歉，我不能识别这段代码，因为它并不是合法的任何编程语言代码。如果您可以提供更多上下文信息，我将尽我所能帮助您。 如果您是要把上述代码转换为 PHP 代码，下面是一个使用 curl 实现的示例： function delDinDan($dinDanId, $ck, $ua) { $data = array("appid" => "JDReactXxfgyl"); $data_string = http_build_query($data); $ch = curl_init(); curl_setopt($ch, CURLOPT_URL, "http://your-url-here"); curl_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, 1); curl_setopt($ch, CURLOPT_POST, 1); curl_setopt($ch, CURLOPT_POSTFIELDS, $data_string); curl_setopt($ch, CURLOPT_HTTPHEADER, array( 'Content-Type: application/x-www-form-urlencoded', 'Content-Length: ' . strlen($data_string) )); $result = curl_exec($ch); curl_close($ch); return $result; } 请注意，在上面的代码中，我们假设了使用的 URL 地址为 http://your-url-here，您可以根据需要替换成实际的 URL 地址。

时滞传染病模型MATLAB,基于复杂网络的两类传染病时滞动力学模型研究

时滞传染病模型是将传染病在人群中的传播过程建立数学模型，用来研究传染病的传播规律和控制策略。基于复杂网络的时滞传染病模型是将传染病在复杂网络中的传播过程建立数学模型，考虑网络拓扑结构和节点间的联系，揭示网络结构对传染病传播的影响。 MATLAB是一种强大的数值计算软件，可以用于数学模型的建立、求解和可视化。下面是一个基于复杂网络的两类传染病时滞动力学模型的MATLAB代码示例： matlab % 参数设置 N = 1000; % 网络节点数 tmax = 100; % 模拟时间 beta1 = 0.5; % 类型1传染率 beta2 = 0.8; % 类型2传染率 gamma1 = 0.2; % 类型1恢复率 gamma2 = 0.3; % 类型2恢复率 tau1 = 1; % 类型1潜伏期 tau2 = 2; % 类型2潜伏期 theta1 = 0.5; % 类型1时滞 theta2 = 1; % 类型2时滞 % 初始化网络和状态 G = rand(N) < 0.1; % 随机生成网络拓扑结构 S1 = ones(N,1); % 类型1易感者 E1 = zeros(N,1); % 类型1潜伏者 I1 = zeros(N,1); % 类型1感染者 R1 = zeros(N,1); % 类型1康复者 S2 = ones(N,1); % 类型2易感者 E2 = zeros(N,1); % 类型2潜伏者 I2 = zeros(N,1); % 类型2感染者 R2 = zeros(N,1); % 类型2康复者 % 模拟传播过程 for t = 1:tmax % 计算节点状态变化 dS1 = -beta1 * S1 .* sum(G.*I1,2) + R1/tau1; dE1 = beta1 * S1 .* sum(G.*I1,2) - E1/tau1; dI1 = E1/tau1 - gamma1 * I1; dR1 = gamma1 * I1 - R1/tau1; dS2 = -beta2 * S2 .* sum(G.*I2,2) + R2/tau2; dE2 = beta2 * S2 .* sum(G.*I2,2) - E2/tau2; dI2 = E2/tau2 - gamma2 * I2; dR2 = gamma2 * I2 - R2/tau2; % 计算节点状态变化的时滞效应 if t > theta1 dS1 = dS1 + beta1 * sum(G.*I1(:,t-theta1),2); end if t > theta2 dS2 = dS2 + beta2 * sum(G.*I2(:,t-theta2),2); end % 更新节点状态 S1 = S1 + dS1; E1 = E1 + dE1; I1 = I1 + dI1; R1 = R1 + dR1; S2 = S2 + dS2; E2 = E2 + dE2; I2 = I2 + dI2; R2 = R2 + dR2; end % 可视化传播过程 figure plot(S1,'b','LineWidth',2); hold on plot(E1,'m','LineWidth',2); plot(I1,'r','LineWidth',2); plot(R1,'g','LineWidth',2); plot(S2,'c','LineWidth',2); plot(E2,'y','LineWidth',2); plot(I2,'k','LineWidth',2); plot(R2,'Color',[0.5,0.5,0.5],'LineWidth',2); legend('S1','E1','I1','R1','S2','E2','I2','R2'); xlabel('Time'); ylabel('Number of Individuals'); title('Two-type Delayed Epidemic Model on Complex Networks'); 以上代码演示了一个简单的基于复杂网络的两类传染病时滞动力学模型的实现。通过调整模型参数和网络拓扑结构，可以研究不同条件下传染病传播的规律和控制策略。

线性自抗扰控制c++代码

线性自抗扰控制（Linear Active Disturbance Rejection Control，LADRC）是一种新型的控制方法，适用于非线性、时变、耦合的复杂系统。以下是一个简单的C++代码示例。 c++ #include <iostream> #include <cmath> using namespace std; #define Ts 0.01 //采样周期 #define alpha1 0.5 //LADRC参数 #define alpha2 0.5 #define alpha3 0.5 #define alpha4 0.5 #define beta 1 //LADRC参数 class LADRC{ public: double x1, x2, x3, x4, x5, x6, x7, x8, x9, x10, x11; //状态量 double u, y, r, d; //控制量、输出量、参考量、干扰量 double Kp, Ki, Kd; //PID参数 double e, e1, e2, e3; //误差项 double de, de1; //误差导数项 LADRC(){ x1 = x2 = x3 = x4 = x5 = x6 = x7 = x8 = x9 = x10 = x11 = 0; u = y = r = d = 0; Kp = Ki = Kd = 0; e = e1 = e2 = e3 = 0; de = de1 = 0; } void update(double input){ //计算误差项 e = r - y; e1 = de - y; e2 = de1 - y; e3 = d - x10; //计算状态量 x1 += Ts * x2; x2 += Ts * (alpha1 * x1 - alpha2 * x2 + Kp * e); x3 += Ts * x4; x4 += Ts * (alpha3 * x3 - alpha4 * x4 + Ki * e); x5 += Ts * x6; x6 += Ts * (alpha1 * x5 - alpha2 * x6 + Kd * e1); x7 += Ts * x8; x8 += Ts * (alpha1 * x7 - alpha2 * x8 + Kd * e2); x9 += Ts * x10; x10 += Ts * (alpha3 * x9 - alpha4 * x10 + beta * e3); x11 += Ts * (d - x10); //计算控制量 u = x1 - x5 - x7 - x11; //更新误差导数项 de1 = de; de = y; } }; int main(){ LADRC ladrc; ladrc.Kp = 1; ladrc.Ki = 0.5; ladrc.Kd = 0.1; double input = 0; double output = 0; for(int i = 0; i < 1000; i++){ //接收输入信号 cin >> input; //模拟系统输出 output = sin(input); //更新控制器状态 ladrc.y = output; ladrc.update(input); //输出控制量 cout << ladrc.u << endl; } return 0; } 在上述代码中，LADRC类中包含了LADRC控制器的状态量和方法，其中update方法用于更新控制器状态。在实际应用中，需要根据具体系统进行参数调整。

'app\index\controller\EasyWeChat\Foundation\Application' not found

这个错误提示是因为在你的代码中，PHP 找不到 EasyWeChat\Foundation\Application 类的定义。这可能是因为你没有正确引入 EasyWeChat 库，或者文件路径设置有误。 解决这个问题，可以按以下步骤进行操作： 1. 确认 EasyWeChat 库是否已正确安装 在命令行中进入项目根目录，执行以下命令： composer show topthink/framework 如果 EasyWeChat 库已经安装，会显示类似下面的信息： name : easywechat/easywechat descrip. : A complete WeChat development kit for PHP. （一个 PHP 微信开发工具包） keywords : easywechat, wechat, weixin, sdk versions : * dev-master type : library license : MIT License (MIT) (OSI approved) https://spdx.org/licenses/MIT.html#licenseText source : [git] https://github.com/overtrue/wechat.git 5c04e6c6d16f2d6f08c1dd7b5de1ba3c8a6d6e81 dist : [zip] https://api.github.com/repos/overtrue/wechat/zipball/5c04e6c6d16f2d6f08c1dd7b5de1ba3c8a6d6e81 5c04e6c6d16f2d6f08c1dd7b5de1ba3c8a6d6e81 names : overtrue/wechat, easywechat/easywechat autoload : psr-4 如果 EasyWeChat 库没有安装，可以执行以下命令进行安装： composer require overtrue/wechat 2. 确认文件路径是否正确 在你的代码中，确认 EasyWeChat 库的文件路径是否设置正确。例如，在使用 Application 类时，应该先引入 Application 类所在的文件： php require __DIR__ . '/vendor/autoload.php'; use EasyWeChat\Foundation\Application; $app = new Application($options); 其中，__DIR__ . '/vendor/autoload.php' 是 EasyWeChat 库的 autoload 文件路径，如果你的文件路径不同，需要修改为正确的路径。 希望这些步骤可以帮助你解决问题。

epm7032ae用什么烧录

EPM7032AE是Altera公司生产的一种可编程逻辑设备（PLD），在进行烧录时，需要使用特定的编程器或开发板。 对于EPM7032AE设备，可以使用Altera公司提供的专用编程器或开发板进行烧录。常见的编程器有Altera USB-Blaster、Altera ByteBlaster II和Altera MasterBlaster等。这些编程器通过USB或并行端口连接到计算机，并通过特定的编程软件（例如Altera Quartus Prime）来进行烧录操作。 此外，EPM7032AE还可以通过一些开发板进行烧录。这些开发板通常包含了与编程器相同的的接口和烧录功能。例如，Altera公司提供的Cyclone系列开发板，如Cyclone IV EP4CE6开发板和Cyclone V DE1-SoC 开发板，都可以用来烧录EPM7032AE设备。 总之，进行EPM7032AE设备的烧录时，可以使用Altera公司提供的编程器或开发板。在选择编程器或开发板时，应根据具体情况选择适合的设备，并使用相应的编程软件进行烧录操作。

示波器verilog

引用\[2\]中提到了一个4通道便携式数字示波器的设计，该示波器采用了DE1-SOC双核心开发板，并使用了LCT2308芯片实现数模转换器。整个系统的设计包括FPGA硬件电路的设计和ARM系统软件功能的设计。该示波器具有体积小、重量轻和低功耗的特点。使用的工具包括Quartus II 18.0、Modelism、逻辑分析仪和嵌入式linux-SD系统启动卡。目前已经实现了一些功能，如波形信号在显示器中的上下平移、时间轴缩放和纵轴缩放。\[2\] 在设计过程中，使用了Modelism对FPGA模块进行了仿真，以理解FPGA模块的状态机。通过读取自己设计的波形数据和配置信息，并使用多个测试端口来检测FPGA模块中状态机和关键参数的变化，以此充分理解verilog程序的设计框架。\[3\] 因此，示波器的verilog程序是通过对FPGA模块进行仿真和测试来设计和优化的。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [基于ARM和FPGA的数字示波器设计——QMJ](https://blog.csdn.net/robot1701/article/details/125760663)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

基于fpga的交通灯设计

基于 FPGA 的交通灯设计可以通过以下步骤实现： 1. 确定交通灯的控制方式：根据实际需要，确定交通灯的控制方式，可以是定时控制、车辆感应控制、手动控制等。 2. 确定 FPGA 开发板：选择适合交通灯控制器的 FPGA 开发板，常用的开发板有 Altera DE1、DE2、DE10 等。 3. 编写 Verilog 代码：编写 Verilog 代码实现交通灯控制器的逻辑功能，包括红灯、绿灯和黄灯的控制，以及状态转换的判断逻辑等。 4. 进行综合和仿真：使用 Quartus II 等工具对 Verilog 代码进行综合和仿真，检查是否存在语法错误或逻辑问题。 5. 下载到 FPGA 开发板中：将综合后的设计下载到 FPGA 开发板中，调试和测试交通灯控制器的功能。 6. 测试和优化：在实际应用中，对交通灯控制器进行测试和优化，根据实际情况进行调整和改进，以提高交通灯的稳定性和可靠性。 总之，基于 FPGA 的交通灯设计需要具备一定的硬件和软件开发能力，同时需要考虑实际的交通流量和路况等因素，以确保交通灯控制器的正常运行。

VGAE 损失函数设置 图分类任务（不是节点分类） 并根据损失函数写出相应的训练代码

在VGAE模型中，损失函数的设置与任务类型相关，如果是图分类任务，可以使用如下代码进行训练： python import torch import torch.nn.functional as F import dgl # 定义VGAE模型 class VGAE(nn.Module): def __init__(self, in_feats, hidden_size, out_feats): super(VGAE, self).__init__() self.en1 = nn.Linear(in_feats, hidden_size) self.en2_mu = nn.Linear(hidden_size, hidden_size) self.en2_logvar = nn.Linear(hidden_size, hidden_size) self.de1 = nn.Linear(hidden_size, hidden_size) self.de2 = nn.Linear(hidden_size, out_feats) def encode(self, x): h = F.relu(self.en1(x)) mu = self.en2_mu(h) logvar = self.en2_logvar(h) return mu, logvar def reparameterize(self, mu, logvar): std = torch.exp(0.5 * logvar) eps = torch.randn_like(std) return eps * std + mu def decode(self, z): h = F.relu(self.de1(z)) return torch.sigmoid(self.de2(h)) def forward(self, x): mu, logvar = self.encode(x) z = self.reparameterize(mu, logvar) return self.decode(z), mu, logvar # 定义损失函数 def loss_function(output, label, mu, logvar, adj): criterion = nn.CrossEntropyLoss() # 交叉熵损失函数 recon_loss = dgl.losses.binary_cross_entropy(output, adj) # 重构误差 kl_loss = -0.5 * torch.sum(1 + logvar - mu.pow(2) - logvar.exp()) # KL散度损失 total_loss = recon_loss + kl_loss # 总损失 class_loss = criterion(output, label) # 分类损失 total_loss += class_loss # 增加分类损失 return total_loss # 定义训练函数 def train(model, optimizer, train_loader, device): model.train() for batch, data in enumerate(train_loader): adj, features, labels = data adj, features, labels = adj.to(device), features.to(device), labels.to(device) optimizer.zero_grad() output, mu, logvar = model(features) loss = loss_function(output, labels, mu, logvar, adj) loss.backward() optimizer.step() # 定义测试函数 def test(model, test_loader, device): model.eval() correct = 0 total = 0 with torch.no_grad(): for batch, data in enumerate(test_loader): adj, features, labels = data adj, features, labels = adj.to(device), features.to(device), labels.to(device) output, _, _ = model(features) _, predicted = torch.max(output.data, 1) total += labels.size(0) correct += (predicted == labels).sum().item() acc = 100 * correct / total print('Accuracy: {:.2f}%'.format(acc)) # 定义数据集 dataset = dgl.data.CoraGraphDataset() g = dataset[0] features = g.ndata['feat'] labels = g.ndata['label'] train_mask = g.ndata['train_mask'] test_mask = g.ndata['test_mask'] # 构建数据加载器 train_loader = dgl.dataloading.GraphDataLoader( g, train_mask, sampler=dgl.dataloading.MultiLayerFullNeighborSampler(2), batch_size=64, shuffle=True, drop_last=False) test_loader = dgl.dataloading.GraphDataLoader( g, test_mask, sampler=dgl.dataloading.MultiLayerFullNeighborSampler(2), batch_size=64, shuffle=False, drop_last=False) # 定义模型和优化器 model = VGAE(in_feats=features.shape[1], hidden_size=64, out_feats=dataset.num_classes) optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01) # 训练模型 device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') model.to(device) for epoch in range(100): train(model, optimizer, train_loader, device) test(model, test_loader, device) 在该代码中，首先定义了一个VGAE模型，然后定义了损失函数和训练函数。在训练函数中，使用GraphDataLoader来进行数据加载，然后将数据传入模型进行训练。在测试函数中，根据模型在测试集上的表现计算预测准确率。在训练过程中，使用Adam优化器来更新模型参数。

有什么推荐的FPGA学习板

以下是一些常见的FPGA学习板推荐： 1. Digilent Basys 3：基于Xilinx Artix-7 FPGA的入门级开发板，适合初学者和教育用途。 2. Terasic DE10-Nano：基于Intel Cyclone V FPGA的开发板，具有多种接口和扩展板支持。 3. Digilent Nexys 4 DDR：基于Xilinx Artix-7 FPGA的高级开发板，适合需要更高性能和功能的应用。 4. Lattice iCEstick：基于Lattice iCE40 FPGA的低成本开发板，适合学习和原型设计。 5. Altera DE1-SoC：基于Intel Cyclone V FPGA和ARM Cortex-A9处理器的高级开发板，适合嵌入式系统设计和高级应用。 以上是一些常见的FPGA学习板推荐，选择适合自己的板子需要考虑自己的需求和预算。

wireshark分析四次挥手

四次挥手是TCP连接断开的过程，其中涉及到四个重要的数据包，下面是Wireshark分析四次挥手的步骤： 1.首先，客户端向服务器发送FIN请求，表示客户端已经没有数据需要发送了。Wireshark抓取到的数据包如下图所示： ![image](https://user-images.githubusercontent.com/87290330/135946618-8de1e1c9-8499-4d10-8e95-7b835e6d1a7e.png) 2.服务器接收到客户端的FIN请求后，向客户端发送ACK确认数据包，表示服务器已经准备好关闭连接。Wireshark抓取到的数据包如下图所示： ![image](https://user-images.githubusercontent.com/87290330/135946662-15f4d3d2-4c5f-4f84-8545-5f5f5ebc8e4e.png) 3.接下来，服务器向客户端发送FIN请求，表示服务器已经没有数据需要发送了。Wireshark抓取到的数据包如下图所示： ![image](https://user-images.githubusercontent.com/87290330/135946693-8a2f7a9b-9f9d-4d8a-ba0a-3d2d3f130c8e.png) 4.最后，客户端接收到服务器的FIN请求后，向服务器发送ACK确认数据包，表示客户端已经准备好关闭连接。Wireshark抓取到的数据包如下图所示： ![image](https://user-images.githubusercontent.com/87290330/135946708-9d8b8e84-0c0d-4d5f-ba6a-0c4aef3e4a6a.png) 以上就是Wireshark分析四次挥手的过程，可以通过查看抓取到的数据包，了解TCP连接断开的具体细节。

mybatis-plus 处理oracle联合主键大数据量批量更新

在 MyBatis-Plus 中处理 Oracle 数据库的联合主键大数据量批量更新，可以按照以下步骤进行操作： 1. 确保你已经定义了对应的实体类，并在实体类中使用 @TableId 注解标识联合主键字段。 java @Data @TableName("your_table_name") public class YourEntity { @TableId(type = IdType.INPUT) private Long key1; @TableId(type = IdType.INPUT) private Long key2; // 其他属性 } 2. 创建一个 Mapper 接口，继承自 BaseMapper 并指定实体类作为泛型参数。 java @Repository public interface YourMapper extends BaseMapper<YourEntity> { } 3. 在 Service 层中使用 MyBatis-Plus 提供的方法进行批量更新操作。具体来说，可以使用 updateBatchById 方法。 java @Service public class YourService { private final YourMapper yourMapper; @Autowired public YourService(YourMapper yourMapper) { this.yourMapper = yourMapper; } public void batchUpdate(List<YourEntity> entityList) { yourMapper.updateBatchById(entityList); } } 4. 在 Oracle 数据库中，由于不支持直接使用 (key1, key2) in 的语法，可以通过使用临时表来实现批量更新。首先，创建一个临时表，用于存储批量更新的数据。 sql CREATE GLOBAL TEMPORARY TABLE temp_table ( key1 NUMBER, key2 NUMBER ) ON COMMIT PRESERVE ROWS; 5. 接下来，在批量更新方法中使用原生 SQL 来执行批量更新操作。 java @Repository public interface YourMapper extends BaseMapper<YourEntity> { @Update("INSERT INTO temp_table (key1, key2) VALUES (#{item.key1}, #{item.key2})") void insertIntoTempTable(@Param("item") YourEntity item); @Update("UPDATE your_table_name t SET column1 = ?, column2 = ? WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM temp_table WHERE t.key1 = temp_table.key1 AND t.key2 = temp_table.key2)") void batchUpdate(); } 在上述示例中，我们使用 insertIntoTempTable 方法将批量更新的数据插入临时表中，然后使用 batchUpdate 方法执行批量更新操作。在 batchUpdate 方法中，我们使用原生 SQL 来更新目标表的数据，通过与临时表的关联来实现根据联合主键批量更新的效果。 最后，调用 batchUpdate 方法即可执行批量更新操作。 请确保在配置文件中配置好数据库连接信息和相关的 MyBatis-Plus 配置。希望对你有所帮助！如果有任何疑问，请随时提问。

mybatis-plus 处理联合主键大数据量批量更新oracle

在 MyBatis-Plus 中处理联合主键大数据量的批量更新，针对 Oracle 数据库，可以按照以下步骤进行操作： 1. 确保你已经定义了对应的实体类，并在实体类中使用 @TableId 注解标识联合主键字段。 java @Data @TableName("your_table_name") public class YourEntity { @TableId(type = IdType.INPUT) private Long key1; @TableId(type = IdType.INPUT) private Long key2; // 其他属性 } 2. 创建一个 Mapper 接口，继承自 BaseMapper 并指定实体类作为泛型参数。 java @Repository public interface YourMapper extends BaseMapper<YourEntity> { } 3. 在 Service 层中使用 MyBatis-Plus 提供的方法进行批量更新操作。具体来说，可以使用 updateBatchById 方法。 java @Service public class YourService { private final YourMapper yourMapper; @Autowired public YourService(YourMapper yourMapper) { this.yourMapper = yourMapper; } public void batchUpdate(List<YourEntity> entityList) { yourMapper.updateBatchById(entityList); } } 4. 在 Oracle 数据库中，由于不支持直接使用 (key1, key2) in 的语法，可以通过使用临时表来实现批量更新。首先，创建一个临时表，用于存储批量更新的数据。 sql CREATE GLOBAL TEMPORARY TABLE temp_table ( key1 NUMBER, key2 NUMBER ) ON COMMIT PRESERVE ROWS; 5. 接下来，在批量更新方法中使用原生 SQL 来执行批量更新操作。 java @Repository public interface YourMapper extends BaseMapper<YourEntity> { @Update("INSERT INTO temp_table (key1, key2) VALUES (#{item.key1}, #{item.key2})") void insertIntoTempTable(@Param("item") YourEntity item); @Update("UPDATE your_table_name t SET column1 = ?, column2 = ? WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM temp_table WHERE t.key1 = temp_table.key1 AND t.key2 = temp_table.key2)") void batchUpdate(); } 在上述示例中，我们使用 insertIntoTempTable 方法将批量更新的数据插入临时表中，然后使用 batchUpdate 方法执行批量更新操作。在 batchUpdate 方法中，我们使用原生 SQL 来更新目标表的数据，通过与临时表的关联来实现根据联合主键批量更新的效果。 最后，调用 batchUpdate 方法即可执行批量更新操作。 请确保在配置文件中配置好数据库连接信息和相关的 MyBatis-Plus 配置。希望对你有所帮助！如果有任何疑问，请随时提问。

mybatis-plus 处理联合主键大数据量批量更新

在处理联合主键大数据量批量更新时，MyBatis-Plus 可能会遇到性能问题。这是因为默认情况下，MyBatis-Plus 在批量更新时会使用循环单条更新的方式，这对于大数据量的操作会导致性能下降。 为了解决这个问题，可以使用 MyBatis-Plus 提供的 SqlSession 执行原生 SQL 的方式来实现高效的批量更新。以下是一个示例： java @Repository public interface YourMapper extends BaseMapper<YourEntity> { @Update("<script>" + "update your_table_name" + "<set>" + "<foreach collection='list' item='item' separator=','>" + "key1 = #{item.key1}, key2 = #{item.key2}" + "</foreach>" + "</set>" + "where (key1, key2) in" + "<foreach collection='list' item='item' open='(' separator=')' close=')' >" + "#{item.key1}, #{item.key2}" + "</foreach>" + "</script>") void batchUpdate(@Param("list") List<YourEntity> entityList); } 在上述示例中，我们使用了 <script> 标签来编写原生 SQL。通过使用 <foreach> 标签，我们可以将实体类的集合拼接为一个批量更新的 SQL 语句。 然后，在 Service 层中调用这个方法即可实现高效的批量更新： java @Service public class YourService { private final YourMapper yourMapper; @Autowired public YourService(YourMapper yourMapper) { this.yourMapper = yourMapper; } public void batchUpdate(List<YourEntity> entityList) { yourMapper.batchUpdate(entityList); } } 使用这种方式，你可以有效地处理联合主键大数据量批量更新的需求。希望对你有所帮助！如果还有其他问题，请随时提问。

mybatis-plus 处理联合主键批量更新

对于 MyBatis-Plus，处理联合主键的批量更新可以通过以下步骤进行操作： 1. 首先，确保你已经定义了对应的实体类，并在实体类中使用 @TableId 注解标识联合主键字段。 java @Data @TableName("your_table_name") public class YourEntity { @TableId(type = IdType.INPUT) private Long key1; @TableId(type = IdType.INPUT) private Long key2; // 其他属性 } 2. 接下来，创建一个 Mapper 接口，继承自 BaseMapper 并指定实体类作为泛型参数。 java @Repository public interface YourMapper extends BaseMapper<YourEntity> { } 3. 现在，你可以在 Service 层中使用 MyBatis-Plus 提供的方法进行批量更新操作。具体来说，可以使用 updateBatchById 方法。 java @Service public class YourService { private final YourMapper yourMapper; @Autowired public YourService(YourMapper yourMapper) { this.yourMapper = yourMapper; } public void batchUpdate(List<YourEntity> entityList) { yourMapper.updateBatchById(entityList); } } 在调用 batchUpdate 方法时，传入包含要更新的实体对象的集合即可。 这样，你就可以使用 MyBatis-Plus 处理联合主键的批量更新了。记得在配置文件中配置好数据库连接信息和相关的 MyBatis-Plus 配置。希望对你有所帮助！如果有任何疑问，请随时提问。

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