一直想进入工程这块领地，但是好像没咋学过github，今天学一下，先上个名词解释。

预测噪音每一步都有前一步的基础，两张图片之间差的就是噪音而已，看上去是在预测噪音，实际上是把原图特征剥离出来，既然差距只有噪音，显然，预测噪音比预测原图容易多了。在diffusion中，有一个跟以往不一样的点，就是，他是预测噪音，随后剥离然后生成图像，但是为什么要这样做呢，我认为原因如下。

最先进的密码猜测工具，如HashCat和John the Ripper，使用户能够根据密码哈希值每秒检查数十亿个密码。除了执行简单的字典攻击外，这些工具还可以使用密码生成规则扩展密码字典，例如单词的连接(例如“password123456”)和leet speak(例如，“password”变成“p4s5w0rd”)。尽管这些规则在实践中工作得很好，但将它们扩展为进一步的密码模型是一项艰巨的任务，

首先就是安装显卡驱动，我是双3090，不知道为什么，官网死活安不上，最后从软件更新那里直接安装上了，绷不住了。

首先要知道一些基本的，比如一个 int四个字节，C++中，一个char一个字节，JAVA中char两个字节。long long八个字节64位float四个字节， double八个字节（double里面包含了long long的数，上课问老师所得）然后计算就可以，不过要注意不能全部用来开数组，要留出来一部分，用于其他开销2.并不是数组开多大就用多大，操作系统会自己动优化，如果我们开一个很大的数组但是

最先进的密码猜测工具，如HashCat和John the Ripper，使用户能够根据密码哈希值每秒检查数十亿个密码。除了执行简单的字典攻击外，这些工具还可以使用密码生成规则扩展密码字典，例如单词的连接(例如“password123456”)和leet speak(例如，“password”变成“p4s5w0rd”)。尽管这些规则在实践中工作得很好，但将它们扩展为进一步的密码模型是一项艰巨的任务，

tokenizers的版本太低了，升级到0.15.0，同时transformer也得改，改成>=原始版本就OK。

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在人工智能和机器学习的上下文中，先验知识可以帮助我们构建模型、设置参数，而后验知识则是在模型接收到数据并进行训练之后获得的，用于做出预测或进一步的决策。在网络安全领域，先验知识可以是关于网络攻击类型的一般理解，而后验知识可能是在分析了具体的网络流量或攻击事件后得到的关于攻击者策略的具体信息。后验知识是指在观察到一些数据之后，关于不确定参数的更新后的知识或信念。简单来说，先验概率是我们在观察到数据之

题目官方题解分数 20直接暴力7-2 芬兰木棋这个题一开始读了假题，因为距离原点的距离不同，所以你要对她进行排序，然后不能存斜率，不能存斜率！！坑惨了，因为是四个象限，所以只能存gcd之后的数，而且gcd要加绝对值，要不然就会改变象限，注意它可以扔无限多次，也就是分数肯定都能拿到分数 257-3 打怪升级分数 25这个emm，debug发现是一个小错，绝了，就是flody先找出发点，注意是每个最短