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1.基于报错的SQL盲注构造payload让信息通过错误提示回显出来!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/f62fba40a4419d9244c1edd62bbcfacd8b9.png)这里来讲一下报错注入的原理（floor型爆错注入）：0x01:报错过程：1.r

通用音频分类赛题介绍数据简介import的包音频文件读取特征构造CNN多分类提取预测结果并写入csv文件改进方向参考文献博主继续入门了音频分类问题，根据上一个baseline(https://www.oschina.net/action/

(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Fwww.cnblogs.com%2Fyangchunchun%2Fp%2F7371610.html)一、MySQL:索引以B树格式保存Memory存储引擎可以选择Hash或BTree索引，Hash索引只能用于或<的等

下载以及更新日志：V6Bulid160921版本改进：源代码下载地址：http://54it.com/forum.php?modattachment&aidNTI1fGRlNzhmN2Q0fDE1MzUxODk5NDJ8MXwyNDAxV6.2全新的Work模块上线账户密码，管理你的账户、以及密码，一

本文源码GitHub:知了一笑https://github.com/cicadasmile/springbootbase一、异常分类这里的异常分类从系统处理异常的角度看，主要分类两类：业务异常和系统异常。1、业务异常业务异常主要是一些可预见性异常，处理业务异常，用来提示用户

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解决任何真实问题的重要一步是获取数据。Kaggle提供了大量不同数据科学问题的竞赛。我们将挑选一个2014年提出的问题，然后使用这个问题测试本章的深度学习算法，并在第5章中进行改进，我们将基于卷积神经网络（CNN）和一些可以使用的高级技术来改善图像识别模型的性能。大家可以从https://www.kaggle.com/c/dogsvscats/data下载数

使用深度学习进行图像分类解决任何真实问题的重要一步是获取数据。Kaggle提供了大量不同数据科学问题的竞赛。我们将挑选一个2014年提出的问题，然后使用这个问题测试本章的深度学习算法，并在第5章中进行改进，我们将基于卷积神经网络（CNN）和一些可以使用的高级技术来改善图像识别模型的性能。大家可以从https://www.kaggle.com/c/dogsvs

今天继续为大家带来仓颉语言开发商城应用的实战教程，今天的内容是实现商品分类页。分类页面要在基本布局的基础上增加一些动态效果，比如点击状态的切换和两个列表容器的联动。下面为大家详细介绍。分类列表先来看左侧的分类列表，很明显是一个List容器，样式上比较简单，