小编Shl*_*rtz的帖子

使用tiny-aes-c.考虑以下C代码:

int main(int argc, char const *argv[])
{
    uint8_t key[6] = { 's','e','c','r','e','t' };
    uint8_t iv[16]  = { 0xf0, 0xf1, 0xf2, 0xf3, 0xf4, 0xf5, 0xf6, 0xf7, 0xf8, 0xf9, 0xfa, 0xfb, 0xfc, 0xfd, 0xfe, 0xff };

    uint8_t in[6]  = { 'm','e','s','a','g','e'};

    uint8_t out[6] = {0x17, 0x8d, 0xc3, 0xa1, 0x56, 0x34};
    struct AES_ctx ctx;

    AES_init_ctx_iv(&ctx, key, iv);
    AES_CTR_xcrypt_buffer(&ctx, in, 6);    

    printf("idx\t encrypted\t expected");
    for(int i=0 ; i<6 ; i++){
        printf("\n[%i]\t %.2x\t\t %.2x" , i , in[i], out[i]);
    }

    return 0; …

我用Keras写了一个LSTM网络(下面的代码):

    df = pd.read_csv("../data/training_data.csv")

    # Group by and pivot the data
    group_index = df.groupby('group').cumcount()
    data = (df.set_index(['group', group_index])
            .unstack(fill_value=0).stack())

    # getting np array of the data and labeling
    # on the label group we take the first label because it is the same for all
    target = np.array(data['label'].groupby(level=0).apply(lambda x: [x.values[0]]).tolist())
    data = data.loc[:, data.columns != 'label']
    data = np.array(data.groupby(level=0).apply(lambda x: x.values.tolist()).tolist())

    # shuffel the training set
    data, target = shuffle(data, target)

    # spilt data to train and test
    x_train, x_test, …

我创建了这个将onTouchEvents点发送到Web服务器的Android应用程序,我有一个页面通过Ajax获取运动点JSON数据,如下所示:

{"data":[
{"x":224.28035,"y":235.4906},
{"x":263.32916,"y":219.45718},
{"x":293.3667,"y":215.44885},.....]}

现在我想使用这些数据并使用平滑路径动画在屏幕上设置div动画,类似于flash路径动画,是否有插件可以解决此问题？

PS:http://weepy.github.com/jquery.path/似乎没有自定义路径动画,或者我可能遗漏了一些东西.

谢谢 :)

我创建了一个使用聊天api的Facebook应用程序,使用以下结构

Strophe.js <-- --> Punjab <-- --> Facebook XMPP

一切正常.我的问题是:一旦我的应用程序连接,我可以阻止其他客户端收到消息吗？

详细说明:如果用户开始使用我的应用程序进行通信,他不应该在正常的Facebook聊天ui收到回复.

可以这样做吗？

目标2.3 - 4.2我想实现以下效果(见图),基本上是一个组列表,其中下一个项目标题推送最后一个.

什么是最好的方法？

我想创建一个安全的postMessage连接(​​origin safe),其中包含在运行时创建的Iframe.

当前状态: 我有一个脚本,它生成一个具有特定域的iframe(domain.b.com在下面的示例中).我希望iframe仅从父域(包含我的脚本的页面)接收消息.由于父域在运行时是未知的,我正在考虑如下所述和说明的"握手"过程:

1. 等待加载Iframe.
2. 从父域发送postMessage及其来源.
3. 将允许的原点设置为第一个接收的原点

编辑: 更多信息:

1. 在我的服务器上,我有一个白名单域名(例如domain.a.com,any.domain.com,domain.b.com)
2. 我的目标是与我的一些客户集成(例如domain.a.com,domain.b.com)
3. 一旦集成,我想防止黑客注入可以通过postMessage监听敏感信息的iframe
4. 我想避免检查白名单,我更喜欢给一些acessToken,但不确定什么是正确的流程.

例1:

例2:

这是实施它的正确方法吗？

受到这个答案的启发,我试图在经过训练的训练有素的tf-idf矢量化器和新文档之间找到余弦相似性,并返回类似的文档.

下面的代码找到第一个向量的余弦相似度,而不是新的查询

>>> from sklearn.metrics.pairwise import linear_kernel
>>> cosine_similarities = linear_kernel(tfidf[0:1], tfidf).flatten()
>>> cosine_similarities
array([ 1.        ,  0.04405952,  0.11016969, ...,  0.04433602,
    0.04457106,  0.03293218])

由于我的火车数据很大,循环遍历整个训练过的矢量器听起来像个坏主意.如何推断新文档的向量,并找到相关文档,与下面的代码相同？

>>> related_docs_indices = cosine_similarities.argsort()[:-5:-1]
>>> related_docs_indices
array([    0,   958, 10576,  3277])
>>> cosine_similarities[related_docs_indices]
array([ 1.        ,  0.54967926,  0.32902194,  0.2825788 ])

graphQL新手,我使用以下架构:

type Item {
    id: String,
    valueA: Float,
    valueB: Float
  }

  type Query {
    items(ids: [String]!): [Item]
  }

我的API可以在每种类型的单个请求(A和B)上返回多个项目,但不能同时返回两个项目,即:

类型A的REST请求:api/a/items?id=[1,2]
响应:

[
  {"id":1,"value":100},
  {"id":2,"value":30}
]

对typeB的REST请求:api/b/items?id=[1,2]
响应:

[
  {"id":1,"value":50},
  {"id":2,"value":20}
]

我想将这两个api端点合并到一个graphQL响应中,如下所示:

[
  {
    id: "1",
    valueA: 100,
    valueB: 50
   },
   {
    id: "2",
    valueA: 30,
    valueB: 20
    }
 ]

问:如何编写一个解析器,它将为每种类型运行单个提取(获取多个项目响应),确保在查询缺少类型时不会触发不必要的提取,即:

{items(ids:["1","2"]) {
  id
  valueA
}}

上面的例子应该只提取api/a/items?id=[1,2],graphQL响应应该是:

[
  {
    id: "1",
    valueA: 100
  },
  {
    id: "2",
    valueA: 30
  }
]

使用以下数据框,只有2个可能的标签:

   name  f1  f2  label
0     A   8   9      1
1     A   5   3      1
2     B   8   9      0
3     C   9   2      0
4     C   8   1      0
5     C   9   1      0
6     D   2   1      0
7     D   9   7      0
8     D   3   1      0
9     E   5   1      1
10    E   3   6      1
11    E   7   1      1

我编写了一个代码,通过'name'列对数据进行分组,并将结果转换为numpy数组,因此每一行都是特定组的所有样本的集合,而标签是另一个numpy数组:

数据:

[[8 9] [5 3] [0 0]] # A lable = 1
[[8 9] …

分散在我网站上的传感器（相同类型）正在不定期地向我的后端手动报告。在报告之间，传感器聚合事件并将它们作为批处理报告。

以下数据集是序列事件数据的集合，批量收集。例如传感器 1 报告了 2 次。在第一批 2 个事件和第二批 3 个事件上，而传感器 2 报告了 1 次，有 3 个事件。

我想将此数据用作我的火车数据X

我的目标y是根据传感器收集的所有事件计算得出的分数：
IEsocre_sensor_1 = f([[batch1...],[batch2...]])

我想在每次收集批次时预测y …