marshalsec命令格式如下：
java -cp target/marshalsec-0.0.1-SNAPSHOT-all.jar marshalsec. [-a] [-v] [-t] [ []]
参数说明：
-a：生成exploit下的所有payload(例如：hessian下的SpringPartiallyComparableAdvisorHolder, SpringAbstractBeanFactoryPointcutAdvisor, Rome, XBean, Resin）
-t：对生成的payloads进行解码测试
-v：verbose mode, 展示生成的payloads
gadget_type：指定使用的payload
arguments - payload运行时使用的参数
marshalsec.：指定exploits，根目录下的java文件名
2022-12-28 09:00:34
36.45MB
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题目是标准的ACM竞赛题，word文档里包含求最大连续子序列的题目和完整的实验代码，并在VC6.0上运行通过！！！
2022-12-24 23:44:16
28KB
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给定由n整数(可能为负数)组成的序列 {a1,a2,…,an}，求该序列形如ai+ai+1,…,+aj的子段和的最大值。当所有的整数均为负数时定义其最大子段和为0。
Input
输入包含多组测试数据。第一行为一个整数C，表示有C组测试数据，接下来有2*C行数据，每组测试数据占2行，每组测试数据第一行是1个整数n，表示有n个整数,接下来一行有n个整数,它们之间用空格隔开.
Output
你的输出应该有C行，即每组测试数据的输出占一行，它是计算出的最大子段和.
Sample Input
1
6
-2 11 -4 13 -5 -2
Sample Output
20
Source
2022-12-24 23:33:46
701B
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以jupyter为平台，利用python实现对墨尔本10年气候变化数据集的特征处理，然后并利用机器学习模型进行训练以及对原始数据集的拟合，最后来评价那种模型的拟合效果最佳。（提供了相关数据集）
2022-12-24 22:26:50
6.25MB
1
使用LSTM、GRU、BPNN进行时间序列预测源码+数据集（课设源码）.zip
使用LSTM、GRU、BPNN进行时间序列预测
Jupyter Notebook 课程大作业
使用LSTM、GRU、BPNN进行时间序列预测
Jupyter Notebook 课程大作业
2022-12-24 20:26:50
58KB
印度尼西亚降雨模式分类使用时间序列K均值
使用时间序列k均值对印度尼西亚的三种主要降雨模式进行聚类。 k均值中的距离计算是动态时间规整（DTW），通常用于模式匹配和时间/顺序数据聚类。
2022-12-23 21:13:12
2KB
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