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CMOS开关管的工作原理，N沟道MOS管和P沟道MOS管的区别。

goon集合了fscan和kscan等优秀工具功能。功能包含：ip探活、port扫描、web指纹扫描、title扫描、压缩文件扫描、fofa获取、ms17010、mssql、mysql、postgres、redis、ssh、smb、rdp、telnet、tomcat等bp以及如netbios探测等功能。 2023年12月25日 v3.6 新增 -ping 选项，调用ping探活ip，适用于非root/admin权限情况 新增 -no 选项，不保存文件，适用于linux下报错open too many files title、finger扫描可以直接输入domain和url 爆破类支持输入ip、ip段和127.0.0.1:6379格式数据 2022年08月19日 v3.5 端口指纹优化，不输出无关指纹 dir 扫描，升级为dfuzz，支持post发包，支持正则匹配结果，方便简易poc探测 ip 探活，做子网划分，支持/8-/31之间任意CIDR，/8-/15之间自动生成所有c段，先探测每个c段的.1;/16-/23之间自动生成所有c段，先探测每个c段的.1和.254，/24先探测

（更新至2022）经济制度距离、文化距离、政治距离，两种方法，整理好的面板数据， excel或stata 经济制度距离是指两个国家或地区在经济制度方面的差异。这种 差异可以包括多种方面，例如产权保护、市场自由度、ZF干预程度、贸易政策等等。经济 制度距离对于国际经济交往和投资具有重要意义，因为它影响着市场运作、资源配置和经济 效益等方面。 经济制度距离还可能影响不同国家之间的贸易和投资活动。如果两个国家的 经济制度距离较大，那么它们之间的贸易壁垒和投资障碍可能会增加，这会导致贸易成本的 增加和投资风险的加大。 因此，对于企业和投资者来说，了解目标国家或地区的经济制度 以及与本国经济制度的距离是非常重要的。这有助于他们预测市场趋势、评估投资风险和制 定合适的商业策略。同时，ZF也可以通过减少经济制度距离来促进国际贸易和投资活动， 推动全球经济的繁荣和发展。 需要指出的是，经济制度距离不是一个固定的概念，而是随 着时间和情境的变化而变化的。随着全球化的深入发展，各国之间的经济制度也在相互影响 和融合，经济制度距离也在逐步缩小。因此，我们需要以动态和开放的视角来看待和理解经 济制度距离。 我

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中科方德桌面操作系统V5.0(X86)镜像文件和安装手册：NFSDesktop-5.0-G212-202303282042-amd64.iso

OpenAI发布了他们的ChatGPT新机器学习模型GPT-4。GPT-4是GPT-3的一大进步，GPT-3是当前ChatGPT免费版本(GPT 3.5 Turbo)所运行的模型的基础，今天我们也来凑个热点，研究一下它们的定价 GPT-4新的功能 GPT-4可以在对话中使用图像，并可以回答有关图像的问题。前还没有官方确认除了用户输入之外，聊天机器人是否可以输出图像。 使用GPT-4可以抓取网站链接：发送一个链接，他就可以自动抓取内容，并不需要复制粘贴来发送网站的内容。 GPT-3每个请求的字数限制在3000字左右。GPT-4将这一限制大幅提高到2.5万字。这样，语言模型将能够在更好的上下文环境下进行更长的对话，这将提高它在特定上下文中回答的准确性和精确性。 测试指标明显提高：GPT-4训练的数据量比GPT-3大得多，所以GPT-4有更多的知识是有道理的，所以他在各种测试中得到更好的指标也是理所当然。 以上这些就是一些GPT-4新的功能，这个大家应该都看过好几遍了，下面我们来进行另外一个视角的对比 GPT-4 API定价分析 GPT-4 API的模型被命名为GPT-4 - 0314。要通

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IOT踩坑路（一）基于Blinker和ESP8266的小爱同学控制灯 在家呆的实在无聊，捣鼓小爱同学打发时间，想试试智能家居的功能，苦于没有智能设备，正好手头有一个WiFi模块，灵感乍现，何不自己DIY一个智能设备呢，一番痛彻心扉的踩坑路由此开始 一、准备材料 Esp8266WiFi模块 带小爱同学的智能设备 USB转TTL串口模块 手机一部（下载米家APP、BlinkerAPP） 二、小爱同学官方开发文档 小爱同学暂不开放个人开发者接口，但是可以基于第三方云服务连接小米云 经过一番人肉对比，最终锁定Blinker物联网平台，最简单，最易入门（官方如是说） 小爱开放平台：https://

目录 介绍 该存储库表示在开发用于材料科学中的机器学习的图形网络方面的工作。 这项工作仍在进行中，到目前为止，我们开发的模型仅基于我们的最大努力。 我们欢迎任何人使用我们的代码和数据来构建和测试模型的努力，所有这些代码和数据都是公开的。 也欢迎任何意见或建议（请在Github Issues页面上发帖。） 使用我们的预训练MEGNet模型进行晶体特性预测的Web应用程序可从。 MEGNet框架 MatErials图形网络（MEGNet）是DeepMind图形网络[1]的实现，用于材料科学中的通用机器学习。 我们已经证明了它在分子和晶体的广泛属性中实现非常低的预测误差方面所取得的成功（请参阅 [