本系统为开源在线答题系统，支持在线考试、在线练习等功能，可用于考试，练题，问卷等业务。
支持题型：单选题、多选题、填空题、问答题、判断题、附件题、材料题、视频题、音频题
答卷类型：手工组卷，随机抽题组卷，按照规则自动组卷
社交功能：试题收藏、试题评论、试题解析、试题点赞
权限控制：题库权限、考场权限 、阅卷权限、管理权限
考试类型：可支持用户可在多套答卷中随机抽取一套进行答题（类似AB卷），支持题目顺序打乱，支持选项顺序打乱
其它：系统答卷导出为word答卷
代码安装说明
- 部署源码（maven）
- 创建数据库，数据库脚本在 WTS/resource/db-sql目录下
- 修改数据库配置文件 WTS/src/wts-web/src/main/resources/jdbc.properties
- 修改附件存储地址 WTS/src/wts-web/src/main/resources/WcpWebConfig.xml (第102行)
- 项目编译后可直接部署于tomcat7，mysql5.x中运行，支持jdk7/jdk8，如要使用tomcat8及以上版本可能会有报错，请自行修正（所以建议第一次运行在tomcat7中）
注意事项
- 建议tomcat7，tomcat8或以上版本可能会有报错，根据错误信息自行百度和修改，并不复杂
- 目前因为数据库方言的使用，只支持mysql，如果要切换数据库系统会有一些工作量，mysql要配置为大小写不敏感（linux环境下特别注意myslq默认大小写敏感）
- 请使用utf8字符集
界面截图
上图-首页
上图-考卷答题
上图-习题练习
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分两步转是考虑了如下应用场景： 需要把模型部署到内存有限的嵌入式板 自己的电脑上安装的有anaconda, pytorch等，但是在电脑上转的不能直接在板子上用 板子的内存有限，不能安装anaconda, pytorch这些，但是需要部署模型上去。 这时就可以现在电脑上把pth转成wts，再把wts传到板子上，在板子上转成tensorrt (1) pth转wts 参考如下代码 import tor
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TensorRT学习（1）：通过pth生成wts文件 1. pth文件简介 pth文件是pytorch保存模型的一种方式，该文件只保存模型的参数。模型参数实际上一个字典类型，通过key-value的形式存储。 2. wts文件格式示例（来自wang-xinyu大佬的github） 第一行代表该文件有多少行，不包括它本身。之后每行格式为： [weight name] [value count =
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在电脑上(x_86平台)上获取wts文件，并将该文件转移到jetson平台上，这里以yolov5.wts为例： (备注)：获取wts文件方法可参考以下链接(只要获得wts文件，则链接内剩余内容无需看)： Pytorch模型–＞wts 文件–＞TensorRT模 下载tensorrtx项目(这里使用的是yolo5-v3.0版本)： cd ~/ git clone -b yolov5-v3.0 htt
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解决办法 一定是在项目目录下运行 python gen_wts.py -w yolov5s.pt -o yolov5s.wts -w后是权重文件 -o后是输出的文件名
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今天遇到个站有点意思，环境asp.net，waf是wts—waf,有个链接存在sql注入 过waf注入的整个过程非常顺利，以下是过程 ?id=6532+and+1=1 //用+号是为了绕过waf ?id=6532+and+1=2 网页出现异常说明存在注入。 然后ORDER BY 25 查询字段,超过25出现异常说明字段数为25 +union+select+1,2,3,4,5,6,7,8,9,10
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介绍 .wts是一种可解释性文本 对于一个例子 lenet5.wts 来说，这里我们展示他的一部分。 10 conv1.weight 150 be40ee1b bd20bab8 bdc4bc53 ....... conv1.bias 6 bd327058 ....... conv2.weight 2400 3c6f2220 3c693090 ...... conv2.bias 16 bd18396
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import torch import struct # utils.torch_utils from yolov5 github: https://github.com/ultralytics/yolov5 from utils.torch_utils import select_device # Initialize device = select_device('cpu') # Load
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添加 saga 后应用程序被卡住了 确保你在 Generator 函数里 yield 了 effect。 参考下面这个示例： import { take } from 'redux-saga/effects' function* logActions() { while (true) { const action = take() // 错误 console.log(actio