思科发现，当暴露于互联网或不受信任的网络时，Cisco IOS XE 软件 (CVE-2023-20198) 的 Web 用户界面 (Web UI) 功能中的一个先前未知的漏洞会被主动利用。这会影响运行 Cisco IOS XE 软件且启用了 HTTP 或 HTTPS 服务器功能的物理和虚拟设备。
AZORult木马家族于2016年首次被发现。该木马是一种高度复杂的恶意软件，可以窃取信息。自2016年以来，已观察到AZORult的不同变体。通过用Delphi和C ++语言重新开发此木马，可以修复早期版本中存在的缺陷和不足。攻击者使用此木马窃取信息，例如浏览历史记录，Cookie，凭据，加密货币信息等。
“Xgboost，LightGBM，Catboost，HistGradient。”
自动驾驶感知需要对3D几何和语义进行建模。现有的方法通常侧重于估计3D边界框，忽略了更精细的几何细节，难以处理一般的、词汇表外的目标。为了克服这些限制，本文引入了一种新的3D占用预测任务，旨在从多视图图像中估计目标的详细占用和语义。为了促进这项任务，作者开发了一个标签生成pipeline，为给定场景生成密集的、可感知的标签。该pipeline包括点云聚合、点标签和遮挡处理。作者基于Waymo开放数据集和nuScenes数据集构造了两个基准，从而产生了Occ3D Waymo和Occ3D nuScene基准。最后，作者提出了一个模型，称为“粗略到精细占用”（CTF-Occ）网络。这证明了在3D占用预测任务中的优越性能。这种方法以粗略到精细的方式解决了对更精细的几何理解的需求。
在本文中，作者证明了masked autoencoders（MAE） 是一种可扩展的计算机视觉自监督学习方法。本文的MAE方法很简单：mask输入图像的随机patch，并重建丢失的像素 。它基于两个核心设计的。
本文把对抗训练用到了预训练和微调两个阶段，对抗训练的方法是针对embedding space，通过最大化对抗损失、最小化模型损失的方式进行对抗，在下游任务上取得了一致的效果提升。
数据清理/探索性数据分析阶段的主要问题之一是处理缺失值。缺失值表示未在观察值中作为变量存储的数据值。这个问题在几乎所有研究中都是常见的，并且可能对可从数据得出的结论产生重大影响。
恶病质是一种与特异性肿瘤类型高度相关的多因素综合征，但恶病质患病率和严重程度变异的原因尚不清楚。
我们之前探讨了如何使用散点图和回归模型拟合来可视化两个变量之间的关系，以及如何在其他分类变量的层次之间进行展示。 当然，还有一大类问题就是分类数据的问题了？ 在这种情况下，散点图和回归模型方法将不起作用。当然，有几个观察可视化这种关系的选择，我们将在本章中讨论。
来源：Deephub Imba本文约5000字，建议阅读10分钟本文将介绍如何为成功的面试做准备的，以及可以帮助我们面试的一些资源。 在这篇文章中，将介绍如何为成功的面试做准备的，以及可以帮助我们面试的一些资源。 代码开发基础 如果你是数据科学家或软件开发人员，那么应该已经知道一些 Python 和 SQL 的基本知识，这对数据科学家的面试已经足够了，因为大多数的公司基本上是这样的——但是，在你的简历中加入 Spark 是一个很好的加分项。 对于 SQL，你应该知道一些最简单的操作，例如： 从表中选择
非配对图像到图像的翻译是一个新兴的、具有挑战性的视觉问题，旨在学习不同领域中未对准图像对之间的映射。该领域的最新进展，如MUNIT和DRIT，主要集中在首先从给定图像中解开内容和风格/属性，然后直接采用全局风格来指导模型合成新的领域图像。然而，如果目标域图像内容丰富且包含多个不一致的对象，则这种方法会严重导致矛盾。在本文中，我们提出了一种简单而有效的实例感知图像到图像的翻译方法（INIT），该方法在空间上对目标图像采用细粒度的局部（实例）和全局风格。拟议的INIT具有三个重要优势： （1） 实例级的客观损失可以帮助学习更准确的重建，并结合对象的不同属性；（2） 局部/全局区域的目标域所使用的样式来自源域中相应的空间区域，直观上是一种更合理的映射；（3） 联合训练过程既有利于细化粒度，也有利于粗粒度，并结合实例信息来提高全局翻译的质量。我们还为新的实例级翻译任务收集了一个大规模的基准。我们观察到，我们的合成图像甚至可以帮助完成真实世界的视觉任务，如一般物体检测。
大多数现有的图像到图像翻译框架——将一个域中的图像映射到另一个域的对应图像——都是基于监督学习的，即学习翻译函数需要两个域中对应的图像对。这在很大程度上限制了它们的应用，因为在两个不同的领域中捕获相应的图像通常是一项艰巨的任务。为了解决这个问题，我们提出了基于变分自动编码器和生成对抗性网络的无监督图像到图像翻译（UNIT）框架。所提出的框架可以在没有任何对应图像的情况下在两个域中学习翻译函数。我们通过结合权重共享约束和对抗性训练目标来实现这种学习能力。通过各种无监督图像翻译任务的可视化结果，我们验证了所提出的框架的有效性。消融研究进一步揭示了关键的设计选择。此外，我们将UNIT框架应用于无监督领域自适应任务，并取得了比基准数据集中的竞争算法更好的结果。
一个简单的问题可以作为测试是否应该是一个分类变量的试金石测试：“两个价值有多么不同，或者只是它们不同？”500美元的股票价格比100美元的价格高5倍。 所以股票价格应该用一个连续的数字变量表示。 另一方面，公司的产业（石油，旅游，技术等）应该无法被比较的，也就是类别特征。
AiTechYun 编辑：yuxiangyu 自编码器是一种无监督学习技术，利用神经网络进行表征学习。也就是说，我们设计一个在网络中施加“瓶颈”，迫使原始输入压缩知识表示的神经网络架构。如果输入特征彼
摘要：以大规模和低成本收集的数据（例如卫星和街道图像）有可能显着提高分辨率，空间覆盖率和测量城市不平等现象的时间频率。对于给定的地理区域，通常可以使用来自不同来源的多种类型的数据。然而，由于联合使用方法上的困难，大多数研究在进行测量时都使用单一类型的输入数据。我们提出了两种基于深度学习的方法，以结合利用卫星图像和街道图像来测量城市不平等现象。我们以伦敦为例，对三项选定的产出进行了案例研究，每项产出均按十分位类别衡量：收入，人满为患和环境剥夺。我们使用平均绝对误差（MAE）将我们提出的多峰模型与相应的单峰模型的性能进行比较。首先，将卫星图块附加到街道级别的图像上，以增强对可获得街道图像的位置的预测，从而将精确度提高20％，10％和9％，以收入，人满为患和居住环境的十分位数为单位。据我们所知，第二种方法是新颖的，它使用U-Net体系结构以高空间分辨率（例如，在我们的实验中为伦敦的3 m×3 m像素）对城市中的所有网格单元进行预测。它可以利用全市范围内的卫星图像可用性，以及从可用的街道级别图像中获得的稀疏信息，从而将准确性提高6％，10％和11％。我们还显示了两种方法的预测图示例，以直观地突出显示性能差异。
大家好，本次继续分享自己的学习经历。本文主要分享异步编程中Task的使用，如果能帮助大家希望多多关注文章末尾的微信公众号和知乎三连。各位举手之劳是对我更新技术文章最大的支持。
An Experimental Comparison of Click Position-Bias Models (WSDM08)
星际争霸 II 是暴雪开发的一款真正的战略游戏，它是一个挑战，因为它从机器学习的角度展示了一些有趣的属性：实时、部分可观察性以及广阔的行动和观察空间。掌握游戏需要时间策略规划，实时控制宏观和微观层面，具有实时反击对手的特点。
AI科技评论按：前几天，Yann LeCun与其学生 张翔在arXiv上发表了一篇新作「Which Encoding is the Best for Text Classification in Ch
人工智能是否能够捕捉到推理的本质，也就是说，分布在多个事实或记忆中的元素之间的距离关系？ Alphabet 的子公司 DeepMind 在 arXiv. org 上发表了一项研究，试图找出答案。
如果你是数据科学家或软件开发人员，那么应该已经知道一些 Python 和 SQL 的基本知识，这对数据科学家的面试已经足够了，因为大多数的公司基本上是这样的——但是，在你的简历中加入 Spark 是一个很好的加分项。
在热备模式下，我们在 WAL 的当前点维护一个正在（或曾经）在主服务器中运行的事务列表。 这些 XID 必须被视为运行中的事务，即使它们不在备用服务器的 PGXACT 队列中。
根据双层注意模型，左腹外侧顶叶皮质(VPC)在情景记忆中的作用包括自下而上的注意定向到回忆的事物。研究表明它既有阳性相继记忆效应，也有阴性相继记忆效应。此外，很少有研究比较这一功能在异质性区域内各亚区的相对贡献，特别是前部VPC(缘上回/BA40)和后部VPC(角回/BA39)。为了阐明VPC在事件编码中的作用，本研究比较了24例留置电极癫痫患者在缘上回(SmG)和角回(AnG)多个频段颅内脑电的SME。研究发现VPC总体上存在显著的θ功率降低和高γ功率增加的SME，尤其是在SmG。此外，SmG在刺激后0.5~1.6s表现出明显的频谱倾斜SME，其中回忆词与未回忆词的功率谱斜率差异大于AnG中的差异(p=0.04)。这些结果肯定了VPC对情景记忆编码的贡献，并显示VPC在电生理基础上存在前后分离。
此外，相比之前机器之心报道的注意力能否提高模型可解释性的文章，本文更多的从语境词语级别（contextualized word level），探讨注意力机制是否可以被解释。遗憾的是，本文作者也同样认为，注意力层不足以解释模型所关注的重点。
· 理解递归神经网络及其不同实现，例如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（Gated Recurrent Unit，GRU），它们为大多数深度学习模型提供文本和序列化数据；
贝叶斯中风预测详解--python 1. 内容描述 1.1 字段描述 1.2 Exploratory Data Analysis探索性数据分析 1.2.1数据整体信息以及统计特征 1.2.2 id 1.2.3 gender性别 1.2.4 age年龄 1.2.5 Hypertension高血压 1.2.6 heart_disease心脏病 1.2.7 ever_married已婚与否 1.2.8 work_type工作类型 1.2.9 Residence_type居住类型 1.2.10 avg_glucos
因为新冠疫情的缘故，美国一些地区的失业救济系统不堪重负，而这些系统都是上古语言COBOL写的。
这是一篇发布在dotnet 团队博客上由微软Graph首席软件工程师 Joao Paiva 写的文章，原文地址： https://devblogs.microsoft.com/dotnet/microsoft-graph-dotnet-6-journey/。
ICML 是 International Conference on Machine Learning的缩写，即国际机器学习大会。ICML如今已发展为由国际机器学习学会（IMLS）主办的年度机器学习国际顶级会议，被中国计算机协会推荐为A类会议。
1.redis并没有直接使用前面的数据结构实现键值对数据库,而是基于数据结构创建了一个对象系统,字符串对象/列表对象/哈希对象/集合对象/有序集合对象都用到了至少一种前面的数据结构 2.针对不同的使用场景,为对象设置多种不同的数据结构实现,从而优化对象在不同场景下的使用效率 3.redis的对象系统实现了基于引用计数的内存回收机制,通过引用计数实现了对象共享机制,多个键共享同一个对象节约内存 4.redis对象带有访问时间记录信息,会计算键的空转时长,开启maxmemory下会优先删除长的 5.创建一个键值对时,至少创建两个对象,键对象和值对象redisObject结构定义,type属性记录了对象的类型,用type命令的时候返回的是值对象的类型 6.redisObject结构的ptr属性,指向对象的底层数据结构,encoding属性encoding属性决定了该对象使用哪个底层数据结构(整数/简单动态字符串/字典/双端链表/压缩列表/整数集合/跳跃表和字典),object encoding命令可以查看值对象的编码 7.列表对象在元素比较少时使用压缩列表,比较多时使用双端链表 9.字符串对象可以是int,raw(简单动态字符串),embstr(embstr编码的简单动态字符串),long类型的整数存的是时候是int;小于32字节的是embstr,大于的是raw 10.列表对象可以是ziplist(压缩列表)和linkedlist(双端链表),列表对象保存的所有字符串元素的长度都小于64字节和元素数量小于512个时使用ziplist rpush book "aaaaaaaaaaaaaa" "bbbbbbbbbbb"等进行测试 11.哈希对象的编码可以是ziplist或者hashtable;当使用ziplist编码时,当有新的键值对加入到哈希对象,先把键压入压缩列表,再把值压入压缩列表 12.当使用hashtable编码的哈希对象,使用字典作为底层实现,哈希对象中的每个键值对都使用字典的键值对保存 13.哈希对象保存的所有键值对的键和值字符串长度都小于64字节,保存键值对的数量小于512个,使用ziplist编码,否则使用hashtable编码 14.哈希对象中键的长度太大或者值的长度太大都会引起编码转换,使用object encoding key可以观察到 hset book aaaaaaaaaaa_name "aa"等进行测试 15.集合对象的编码可以是intset或者hashtable,intset的集合对象使用整数集合作为底层,当元素数量不超过512个,所有元素都是整数的时候;hashtable编码的使用字典作为底层实现,字典的键是字符串对象,字典的值是null;不能重复,不保证顺序,保证数据唯一 16.有序集合的编码是ziplist和skiplist,压缩列表的集合元素按分值从下到大进行排序,使用ziplist编码的,第一个节点保存元素的成员,第二个节点保存元素的分值;skiplist底层使用zset结构同时包含一个字典和一个跳跃表,对有序集合的范围操作比如zrank,zrange是通过跳跃表实现;取给定成员的分值,是通过字典实现的 保存元素小于128个,所有成员长度小于64字节的使用ziplist,其他使用skiplist
今天为大家介绍的是来自Tehmina Masud, Amit Deshwar, Shreshth Gandhi, Brendan J. Frey团队的一篇论文。精确地对RNA生物学进行建模和预测一直是一个长期存在的挑战，对于变异解释和定制治疗的制定具有重要的临床意义。作者提出了一个RNA生物学的基础模型，名为“BigRNA”，它经过了数千个基因组匹配数据集的训练，可以从DNA序列预测组织特异性的RNA表达、剪接、microRNA位点以及RNA结合蛋白的特异性。
今天为大家介绍的是来自Fabian J. Theis & Nir Yosef团队的一篇论文。当前估算 RNA 流速的方法缺乏有效的策略来量化不确定性并确定其对感兴趣系统的整体适用性。在这里，作者介绍了 veloVI（velocity variational inference），这是一个用于估算 RNA 流速的深度生成模型框架。veloVI 学习了基因特异性的 RNA 代谢动态模型，并提供了转录组范围内的流速不确定性量化。
Hierarchical network structure as the source of hierarchical dynamics (power-law frequency spectra) in living and non-living systems: How state-trait continua (body plans, personalities) emerge from first principles in biophysics
人类理解一个视觉场景的过程远比看上去复杂，我们的大脑能够根据已有的先验知识进行推理，推理的结果所能涵盖的内容也要远超出视网膜接收到的光线模式的丰富程度。比如，即便是第一次走进某个房间，你也能马上就认出房间里都有哪些东西、它们的位置又都在哪里。如果你看到了一张桌子下面有三条腿，你很容易推断出来很有可能它还有一条一样形状、一样颜色的第四条腿，只不过现在不在可见范围里而已。即便你没法一眼看到房间里所有的东西，你也基本上能描绘出房间里的大致情况，或者想象出从另一个角度看这间房间能看到什么。
AI 科技评论按：人类理解一个视觉场景的过程远比看上去复杂，我们的大脑能够根据已有的先验知识进行推理，推理的结果所能涵盖的内容也要远超出视网膜接收到的光线模式的丰富程度。比如，即便是第一次走进某个房间，你也能马上就认出房间里都有哪些东西、它们的位置又都在哪里。如果你看到了一张桌子下面有三条腿，你很容易推断出来很有可能它还有一条一样形状、一样颜色的第四条腿，只不过现在不在可见范围里而已。即便你没法一眼看到房间里所有的东西，你也基本上能描绘出房间里的大致情况，或者想象出从另一个角度看这间房间能看到什么。
Permutation Entropy as a Universal Disorder Criterion- How Disorders at Different Scale Levels Are Manifestations of the Same Underlying Principle
今天为大家介绍的是来自Marinka Zitnik团队的一篇关于模型预训练的论文。语言模型的预训练及其衍生的通用方法已经重新塑造了机器学习研究。然而，在预训练如何提高下游任务性能方面仍存在相当大的不确定性。当在自然语言以外的领域使用语言模型预训练时，这一挑战变得更加突出。在这里，作者通过分析预训练方法如何在每个样本的潜在空间中施加关系结构来研究这个问题，也就是说，预训练方法对样本的预训练特征之间的距离或几何关系施加了什么约束。
作者：lynhlzou，腾讯 IEG 后台开发工程师 孙子云：“上兵伐谋，其次伐交，其次伐兵，其下攻城”，最上乘行军打仗的方式是运用谋略，下乘的方式才是与敌人进行惨烈的厮杀。同样的，在程序设计中，解决问题的办法有很多种，陷入到与逻辑进行贴身肉搏的境况实属下下之策，而能运用优秀合理的算法才是”伐谋”的上上之策。 算法的思想精髓是值得深入研究和细细品味的，本宝典总结了服务器开发设计过程中涉及到的一些常用算法，试图尽量以简洁的文字和图表来解释和说明其中的思想原理，希望能给大家带来一些思考和启示。 思维导图
开发者在程序设计时，擅于运用优秀合理的算法相较于被动陷入逻辑之沼潭，是更被推荐的上上之策。算法的思想精髓是值得每个开发者深入研究和细细品味。本文总结腾讯游戏、微信红包等腾讯王牌的后台开发在设计过程中涉及到的一些常用算法，试图尽量以简洁的文字和图表来解释和说明其中的思想原理，希望能给大家带来一些思考和启示。
本文介绍了一种基于神经网络的无损数据压缩算法，该算法使用循环神经网络（RNN）进行数据压缩，并使用算术编码进行解码。该算法可以在保持较高的压缩率的同时，大大减少计算复杂度，并且在合成数据集上表现良好。实验结果表明，该算法可以比传统的压缩算法（如gzip）更有效地压缩数据，并且在某些情况下，可以比最先进的算法（如CABAC）更快地压缩数据。
由于访问mysqld的设备不止一个，因此对于mysqld内部的数据，每一个设备都可以将其进行修改。而修改的过程是以多线程的方式并发控制的，这个时候，就大概率会产生一系列的线程安全问题。
早期一个很难的深度强化学习任务，蒙特祖马的复仇，随着随机网络蒸馏探索取得了重大突破（来源：Parker Brothers Blog）。
今天为大家介绍的是来自Yann LeCun的一篇讨论文。机器如何能够像人类和动物一样高效地学习？机器如何学会推理和规划？机器如何在多个抽象层次上学习感知和行动计划的表示，使其能够进行推理、预测和多时间尺度的规划？这篇论文提出了一种架构和训练范例，用于构建自主智能代理。它结合了可配置的预测性世界模型、通过内在动机驱动的行为，以及通过自监督学习训练的层次化联合嵌入架构等概念。
器学习算法只接受数值输入，所以如果我们遇到分类特征的时候都会对分类特征进行编码，本文总结了常见的11个分类变量编码方法。
该文讨论了利用循环神经网络（RNN）进行无损压缩的工作，分析了在数据压缩中使用RNN的可行性，并探讨了在合成和真实数据集上的实验结果。结果表明，基于RNN的模型可以有效地压缩数据，显示出良好的压缩比和低压缩误差。
在 8月7日在德国柏林召开的2016 计算语言学（ACL）大会上，学者Thang Luong、Kyunghyun Cho 和 Christopher D. Manning进行了关于神经机器翻译（NMT）的讲座。神经机器翻译是一种简单的新架构，可以让机器学会翻译。该方法虽然相对较新，已经显示出了非常好的效果，在各种语言对上都实现了最顶尖的表现。神经网络在自然语言处理方面，未来有巨大的应用潜力。 讲座学者之一 Kyunghyn Cho 与深度学习“大神” Yoshua Bengio、蒙特利尔大学学者 Jun
三年前的某天，逛存储论坛时，一个问题吸引了我的注意，有人问：RAID级别能在线转换吗？
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