软件过程是为了获得高质量软件所需要完成的一系列任务的框架，它规定了完成各项任务的工作步骤。通常使用生命周期模型简洁地描述软件过程。生命周期模型规定了把生命周期划分成哪些阶段及各个阶段的执行顺序，因此，也称为过程模型。常见的过程模型有瀑布模型、快速原型模型、增量模型、螺旋模型、喷泉模型等。
SDN的目的 软件定义网络（SDN）是电信行业冉冉升起的新星，该技术能够将网络中的较低级的功能提取到统一化的控制平面上，从而让管理员能够从中央控制台引导流量。SDN旨在使网络更易于实现互操作性，降低对传统昂贵的专有硬件的以来，从而降低运营成本（OPEX）和资本支出（CAPEX）。 📷 然而，如果没有事先选择好实现SDN的方式，企业就无法获得SDN带来的优势。选择错误的实现方式甚至会浪费时间，并给企业网络带来问题。本文讨论了不同的部署SDN的模型，同时对不同模型的优缺点加以分析。 基于交换机
高质量的地图数据为Uber旅行体验的许多方面提供了动力。搜索、路由和预计到达时间（ETA）预测等服务都要依靠准确的地图数据为乘客、司机、食客和投递伙伴提供安全、便捷和高效的体验。然而，地图数据会随着时间的推移而过时，从而降低其质量。
设计可扩展的云原生应用程序需要深思熟虑，即便拥有大量云来部署我们的应用程序，仍然有许多挑战需要克服。以复杂而臭名昭著的分布式计算仍然是真实的。另外网络会导致速度变慢和意外错误。因为云原生应用程序通常是微服务，所以必须专门设计和部署以克服这些挑战。
这是关于自学习AI智能体系列的第一篇文章，或者更准确地称之为 - 深度强化学习。 本系列的目的不仅仅是让你对这些主题有所了解。 相反，我想让你更深入地理解深度强化学习最流行和最有效的方法背后的理论，数学和实现。
虽然图神经网络被用于Pinterest、阿里巴巴和推特的推荐系统，但一个更巧妙的成功案例是Transformer架构，它在NLP（Natural Language Processing ，自然语言处理）世界掀起了一场风暴。
本文最初发表于 Elastisys 的技术博客，经原作者 Lars Larsson 授权由 InfoQ 中文站翻译分享，未经许可禁止转载。
本文是对RSAC2022报告“Users Are Not Stupid: Eight Cybersecurity Pitfalls Overturned”解读。信息安全不是产品的堆积，信息安全是一个过程，人是信息安全过程中重要的一环，这一点早已经是业界共识。甚至，有的认为人是信息安全中最薄弱的一环。人们通常讲人的重要性时，大多从安全管理、安全意识的角度谈人的重要性。在这种情况下，侧重点在人作为行为主体，对信息安全的作用；要求人/用户要如何如何做，才能保证安全。然而，用户的认知水平，用户的时间、精力、能力是有限的，用户对安全的需求也是不一样的，一味地对用户高要求，是不可行地，是注定要失败的。业界提出了实用安全、信息安全心理学、信息安全经济学等概念，从不同的角度分析了一些信息安全措施、流程等失败的原因，以及更好地实现信息安全的方法等。实用安全，主要研究产品、技术、流程等如何与用户尽可能地匹配，使得用户不用付出太多时间、精力、学习等，就可实现安全目的。自2013年第一届“信息安全中人的因素”国际会议（First International Conference on Human Aspects of Information Security, Privacy and Trust）以来，相关国际会议已召开多届。这方面的研究大多是针对某个点的，而演讲者的本次报告，则试图从“面”的角度以及部分 “根源”的角度探讨一些较为普遍的实用安全问题，具有较高的参考价值。演讲者Julie Haney来自于美国国家标准与技术研究所NIST，并领导了一个实用安全研究项目。关于“usable security”，由于研究的都是实用中的问题，没有太多高深的理论（当然，我们认为这比高深的理论更重要），也就难以发表学术水平高的论文，在论文导向的国内学术界鲜有研究。我们查阅了多个学术数据库，未见合适的中文翻译，我们认为将“usable security”翻译成“实用安全”会比较恰当，纯粹按字面翻译为“可用安全”或“使用安全”都不合适。
在现实生活中，通常只能使用一个小数据集。基于少量观测数据所训练出的模型往往会过度拟合，产生不准确的结果。所以即使可用的数据是极其有限的，也需要了解如何避免过度拟合，并获得准确的预测。
【导读】在构建机器学习模型的时候，你是否遇到过类样本不平衡问题？本文就讨论一下如何解决不同程度的类样本不平衡问题。本文整理了数据科学研究者Devin Soni发布的一篇博文的主要内容，分析了不平衡类的
做过 web 开发的同学，应该都遇到过跨域的问题，当我们从一个域名向另一个域名发送 Ajax 请求的时候，打开浏览器控制台就会看到跨域错误，今天我们就来聊聊跨域的问题。
假设您的家人正在组织一场大型晚宴。出于健康考虑，每个家庭成员都有不同的饮食要求和偏好，因此您需要仔细分配食材和资源，以确保每个人都吃饱饭。但随后问题开始出现——一些家庭成员意外地带来了客人，而另一些家庭成员的胃口却更大，导致对食物的需求突然增加。因此，按比例向每个人平均分配食物变得很有挑战性。
译自 7 Benefits of Developer Access to Production。
机器之心专栏 作者：网易互娱 AI Lab 网易互娱 AI Lab 联合广东外语外贸大学和哥伦比亚大学基于预训练语言模型 T5 的预训练方式，提出了两阶段的多任务预训练模型 MIGA。 越来越多的工作证明了预训练语言模型（PLM）中蕴含着丰富的知识，针对不同的任务，用合适的训练方式来撬动 PLM，能更好地提升模型的能力。在 Text-to-SQL 任务中，目前主流的生成器是基于语法树的，需要针对 SQL 语法进行设计。 近期，网易互娱 AI Lab 联合广东外语外贸大学和哥伦比亚大学基于预训练语言模型 T5
1.5 使用梯度下降算法进行学习 现在我们有了神经网络的设计，它怎样可以学习识别数字呢?我们需要的第一样东西是一个 用来学习的数据集 —— 称为训练数据集。我们将使用 MNIST 数据集，其包含有数以
2017年，CapsuleNet的出现是Hinton大佬对于卷积神经网络等的思考，想去构建一种新的网络结构, 如何克服CNN存在的问题的，那CN网络又存在什么问题：
成熟的心智模式是决定成年人情绪和行为的底层思维系统。它们在我们的日常生活中发挥着至关重要的作用，影响我们如何应对挑战、处理情感，以及与他人互动。一个拥有更成熟心智模式的人通常表现出一些特点，如自我认知、情绪管理、自我反思、善待他人、建立健康的人际关系、目标导向和决策能力。
http1.1过于庞大，有很多实现的细枝末节很难彻底实现。导致客户端和服务端的互用性存在问题。
标题：Persistent Homology based Graph Convolution Network forFine-grained 3D Shape Segmentation
8月3日，首届全球数字经济大会在京召开。在人工智能产业治理论坛上，来自我国人工智能领域的顶尖科学家，围绕主题“探索创新、共举担当”展开前沿对话。
如果Agent模仿了人类在现实世界中的操作方式，那么，能否应用于提示工程即Prompt Engingeering 呢？
这期推送简单谈一下我本人对经济学实证论文写作排除干扰性因素、机制检验和异质性分析的一些不甚成熟的理解。
同源策略是一种约定。同源是指”协议+域名+端口”三者相同，就算两个不同的域名指向同一个ip地址，也不属于同源。
提到Excel，估计职场人都不会陌生，毕竟很大一票人都会在简历上写着"熟练使用Excel"。职场必备技能排行榜上，Excel绝对地位显赫。不过有多少人只是把Excel当作简单的数据录入工具和简单统计工具呢？这里不妄加评论。
作者 | Natan Silnitsky 译者 | 明知山 策划 | 闫园园 事件驱动架构非常强大，非常适合用在分布式微服务环境中。事件驱动架构提供了解耦的架构、更容易实现的可伸缩性和更高程度的弹性。 请求应答（客户端和服务器）与事件流（发布和订阅） 但是，与请求和应答类型的架构相比，正确使用事件驱动架构要困难得多。 在过去的几年里，我们一直在逐步将我们不断增长的微服务（目前有 2300 个）从请求和应答模式迁移到事件驱动架构。下面是 Wix 工程师在实验事件驱动架构时遇到的 5 个陷阱。 这些
随着软件系统规模的持续增大，业务复杂度的持续增加，软件测试的复杂度也随之越来越大。而软件测试工作复杂度的直接体现就是测试用例编写、维护、执行和管理，所以编写易读、易维护和易管理的测试用例可以有效的降低测试工作的复杂度。本文主要系统的介绍了测试用例的几种经典编写和管理方法，包括每种的特点，适用场景以及实例。帮助不同的项目和团队，根据自己的情况选择适合的测试用例编写和管理方法，从而降低测试工作的复杂度，提高测试工作的效率。
多云存储能够降低成本、确保可靠性、提高存储性能。但是，当一个简单的管理错误或疏忽导致方法不可靠或不安全时，情况就不那么美妙了。
一个比较容易理解的概念，我们在做计算的过程中，很多时候都要做截断。不同精度的混合计算之间也会有截断，就比如一个float32单精度浮点数，符号占1位，指数占8位，尾数占23位。而一个float64双精度浮点数，符号占1位，指数占11位，尾数占52位。通常情况下，float32的有效数字约7位（按照
有些工程师朋友经常问我这样一个问题：“图深度学习听起来很棒，但是现在是否有非常成功的商业案例？是否已经在实际应用中部署？”
在开始深入探讨多重分派这个主题之前，我们先问自己一个简单的问题：分派到底是什么意思？用最简单的术语来解释，分派的意思就是发送！
大多数实际的分类问题都显示了一定程度的类不平衡，也就是当每个类不构成你的数据集的相同部分时。适当调整你的度量和方法以适应你的目标是很重要的。如果没有这样做，你可能会在用例的上下文中为一个没有意义的度量
http://blog.csdn.net/dj1174232716/article/details/44784081
对话系统作为人机交互领域的重要研究方向，在现实生活和技术领域具有广泛的应用。它的重要性体现在以下几个方面。 首先，对话系统能够提供自然、直观的人机交互方式。传统的人机交互方式主要依靠键盘、鼠标等输入设备，但对于一些用户，使用自然语言进行对话更加便捷和直观。对话系统通过语音识别和自然语言处理技术，能够理解用户的语言输入，并以自然语言的形式回复用户，使用户能够像与人类对话一样与计算机交流。 其次，对话系统在实现智能个人助理、智能客服和虚拟人物等领域具有重要应用。智能个人助理可以帮助用户处理日常事务、提供个性化的推荐和建议，提升用户的生活品质。智能客服能够为用户提供实时的技术支持和服务，提高客户满意度。虚拟人物则能够与用户进行情感交流、提供娱乐和教育等功能。 此外，对话系统在知识获取和信息检索方面发挥着重要作用。对话系统可以与用户进行语义理解和意图识别，从海量的数据中提取有用的信息，为用户提供准确、实时的答案和解决方案。对话系统还可以通过与用户的对话交互，逐步获取并更新知识库，实现知识的持续积累和更新。 最后，对话系统的发展也推动了人工智能技术的进步。为了实现对话系统的自动化、智能化，需要运用自然语言处理、机器学习、深度学习等前沿技术。对话系统的研究和应用促进了这些技术的发展，提升了人工智能在其他领域的应用水平。
你可能在照相时遇到以下的情况：闪光灯闪烁，你控制不住眨了眼，照片上也许就显示出你闭眼的样子。Facebook的研究人员创建了一个人工智能系统，该系统可以用计算机生成的图像来代替闭合的眼睛。
对于应用开发工程师，我们无时无刻不在接触 HTTP 协议。为了更好的完成我们的应用开发任务，对于 HTTP 的透彻理解就显得必不可少了。 这一篇就对 HTTP 协议做一个完整而透彻的讲解。
概要：不同的自动驾驶算法。 来源：雷锋网 将汽车内外传感器的数据进行融合，借此评估驾驶员情况、进行驾驶场景分类，都要用到机器学习。本文中，我们讲解了不同的自动驾驶算法。 自动驾驶汽车的设计制造面临着诸多挑战，如今，各大公司已经广泛采用机器学习寻找相应的解决方案。汽车中的ECU（电子控制单元）已经整合了传感器数据处理，如何充分利用机器学习完成新的任务，变得至关重要。潜在的应用包括将汽车内外传感器的数据进行融合，借此评估驾驶员情况、进行驾驶场景分类。这些传感器包括像激光雷达，雷达，摄像头或者是物联网。 车载
大语言模型（LLMs）在自然语言处理（NLP）领域取得了显著的进步，为广泛的应用提供了一种非常有用的、与任务无关的基础。然而，直接应用 LLMs 去解决特定领域的复杂问题会遇到许多障碍，这些障碍源于领域数据的异质性、领域知识的复杂性、领域目标的独特性以及约束的多样性（例如不同的社会规范、伦理标准、宗教信仰等）。领域专业化是让 LLMs 在许多应用中实际投入使用的关键甚至是前提。因此，随着 LLMs 开始应用在越来越多的领域中的，领域专业化的技术在近期获得了加速发展和关注，而一份全面且系统的回顾能更好地总结和引导这一领域的持续工作。
AI 研习社按：本文原载于 kdnuggets，由林立宏、吴楚编译。 将汽车内外传感器的数据进行融合，借此评估驾驶员情况、进行驾驶场景分类，都要用到机器学习。本文中，我们讲解了不同的自动驾驶算法。 自动驾驶汽车的设计制造面临着诸多挑战，如今，各大公司已经广泛采用机器学习寻找相应的解决方案。汽车中的ECU（电子控制单元）已经整合了传感器数据处理，如何充分利用机器学习完成新的任务，变得至关重要。潜在的应用包括将汽车内外传感器的数据进行融合，借此评估驾驶员情况、进行驾驶场景分类。这些传感器包括像激光雷达，雷达，摄
AI科技评论按：本文原载于 kdnuggets，由林立宏、吴楚编译。 将汽车内外传感器的数据进行融合，借此评估驾驶员情况、进行驾驶场景分类，都要用到机器学习。本文中，我们讲解了不同的自动驾驶算法。 自动驾驶汽车的设计制造面临着诸多挑战，如今，各大公司已经广泛采用机器学习寻找相应的解决方案。汽车中的ECU（电子控制单元）已经整合了传感器数据处理，如何充分利用机器学习完成新的任务，变得至关重要。潜在的应用包括将汽车内外传感器的数据进行融合，借此评估驾驶员情况、进行驾驶场景分类。这些传感器包括像激光雷达，雷达
本文发表在ACL2019，使用信息实体增强语言表示的ERNIE的翻译。同时还有另一种百度提出的ERNIE
“Dynamic Routing Between Capsules”是由Hinton等联合发表在NIPS会议上。提出了一个新的神经网络---胶囊网络与囊间的动态路由算法。
在使用Python中的张量时，您可能会遇到一个常见的错误信息："只有一个元素的张量才能转换为Python标量"。当您试图将一个包含多个元素的张量转换为标量值时，就会出现这个错误。 在本文中，我们将探讨这个错误的含义，为什么会出现这个错误，以及如何解决它。
在本文中，我想讨论一种在云环境中为 Kubernetes 工作负载实现自动化端到端 CI/CD 的方法。 这里可能有其它解决方案，而像 AWS、Microsoft Azure 和 GCP 这样的云提供商也提供了自己的一套框架，以实现与 Kubernetes 相同的目标。
当代码出错时，Python会引发错误和异常，这可能导致程序突然停止。Python还通过try-except提供了异常处理方法。一些最常见的标准异常包括IndexError，ImportError，IOError，ZeroDivisionError，TypeError和FileNotFoundError。用户可以使用异常类创建自己的错误。
模型合并是近年来兴起的一种新技术。它允许将多个模型合并成一个模型。这样做不仅可以保持质量，还可以获得额外的好处。
从事信息系统开发的时候，对于信息系统来说，对系统的分解和子任务的划分是很重要的一部分工作，过去的日本项目，通过和日本项目合作可以看出来日本工程师的做事风格和我们之间的差异。并且日方，会因为不同的项目和不同的管理风格，有着不同的做事方式。
今天给大家分享一篇关于关系抽取的文章，关系抽取是自然语言处理中信息抽取（EI）的重要组成部分。如果您对信息抽取、关系抽取、实体抽取、事件抽取还不是很了解可以阅读以下几篇文章：
事件抽取(EE)是信息抽取研究中的一个重要而富有挑战性的课题。事件作为一种特殊的信息形式，是指在特定时间、特定地点发生的涉及一个或多个参与者的特定事件，通常可以描述为状态的变化。事件提取任务旨在将此类事件信息从非结构化的纯文本中提取为结构化的形式，主要描述现实世界中事件发生的“谁、何时、何地、什么、为什么”和“如何”。在应用方面，该任务便于人们检索事件信息，分析人们的行为，促进信息检索、智能问答、知识图谱构建等实际应用。
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