在进入正文前，我们先听两段 MusicGen 生成的音乐。我们输入文本描述「a man walks in the rain, come accross a beautiful girl, and they dance happily」
网络模型已经成为抽象复杂系统，是深入了解许多科学领域中观测变量之间的关系模式的流行方法。这些应用程序大多数集中于分析网络的结构。但是，如果不是直接观察网络，而是根据数据进行估算（如：吸烟与癌症之间存在关联），则除了网络结构外，我们还可以分析网络中节点的可预测性。也就是说：网络中的所有其余节点如何预测网络中的给定节点？
Halcon 中 HImage 为图像的数据结构,本文记录 HALCON 中生成图像的几种方式。 创建图像相关算子 序号 算子名称 算子含义 1 copy_image 复制一个图像并为其分配新的内存。 2 gen_image1 从指向像素的指针创建图像。 3 gen_image1_extern 使用存储管理从像素上的指针创建图像。 4 gen_image1_rect 从像素上的指针创建一个带有矩形域的图像(带存储管理)。 5 gen_image3 创建一个从三个指针到像素(红色/绿色/蓝色)的图像。
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 来自：社媒派SMP 题目：OneEE：一个针对重叠和嵌套事件抽取的One-stage框架 OneEE: A One-Stage Framework for Fast Overlapping and Nested Event Extraction 作者：曹虎（武汉大学），李京烨（武汉大学），苏方方（武汉大学），李霏（武汉大学），费豪（新加坡国立大学），吴胜琼（新加坡国立大学），李波波（武汉大学），赵亮（圣保罗大学），姬东鸿（武汉大学） 会议：COLING 2022 论文
首个打通从多模态输入到多模态输出的「全能高手」，统一多模态预训练模型Emu开源，来自智源研究院「悟道·视界」研究团队。
1）帮助大家对Nginx有一定的认识 2）熟悉Nginx有哪些应用场景 3）熟悉Nginx特点和架构模型以及相关流程 4）熟悉Nginx定制化开发的几种模块分类
当前学界和工业界都对多模态大模型研究热情高涨。去年，谷歌的 Deepmind 发布了多模态视觉语言模型 Flamingo ，它使用单一视觉语言模型处理多项任务，在多模态大模型领域保持较高热度。Flamingo 具备强大的多模态上下文少样本学习能力。
麻省理工学院、哈佛大学等高校联合在Nature发表了Biologically informed deep neural network for prostate cancer discovery。该研究提出可解释深度学习P-NET模型，该模型能够在前列腺癌症患者基因属性的基础上结合生信中的层次信息预测癌症的状态。
今年以来，苹果显然已经加大了对生成式人工智能（GenAI）的重视和投入。此前在 2024 苹果股东大会上，苹果 CEO 蒂姆・库克表示，今年将在 GenAI 领域实现重大进展。此外，苹果宣布放弃 10 年之久的造车项目之后，一部分造车团队成员也开始转向 GenAI。
灰色理论 通过对原始数据的处理挖掘系统变动规律，建立相应微分方程，从而预测事物未来发展状况。 优点：对于不确定因素的复杂系统预测效果较好，且所需样本数据较小； 缺点：基于指数率的预测没有考虑系统的随机性，中长期预测精度较差。 灰色预测模型 在多种因素共同影响且内部因素难以全部划定，因素间关系复杂隐蔽，可利用的数据情况少下可用，一般会加上修正因子使结果更准确。 灰色系统是指“部分信息已知，部分信息未知“的”小样本“，”贫信息“的不确定系统，以灰色模型（G,M）为核心的模型体系。 灰色预测模
核模型高斯过程(KMGPs)作为一种复杂的工具可以处理各种数据集的复杂性。他通过核函数来扩展高斯过程的传统概念。本文将深入探讨kmgp的理论基础、实际应用以及它们所面临的挑战。
1.每个请求都有的postponed链表。一般情况下每个链表节点保存了该请求的一个子请求。
环形缓冲区(ring buffer)，环形队列(ring queue) 多用于2个线程之间传递数据，是标准的先入先出(FIFO)模型。一般来说，对于多线程共享数据，需要使用mutex来同步，这样共享数据才不至于发生不可预测的修改/读取，然而，mutex的使用也带来了额外的系统开销，ring buffer/queue 的引入，就是为了有效地解决这个问题，因其特殊的结构及算法，可以用于2个线程中共享数据的同步，而且必须遵循1个线程push in，另一线程pull out的原则。
导入数据数据处理线性回归模型性能评估支持向量机回归模型性能评估K近邻分类模型性能测评回归树进行分类性能测评树模型的优缺点集成模型进行分类性能评测
无疑，在nginx的核心服务中，http服务占据了相当大的份量。那么，要想多了解nginx多一点，则必须要了解其http模块的工作机制。
/* * Copyright (C) Igor Sysoev */ #include <ngx_config.h> #include <ngx_core.h> #include <ngx_http.h> /* * the single part format: * * "HTTP/1.0 206 Partial Content" CRLF * ... header ... * "Content-Type: image/jpeg" CRLF * "Content-Length: SIZ
想象一下，如果AI已经能够帮助你完成一个图文并茂的文档，而不是仅有文字部分的内容，你会拿来干什么？
很久没更新文章了，今天突然想到这个问题，打算深入理解一下。我们知道建立tcp连接的代价是比较昂贵的，三次握手，慢开始，或者建立一个连接只为了传少量数据。这时候如果能保存连接，那会大大提高效率。下面我们通过源码来看看keep-alive的原理。本文分成两个部分
1.Collaborative Score Distillation for Consistent Visual Synthesis
当构建高流量的Web应用程序时，保护服务器免受过多请求的影响是至关重要的。过多的请求可能会导致服务器过载，降低性能甚至导致系统崩溃。为了解决这个问题，nginx提供了一个强大的请求限速模块。该模块允许您根据自定义规则限制客户端请求的速率，并且还可以使用延迟机制来平滑处理超出限制的请求。在本文中，我们将深入探讨nginx的请求限速模块，了解它的工作原理、配置选项以及如何在实际应用中使用它来保护您的服务器免受恶意或异常请求的影响。
今天为大家介绍西安交大，清华大学、华中科大联合MEGVII Technology的一篇关于多模态LLM学习框架的论文，名为DREAMLLM。
上述例子中我们使用了最简单的线性回归进行了机器学习分析，本文将介绍了一种新的回归方式：岭回归。
投资机构或电商企业等积累的客户交易数据繁杂。需要根据用户的以往消费记录分析出不同用户群体的特征与价值，再针对不同群体提供不同的营销策略。
这种编程风格的被称作面向过程。除了面向过程之外，还有一种被称作面向对象的编程风格被广泛使用。面向对象采用基于对象的概念建立模型，对现实世界进行模拟，从而完成对问题的解决。
当客户端与服务器建立了tcp连接后，如果客户端一直不发送数据, 或者隔很长时间才发送一次数据。当连接很久没有数据报文传输时，服务器如何去确定对方还在线。到底是掉线了还是确实没有数据传输，连接还需不需要保持，这种情况在TCP协议设计中是需要考虑的。TCP协议通过一种巧妙的方式去解决这个问题，当超过一段时间(tcpkeepalivetime)之后，TCP自动发送一个数据为 空的报文给对方， 如果对方回应了这个报文，说明对方还在线，连接可以继续保持，如果对方没有报文返回并且重试了多次之后则认为连接丢失，没有必要保持连接。这个过程相当于服务器向客户端发送心跳包， 确认客户端是否还在线。对应的内核参数:
这种编程风格的被称作面向过程。除了面向过程之外，还有一种被称作面向对象的编程风格被广泛使用。面向对象采用基于对象的概念建立模型，对现实世界进行模拟，从而完成对问题的解决。 C语言的语法并不直接支持面向对象风格的编程。但是，我们可以通过额外的代码，让C语言实现一些面向对象特性。在这一节当中，我们将探究什么是面向对象，以及怎样用C语言来实现它。 单纯理论上的讨论可能比较难以理解，为了能够让我们的讨论能够落地到实际中，我们选取学校为场景，展开对面向对象风格编程的讨论。 一般而言面向对象风格的编程具有以下3大特性：
Hiredis库主要包含三类API：同步api、异步api以及回复解析api。首先介绍一下同步api以及回复解析api。
本文实例讲述了redis+php实现微博注册与登录功能。分享给大家供大家参考，具体如下：
nginx/src/http/ngx_http_header_filter_module.c
1.CoDi-2: In-Context, Interleaved, and Interactive Any-to-Any Generation
首先，读取请求体已进入HTTP要求11相，我们需要做的请求正文部分处理一些模块，所以这个模块需要注册功能在这个阶段，在阅读功能要求的身体ngx_http_read_client_request_body()是存在的。仅仅只是不同的模块可能对请求体做不同的处理。读取请全体的函数是在某个模块的conent_handler函数中包括的。比方比方proxy模块，fastcgi模块，uwsgi模块等这些模块对请求体感兴趣，那么读取请求体的函数在这些模块的content_handler中注冊。
也可以简单的使用file_get_contents()和file_put_contents().
最近，OpenAI 的视频生成模型 Sora 爆火，生成式 AI 模型在多模态方面的能力再次引起广泛关注。
nginx中使用timeout的地方非常多，本文主要分析客户端和nginx通信时涉及到的几个timeout。
文章继续。什么时候Nginx当用户请求一个文件，这将无法读取该文件的内容加载到内存，然后从内存发送，但电话sendfile况下，从内核直接发送出去。这样做显然效率要更高。Nginx也为我们封装好了一系列的接口。以下就来说明怎样发送一个磁盘文件给client。
在时间敏感型网络中（例如在IEEE TSN和IETF Detnet中）使用流重塑，以减少网络内部的突发性并支持计算保证的时延边界。使用每流调节器（例如令牌桶过滤器）或交错式调节器（与IEEE TSN异步流量整形（ATS）一样）执行此操作。两种类型的调节器都是有益的，因为它们消除了由于网络内部的复用而导致的突发性增加。通过使用网络演算，可以证明它们不会增加最坏情况的延迟。但是，假设所有网络节点的时间都是完美的，则建立了调节器的属性。实际上，节点使用本地的、不完美的时钟。时间敏感型网络有两种形式：（1）在非同步网络中，本地时钟在每个节点上独立运行并且其偏差不受控制；（2）在同步网络中，本地时钟的偏差保持在很小的范围内使用例如同步协议（例如PTP）或基于卫星的地理位置系统（例如GPS）。在这两种情况下，我们都会重新审视监管机构的性质。在非同步网络中，我们表明忽略时序不正确可能会由于每流或交错式调节器的无限延迟而导致网络不稳定。为了避免此问题，我们提出并分析了两种方法（速率和突发级联以及异步双到达曲线方法）。在同步网络中，我们表明流量调节器没有不稳定，但是令人惊讶的是，交错的调节器会导致不稳定。为了建立这些结果，我们开发了一个新的架构来捕获非同步和同步网络中时钟的工业需求，并且我们开发了一个工具箱，该工具箱扩展了网络演算以解决时钟缺陷。
数据科学通常被描述为统计和编程的交集。在本文中,我们讲介绍如何在你的电脑上设置立专业数据科学环境,这样你就可以开始动手实践与流行的数据科学库!
这次的爬虫是关于房价信息的抓取，目的在于练习10万以上的数据处理及整站式抓取。 数据量的提升最直观的感觉便是对函数逻辑要求的提高，针对Python的特性，谨慎的选择数据结构。以往小数据量的抓取，即使函数逻辑部分重复，I/O请求频率密集，循环套嵌过深，也不过是1~2s的差别，而随着数据规模的提高，这1~2s的差别就有可能扩展成为1~2h。 因此对于要抓取数据量较多的网站，可以从两方面着手降低抓取信息的时间成本。 1）优化函数逻辑，选择适当的数据结构，符合Pythonic的编程习惯。例如，字符串的合并，使用
社区问答平台是社会媒体的重要组成部分，其中蕴含大量与人们生活息息相关的提问及回答文本。从这些社区问答QA对中提取人们对问题的观点立场倾向性是一个有意思的问题，用自动化方法挖掘某一问题下所有回答针对该问题的立场倾向性，能为人们提供合理、整体的参考信息。
Nginx 启动起来之后，会有几个进程运行：1. master 进程接收用户命令并做出响应; 2. worker 进程负责处理各网络事件，并同时接收来自master的处理协调命令；
nginx在做正向代理、反向代理的时候，或upstream使用域名的时候，要做频繁的域名解析，为了更快的响应，nginx有一套自己的域名解析过程
变量选择是高维统计建模的重要组成部分。许多流行的变量选择方法，例如 LASSO，都存在偏差。带平滑削边绝对偏离(smoothly clipped absolute deviation,_SCAD_)正则项的回归问题或平滑剪切绝对偏差 (SCAD) 估计试图缓解这种偏差问题，同时还保留了稀疏性的连续惩罚。
模型正则化欠拟合与过拟合线性回归模型2次多项式回归4次多项式回归评估3种回归模型在测试数据集上的性能表现L1范数正则化Lasso模型在4次多项式特征上的拟合表现L2范数正则化
最近业务方反馈线上 Nginx 经常会打出一些『奇怪』的 access 日志，奇怪之处在于这些日志的 request_time 值总是正好 upstream_response_time 的值大5秒，于是我就帮他们查看了一下导致这个问题的原因，本文记录一下最终调查的结论以及过程。
上一篇nginx的文章中，我们理解了整个http正向代理的运行流程原理，主要就是事件机制接入，header解析，body解析，然后遍历各种checker，以及详细讲解了其正向代理的具体实现过程。这已经让我们对整个nginx有了较深入的了解，但nginx核心固然重要，但其扩展功能才是其吸引大家的地方。而它的扩展功能又是无穷无尽的，这是好事又是坏事，好事是功能特别多，坏事是我们不可能都能探究其每个模块。
跟Python中的pandas的用法很像，相信用过Pandas的朋友上手应该无压力
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