本章介绍的是如何在PowerBI模型中实现各类安全性保障。除了我们所熟知的行级别安全性RLS，本文更是介绍了对象级别安全性、表级别安全性、列级别安全性、值级别安全性等。有待大家根据自己的实际业务场景，实现更加符合要求的安全性要求。
此部分包含第15、16、17和18章，包含了计算机中传输的数据压缩(有损与无损)、网络数据在传输过程中如何保证其数据安全, 讨论计算理论，即哪些是可计算的，哪些是不可计算的，最后介绍当前热门的人工智能(AI)的观点，加深我们对计算机数据处理的的认识，为后续学习扩展基础认识。
打开UFT后，查看对应的菜单和工具栏。接着新建一个测试，如下所示：File—New—Test
它很受欢迎，自1974年发售，就频频出现在《大众机械》等出版物封面。其巧妙编写的固件，使它本只用于基础算术的处理器，能马力倍开远远超出正常性能。这也使得Sinclair能将这款计算器卖给无数人，尤其那些买不起高价计算器的人。但它也有弊端，比如，速度很慢，有时不够准确，提供的数学函数也不足以成为科学计算器，而且对于初学者来说操作困难。
关于人工智能体如何随时间推移提升自己决策的研究正借助强化学习（RL）取得快速进展。在这项技术中，智能体在选择动作（如运动指令）时观察一系列感官输入（如相片），有时会因为达到某个特定目标而得到奖励。RL 无模型方法旨在从感官观察结果中直接预测良好的动作，使得 DeepMind 的 DQN 可以玩 Atari 游戏、其它智能体能够控制机器人。然而，这种黑箱方法通常需要经过数周的模拟交互才能通过反复试验来学习，这限制了它在实践中的应用。
选自BAIR Blog 机器之心编译 参与：李泽南、刘晓坤 不久之前，机器之心推荐了一篇论文，介绍 UC Berkeley 研究员发布的分布式系统 Ray（参见：学界 | Michael Jodan 等人提出新型分布式框架 Ray：实时动态学习的开端》。开发者称，Ray 专门为人工智能应用设计，通过这款框架，运行于笔记本电脑上的原型算法仅需加入数行代码就可以转化为高效的分布式计算应用。近日，该框架已被开源。在本文中，伯克利官方 AI 博客对开源框架 Ray 做了详细介绍。 GitHub 链接：https:/
当然这只是个玩笑。公众号力求有关量化策略的文章都配代码，这样。可以让大家亲自动手去学习研究。
单元测试是一种众所周知的做法，但是还有很多改进的空间！在这篇文章中，最有效的单元测试最佳实践，包括一路最大化自动化工具的方法。我们还将讨论代码覆盖率、模拟依赖关系和整体测试策略。
在网络物理增材制造系统中，侧信道攻击已被用于重建正在生产的 3D 对象的 G/M 代码（这是给制造系统的指令）。在产品大规模制造并投放市场之前的原型设计阶段，这种方法通过最意想不到的方式从组织窃取知识产权是有效的。然而，由于缺乏足够的侧信道信息泄漏，攻击者可能无法完全重建 G/M 码。在本文中提出了一种放大信息泄漏的新方法，通过暗中改变编译器来提高 G/M 代码恢复的机会。通过使用该编译器，攻击者可以轻松控制各种参数以放大 3D 打印机的信息泄漏，同时生产所需的对象并对真实用户隐藏。这种类型的攻击可能由有权访问工具链并寻求高度隐身的强大攻击者实施。本研究已经实现了此编译器，并证明与之前的攻击相比，它从四个侧信道（声学、功率、振动和电磁）恢复 G/M 代码的成功率提高了39%。
Android并没有设定标准的传感器配置，这意味着设备制造商可能会把所有要装入设备的传感器配置都放进Android平台的设备中。 这样，设备就可能包括了各种传感器的大量配置信息。比如，Motorola Xoom带有压力传感器，而Samsung Nexus S就没有。 同理，Xoom 和 Nexus S 都带有陀螺仪，但是 HTC Nexus One 却没有。 如果你的应用依赖于特定类型的传感器，你不得不确认设备是否提供了该传感器，以保证你的应用能成功运行。 你有两种方式来确认传感器的存在：
Do more bewitch me, than when art Is too precise in every part.
Xcode 10包含为所有Apple平台创建出色应用所需的一切。现在Xcode和Instruments在macOS Mojave上的新Dark Mode中看起来很棒。源代码编辑器允许您更轻松地转换或重构代码，查看源代码控制更改以及相关行，并快速获取有关上游代码差异的详细信息。您可以使用自定义可视化和数据分析构建自己的仪器。Swift可以更快地编译软件，帮助您提供更快的应用程序，并生成更小的二进制文件。测试套件的完成速度提高了很多倍，与团队合作更简单，更安全，等等。
GROMACS已通过GROMACS 2020发行版进行了重大升级。新版本包括NVIDIA与核心GROMACS开发人员之间的长期合作所带来的令人兴奋的新性能改进。
本系列为C++算法学习系列，会介绍 算法概念与描述，入门算法，基础算法，数值处理算法，排序算法，搜索算法，图论算法， 动态规划等相关内容。本文为枚举算法与模拟算法部分。
性能问题很难调试。我们常常不清楚要从何下手、使用何种工具、用户遇到了什么问题，以及那些问题在现实的设备上有何表现。
1. https://bitbucket.org/osrf/gazebo_tutorials/raw/default/dem/files/
在本章中，您将了解到 CPU 使用的寄存器，并研究和修改传入函数的参数。您还将了解常见的苹果计算机架构，以及如何在函数中使用它们的寄存器。这就是所谓的架构调用约定。
人们非常擅长在不将视点调整到某一固定或特殊位置的情况下操纵物体。这种能力（我们称之为「视觉动作整合」）在孩童时期通过在多种情形中操纵物体而习得，并由一种利用丰富的感官信号和视觉作为反馈的自适应纠错机制控制。然而，在机器人学中，基于视觉的控制器很难获得这种能力，目前来看，这种控制器都基于一种用来从固定安装的摄像头读取视觉输入数据的固定装置。在视点大幅变化的情况下快速获取视觉运动控制技能的能力将对自动机器人系统产生重大影响——例如，这种能力对于参与救援工作或在灾区作业的机器人来说尤其必要。
我们之前刚简单聊完 语雀文档宕机 事件，没出几天，阿里又出故障，这次直接是全系产品不可用。从之前的香港机房故障导致服务中断 12 小时，语雀数据库故障导致服务故障 8 小时，这次原因尚未可知(不过看恢复时间，估计是某个基础应用 api 发布异常)。
事实上，人们常说，每个问题的答案都是贝叶斯模型比较。 这个观念有其深刻的道理。 从某种意义上说，任何问题——可以用相互竞争的假设来提出——只能通过诉诸这些假设的证据来回答。 换句话说，任何问题的答案都归结为假设或模型证据的比较，隐含在贝叶斯因子的使用中，或日志证据的差异
1.AnomalyGPT: Detecting Industrial Anomalies using Large Vision-Language Models
图像重构（IR）对物理与生命科学领域的图像应用软件来说至关重要，其目的在于根据 ground truth 图像抽取出的的各类信息对图像进行重构。
训练自动驾驶系统需要高精地图，海量的数据和虚拟环境，每家致力于此方向的科技公司都有自己的方法，Waymo 有自己的自动驾驶出租车队，英伟达创建了用于大规模训练的虚拟环境 NVIDIA DRIVE Sim 平台。近日，来自 Google AI 和谷歌自家自动驾驶公司 Waymo 的研究人员实践了一个新思路，他们尝试用 280 万张街景照片重建出整片旧金山市区的 3D 环境。
由于机器人操作需要机器人与各种目标进行交互，因此低级动作预测的鲁棒性和可解释性对于操作的可靠性变得至关重要。尽管某些方法展示了令人印象深刻的性能，但它们通常将低级操作预测视为黑箱预测问题，并将人类固有的常识推理能力视为内在能力，从而限制了它们操纵广泛类别目标的能力。
data 类型的 url: https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Basics_of_HTTP/Data_URIs
机器之心报道 编辑：romerome、张倩 一个 13 层的 Transformer 能干什么用？模拟基本计算器、基本线性代数库和使用反向传播的 in-context learning 算法都可以。 Transformer 已成为各种机器学习任务的热门选择，并且取得了很好的效果，那它还能怎么用？脑洞大开的研究者竟然想用它来设计可编程计算机！ 这篇论文的作者来自普林斯顿大学和威斯康星大学，标题为《Looped Transformers as Programmable Computers》，旨在探索如何用 T
原文链接：https://www.economist.com/science-and-technology/2023/06/21/the-bigger-is-better-approach-to-ai-is-running-out-of-road 译者：明明如月
管理程序对操作系统所做的事情就像操作系统对进程所做的大致相同。 它们为执行提供隔离的虚拟硬件平台，从而提供对底层机器的完全访问的错觉。 但并非所有的虚拟机管理程序都是一样的，这是一件好事，因为 Linux 是关于灵活性和选择的。 本文首先简要介绍虚拟化和管理程序，然后探讨几个基于 Linux 的管理程序。
今天为大家介绍的是来自Christina V. Theodoris和Patrick T. Ellinor团队的一篇基于迁移学习发现关键调控因子和潜在治疗靶标的论文。基因网络的映射需要大量的转录组数据，以学习基因之间的连接关系，这在数据有限的环境中，包括罕见疾病和临床无法接触的组织中，会阻碍发现。最近，迁移学习通过利用在大规模通用数据集上预训练的深度学习模型，然后对有限的特定任务数据进行微调，革新了自然语言理解和计算机视觉等领域。在这里，作者开发了一种上下文感知、基于注意力机制的深度学习模型，名为Geneformer，它在约3000万个单细胞转录组的大规模语料库上进行了预训练，以实现在网络生物学中有限数据环境下的上下文特定预测。
来源：机器之心本文约4500字，建议阅读5分钟一个 13 层的 Transformer 能干什么用？模拟基本计算器、基本线性代数库和使用反向传播的 in-context learning 算法都可以。 Transformer 已成为各种机器学习任务的热门选择，并且取得了很好的效果，那它还能怎么用？脑洞大开的研究者竟然想用它来设计可编程计算机！ 这篇论文的作者来自普林斯顿大学和威斯康星大学，标题为《Looped Transformers as Programmable Computers》，旨在探索如何用
Deep kinematic inference affords efficient and scalable control of bodily movements
大模型由于其卓越的自然语言理解、推理等能力，已经被应用于各种场景，取得了前所未有的效果。
IdeaVim插件使用技巧在 IDEA Intellij小技巧和插件 一文中简单介绍了一下IdeaVim插件。在这里详细总结一下这个插件在日常编程中的一些常用小技巧。供有兴趣使用这个插件，但对Vim还不十分熟悉的朋友参考。当然基本的hjkl移动光标和几种常见模式等等基本概念就略过不提了。为了确保只包含常用操作，这里提到的技巧都没有从现成文档里抄，而是凭记忆列出(不常用自然就不记得了)。估计会有所遗漏，慢慢再补充。1. 切换Vim模拟器状态这个插件允许设置一个快捷键一键开启或关闭，在切换模式时会同时自动切换keymap，十分方便。默认键位是Ctrl+Alt+V，但这个键位覆盖了很常用的“抽取局部变量”功能，建议重设，在setting->keymap中查找VIM Emulator即可。由于开启和关闭状态分别使用两套keymap，因此两套都需要设定。可以把两套keymap下的都设为一样的键，也就是用同一个键切换。但个人建议设为不同的键，这样能清楚知道当前处于那种模式中。并且，如果在开启Vim的插入模式下关闭Vim模拟器，下次进入时仍然是插入模式，比较混乱(因为你关闭模拟器就是为了使用默认keymap输入大段代码，重新开启Vim模拟器就是为了使用普通模式下的命令)。因此建议把Vim keymap中的Exit Insert Mode设为与另一个keymap的Vim Emulator相同的键(也就是进入Vim模拟器的快捷键)。例如，我使用的设定是：Default keymap -> Vim Emulator : Ctrl+; (用Ctrl+分号开启Vim模拟器)Vim keymap -> Vim Emulator : Ctrl+, (用Ctrl+逗号关闭Vim模拟器)Vim keymap -> Vim Emulator : Ctrl+; (用Ctrl+分号退出插入模式，进入普通模式)这样，在任何时候只要连按两下ctrl+分号，就能保证必定在Vim模拟器的普通模式中。2. ScrollOff 参数启动Intellij后在Vim模拟器下输入命令 :set so=5 可以令屏幕滚动时在光标上下方保留5行预览代码(也就是光标会在第5行触发向上滚动，或者在倒数第5行触发向下滚动)。在代码窗口比较狭小时(例如单步跟踪调试时)非常方便。可惜仅在Vim模拟器开启时有效。3. 行号定位普通模式下输入 行号G 或 :行号 都能快速定位到某一行。区别在于前者在输入行号时屏幕上没有任何提示，后者则在Vim命令输入框中可以看到输入过程。(题外话：Sublime Text 2也是用 :行号 来快速定位到某行，应该是沿用了Vim的习惯)4. 进入修改进入插入模式的方式有很多，直接选用合适的方式进入插入模式比进入后再用箭头键移动光标要好。常用的有：o – 在当前行下方插入新行并自动缩进O – 在当前行上方插入新行并自动缩进 (普通模式下的大写字母命令用 shift+字母键 输入，下同)i – 在当前字符左方开始插入字符a – 在当前字符右方开始插入字符I – 光标移动到行首并进入插入模式A – 光标移动到行尾并进入插入模式s – 删除光标所在字符并进入插入模式S – 删除光标所在行并进入插入模式c – 删除光标所在位置周围某个范围的文本并进入插入模式。关于范围请看第5点，常用的组合有：caw – 删除一个单词包括它后面的空格并开始插入； ciw – 删除一个单词并开始插入； ci” – 删除一个字符串内部文本并开始插入； c$ – 从光标位置删除到行尾并开始插入； ct字符 – 从光标位置删除本行某个字符之前(保留该字符)并开始插入。等等。C – 删除光标位置到行尾的内容并进入插入模式 (相当于c$)r – 修改光标所在字符，然后返回普通模式R – 进入覆盖模式5. 范围操作某些普通模式的动作命令后面可以追加一些表示范围的指令，表示该动作将作用在整个范围上。这类命令常用的有：d – 删除一定范围内的文本c – 删除一定范围内的文本并进入插入模式y – 将范围内的文本放入0号和”号注册栏v – 选择范围内的文本= – 自动缩进范围内的文本gU – 将范围内的字符转换为大写gu – 将范围内的字符转换为小写> – 将范围中的内容缩进一格< – 将范围中的内容取消缩进一格常用的范围指令有：空格 – 光标所在位置字符。(例如 gU空格 – 将光标位置字符转为大写)重复某些动作命令 – 光标所在行。 (例如dd删除一行，yy复制一行，cc删除一行文本并开始插入，>> 当前行缩进一格，==自动缩进当前行)$ – 从光标位置到行尾^ – 从光标位置到行首，不包含缩进空白0 – 从光标位置到行首，包含缩进空白gg – 从光标位置到文件开头G – 从光标位置到文件结尾% – 从光标位置到另一边匹配的括号f – 从光标位置到光标右边某个字符首次出现的位置，包括该字
今年4月，北京大学李戈教授团队提出了一种全新的 self-collaboration（自合作）模式。它允许多个大模型扮演不同的角色，组成了一个无需人类参与的软件开发团队，通过大模型间的合作和交互，自主完成整个软件开发流程，甚至包括一些复杂的代码生成任务。
「一个人的能力有限，一支团队的力量无限」，这一句话在现实世界的软件开发中体现的淋漓尽致。对于复杂的任务，人们通过团队合作策略来解决。但在 AI 世界中，这样的模式是否也适用呢？
「但我已经老了，我所希望的是像你们这样的年轻有为的研究人员，去想出我们如何能够拥有这些超级智能，使我们的生活变得更好，而不是被它们控制。」
Application.CommandBars.ExecuteMso(idMso)
量子力学的内在概率性质使该领域的物理系统成为有效的无限大数据源，是机器学习应用的一个极具吸引力的领域。一个这种概率性质的范例是量子物理学中的测量过程。绕核运动的电子的位置 只能根据测量结果大致推断。无限精确的经典测量设备只能用于记录对电子位置的特定观察结果。最终，由波函数 给出了测量过程的完整表征，其平方模最终定义了在空间中给定位置观察电子的概率 。
隐身模式或私有模式会使用单独的用户配置文件，在浏览器重新启动之后不会保留 Cookie，localStorage或缓存文件之类的数据。每个会话都会以干净的状态开始，所以非常适合测试登录功能、首次渲染性能和PWA程序。
C++ 提供了一组函数以生成和使用随机数字。随机数字就是从一组可能的值中进行随机选择而获得的一个值。该组中的值都有相同的被选中的几率。
Geoffrey Hinton 的研究改变了人工智能领域的研究格局，深深影响了这个时代。无论是反向传播、Dropout、知识蒸馏、胶囊网络，还是近年来主推的「非永生计算」（Mortal Computing），Hinton 总是以其对于人工智能独特的思考，一次次为研究者们指引前进的方向。
人工智能领域的下一个发展机会，有可能是给AI模型装上一个「身体」，与真实世界进行互动来学习。
Pandas是当前Python数据分析中最为重要的工具，其提供了功能强大且灵活多样的API，可以满足使用者在数据分析和处理中的多种选择和实现方式。今天本文以Pandas中实现分组计数这个最基础的聚合统计功能为例，分享多种实现方案，最后一种应该算是一个骚操作了……
adb 包含在 Android SDK 平台工具软件包中。您可以使用 SDK 管理器下载此软件包，该管理器会将其安装在 android_sdk/platform-tools/ 下。
小书签是添加到 Web 浏览器的基于 JavaScript 的书签。我想向您展示一些很棒的 Web 浏览器 hack，以帮助您的 Web 开发工作流程，以及如何将这些 hack 转换为节省时间的书签。
JustMock API基础 Mock是Telerik®JustMock框架中的主要类。Mock用于创建实例和静态模拟，安排和验证行为。 本文将介绍 “Mock”的基本用法： 首先我们创建一个IFoo对象 publicinterfaceIFoo { intBar{get;set;} voidToString(); } 创建实例模拟 要创建实Mock实例，您需要使用该Mock.Create方法或其通用版本Mock.Create<T>。有了这个，你创建一个虚假的对象，取代你的测试中的真实
Mock的概念，其实很简单：所谓的mock就是创建一个类的虚假的对象，在测试环境中，用来替换掉真实的对象，以达到两大目的：
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