本文作者：zhenyiguo、jaryzhou、youzuzhang 2018年，区块链项目在这一年上演着冰与火之歌，年初火爆的比特币在一年时间内跌去八成。除了巨大的市场波动之外，区块链领域本身的安全问题也逐渐凸显，与之相关的社会化问题不断显现。 “勒索”、“盗窃”、“非法挖矿”是区块链项目数字加密货币的三大安全威胁，其中云主机用户面临的首要安全问题是非法挖矿。 非法挖矿一般分为基于文件的挖矿和基于浏览器的挖矿。由于云主机用户一般不使用浏览器访问网页，故基于浏览器的挖矿在公有云上并非较大的威胁。 反之，云
Improving Deep Learning For Airbnb Search（KDD20)
为什么正态分布如此特殊？为什么大量数据科学和机器学习的文章都围绕正态分布进行讨论？我决定写一篇文章，用一种简单易懂的方式来介绍正态分布。
在机器学习的世界中，以概率分布为核心的研究大都聚焦于正态分布。本文将阐述正态分布的概率，并解释它的应用为何如此的广泛，尤其是在数据科学和机器学习领域，它几乎无处不在。
导读：今年2月，卡巴斯基实验室的欺诈侦查小组捣毁了一个名为“创世纪”(Genesis)的暗网市场。该市场出售“数字身份”（互联网用户的电子身份信息），每条信息起价5美元，最高可达200美元。
今年2月，卡巴斯基实验室的欺诈侦查小组捣毁了一个名为“创世纪”(Genesis)的暗网市场。该市场出售“数字身份”（互联网用户的电子身份信息），每条信息起价5美元，最高可达200美元。
LIMS成熟服务于不同行业的实验室（贵金属，食品、纺织品、玩具、商检环境等等） 今天给大家讲讲LIMS实验室管理软件在纺织行业是如何实现信息管理。 针对行业特性，LIMS开发了一套符合纺织实验室的LIMS管理系统。 订单管理 填写委托单 以下是填写委托单截图
作者：成臣（Sei Jin） PingCAP Marketing & Community
ZigBee 学习笔记系列是基于笔者需要使用 ZigBee 模组进行项目开发而写的学习笔记。本人从网上购买了 ZigBee 模组来学习，有相关的学习视频以及资料，跟着教程边学边做记录。主要目的如下：
共享式移动出行工具，已经进入了电动2.0时代。人们已经不能满足于普通自行车出行。在很多体量较大的城市，电动自行车可以更好的解决中等距离的通行需要。 但是，由于电动自行车造价较高，且后续充电和维护成本较大，因此在推广过程中存在很大的困难。而对于选择自行购买电动自行车的人群来说，电动自行车的停放问题同样令人十分苦恼。 如果有一种新型的个人出行方式可以轻松随需携带和使用，并且能保证一定的速度，那么人们通勤方式就可以得到彻底改变。 例如，东京大学的研究团队正在研究的Poimo，一种可以充气折叠的电动自行车，包括充气式车身主体和电动轮两部分。目前该产品并未投放市场，处在原型阶段。 当他们使用公共交通工具时，可以从背包中自取，快速方便的到达他们想去的地方。除此之外，为旅游业也可以带来极大的好处。人们将更加灵活地到达不同的景点，减少过长的步行距离带来的疲劳。
1、主数据在物料主数据的采购试图等选中批次管理的按钮，可以手工创建批或者在收货的时候自动创建，批次可以是内部也可以是外部给号，位数10位，可以是字母。如果要改变批次管理，就是这个物料有批次换成没批次或者没批次换成有批次，那么要求，以前的会计年度期末，本月和上月期末无库存。如果批次的号码要外部给号，有特殊要求，请看用户出口，自己写程序吧。你能定义每一个移动类型，是否输入批次号码，自动还是手工，是否有检测等有8个选择。对于连续生产，订单创建或者批次的时候，你可以定义是否产生批次，自动的批次分类是否给出，是否给定自由的特性。
2000年Google的工程师第一次将AB测试用于测试搜索结果页展示多少搜索结果更合适，虽然那次的AB测试因为搜索结果加载速度的问题失败了，但是这次的AB测试可以认为是Google的第一次AB测试。
反事实预测应该是一个非常有意思的话题，笔者也是由一篇盒马的文章出发，对这个模块先行进行简答的学习。主要参考： KDD2021论文推荐：盒马-融合反事实预测与MDP模型的清滞销定价算法 Markdowns-in-E-Commerce-Fresh-Retail-A-Counterfactual-Prediction-and-Multi-Period-Optimization-Approach
深度学习是一个计算需求强烈的领域，您的GPU的选择将从根本上决定您的深度学习体验。在没有GPU的情况下，这可能看起来像是等待实验结束的几个月，或者运行一天或更长时间的实验，只是看到所选参数已关闭。 有了一个好的，坚实的GPU，人们可以快速迭代深度学习网络，并在几天而不是几个月，几小时而不是几天，几分钟而不是几小时的时间内运行实验。因此，在购买GPU时做出正确的选择至关重要。那么你如何选择适合你的GPU呢？这个博客文章将深入探讨这个问题，并会借给你的建议，这将有助于你做出适合你的选择。 拥有高速GPU是开始学
一个好的GPU可以让你快速获得实践经验，而这些经验是正是建立专业知识的关键。如果没有这种快速的反馈，你会花费过多时间，从错误中吸取教训。
http://www.tensorinfinity.com/paper_153.html
实验一：实验案例一（附加“练习用的可以附加的数据库--class”） 1、 在products表中查询出厂日期晚于2014年4月的水果信息。 select * from products where 出厂日期>'2014-04-30 ' 2、 在products表中分组查询所有水果，蔬菜，坚果的总成本。 select 种类,SUM(成本) 总成本 from products group by 种类 3、 在products表中查询所有水果的信息，并按照成本从高到低的顺序显示结果。 select * fro
我不是机器学习专家。我只是一个受过训练的软件工程师，我很少和人工智能打交道。我一直想钻研更深入的机器学习，但从来没有真正找到“in”。这就是为什么2015年11月谷歌开源TensorFlow的时候，我非常兴奋，知道是时候开始学习了。听起来不太戏剧化，但对我来说，这实际上有点像普罗米修斯从机器学习的奥林匹斯山把火传给人类。在我的脑海里浮现出这样一个想法：当谷歌研究人员发布他们的Map Reduce论文时，整个大数据领域和Hadoop等技术都得到了大大的加速。这一次，这不是一篇论文，而是经过多年的发展，他们在内部使用的软件。
假设有一些跟数据相关的难题需要你去解决。之前你已经听过机器学习算法的厉害之处了，因此你自己也想借此机会尝试一番——但是你在这个领域并没有经验或知识。于是你开始用谷歌搜索一些术语，比如“机器学习模型”和“机器学习方法”，但一段时间后，你发现自己在不同算法之间已经完全迷失了，所以便开始放弃了。 坚持才能胜利! 幸运的是，我将在本文介绍三个主要的机器学习算法，了解了这些内容后，我相信针对于大多数的数据科学难题，你都可以满怀自信去解决。 在下面的文章中，我们将讨论决策树、聚类算法和回归，指出它们之间的
通过使IT专业人员能够从任何位置获取复杂的分布式系统技术的关键技能，这种组合可以缩小技能差距
无论是在校招、社招，亦或者大学计算机专业、软件工程等相关面试或者考试中，MySQL事务的相关知识都是必不可少的。本文主要为MySQL初学者快速学习MySQL事务保驾护航。
JS 的装饰器还在提案中（提案了好久），还没进入正式标准，掌握半成品实在性价比不高。
单因素方差分析：只有一个因素A对实验指标有影响，假设因素A有r个水平，分别在第i个水平下进行多次独立的观察，所得到的实验指标数据如下：
本文受作者授权，转载自《GPU 篇一：当年王谢堂前燕，飞入寻常百姓家》 (https://post.smzdm.com/p/aoowz2qn/) ---- 2016年9月13日，GTC China大会上，NVIDIA发布了Tesla P4 GPU。这是一块采用Pascal架构、2560个CUDA核心、8GB GDDR5显存、显存带宽192.0GB/S半高Data Center系列GPU。这款GPU为了深度学习推理而生，搭载了当时最先进特性的同时只有50/75W的功耗。当初售价高达一万多的P4 GPU，如今
本文是《囤B-T-C》系列文章学习笔记第二篇，阅读《囤B-T-C》请点击文末原文链接。
Origin软件是一款用于科学数据分析和可视化的强大工具，它不仅具有丰富的功能，也非常容易上手。在本文中，我将通过举例介绍Origin软件的独特功能和使用技巧，帮助读者更好地了解该软件，并掌握其基本操作。
网络正在被无处不在的实践所重塑 - 这是一个严重的道德问题 Testing出的解决方案是设计过程的核心部分，并且在网络上，即经常发生在A / B测试的形式：设计师展示一组设计给A用户，另一组设计给B用户，并测量它可以获取更接近期望的结果。并且不仅仅是测试A / B的布局 - 这些实验决定了从我们阅读的标题到我们看到的颜色的所有内容。
基于HTML5 + Bootstrap4 + jQuery进行设计于开发，广泛使用响应式布局系统，确保在不同分辨率屏幕下的网页呈现。在JavaScript的开发过程中，广泛使用了ECMAScript6标准（即一些ES6的特性）。项目共分为四个模块界面：主页、购物车、注册页面与商品详情页面。
在上一期中分享虚拟化的第一个重要内容：计算虚拟化。那么，本期就进入第二个重要内容：存储虚拟化。在讲存储虚拟化之前，我们需要先了解存储是什么。
刚刚，商汤科技在其2019人工智能峰会上，一口气发布了11款产品。覆盖智慧城市、教育、医疗、零售、AR等五大领域。
关系型数据库管理系统在数据库技术领域占据主导地位已经多年了。当SQL在1970年代首次出现时，关系型数据库管理系统的使用和受欢迎程度迅速提升。很快，MySQL成为了大多数公司和团队首选的数据库。
摘要：本文复盘了十年来铣刀式电路板分板机后除尘工艺现场经验,针对目前工厂产品复杂化（元器件密集化和切割路径复杂化）、电路板基材要求高可靠化和低成本化（通过添加高硬度的石英、云母、氧化铝等）造成的粉尘难以在分板工艺中完全清除的问题。同时由于客户对品质要求越来越严格的现状，一些工厂开始考虑通过在分板后增加除尘工艺。同时，考虑到因提高除尘效率增加的分板机的成本，有时在分板后再除尘成本反而更低、除尘效率更高即性价比更高。还有些由于产品的特殊性造成分板工艺的窗口很窄，为了实现高的产品品质工厂不得不采用分板后工艺来满足要求。Dr.Escherich的Taifun-Clean单元是常用的模块式清洁系统（如下图），其工作原理是通过把普通压缩空气经独特结构从气嘴高速喷出并以每分钟600转以上速度旋转产生带脉冲的强力气流把附着在工件上的粉尘振荡出去并由附带的真空系统来抽取排出，其它清洁系统工作原理也大致相同或类似。
1. 简介 Simpson’s Paradox refers to situations in which a trend or relationship that is observed within multiple groups reverses when the groups are combined. 在数据分析中，我们会时有碰到辛普森悖论（Simpson’s Paradox），即总体的变化方向和各子群体的变化方向相反的一种情况。例如当我们做一个AB实验，发现用户整体的人均时长是增加
在O2O 模式下，网约车平台成为其中最为经典的案例，无论是美国的 Uber 还是国内的滴滴都已经发展成为社会的基础设施。 网约车平台的使用界面 从这两大巨头的发展史来看，尽管前期它们都是利用补贴大战来完成对市场的占领的，但是随后它们也都专注于更为精细的运营和服务，以便满足乘客、司机和平台这三方的利益诉求。 为了实现这些目标，Uber 和滴滴等网约车平台都聚焦于技术的深耕和创新，它们的成功实践经验表明技术是业务发展的强大驱动力。业务和产品的快速迭代需要依靠优良的系统架构，而算法与数据中台在整体架构中又发挥了
作者| Emma 来源| 知象科技（微信公众号“知象科技”） 2015年6月15日开始，上证指数从最高点5178自由落体到3373点，跌幅达34.9%，深圳成指跌40.4%，创业板指数跌42.9%。千
C++中的接口，一般就是指抽象类，是一种用来描述类对外提供的操作、方法或功能的集合——注意，一般只是描述（声明），而不对这些方法或功能进行定义实现，通常在类的继承或多态中作为基类使用，这种用法也与其特性有关。值得一提的是，接口中的方法或功能一般需要在派生类中进行重写定义实现。
很多人对柔性电子技术的概念还比较模糊。简单来说，柔性电子技术就是将电子器件制作在柔性或可延性基板上，从而能够让电子设备实现一定范围内形变（包括弯曲、折叠、扭转等）的技术。
【导读】本文最早于 2018 年 5 月 13 日发表，主要介绍了机器学习的嵌入技术在 Airbnb 爱彼迎房源搜索排序和实时个性化推荐中的实践。Airbnb 爱彼迎的两位机器学习科学家凭借这项技术的实践获得了 2018 年 KDD ADS track 的最佳论文，本文即是对这篇论文的精华概括。
最新鲜的 VR 资讯 最in的内容 Unity 5.5全面支持微软全息系统Holographic 三星Gear VR加入定位追踪技术 即使Rift用3个传感器 其追踪范围仍小于Vive 高通表示暂时
1．project项目採购数据库，在实验3.2的基础上插入例子数据并完毕下列操作：
这是一篇描述A/B测试的文章，作者从产品的角度出发，详细描述其优点与局限性，并表示不要太过于依赖A/B测试，容易忽略产品的本身应有的闪光点。
章翻译自： Which GPU(s) to Get for Deep Learning（http://t.cn/R6sZh27） 深度学习是一个计算需求强烈的领域，GPU的选择将从根本上决定你的深度学习研究过程体验。在没有GPU的情况下，等待一个实验完成往往需要很长时间，可能是运行一天，几天，几个月或更长的时间。因此，选择一个好的，合适的GPU，研究人员可以快速开始迭代深度学习网络，几个月的实验可以在几天之内跑完，几天的实验可以在几个小时之内跑完。因此，在购买GPU时，正确的选择至关重要。那么应该如何选择适
近日，来自德国汉堡-埃彭夫医学中心的A.Tinnermann在Science上发文，发现昂贵的治疗会导致更多的副作用。将无效的治疗标记为昂贵的药物相比于将它标记为便宜药物会导致强烈的反安慰剂痛觉过敏。这个效应通过皮层、脑干和脊髓间神经交互调节。特别地，前额叶活动调节价值对反安慰剂痛觉过敏的作用。价值进一步调节前额叶区域、脑干和脊髓间的耦合，这可能代表一个灵活的机制，通过这个机制高级认知表征例如价值可以调节早期疼痛处理。 随机安慰剂控制的临床实验病人因为副作用经常终止参与。然而，揭盲后，一些被试成为安慰剂组的
美国的沃尔玛会在每年感恩节的下午6点，开始减价促销，从电视、电脑一直到睡衣内衣等，利用打折吸引大量人流，在国外被称为Walmart Black Friday。
面向对象编程的C++，和平时做题用的C++还是有差距的。实验的题目都是小题目，就都做一下吧。
原作：Alvin Powell 唐旭 夏乙 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 哈佛大学的科学家们，正在推动机器进入新的时代。他们使用最前进的材料、廉价传感器、3D打印和功能强大的计算机
来源/作者：李宽wideplum ---- 今天这篇编译的文章，我们来聊一聊SaaS的客户至上。 先讲一个故事。 不到两年前，Sarah经历了一场令人沮丧和精疲力竭的挑战，她试图摆脱五年的热水器合同。她打电话给供应商信实公司，取消了剩下的两年合同，这样她就可以自己买热水器了。她知道她将不得不付出某种代价，但她从未想过要花这么多钱来解除她的合同。 合同告诉她，她需要一次性付清剩余的两年费用，再加上这两年公司可能损失的利息，并且还要支付高额的管理费。仅管理费就几乎占了她每月付款的三分之一。加起来，Sa
内容一览：犬类嗅觉灵敏，是执行困难任务的得力助手。然而，工作犬选拔需要经过严格的筛选和训练，淘汰率极高。利用监督式机器学习和任务数据，可以用来预测人类工作表现，然而，目前尚未发现类似的犬类研究。
近日，来自拉德堡德大学的Huijsmans等人在PNAS发文表示：“稀缺性”心态会改变消费者消费决策的神经加工过程，而大脑活动的这些变化可能是目标导向性决策的基础。大量研究发现需求资源上的缺乏会对个体决策造成损害。近来研究表明，资源缺乏的经历会导致个体形成一种稀缺性心态，而这种心态会增加个体对稀缺资源本身的关注，但其以牺牲对不相关方面的关注作为代价。为了研究稀缺性心态对消费者选择行为的影响，以及其潜在的神经机制，研究者通过实验操作来引导被试产生稀缺和富足心态，并同时进行fMRI扫描，以探讨这两种心态对被试购买熟悉食物意愿的影响。结果表明，稀缺性心态会影响与消费者决策相关的神经活动。与富足性心态模式（abundance mindset）相比，稀缺性心态模式（scarcitymindset）条件下，被试的眶额皮质（前额叶）激活增强，这一区域通常与评估过程有关。此外，与富足性心态模式相比，稀缺性心态模式条件下，个体背外侧前额叶皮层激活出现下降，该区域在目标导向选择方面具有重要作用。这种效应在经历过富足性条件后再去经历缺乏性条件的被试中表现地更为明显。
UniswapV3 于 2021 年 5 月上线，相比 UniswapV2，改动很大，也变得复杂很多，最主要的有以下这几点改动：
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