1、可以放自己的资料，走到哪里都不怕丢文件，一键上传，多爽，速度还快； 2、可以部署一个自己唯一的博客网站； （1）有自己的独立域名； （2）想发什么就发什么，无拘无束（当然了，一定要合法哦）； （3）...如果你想了，那么请继续往下看，经过我对比的三大云服务厂商的双11优惠政策，带你拿下最爽的服务器！！！！！ 为什么今年要撸腾讯云的羊毛呢？...年划算： [image-20211107223545193.png] 再来对比一下服务器参数： 华为云不知道为啥，这次优惠的力度不太大呢。...[image-20211107223717236.png] 因为我主要是为了我的粉丝，粉丝都是个人用户，再加上学生众多，所以我比较推荐腾讯云，总体来说很划算的。...[image-20211108202030045.png] 我买了3年还不到200呢： 如果你购买了3年，那每年就相等于66元了，你看我买了3年，才198元，买一年，真不如买3年划算。
什么是网站渗透测试？...网站渗透测试的方法与过程 首先跟客户沟通确认渗透测试的服务内 容，整个网站渗透的内容，详细的写到服务合同中去，对有些网站渗透测试的条件进行补充，付款方式，以及渗透测试报告的要求 ，都要进行前期的沟通确定...然后接下来就是付款开 工，对要进行渗透测试的网站进行信息收集，收集网站的域名是在哪里买的，域名的whios的信 息，注册账号信息，以及网站使用的系统是开源的CMS，还是自己单独开发，像 dedecms,...然后对收集来的信息进行总结，并建立 一个渗透测试流程图，分配给渗透测试任务给不同的技术人员，从多个方面去负责渗透，每一个技术负责一个点，进行深度挖掘漏 洞，并测试安全问题。...对漏洞进行代码分析，包括检测出来的 漏洞是在哪里，通过这个漏洞可以获取那些机密信息，对于代码的逻辑漏洞也进行分析和详细的测试。
只有准确把握现状，才能知道到底从哪里发力。几乎所有的营销模型，其内核都是：用多个指标描述现状，发现机会。 二、如何识别节奏 最简单的识别方法，就是看“销售额”指标。销售额低了，就上个活动刺激下。...通过监控业务渗透率，用户增长速度，用户流失速度，也能衡量出：业务目前在扩张、稳定还是衰退（如下图）。 互联网大厂，掌握的数据更多，因此能站在二层楼，对整个行业的大盘进行观察。...这三个模型的底层数据，都是基于阿里生态里众多的数据源(天猫、淘宝、聚划算、youku、土豆、UC、大麦、飞猪、盒马……)，从不同角度对品牌发展节奏进行识别。...就是直接用结构分析法，把销售额做拆解，比如我们现在的销售额，按订单拆解如下图： 传送门：九大数据分析方法：结构分析法 那么直观地看，就有两个营销策略： 继续做低价的订单，薄利多销 做高价促销（买赠或者满减...），拉高单价 至于哪个可行，除了打嘴仗，还能用测试来检验。
书中对这些内容都有深度的阐述。本书旨在通过带领读者修炼底层内功，进而帮助大家深度掌握网络高性能原理。 ...10 ▊《Python黑帽子：黑客与渗透测试编程之道（第2版）》 [美] Justin Seitz 著，林修乐 译 全球漏洞研究与测试大师成名作 自己动手编写黑客工具的超爽感 让Python程序员叹为观止的...“黑暗”新用途 让老黑客脑洞大开的网络攻防新角度技巧 让安全从业者增效百倍的自动化/工具化新套路 美亚近满分的从业者入行经典 本书是畅销书《Python黑帽子：黑客与渗透测试编程之道》的再版，介绍Python...是如何被运用在黑客和渗透测试的各个领域的：从基本的网络扫描到数据包捕获，从Web爬虫到编写Burp插件，从编写木马到权限提升等。...对于正在学习计算机安全专业，立志从事计算机安全行业，成为渗透测试人员的人来说，本书更是不可多得的参考书。
不买便宜的，只买对的 当降价，刷口碑，各种眼花缭乱的宣传扑面而来时，会被太多信息淹没。小程序「什么值得买」帮你从众多选择中过滤，做出有价值的消费。买前看一看，无论在哪里下单，都可以当作参考。...时效性攻略负责满足眼下最痛的痛点，像 11.11 刷什么卡优惠最多，宝宝安全座椅选双 11 购指南，实实在在的干货贴。...「什么值得买」小程序使用链接 https://minapp.com/miniapp/4724/ 不得不说，这款小程序在买前的确是个实用的工具。 放宽心，不纠结 有这样一句话是：成大事者不纠结。...那么问题来了，费心挑了不少优价好物，怎么买才能最划算，对得起节日做活动的优惠？ 「消费分期计算器」这款小程序就是帮你理性消费的高效工具。算计好，省下一波可以再买买买。
很难想象，当初如果自己没有自费买 GPU，现在我会在哪里，在做什么。...我自己实验室是一点点积累买GPU的，拿不到国家课题就做企业课题，然后用来给学生买GPU，电脑，内存，磁盘，保证本科+研究生20多人的计算能力。...这是其实是最划算的方式，在网上无论是免费还是付费的资源，终究不是长远之计，而且有一定的使用限制。争取不到卡的话还是乘早弃坑吧，深度学习不用大量的卡"喂"，很难研究出什么东西。 ?...以后对老师软磨硬泡，加了台 双2080ti 的机器，终于可以跑 COCO 了，虽然训练时间还是略长，不过已经在接受范围内了。...不如买块游戏显卡打游戏去。 哦，其实游戏显卡也是可以搞深度学习的，图灵架构显卡的CUDA计算力高达7.0，只要1500元一块，你值得拥有！
配图来自Canva可画 过去一年是企业数字化升级和SaaS行业加速渗透的一年，国内各类企业服务商都借此迎来了全新的发展。...对于源源不断增长的中小微企业而言，向有条件的第三方租赁IT设备比单纯去买更划算。...一来，处于初创期的中小企业并不知道自己能活多久，因此贸然购进大量的资产无疑会极大增加其经营风险和经营成本并不划算；二来，相比于买设备而言租设备更加灵活，承租方可以自行决定租多租少以及租那种型号，较低的成本使其拥有更多选择余地...其次，相比欧美等发达市场，国内设备租赁业尚且处于起步阶段，市场渗透率还不高。...另一方面，充分利用长租市场和大客户的深度关联关系，维持业务增速的稳健增长。
其中K40是最强单芯产品，K80是双core。 从N厂给出的评测可以看出，在HPC计算中，K40的性能是CPU的10倍以上。 ? CPU：12 核，E5-2697v2 @ 2.70 GHz。...Titan X的运算性能强于K40，但限制了双精度运算。 评测文章可参见: 深度信仰对决：TitanX和TeslaK40c对阵Caffe深度学习其结论是Titan X在运算性能上要比K40更高。...结论: Titan X的价格在¥8k左右，12G显存，性价比较高 [GTX 970] GTX系列是主流游戏显卡，目前算起来性价比比较高的是GTX970(~¥2500)，CUDA数量是Titan X的一半...不过目前个人认为云服务器并不是一个很划算的选择，有如下几个原因： 从CPU和GPU的运算性能来看，需要非常多的CPU才能达到一块GPU的性能，云主机在这方面算起来非常不划算 spark也是个规模比较大的项目...Reference GeForce GTX TITAN X | Performance 深度信仰对决：TitanX和TeslaK40c对阵Caffe深度学习 GPU集群折腾手记 ---- (注：感谢您的阅读
今年腾讯云双11优惠力度史上最大，还有多重优惠叠加，一重好礼、两重、三重、加码…多重叠加优惠等您来！错过今年腾讯云双十一活动，要再等一年！...明年的双十一活动可能就没有这样的优惠力度了，心动不如行动，根据实际需要先来对比一下撸哪个划算！ 一、 多重优惠叠加，打完“骨折“价之后再享折上折！直接返10%，最高拿5000元。...二重礼：如果你想成为CPS推广者，拉人头下单，首单即可返佣35%，复购返佣12%，如果你公关能力强拉的购买者数量多，还可额外拿65000现金奖励哦！ 三重礼：考验人脉的时刻到了！...只要你敢买，腾讯就敢送！ 加码礼一：即买即送千元代金券 在双十一活动期间购买活动任意一台轻量服务器或者云服务器，就送千元代金券，无任何附加条件和操作，绝对百分百的真诚赠送代金券！...图片 7.png 2、 如果直接在续费页面续费，可享受3年低至2.5折优惠，对于老用户来说是真的很划算，这个双十一活动真香啊！（真香专线） 六、 企业购买服务器100%中奖！
另外任意消费都可以10元买两个马卡龙，个头虽不是很大，但很好吃，不是很甜的那种，不会觉得腻。...那么如何用上式来对测试样本分类呢？ 举例来说，有个测试样本，其特征F1出现了（F1=1），那么就计算P(C=0|F1=1)和P(C=1|F1=1)的概率值。...而显示某些特征未出现在测试集中的情况是可以发生的。...，材料看着蛮高档的，想着半价买来吃也划算的。...挑了一盒55元的寿司，一共有12个寿司，三文鱼，大虾，螺肉，鳗鱼等各种口味都有， 每种看着都不错，配着酱油和芥末吃味道都挺好的。
而京东“双11”唱反调，倡导消费者理性购物，更让我想起“吃不到葡萄说葡萄酸”的小狐狸。 ?...比如苏宁置业加入到双十一大战，打造购房闪惠节，12套房源进行线上闪拍，20套特价房进行网上销售，并将“招募111名网红进驻笑倾城，连续3天，每天围绕不同主题进行直播。”...此外，苏宁计划联合上万家异业店铺，实现O2O联动，在门店开展AR抓12星座狮子游戏。除了直播，818发烧节期间的APP超级朋友圈，也将在双十一期间延续、升级。...因为： 一、消费者不要噱头要真划算 用户真正狂欢的永远不是买便宜货，而是要占便宜。用户真正要的双11,不是低价，而是真划算加好体验。...3、要懂得双11也遵循着帕累托效应，是一场多数成全少数的游戏。要学会先蓄水再发电，从产品品质积累，从用户口碑积累，只有这样才可能真赚钱，赚久钱。
其中详细讲解了强化学习的多个主题，包括马尔科夫决策过程（MDP）、基于样本的学习算法（例如双 Q 学习、SARSA）、深度强化学习等，还探讨了一些更高级的主题，包括 off-policy 学习、多步更新和资格迹...第 4 讲 动态规划算法的理论基础：Diana Borsa 讲解了动态规划算法的扩展和收缩映射定理（contraction mapping）。...第 7 讲 函数近似：Hado van Hasselt 讲解了如何将深度学习与强化学习结合，以实现「深度强化学习」。...第 10 讲 近似动态规划：Diana Borsa 讲解了近似动态规划算法，探讨了如何从理论的角度分析近似算法的性能。...第 12 讲 深度强化学习 #1：Matteo Hessel 讲解了深度强化学习的实际要求和具体算法，以及如何使用自动微分（Jax）来实现。
打算再等等的商品，准备买的时候居然价格涨回去了！ 所以别看折扣打得狠，优惠券给得大方，你究竟有占到多少便宜，自己心里还真没点数。...这样，当你打算出手的时候，是不是真的划算就一目了然了。 可惜事实并没有这么简单……你会发现很多商品的价格不是那么容易获取到。...等你开发出这套系统，每天自动抓取，明年双11的时候就可以更理性地买买买啦！（手动滑稽 什么？你觉得费劲折腾这个并没有什么用？ 好吧，你以为我真的是在跟你谈论双11怎么省钱吗？...而“双11”到底是真的实惠，还是平台和商家的套路，我也一点都不关心。...我真正要说的是，如果你学了 Python，却不知道去哪里找项目练手进一步提高，为什么不从身边的需求出发，去开发一些工具，做一点数据的分析。你若完整实现了这样一个项目，去找一份开发工作绝对没有问题。
云计算是个好东西，但它的成本优势更多体现在大数据处理上，每天需要处理几十几百 TB 甚至 PB 级别的数据时，云计算才会比自建维护机房要划算得多。如果处理的数据不大，自己组装个服务器要划算得多。...如果有多核需求，可以选择双路 X79 或者 X99 国产魔改主板。...这里选择的 CPU 是 E5-2678 V3，单个 CPU 是 12 核 24 线程，2.5GHz 主频 3.1G 睿频，两个 CPU 加起来总共有 24 核 48 线程，能满足大部分人的需求了。...另外，买内存时记得选上运费险，如果出现兼容问题可以及时更换。...方案 5 CPU：AMD 3900X（12 核 24 线程，3.8GHz 主频）,￥3399 主板：华硕 TUF GAMING X570-PLUS WIFI，￥1699 内存：阿斯加特32G 3000MHz
就连上一代顶级显卡GTX 1080Ti价格也是居高不下，官方定价699美元（约4700元）买不到，你还得加价买。...加入张量核心，显存和CUDA核心数却比1080Ti少了近一半，在此消彼长的情况下，2060还适合用来做深度学习吗？如果你囊中羞涩，不妨看国外开发者的实际对比测试，也许能帮你省下一大笔钞票。...一位名叫Eric Perbos-Brinck的深度学习从业人员，分别在两张显卡上测试了CIFAR-10、CIFAR-100两个数据集在不同层数的ResNet上的表现。...结论： RTX 2060 FP32在多项测试中性能垫底。 当深度学习模型层数较少时，GTX 1080Ti性能更佳，随着层数增多，RTX 2060性能实现了反超，而且层数越多性能优势越大。...总之，你的模型层数越多，而且是在半精度（FP16）条件下训练模型，那么用RTX 2060就越划算。 One More Thing 以上的结果都是显卡在100%负责训练模型的条件下测得的。
去年 12 月，英伟达将专业图形加速显卡产品线更新至安培架构，其中最高端的 RTX A6000 是最被人关注的一款。...A6000 采用了传统涡轮直吹风扇设计，可搭建 96GB 显存的双卡系统，PCIe 4.0 x16 插槽，提供 4 个 DP 1.4 接口（没有 HDMI），额定功耗 300W。...从评测结果上来看，买 RTX A6000 花上三倍的钱并不能让你在深度学习的任务上获得多少优势： 使用 PyTorch 训练图像分类卷积神经网络时，在 32-bit 精确度上，一块 RTX A6000...所以，看来如果想在深度学习任务上展现 A6000 的能力，还需要多买几块 GPU。...未来，这家公司还将计划使用和本次测试同样的内容，研究 3080Ti 的深度学习能力。
二手 V3 CPU 更为划算，但 X99 / C612 芯片组的主板要贵很多，而且 DDR4 内存比 DDR3 也贵非常多。二者如何取舍，就看自己的钱包。 机架式服务器 什么是机架式服务器？...直接买二手机架服务器的一大好处是省事，而且还能搭配双电源冗余、阵列卡，内置IMPI，稳定性也比自己 DIY 的要好。...￥5863（256G 内存） 方案 2（C612 芯片组） 准系统：戴尔 R730（3.5 寸 8硬盘位准系统，带 H730 阵列卡，750W 电源），￥3399 CPU：E5-2678 V3（2.5G 12...如果接受不了，可以考虑买塔式服务器或者工作站，比如 Dell T630、Dell T7810。然而，这套方案的成本比较高，尤其塔式服务器。另外，这些二手货的数量很少，不容易买得到。...综合来说，还是自己 DIY 组装比较划算。 DIY 的稳定性可能没机架式、塔式服务器和二手工作站那么好，但它的噪音远小于机架服务器，价格也没有塔式服务器和工作站昂贵。
不仅如此，从DuerOS目前的合作伙伴来看，已经渗透到了酒店、汽车、手机等多个关键领域，音箱之后，场景越来越多。现在看来，对于百度来说，补贴冲销量、花钱买时间，成为一种最经济的方式。 ?...（2018年全球智能手机智能语音助手市场份额/市场渗透。...AI一直都听着很炫酷，然而对于大多数用户来说，AI是什么，好在哪里，体验如何，都没有真实的切身体会。...作为一款普通音箱音箱，其拥有360度环形声，拥有专业级功放和调音能力，外观符合大众审美，89元也是很划算的。更何况，在这些之外，智能音箱还添加了语音交互的功能，用户可以随时调起云端内容和服务。...因此，不论是只将其当成一个普通的音箱，还是看重智能音箱这个特性，小度智能音箱89元价格都是很划算的。事实上，纵观其他智能音箱的促销，89元的价格也不算多见。
今年的 GPU 评测相比往年有了不小的变化：因为深度学习技术的突飞猛进，以前 12G 内存打天下的局面不复存在了。...在 2020 年 2 月，你至少需要花费 2500 美元买上一块英伟达最新款的 Titan RTX 才可以勉强跑通业界性能最好的模型——那到今年年底会是什么样就无法想象了。...2020 年，深度学习需要什么样的 GPU？ 「旧模型」都跑不了，更别说什么开发新模型了。看完上面的测试结果，是不是感觉「生活突然失去了梦想」？...Titan RTX 和 Quadro RTX 6000（24GB）：如果你经常研究 SOTA 模型，但没有富裕到能买 RTX 8000 的话，可以选这两款显卡。...像 T4 或 P100 这样的 GPU，连续运行 10 多个小时已经是很划算了，即使复杂的模型也能得到初步训练。 那么如果断了呢？这就要考虑加载 Google Drive 了。
用途要清晰 在配置一台GPU服务器之前，你首先要明确一下: 我买这台GPU服务器到底要干什么？ 你是做科学计算？还是做深度学习？ 你是做研究？还是做生产（比如你是要拿来运营GPU数据中心的）？...再也不需要为配置Tesla 深度学习服务器发愁了，NVIDIA早就为你准备好了... 一般来说高校研究单位买GPU服务器是用来研究学习用的。我们主要谈谈这一部分。 单精度or双精度？...一般来说做科学计算的用户对双精度（FP64）计算要求高， 对深度学习或者神经网络的用户来说对双精度计算要求不那么高，单精度（FP32）计算就可以了。...关于什么是单精度、双精度，可以看一下这个文章（科普 | 单精度、双精度、多精度和混合精度计算的区别是什么? ） 如果你对双精度计算要求高的话，那么你就只能买Tesla卡了。...有个用户他准备插4片Tesla V100，内存是插满12根16GB的好，还是插6根32GB的好？ 一般来说是是16G × 12好， 因为可以尽量利用所有的内存通道。
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