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。
近期，研究人员发现了一种新型的攻击方法，即攻击者可以通过控制可编程逻辑控制器（PLC）发射出的射频信号来从空气间隙工业网络（Air-Gapped IndustrialNetwork）中窃取数据。 传统
诸如软件定义网络（SDN）和网络功能虚拟化（NFV）等新技术可以促进网络趋同，传统上的无线接入网和有线专用接入网与新技术共存，因为它们各自需要专用设备来运行不同的协议和服务。 今天，SDN和NFV使得
在深度强化学习中，大型网络在直接的策略逼近过程中，将会学习如何将复杂的高维输入（通常可见）映射到动作。当一个拥有数百万参数的巨型网络学习较简单任务时（如玩 Qbert 游戏），学到的内容中只有一小部分是实际策略。一个常见的理解是网络内部通过前面层级学习从图像中提取有用信息（特征），这些底层网络将像素映射为中间表征，而最后（几）层将表征映射至动作。因此这些策略与中间表征同时学习得到，使得独立地研究策略几乎不可能。
基于“多约定，少配置”原则，在 index 动作末尾并没有指定要渲染的视图，Rails会自动在控制器的视图文件夹中寻找 action_name.html.erb 模板，然后渲染。这里渲染的就是 app/views/books/index.html.erb
AutoML和神经结构搜索(NAS)是深度学习城堡的新国王。它们是一种快速的方法，可以在不需要太多工作的情况下为机器学习任务获得很高的准确性。
做PHP开发也很多年了，Xdebug也配过很多次，但总觉得不是刚需，感觉有没有都行；另一方面它配置复杂（新方法很简单），每个项目都得配一遍（新方法也避免不了），并且在公司配完，回到家还得修改hosts 中的ip（新方法不需要）。种种原因，使用Xdebug的习惯并没有延续下来。直到我近日接触了yii2中的事件，比如：
现在想更新其中一种方法。即/user/getRoleList；因此新方法的版本将为 / api/v2 。但是 v1 的方法没有变化，即 /api/v1 。
跟以往一样, 只包含了Win32平台的源码. Console平台特定代码 (Xbox360, PS3 还有 Wii) 介于法律问题没有包括进去.
当前最先进的目标检测卷积结构是手动设计的。在这里，我们的目标是学习一个更好的特征金字塔网络结构的目标检测。
呼吁所有对体验设计充满热情的创意人！如果您对设计网站、应用程序、游戏和其他类型的数字体验感兴趣，请查看 Adobe MAX 2021 的 UI/UX 跟踪会议和演讲者。
在这篇博客中，我们将深入介绍如何使用Ruby on Rails（RoR）框架和Bootstrap前端框架共同开发一个简单而功能丰富的社交网络平台。Ruby on Rails提供了强大的后端支持，而Bootstrap则提供了灵活的前端组件，使得我们可以轻松创建现代化的用户界面。
在创建资源路由时，会同时创建多个可以在控制器中使用的辅助方法，如上面的资源路由会创建以下方法：
作者 | Sergio De Simone 译者 | 刘雅梦 策划 | 丁晓昀 eBay 工程师一直在使用故障注入技术来提高通知平台的可靠性，并探索其弱点。虽然故障注入是一种常见的行业实践，但 eBay 尝试了一种利用插装将故障注入引入到应用程序层的新方法。 该平台负责向第三方应用程序推送平台通知，以提供商品价格、商品库存状态、支付状态等方面的最新变化。它是一个高度分布式和大规模的系统，有许多外部依赖，包括分布式存储、消息队列、推送通知端点等。 eBay 工程师 Wei Chen 表示，通常情况下
原文标题：An Introduction to MVC Architecture: A Web Developer's Point of View，作者：Dipen Patel
0，通俗易懂 粗暴的解释Android与蓝牙Ble之间的通信 - android小草 - 博客园 1,Activiy的生命周期 Activity生命周期 2，Android中的onActivityResult和setResult方法，Intent的使用 ： 【已解决】Android的蓝牙实例代码中找不到REQUEST_ENABLE_BT 看完下面的内容就理解这儿了。Intent enableBtIntent = new Intent(BluetoothAdapter.ACTION_REQUEST_E
本文展示了如何在Spring中配置REST——控制器和HTTP状态响应码、有效负载编排和内容协商的配置。
Ingress 是 Kubernetes 中使用最广泛的资源之一。该组件负责基础设施和应用程序，并有助于将应用程序和服务暴露到集群外。然而，Kubernetes 网络技术已经有了长足的发展，许多新的用例很快暴露了 Ingress 的局限性。
Apache Kafka 是一个分布式开源流平台，被广泛应用于各大互联网公司。Kafka 设计之初被用于消息队列，自 2011 年由 LinkedIn 开源以来，Kafka 迅速从消息队列演变为成熟的事件流处理平台。
Kafka 具有四个核心 API，借助这些 API，Kafka 可以用于以下两大类应用：
Kafka 设计之初被用于消息队列，自 2011 年由 LinkedIn 开源以来，Kafka 迅速从消息队列演变为成熟的事件流处理平台。
这里定义了路由hello/index，并且使用root方法将首页修改为了hello控制器下的index方法，也就是两路由的控制器一致。
选自arXiv 机器之心编译 参与：路雪、李泽南、蒋思源 神经机器翻译近期取得很大成功，但缺乏双语数据的语言对很难基于现有方式训练出好的机翻系统。近日，有研究者提出一种无监督新方法，无需使用平行语料库
【代码膨胀】是代码、方法和类，它们的规模已经增加到了难以处理的地步。通常，这些异味不会立即出现，而是随着程序的演化而积累（尤其是当没有人努力根除它们的时候）。
随着 .NET 6 的发布，使用 ASP.NET Core 可以获得更多好处。但是将现有代码迁移到 ASP.NET Core 通常听起来像是一项巨大的投资。今天我们将分享如何加速向 ASP.NET Core 的迁移。您今天可以进行一些细微的更改，以便明天更轻松地迁移到 ASP.NET Core。
01 thinkphp6的前期开发准备《ThinkPHP6 入门到电商实战》 02 控制器《ThinkPHP6 入门到电商实战》 03 数据库查询、模型查询、多库查询《ThinkPHP6 入门到电商实战》 04 tp6 的查数据《ThinkPHP6 入门到电商实战》 05 tp6 的数据添加《ThinkPHP6 入门到电商实战》
#128 缓存页面 这个特性允许开发人员通过注解来打开页面缓存： @GetAction @CacheFor public void home() { } 上面的代码将主页缓存1个小时。开发人员也可以制定缓存失效期限，比如下面的代码让缓存在半小时之后失效： @GetAction @CacheFor(60 * 30) public void home() { } 注意缓存页面仅仅对 GET 请求有效. 但是某些特殊场合，比如 facebook 向应
社交原则似乎与网络工程，设计和软件定义网络有着奇怪的联系，或许就像很多人说的一个看似无关的原则通常可以应用于其他场景。社会辅助性原则对网络控制平面的使用和SDN模型的设计有一定的指导意义。
多个对象相互持有，A对象强引用B对象，同时B对象也强引用于A对象，两者相互等待对方发消息告诉自己需要Release，一直等待，形成闭环，内存无法释放，导致内存泄露。
通过使用优化的数据增强方法，在CIFAR-10、CIFAR-100、SVHN和ImageNet上得到了目前最好的结果。您可以从这里找到和使用它们。
Sopris项目希望创建一套可以保护硬件和通信的安全层，并且可以刷新受影响的设备。 事物部署工业互联网面临的主要问题之一是常年问题：安全。当您在组织周围部署和管理数百台或数千台设备时，如何确保设备正在
P4是一种新的高级编程语言，P4用于软件定义网络。P4用于描述数据平面的行为，这些数据平面的行为可以对应于任何转发，修改或检查网络流量的系统或设备。P4最先在网络核心应用，但服务器主导网络互联研究人员认识到P4的应用价值。部署到数据中心的智能网卡可以使用P4处理服务器主导网络互联。研究人员在服务器主导网络互联方向使用P4，降低服务器任务负荷并实现新功能。 本文介绍了P4面向服务器主导网络互联的最新研究成果。我们首先简要介绍P4。 关于P4 P4语言使用OpenFlow 匹配-行为流处理模式。 在这种方法中，
选自arXiv 作者：Haichao Zhang等 机器之心编译 参与：王淑婷、路 近日，百度的研究者提出了一种交互式语言学习新方法，可通过会话游戏的方式帮助智能体学习语言，并使其具备单次概念学习的能力。目前该研究的论文已被 ACL 2018 大会接收。 语言是人类最自然的交流方式之一，通常被视为人类智能的基础。因此，对智能体来说，能够使用语言与人类进行交流至关重要。深度神经网络监督训练虽然在语言习得方面取得了令人欣慰的进展，但其在获取训练数据统计信息方面还存在问题。并且，它对新场景缺乏适应性，难以在避免低
【GiantPandaCV导读】本文是笔者第一次进行翻译国外博客，第一次尝试，由于水平的限制，可能有的地方翻译表达的不够准确，在翻译过程中尽量还原作者的意思，如果需要解释的部分会在括号中添加，如有问题欢迎指正。本文翻译的是《Everything you need to know about AutoML and Neural Architecture Search》获得了4.8k的高赞。
微软宣布与Unity Technologies合作，将微软研究院的AirSim，一个开源航空信息学和机器人学平台带到Unity。以前它只可用于Epic的Unreal Engine。
Loco 是一个类似于 Ruby on Rails 的新框架，它能够让开发人员使用 Rust 编写 MVC 风格的 web 应用程序。Rust 的语言特性，如并发性、安全性、强类型和性能，是该框架优于 Rails 或其衍生方案的部分优势。但是，Loco 的创建者主要关注那些希望轻松构建 MVC 风格应用程序的 Rust 开发人员，使他们不需要四处寻觅就能重拾熟悉的开发体验。
这篇文章有4篇论文速递信息，涉及单目图像深度估计、6-DoF跟踪、图像合成和动作捕捉等方向（含1篇CVPR 2018论文和1篇ICRA 2018论文）。
奥地利广播公司(ORF)是一家总部位于维也纳的公共广播公司，目前有 2,500 多名员工和大约 900 万观众，主持了四个国家电视频道以及九个地区电视频道。所以一套完整的音频流管理体系建设对于 ORF 来说是至关重要的。
本文讲解了在将代码从 .NET Framework 移植到 .NET（旧称为 .NET Core）时应考虑的事项。 对于许多项目，从 .NET Framework 移植到 .NET 是相对简单的。 项目的复杂性决定了在项目文件的初始迁移之后要做多少工作。
在前几天的微软 Build 2018 开发者大会上，.NET 团队发布了 .NET Core 的下一个主要版本 3.0 的规划蓝图。.Net Core 3 的首个预览版预计在今年晚些时候发布，正式版本将在 2019 年发布。
最近，马里兰大学的一个研究小组利用3D打印技术制作了一个软体机器人手，这个机器手十分灵活，甚至可以玩《超级马里奥兄弟》，最关键的是，它玩得还挺上手。
我对GitHub的主要测试方法为，下载试用版的GitHub Enterprise，然后用我写的脚本把它反混淆（deobfuscate），然后观察GitHub的 Rails 代码查看是否有一些奇怪的行为或漏洞。从安全开发的角度来说，GitHub的的代码架构做得非常好，虽然我能偶而发现一两个由应用逻辑处理导致的小bug，但最终都不会导致大的安全问题，而且整个代码的运行权限较低，根本无从下手。看来GitHub做的滴水不漏，天衣无缝。但尽管如此，我还是想方设法绞尽脑汁地发现了GitHub的一些有趣漏洞，其中就包括它的一个OAuth授权验证绕过漏洞。
这是一篇意译文, 翻译自 DHH( Rails 创始人 )在 Quora 上的 Rails 问题回复. 近期, 看得出社区里一些人对 Rails 发展失了一些信心, 我想为大家找回一些信心. 译者: 技术达人李亚飞, 现任百分之八十公司 CTO, 团队有 7 位全栈 Rails 工程师. 2004 年, 我们选择 Rails, 那么今年, 我们也会因为同样的原因选择 Rails. 越是事情变化, 他们越是保持不变. 这些年 JavaScript 世界有着大量的进步, 但我们也看到了倒退的世界, 而这些正在
下周就要计算机组成原理考试了 不过我现在才刚刚开始准备动手准备 不知道会不会凉凉呢 赶紧学吧
这是arxiv上最新发表的一篇前沿交叉综述报告。主要讨论了如何使用深度强化学习方法解决智能交通系统问题，特别是智能信号灯控制问题。本公众号将分4次发布本综述报告的翻译，仅供大家参考学习。获取英文原论文请在本公众号回复关键词"强化学习智能交通"。
机器之心报道 机器之心编辑部 近日，瑞士 ANYbotics 公司打造的 ANYmal 机器人登上了新一期的《Science Robotics》封面，这款机器人的控制器可以使其穿越各种复杂的环境，包括溪流、草地、雪地、碎石坡等，而且不靠摄像头、激光雷达等常见设备——平衡系统不需要任何外界信息的输入，控制模型也不包含人类输入的规则。 腿式运动扩展了机器人的应用范围，但在地球上一些最具挑战性的环境中，大部分腿式机器人依然无能为力。 多年来，瑞士 ANYbotics 公司的团队一直在试图解决这个问题，他们的最新
翻译自 Go 官方博文 Keeping Your Modules Compatible。
随着汽车电子的发展及整车功能复杂性的提高，车载控制器数量从之前的寥寥几个增加至规模复杂的上百个。基于功能的需求，各个控制器每时每刻需要进行大量数据的交互，数据交互的方式也多种多样，比如Lin、CAN、CANFD、FlexRay 、车载Ethernet等。
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