有很多功能，同时在【转换】和【添加】两个菜单中都存在，而且，通常来说，它们得到的结果列是一样的，只是在【转换】菜单中的功能会将原有列直接“转换”为新的列，原有列消失；而在【添加】菜单中的功能，则是在保留原有列的基础上，“添加”一个新的列。
如果给定的文件名是 -，表示从标准输入读取内容。如果给定的文件是目录，则将会比较该目录中具有相同文件名的文件，默认情况下不会对其子目录文件进行任何比较操作。
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AI 前线导读： 由图卷积网络（GCN）推动的基于骨骼数据的人体动作识别由于其非欧氏结构数据具有强大的建模能力而备受关注。然而，许多现有的 GCN 方法都提供了预定义的图结构，这可能会丢失隐式的联合相关性。因此，探索更好的 GCN 架构则成为了亟需解决的问题。为了解决这些问题，本文的作者使用了神经结构搜索（NAS）的思路，提出了第一个可自动化设计的 GCN，该模型可用于基于骨骼数据的行为识别。在充分研究节点之间的时空相关性之后，作者通过提供多个动态图模块来丰富搜索空间。此外，作者引入了多跳模块，希望突破一阶逼近对表示能力的限制。相关论文已被 AAAI 2020 接收。本文是 AI 前线第 100 篇论文导读，我们将详细介绍这一搜索方法。
当然，对于表头单元格，我有可能会使用 td 来代替 th，但不建议这样做。 因为在HTML语义化中了解到：学习 HTML 的目的就是在需要的地方使用恰当的标签（也就是语义化）。
当我开始学习 Python 的时候，并不知道它是多么的灵活和优雅。在阅读和编写了大量代码之后，我越来越喜欢 Python。因为即使是一个普通的操作也可以有许多不同的实现。合并列表是一个很好的例子，至少有5种方法可以做到这一点。本文将介绍它们，并展示在引擎盖下的技巧。
本文将介绍今年于美国长滩举办的CVPR2019会议上展示的神经网络架构搜索（NAS）领域的研究成果。原标题：Neural Architecture Search at CVPR 2019
脚本都以#!/bin/bash开头，"#" 称为 sharp，"!" 在 unix 行话中称为 bang，合起来简称 shabang。"/bin/bash"表示在执行脚本时内部使用该路径的 bash 去执行。
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。
神经网络模型经常被研究人员戏称为「堆积木」，通过将各个基础模型堆成更大的模型，更多的数据来取得更好的效果。
深度学习在广泛应用于目标检测、分类等计算机视觉任务中。但这些应用往往需要很大的计算量和能耗。例如处理一张图片分类，VGG-16需要做 150亿次计算，而YOLOv3需要执行390亿次计算。
第一时间关注程序猿（媛）身边的故事 最近，我们发布了一些教程促使你了解 Git 基础知识和在团队环境中使用 Git。谈论的指令已经足够帮助一个开发者在 Git 世界中生存。在这次教程中，我们尝试如何在有效的时间内充分掌握提供的 Git 特性。 说明：文中一些指令包含指令的部分在方括号中（如：git add -p [file_name]）。在这些案例中，你可以不用方括号，选择插入一些必要的数字，标识符等等。 01 Git 自动完成 如果你通过命令行运行 Git 命令，每一次通过手动敲来完成是令人烦恼的。为了帮
摘要：监控系统在linux系统上获取物理磁盘IO以及使用情况的原理，让我们一起来探索一下
那这个文件内如此多的设备哪些是物理硬盘呢？只要达到下面两个限制条件就判定为物理硬盘。
像下面左图这种仅需通过单行就能确定数值的，被称为一维表。为了方便浏览打印美观，很多人会把重复姓名合并单元格，如下面右图（合并单元格只是格式美观，对数据清洗反而是一大障碍，会耗费额外时间精力）
近日，GulfTech公司安全研究员James Bercegay发现，西部数据（Western Digital）旗下多个MyCloud系列网络存储设备（WDMyCloud NAS）存在未限制文件上传、硬编码后门、CSRF、命令注入等多个高危漏洞，攻击者可以利用这些漏洞，对MyCloud NAS设备植入恶意代码，远程登录或获得设备控制权限（漏洞利用exploit）。而且，WDMyCloud竟然还与D-Link存在代码共用情况！ 漏洞概述和受影响设备 西部数据MyCloud系列（WDMyCloud ）广泛应用于
最近用一千五左右的成本，入手了一台便宜的准系统，计划使用它来作为家里第一台全闪存的高速 NAS，来改善在玩模型过程中让人头疼的模型文件传输的效率问题。
Memcached创建者Dormando很早就写过两篇文章[1][2]，告诫开发人员不要用memcached存储Session。他在第一篇文章中给出的理由大致是说，如果用memcached存储Session，那么当memcached集群发生故障（比如内存溢出）或者维护（比如升级、增加或减少服务器）时，用户会无法登录，或者被踢掉线。而在第二篇文章中，他则指出，memcached的回收机制可能会导致用户无缘无故地掉线。
操作系统默认安装的是 IE 浏览器， win10 操作系统默认安装时 Edge 浏览器，那么还有其他浏览
群晖 (Synology) 是一个NAS存储软硬件综合厂商，其拥有多个场景下的解决方案，可以满足个人以及企业需求，但 Synology NAS功能远远不止是个NAS, 它拥有众多的插件套件扩展, 比如后面我们使用的Synology Drive以及Docker套件，无疑是丰富了家用存储环境扩展了额外强大的功能，除此之外还支持自行开发第三方的套件，无疑满足了定制化的需求，只能说强大超过你的想象。
在当今的商业环境中，企业的兼并和收购是司空见惯的事情。企业合并的关键是如何将两家公司的IT基础设施组合起来。IT部门在确保合并成功方面起着关键作用，但也是企业合并失败的主要原因。在企业急于完成合并时，IT专业人员在存储方面通常会犯七个常见错误。 1 错误-仓促执行 第一个错误是仓促执行。这个过程的第一步应该是IT部门能够为合并后的企业提供数字资产的范围。这一步骤包括使用软件解决方案来存储物理存储系统和这些系统存储的数字数据。 对于物理存储系统的评估，应清点诸如品牌、型号、存储介质的类型，以及附属于哪个物理主
作为一个初学者，我发现自己学了很多，却没有好好总结一下。正好看到一位大佬 Yong Cui 总结的文章，我就按照他的方法，给大家分享用于Pandas中合并数据的 5 个最常用的函数。这样大家以后就可以了解它们的差异，并正确使用它们了。
今天分享的这篇文章主要解决NAS代理机制下无法搜索到全局最优的问题，改进搜索策略，一定程度上解决资源消耗的问题。其主要是基于DARTs改的，那就先谈谈DARTs的一些问题：
万能，多么让人心动的一个词。人类总是追求一个放之四海而皆准的解决方案，一劳永逸的解决所有问题。
谷歌大脑的Quoc Le团队，用神经网络架构搜索 (NAS) ，发现了一个目标检测模型。长这样：
深度学习模型在很多任务上都取得了不错的效果，但调参却是一项非常痛苦的事情，大量的超参数和网络结构参数会产生爆炸性的组合。因此最近几年神经网络的架构搜索和超参数优化成为一个研究热点。此外，对于架构设计新方法、新机制的探索，也是当下深度学习研究与落地的重点课题之一。
很早之前，我就想入手 NAS 了。当时手中已有三块笨重的移动硬盘，里面系统地存放着各类编号目录，依次存储着各种高清电影、电视剧、纪录片、公开课、无损音乐、全套漫画、课件PPT、系统iso镜像、单机游戏等等文件。我给它们起名叫「移動式電磁信息交互矩陣」，编号I（已坏）、II、III、IV。根目录还特意放了「文件索引列表.txt」、「失主联系.txt」、「磁盘保养.txt」。它们就是我的个人数据中心。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 1. AAA和Radius概述 AAA是验证授权和记账Authentication,Authorization,and Accounting 的简称。它是运行于NAS上的客户端程序，它提供了一个用来对验证、授权和记账这三种安全功能进行配置的一致的框架。AAA的配置实际上是对网络安全的一种管理，这里的网络安全主要指访问控制，包括哪些用户可以访问网络服务器，具有访问权的用户可以得到哪些服务，如何对正在使用网络资源的用户进行记账。下面简单介绍一下验证, 授权,记账的作用。 · 验证(Authentication): 验证用户是否可以获得访问权可以选择使用RADIUS协议 · 授权(Authorization) : 授权用户可以使用哪些服务 · 记账(Accounting) : 记录用户使用网络资源的情况 · AAA的实现可采用RADIUS 协议RADIUS 是Remote Authentication Dial In User Service 的简称原来的初衷是用来管理使用串口和调制解调器的大量分散用户。现在已经远不止这些应用了
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Emby是一个媒体服务器软件，用于组织、管理和共享个人的音乐、电影、电视节目和其他媒体文件。它可以将您的媒体库中的内容流式传输到各种设备上，例如电脑、智能手机、平板电脑、智能电视等。
inner_join()函数和merge()函数都用于将两个数据框按照某些共同的列进行合并，但它们有一些区别：
构建在深度卷积上的Inverted bottleneck layers已经成为移动设备上最先进目标检测模型的主要构建模块。在这项工作中，作者通过回顾常规卷积的实用性，研究了这种设计模式在广泛的移动加速器上的最优性。
AAA是Authentication，Authorization and Accounting（认证、授权和计费）的简称，它提供了一个对认证、授权和计费这三种安全功能进行配置的一致性框架，实际上是对网络安全的一种管理。
计算机视觉研究院主要涉及AI研究和落地实践，主要致力于目标检测、目标跟踪、图像分割、OCR、模型量化、模型部署等研究方向。研究院每日分享最新的论文算法新框架，提供论文一键下载，并分享实战项目。研究院主要着重”技术研究“和“实践落地”！
本文 GitHub github.com/ponkans/F2E 已收录，有一线大厂面试点思维导图，也整理了很多我的文档，欢迎Star和完善，大家面试可以参照考点复习。文末有福利~~
业务能力热图是创建引人注目和丰富多彩的视图的重要工件，它在突出显示和向高级管理人员展示有关业务能力和上下文的基本考虑方面是有价值的工件。在基础级别上，业务能力热图是一个具有X和Y轴以及填充分数的行和列的交点的二维图表。有时，人们可能使用三或四维—例如，气泡图，它可能包括传统的X和Y轴，然后气泡的大小来表示体积尺寸，颜色来表示状态或状态。
1、 什么是因果图及判定表法？ 因果图是用图解的方法表示输入的各种组合关系，依据因果图写出判定表，从而设计相应的测试用例。 它适合于检查程序输入条件的各种组合情况。例约束关系、组合关系。 2、 因果图之4种因果关系
请实现一个函数用来匹配包括 ‘.’ 和 ‘*’ 的正则表达式。模式中的字符 ‘.’ 表示任意一个字符，而 ‘*’ 表示它前面的字符可以出现任意次（包含 0 次）。
Git 鼓励开发者频繁使用分支，正是因为有着这些特性作保障。Git 是如何知道你当前在哪个分支上工作的呢？其实答案也很简单，它保存着一个名为 HEAD 的特别指针。（译注：将 HEAD 想象为当前分支的别名。）
组合页面设计是将原先两个或多个页面的内容，合并到一个新页面中以分栏或其他形式呈现出来，形成跨页面的交互，从而在适合的场景下构建出新的页面组合样式和新的用户体验。
将目录/usr/li下的文件”test.txt”与当前目录下的文件”test.txt”进行比较，输入如下命令：
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聚合函数是一类在数据库中用于对多个行进行计算并返回单个结果的函数。它们能够对数据进行汇总、统计和计算，常用于提取有关数据集的摘要信息。聚合函数在 SQL 查询中广泛应用，包括统计总数、平均值、最大值、最小值等。
一、前言 企业内容管理（EnterpriseContent Management，ECM）系统是一种管理非结构化内容的系统，传统代表为EMC Documentum或IBM Filenet等ECM解决方案。随着大数据技术的越发普及，越来越多的客户开始尝试把存放在传统ECM系统中的文件、图片、影像等内容向开放分布式平台迁移。一般来说，用户可以选择的方案根据场景与数据类型来看可以分为几类，包括HDFS方案、对象存储方案、NAS方案、以及分布式数据库方案等。 其中，HDFS方案主要面向数据归档，对大量打成大包的文
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