测试分布式系统比较困难，很多不确定性（比如：网络、时间、线程等），使得可重复的结果难以实现。
本周五，顶级学术会议 NeurIPS 开设高中生论文 Track 的消息引爆了人工智能社区。
在本文中，我将介绍在CI/CD流水线中实现SBOM生成的实用用例及其益处。本文涵盖了SBOM的概念、其优势、流行格式以及Java和Python项目的实际实现。
Git 主要用于代码版本控制，可以快速查看不同版本的代码内容的变更信息。但在实际使用过程中，代码仓库不仅会有纯文本的代码，可能会有 PSD 设计图、docx 文件、zip压缩包等二进制文件。
---- 本文转载腾讯云 CloudStudio Cloud Studio 开发空间现已集成 Git LFS，并且直接内置常用软件到预置环境中，让开发者无需自行安装就能开箱即用。 一、使用场景 Git 主要用于代码版本控制，可以快速查看不同版本的代码内容的变更信息。但在实际使用过程中，代码仓库不仅会有纯文本的代码，可能会有 PSD 设计图、docx 文件、zip 压缩包等二进制文件。 随着这些非文本的文件数量不断增多和多次版本迭代，Git 仓库的体积会迅速膨胀，并且 git checkout 会变得非常
Node.js 作为后端框架，自 2009 年首次发布以来，已被越来越多的公司广泛采用。它的成功有以下几个原因：JavaScript 语言 (又称 Web 语言) 的应用，一个丰富的开源模块和工具的生态系统，以及它简单高效的原型 API。
StarGAN: Unified Generative Adversarial Networks for Multi-Domain Image-to-Image Translation
一个典型的Circos图最外圈一般是染色体的示意图，上面的刻度表示染色体的坐标位置，然后在内部加入不同的注释信息。
在处理监督机器学习任务时，最重要的东西是数据——而且是大量的数据。当面对少量数据时，特别是需要深度神经网络的任务时，该怎么办?如何创建一个快速高效的数据管道来生成更多的数据，从而在不花费数百美元在昂贵
在神经网络搭建时，通常在卷积或者RNN后都会添加一层标准化层以及激活层。今天介绍下常用标准化层--batchNorm，LayerNorm，InstanceNorm，GroupNorm的实现原理和代码。
由于最近爬虫项目遇到行为效验，导致项目下游相关业务版块进入暂停运营阶段，于是我就大致分析了下解决大致方案。
Valgrind提供了很多组件，这些组件可以用来分析和调试程序、检测内存是否正常使用、分析程序的性能等。Valgrind有自己的内核，它可以提供一个虚拟的CPU来运行程序，并完成程序的调试和剖析等任务。
【新智元导读】Facebook 人工智能组研究员、围棋项目负责人田渊栋昨日在知乎专栏撰文，介绍投稿 ICLR2017 的三篇论文，其中两篇应用（包括获 Doom AI Track1 第一名论文），一篇理论。田渊栋还阐述了他对深度学习局限的一些思考。 ICLR2017的投稿时间终于截止。这次投了三篇文章出去，是我个人做研究以来单次会议投稿数最多的一次。 如何用增强学习中的 Actor-Critic 模型再加上课程学习来训练 Doom AI 拿到 AI 比赛冠军：Training Agent for First
刚工作的小码农第一次和老板1on1，老板娓娓道来这个每周一次的meeting的意义。提醒小码农要好好利用1on1来和老板沟通，来帮助自己的职业发展。如果遇到面善人好的老板，小码农们战战兢兢的问出各种naive的职场问题，慢慢的问过几次听到的答案发现不外乎要多提高communication，多写wiki，多写test，似乎也觉得自己已经明白了visibility的重要，觉得没什么可问。 一转眼又过了几年，小码弄变成了中生代码农，和老板1on1开始各种瞎侃，聊聊组里项目进展和展望，聊聊家常聊聊新闻，1on1的半
2019 年 8 月 4 日-8 日，数据挖掘顶会 KDD 2019 将在美国阿拉斯加安克雷奇市举行。根据 Twitter 与小编微信朋友圈来看，投稿 KDD 2019 的论文作者们应该已经陆续收到论文是否接收的邮件通知了。
1. 前言 我怕万一哪天重装系统或者IDEA时，不知道装哪些插件 虽然，我已经快300天没重装过系统了 因为在现有的插件加持下，我已经非常适应现有的开发习惯，换了插件后就非常难受！ 2. IDEA 先
背景 开发维护规模较大的前端项目，难免时不时需要进行一些代码重构工作。举一个简单的 ?： 有一个 npm 包 an-npm-package-containing-constants，用于维护项目埋点时
前言 Flask-SQLAlchemy ORM 可以直接操作数据库，可以用db.create_all()代码同步表到数据库。 当我们需要修改表的字段，比如对表新增字段，修改字段的时候需用到flask-migrate 插件来同步迁移数据。 flask-migrate 迁移数据 django 框架里面可以用migrate 命令进行数据库的同步，Flask 框架有个flask-migrate 插件可以实现类似功能。 通过命令行操作实现数据库的同步。 from flask import Flask from fla
在这个信息飞速发展的时代，数据呈爆炸式增长。而互联网信息的多元性、异构性、结构松散等特点，给人们有效获取信息和知识带来了挑战。
当地时间 6.18-22 日，CVPR 2018 将在美国盐湖城举办。目前距离大会开幕还有四个月，随着春节期间大会主办方公布接收论文名单，引来大家对 CVPR 的讨论狂潮。除了对接收论文的讨论和学习，其实还有一个议程也不容大家错过，那就是 workshop 上各式各样的比赛了。 从大会官网上可以看到，今年的 workshop 涉及到多个议题，比如伪装人脸识别、低功耗图像识别、图像压缩、系统鲁棒性分析、自动驾驶、嵌入式视觉等等多个方面，而针对这些议题，也涌现出许多有意思的比赛。这些 workshop 上的比赛
有一个词"手机网站"（mobile web），指供手机浏览的网站，但它是不存在的。 人们提到"移动互联网"的时候，其实专指另外一样东西：手机App。 一、Web App vs. Native App
在一个产品长期的研发过程中，必须时刻对代码保持警惕，一旦发现代码有腐烂的迹象，就需要考虑及时重构，剔除代码的坏味道，让代码焕然一新。然而，在进度的逼迫下，我们承受了及时交付功能的压力，团队成员对糟糕代码的敏感度又不够高，在这二者的夹击之下，稍有疏忽，整个代码库就有可能变得积重难返。
关于iOS的布局主要有两种方式，分别是AutoResizing和AutoLayout。其中AutoResizing作为一种旧的布局方式，在AutoLayout被推广之后已经很少被使用。为了更加清晰的了解iOS的布局方式，本篇针对于这两种布局方法进行简要的总结。 一.AutoResizing 我们在使用AutoResizing进行布局的时候，其主要思想就是设置子视图跟随父视图的frame变化而变化。具体的情况，我们可以设置左跟随，右跟随等等。下面是AutoResizing在代码中的使用。 //父视图 UIVi
有爬虫，自然就有反爬虫，就像病毒和杀毒软件一样，有攻就有防，两者彼此推进发展。而目前最流行的反爬技术验证码，为了防止爬虫自动注册，批量生成垃圾账号，几乎所有网站的注册页面都会用到验证码技术。其实验证码的英文为 CAPTCHA（Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart），翻译成中文就是全自动区分计算机和人类的公开图灵测试，它是一种可以区分用户是计算机还是人的测试，只要能通过 CAPTCHA 测试，该用户就可以被认为是人类。由此也可知道激活成功教程滑块验证码的关键即是让计算机更好的模拟人的行为，这也是激活成功教程的难点所在。（注：本文18年所作，仅作参考）
return [] if (root is None) else self.InOrder(root.left) + [root.val] + self.InOrder(root.right)
文件跳转较多，新手读起代码可能有点吃力。最好记录下每个文件是干什么的，有个大致印象即可。
日常工作的窘境 谈基因浏览器的必要性，不需要扯“各种基因组序列以及高通量测序数据爆炸性增长，满足基因组可视化、大规模基因组数据分析和应用需要”这些有的没的，只需要从日常实际需求出发就可以。 在日常数据处理和分析工作中，根据分析项目的不同我们会面对各种各样的文件，比如mapping得到的SAM或者BAM文件，在此基础上转化而来的记录各种（定量）信息的bedgraph文件、Wig文件或者tdf文件，亦或记录variant信息的VCF文件。以至于有一种比较调侃的说法，所谓生物信息就是整天和各种格式的文件打交道，转
在工作区（working directory）进行内容改动后，需要add操作，将文件添加到暂存区（index）。
一、短视频内容生产 优质短视频内容的产生依赖于短视频的采集和特效编辑，这就要求在进行短视频源码开发时，用到基础的美颜、混音、滤镜、变速、图片视频混剪、字幕等功能，在这些功能基础上，进行预处理，结合OpenGL、AI、AR技术，产生很多有趣的动态贴纸玩法，使得短视频内容更具创意。
尽管MNIST是源于NIST数据库的基准数据集，但是导出MNIST的精确处理过程已经随着时间的推移被人们多遗忘。因此，作者提出了一种足以替代MNIST数据集的重建数据集，并且它不会带来准确度的降低。作者将每个MNIST数字与它在NIST中的源相对应，并得到了更加丰富的元数据，如作者标识符、分区标识符等。作者还重建了一个完整的MNIST测试集，其中包含60000个测试样本，而不是通常使用的10000个样本。由于多余的50000个样本没有被使用，因此可以用来探究25年来已有的MNIST实验模型在该数据集上的测试效果。
嘿！你知道吗，盲人和视力受损者经常会遇到一些挑战，这些挑战使他们难以独立生活和参与社会。但是，由于机器学习的奇妙之处，我们现在有一些非常酷的辅助技术，可以帮助他们。例如，这位小哥，开发了一种设备，利用图像字幕和文本转语音技术，为那些最需要帮助的人提供帮助。
多目标跟踪(MOT)任务的关键挑战是跟踪目标下的时间建模。现存的用检测跟踪的方法采用简单的heuristics，如空间或外观相似性。这些方法，尽管其共性，但过于简单，不足以建模复杂的变化，如通过遮挡跟踪。所以现有的方法缺乏从数据中学习时间变化的能力。
Wolfram插件通过WolframlAlpha和Wolfram语言使ChatGPT能够访问强大的计算、准确的数学、精选知识、实时数据和可视化，从而使它变得更加智能。
通常我们希望放进仓库的代码保持纯净，即不要包含项目开发工具生成的文件，或者项目编译后的临时文件。但是，当我们使用git status查看工作区状态的时候，总会提示一些文件未被track。于是，我们想让git帮助我们忽略这些文件，不再提醒。
能用PHP内部字符串操作函数的情况下，尽量用他们，不要用正则表达式， 因为其效率高于正则。
1 字符串 1.1 少用正则表达式 能用PHP内部字符串操作函数的情况下，尽量用他们，不要用正则表达式， 因为其效率高于正则。 没得说，正则最耗性能。 str_replace函数要比preg_replace快得多，strtr函数又比str_replace来得快。 有没有你漏掉的好用的函数？ 例如：strpbrk()、strncasecmp()、strpos()、strrpos()、stripos()、strripos()。 1.2 字符替换 如果需要转换的全是单个字符，用字符串作为 strtr() 函数完成
机器之心报道 机器之心编辑部 来自谷歌研究院的研究者提出了一种使用双向 transformer 解码器的新型图像合成模型 MaskGIT，在性能和速度上都获得了大幅改进。 生成式 transformer 在合成高保真和高分辨率图像方面得到了快速普及。但迄今为止最好的生成式 transformer 模型仍是将图像视为一系列 token，并按照光栅扫描顺序（即逐行）解码图像。然而这种策略既不是最优的，也不高效。 近日，来自谷歌研究院的研究者提出了一种使用双向 transformer 解码器的新型图像合成模型
应用程序中的动效具有新的改良性的意义。跟过去的华丽、混乱的网站动画不同，新的动画干净、流畅，并且易于导航。忘掉你所知的GIF、令人不愉快的广告和Flash网站吧， 这些都是过去的事情了。 当你谨慎并且正确地使用动效时，它能极大地提高用户体验 improves user experience （UX）。动画世界中出现了许多新趋势。 HTML5和CSS3为网页设计师提供了一种在网页上融入动效的方法，而不会使它成为一种令人厌恶的东西。 为您的网站渐进性地增加一点动效，以确保您不会超载页面以及带来杂乱的用户体验。
“羊了个羊”这个微信小游戏真实让人欲罢不能，沉迷其中。每天打开朋友圈、微信群，大家都在问第二关过了吗？甚至于小编有个当医生的朋友，忙碌亿整天之后，晚上也在争分夺秒的玩“羊了个羊”。
来源：机器之心本文约2200字，建议阅读5分钟一种使用双向 transformer 解码器的新型图像合成模型 MaskGIT，在性能和速度上都获得了大幅改进。 来自谷歌研究院的研究者提出了一种使用双向 transformer 解码器的新型图像合成模型 MaskGIT，在性能和速度上都获得了大幅改进。 生成式 transformer 在合成高保真和高分辨率图像方面得到了快速普及。但迄今为止最好的生成式 transformer 模型仍是将图像视为一系列 token，并按照光栅扫描顺序（即逐行）解码图像。然而这
我们都知道互联网数据有个特性，大部分场景都是 读多写少，比如：微博、微信、淘宝电商，按照 二八原则，读流量占比甚至能达到 90%
选自Google Brain 作者：Asim Shankar & Wolff Dobson 机器之心编译 PyTorch 的动态图一直是 TensorFlow 用户求之不得的功能，谷歌也一直试图在 TensorFlow 中实现类似的功能。最近，Google Brain 团队发布了 Eager Execution，一个由运行定义的新接口，让 TensorFlow 开发变得简单许多。在工具推出后，谷歌开发人员 Yaroslav Bulatov 对它的性能与 PyTorch 做了横向对比。 今天，我们为 Tens
最近又刷起了算法，仿佛回到了大一时奋战到深夜场景，走上社会之初发现大学里学的都是啥玩意儿，工作中基本遇不到，各种数据结构都被封装的妥妥的根本不需要我们去操心，以至于越来越浮于表面。
在本主题上节当中，我们讲了esrally工具的部署、安装，那么本节我们来讲一下这个工具的应用、使用技巧。
优质短视频内容的产生依赖于短视频的采集和特效编辑，这就要求在进行抖音APP开发时，用到基础的美颜、混音、滤镜、变速、图片视频混剪、字幕等功能，在这些功能基础上，进行预处理，结合OpenGL、AI、AR技术，产生很多有趣的动态贴纸玩法，使得短视频内容更具创意。
手绘视频最终的生成物是视频文件，前面几篇主要讲的是手绘视频的创作部分，今天讲一下手绘视频的导出问题。主要以 UWP 为例，另外会介绍一些 Web 端遇到的问题和解决方法。 如上所述，手绘视频在创作后，
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