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Wikipedia创始人访谈

问：2007年，Wikipedia决定为所有外部链接，添加"no-follow"属性。这引起了巨大的反弹。我想问一下，这种做法对防止spam是否有效？你觉得未来会恢复回去吗？ 答：事实上，我是反对添加"no-follow"属性的。最后，只是因为Google的工程师Matt Cutts不断劝说，才勉强同意。 可能在某些情况下，我们会放置广告，但是目前不太可能出现。我希望将来也不要出现。 我的观点是，我们每个人都应该将Wikipedia视作世界的基础设施之一，而不是互联网上的一个竞争性组织。 如果我们为了短期的收入，在Wikipedia上放置广告，这并不一定有利于达到我们的目标。（它也可能会有帮助，但是我们一定要非常慎重。） 你真的觉得Wikipedia可以改变人性吗？ 答：如果我们做好这个项目，我们就为世界带来了一些积极的变化。

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    但是，PeopleCode 语言的某些方面与 PeopleTools 环境特别相关。例如，定义名称引用使您能够在不使用硬编码字符串文字的情况下引用 PeopleTools 定义，例如记录定义或页面。 **注意：**在某些情况下，如果您使用另存为创建新的应用程序包，您可能会遇到错误。 这个属性好像是保存后才执行和立即执行的区别 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-khIRPMAH-1634795321221)(学习笔记.assets/image 工作流PeopleCode在SavePreChange之后和SavePostChange之前的数据库更新之前立即执行 SavePostChange 5.事件 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制 行级安全性：概述 限制对某一地区某些数据的访问的任何手段。 ​ ——例如，允许用户只查看其业务单元内的发票 在系统中以多种方式实现。

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    Python 强化学习实用指南：11~14

    我们使用 Q 函数来找到最佳策略，因为 Q 函数告诉我们哪个动作是在某种状态下执行的最佳动作。 您认为我们不使用 Q 函数就能直接找到最优策略吗？ 是。 我们可以。 （RL）的惊人算法之一，在该算法中，我们直接优化由某些参数θ设置的策略。 类似地，当我们执行裁剪时，r[t](θ)的值将不会减小到小于1 - ε： [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-P34yYeQp-1681653842371)(https 智能体从环境接收观察并执行某些操作。 假设我们将交互序列存储在两个轨迹段中，即σ[1]和σ[2]。 现在，这两个轨迹已显示给人类。 如果动作a是原始动作，那么我们可以将V^π(a, s)定义为在s状态下执行动作a的预期立即回报： [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-n0qIQaHP-1681653842375

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    ECMA-262-3 详解：4、作用域链

    同时，我们也知道，变量对象是在每一次进入上下文的时候被创建并且赋予初始值的，并且在代码执行阶段更新。 本章致力于讨论与执行上下文紧密相关的更多细节；这一次，我们会提到一个作用域链的概念。 函数创建 我们知道，在进入上下文阶段的时候，函数声明会放入变量/活动对象（VO/AO）。来看看这个例子，在全局上下文（即变量对象就是全局对象自身，还记得吗？） 就像是链的某种2D查找：（1）在原型链连接上，（2）在每一个原型链连接上 — 深入到链链接的原型。 但是在上面的第一个例子中，在解析标识符中遍历作用域链，我们到达了全局对象（在某些视线中而不是全部），它继承自 Object.prototype ，因此解析为10。 中有两种语句在代码执行时可以修改作用域链。

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    Python 元学习实用指南：6~10

    首先，我们接受任务T[1]并对某些n次迭代执行 SGD，并获得最佳参数θ'[i]。 然后我们执行下一个任务T[2]，迭代执行 SGD n次，并获得最佳参数θ'[i]。 现在，我们通过对某些n迭代次数执行随机梯度下降来最大程度地减少数据集中的损失。 在对采样任务T，执行n次迭代的 SGD 之后，我们将获得最佳参数θ'[i]。 外循环：现在，在执行元优化之前，我们将按以下方式计算权重： [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-q9ebLrEw-1681653539502)(https:// 在前面的章节中，我们已经了解了 MAML 如何通过计算元梯度和执行元优化来找到模型的最佳初始参数。 但是我们可能面临的问题之一是，我们的模型可能会偏向某些任务，尤其是在元训练阶段中采样的任务。 由于在某些任务上存在偏见模型，我们也将无法对与元训练任务有很大差异的未见任务进行更好的概括。 为了减轻这种情况，我们需要使我们的模型在某些任务上不会偏见或表现不佳。

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    Python中的requirements.txt文件

    您安装的某些东西取决于“ helloworld”，而有些则不是。 要构建满足您的需求及其所有依赖项的本地目录，请执行以下操作： pip install wheel pip wheel --wheel-dir=/local/wheels -r requirements.txt 而随后只用车轮的本地目录（而不是从PyPI中）安装了这些要求： pip install --no-index --find-links=/local/wheels -r requirements.txt pip.fish 或者，您可以将completion命令的结果直接与外壳的eval函数一起使用，例如，通过将以下内容添加到启动文件中： eval "`pip completion --bash`" 从本地安装包 在某些情况下 然后，要仅从本地安装，将使用--find-links和--no-index，如下所示： $ pip install --no-index --find-links=DIR -r requirements.txt

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    〖免杀〗.net程序一键免杀Win10 20H2 Defender「建议收藏」

    GO异或加密免杀 使用GO免杀CS的shellcode，生成的dll上线成功执行CMD命令正常，但执行dumplsass等相关高危功能或加载Ladon时被杀，CS直接下线，甚至加载一个只输出hello [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-qbgd7UY6-1639834930031)(http://k8gege.org/k8img/posts/win10/20h2 我们需要Ladon扫描内网或进行横向移动，但是EXE被杀了，还有办法吗? 答案是有的，记得文章开头说过的话吗，Defender在某些方面是杀能力还是比较差的，如powershell、VBS、java、php啊等脚本类语言，不只是它在这方面，其它专做杀软的在这方面也不是很强。 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-pYSkigEv-1639834930085)(http://k8gege.org/k8img/posts/win10/20h2

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    Python 强化学习实用指南：1~5

    您可能无法在每一步都获得奖励。 只有在任务完成后才能给予奖励。 在某些情况下，您会在每一步中获得奖励，以查明您是否犯了任何错误。 还是不了解马尔可夫链？ 好吧，让我们谈谈。 我：“你在做什么？” 您：“我正在阅读有关马尔可夫链的信息。” 我：“看完书后你打算做什么？” 你：“我要睡觉了。” 我：“您确定要睡觉吗？” 您：“可能。 智能体可以执行的一组动作(A)，用于从一种状态转移到另一种状态。 转移概率（P[ss']^a），是通过执行某些操作a从一种状态s转移到另一种状态s'的概率。 因此，在这种情况下，我们重视未来的奖励，而在某些情况下，我们更喜欢即时奖励，而不是未来的奖励。 （说，如果我今天或 13 个月后给您巧克力，您会喜欢巧克力吗？） 首先，我们将P[ss']^a定义为在执行动作a时从状态s转换为s'的转移概率： [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-cStMTFvN-1681653674660

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    Python 强化学习实用指南：6~10

    人工神经网络 神经元很酷，对吗？ 但是单个神经元不能执行复杂的任务，这就是为什么我们的大脑拥有数十亿个神经元，这些神经元分层组织，形成一个网络。 类似地，人工神经元分层排列。 同样，我们将过滤器矩阵在输入矩阵上移动一个像素，然后执行逐元素乘法： [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-a4z1ocUU-1681653750849)(https 经验回放 我们知道，在 RL 环境中，我们通过执行某些操作a，从一个状态s转移到下一状态s'，并获得奖励r。 我们将此转移信息作为<s, a, r, s'>保存在称为回放缓冲区或经验回放的缓冲区中。 在某些游戏中，我们可以分配奖励，例如 +1 表示获胜，-1 表示损失，而 0 则不计任何收益，但是在某些其他游戏中，我们必须分配诸如 +100 表示​​执行某项操作和 +50 表示进行另一项操作的奖励。 但是，您认为仅使用过去的四个屏幕将有助于我们了解不同的环境吗？ 在某些环境下，我们甚至可能需要过去的 100 个游戏屏幕来更好地了解当前游戏状态。

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    Pandas 学习手册中文第二版：1~5

    它更多是具有某些分析功能的操纵工具。 您正在阅读本文的事实符合您的资格，因为您必须要分析某些数据，并希望在将来进行分析。 检索 数据的检索主要在第 9 章“访问数据”中介绍。 但是，在某些情况下，这很重要，例如，将序列乘以标量值时，如下所示： [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-dxY66vpy-1681365384111)(https 在执行此类操作时，Pandas 实际上会执行以下操作： [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-j8ZH2pao-1681365384124)(https://gitcode.net /-/raw/master/docs/learning-pandas-2e/img/00129.jpeg)] 可以通过在[]运算符中执行逻辑运算来简化语法： [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传

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    详解Mysql执行计划explain

    .png)] 查看是否生效：show variable like ‘%profil%’; [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-sXUsu1KO-1590054590258 /resource/21284c2738a384fa363a501570429826.png)] 全部分析的类型：show PROFILE all; [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传 .png)] [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-wy0aSPNB-1590054590265)(https://graph.baidu.com/resource 选择解释标签，就可以查看到sql的执行计划了 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-AZbbSgxi-1590054590266)(https://graph.baidu.com Using temporary ：当MySQL 在某些操作中必须使用临时表的时候，在Extra 信息中就会 出现Using temporary 。

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    Pandas 学习手册中文第二版：11~15

    十二、数据聚合 数据聚合是根据信息的某些有意义的类别对数据进行分组的过程。 然后对每个组进行分析，以报告每个组的一个或多个摘要统计信息。 该对象表示最终将要执行的分组的临时描述。 该对象帮助 Pandas 在执行之前首先验证相对于数据的分组。 这可以帮助优化和识别错误，并为您提供了一个点，您可以在此之前检查某些属性，而这可能是昂贵的计算过程。 此临时对象具有许多有用的属性。 向上和向下重新采样时间序列 在时间序列上执行滚动窗口操作 配置 IPython 笔记本 要利用本章中的示例，我们将需要包括以下导入和设置： [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传 在某些情况下，如果星期一是假日，那么从星期五开始的一个工作日实际上可能是星期二。 Pandas 为我们提供了处理这类棘手情况所需的所有工具。

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    Pandas 学习手册中文第二版：6~10

    但是，如果我们想重复执行此操作怎么办？ 可以使用%timeit语句在 Python 中进行模拟。 以下代码重复执行查找并报告性能。 在某些情况下，数据每隔一行存储一次。 这些情况在加载数据时会导致错误。 为了处理这些情况，Pandas pd.read_csv()和pd.read_table()方法具有一些有用的参数来帮助我们。 十、整理数据 我们现在在数据处理管道中，需要查看我们检索到的数据并解决在分析过程中可能出现的异常现象。 这些异常可能由于多种原因而存在。 有时，某些数据部分未记录或丢失。 很多时候，某些数据点可以重复。 这种处理异常数据的过程通常称为整理您的数据，您会发现该术语在数据分析中使用了很多次。 这是管道中非常重要的一步，在进行简单分析之前，它可能会花费大量时间。 在某些统计分析中，当使用 0 值的较大偏差会导致错误故障时，这可能是可以接受的。

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    Python 自然语言处理实用指南：第一、二部分

    然后，在探索 PyTorch 的某些 NLP 功能（例如其执行张量运算的能力）之前，我们将把 PyTorch 与其他深度学习框架进行比较，最后演示如何构建简单的神经网络。 深度学习是一种易于并行化的计算任务，这意味着可以将计算分解为较小的任务，并可以在许多较小的处理器中进行计算。 意味着无需在单个 CPU 上执行任务，而是在 GPU 上执行计算更为有效。 虽然这在某些模型中很有用，例如在训练 RNNs 时，但对于我们的示例，我们希望在每个周期后从头开始计算梯度，因此我们确保在每次通过后将梯度重置为零。 因此，对于您的模型，最好使用经过预先训练的嵌入，例如 GLoVe，它们已经在非常大的数据集上进行了训练，但是在某些情况下，最好对模型进行训练。 在某些情况下，我们可能不希望直接删除标点符号。 一个很好的例子是的使用和号（&），在几乎每种情况下，它都与单词and互换使用。 因此，与其完全删除&号，不如选择直接用and一词代替。

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    NumPy 和 Pandas 数据分析实用指南：1~6 全

    在 Windows 和 macOS 上进行安装最终等同于使用安装向导，该安装向导通常会为您的系统选择最佳选项，尽管它确实允许某些选项根据您的首选项而有所不同。 在第一个单元格中，我们将输入一些代码，在第二个单元格中，我们可以输入依赖于第一个单元格中的代码的代码。 注意当我们尝试在第一个单元格中执行代码之前在第二个单元格中执行代码时会发生什么。 尽管我们不一定要添加两个任意形状的数组，但是在某些情况下，我们可以合理地对不同形状的数组执行算术运算。 从某种意义上说，较小数组中的信息被视为属于相同形状但具有重复值的数组。 例如，在某些调查中，丢失的数据由不可能的数值编码。 假设母亲的孩子人数为 999； 这显然是不正确的。 这是使用标记值指示缺少信息的示例。 它计算落入真实平面上某些六角形面元的观测值，如下所示： [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-I8yAgOxM-1681367023205)(https://gitcode.net

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    TensorFlow 卷积神经网络实用指南：6~10

    我们现在应该问自己一个问题：“使用 L2 损失比较图像是一个好主意吗？”。 BEGAN BEGAN 的主要思想是在判别器上使用自编码器，这将有其自身的损失，该损失会衡量自编码器对某些图像（生成器或真实数据）的重构程度： [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传 在本章中，我们将介绍并讨论日常工作流程，这些工作流程将帮助您回答以下问题： 我应该如何分割数据集？ 我的数据集足以代表我的问题吗？ 我的模型应该有多复杂才能有效且准确？ 评估模型的最佳方法是什么？ 最小化 FC 层的数量（在最后一层之前使用丢弃）。 仅在最终需要连接某些标量特征时才使用 FC。 另外，有些插件可让您将 S3 直接映射到您的 EC2 实例，例如某些远程文件夹（不建议使用）： [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-8FWhOU8p-1681568428354

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    Linux内核转发技术

    也许你会说,“拜托,这种一看就让人头大的字眼, 我真的需要了解吗?” 有句流行语说得好,没有买卖,就没有杀害. 在内核2.4.17之前只包含prerouting和output链路, 在之后的版本中增加了input,forward和postrouting链路. raw: raw主要用来在连接跟踪中配置notrack 例1.作为防火墙 假设这么一种场景, 我们连接上了一个烦人的局域网, 为什么说它烦人呢? 因为局域网内有很多脚本小子, 来来回回扫描不说, 还在某些端口进行爆破. 要注意的是所有规则是按顺序检查的, 一旦检查到符合的条件就会执行,而不往下继续检查,如果所有规则都不匹配, 则会执行默认的操作(默认策略).因此在逐条添加规则的时候最好是从小到大添加. 例2.作为路由器 在管制的网络中经常有这么一种情况, 即内网是绑定mac地址的, 客户端要接入路由器必须要网络管理员添加, 因为即使有wifi密码,连接上之后也无法获取ip,因而不能上网.

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    Python Web 深度学习实用指南：第三部分

    API 是可以集成到应用中以执行某些任务的一组函数（尽管从技术上讲，API 可以仅包含一个函数）。 通常，作为开发人员，我们希望将喜欢的网站中的特定工具集成到自己的应用中。 当我们单击网站上的某些内容时，我们将被重定向到另一个页面/部分。 在大多数情况下，我们将网页作为输出。 但是，API 通常不会产生美观的网页作为其输出。 现在，您将能够看到一个屏幕，如以下屏幕截图所示，其中为您的智能体提供了某些默认意图： [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-HxggLaLw-1681705088844 因此，让我们转到这里并执行以下步骤： 单击“免费启动”按钮，如下所示： [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-tp0rIJSe-1681705088855)(https 设置主页模板 现在让我们创建一个网页，该网页在访问/路由时加载。 还记得我们在项目中创建的api应用吗？ 为了简单起见，使索引页面成为该应用的一部分。

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