原文：Some R Packages to Keep In Mind（原文见文末链接）
此前，人形机器人Ameca「大梦初醒」的神情，已让许多人感受到了真正的「恐惧」。
1、远控免杀专题文章(1)-基础篇：https://mp.weixin.qq.com/s/3LZ_cj2gDC1bQATxqBfweg
近日，阿里巴巴集团智能计算研究院上线了一款 AI 图生视频模型 EMO（Emote Portrait Alive）。据悉，EMO 是一种富有表现力的音频驱动型肖像视频生成框架，用户用户只需要提供一张照片和一段任意音频文件，EMO 即可生成具有丰富面部表情和多种头部姿态的语音头像视频。此外，EMO 还可以根据输入音频的长度生成任意长度的视频。
前面用3篇推文详细介绍了三线表 & 基线资料表的绘制方法，分别介绍了CompareGroups、tableone和table1三个R包。点击以下链接直达：
某些解释需要由代码作者预先编写。而其他解释或许可以由结合大型语言模型的代码阅读器实时生成。
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】祝贺！近日，美国国家工程院发布新增院士名单，多位华人入选。 2023年2月7日，美国国家工程院公布了新增院士名单，本次共选举出106名院士和18名外籍院士，目前工程院院士总人数达2420人，外籍院士319人。 美国国家工程院是美国工程科技界最高水平的学术机构，成立于1964年12月，是世界上较有影响的工程院之一，当选美国国家工程院院士也是工程领域专家的最高专业荣誉之一。 下面为大家介绍部分当选的华人院士，其中也包括计算机行业的从业者，如微软黄学东的
从海量安全事件中挖掘有用的威胁信息与情报是当今讨论的热门话题，同时这也是一个难点？怎么实现呢？这里用到一种技术叫做关联分析，他也是SIEM（Security Information Event Management安全信息和事件管理）系统中最常见的事件检测手段，这并不是什么新鲜事物，20年前就已经有人提出来了。通常基于时序来对相同数据源或来自不同数据源的安全事件，使用关联规则来进行综合的关联分析，下面介绍关联分析的具体功能。
目标检测是计算机视觉中一个长期存在的挑战，其目标是在图像库中空间上定位和分类目标框。在过去的十年中，由于检测管道各个阶段的许多进步，目标检测取得了惊人的进展。目标检测Backbone的演变，从R-CNN的基础性转变到Faster R-CNN，以及改变范式的YOLO架构，再到最近将Transformer网络集成进来，代表了在增强特征提取和检测能力方面取得的重要进展。
前几天背软考资料的时候，密码学那部分有个东西叫DES加密算法，书上讲得不太清楚，搜了很多博客也没看到完全讲解清楚的，今天我就出一篇，希望能让各位清楚明白
阿里EMO项目开源了，但是是PPT！！！但在其项目页面仍然是一个不错的表现。
Transformer架构在自然语言处理和计算机视觉等领域表现出色，但在图级预测中表现不佳。为了解决这个问题，本文介绍了Graphormer，一种基于标准Transformer架构的图表示学习方法，在广泛的图表示学习任务中取得了优异成绩，特别是在OGB大规模挑战中。
基于Cascades框架，Columbia优化器专注于优化的效率。本章将详细描述Columbia优化器的设计和实现，并进行与Cascades的比较讨论。
课题目的： 最近2年，随着工业以太网越来越多的被应用和提及，很多我的客户开始使用工业总线的方式来控制各式各样的设备。虽然我对通讯协议并不精通，但是希望通过我的使用经验和这篇文章能使大家对工业以太网不在那么陌生，也消除一些抵触心理。
和尚在学习过程中通常会需要大量的小图标，而多数的 Icon 都是经过设计同学优化过的，而如何采用类似系统 Icons 方式，此时可以通过自传类似字体库的 ttf 图标库的方式来完成；
这就是阿里最新推出的基于音频驱动的肖像视频生成框架，EMO（Emote Portrait Alive）。
Author:Lei Shen Yang Feng 会议：ACL2020 paper:https://arxiv.org/abs/2005.00329
这是知乎上讨论非常火热的话题。很多接触过编程的人都知道「易语言」，这是一种使用中文代替编程语言中的英文的编程语言，同样可以实现程序功能。近日，一位卡内基梅隆大学（CMU）的大四学生开发了基于文言文的编程语言，高中语文三大怕的文言文终于找上程序员了。
有时，你可能希望像在命令行上那样运行命令，并将该命令的结果存储在一个变量中。我们可以通过将命令用美元符号和圆括号（$()）括起来来实现这一点。这种语法叫作命令替换 。例如：
在文本情感分类中，预训练模型如何进行prompting呢？为此，本篇文章在不同提示符的状况下，研究了零样本学习分类器对提示符变化的敏感性，进而给出在情感分类预训练模型的提示符选择方法。
主要参考自：Hail | GWAS Tutorial[1]本笔记旨在提供Hail功能的概述，重点是操作和查询遗传数据集的功能。我们进行了全基因组SNP关联测试，并证明了需要控制由群体分层引起的混杂。
if 条件语句 if [ $1x == "ab"x ]; then echo "you had enter ab" elif [ $1x == "cd"x ]; then echo "you had enter cd" else echo "you had enter unexpected word" fi 比较 对比字符串只能使用==、<、>、!=、-z、-n。对比字符串时，末尾一定要加上x（或者a、b等）一个字符，因为if [ $1x == "ab"x ]时如果没有了x ，并且$
本文独家改进：EMO助力RT-DETR ，替换backbone，面向移动端的轻量化网络模型——EMO：反向残差移动块（iRMB），通过堆叠不同层级的 iRMB。
表格结构识别是表格区域检测之后的任务，其目标是识别出表格的布局结构、层次结构等，将表格视觉信息转换成可重建表格的结构描述信息。这些表格结构描述信息包括：单元格的具体位置、单元格之间的关系、单元格的行列位置等。在当前的研究中，表格结构信息主要包括以下两类描述形式：1）单元格的列表（包含每个单元格的位置、单元格 的行列信息、单元格的内容）；2）HTML代码或Latex代码（包含单元格的位置信息，有些也会包含单元格的内容）。
本文实例讲述了Yii 框架使用数据库(databases)的方法。分享给大家供大家参考，具体如下：
导语 : 这篇文章是翻译别人的，来源是https://arxiv.org/abs/1503.02364 摘要 我们提出了神经响应机（NRM），一种基于神经网络的响应用于短文本的方法。NRM采用通用
ACL（访问控制列表）是应用在路由器接口的指令列表。这些指令列表用来告诉路由器，那些数据包可以接收，那些数据包需要拒绝。 基本原理为：ACL使用包过滤技术，在路由器上读取OSI七层模型的第三层及第四层包头中的信息，如源地址、目的地址、源端口、目的端口等，根据预先定义好的规则，对包进行过滤，从而达到访问控制的目的。 ACL通过在路由器接口处控制数据包是转发还是丢弃来过滤通信流量。 路由器根据ACL中指定的条件来检测通过路由器的数据包，从而决定是转发还是丢弃数据包。 ACL有三种类型： 1、标准ACL：根据数据包的源IP地址来允许或拒绝数据包。标准ACL的访问控制列表号是1~99。 2、扩展ACL：根据数据包的源IP地址、目的IP地址、指定协议、端口和标志来允许或拒绝数据包。扩展ACL的访问控制列表号是100~199. 3、命名ACL允许在标准ACL和扩展ACL中使用名称代替表号。 ACL依靠规则对数据包执行检查，而这些规则通过检查数据包中的指定字段来允许或拒绝数据包。ACL通过五个元素来执行检查，这些元素位于IP头部和传输层头部中。他们分别是源IP地址、目标IP地址、协议、源端口及目标端口。
今天数据迁移的小组找到我，希望我能够重新构建一些测试环境，其中测试环境中的一些分区表都需要去掉分区，转换成普通表的形式，因为他们在做一些工作的时候碰到了问题，而且希望必要的约束等都保留，这个需求听起来倒不复杂，很清晰，我看了下需要转换的表，一看有将近100多个，而且重构好几套环境，想想都头疼。 这个需求是很特别，至少从数据库层面是不支持的。 一种类似就是通过exp/imp 做数据结构的同步，生成对应的ddl语句，然后解析ddl语句,把分区的部分剔除。 因为exp生成的ddl语句含有很多的存储细节,stor
随着机器学习和深度神经网络两个领域的迅速发展以及智能设备的普及，人脸识别技术正在经历前所未有的发展，关于人脸识别技术讨论从未停歇。目前，人脸识别精度已经超过人眼，同时大规模普及的软硬件基础条件也已具备，应用市场和领域需求很大，基于这项技术的市场发展和具体应用正呈现蓬勃发展态势。人脸表情识别(facial expression recognition, FER)作为人脸识别技术中的一个重要组成部分，近年来在人机交互、安全、机器人制造、自动化、医疗、通信和驾驶领域得到了广泛的关注，成为学术界和工业界的研究热点。本文将对人脸识别中的表情识别的相关内容做一个较为详细的综述。
生成器（Generator）在 Python 中总是以优雅、简洁的方式存在，从它身上能看到函数是“第一类对象”的影子，还能感悟“大道至简”的编程理念。
在进行复杂的分析处理和数据发现时，一个表的数据通常不足以提供重要的见解，因此需要合并多个表。 SQL，作为与关系数据库通信的一种方法，允许您在表之间创建关系.
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“[” 是专有命令，而不是普通测试符号（ls /usr/bin/[ 有结果），和test命令等价，并且是内建命令。
test命令 测试特定的表达式是否成立，当条件成立时，测试语句的返回值为0，否则为其他数值
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gt包所做的一切都是为了更简单地生成好看的展示表格。展示表格？是的，我们正在尝试将数据表格（如tibbles、data.frame）和你在网页、期刊文章或者杂志中的表格区分开来。后面这种表格可以称为展示表格、汇总表格或者真实的表格。下面是一些网站上的例子：
XSS（跨站脚本攻击）漏洞是Web应用程序中最常见的漏洞之一，它指的是恶意攻击者往Web页面里插入恶意html代码，当用户浏览该页之时，嵌入其中Web里面的html代码会被执行，从而达到恶意攻击用户的特殊目的，比如获取用户的cookie，导航到恶意网站，携带木马等。根据其触发方式的不同，通常分为反射型XSS、存储型XSS和DOM-base型XSS。漏洞“注入理论”认为，所有的可输入参数，都是不可信任的。大多数情况下我们说的不可信任的数据是指来源于HTTP客户端请求的URL参数、form表单、Headers以及Cookies等，但是，与HTTP客户端请求相对应的，来源于数据库、WebServices、其他的应用接口数据也同样是不可信的。根据请求参数和响应消息的不同，在XSS检测中使用最多的就是动态检测技术：以编程的方式，分析响应报文，模拟页面点击、鼠标滚动、DOM 处理、CSS 选择器等操作，来验证是否存在XSS漏洞。
通用的2D目标检测（GOD）已经从早期的传统检测器发展到基于深度学习的目标检测器。深度学习方法的发展在近年来经历了许多架构上的变化，包括单阶段，两阶段，基于CNN的，基于Transformer的，以及基于扩散的方法。所有这些方法的目标都是预测图像中目标的2D边界框和它们的类别。
人们关心的试验结果称为指标，试验中需要考察、可以控制的条件称为因素或因子，因素所处的状态称为水平
原文：https://themockup.blog/posts/2020-09-04-10-table-rules-in-r/ Rmd[1]
sudo add-apt-repository ppa:webupd8team/sublime-text-3 #添加sublime text 3的仓库
今天小编在做线性回归的时候，突然想 R 能不能把结果以表格的形式输出呢？这样就不需要自己复制粘贴画表格啦。小编搜了一下果然有相关的 R 包—— stargazer ，现将自己关于该包的一些学习笔记分享给大家。
「处理Excel表格需要用到openpyxl模块，该模块需要手动安装pip install openpyxl」
TPC-H 基准测试是由 TPC-D(由 TPC 组织于 1994 年指定的标准,用于决策支持系统方面的测试基准)发展而来的.TPC-H 用 3NF 实现了一个数据仓库,共包含 8 个基本关系,其数据量可以设定从 1G~3T 不等。TPC-H 基准测试包括 22 个查询(Q1~Q22),其主要评价指标是各个查询的响应时间,即从提交查询到结果返回所需时间.TPC-H 基准测试的度量单位是每小时执行的查询数( QphH@size)，其中 H 表示每小时系统执行复杂查询的平均次数，size 表示数据库规模的大小,它能够反映出系统在处理查询时的能力.TPC-H 是根据真实的生产运行环境来建模的,这使得它可以评估一些其他测试所不能评估的关键性能参数.总而言之,TPC 组织颁布的TPC-H 标准满足了数据仓库领域的测试需求,并且促使各个厂商以及研究机构将该项技术推向极限。
一种快速、经济、非侵入性的检测和表征神经静默的工具在诊断和治疗许多疾 病方面具有重要的益处。我们提出了一种名为SilenceMap的算法，用于使用非侵入性头皮脑电图(EEG)信号揭示电生理信号或神经静默的缺失。通过考虑不同来源对记录信号功率的贡献，并使用半球基线方法和凸谱聚类框架，SilenceMap允许使用相对少量的EEG数据快速检测和定位大脑中的静默区。SilenceMap在使用不到3分钟的脑电图记录(13、2和11 mm对25、62和53 mm)以及对基于真实人体头部模型的100个不同模拟静默区域(12±0.7 mm对54±2.2 mm)进行估计方面，大大优于现有的源定位算法。SilenceMap为可访问的早期诊断和持续监测人类皮质功能的改变的生理特性铺平了道路。 1.简述 本文利用数据相对较少的头皮脑电(EEG)信号，为神经静默的非侵入性检测提供了理论和实验支持。我们采用静默或静默区域这一术语来指代大脑组织中神经活动很少或没有活动的区域。这些区域反映缺血、坏死或病变组织、切除的组织(例如，癫痫手术后)或肿瘤。皮质扩散去极化(CSD)也出现动态静默区，这是大脑皮层缓慢传播的静默波。 脑电图被越来越多地用于诊断和监测神经疾病，如中风和脑震荡。用于检测脑损伤的常用成像方法(例如磁共振成像(MRI)或计算机断层扫描)不是便携式的，不是为连续(或频繁)监视而设计的，在许多紧急情况下难以使用，甚至可能在许多国家的医疗机构中不可用。然而，许多医学场景可以受益于便携式、频繁/持续的神经静默监测，例如，检测肿瘤或病变大小/位置和CSD传播的变化。然而，非侵入性头皮脑电图在紧急情况下可以广泛使用，甚至可以在现场部署，但只有几个限制。与其他成像方式相比，它安装简单快捷，携带方便，成本较低。此外，与MRI不同的是，EEG可以从体内植入金属物体的患者身上记录下来，例如起搏器。 源定位VS静默定位。脑电图的一个持续挑战是源定位，即根据头皮脑电图记录确定潜在神经活动的位置的过程。挑战主要来自三个问题：(i)问题的性质不明确(传感器很少，源的可能位置很多)；(ii)大脑和头皮之间的距离和层的空间低通滤波效应；以及(iii)噪声，包括外部噪声、背景脑活动以及伪像，例如心跳、眼球运动和咬合下巴。在应用于神经科学数据的源定位范例中，例如在事件相关电位范例中，头皮EEG信号在事件相关试验上聚集以求出背景脑活动和噪声的平均值，从而允许提取跨试验一致的信号活动。静默区的定位带来了额外的挑战，其中最重要的是如何处理背景脑活动：虽然在源定位中它通常与噪声归为一类(例如，有文章指出：“脑电数据总是受到噪声的污染，例如，外源性噪声和背景脑活动”)，在静默定位中，估计背景活动存在的位置是直接感兴趣的，因为静默定位的目标是将正常的大脑活动(包括背景活动)从异常静默中分离出来。因为源定位忽略了这种区别，正如我们在下面的实验结果中所展示的那样，经典的源定位技术，例如多信号分类(MUSIC)、MNE(MNE)和标准化低分辨率脑电磁层析成像(SLORETA)，即使在适当的修改之后，也不能定位大脑中的静默(“方法”详细说明了我们对这些算法的修改)。 为了避免平均背景活动，我们估计了每个源对所有电极上记录的EEG的贡献。这一贡献是以平均功率感而不是平均值来衡量的，因此保留了背景脑活动的贡献。我们的静默定位算法，称为SilenceMap，估计这些贡献，然后使用工具量化我们对静默区域的假设(连续、静默区域的小尺寸，并且仅位于一个半球)来定位它。正因为如此，另一个不同之处出现了：静默定位可以使用更多的时间点(比典型的源定位)。例如，采样频率为512 Hz的160秒数据为SilenceMap提供了大约81,920个要使用的数据点，提高了信噪比(SNR)，而源定位技术通常仅依赖于几十个与事件相关的试验来平均和提取跨试验一致的源活动。 此外，我们还面临两个额外的困难：缺乏背景脑活动的统计模型，以及参考电极的选择。第一种情况是通过包括基线记录(在没有静默的情况下；我们在实验结果中没有基线)或利用半球基线来处理第一种情况，即在相对于纵向裂缝对称放置的电极上测得的功率大致相等(见图1B)。虽然这里使用的半球基线提供了相当精确的重建，但我们注意到这个基线只是一个近似值，实际的基线有望进一步提高精度。第二个困难是相关的：为了在功率上保持这种近似的半球对称性，最好利用纵裂顶部的参比电极(见图1A)。利用这些改进，我们提出了一种迭代算法，使用相对较少的数据来定位大脑中的静默区。在模拟和真实数据分析中，SilenceMap在定位准确性方面优于现有的算法，该算法仅使用128个电极上160秒的脑电信号来定位三名接受手术切除的参与者的静默区域。 2.结果 SilenceMap通过两个步骤定位静默区：(1)第一步在低分辨率源网格中找到一个连续的静默区，假设在此分辨率下，源在空间上是不相关的。在这个低分辨率的网格中，
例如，对于DETR，Conditinal-DETR，DAB-DETR和DN-DETR，性能提升分别为2.4 AP，2.5 AP，1.9 AP和1.6 AP。作者希望作者的工作能引起检测领域对当前DETR-like模型的定位Bottleneck的关注，并突出了RefineBox框架的潜力。 代码和模型：https://github.com/YiqunChen1999/RefineBox
今天给大家介绍的是Chemical Science上有关溶剂优化的文章 "Machine learning and molecular descriptors enable rational solvent selection in asymmetric catalysis"。
umask（user’s mask）用来设置文件权限掩码。权限掩码是由3个八进制的数字所组成，将现有的存取权限减掉权限掩码后，即可产生建立文件时预设的权限。
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