之前写过一篇《隐私合规代码排查思路[1]》的文章,但文章没有将方案开源出来,总觉得差了那么点意思,这次打算把几种常规的检测方法都开源出来,给大家一些借鉴思路。
给你一个字符串 s 和一个字符串列表 wordDict 作为字典,判定 s 是否可以由空格拆分为一个或多个在字典中出现的单词。
你怎么能提高网页性能? 大多数开发者会通过JavaScript和图片来优化,通过服务器配置,压缩文件和合并文件 - 甚至调整CSS(合并小图片)。 可怜的HTML老是被忽视,尽管它一直是网络的核心语言。 HTML正在变得越来越大。排名前100的网站每个HTML页面大多在40K左右。亚马逊和雅虎使用上千个HTML页面。在youtube.com主页面,HTML元素高达3500个。 减少的HTML复杂性和一个页面的元素数量并不会明显提高解析时间 - 但HTML是构建极速网页,和适应不同设备并影响
给定一个非空字符串 s 和一个包含非空单词列表的字典 wordDict,在字符串中增加空格来构建一个句子,使得句子中所有的单词都在词典中。返回所有这些可能的句子。
农业、飞机、棒球钻石、海滩、建筑物、丛林、密集住宅、森林、高速路口、高尔夫球场、港口、路口、中型住宅、移动房屋公园、立交桥、停车场、河、跑道、稀疏住宅、储油罐、网球场
美国国家森林类型和组别 森林类型 该数据集描绘了美国全国和阿拉斯加的141种森林类型。这些数据来自于2002年和2003年生长季节的MODIS综合图像,并结合其他近100个地理空间数据层,包括海拔、坡度、坡度和生态区域。该数据集是由美国林业局森林资源调查与分析和森林健康监测项目以及美国林业局地理空间技术与应用中心合作开发的。该数据集的目的是描绘美国森林覆盖的广泛分布模式,并为国家规模的建模项目提供输入。前言 – 床长人工智能教程
Pine 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 前脚美团刚发布YOLOv6, YOLO官方团队又放出新版本。 曾参与YOLO项目维护的大神Alexey Bochkovskiy在推特上声称: 官方版YOLOv7比以下版本的精度和速度都要好。 在论文中,团队详细对比了YOLOv7和其他变体的性能对比,并介绍v7版本的新变化。 话不多说,YOLOv7有多强一起来看实验结果。 速度、精度都超越其他变体 论文中,实验以之前版本的YOLO和最先进的目标检测模型作为基准。 表格是YOLOv7模型在相同的参数
The GAP/LANDFIRE National Terrestrial Ecosystems data represents a detailed vegetation and land cover classification for the Conterminous U.S., Alaska, Hawaii, and Puerto Rico.GAP/LF 2011 Ecosystems for the Conterminous U.S. is an update of the National Gap Analysis Program Land Cover Data - Version 2.2. Alaska ecosystems have been updated by LANDFIRE to 2012 conditions (LANDFIRE 2012). Hawaii and Puerto Rico data represent the 2001 time-frame (Gon et al. 2006, Gould et al. 2008). The classification scheme used for the Alaska and the lower 48 states is based on NatureServe’s Ecological System Classification (Comer et al. 2003), while Puerto Rico and Hawaii’s map legend are based on island specific classification systems (Gon et al. 2006, Gould et al. 2008).
LANDFIRE (LF), Landscape Fire and Resource Management Planning Tools, is a shared program between the wildland fire management programs of the U.S. Department of Agriculture's Forest Service, U.S. Department of the Interior's Geological Survey, and The Nature Conservancy.
title (const string) 脚本标题。当没有使用`shorttitle`参数时,它会显示在图表上,并在发布脚本时成为出版物的默认标题。
Description Pine开始了从S地到T地的征途。 从S地到T地的路可以划分成n段,相邻两段路的分界点设有休息站。 Pine计划用m天到达T地。除第m天外,每一天晚上Pine都必须在休息站过夜。所以,一段路必须在同一天中走完。 Pine希望每一天走的路长度尽可能相近,所以他希望每一天走的路的长度的方差尽可能小。 帮助Pine求出最小方差是多少。 设方差是v,可以证明, 是一个整数。为了避免精度误差,输出结果时输出 Input 第一行两个数 n、m。 第二行 n 个数,表示 n 段路的长度
2004 年,来自美国宾夕凡尼亚州的作家 John Gruber 发明了 Markdown,让人们可以通过更加易读易写的纯文本格式来进行写作,并可以很方便的转为 HTML 或 XHTML 等文档。
Pine 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 给你两句话,来品一下它们所蕴含的情感: “我真的会谢。” “听我说谢谢你,因为有你,温暖了四季······” 或许你会说,这很简单啊,不就是最近经常被玩的梗吗? 但如果问问长辈,他们可能就是一副“地铁老人看手机”的模样了。 不过与流行文化之间有代沟这事,可不仅限于长辈们,还有AI。 这不,一位博主最近就po出了一篇分析谷歌数据集的文章,发现它对Reddit评论的情绪判别中,错误率竟高达30%。 就比如这个例子: 我要向朋友怒表达对他的爱意。 谷歌
以色列一家科技公司开发一款 AI 工具,可以让企业透过智能电话、电脑远距监察员工的生命迹象,以确认员工是真的生病,还是装病请假。用户安装应用后,只需望着镜头 45 秒,该应用即可读取其生命迹象,如心跳、氧饱和度和呼吸频率。AI 系统可探测肉眼无法观察的细微颜色差异,可以看到表皮下方的血液流动情况。镜头可以每秒可以捕捉到 30 至 120 张照片,AI 系统会处理每张照片中皮肤反射的红、绿和蓝光之间的差异,以显示心率、氧饱和度和呼吸率频等讯息。
Given a non-empty string s and a dictionary wordDict containing a list of non-empty words, add spaces in s to construct a sentence where each word is a valid dictionary word. Return all such possible sentences.
Note: 如何代码实现有问题,可以依据Github上的lib/main.dart 来检查你的代码。
https://leetcode-cn.com/problems/word-break-ii/
根据AE的工程文件拆解出OPENGL渲染的有效步骤,作为shader的渲染的参数或者模块。通过研究AE的使用及开发流程,主要从下面几个方面出发。
今天在PINE64官网刷消息看到他们推出了便携烙铁二代产品Pinecil V2,就简单浏览了下,竟然有惊喜。
这就是新鲜出炉的Stableboost,一个新设计的Stable Diffusion交互界面。
研究团队全员女将,这是她在普林斯顿的第一篇all-female author论文。
nginxWebUI是一款图形化管理nginx配置的工具, 可以使用网页来快速配置nginx的各项功能, 包括http协议转发,tcp协议转发, 反向代理, 负载均衡, 静态html服务器, ssl证书自动申请、续签、配置等, 配置好后可一建生成nginx.conf文件, 同时可控制nginx使用此文件进行启动与重载, 完成对nginx的图形化控制闭环.
金磊 Pine 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI Stack Overflow,正在被程序员们抛弃。 你没听错。 这个全球知名的开发者问答网站,仅在一个月时间内,访问量骤降3200万! 甚至现在的搜索量仅是它巅峰时期的三分之一…… 为何会突然如此?网友一语道破玄机: 自打ChatGPT问世以来,我就没再用过Stack Overflow了。 而且从近三个月Stack Overflow访问量统计来看,流量下滑是在2022年11月至12月期间发生的。 巧合的是,OpenAI发布ChatGPT,正
pwd: print work directory 打印当前目录 显示出当前工作目录的绝对路径 ps: process status(进程状态,类似于windows的任务管理器) 常用参数:-auxf ps -auxf 显示进程状态 df: disk free 其功能是显示磁盘可用空间数目信息及空间结点信息。换句话说,就是报告在任何安装的设备或目录中,还剩多少自由的空间。 du: Disk usage rpm:即RedHat Package Management,是RedHat的发明之一 rmdir:
pwd:print work directory 打印当前目录 显示出当前工作目录的绝对路径
注意:使用该种方式引入脚本需要使用webpack工具打包才可运行,Webpack 是目前比较流行的模块打包工具,你可以在使用 webpack 的项目中轻松的引入和打包AntV,这里假设你已经对 webpack 具有一定的了解并且在自己的项目中使用。
在Windows环境下用Notepad++写了个shell脚本,上传到Linux平台后运行报错如下:
作者 | Yong Cui 译者 | 平川 策划 | 邓艳琴 本文最初发布于 Better Programming。 这是下一个大事件吗?如果继续发展下去,有可能。 在 2022 年 PyCon 美国大会期间,作为主题发言人之一的 Peter Wang 公布了 PyScript——一种在 HTML 中直接编写 Python 脚本的方法。或许你不知道 Peter,但你可能听说过 Anaconda,这是最流行的 Python 和 R 分发版之一,主要应用于数据科学。Peter 是 Anaconda 的
Pine 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 又一“人类饭碗”被AI抢走,还是和训练AI息息相关的: 数据标注。 苏黎世大学研究发现,在ChatGPT面前,无论成本还是效率,人类可以说是毫无优势: 成本上,ChatGPT平均每个标注成本低于0.003美元,比众包平台便宜20倍; 效率上,在相关性、立场、主题等任务中,ChatGPT也是以4:1的优势“碾压”人类。 论文发出后,有网友调侃,“生成训练数据需要人工”的说法已经成为过去式了。 还有人直呼“古籍修复数字化工作是不是有希望提速了”。
大家好,我是松柏! 不知道大家平时开发的时候喜不喜欢用快捷键呢?我本人是一个重度快捷键用户,在使用 Google 的时候发现,只能点击而不能通过快捷键选中搜索结果。 比如这里我想看第二个搜索结果,那只能通过点击的方式,于是我就在想能不能通过一个简单的脚本给这些搜索结果绑定上快捷键呢?
以下示例将演示该概念。下面绘制x的值范围是从0到100,使用简单函数y = x,增量值为5。
之前我们介绍了使用 Keras 和深度学习的多标签分类(multi-label classification),参阅 https://goo.gl/e8RXtV。今天我们将讨论一种更为先进的技术——多输出分类(multi-output classification)。
英文 | https://blog.fundebug.com/2018/07/24/vs-extensions/
“给定一个字符串s和字符串列表wordDict作为字典,在字符串s中增加空格来构建一个句子,使得句子中所有的单词都在词典中,以任意顺序返回这些句子。”
ls:list(列出目录内容) cd:Change Directory(改变目录) su:switch user 切换用户 rpm:redhat package manager 红帽子打包管理器 pwd:print work directory 打印当前目录 显示出当前工作目录的绝对路径 ps: process status(进程状态,类似于windows的任务管理器) 常用参数:-auxf ps -auxf 显示进程状态 df: disk free 其功能是显示磁盘可用空间数目信息及空间结点信息。换句话
从事IT行业的很多人都会使用Linux常用命令,但是知道这些常用命令全称的人并不多,让我们来看看这些常用命令对应的全称吧!
在今天博客的最后,你将会了解如何在你自己的数据库中建立、训练并评估一个卷积神经网络。
Zed.dev编辑器还在灰度测试阶段,暂时只释出了Mac版本,在Zed.dev官网下载,安装成功后,进入Zed.dev编辑器,使用组合键 Command + , 调出编辑器的配置文件:
Debian 10 Buster 即将发布。第一个发布候选版已经发布,我们预期可以在接下来几周内,会见到最终版。如果你期待对 Debian 10 Buster 的新版本有所期待,那么让我告诉你这个版本里面会有什么。
在之前的文章 用ChatGPT写一个数据采集程序 中,我们演示了如何用 ChatGPT 辅助编写代码。
照片、视频中的人脸有时也能骗过一些不成熟的人脸识别系统,让人们对人脸解锁的安全性产生很大怀疑。在这篇 4 千多字的教程中,作者介绍了如何用 OpenCV 进行活体检测(liveness detection)。跟随作者给出的代码和讲解,你可以在人脸识别系统中创建一个活体检测器,用于检测伪造人脸并执行反人脸欺骗。
zabbix是个很灵活的工具,对于一些涉及到业务逻辑的监控项,比如任务耗时,zabbix肯定无法全覆盖,但是它支持简单地自行配置。
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