这次的教程的重点就是R语言中处理图形的一般方法，包括了图形的创建和保存、图形特征的修改、一些图形处理的通用方法（后面还会重点关注特定类型的图形）以及图形组合的各种方法。
语义搜索 是一个用于相关度排序的强大工具。它不仅使用关键词，还考虑文档和查询的实际含义。
摘要： 硬盘和硬盘分区在Linux都表示为设备，按我们通俗的说法来说，就是怎么来表示或描述硬盘和或硬盘分区，但这种描述应该是科学和具体的；比如IDE硬盘，在Linux 可以表示为 /dev/hda、/dev/hdb ... ；SCSI 接口的硬盘、SATA接口的硬盘表示为/dev/sda、/dev/sdb ... ... ；而IDE接口的硬盘/dev/hda，也可以表示为hd0 ，而 SCSI 接口的如果是 /dev/sda ，另一种表示方法是sd0； 理解两种表示方法有何用？至少GRUB引导管理器用到这些知识；另外我们mount (挂载)文件系统（分区），也会用到这些知识；
在 TypeScript 中，我们经常需要在运行时动态添加属性到对象上。这是因为 TypeScript 是一种静态类型语言，类型系统在编译时会检查代码的类型安全性，所以在编译时我们无法确定对象上将要添加哪些属性。在本文中，我们将讨论如何在 TypeScript 中为对象动态添加属性，以及这样做的一些注意事项。
(1) 静态的特征称为属性，动态的动作称为方法。对象中的属性和方法，在编程中实际是变量 (属性) 和函数 (方法) 。
1. 标准输入与输出 我们知道，执行一个shell命令行时通常会自动打开三个标准文件，即标准输入文件（stdin），通常对应终端的键盘；标准输出文件（stdout）和标准错误输出文件（stderr），这两个文件都对应终端的屏幕。进程将从标准输入文件中得到输入数据，将正常输出数据输出到标准输出文件，而将错误信息送到标准错误文件中。 我们以cat命令为例，cat命令的功能是从命令行给出的文件中读取数据，并将这些数据直接送到标准输出。若使用如下命令： $ cat config 将会把文件config的内容依次显示到屏幕上。但是，如果cat的命令行中没有参数，它就会从标准输入中读取数据，并将其送到标准输出。例如： $ cat Hello world Hello world Bye Bye $ 用户输入的每一行都立刻被cat命令输出到屏幕上。 另一个例子，命令sort按行读入文件正文（当命令行中没有给出文件名时，表示从标准输入读入），将其排序，并将结果送到标准输出。下面的例子是从标准输入读入一个采购单，并将其排序。 $ sort bananas carrots apples apples bananas carrots $ 这时我们在屏幕上得到了已排序的采购单。 直接使用标准输入/输出文件存在以下问题： 输入数据从终端输入时，用户费了半天劲输入的数据只能用一次。下次再想用这些数据时就得重新输入。而且在终端上输入时，若输入有误修改起来不是很方便。 输出到终端屏幕上的信息只能看不能动。我们无法对此输出作更多处理，如将输出作为另一命令的输入进行进一步的处理等。 为了解决上述问题，Linux系统为输入、输出的传送引入了另外两种机制，即输入/输出重定向和管道。 输入重定向 输入重定向是指把命令（或可执行程序）的标准输入重定向到指定的文件中。也就是说，输入可以不来自键盘，而来自一个指定的文件。所以说，输入重定向主要用于改变一个命令的输入源，特别是改变那些需要大量输入的输入源。 例如，命令wc统计指定文件包含的行数、单词数和字符数。如果仅在命令行上键入： $ wc wc将等待用户告诉它统计什么，这时shell就好象死了一样，从键盘键入的所有文本都出现在屏幕上，但并没有什么结果，直至按下＜ctrl+d＞，
熟悉ranger的应该知道，ranger服务端将服务鉴权的策略信息存储在mysql中。
前面一节《组态软件里面对远程桌面调用的方法》中介绍了如何在组态软件里面调用mstsc.exe程序实现对另外一台计算机远程桌面的调用，这种方法相对容易理解。事实上，微软也考虑到了程序猿们可能会用到调用远程桌面这个功能，所以提供了RDP 的ActiveX控件，直接拉出来，配置相关的属性就可以轻松实现调用了，而且这种调用不会在本地计算机的任务管理器里面占用太多资源。
LoRA可以说是针对特定任务高效训练大型语言模型的重大突破。它被广泛应用于许多应用中。在本文中，我们将解释LoRA本身的基本概念，然后介绍一些以不同的方式改进LoRA的功能的变体，包括LoRA+、VeRA、LoRA- fa、LoRA-drop、AdaLoRA、DoRA和Delta-LoRA。
本篇内容为Groovy学习笔记第31篇。继续学习语法相关的知识点。本篇的重点是Expressions(表达式)的相关知识点。
基于惊喜的学习允许代理快速适应以突然变化为特征的非平稳随机环境。我们表明，在一个层次模型中，精确的贝叶斯推理会在忘记旧的观察值和将它们与新的观察值相结合之间产生一个令人惊讶的平衡。这种调制依赖于一个概率比，我们称之为“贝叶斯因素惊奇”，它用当前信念来检验先前信念。我们证明，在几个现有的近似算法中，贝叶斯因子惊奇调制适应新观测值的速率。我们推导了三个新的基于惊讶的算法，一个属于粒子滤波器族，一个属于变分学习族，另一个属于消息传递族，它们在观测序列长度上具有恒定的标度，并且对于指数族中的任何分布具有特别简单的更新动力学。实验结果表明，这些基于惊奇的算法比替代的近似方法更好地估计参数，并且达到与计算上更昂贵的算法相当的性能水平。贝叶斯因素惊奇与香农惊奇相关但不同。在两个假设的实验中，我们对生理指标进行了可测试的预测，将贝叶斯因素惊奇与香农惊奇分离开来。将各种方法视为基于惊喜的学习的理论见解，以及所提出的在线算法，可以应用于动物和人类行为的分析，以及非静态环境中的强化学习。
以NSGA-II为例 本文以Jmetal官网文档为基础，结合自身理解链接如下 如果你还不了解NSGA-II可以参考 NSGA-II入门 多目标优化拥挤距离计算 多目标优化按支配关系分层实现 在本节中，我们描述了jMetal中NSGA-II的实现。在jMetal下，元启发式方法由定义算法本身的类和执行该算法的另一个类组成。第二类用于指定要解决的问题，要应用的运算符，算法的参数以及需要设置的其他任何参数（自jMetal 2.0起，我们通过使用包jmetal.experiments引入了另一种方法。如第4章中所述
本文主要是介绍 ElasticSearch 的文档增删改查和批量操作，同时会介绍一些 REST API 返回状态码的具体含义。
大家都知道 SSH 是一种安全的传输协议，用在连接服务器上比较多。不过其实除了这个功能，它的隧道转发功能更是吸引人。下面是个人根据自己的需求以及在网上查找的资料配合自己的实际操作所得到的一些心得。 SSH/plink 命令的基本资料 $ ssh -C -f -N -g -L listen_port:DST_Host:DST_port user@Tunnel_Host $ ssh -C -f -N -g -R listen_port:DST_Host:DST_port user@Tunnel_Host $ s
在 Blazor 中，从名为“组件”的自包含代码部分生成 UI。每个组件都可以包含 HTML 和 C# 代码的混合。组件是通过使用 Razor 语法编写的，其中的代码是用 @code 指令标记的。其他指令可用于访问变量、绑定到值以及实现其他呈现任务。
所谓跨编程语言和跨操作平台，就是说服务端程序采用Java编写，客户端程序则可以采用其他编程语言编写，反之亦然！跨操作系统平台则是指服务端程序和客户端程序可以在不同的操作系统上运行。
在 API 工艺的世界里，没有比设计更受热议的领域了。从 REST、gRPC 到 GraphQL，有许多方法可以设计和标准化 Web API 交互。今天，我们将注意力转向另一种方法，JSON API，JSONAPI.org 上详细介绍的用于构建 API 的规范。
了解CSRF攻击的最好方式是通过一个具体的例子。 假设您的银行网站提供了一个转账页面，允许从当前的登录用户向另一个账户转账，转账单可能如下： Example 1. 转账表单
👨🎓作者：Java学术趴 🏦仓库：Github、Gitee ✏️博客：CSDN、掘金、InfoQ、云+社区 💌公众号：Java学术趴 🚫特别声明：原创不易，未经授权不得转载或抄袭，如需转载可联系小编授权。 🙏版权声明：文章里的部分文字或者图片来自于互联网以及百度百科，如有侵权请尽快联系小编。 👋大家好！我是你们的老朋友Java学术趴。在Python中，所有以“__”双下划线包起来的方法，都统称为“Magic Method”,例如类的初始化方法 __init__ ,Python中所有的魔术方法均在
重定向指的是通过各种方法将各种网络请求重新定个方向转到其它位置（如：网页重定向、域名的重定向、路由选择的变化也是对数据报文经由路径的一种重定向）。
学习率是最影响性能的超参数之一，如果我们只能调整一个超参数，那么最好的选择就是它。相比于其它超参数学习率以一种更加复杂的方式控制着模型的有效容量，当学习率最优时，模型的有效容量最大。本文从手动选择学习率到使用预热机制介绍了很多学习率的选择策略。
选自TowardsDataScience 作者：Hafidz Zulkifli 机器之心编译 参与：李诗萌、蒋思源 学习率是最影响性能的超参数之一，如果我们只能调整一个超参数，那么最好的选择就是它。相
之前提到过XML，现在该更详细的讨论它了。在这个项目中，你将看到XML可用来表示各种类型的数据，以及如何使用Simple API for XML（SAX）来处理XML文件。这个项目的目标是，根据描述各种网页和目录的单个XML文件生成完整的网站。
先说一下 TaskAwaiter，TaskAwaiter 表示等待异步任务完成的对象并为结果提供参数。
在本文中，我们将探讨如何在 Python 中使用 Plotly 创建人口金字塔。Plotly是一个强大的可视化库，允许我们在Python中创建交互式和动态绘图。
TOML[2]（Tom's Obvious Minimal Language）是一种相当新的配置文件格式。Python社区在过去几年中已经接受了它，许多流行的工具都使用TOML 进行配置，您将在构建和分发自己的包时可能就会使用 pyproject.toml 。
Python如何判断一个字符串是否包含指定字符串？本文介绍Python判断一个字符串是否包含指定子串的4种方法。具有一定的借鉴价值。
在本文中，你将学习什么是doc2vec，它是如何构建的，它与word2vec有什么关系，你能用它做什么，并且没有复杂的数学公式。
Python是目前编程领域最受欢迎的语言。在本文中，我将总结Python面试中最常见的50个问题。每道题都提供参考答案，希望能够帮助你在2019年求职面试中脱颖而出，找到一份高薪工作。这些面试题涉及Python基础知识、Python编程、数据分析以及Python函数库等多个方面。
Python是目前编程领域最受欢迎的语言。在本文中，我将总结Python面试中最常见的100个问题。每道题都提供参考答案，希望能够帮助你在2019年求职面试中脱颖而出，找到一份高薪工作。这100道面试题涉及Python基础知识、Python编程、数据分析以及Python函数库等多个方面。
在Centos7系统中，已经默认安装了 basename命令了，该命令包含在 coreutils安装包里。
我们不必修改中央系统/平台来实现针对不同用例的变体行为。我们应该能够从外部插入这些行为，以自定义整个系统行为的特定部分。通过提供功能和可定制性的强大组合，这将使我们的系统更加耐用。 问题:
强化学习是人工智能领域中的一种学习方式，其核心思想是通过一系列的试错过程，让智能体逐步学习如何在一个复杂的环境中进行最优的决策。这种学习方式的特点在于，智能体需要通过与环境的交互来获取奖励信号，从而逐步调整自己的行动策略，以期在长期的时间尺度下获得最大的总奖励。
AI UNION 人工智能产业技术创新战略联盟 这里是人工智能联盟，汇聚了最新的AI新闻资讯，还有最前沿的国内外AI开源技术，最具价值的AI创新企业，最具权威的行业导师，和最具实力的创投机构！如果你身处AI圈，那么在这里你不但能找到你最需要的，还能发现你意想不到的。 通过多 GPU 并行的方式可以有很好的加速效果，然而一台机器上所支持的 GPU 是有限的，因此本文介绍了分布式 TensorFlow。分布式 TensorFlow 允许我们在多台机器上运行一个模型，所以训练速度或加速效果能显著地提升。本文简要概
使用即时学习方法展示了SAM对下游医学分割任务的泛化能力。结果显示，仅使用大约5个输入点就显著提高了分割精度。
本文介绍了分布式TensorFlow的基本概念、架构以及实践案例，重点讲解了多任务集群的构建、分布式训练和推理，以及如何在不同的场景下使用分布式TensorFlow。
HTTP（超文本传输协议）是网络上最为广泛的传输协议，被用于在web浏览器和网站服务器之间的传输协议。HTTP是一个简单的请求-响应协议，它通常运行在TCP之上。它指定了客户端可能发送给服务器什么样的消息以及得到什么样的响应。请求和响应消息的头以ASCII形式给出；而消息内容则具有一个类似MIME的格式。这个简单模型是早期Web成功的有功之臣，因为它使开发和部署非常地直截了当。
BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是谷歌AI研究人员最近发表的一篇论文：BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding。它通过在各种各样的NLP任务中呈现最先进的结果，包括问答(SQuAD v1.1)、自然语言推理(MNLI)等，在机器学习社区中引起了轰动。
今天给大家带来一篇剑桥大学有关增量学习的文章。从非平稳的数据流中渐进地学习新信息，被称为“持续学习”，是自然智能的一个关键特征，但对深度神经网络来说是一个具有挑战性的问题。近年来，许多用于持续学习的深度学习方法被提出，但由于缺乏共同的框架，很难比较它们的性能。为了解决这个问题，我们描述了持续学习的三种基本类型或“场景”:任务增量式学习、领域增量式学习和类增量式学习。每一种情况都有自己的挑战。为了说明这一点，作者通过根据每个场景执行Split MNIST和Split CIFAR-100协议，对目前使用的持续学习策略进行了全面的实证比较。作者证明了这三种情况在难度和不同策略的有效性方面存在实质性差异。提出的分类旨在通过形成清晰定义基准问题的关键基础来构建持续学习领域。
超文本传输协议就是所谓的HTTP，是一个简单的请求-响应协议，它通常运行在TCP之上。它指定了客户端可能发送给服务器什么样的消息以及得到什么样的响应。请求和响应消息的头以ASCII形式给出；而消息内容则具有一个类似MIME的格式。这个简单模型是早期Web成功的有功之臣，因为它使开发和部署非常地直截了当。
Kubernetes 作为资源调度和应用编排的开源系统，正在成为云计算和现代 IT 基础架构的通用平台。JuiceFS CSI Driver 实现了容器编排系统的存储接口，使得用户可以在 Kubernetes 中以原生的方式使用 JuiceFS。
除了少数例外，所有带有 Google Charts 的网页都应该在网页的 中包含以下几行<head>：
注意：如果您正在查找调查报告，此博客文章也可作为arXiv上的一篇文章。
应用程序编程接口（API）在现代软件开发中扮演着至关重要的角色，它们实现了不同系统之间的通信与交互。Java作为其中最流行的编程语言之一，为API开发提供了一个强大而灵活的平台。本文将深入探讨在Java中设计有效API的原则，并着重介绍RESTful设计原则、版本控制策略以及文档实践。
在 MATLAB中，根据元素在数组中的位置（索引）访问数组元素的方法主要有三种：按位置索引、线性索引和逻辑索引。
本想用自动纹理坐标生成做的，可是红宝书上说得一点都不明白。网上有个人的课程设计是自己画的球，就是一个个四边形的拼个球，然后再给四边形贴图。这样太麻烦了!逛啊逛，让我找到了另一种方法，仅仅几行代码： // 画地球 void OpenGL::DrawEarth(void) ...{ GLUquadricObj *quadObj = gluNewQuadric();//创建一个二次曲面物体 gluQuadricTexture(quadObj,GL_TRUE); //启用
在本教程中，我们会学习lxml库和创建XML文档的基础知识，然后会处理XML和HTML文档。最后，我们将利用以上所学，融会贯通，看看如何使用lxml提取数据。本教程的每一步都配有实用的Python lxml示例。
使用 OpenAPI，客户端应用程序和 API 服务器是分开的。服务的 API 定义定义了客户端如何与之交互，而无需客户端阅读其源代码。
在Linux中，符号链接（Symbolic Link）是一种非常常见的文件类型，也称为软链接。符号链接是指向另一个文件的指针，而不是实际的数据。它允许用户创建一个指向另一个文件的虚拟文件，这样用户可以在不改变实际文件的情况下访问文件。当需要找出所有的符号链接时，可以使用Linux中的find命令和一些特定的参数。本文将介绍如何在Linux中查找所有符号链接。
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