TYPO3是一个以PHP编写、采用GNU通用公共许可证的自由、开源的内容管理系统。
Laravel是一个简单优雅的PHPWeb开发框架，可以将开发者从意大利面条式的代码中解放出来，通过简单、高雅、表达式语法开发出很棒的Web应用，Laravel拥有更富有表现力的语法、高质量的文档、丰富的扩展包，被称为“巨匠级PHP开发框架”。
本文档是PHP互操作性框架制定小组（PHP-FIG :PHP Framework Interoperability Group）制定的PHP编码规范（PSR:Proposing a Standards Recommendation）中译版。
许多IT行业的安全研究人员都会遇到这样的情况，他们需要来自技术层面的OSINT（网络空间搜索引擎）数据[1]。也许他们是想调查目标所遭受的攻击面，进行被动侦察，或者想要测量攻击的整体威胁等级。例如去年出现的memcached DDoS 攻击，其放大率为10,000倍甚至更高。Shodan当天发布的第一份报告显示，大约有17,000个易受攻击的服务器在线，这很容易被防火墙列入黑名单。
简介针对web层面的漏洞扫描，以及一些工具的联动使用提高效率，因为不同的对象需要使用不同类型的扫描，例如awvs针对国内的cms框架可能扫描的效率不是那么高，比较awvs是国外维护更新，所以在这种情况下并不是一款漏扫可以解决全部问题，这也是新手小白在测试的说说容易出现的问题。
我下面要将的内容也许网上已经有很多相关的介绍了，但是我还是会写出这篇文章，一来是对自己学习的总结，虽然总结的有些晚，如果你仔细看，会发现我的文章有别处没有的内容介绍，而且都是亲测过的。
原文：MySQL on Autopilot 作者：Tim Gross 翻译：孙薇 自动化模式（Autopilot Pattern）是一种设计应用与基础架构的方式，旨在推动应用系统中的各个组件自动化。组成应用的每个容器都有自己的生命周期，我们将这些生命周期的行为封装到了应用的容器中，而没有依赖外部架构。 下文将讲述我们是如何借助这种模式，部署和运行其中一种常被认为难以在Docker容器中运行的复杂、有状态的应用：MySQL。 运行MySQL 我们从常见的MySQL部署开始：从主节点到副本节点执行异步复制。客户
欢迎来到「澜舟论文领读」专栏！快乐研究，当然从研读 paper 开始——澜舟科技团队注重欢乐的前沿技术探索，希望通过全新专栏和大家共同探索人工智能奥秘、交流 NLP「黑科技」，踩在「巨人」肩上触碰星辰！
程序员不要吐槽本文的标题，我知道 AutoExist 不是陷阱也不是 BUG，这只是为了那些没有必要花精力理解这个不需要理解的概念的业务伙伴搜索标题时用的。
那么我们基本上可以得出结论了：数据表是由子类别和年度组合构成，把每年的子类别对应的销售额放进去，通过筛选年度切片器，达到选择不同年份时显示不同的销售额。
对于大多数站长来说，企业网站CMS可能再熟悉不过了。但对于新手站长来讲，可能还不太了解什么是企业网站CMS，或企业网站CMS是做什么的。而我们经常可以在网上看见有人问：哪个CMS系统最好用？企业建站用哪个CMS系统？等类似问题。今天，我们一起来看看，2020年站长使用最多、最值得使用的开源免费企业网站CMS建站系统。
覃宇，Android开发者/ThoughtWorks技术教练//译者，热衷于探究软件开发的方方面面，从端到云，从工具到实践。喜欢通过翻译来学习和分享知识，译作有《Kotlin实战》、《领域驱动设计精粹》、《Serverless架构：无服务器应用与AWS Lambda》和《云原生安全与DevOps保障》。
Cloudera Manager支持针对内部数据库和外部服务的用户身份认证。后续博客会分别介绍如何配置支持的外部服务。
注意，后面两列都是度量值。理论上不会同时显示两个名称为“器具”的行，也不会同时出现三把“椅子”，且对应着不同的聚合值。
设计模式大集合 设计模式的定义和结构 软件设计模式是：在软件设计中，一个通用的，可重用的解决方案，用于解决给定上下文中的一个常见问题。 设计模式的描述 下面定义了一个标准描述设计模式的结构。 模式名称和分类 一个描述性和惟一的名称，有助于识别和引用模式。 意图 描述模式背后的目标和使用它的原因。 别名 模式的其他名称。 动机 由问题和可使用该模式的上下文组成的场景。 适用性 这种模式可用的情况;模式的上下文。 结构 模式的图形表示。类图和交互图可以用于此目的。 参与者 模式中使用的类和对象的列
GNN 模型通常是根据拓扑结构，利用节点特征构建消息传递过程。然而，并不是所有的节点都需要参与消息传递过程，因此，需要一种选择的方法来刻画哪些边上的消息传递是真正需要的，也就是对边信息进行去噪。作者首先给出了一个GCN在Cora上的实验小例子，这个实验将相同标签的节点连接成正边，否则为负，对这些边进行随机移除，发现负边的移除会使得模型准确率上升：
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最近一个家长退群的故事在某博上了热搜。故事中老师和家长的矛盾由批改作业集中爆发，至于孰是孰非，还是交给吃瓜群众去评价吧，作为一个技术工作者，我突发奇想，是否以后能让机器来辅助老师批改作业呢？这仿佛是个维护世界和平的点子！
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 本文将介绍DAX中的基础表函数。 表函数是DAX中的一种常规函数，它返回的结果不是一个标量值，而是一个表。当需要编写DAX查询和迭代表的高级计算时，表函数非常有用。本文会介绍相关的计算示例。 本文的目标是介绍表函数的概念，而并非提供所有DAX表函数的详细说明。 《DAX权威指南》一书的第12章和第13章中介绍了更多的表函数。本文将解释DAX中最常见和重要的表函数的作用，以及如何在常见的场景中，包括标量表达式中使用它们。 01 表函数介绍 到目前为止，你
给博客添加一个背景图片玩玩。 加上去了，发现原来的 toc 栏有点怪，不如加个模糊滤镜和透明背景色美化一下，然后就遇到了问题。
最近在 Resharper 的 2018.2.1 的版本，提供了单词拼写功能，如果自己写错了单词，可以在 Resharper 提示
如果你想训练一个内容审核系统过滤不合适的信息，或用 GAN 实现一些大胆的想法，那么数据集是必不可少的。但限制级图像很难收集，也很少会开源。在这个项目中，作者构建了一个大型高质量图像鉴黄数据集，它有超过 158 万张图像，共分为 159 个大类别，且每一个类别还有若干子类别。另外，今天发这篇文章和情人节完全无关，和你是不是单身狗完全无关，一切是为了探索机器学习的前沿……(笑眯眯手动摸狗头）。
笔记中一部分来自个人解读，一部分来自原文，一部分来自网上摘录。部分笔记还不够完善，后续补上的话重点应该是这几年的前沿论文。
从概念上讲，警告过滤器维护着一个经过排序的过滤器类别列表；任何具体的警告都会依次与列表中的每种过滤器进行匹配，直到找到一个匹配项；过滤器决定了匹配项的处理方式。每个列表项均为 ( action , message , category , module , lineno ) 格式的元组，其中：
项目地址：https://github.com/EBazarov/nsfw_data_source_urls
Python 通过调用 warnings 模块中定义的 warn() 函数来发出警告。警告消息通常用于提示用户一些错误或者过时的用法，当这些情况发生时我们不希望抛出异常或者直接退出程序。警告消息通常写入 sys.stderr，对警告的处理方式可以灵活的更改，例如忽略或者转变为为异常。警告的处理可以根据警告类别，警告消息的文本和发出警告消息的源位置而变化。对相同源位置的特定警告的重复通常被抑制。
MIME（Multipurpose Internet Mail Extensions）类型是一种标识文件类型的文本标签，通常用于指示浏览器如何处理Web服务器返回的文件。在Java Web应用程序中，ServletContext对象提供了一种方便的方法来获取文件的MIME类型。本篇博客将深入探讨MIME类型的概念，以及如何使用ServletContext获取文件的MIME类型。
传统的目标检测方法通常需要大量的训练数据，并且准备这样高质量的训练数据是劳动密集型的（工作）。在本文中，我们提出了少量样本的目标检测网络，目的是检测只有几个训练实例的未见过的类别对象。我们的方法的核心是注意力RPN和多关系模块，充分利用少量训练样本和测试集之间的相似度来检测新对象，同时抑制背景中的错误检测。为了训练我们的网络，我们已经准备了一个新的数据集，它包含1000类具有高质量注释的不同对象。据我们所知，这也是第一个数据集专门设计用于少样本目标检测。一旦我们的网络被训练，我们可以应用对象检测为未见过的类，而无需进一步的训练或微调。我们的方法是通用的，并且具有广泛的应用范围。我们证明了我们的方法在不同的数据集上的定性和定量的有效性。
如何在Cloudera Manager中使用LDAP配置身份认证。前序博文见<Cloudera Manager配置外部身份认证的种类>
它是微软的一款可视化创建工具，可在网页上做图并导出，在Power BI公开市场里也有相应的视觉对象。效果如下图所示，这些丰富、可媲美Tableau可视化的图表，无疑是对Power BI可视化的极大加强和补充。
LightGBM是一种高效的梯度提升决策树算法，常用于分类和回归任务。在实际应用中，数据通常包含各种类型的特征，其中类别特征是一种常见的类型。本教程将详细介绍如何在Python中使用LightGBM处理类别特征和数据，包括数据预处理、特征工程和模型训练等，并提供相应的代码示例。
CatBoost是一个强大的梯度提升算法，它在处理分类和回归任务时表现出色。在实际应用中，合理地进行特征组合和使用建模技巧可以提高模型性能。本教程将详细介绍如何在Python中使用CatBoost进行特征组合与建模技巧，并提供相应的代码示例。
Machine Learning Mastery 计算机视觉教程 通道在前和通道在后图像格式的温和介绍 深度学习在计算机视觉中的 9 个应用 为 CNN 准备和扩充图像数据的最佳实践 8 本计算机视觉入门书籍 卷积层在深度学习神经网络中是如何工作的？ DeepLearningAI 卷积神经网络课程（复习） 如何在 Keras 中配置图像数据扩充 如何从零开始为 CIFAR-10 照片分类开发 CNN 用于 Fashion-MNIST 服装分类的深度学习 CNN 如何为 MNIST 手写数字分类开发 CNN
传统的目标检测方法通常需要大量的训练数据，并且准备这样高质量的训练数据是劳动密集型的（工作）。在今天分享中，研究者提出了少量样本的目标检测网络，目的是检测只有几个训练实例的未见过的类别对象。新提出的方法核心是注意力RPN和多关系模块，充分利用少量训练样本和测试集之间的相似度来检测新对象，同时抑制背景中的错误检测。
2015年9月，美国Venture Scanner公司发表了针对全球人工智能行业的分析报告，涉及很多新兴市场。该分析报告针对人工智能（AI）行业，追踪了13个人工智能技术类别的855家产业公司，其融资总额达到了87.5亿美元。 报告从多个视角对这些公司进行了分析，包括如表1所示的各类公司的数量与融资情况。 表1 各类人工智能公司数量与融资情况 技术类别公司数量/家公司平均融资额度/美元说明深度学习/机器学习（应用）2001384万机器学习是一种基于对已有数据学习的计算机算法技术。深度学习是机器学习的一个子类
外观变化大的目标类别检测是计算机视觉领域的一个基本问题。由于类内部的可变性、视角和照明，目标类别的外观可能会发生变化。对于外观变化较大的目标类别，需要使用基于子类别的方法。本文提出了一种基于外观变化自动将一个目标类别划分成适当数量的子类别的子类别优化方法。我们没有使用基于领域知识或验证数据集的预定义的类内子分类，而是使用基于鉴别图像特征的非监督聚类来划分样本空间。然后利用子类别判别分析验证了聚类性能。基于无监督方法的聚类性能和子类别判别分析结果，确定了每个目标类别的最优子类别数。大量的实验结果显示使用两个标准和作者自己的数据库。比较结果表明，我们的方法优于最先进的方法。
本文来自社区投稿，作者：ABCDEFG，ACCV 2022 国际细粒度图像分析挑战赛——网络监督的细粒度识别赛道冠军队伍。
初次安装使用IDEA，总是能看到导入代码后，出现很多的波浪线，下划线和虚线，这是IDEA给我们的一些提示和警告，但是有时候我们并不需要，反而会让人看着很不爽，这里简单记录一下自己的调整方法，供其他的小伙伴在使用的时候参考。主要有：代码中大量的波浪线，参数和变量下划线，Typo提示，never used和注释参数名不匹配提示，以及变量初始化多余时提示，形参名的提示。下面是具体操作步骤，如果按照对应的方法修改后，idea没有立刻恢复过来，建议小伙伴们耐心等待一下，实在无法忍受了可以直接重启idea。
Linux操作系统中的流量控制器TC（Traffic Control）用于Linux内核的流量控制，主要是通过在输出端口处建立一个队列来实现流量控制。 接收包从输入接口进来后，经过流量限制丢弃不符合规定的数据包，由输入多路分配器进行判断选择：
实际部署中，如何 “对齐”（alignment）大型语言模型（LLM，Large Language Model），即让模型行为与人类意图相一致 [2,3] 已成为关键任务。例如，OpenAI 在 GPT-4 发布之前，花了六个月时间进行对齐 [1]。然而，从业者面临的挑战是缺乏明确指导去评估 LLM 的输出是否符合社会规范、价值观和法规；这阻碍了 LLM 的迭代和部署。
XGBoost是一种强大的机器学习算法，广泛应用于各种分类任务中。但在处理多分类和不平衡数据时，需要特别注意数据的特点和模型的选择。本教程将深入探讨如何在Python中使用XGBoost处理多分类和不平衡数据，包括数据准备、模型调优和评估等方面，并提供相应的代码示例。
开源这件事情在软件开发领域一直是一个高频话题，我们工作中不管是使用到的工具还是第三方库都离不开开源的支持。
主机：localhost，端口口：3306，用户名：root，密码：123456。
在这片博客中，我将介绍队友（Aron，Ashish，Gabriel）和我如何完成我们的第一个机器学习项目。写这篇博客的目的是为了记录——记录下我作为一名有抱负的数据科学家的旅程。同时，这篇博客也是为了写下逐步完善预测模型背后的思维和推理过程。由于我的目的是建立一个可以快速使用的通用工作流程，所以我将尽可能的简化推理过程。我的最终目标是当某一天再次回顾这个数据集时，可以应用更好的预测模型，看到自己原本可以做出哪些改进，并且能看到自己作为一个数据科学家的成长。
大家好，我是桃翁，今天给大家带来的是关于 git commit 那些事儿，希望大家喜欢。
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