强非线性函数往往倾向于非常大或非常小幅度的梯度。这导致的困难是，当参数梯度非常大时，梯度下降的参数更新可以将参数抛出很远，进入目标函数较大的区域，到达当前解所做的努力变成了无用功。梯度告诉我们，围绕当前参数的无穷小区域内最速下降的方向，这个无穷小区域之外，代价函数可能开始沿曲线背面而上。更新必须被选择为足够小，以避免过分穿越向上的曲面。我们通常使用衰减足够慢的学习率，使连续的步骤具有大致相同的学习率。适合于一个相对线性的地形部分的步长经常在下一步进入地形中更加弯曲的部分时变得不适合，会导致上坡运动。
1. 'r': 以只读方式打开文件。文件的指针将会放在文件的开头。这是默认模式。
Truncate返回NUMERIC或DOUBLE数据类型。如果NUMERIC-EXPR的数据类型为DOUBLE，则TRUNCATE返回DOUBLE；否则返回NUMERIC。
什么是事务日志? 事务日志是每个SQL Server数据库的文件组成部分。它包含在SQL Server数据库中日志记录过程中生成的日志记录。当涉及到灾难恢复时，事务日志是SQL服务器数据库中最重要的组
file object = open(file_name [, access_mode][, buffering])
本文介绍由中国科学技术大学和百度商业智能实验室等机构的研究人员合作发表于KDD 2021的研究成果：作者提出了一个基于图神经网络的模型SIGN（structure-aware interactive graph neural network），通过利用原子间的细粒度结构和相互作用信息来学习蛋白质-配体复合物的表征，从而更好地进行结合亲和力预测。SIGN由两部分组成：极坐标启发的图注意力层（PGAL）和成对相互作用池化（PiPool）。PGAL用来整合原子之间的距离和角度信息，进行三维空间结构建模。PiPool用来将蛋白质和配体之间的远程相互作用纳入模型中。在两个基准上的实验结果验证了SIGN的优越性。
可以发现DNS为应用层协议,下层传输层采用UDP,再下层网络层是IP协议,然后是数据链路层的以太网帧.
书接上文6.824 raft Lab 2C 持久化与恢复，本文继续往下讲解日志压缩。
今天将分享基于CT/PET图像头颈肿瘤分割和无复发生存预测完整实现版本，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。
主动脉是人体的主要动脉，与其分支动脉形成主动脉血管树 (aortic vessel tree, AVT)，为全身供血。监测主动脉疾病患者需要定期筛查血管疾病发展。用于临床评估的标准图像模式是计算机断层扫描血管造影 (CTA)，它提供了 AVT 的详细视图。最佳情况下，整个 AVT 几何形状会随着时间的推移进行重建，并与后续 CTA 扫描的几何形状进行比较。不仅要检测与主要病理相关的变化，还要检测外周变化或新的合并症。然而，手动执行此任务需要逐个切片轮廓，一次扫描的主动脉血管树可能需要一整天，这使得该任务在临床实践中不可行。此外，精确的重建可用于通过数值模拟分析血流和血管内手术的结果。为此，AI 支持的自动分割方法已被证明是一种可能的解决方案，它可以实时运行或在临床常规的后台运行。一个悬而未决的问题是将这些算法转化为 1) 在几个临床机构中工作，因为不同的扫描协议，特别是在扫描设备、辐射剂量和造影剂方面，这导致 AVT 中不同的 Hounsfield 值，以及 2)鉴于注释时间长，依赖于有限数量的标记数据。AI 支持的自动分割方法已被证明是一种可能的解决方案，它可以实时运行或在临床常规的后台运行。一个悬而未决的问题是将这些算法转化为 1) 在几个临床机构中工作，因为不同的扫描协议，特别是在扫描设备、辐射剂量和造影剂方面，这导致 AVT 中不同的 Hounsfield 值，以及 2)鉴于注释时间长，依赖于有限数量的标记数据。AI 支持的自动分割方法已被证明是一种可能的解决方案，它可以实时运行或在临床常规的后台运行。一个悬而未决的问题是将这些算法转化为 1) 在几个临床机构中工作，因为不同的扫描协议，特别是在扫描设备、辐射剂量和造影剂方面，这导致 AVT 中不同的 Hounsfield 值，以及 2)鉴于注释时间长，依赖于有限数量的标记数据。
震惊！竟然有人研究精液微生物的生物地理分布这篇文章中，材料方法大量引用了本文的方法。本文于2017年发表在arxiv上。目前已被Ecology and Evolution (IF: 2.34) 接收。
BigGAN 在去年 9 月一经提出即引起了大量关注，被称为「史上最强 GAN 图像生成器」，其生成图像的目标和背景都高度逼真、边界自然，并且图像插值每一帧都相当真实。
PSSM-Distil: Protein Secondary Structure Prediction (PSSP) on Low-Quality PSSM by Knowledge Distillation with Contrastive Learning
Generate, Segment and Refine: Towards Generic Manipulation Segmentation 论文摘要：
小伙伴们，在上文中我们介绍了Android布局TableLayout，本文我们继续盘点介绍Android开发中另一个常见的布局，绝对布局AbsoluteLayout。
目标检测模型的性能在模型精度和效率两个主要方面得到了快速的发展。然而，为了将基于深度神经网络(DNN)的目标检测模型部署到边缘设备，通常需要对模型进行比较大的压缩，但是与之而来的也降低了模型的准确性。
一.漏洞描述 文件包含漏洞主要是程序员把一些公用的代码写在一个单独的文件中，然后使用其他文件进行包含调用，如果需要包含的文件是使用硬编码的，那么一般是不会出现安全问题，但是有时可能不确定需要包含哪些具体文件，所以就会采用变量的形式来传递需要包含的文件，但是在使用包含文件的过程中，未对包含的变量进行检查及过滤，导致外部提交的恶意数据作为变量进入到了文件包含的过程中，从而导致提交的恶意数据被执行，主要用来绕过waf上传木马文件。 二.漏洞分类 0x01本地文件包含：可以包含本地文件，在条件
printf()是C语言标准库函数，用于将格式化后的字符串输出到标准输出。标准输出，即标准输出文件，对应终端的屏幕。printf()申明于头文件stdio.h。
最近因为云原生日志收集的需要，我们打算使用Filebeat作为容器日志收集工具，并对其进行二次开发。开源日志收集组件众多，之所以选择Filebeat，主要基于以下几点：
有注册功能，我们可以尝试一下FastAdmin前台分片传输上传文件getshell，先在前台注册一个普通用户
在《图解Kafka中的基本概念》中已经对副本进行了介绍。我们先回顾下，Kafka中一个分区可以拥有多个副本，副本可分布于多台机器上。而在多个副本中，只会有一个Leader副本与客户端交互，也就是读写数据。其他则作为Follower副本，负责同步Leader的数据，当Leader宕机时，从Follower选举出新的Leader，从而解决分区单点问题。本文将继续深入了解Kafka中副本机制的设计和原理。
本文介绍由日本早稻田大学、计算生物大数据开放创新实验室、日本医学院的Michiaki Hamada教授团队发表在Nature Computational Science的研究成果。作者开发了一种变分自编码器模型（RaptGen）用于生成核酸适配体。RaptGen利用一个轮廓隐藏的马尔可夫（HMM）模型解码器来有效地表示motif序列。作者证明了RaptGen在motif信息的基础上将模拟序列数据嵌入到低维潜在空间中，并使用两个独立的SELEX数据集进行了序列嵌入。RaptGen成功地从潜在空间生成了适配体，模型还可以通过一个较短的学习模型生成一个截断的适配体。并且证明了RaptGen可以根据贝叶斯优化应用于活性引导的适配体生成。
在 VoltDB（这是一种数据库） 经常使用到的术语，快速数据管道（Fast data pipeline），这是一种全新的现代应用程序 —— 这种应用程序将流式传输（或者说 “快速数据”） 与大数据紧密结合在了一起。
初始化参考 模拟业务最小测试用例01 文章中的第1，2，3，4，5步骤初始化模拟环境。
本文介绍了 TensorFlow 1.0.0 的 API 变更，包括各种函数、操作和优化器的变化。主要变更包括使用 tf.nn.dynamic_rnn 替换 tf.nn.static_rnn，使用 tf.nn.embedding_lookup 替换 tf.nn.embedding_column_v2，使用 tf.nn.conv2d 替换 tf.nn.conv1d，以及使用 tf.nn.rnn_cell.DropoutWrapper 和 tf.nn.rnn_cell.EmbeddingWrapper 替换 tf.nn.rnn_cell.BasicRNNCell。此外，还介绍了 TensorFlow 1.0.0 的 API 变更，包括 tf.VariableScope 的替换，tf.control_dependencies 的使用，以及 tf.Print 的使用。
【导读】分享的文章，其提出了一种新的人脸检测网络，解决了人脸检测的三个关键方面，包括更好的特征学习、渐进的损失设计和基于锚的数据增强。首先，提出了一种增强原始特征映射的特征增强模块(FEM)，将单个镜头探测器扩展到双镜头探测器。其次，采用由两组不同的锚计算的渐进锚损失(PAL)来有效地促进特征。第三，通过将新的锚分配策略集成到数据增强中，使用了改进的锚匹配(IAM)，以提供对REGRESOR的更好的初始化。由于这些技术都与双流设计有关，所以将提出的网络命名为双镜头人脸检测器(DSFD)。对流行的基准，WIDER FACE和FDDB进行了广泛实验，证明了DSFD优于现有技术的人脸检测器的优越性。
2015年11月份，谷歌宣布开源了深度学习框架TensorFlow，一年之后，TensorFlow就已经成长为了GitHub上最受欢迎的深度学习框架，尽管那时候TensorFlow的版本号还是v0.11。现在，TensorFlow的一岁生日之后两个月，TensorFlow社区终于决定将TensorFlow的版本号升至1.x，并刚刚发布了TensorFlow 1.0.0-alpha，其新增了实验性的Java API ，并且提升了对Android的支持。 发布地址 --官网：https://www.tensor
教你动手写UDP协议栈系列文章 序号内容1《教你动手写UDP协议栈-UDP协议栈格式》2《教你动手写UDP协议栈-DHCP报文解析》3《教你动手写UDP协议栈-OTA上位机》4《教你动手写UDP协议栈-DNS报文解析》 背景 因特网上的节点通过IP地址唯一标识，并且能通过IP地址来识别参与分布式应用的主机。但对于大多数人来说，这些地址太繁琐而且难以使用和记忆（特别是IPV6地址）。因此互联网支持使用主机名称来识别包括客户机和服务器在内的主机。为了使用如TCP和IP等协议，主机名称可以通过称为域名解析的过程转
在过去的几个月中，我一直担任MIT的 6.824 分布式系统课程的助教。 传统上，该班级有许多基于 Paxos 共识算法的实验，但是今年，我们决定转向 Raft。 Raft 的设计更易于理解，我们希望这种改变可以使学生的学习更轻松。
上一篇对于journalctl的扫盲篇幅过于冗长，对每个参数基本都细致入微讲解剖析，更像是一本厚重的“工具书”。生产上很少用到其中的大部分参数，所以也被催更对journalctl的一些常见用法和使用场景进行汇总，承蒙呼声之高，权当对前文的延续和回应。无论你是初学者还是经验丰富的技术专家，本文都将为你提供有价值的信息和见解。
如何继续提升速度？降低计算精度是比较直接的方法。2017 年以来，fp16 混合精度技术 [2] 获得了广泛应用。在对模型效果无损的前提下，将模型训练和推理的速度提升了 50% 以上。而为了维持模型效果，更低精度的方法（例如 int8）通常需要使用如下传统方案：
近年来，Transformer 已经成为了 NLP 和 CV 等领域的主流模型，但庞大的模型参数限制了它的高效训练和推理。于是字节跳动在 2019 年 12 月和 2021 年 6 月分别推出了高效推理和训练引擎 LightSeq，大大加速了 Transformer 系列模型的训练和推理，也打通了 Transformer 从训练到推理的整个流程，极大优化了用户使用体验。最近，LightSeq 训练引擎相关论文[1]，被录用难度极高的超算领域国际顶会 SC22 接收，得到了学术界的广泛认可！
1。select * from znjtresource.t_device_epolice as of timestamp to_timestamp(‘2019-3-21 15:20:00′,’yyyy-mm-dd hh24:mi:ss’) 2,。insert into znjtresource.t_device_epolice (select * from znjtresource.t_device_epolice as of timestamp to_timestamp(‘2019-3-21 15:20:00′,’yyyy-mm-dd hh24:mi:ss’));
假设你是知名互联网公司BAT的首席财务官，公司去年的薪资成本是S,由于竞争激烈，公司今年需要成本控制，CEO要求你把总薪资控制为T, T < S。同时CEO希望你对每位员工的收入设定一个截断值P, 每一个年收入高于P的员工，其年薪一律降到P,对于那些年薪达不到P的，薪资保持不动。例如给定五位员工的薪资数值分别为：90， 30， 100， 40， 20， 同时T设置为210，那么截断值可以设置为60，也就是工资高于60的，全部降低到60，工资低于60的，收入保持不变，于是五位员工的收入变为：60， 30， 6
【导读】今天分享的文章，作者主要提出了一种新的人脸检测网络，解决了人脸检测的三个关键方面：包括更好的特征学习、渐进的损失设计和基于锚的数据增强。
研究人员利用单粒子低温电子显微镜在近原子分辨率下观察了 HIV 整合酶链转移酶抑制剂 (INSTI) Dolutegravir (DTG) 和 Bictegravir (BIC) 的作用方式。整合酶中 Q148H/G140S 氨基酸取代使 INSTI 临床失效，扰乱了酶活性位点的镁离子最佳配位。二代化合物化学支架介导的与蛋白质骨架的相互作用，对拮抗包含 Q148H 和 G140S 突变的病毒至关重要。该研究结果揭示了与镁离子的结合是 INSTI 药效团的一个基本弱点，被病毒利用以产生抗药性，并为开发此类抗 HIV/AIDS 治疗药物提供了结构框架。
作者 | Thomas Anthony、Robert Nishihara、Philipp Moritz、
美图影像研究院（MT Lab）与中国科学院大学共同提出盲人脸图像修复方法DiffBFR，用于修复退化模型未知的低质量图像。该方法探索了两种生成式模型GAN和DPM对长尾问题的适应性，设计合适的人脸修复模块来得到更加准确的细节信息，进而降低生成式方法带来的脸部过平滑现象，从而提高修复精度和准确性。该论文已被ACM MM 2023接收。
盲人脸恢复（Blind Face Restoration, BFR）旨在从低质量的人脸图像中恢复高质量的人脸图像，是计算机视觉和图形学领域的一项重要任务，广泛应用于监控图像修复、老照片修复和人脸图像超分辨率等各种场景。
美图影像研究院（MT Lab）与中国科学院大学共同提出盲人脸图像修复方法 DiffBFR，用于修复退化模型未知的低质量图像。该方法探索了两种生成式模型GAN和DPM对长尾问题的适应性，设计合适的人脸修复模块来得到更加准确的细节信息，进而降低生成式方法带来的脸部过平滑现象，从而提高修复精度和准确性。该论文DiffBFR: Bootstrapping Diffusion Model for Blind Face Restoration已被ACM MM 2023接收。
在机器学习中，几乎无人不知无人不晓L1正则与L2正则，L1正则与L2正则都有参数控制的作用，对模型起到约束的作用，防止过拟合。但是L1正则与L2正则也有区别，L1正则更容易产生稀疏解，使得某些参数等于0，而L2正则却没有这样的优势，只能使得参数趋近于0。利用这样的优势可以使得L1具有特征选择的作用，若某些特征的系数为0表示该维特征对于模型没什么作用，故此可以丢弃。
shell既是类Unix操作系统的命令解析器，用于解释执行用户输入的一连串命令，它类似于DOS下的command和后来Windows的cmd.exe。同时shell也是一种程序设计语言。作为命令解释型的脚本语言，它交互式解释和执行用户输入的命令或者自动地解释和执行预先设定好的一连串的命令；作为程序设计语言，它预定义了各种环境变量，保留了一些关键字以及一些特殊字符的含义，并提供了许多在高级语言中才具有的控制结构，包括循环和分支判断。
本文讲述了一位同学在排查关于FF下截取后省略号的问题时，发现使用text-overflow:ellipsis属性无法在FF下实现省略号效果。他通过使用:after伪类来模拟FF下的省略号，并给content一个…的值，hack解决宽度问题，从而让样式看起来更舒服。同时，提醒可能有更好得办法解决此问题。
清空表只是清空表中的逻辑数据，但是物理数据不清除，如主键值、索引等不被清除，还是原来的值。
UNDO表空间可以在MySQL 8.0中隐式或显式截断。两种方法使用相同的机制。当UNDO表空间截断完成时，可能导致非常繁忙的系统上的定期停顿。此问题已在MySQL 8.0.21中修复。
Netgear R6400 多个固件版本中的upnpd存在栈溢出漏洞(CVE-2020-9373)，通过向其udp 1900端口发送构造的ssdp数据包，可能导致DOS或RCE。下文的测试均使用V1.0.1.52_1.0.36这本版本的固件包。
python2.5之前，我们使用的是老式格式化输出：%s。从python3.0开始起(python2.6同期发布)，同时支持两个版本的格式化，多出来的一个新版本就是利用format()函数，进行格式化输出。
实际应用中，精确除法比截断除法更频繁，所以有的书上，精确除法也叫普通除法（也就是常用除法）
每个 SQL Server 数据库都具有事务日志，用于记录所有事务以及每个事务对数据库所做的修改。 必须定期截断事务日志以避免它被填满。 但是，一些因素可能延迟日志截断，因此监视日志大小很重要。 某些
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