日本第四大移动运营商乐天移动（Rakuten Mobile）的Tareq Amin在选择供应商方面的做法一直很透明。哪些公司被这家日本最年轻的移动网络选择和丢弃都逃不过更广泛的关注。 诺基亚和KMW是4G无线电设备的知名供应商，但乐天在5G上更青睐Airspan和NEC。随着乐天移动将数据包核心系统从纯4G转移到4G和5G，本地公司NEC也挤掉了思科。如今另一场动荡正在上演，这将使IBM旗下的Red Hat被抛弃。 最初乐天移动在思科和Red Hat的帮助下，在OpenStack上搭建了私有云，但公共云和
导读：过去几年中，托管服务提供商（MSP）市场一直稳定增长。根据TechTarget于1月进行的年度IT优先级调查显示，75％的最终用户打算在2020年通过托管服务提供商（MSP）至少部署一项技术。这些部署包括MSP的中流s柱，例如网络基础架构和管理（排名＃ 1）和备份（＃4），以及不太明显的项目，例如IT策略/体系结构/计划（＃3）和机器学习（＃9）。
在经历了严酷的加密货币冬季之后，Web3 业务领域重回正轨，而这一次，情况比以往任何时候都更加乐观。随着“实用性”成为今年 NFT 领域的流行语，企业开始关注其他元素以吸引更多客户。
你可能有多种原因想要更改当前头寸：也许你想将 MakerDAO 持有的 ETH 转换为 USDC ，或者你觉得 ETH 会有更高的表现，想将 WBTC CDP 转换为 ETH，或者由于更高的利息、更低清算惩罚或更高的贷款价值比 （下文简称 LTV：loan-to-value），你可能希望把资金从 MakerDAO 转换为 Compound(反之亦然)。
两年多前，我们把推动可持续社会价值创新纳入到公司核心战略时，离不开这样的思考：大家生活的地球和社会是企业发展的基础；如果企业的发展和我们对这个基础所做的贡献之间，没有合理的比例和联动，发展是不可持续的。这就像大树，根扎得不够深，树就长不大。
在详细介绍我们对弹性®支持中心所做的更改及其对客户的影响之前，重要的是我们要先解释一下语义搜索的概念。从本质上讲，语义搜索是一种使用AI返回更相关搜索结果的搜索方法。请观看这个简短的视频，解释这个概念：
什么是强化学习？ 强化学习任务通常用马尔科夫决策过程（MarkovDecision Process,MDP）来描述：机器处于环境E中，状态空间为S，其中每个状态s∈S是机器给你知道的环境的描述；机器能采取的动作构成了动作空间A，若某个动作a∈A作用在当前状态s上，则潜在的转移函数P将使得环境从当前状态按某种概率转移到另一个状态，在转移到另一个状态的同时，环境会根据潜在的“奖赏”（Reward）函数R反馈给机器一个奖赏。综合起来，强化学习任务对应了四元组 E= <S,A,P,R>, 其中P:S×A×S ↦ℝ
IT行业正在向所有的一切都采用应用程序编程接口（API）演进，这使得企业能够自动执行重复性任务，提高效率并减少错误的系统。但是，这引出了新的问题：在IT系统中API的大量使用会取代命令行界面（CLI）
如前所述，稳定（stable）仓库和孵化（incubator）仓库已经转移到新位置。这篇文章将更新你关于新地址，并提供开始使用它们的方法。
随着越来越多的企业将关键业务转移到云计算应用程序，网络攻击手段不断发展，组织必须对风险进行评估，并利用当今的功能来提高对云计算环境的可见性和监视能力。
在过去的几年中，我看到许多项目将几乎任何类型的业务需求都喜欢建立与需求原因无关的技术对象模型（后面可能简称对象模型）。在很多情况下，针对技术对象建立业务需求模型是相当不错的，我总体上对此表示赞同。但是，用受影响的业务对象来建立业务需求模型的话往往会使我们构建出一个糟糕且复杂的数据结构。下面我举一个简短的例子来阐明我的想法。
迷宫寻宝问题是指玩家和宝藏在同一个有限空间中，但宝藏和玩家并不在同一个位置，玩家可以上下左右移动，找到宝藏即游戏结束，在迷宫寻宝中要解决的问题是玩家如何以最小的步数找到宝藏。本案例中我们将使用强化学习方法解决迷宫寻宝问题，将其形式化为一个MDP问题，然后分别使用策略迭代和值迭代两种动态规划方法进行求解，得到问题的最佳策略。
根据罗致恒富(Robert Half)2018年发布的薪酬指南，科技人员的好时机将一直持续到明年。该指南发现，今天的技术人才缺口将继续给2018年的企业带来压力，这给他们希望雇用的人带来了很多好处。 技术人才在未来的一年将继续供不应求，而IT中仍然很重要的一系列必要技能将发生重大转变。 📷 1 人工智能玩得越来越high 📷 AI作为新的用户界面不再是一个片面的方法。我们需要理解，利用人工智能需要两个策略——一个包括开发人员编写的代码，另一个专注于接口如何收集来自源的数据——从而使AI更加智能。 必须知道的
最近看到有些研发写代码jdbc的配置文件是MGR多个地址。出于好奇它是如何选择连接的，在节点故障的时候，又是如何failover的。于是有了下文的探索与发现。
近年来，深度神经网络在工业界和学术界都取得了成功，尤其是在计算机视觉任务方面。深度学习的巨大成功主要归因于其可扩展性以编码大规模数据并操纵数十亿个模型参数。但是，将这些繁琐的深度模型部署在资源有限的设备（例如，移动电话和嵌入式设备）上是一个挑战，这不仅是因为计算复杂性高，而且还有庞大的存储需求。为此，已经开发了多种模型压缩和加速技术。作为模型压缩和加速的代表类型，知识蒸馏有效地从大型教师模型中学习小型学生模型。它已迅速受到业界的关注。本文从知识类别，训练框架，师生架构，蒸馏算法，性能比较和应用的角度对知识蒸馏进行了全面的调查。此外，简要概述了知识蒸馏中的挑战，并讨论和转发了对未来研究的评论。
开发者正在将他们的整个工作流转移到云端，我们距离 localhost 的终结只有十年之遥。
正如在现实中一样，很多当前时刻的状态只取决于上一个时刻所做的决定而不是受所有历史所做出的的决定的影响，比如灯泡的以后发光的寿命只和当前是否发光有关、某一个时刻的销售额只与现在已知的累计销售额有关和过去任一时刻的累计销售额无关、人生以后的路只和当下的路有关而不是取决于过去等等，这种在概率学上成为无记忆性，一般指数分布是属于无记忆的概率分布，而马氏链属于无记忆的随机过程。
今日，麦肯锡的一项研究显示，网络安全方面的担忧使企业不愿将自己的数据和应用从私人服务器转移到公共云服务上。 研究显示，企业的安全部门逐渐开始担心公共云服务的安全性，更多地开始考虑他们的公司如何针对公
有很多文章比较VPS和云服务器，选择哪种解决方案来提供最佳效率。尽管很多人仍在使用VPS，但其中许多人已对云服务器拥有简单的认知，且已有意图从VPS迁移到云服务器。然而在这样做之前，您需要更加深入了解云服务器，它的优势超过VPS，而不仅仅是因为“云”已成为业务托管部署的新趋势。
如今，私有服务器的应用已经超出了人们的预期，然而其所面临最大的挑战就是云计算应用。虽然大多数组织已经转向采用云服务器，但一些传统公司仍然在采用他们的私有服务器开展业务。 通过进一步审查，行业专家将使用
文\孟永辉 德国心理学家库尔特-勒温认为，个体态度的改变取决于他所参与到群体活动的方式。一个人参与活动的方式既决定着他的态度，也改变着他的态度。金融对于人们生活的影响愈加深刻，互联网时代的来临更是将金融更加紧密地与人们的生活紧密联系在一起。 互联网时代的来临将人们参与金融活动的方式从传统的以线下为主转移到了当下的以线上为主，这种方式的改变直接决定着人们对于金融行业的态度同样将会发生根本性的变革。当下，人们参与金融活动的方式已经从以线下为主的方式转移到了以线上为主的方式。未来，随着更多新科技加入到金融领域之中
马斯克的BCI公司 Neuralink 否认了有关大学研究人员在脑机接口初创公司支持的实验中虐待猴子的说法。在网上发布的一份声明中，Neuralink 回应了美国动物保护组织「负责任药物医师委员会」（Physicians Committee for Responsible Medicine，PCRM）的联邦投诉，该投诉称 Neuralink 及其在加州大学戴维斯分校的合作伙伴对动物进行了不人道的试验。
SnapLogic公司首席技术官Craig Stewart表示，企业需要为不同的目的使用多个云平台，这将意味着多云应用的普及率将上升。
在微服务的架构中，不应该将 Integration Hub 放在微服务之间。首先，微服务之间的调用应该是基于业务逻辑的，而不是因为需要整合不同微服务之间的数据而产生的。其次，将 Integration Hub 放在微服务之间会增加调用的延迟和成本，从而影响整体的系统性能。最后，整合第三方软件的方式应该是使用 Microservice Gateway 来调用，而不是直接调用微服务。因此，在微服务的架构中，应该避免将 Integration Hub 放在微服务之间，而是应该将它们放在业务逻辑中，或者使用 Microservice Gateway 来调用第三方软件，以获得更好的性能和可扩展性。
2018年IT战略趋势分为三类： 数据中心趋势、技术趋势、IT&OT趋势。虽然众多领域正在兴起多种趋势，但数字化转型依然将是2018年IT战略的重头戏。 一 数据中心趋势 01 生产力的提高与人员、流程和业务成果的关系将更加密切 根据经济合作与发展组织的调查，尽管过去10年新技术呈火山爆发式的增长，但生产力相比前10年却在减缓。据相关人士分析，这是因为新流程的龟速前行，没有跟上新技术的快步发展。 在餐饮行业，Airbnb颠覆传统酒店行业，创建出了新的业务模式，在不到10年的时间里增长到了300亿美元的市场估
作为一个将整个职业生涯都花在开源软件（OSS）上的人，Log4Shell 的混乱（整个行业范围内的四级警报，以解决 Apache Log4j 包中的一个严重漏洞）是一个谦卑的提醒，我们还有很长的路要走。OSS 现在是现代社会运作的中心，就像公路桥、银行支付平台和手机网络一样重要，是时候 OSS 基金会开始像现代社会运作的中心一样行动了。 像 Apache 软件基金会、Linux 基金会、Python 基金会等组织，为他们的 OSS 开发人员社区提供法律、基础设施、营销和其他服务。在许多情况下，这些组织的安全工作资源不足，并且由于害怕吓跑新的贡献者，在设置标准和需求以减少重大漏洞的机会方面受到限制。太多的组织没有申请筹集到的资金，也没有设置过程标准来改进他们的安全实践，并且不明智地偏向于代码的数量而不是质量。 “像现代社会运作的中心一样行动”是什么样子的？以下是一些开源软件基金会可以做的事情来降低安全风险：
从遗留平台的发行版到CDP的所有路径的每种机制都有共同的工作、缓解风险和取得成功成果的方面。其中包括工作负载审查、测试和验证、管理服务级别协议（SLA）、以及在移动期间最大程度地减少工作负载的不可用。
将会是任意数量变量的函数，将难以建模。因此，我们会提出两个「马尔可夫假设」来便于我们建模。第一个假设是「有限地平线假设」（limited horizon assumption），该假设指出时间
Firefox Quantum 发布在即。它带来了许多性能改进，包括从 Servo 引入的的极速 CSS 引擎。
在项目中经常会遇到系统历史数据迁移的问题，数据迁移是将当前数据从一个存储系统或计算机移动到另一个存储系统或计算机。根据实际的工作环境中面临业务系统不同，数据迁移是一项非常复杂的任务，今天，我们将介绍一下数据迁移的步骤和策略。
在Neuromation，我们一直在寻找有助于我们的研究的新的有趣想法。 还有什么比顶级会议更适合寻找它们的地方。 我们已经在CVPR（计算机视觉和模式识别）会议的研讨会DeepGlobe介绍了我们如何取得成功。 这次我们将仔细研究一下CVPR本身最有趣的论文。 这段时间，顶级会议是非常重要的事情，所以我们准备了一系列的推文。 我们介绍的论文没有特别的顺序，不仅选择优秀的论文，而且与我们在Neuromation所做的研究相关。 这一次，Aleksey Artamonov（你以前见过的人）准备了这份列表，我试图对其补充一些介绍。 在这个系列中，我们将非常简短，试图从每篇论文中提取最多一个有趣的点，所以在这种方式我们不能真正了解完整的工作，并强烈建议完整阅读论文。
前几天群里有位水友提问：”C#中，当一个方法所传入的参数是一个静态字段的时候，程序是直接到静态字段拿数据还是从复制的函数栈中拿数据“。其实很明显，这和方法参数的传递方式有关，如果是引用传递的话，肯定是会去静态字段直接拿值的；如果方法是以传值的方式使用参数的话，一定是从复制的栈中拿值的。
如果之前是安卓用户，在购买 iphone 12 新款手机之后，如何从安卓转移数据到 ios？可以通过苹果官方提供的“转移到 ios”应用，将安卓手机中的内容进行转移，感兴趣的朋友快来看看吧！
脑机接口系统已被广泛研究，以使患有运动瘫痪的人能够控制辅助机器人设备，取代或恢复失去的功能。日本京都国际高级电信研究所的研究人员开展了一项研究，健康的参与者能够通过使用非侵入性脑机接口来控制类人机械臂并实现多任务处理，在执行目标导向任务的同时使用自己的手臂执行不同的任务。这一研究为探索未来健康人的人体增强应用开辟了可能性，不仅可以增强执行特定任务的能力，还可以扩展同时执行多项任务的能力。
前两天，朋友圈被国产5nm刻蚀机刷屏了。借此机会，小豆芽调研下相关的知识，聊一聊光刻与刻蚀的基本原理。
论文: Designing Neural Network Architectures using Reinforcement Learning
Condition是一个接口，AbstractQueuedSynchronizer 中的ConditionObject内部类实现了这个接口。Condition声明了一组等待/通知的方法，这些方法的功能与Object中的wait/notify/notifyAll等方法相似。这两者相同的地方在于，它们所提供的等待/通知方法均是为了协同线程的运行秩序。只不过，Object 中的方法需要配合 synchronized 关键字使用，而 Condition 中的方法则要配合锁对象使用，并通过newCondition方法获取实现类对象。除此之外，Condition 接口中声明的方法功能上更为丰富一些。比如，Condition 声明了具有不响应中断和超时功能的等待接口，这些都是 Object wait 方法所不具备的。
多云的定义 在过去的一两年内，多云的概念现在了IT行业中，其大致是指一种公司不仅使用一个到数个SaaS服务(如人力资源或邮件服务等)并同时使用PaaS服务进行软件开发，而且还有可能使用IaaS服务进行虚拟机上工作运行的模式。 Gartner技术和服务供应商研究部门研究总监Mattew Cheung表示，“我们看见更多的客户在同时应用多个公有云服务，因为某些云供应商在特定的工作负载方面具有更加专业化的能力”。 这些专业化的服务包括很多关键的企业应用，比如Microsoft Azure中的SQL服务器，Goog
给你一个 events 数组，其中 events[i] = [startDayi, endDayi, valuei] ，表示第 i 个会议在 startDayi 天开始，第 endDayi 天结束，如果你参加这个会议，你能得到价值 valuei 。 同时给你一个整数 k 表示你能参加的最多会议数目。
公共云正快速成为具有前瞻性的公司的战略工具。IT领导者分享他们的经验，并向寻求迁移到公共云服务的首席信息官提供建议，以推动创新、敏捷性和收入增长。 云端作为商品的日已经结束。现在是获得战略的时候了。这
静态 Java 生成静态编译的本地可执行文件（目标是加快启动速度和减少空间占用），磁盘占用和运行时的元数据开销都减少。InfoQ 采访了 Red Hat 首席软件工程师 Dan Heidinga——他是静态 Java 相关工作的长期贡献者——以了解静态 Java 离广泛应用还有多远。
理论上来讲，可以把那些可靠性介于操作系统和应用程序之间的程序安排在这两个特权级上。
来源 | https://www.ithome.com/0/520/152.htm
LiveVideoStack：Martin 你好，能否向LiveVideoStack的读者介绍下自己，以及你目前主要的工作以及关注的技术方向？
作者简介 胡一川，来也联合创始人和CTO。来也专注于智能对话技术，让每个人拥有助理。此前，胡一川联合创立了影视推荐引擎"今晚看啥"并被百度收购，后加入百度任资深架构师。本科和硕士毕业于清华大学，博士毕业于宾夕法尼亚大学。 一、什么是智能助理 随着智能手机和移动互联网的普及，越来越多原来发生在线下的交互场景，逐渐从线下转移到线上。人们也开始习惯通过在线沟通的方式来获取各种服务：让秘书安排出差的机票和酒店，向英语老师咨询学习中的问题，找旅行达人制定旅游计划等等。类似这样的场景，今天都逐渐从面对面或电话沟通，转移
本文约3200字，建议阅读5分钟 迁移学习框架能够快速高效地学习异构任务。 传统的机器学习算法旨在孤立地学习，即解决单个任务。在许多实际应用中，收集所需的训练数据和重建模型要么成本高得令人望而却步，要么根本不可能。 迁移学习（TL）能够将在学习执行一个任务（源）时获得的知识迁移到一个相关但不同的任务（目标），从而解决数据采集和标记的费用、潜在的计算能力限制和数据集分布不匹配的问题。 来自美国布朗大学和约翰斯·霍普金斯大学（JHU）的研究人员提出了一种新的迁移学习框架，用于基于深度算子网络 (DeepONet
运营大规模、快速增长的网络需要在如何规划、部署和运营基础设施方面进行变革，随着LinkedIn不断扩张数据中心网络，很明确的是LinkedIn不仅需要尽快地提供和建立网络，还必须使用最简单的方法。在没
将存储移动到云上会有一些很诱人的好处，但前提是，你能够避免云存储中的一些常见的问题。以下是几个最应受到重视的云存储问题，如果你想将非常重要的数据转移到云存储中，这些问题应该弄清楚。 一、没有选择正确的
区块链大本营出品 参与 | Arvin、波波 由于Dapp（去中心化应用）涉及到智能合约概念、以太坊区块链机制等更为基础的知识点，仅从编程角度来讲解Dapp开发的入门，不免给人以空中楼阁、镜花水月的感受。所以，以太坊这份面向Dapp新手的开发教程，从去中心化应用最基础的知识点开始，一步一步介绍如何用以太坊客户端开发出一个最简答的智能合约，也就是Dapp的后端代码。 尽管这份Dapp开发入门教程成文已久，但它对于区块链开发新手的友好程度，是后来的很多开发教程都无法比拟的。为此，区块链大本营特地将其翻译成中文，
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