针对找工作这件事情来讲，很多人都讲"金三银四"，其实我对这个说法并不以为然，但是处于种种原因吧，今年3月份我还是加入求职大军。下面总结一下作为一名Linux系统运维工程师遇到的形形色色的面试题。
机器之心专栏 机器之心编辑部 美图影像研究院（MT Lab）与中国科学院大学突破性地提出正则化方法 DropKey，用于缓解 Vision Transformer 中的过拟合问题。该方法通过在注意力计算阶段随机 drop 部分 Key 以鼓励网络捕获目标对象的全局信息，从而避免了由过于聚焦局部信息所引发的模型偏置问题，继而提升了基于 Transformer 的视觉类算法的精度。该论文已被计算机视觉三大顶会之一 CVPR 2023 接收。 近期，基于 Transformer 的算法被广泛应用于计算机视觉的各类
来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/351965263
1、web服务器的系统调优： SYN排列：echo 30000>/proc/sys/net/ipv4/tcp_max_syn_backlog Time-way排列：echo 2000000>/proc/sys/net/ipv4/tcp_max_tw_buckets 可以排列的报文数：echo 50000>/proc/sys/net/core/netdev_max_backlog 文件打开数：ulimit -n 35000 最大连接数：echo 20000>/proc/sys/net/tux/max_connect tux队列中等待数：echo 8192>/proc/sys/net/tux/max_backlog 禁止请求日志保存：echo 0>/proc/sys/net/tux/logging 2、apache调优：
分布式系统中全局唯一id是我们经常用到的，生成全局id方法由很多，我们选择的时候也比较纠结。每种方式都有各自的使用场景，如果我们熟悉各种方式及优缺点，结合自身的业务，使用的时候才能更好的选择。
文章目录常用日志框架Log4jLogbackLog4j2Log4j1/Logback/Log4j2Java
List转成字符串的总结的应用场景非常广泛，可以用于字符串拼接、数据处理和存储、显示等方面。它还可以用于格式化输出，以及将列表数据导出到文本文件等。
为了减轻工作量，Uber在内部开发了Manifold，这是一种与模型无关的视觉工具，它可以显示特征分布的差异（即所观察到的现象的可测量属性）。它已帮助各种产品团队分析了无数的AI模型。截止到今天，它已在GitHub上以开源形式提供。
随着现代科技的不断发展，DC电源模块已经被广泛应用于各种电子设备中。不同于其它电子元器件，DC电源模块生产所需用料的扎实程度对其性能的影响非常大。下面，本文将就DC电源模块生产用料扎实的表现进行详细介绍。
墨墨导读：本文出自墨天轮“每日一练”专栏，此专栏已连更95天，欢迎关注https://www.modb.pro/topic/26446(复制到浏览器中打开或者点击“阅读原文”直达)，本文主要描述了SQL tuning的过程。
监听了 Window 的 ContentRendered 事件将会降低整个 WPF 的渲染性能
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。
操作系统：CentOS7、openstack nova-docker启动的centos7、openstack环境启动的centos7虚拟机 CPU：Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2690 v3 @ 2.60GHz * 2 内存：Micron 2133MHz 16G * 8 网卡：Intel Corporation 82599ES 10-Gigabit SFI/SFP+ Network Connection 关键字：Linpack、netperf、iometer
调试机器学习模型是最痛苦的，因为算法本身不透明，就算运行结果不好，有时你也很难知道问题出在哪里。
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。
基于方面的情感分析（Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA)）任务大家应该已经很熟了，本文的实验基于此。
如果您拥有一个网站，并且希望将其扩展到全球观众，选择香港主机可能是一个明智的决策。香港主机提供了全球覆盖的能力，具备出色的速度、可靠性、安全性以及搜索引擎优化特性。此外，香港主机还拥有语言和文化优势，使其成为一个理想的选择。在本文中，我们将探讨香港主机的各个方面，以及如何选择适合您的需求的香港主机提供商。
咸鱼NO FASHION
在并发编程中，synchronized锁因其使用简单，在线程间同步被广泛应用。下面对其原理及锁升级过程进行探究。
不同于传统的 PC Web 或者是移动 WEB，在客厅盒子端，接大屏显示器下，许多能流畅运行于 PC 端、移动端的 Web 动画，受限于硬件水平，在盒子端的表现的往往不尽如人意。
目前主流的基于图神经网络的推荐系统由于在实验数据集以及评估指标上存在较大差异，导致不能直接进行比较。换句话说，没有统一的benchmark来进行评判。另外，许多基于图神经网络推荐系统只在小规模数据集上提供了一个简单的demo，这就导致直接应用于现实世界的推荐系统还有很大的距离。
今天给大家介绍的是来自蒙特利尔算法研究所、克莱姆森大学等联合发表在ICML2020上的文章。在本文中，作者针对目前新型化学结构的生成方法不能确保所提出的分子结构的合成可及性，也不能提供所提出的小分子的合成路线这一问题，提出了一种用于新药设计的强化学习机制:正向合成的策略梯度，简称为PGFS。
在本文中，来自香港大学和字节跳动的研究者们提出了一种基于Transformer的参考视频目标分割新框架ReferFormer。其将语言描述视为查询条件，直接在视频中查找目标对象，除此之外，通过实例序列的整体输出自然地完成目标物体的跟踪，无需进行任何后处理。ReferFormer在四个参考视频目标分割数据集上都取得了当前最优的性能。
本文介绍的是CVPR 2020的论文《Fine-grained Video-Text Retrieval with Hierarchical Graph Reasoning》（已开源），文章作者是中国人民大学博士生陈师哲同学，这项工作是陈师哲同学在澳大利亚阿德莱德大学吴琦老师组访问时所完成。
随着 LFI 技术的发展，光场图的应用变得日益广泛。LFI 中包含了更多的信息，包括光强信息和光线角度等信息。但是和传统图像相同的是，LFI 在压缩，传输等环节也会产生不同程度的失真，因此，如何评价失真的 LFI 质量，对我们实际应用 LFI 有重要的指导意义。
在并发环境下想要共享变量，一旦涉及修改操作，就需要用到锁了。 Java 中的锁有这么几种：synchronized、reentrant lock、还有reentrant lock 衍生出的其他锁比如ReadWriteReentrantLock
机器之心报道 作者：吴欣 在最近公布的国际权威人脸识别供应商测试 FRVT（Face Recognition Vendor Test）结果中，中国公司依图科技获得了四项测试的第一名，超过了俄罗斯公司 Vocord（Vocord 是国际老牌安防厂商，长久以来超越 Google 等公司盘踞人脸识别算法第一名）。 FRVT 是由美国国家标准技术局 NIST(National Institute of Standards and Technology) 组织的人脸识别供应商测试，作为美国国家采购的官方指导，其测试的
今天给大家介绍Monash大学， Fuyi Li等人在Briefings in Bioinformatics上发表的文章“DeepTorrent: a deep learning-based approach for predicting DNA N4-methylcytosine sites”。DNA N4-methylcytosine(DNA N4-甲基化)是在调节DNA复制和表达中发挥重要作用的一种重要的表观遗传修饰。但是通过实验方法检测4mC位点耗时并且昂贵，而现有的一些基于机器学习的4mC预测器，性能不令人满意。所以作者提出了一种基于深度学习的方法DeepTorrent，以改进预测DNA序列的4mC位点的预测。它结合了四种不同的特征编码方案来编码原始的DNA序列，并采用多层卷积神经网络和初始模块，随后融合了BLSTM，来学习高阶特征表示。其中，不同大小的过滤器映射得到的降维和特征融合结果被应用到inception模块。此外，还采用了注意机制和迁移学习技术来训练更加鲁棒的预测器。通过实验表明，DeepTorrent与几种`最先进的预测方法相比，4mC达到最优的位点预测性能。
单例模式（Singleton Pattern）是 Java 中最简单的设计模式之一。这种类型的设计模式属于创建型模式，它提供了一种创建对象的最佳方式。
众所周知，目前X86架构处理器统治着PC和服务器市场，而Arm架构处理器则统治着移动市场，并在IoT市场占据着较大的市场份额。但是，近年来RISC-V架构则凭借着开源、指令精简、可扩展等优势，在注重能效比的物联网领域大受追捧。但是，在RISC-V International及相关芯片厂商的推动下，RISC-V也开始进入更高性能需求的服务器市场。
牛小明为四川长虹电器股份有限公司的资深专家，也跟CV君一样曾供职于华为，是两个可爱宝贝的父亲，研究领域涉及图像、语音、文本信号处理和机器人等，Tel:15882855846; Email: xiaoming1.niu@changhong.com
之所以说：“吊打YOLOv3”，因为CornerNet-Lite在FPS和mAP上都超过了YOLOv3，具体详见下文介绍。
基因融合（gene fusion）是指由于某种机制（如基因组变异）使得两个不同基因的部分序列或全部序列融合到一起，形成了一个新的基因。如下图所示：
在上一篇中我们介绍说客户端建立一次连接耗时太长(建立连接，设置字符集，autocommit等)，如果在每个sql操作都需要经历建立连接，关闭连接。不仅应用程序响应慢，而且会产生很多临时对象，应用服务器GC压力大。另外数据库server端对连接也有限制，比如MySQL默认151个连接(实际环境中一般会调大这个值，尤其是多个服务时)
本文全面介绍了端到端深度学习人脸识别技术，包括人脸检测，人脸预处理和人脸 表征等方向，详细介绍了最新的算法设计，评估指标，数据集，性能比较等。
之前一直在牛客刷面筋，今天终于自己也写了一篇，算是秋招的总结吧。希望大家都能顺利拿到自己想要的offer！ lz本科妹子，从没有想过要当程序员......无奈非技术不好找工作，看到产品400:1的时候
预算没问题的情况下，数据科学应用最好选哪个笔记本？内核 M1 vs. i9–9880H， 我们全方位对比测试了复合benchmarks、 Python、 Numpy、 Pandas 和 Scikit Learn 性能来一探究竟。
介绍一篇新出的论文 CenterFusion: Center-based Radar and Camera Fusion for 3D Object Detection ，旨在使用低成本的雷达（redar）替换自动驾驶中的激光雷达，并达到高精度3D目标检测的方法。
这篇工作是来自纽约城市大学/康奈尔医学院谢磊团队的一篇论文。作者提出了一个通用框架，PAMNet，可以对任意分子体系实现准确且高效的几何深度学习。在小分子性质、RNA三维结构以及蛋白质-配体结合亲和力的预测任务上，PAMNet在准确性和效率方面都优于最先进的基线模型。这些成果不仅展示了PAMNet在模拟分子体系的通用性，而且强调了其在实际分子科学应用中的潜力。
在我们的现实生活中，一个人经常不只一个名字，比如一个人叫张三，那么在家里，它的父母可能喊他老三，在学校/公司，由于他本身性格或其他方面的一些特征，他可能又有别的外号；在古代，这种情况极为正常，比如宋江又叫及时雨，李逵又叫黑旋风、铁牛，鲁迅又叫周树人等等；我们把上面这些外号/亲称叫做别名。
参数优化 ===> 缓存、索引 ====> 读写分离====> 分库分表 （最终方案）
分析了两篇HashMap中并发导致的线程安全问题，这一篇将详细的描述一下HashMap遍历的性能相关的问题。
如果想进行快速安全的金融财务有关的算术计算，也就是浮点的加减乘除算术运算，请遵循下列条件：
说过，想设计一种没有边界问题的角度预测方法。这次我就来讲一下初步的进展，也是我最近的一个工作Circular Smooth Label （CSL）。简单来说，CSL总结了目前流行的基于回归方式的角度预测方法都有或多或少的边界问题，一个主要的原因是理想的预测结果超出了我们所定义的范围，导致产生一个较大的损失值，因此CSL通过将角度的回归问题转换成了一个分类问题，限制预测结果的范围来消除这一问题。
RNA分子是生物体内参与各种如细胞分化、代谢、记忆存储等重要生命活动的一类大分子，其常见的种类有rRNA、mRNA、tRNA。近年来越来越多的实验表明RNA似乎无处不在、无所不能，而事实上，编码用的mRNA才占1.5%，而非编码RNA则占据了人类基因组的75％。但是我们对绝大多数的非编码RNA了解甚少，主要原因是缺乏结构信息，因为结构决定功能，不知道结构，我们就无法推测其功能。
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