免费体验 Gpt4 plus 与 AI作图神器，我们出的钱 体验地址：体验 正如我们的大部分技术社区都同意的那样，数字安全严重依赖于我们经常认为理所当然的缩写词。...有人可能无意中将他们的数据赠送给攻击者吗？...安全证书的民主化 由于证书颁发机构以前收取高昂的价格，高达每年数百美元来获得他们的认证，所以许多网站所有者，尤其是那些运营较小网站的所有者，由于这一过程的昂贵而选择退出。然而，潮流已经转变。...因此，网络管理员、攻击者或ISP可以确定你正在访问的网站，或者在某些条件下甚至是特定页面。好消息是：加密的DNS的出现使窃听变得越来越困难。...但是，通过有意识、谨慎和协作，我们可以更有效地导航和保护我们的数字旅程。
那我们是否能够把机器学习当作一种服务（机器学习即服务-MLaaS）来使用并保护我们的隐私呢？ ?...攻击者可以是设备的管理员或者服务操作人员，也可以是已经成功入侵服务平台的恶意攻击者。当然了，攻击者还可以是恶意OS开发人员，因为他们可以直接记录下用户的输入/输出信息。...限制因素 SGX本身并不是无懈可击的，因为英特尔的性能监控单元（PMU）允许不受信任的平台深入了解目标系统底层的运行机制以及正在进行的任务。...总结 在我们这个现代化的海量数据世界里，存在着千千万万个安全漏洞，而攻击者可以用各种各样的方法来利用这些漏洞。没有任何一个系统是绝对安全的，但我们可以通过努力来尽量做得更好。...毫无疑问，机器学习绝对会在我们将来的生活中扮演重要角色，如果机器学习能够保护好我们的隐私，那得多安逸？
但如果你能调整轨道方向并将火车向辅路驶去，你就可以救下这5个人的性命。但坏消息是，有1个人在辅路上，而火车改变行驶方向将杀死他。你该怎么做？ ” ?...我们该向它们程式化哪一种道德观？ 我们该如何衡量驾驶员，路人和别的车辆内的乘客的生命的价值？ 你会购买一辆为了路人的生命而牺牲它的驾驶员的汽车吗？如果你会，那你太不寻常了。...政府该来决定这些汽车如何做选择吗？还是制造商？还是身为消费者的我们呢？你会走入展览厅，像挑选车身颜色一样挑选道德模式吗？...也就是说，他认为我们能程式化机器人，用类似日内瓦公约的东西约束它们——例如，禁止它们故意猎杀平民。...他们相信，教授机器人道德的最好的方法就是先将普世原则程式化植入（如规避痛苦，追求幸福），然后再使机器学习如何在一些特定情境下应用这些原则，并举一反三到新的情境里。 ?
通过可扩展的任务窃取进行负载平衡 Linux 任务调度程序通过将唤醒的任务推送到空闲的 CPU，以及在 CPU 空闲时从繁忙的 CPU 中拉取任务来平衡整个系统的负载。...当许多线程同时设置、清除和访问元素时，这可以减少缓存争用。每个末级缓存都有一个位图。当 CPU 空闲时，它将搜索该位图以查找第一个具有可迁移任务的过载 CPU，然后将其窃取。...这种简单的窃取会比单独的 idle_balance() 产生更高的 CPU 利用率，因为该搜索的成本很便宜，花费 1 到 2 微秒，因此每次 CPU 即将空闲时都可以调用它。...如下图的绿色曲线所示，新内核的 CPU 繁忙利用率接近 100％，作为比较的基线内核是橙色曲线： image.png 根据负载的不同，窃取可将 Oracle 数据库 OLTP 性能提高多达 9％，并且我们已经看到...要尝试使用它，请用内核参数 sched_steal_node_limit=8（或更大）重新启动。
/JENKINS/Parameterized+Trigger+Plugin 1）新建一个Job任务，参数化构建。...新建Job任务后，勾上"参数化构建"，将下面9个参数定义下。 引用子任务，然后将上面配置的参数在引用子任务这块，将上面的9个参数重新预定下 (predefined parameters)。...Boolean parameters: 布尔类型的值 Parameters from properties file: 从属性文件中加载参数。 需要注意：下游任务必须是参数化构建任务。...2) 可以手动填写对应参数值，点击构建，查看下执行过程和子任务那边的构建信息，确认参数是否正确传过去了： 如上，发现手动输入的参数可以成功接收并传到子任务那边了！...所以就可以将下面这个Jenkins API接口给开发同事，用于调用这个参数进行上面相关参数的推送了。
关于Locust基本用法的介绍可以参考公众号里面其他文章的介绍，本文主要写的是Locust参数化批量创建任务。 （1）蝗虫过境，你的系统扛得住吗？...例如，模拟1000用户并发创建任务并提交任务到后端，总共有10000个任务，每个任务要求任务内容不重复（通过不同的电话号码来区分），任务创建并提交到后端结束测试。 数据准备 ?...虚拟用户数，可以在启动的时候设置，这里先准备需要用到的手机号。...$ locust -f demo.py --host=http://test.sogou -f 参数是指定运行的脚本 —host是指定运行服务的host地址 可以在命令后添加参数--master和--...四、总结 本期为大家简单的介绍了Locust-参数化批量创建任务的使用方法，针对性能或并发用户要求较大的测试场景，可以充分利用Locust的特点进行测试。 ?
你有认真思考过框架究竟为我们解决了什么样的问题吗？脱离了这些框架，我们可以解决这些问题吗？我们来看看今天的文章： 最近，我对将框架与原生的 JavaScript 进行对比非常感兴趣。...使用稳定的选择器会让 UI 自动化测试更简单：我们可以使用嵌套 API 作为一种稳定的方式来和 DOM 挂钩，而不用管它的布局和层次结构是怎么样的。...所有参数类型都是原始类型或普通对象（很容易转换为 JSON）。 所有函数都返回 void。...Web 平台提供了许多选择，采用一个框架可以让每个人至少部分地在其中一些选择上达成一致。这是有价值的。另外，声明式编程的优雅也有值得说明的地方，而组件化的主要特性并不是这篇文章讨论的内容。...有解决框架给我们解决的问题吗？在实际开发里面，你会怎么选呢？
如果程序员没有在预定义的指令列表中提供特定的功能或任务，那么“事物”不知道该功能，因此不能执行该任务。也就是说，我们的电子产品只能做被提前编程好的事情，其他的事情就不会做了。...毕竟，计算机不能撒谎 - 或者他们可以吗？ 对于真正变得“聪明”的事情、技术（包括上述那些技术）正在利用一种称为机器学习的人工智能。...如果汽车学习到没有其他可以采取的行动了，除了通过撞击自行车上的人而不是撞击路标可以将自身受损最小化，会发生什么情况？...随着越来越多的事情依赖于云，并且它们具备为自己思考和规划的能力，我们必须继续质疑它们是否可以信任。...无论是可以学习其拥有者的模式并知道何时、在什么温度下开启/关闭的自动调温器，还是像Amazon Echo或Google Assistant这样的能听从我们所说的每一个字的家庭助理，这些我们假设可以简化我们的生活的物品变得聪明起来
但本文通过实验证明，准确率下降的原因是模型无法泛化到比原始测试集中更难分类的图像上。 机器学习的首要目标是生成泛化模型。我们常通过测量模型在测试集上的性能来量化模型的泛化能力。...传统观点认为，出现这种下降的原因是模型已经适应了原始测试集中的特定图像，例如，通过广泛的超参数调整。...因此，虽然后来的模型本可以更好地适应测试集，但它们的准确率下降较小。实验结果证明，全面的测试集评估是改进图像分类模型的有效方法。因此，自适应性不太可能是准确率下降的原因。...从上图可以直观地对比两边的斜率。红色区域是 10 万个 bootstrap 样本线性拟合的 95％置信区域。...通过密切关注原始数据集创建过程，我们测试了当前分类模型泛化到新数据的程度。
举一个例子，我们都知道付费会员相比较一般用户复购概率、消费频次、平台忠诚度要相对较高(游戏人民币玩家和免费玩家的区别)，各家电商平台都在建设自己的付费会员体系，如京东的Plus会员、携程的超级会员等。...从上述案例可以看出，规则运营，需要具有具备良好的业务经验和一定的数据思维才能将目标用户识别条件标签化，主要特点如下： 优点 1.行动敏捷，明确运营场景以及人群圈选条件后，可以快速进行人群输出，是CDP平台运营可以自助圈选...二、基于算法模型的智能化运营 基于算法模型的精细化运营，主要是指利用各种机器学习的算法，对用户进行聚类或行为预测，进行人货场的精准匹配。最典型的例子是产品的千人千面的个性化推荐。...2.基于模算法模型的人群圈选可以覆盖更多特征维度，用户分层能力更多样化、精细化。...此外，也可以配合使用一些算法挖掘类的标签，如价格敏感度(推荐红包金额)，在做更进一步的差异化运营。 用户偏好类、行为预测类，运营策略多样化场景，算法为主，经验为辅。
但在危机期间，人工智能可以帮助我们更好地做出决策吗？ 我们面临着前所未有的公共卫生危机，各国领导人正在定量供应关键物资，医生越来越被迫选择谁活谁死。在通风机数量有限的情况下，谁买一个谁不买？...来自顶尖计算机科学家、伦理学家和心理学家的最新研究和分析表明，人工智能工具——如果一开始就有适当的参数，可以证明有助于改善人们的道德决策，特别是在复杂或高压情况下。...理论上，人工智能可以获取医生关于病人的相同信息，并生成一系列的建议，这些建议可用于通知人类决策者。相反，将道德决策外包给机器，这些新工具有助于增强我们天生的道德决策能力。...通过资助精辟的研究，不仅在计算机科学，而且在心理学和哲学，并通过建立跨学科的桥梁，我们希望能够帮助开创一个新时代，在那里人工智能可以成为一种社会公益的力量。...视频：人工智能能帮助我们变得更有道德吗？
智能技术和人工智能可以帮助提供这种护理吗？使用技术进行老年人护理的道德准则是什么？...关怀人性化的一面很难替代。甚至像CareCoach这样的技术，一种数字化的老年人护理服务，在平板电脑上采用动画德国牧羊犬的形式，乍一看似乎是在使用人工智能（AI），实际上也依赖于人类。...CareCoach的工作人员可以在芝加哥检查一位老人，十分钟后提醒自己在加利福尼亚的祖母要服用关节炎药物。我们仍然需要人们照顾老年人，但是技术可以使他们的工作更轻松，更高效。...人与人工智能在养老领域携手合作 如果可以将简单的重复性任务外包给AI，则可以释放资源。医护人员可以花更多的时间与他们关心的人建立人际关系，并确保他们的情感需求得到满足。...通过降低成本，可以雇用更多的人类护理人员来确保老年人得到他们所需的情感支持。 但是，即使采用智能技术来缓解这种压力，我们也必须正确评估并补偿此类工作，这一点至关重要。
，我们都需要获得一个 Gson 对象。...，一个类中所有字段都会暴露，但使用 @Expose 注解后，只有声明注解的字段才会暴露； 注解的 serialize 变量或 deserialize 变量可以声明字段只参与序列化或反序列化，默认都参与。...这个 API 不会调用构造函数，因此相关的构造初始化操作会丢失； 1、构造函数参数的默认值丢失； 2、字段的默认值丢失； 3、Kotlin 非空类型失效； 4、初始化块未执行； 5、by 属性代理（没有创建代理对象...parameterized.getActualTypeArguments()[0]); } public final Type getType() { return type; } 既然 TypeToken 只是一个获取 Type 类型的工具类，我们也可以跳过它直接提供...reified 实化类型参数简化： Utils.kt inline fun toList(jsonStr: String): List = Gson().fromJson
”这个选项，点击它，就可以将该程序锁定在任务栏，方便下次打开。...虽然可以直接如下图右击eclipse.exe，点击”锁定到任务栏”来实现， ? 但这样以来在运行eclipse时任务栏会有两个eclipse的图标。这令人甚是不爽。 ?...我们知道，${eclipse安装目录}/eclipse.ini文件用于设置eclipse的运行参数(Runtime Option), 在eclipse.ini中增加-vm可以设置eclipse使用的...因为-vm 的值可以是jdk/bin ，jre/bin这样的路径，也可以直接指定虚拟机程序(.exe)或动态库(.dll,.so) 参见-vm的参数说明: ?...摘自Runtime options 但为什么这样就可以锁定到任务栏，就不明白了，这应该是windows的策略问题。 (注：此法在win10下无效)
数据可视化是数据科学的重要组成部分。它帮助我们探索和理解数据。数据可视化也是传递信息和交付结果的重要工具。 由于数据可视化的重要性，在数据科学的生态系统中有许多数据可视化库和框架。...其中一个流行的是Seaborn，这是一个用于Python的统计数据可视化库。 我最喜欢Seaborn原因是它巧妙的语法和易用性,通过Seaborn我们只用3个函数就可以创建普通的图表。...我们使用height 和aspect参数来调整绘图的大小。aspect参数设置宽高比。 Displot 使用分布函数创建分布图，从而使我们可以大致了解数值变量的分布。...hue参数根据给定列中的不同值分隔行。我们已经将性别列传递给了hue参数，因此我们可以分别看到女性和男性的分布。 多个参数决定了不同类别的栏如何显示(“dodge”表示并排显示)。...例如，我们可以为前面示例中的strip plot所使用的列创建小提琴图。我们需要做的就是改变kind参数。
但我们是否已经准备好让人工智能进入我们的社会?我们真的准备张开双臂欢迎他们吗? 许多专家担心人工智能和它的发展速度。...该研究小组的研究成果是一种新的对话系统的实现方式，通过与人的对话，计算机可以变得更加智能，并能使对话系统的发展，使其能够对用户的情况进行定制。
理想情况下，可以直接从少量示例中学习生成模型。然而，目前尚不清楚学习稳健模型所需的分子数量的下限是多少。...他们系统地改变了六个模型超参数中的每一个，比较发现，与训练数据集的大小相比，超参数调整的影响很小。 低数据模式下的模型优化。（来源：论文） AI 助力化学空间探索 「外面有什么？」...我们的祖先穿越大陆和海洋，让未知的事物为人所知。现在，我们正在使用望远镜和机器人来探索太阳系之外的宇宙，也正在使用显微镜探索物质的构成以及微观世界。 化学空间包含所有可能的化合物。...它包括我们知道的每一种药物和材料，以及我们将来会发现的每一种。搜索化学空间绝非易事，因为化学空间实际上是无限的，并且可能非常复杂。...人工智能可以比人类更快地探索化学空间，并且它可能能够找到甚至专家都无法找到的分子。因此，一些化学家开始转向人工智能。
内容生成器只是在一定的参数范围内收集已经存在的信息。因此，虽然内容将通过抄袭检查，但它不会包括原创研究、见解或数据。在实践中，这意味着它没有能力分享观点或创造思想性内容。...使用布鲁姆分类法，我们可以看到，有效的人与人工智能合作，将在很大程度上意味着委托交办较低层次的认知任务，以便我们可以将精力集中在更复杂的认知任务上。...它足够简单，每个人都能掌握；足够通用，适用于广泛的人工智能工具；结构化，足以确保我们对这些工具提出一套一致的、彻底的问题。...有些人对我们正以快速增长的速度进入的完全自动化的人工智能未来有一个乌托邦式的愿景，而另一些人则对此怀抱一个歇斯底里的愿景。在这种情况下，我们每个人都要做出选择：是拥抱这些新的挑战，还是遏制它们。...每一个机械化的决定都可以通过算法一步步追溯，直到最后得出一个不可避免的结论：“因为是你告诉我的。”对人类来说，况并非如此，根本的解释是：“因为我选择了。”
成本的降低可以让用户通过更低的价格获得需要的服务，帮助新产品快速地打开市场。...我们知道渲染对显卡要求很高，如果使用本地渲染的话，非常依赖于本地机器的参数性能，一般为了这种特定的需要会购买高性能参数的设备。...而且在进行渲染工作的时候，不能进行其他工作，这个时间根据文件大小和复杂度，时间也是很漫长，如果发现某个参数设置得有问题，则需要全部重头再来，这样会大大的耽误项目的进展。...而使用云端渲染技术服务，可以很好地解决这些问题。...首先云端渲染使用的是服务器（简单理解服务是性能更好的电脑），而且使用云端服务器，不仅仅使用一台服务器进行工作，通过调度可以同时好几台一起工作，这样的话就可以有更快的速度，即使出现问题需要重新渲染时间上也比较充足
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