在使用 Windows 系统进行 PHP 开发时,经常遇到一个问题:不同的应用或项目需要不同版本的 PHP 环境。每次切换 PHP 版本都是一件麻烦的事情,而且稍不注意就可能引发版本冲突或者配置错误。于是,我开始思考,是否能在 Windows 的命令行下实现多版本 PHP 的共存,就像 Linux 下的快捷方式那样方便切换呢?
批处理(Batch),也称为批处理脚本。顾名思义,批处理就是对某对象进行批量的处理,通常被认为是一种简化的脚本语言,它应用于DOS和Windows系统中。批处理文件的扩展名为bat 。目前比较常见的批处理包含两类:DOS批处理和PS批处理。PS批处理是基于强大的图片编辑软件Photoshop的,用来批量处理图片的脚本;而DOS批处理则是基于DOS命令的,用来自动地批量地执行DOS命令以实现特定操作的脚本。
如果对深度学习有所了解的小伙伴们想必都知道,深度学习需要使用强大的服务器、加速嵌入式平台(如NVIDIA的Jetson)来运行深度学习算法,然而这也同样意味着不菲的开支。 那么问题来了,如果你想你想用
由于最近大量的研究,机器学习模型的性能在过去几年里有了显著的提高。虽然这些改进的模型开辟了新的可能性,但是它们只有在可以部署到生产应用中时才开始提供真正的价值。这是机器学习社区目前面临的主要挑战之一。
近年来,基于Transformer 架构的模型一直是推动NLP在研究和工业上取得突破的动力。BERT、XLNET、GPT或XLM是一些改进了技术水平的模型,它们达到了GLUE等流行基准的顶级水平。
AI 机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 正在成为解决机器人、零售、医疗保健、工业等各个领域的各种计算问题的有效工具。对低延迟、实时响应和隐私的需求已经推动了在边缘运行 AI 应用程序。
每个人都可以轻松地将数据放入任何模型机器学习或深度学习框架中。但是遵循最佳实践技巧可能有助于提升工作效率。以下是常见的一些方法。
学习“TensorFlow方式”来构建神经网络似乎是开始机器学习的一大障碍。在本教程中,我们将一步一步地介绍使用Kaggle的Pitchfork数据构建Band s2vec模型时涉及的所有关键步骤。
摘要: 嵌入式设备在现代生活中扮演着重要的角色,但它们往往受到电池寿命的限制。本文将介绍一些低功耗设计策略,以延长嵌入式设备的电池寿命,并提供一些示例代码,帮助开发者更好地理解如何实现这些策略。
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Presto 在 Facebook 的诞生最开始是为了填补当时 Facebook 内部实时查询和 ETL 处理之间的空白。Presto 的核心目标就是提供交互式查询,也就是我们常说的 Ad-Hoc Query,很多公司都使用它作为 OLAP 计算引擎。但是随着近年来业务场景越来越复杂,除了交互式查询场景,很多公司也需要批处理;但是 Presto 作为一个 MPP 计算引擎,将一个 MPP 体系结构的数据库来处理海量数据集的批处理是一个非常困难的问题,所以一种比较常见的做法是前端写一个适配器,对 SQL 进行预先处理,如果是一个即时查询就走 Presto,否则走 Spark。这么处理可以在一定程度解决我们的问题,但是两个计算引擎以及加上前面的一些 SQL 预处理大大加大我们系统的复杂度。
正在进行的AI革命正在给我们带来各个方向的创新。OpenAI的GPT(s)模型正在领导发展,并展示了基础模型实际上可以使我们的日常任务变得更加简单。从帮助我们写得更好到优化我们的一些任务,每天我们都看到有新模型发布的消息。
PHP中的curl_multi系列函数可以实现同时请求多个URL来实现并发,而不是像普通curl函数那样请求后会阻塞,直到结果返回才进行下一个请求。因此在批量请求URL时可通过curl_multi系列函数提升程序的运行效率。
在自然语言处理(NLP)中,我们经常将词映射到包含数值的向量中,以便机器可以理解它。词嵌入是一种映射,允许具有相似含义的单词具有相似的表示。本文将介绍两种最先进的词嵌入方法,Word2Vec和FastText以及它们在Gensim中的实现。
cURL是利用url语法规定传输文件和数据的工具。php中有curl拓展,一般用来实现网络抓取,模拟发送get post请求,文件上传。
昨天NVIDIA美国针对Triton on Jetson有一个讲座,我们看看都讲了哪些:
本文和封面来源:https://www.infoworld.com/,爱可生开源社区翻译。
随着微软默认禁用宏代码策略的生效,越来越多的攻击者开始使用 OneNote 文档来分发恶意软件。本文介绍了几个使用 OneNote 文档的案例,展示了攻击者如何使用该类文件进行攻击。 为什么选择 OneNote 由于 OneNote 使用范围很广、用户对该类文件缺乏安全意识和保护措施,OneNote 文档对于攻击者来说已经成为越来越有吸引力的攻击载体。攻击者利用混淆内容与 OneNote 的受信任身份来进行攻击,这种转变的具体原因包括: 安全措施的增强:由于对基于宏代码的攻击认识不断提高,许多组织已经采取了
每次交易被发送到区块链上,必须支付 Gas 费用。消耗的 Gas 与交易所需的计算量有关,即:EVM 执行交易所需的计算量(如果交易不涉及 EVM,例如简单的以太币转账,Gas 的数量是固定的)。
在 PHP 中,cURL 是一个扩展库。它可以与各种类型的服务器、使用各种类型的协议进行连接和通讯。
【新智元导读】编程语言是软件开发的主要工具。自20世纪40年代以来,已经有数百种语言被发明出来,每天大量的各种语言编写的代码活跃着代码库。本文作者从 GitHub 代码库收集了数十万个源代码文件,并训练深度学习模型对其进行分析。在GitHub最受欢迎的49种语言中,Python排名第三。 编程语言是软件开发的主要工具。自20世纪40年代以来,已经有数百种语言被发明出来,每天,大量的各种语言编写的代码活跃着代码库。 我们认为,如果有一个源代码分类器,可以识别一段代码是用哪种语言编写的,这将会是非常有用的工具,
当你想要把PHP代码显示到页面上时,highlight_string()函数就会非常有用,它可以用内置定义的语法高亮颜色把你提供的PHP代码高亮显示。这个函数有两个参数,第一个参数是要被突出显示的字符串。第二个参数如果设置成TRUE,就会把高亮后的代码返回。
Flink提供三层API。 每个API在简洁性和表达性之间提供不同的权衡,并针对不同的用例。
选自微软博客 机器之心编译 参与:路雪、黄小天、蒋思源 近日在 Hot Chips 2017 上,微软团队推出了一个新的深度学习加速平台,其代号为脑波计划(Project Brainwave),机器之心将简要介绍该计划。脑波计划在深度学习模型云服务方面实现了性能与灵活性的巨大提升。微软专为实时人工智能设计了该系统,它可以超低延迟地处理接收到的请求。云基础架构也可以处理实时数据流,如搜索查询、视频、传感器流,或者与用户的交互,因此实时 AI 变的越发重要。 近来,FPGA 对深度学习的训练和应用变得越来越重要
Linux 桌面系统中都默认自带了不错的图像查看器,除非您要使用某个特定的功能或希望获得更好的用户体验,可以尝试一下其它图像查看器。此前,系统极客向大家推荐了 5 款好用的 Linux 音乐播放器和 7 款好用的 Linux 电子书阅读器,本文将向大家推荐 11 款适用于 Linux 系统的图像查看器。
这篇文章包含了Slurm管理员的信息,专门针对高吞吐量计算,即执行许多短作业。为高吞吐量计算获得最佳性能需要一些调整。
在本文中,作者将描述时间图网络(Temporal Graph Network,TGN),这是一个用于深度学习动态图的通用框架。
在本文中,我会向大家展示如何通过Email将一个可执行文件嵌入到公司网络。伪装成一份Word文档,绕过防火墙,目前该问题还没有任何补丁发布! 今天早些时候,我写OLE Package还是package
分布式流处理需求日益增加,包括支付交易、社交网络、物联网(IOT)、系统监控等。业界对流处理已经有几种适用的框架来解决,下面我们来比较各流处理框架的相同点以及区别。 分布式流处理是对无边界数据集进行连续不断的处理、聚合和分析。它跟MapReduce一样是一种通用计算,但我们期望延迟在毫秒或者秒级别。这类系统一般采用有向无环图(DAG)。 DAG是任务链的图形化表示,我们用它来描述流处理作业的拓扑。如下图,数据从sources流经处理任务链到sinks。单机可以运行DAG,但本篇文章主要聚焦在多台机器上运行D
来源:Andrew 译 ,译者网站已经停止运营 网址:http://net.tutsplus.com/tutorials/php/10-principles-of-the-php-masters/ 在WEB开发世界里,PHP是最流行的语言之一,从PHP里,你能够很容易的找到你所需的脚本,遗憾的是,很少人会去用“最佳做法”去写一个PHP程序。这里,我们向大家介绍PHP的10种最佳实践,当然,每一种都是经过大师们证明而得出的。 1. 在合适的时候使用PHP – Rasmus Lerdorf 没有谁比PH
如果您的网络摄像头上有一块胶带,您很可能听说黑客或NSA可以远程侦察您。问题是如何?远方的人,你从未见过的人如何能够远程连接你的机器并监视你? 现在可能是你的CCTV,IP摄像头只是暴露在互联网上,攻击者在Shodan等网站上发现了它。你没有更改默认密码和bam,他们在。看着你的一举一动。物联网相机通常就是这种情况。但是,如果我们谈论您内置的网络摄像头,答案
Python是一种编程语言,可用于各种目的,因此它是一种通用编程语言。人工智能、机器学习、Web 开发、数据分析、游戏开发和财务预测模型只是其中的一小部分应用。Python被几乎所有当前的技术组织使用,包括Google和Netflix。
Zend 的 Dmitry Stogov 通过允许 PHP 执行嵌入式 C 代码扩展了 PHP 的领域。 这将允许完全访问本地 C 函数,变量以及数据结构。
有朋友留言说,微软早就在Office里也支持JS了,比如Script Lab……其实关于Script Lab,二年前我们就聊过一次。今天就再大家详细聊一下,这主要包含了以下内容:
我们前一阵子参加了在旧金山举办的Dato数据科学峰会。来自业界和学界的千余名数据科学研究人员在大会上对数据科学、机器学习和预测应用方面的最新发展进行了交流和探讨。 以下是大会中讨论的数据科学家在未来可能使用的八个Python工具。 SFrame和SGraph 峰会上的一个重磅消息是Dato将在BSD协议下开源SFrame和SGraph。SFrame(Scaleable Data Frame)是一个为大数据处理优化内存和性能的数据框(DataFrame)结构。SGraph是一个类似的概念,但代表的不是数据框而
1. 在合适的时候使用PHP – Rasmus Lerdorf 没有谁比PHP的创建者Rasmus Lerdorf明白PHP用在什么地方是更合理的,他于1995年发布了PHP这门语言,从那时起,PHP就像燎原之火,烧遍了整个开发阵营,改变了互联网的世界。可是,Rasmus并不是因此而创建PHP的。PHP是为了解决web开发者的实际问题而诞生的。 和许多开源项目一样,PHP变得流行,流行的动机并不能用正常的哲学来进行解释,甚至流行得有些孤芳自赏。它完全可以作为一个案例,一个解决各种Web问题的工具需求所
Shell本身是一个用C语言编写的程序,它是用户使用Unix/Linux的桥梁,用户的大部分工作都是通过Shell完成的。Shell既是一种命令语言,又是一种程序设计语言。作为命令语言,它交互式地解释和执行用户输入的命令;作为程序设计语言,它定义了各种变量和参数,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。
定义:有效地组织和管理系统的各种软/硬件资源,合理组织计算机系统工作流程,控制程序的执行,并给用户提供一个良好的环境和友好的接口。
分类是机器学习中最简单,最常见的任务之一。例如,在计算机视觉中,您希望能够微调普通卷积神经网络(CNN)的最后一层,以将样本正确分类为某些类别(类)。但是,有几种根本不同的方法可以实现这一目标。
一,抽象层次 Flink提供不同级别的抽象来开发流/批处理应用程序。 1,stateful streaming 最底层。它通过Process Function嵌入到DataStream API中。它允
开发中遇到了群发邮件慢的问题,找到了以下方法,还不错分享下: PHP异步执行的常用方式常见的有以下几种,可以根据各自优缺点进行选择: 1.客户端页面采用AJAX技术请求服务器 优点:最简单,也最快,就是在返回给客户端的HTML代码中,嵌入AJAX调用,或者,嵌入一个img标签,src指向要执行的耗时脚本。 缺点:一般来说Ajax都应该在onLoad以后触发,也就是说,用户点开页面后,就关闭,那就不会触发我们的后台脚本了。 而使用img标签的话,这种方式不能称为严格意义上的异步执行。用户浏览器会长时间等待p
翻译自博客:IMPLEMENTING A CNN FOR TEXT CLASSIFICATION IN TENSORFLOW 原博文:http://www.wildml.com/2015/12/implementing-a-cnn-for-text-classification-in-tensorflow/ github:https://github.com/dennybritz/cnn-text-classification-tf 在这篇文章中,我们将实现一个类似于Kim Yoon的卷积神经网络语句分类
前言 有关标准对象和模块的说明,请参阅Python标准库(https://docs.python.org/3/library/index.html#library-index)。 Python语言参考(https://docs.python.org/3/reference/index.html#reference-index)给出了一个更正式的语言定义。 要用C或C ++编写扩展,请阅读扩展和嵌入Python解释器(https://docs.python.org/3/extending/index.html
今天在引入模板文件时,在HTML文件中直接嵌入PHP代码引入模板文件,发现不起效。打开浏览器开发者工具,发现该部分代码被注释了。
ChatGPT 的出现让大模型再一次成为业界的关注热点,然而,并不是每个组织都要去训练及生成大模型的,而且各个组织的技术积累和计算资源也不太允许这样去做。更多的时候, 我们还是基于大模型开发业务应用。所谓智能原生(AI Native),往往是指那些没有大模型就无法成立的应用,那是一些新的业务机会和挑战。很多时候, 我们还只是Applied AI, 即通过AI 尤其是大模型为应用赋能。
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源:公众号 机器之心 授权 来自 Mata AI、法国索邦大学、巴黎高师的研究者成功让 Transformer 直接预测出完整的数学表达式。 符号回归,即根据观察函数值来预测函数数学表达式的任务,通常涉及两步过程:预测表达式的「主干」并选择数值常数,然后通过优化非凸损失函数来拟合常数。其中用到的方法主要是遗传编程,通过多次迭代子程序实现算法进化。神经网络最近曾在一次尝试中预测出正确的表达式主干,但仍然没有那么强大。 在近期的一项研究中,来自 Meta AI(Fac
最进在2003下搭建了一下nginx+php环境,现在把搭建过程写出来,与大家分享一下。
存在问题: 好多同学在初学编程的时候都会问,这么多编程语言都有啥特点,我该学什么语言呢?例如下面的这位同学: 解决方案: 下面就大致介绍下主流的编程语言。 IEEE Spectrum推出了一个最流行的
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