身份和访问管理 (IAM) 是一个安全框架，可帮助组织识别网络用户并控制其职责和访问权限，以及授予或拒绝权限的场景。IAM 通常指的是授权和身份验证功能，例如：
选自arXiv 机器之心编译 编辑：袁铭怿 我们可以压缩大型语言模型以获得更好的性能吗？本文中，研究者提出了剪枝技术 SparseGPT，可以一次性修剪至少 50% 的稀疏性，而无需任何重新训练，并且准确率损失最小。 GPT 家族的大型语言模型（LLMs）在诸多任务中取得了出色的表现，但模型庞大的规模和高昂的计算成本也增加了部署难度。例如，性能最好的 GPT-175B 模型约有 1750 亿参数，以半精度（FP16）格式计算，总计至少占 320GB（计算 1024 的倍数）的存储空间，所以需要至少 5 个
1. 引用数组，包含一个以上的单元格引用，例如单元格区域、工作表引用和定义的名称。
例如Meta家的Llama 2 70B、Antropic家的Claude 2.1等等：
手绘动画已经存在了超过100多年，即使在电子产品时代也是十分流行，可以使用绘图平板电脑或者数字软件进行手绘。
每个密文都由加密器用一组描述性属性标记。 每个私钥都与一个访问结构相关联，该结构指定密钥可以解密哪种类型的密文。
位图索引是一种特殊类型的索引，它使用一系列位串来表示与给定索引数据值相对应的一组ID值。
解题思路： 按照题目要求，我们需要先删除多余的符号，空格“ ”与破折号“-”，然后再给字符串的数字分组。
【新智元导读】人类通常相当擅长关系推理，但对 AI 来说是难点。谷歌 DeepMind 研究人员提出了用于关系推理的人工神经网络。它拥有处理图像、分析语言甚至学习游戏的专门架构，协同地在数据中找到模式，发现事物之间存在的关系。 您要买的新家附近有多少个公园？和你的晚餐最配的葡萄酒是什么？这些问题需要关系推理，这对于 AI 来说是难点。现在，谷歌 DeepMind 的研究人员已经开发了一种简单的算法来处理这种推理，而且它已经在复杂的图像理解测试中打败了人类。 人类通常相当擅长关系推理，一种使用逻辑来连接和比较
与 C、Rust 和 Go 不同，Python 默认的int 具有任意大小。[注1] 、[注2]
Pandas之于日常数据分析工作的重要地位不言而喻，而灵活的数据访问则是其中的一个重要环节。本文旨在讲清Pandas中的9种数据访问方式，包括范围读取和条件查询等。
近年来，大语言模型（LLM）在不同领域被广泛采用，尤其是自然语言处理（NLP）和计算机视觉。这种趋势也蔓延到了推荐系统（RS）领域。然而，大多数工作都将LLM当成传统RS的一个模块（譬如特征提取器），这可能无法充分利用LLM的生成能力。与其将推荐过程分成多个阶段（例如计分和重排），不如用LLM将这个过程简化为单个阶段：直接从物品池中生成推荐。
我想为我的 Android应用程序生成android设备唯一ID,以根据用户设备udid创建收藏夹. 所有设备都有唯一的ID. import android.provider.Settings.Secure; private String android_id = Secure.getString(getContext().getContentResolver(),，下方主要介绍关于Android设备UDID还是唯一ID？的全文内容，希望对你有所帮助。
上面3种EOS语义有着不同的应用范围，幂等producr只能保证单分区上无重复消息；事务可以保证多分区写入消息的完整性；而流处理EOS保证的是端到端(E2E)消息处理的EOS。用户在使用过程中需要根据自己的需求选择不同的EOS。以下是启用方法：
本节继续探讨包装类，主要介绍Integer类，下节介绍Character类，Long与Integer类似，就不再单独介绍了，其他类基本已经介绍完了，不再赘述。 一个简单的Integer还有什么要介绍的呢？它有一些二进制操作，我们来看一下，另外，我们也分析一下它的valueOf实现。 为什么要关心实现代码呢？大部分情况下，确实不用关心，我们会用它就可以了，我们主要是为了学习，尤其是其中的二进制操作，二进制是计算机的基础，但代码往往晦涩难懂，我们希望对其有一个更为清晰深刻的理解。 我们先来看按位翻转。 位翻转
最近的工作内容中涉及到了 NUMA 感知相关的功能，之前没有特意去看过 kubelet 相关部分的实现，也是趁此机会把落下的补补。在看代码的过程中，NUMA 感知部分的逻辑尤其涉及到一些位操作的部分，看的让人头疼，于是从网上搜了搜有关原理的介绍，恰好在官网找到一篇 blog，看完之后再去看代码就会豁然开朗。此篇是对原文的翻译，想阅读原文的可以直接到这里。
早在2017年，数栈当时没有这么多子模块，只有【离线开发+实时开发】2个部分，所以在导航设计上不存在问题，仅仅按照数据开发的通用设计逻辑即可。在2018年，增加了数据质量、数据API等几个模块，涵盖多个模块，整体的导航规划就变得很重要，搞得好的话，增加新的模块，可以继承现有的设计，搞不好，后续的改动就会比较大，甚至可能推翻重来，所以导航的重要性就在这里。
主键(primary key)，一列 (或一组列)，其值能够唯一区分表中的每个行。唯一标识表中每行的这个列(或这组列)称为主键。主键用来表示一个特定的行。没有主键，更新或删除表中特定行很困难，因为没有安全方法保证只涉及相关的行而不误伤其他行！
给你一个字符串形式的电话号码 number 。 number 由数字、空格 ' '、和破折号 '-' 组成。
可选DISTINCT子句出现在SELECT关键字之后、可选TOP子句和第一个SELECT-ITEM之前。
要在 Excel 中编写规则，您只需在表中编写规则，并使用 Oracle Policy Modeling 样式标识单元格中的信息类型，
最近读取了一些针对Corresponding-based方法的6D姿态识别paper，在这里分享下思路。
在威胁情报分析中，将高级具有可持续性的攻击事件定性为 APT 事件，定位 APT 组织并将 APT 组织的攻击事件关联起来是一件非常复杂的工作。火眼的威胁研究报告从“文档（样本）类聚模型”的角度将攻击事件汇聚关联。在“文档（样本）类聚模型”分析中，采取了词频-反文档频率 TF-IDF 指标和余弦相似度分析方法，大意理解为 TF-IDF 指标找唯一性（特殊），余弦相似度找相似性（同源）。并将该模型与威胁情报结合进行量化，来帮助情报专家来发现新的威胁组织、根据分析师需要提供可靠的“类聚”来提升对威胁事件的分析效率。
译者 | Linstancy 编译 | 姗姗 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 【导读】如果每天不用发愁想今天要穿什么；不用每次 party 聚会后修图两小时；可以知道我家的狗狗下一秒是不是要“作妖”；就算不在家也可以轻松看 3D 球赛；大如果这些真的都可以成为现实，那一定可以开心到飞起。一开始看完本文时就决心要安利给人工智能头条的读者们，这真的是在如此炎热的日子里超 Cool 的文章！Cool 到大家只看这些精简后的介绍，都会觉得很有意思。下面跟着人工智能头条一起来看一下吧！ ▌
今天给大家带来一篇剑桥大学有关增量学习的文章。从非平稳的数据流中渐进地学习新信息，被称为“持续学习”，是自然智能的一个关键特征，但对深度神经网络来说是一个具有挑战性的问题。近年来，许多用于持续学习的深度学习方法被提出，但由于缺乏共同的框架，很难比较它们的性能。为了解决这个问题，我们描述了持续学习的三种基本类型或“场景”:任务增量式学习、领域增量式学习和类增量式学习。每一种情况都有自己的挑战。为了说明这一点，作者通过根据每个场景执行Split MNIST和Split CIFAR-100协议，对目前使用的持续学习策略进行了全面的实证比较。作者证明了这三种情况在难度和不同策略的有效性方面存在实质性差异。提出的分类旨在通过形成清晰定义基准问题的关键基础来构建持续学习领域。
SQL（结构化查询语言）是一种设计用于检索和操作数据的数据库。它属于美国国家标准协会（ANSI）的一种标准，可用于执行Select（选择）、Update（更新）、Delete（删除）和Insert（插入）等数据任务。
with os.popen('who','r') as f: for eachLine in f: print(re.split(r'\s\s+|\t',eachLine.strip())) 18、实例tasklist
编程生产力（也称为软件生产力或开发生产力）描述单个程序员或开发团队构建和发展软件系统的能力程度。传统上，生产力是指软件生产量与软件成本之比。这里的微妙之处在于找到一种合理的方法来定义软件数量。
注：为了理解的一致性，本文档将使用SDK规定的术语，不做翻译。注意区分Measurements和instrument的区别，前者指的是度量数据，后者是一个工具
迈克尔·赫什，1，2穆斯塔法·泽基利，2卢卡·贝尼尼，2阿布·塞巴斯蒂安，1，a)和阿巴斯·拉希米1，b)
一个 数据库管理系统 （DBMS）是一个软件应用程序与用户，应用程序和数据库本身交互，以捕获和分析数据。
更多分辨率为1080x1080的MNIST数字
算着色器是一个完全用于计算任意信息的 着色器阶段(Stage) 。虽然它可以渲染，但它通常用于与绘制三角形和像素无关的任务。 概述 计算着色器与其他着色器阶段的操作不同。 所有其他着色器阶段都有一组明
上一篇讲了如何安装 K8s，并用 K8s 写了个hello,world来开了个头，这一次我们来了解下 K8s 的核心概念，K8s 的核心概念主要有：Pod、Node、Service 等，这些核心概念还有个高大上的名字叫做：资源对象，他们是通过 K8s 提供的 Kubectl 工具或者是 API 调用进行工作的，然后保存在 ectd 里；
Kubernetes vs Docker是云计算行业中多次提到的话题。无论您是否有技术背景，需要快速介绍，还是需要做出业务决策，我希望以下几点将一次性澄清这一问题。
翻译自 How Adobe Uses OpenTelemetry Collector 。
截至 2023 年，Amazon S3 自 2006 年上线以来，已经 17 岁了。在开始之前，我们首先看下Andy Warfield 给出的一组数据，来感受下星球最强的对象存储已经到了什么量级：
在过去的一年里，大语言模型（LLM）以及ChatGPT等产品吸引了全世界的想象力，并推动了一波基于它们的新功能浪潮。向量和向量搜索的概念是支持推荐、问答、图像/视频搜索等功能的核心。
密码学是区块链技术的核心。所有的交易信息都会被编码到区块里，而区块链则是由这一个个区块连接在一起而形成的结构。
我们之所以常常把 DB 等价位 DBMS，是因为我们使用 DBMS 来访问 DB，DB 对我们来说是透明的。
本 PostgreSQL 教程可帮助您快速了解 PostgreSQL。您将通过许多实际示例快速掌握 PostgreSQL，并将这些知识应用于使用 PostgreSQL 开发应用程序。
了解Linux的流量控制的目的：一是为了更好地理解底层对报文的处理逻辑，二是在流量控制中使用了很多很好的流量处理方法，可以学习一下这些方法和思想，翻译自：https://tldp.org/en/Traffic-Control-HOWTO/index.html。
追踪网络可以应用于简单网络建模，并实现资源追踪功能。以下是在ArcGIS Pro中创建并发布的全过程记录。
标签是附加到对象（例如窗格）的键/值对。标签旨在用于指定对用户有意义且相关的对象的标识属性，但不直接暗示核心系统的语义。标签可用于组织和选择对象的子集。标签可以在创建时附加到对象，随后可以随时添加和修改。每个对象都可以定义一组键/值标签。每个Key对于给定对象必须是唯一的。
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】通过几张二维照片还原为3D模型一直是一个图形学的一个难题，并且照片的不同光线、相机型号都会影响到最终的生成效果，也限制了模型的实际应用场景。最近南加州大学华人博士提出新模型NeROIC，不仅让模型的易用性大大提升，还显著提升了真实感！ 随着深度学习的加入，计算机图形学又产生了很多新兴领域。神经渲染（Neural Rendering）技术就是利用各种深度神经网络进行图像合成，通过自动化的流程，能够节省大量从业人员的时间和精力。例如给定几张不同角度拍摄
世界上最受欢迎的虚拟助手有什么共同之处？它们在云中执行大部分语音识别，他们的自然语言模型利用功能强大的服务器，具有几乎无限的处理能力。它在很大程度上是可以接受的。通常，处理在几毫秒内完成，但对于没有互联网连接的用户来说是一个明显的问题。
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