在本文中，作者解决的任务是基于文本的实例分割（referring segmentation，RES）。在这个任务中，作为query的文本通常描述了实例之间的关系，模型需要根据这些关系来定位出描述的实例。要在图像中的所有实例中找到一个目标实例，模型必须对整个图像有一个全面的理解。
女巫攻击(Sybil Attack)是2002年由John R. Douceur在《the Sybil Attack》[1]文中提出的，它是作用于对等（Peer-to-Peer,简称P2P）网络中的一种攻击形式:攻击者利用单个节点来伪造多个身份存在于P2P网络中，从而达到削弱网络的冗余性，降低网络健壮性，监视或干扰网络正常活动等目的。
作者：S. M. Ali Eslami、Danilo Jimenez Rezende
新智元编译 来源：Science，DeepMind 编辑：闻菲、肖琴 【新智元导读】DeepMind今天在Science发表论文，提出生成查询网络（Generative Query Network
来源：DeepHub IMBA本文约2500字，建议阅读5分钟机器学习最近取得了很大的进展，但仍然有一个主要的挑战：需要大量的标记数据来训练模型。 有时这种数据在现实世界中是无法获得的。以医疗保健为例，我们可能没有足够的x光扫描来检查一种新的疾病。但是通过少样本学习可以让模型只从几个例子中学习到知识! 所以少样本学习(FSL)是机器学习的一个子领域，它解决了只用少量标记示例学习新任务的问题。FSL的全部意义在于让机器学习模型能够用一点点数据学习新东西，这在收集一堆标记数据太昂贵、花费太长时间或不实用的情况下
LDBC（Linked Data Benchmark Council）Social Network Benchmark，简称 LDBC SNB，是一种针对社交网络场景的评估图数据库性能的基准测试。
Transformer正在席卷自然语言处理领域。 这些令人难以置信的模型正在打破多项 NLP 记录并推动最先进的技术发展。 它们被用于许多应用程序，如机器语言翻译、会话聊天机器人，甚至为更好的搜索引擎提供动力。
在网络通信中，数据被封装为数据包进行传输。数据包由头部和数据部分组成，头部包含了发送者和接收者的地址等信息，数据部分则是要传输的实际数据。
想要优化 MySQL 查询，就必须要弄清楚 MySQL 在执行查询的时候到底做了哪些事，包含哪些子任务。每一项子任务都可能会导致查询缓慢。MySQL 执行查询的流程如下：
今天为大家带来蒙特利尔大学Yoshua Bengio最近的一篇文章。文章提到解决知识图谱推理任务时，逻辑规则的重要性。但是现有方法或面临搜索空间过大的问题，或由于稀疏奖励而使得性能较差。为了解决这些限制，作者提出了一个概率模型RNNLogic。
作者 | 李梅 编辑 | 陈彩娴 最近的生成式 AI 可谓十分火爆，新出的预训练图像生成模型多到让人目不暇接。无论是肖像、风景，还是卡通漫画、特定艺术家风格元素等等，每个模型都有它擅长生成的内容。 这么多模型里面，如何快速找到一个能满足自己创作欲的最佳模型呢？ 近日，卡内基梅隆大学的助理教授朱俊彦等人首次提出了基于内容的模型搜索算法，让你能够一键搜索出最匹配的深度图像生成模型。 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2210.03116.pdf 在团队基于这套模型搜索算开发的在线模型共享和
【编者按】对于大多数典型的 Spring/Hibernate 企业应用而言，其性能表现几乎完全依赖于持久层的性能。此篇文章中将介绍如何确认应用是否受数据库约束，同时介绍七种常用的提高应用性能的速成法： 以下为译文 如何确认应用是否受限于数据库 确认应用是否受限于数据库的第一步，是在开发环境中进行测试，并使用 VisualVM 进行监控。VisualVM 是一款包含在 JDK 中的 Java 分析器，在命令行输入 jvisualvm 即可调用。启用 Visual VM 之后，尝试以下步骤： 双击你正在运行的应
大数据文摘编辑组出品 DeepMind又来搞事情了！而且这次的事情还搞上了Science杂志。 今天，Science杂志公开发表了一篇DeepMind的论文《神经场景表示和渲染（Neural scene representation and rendering）》。包括DeepMind老板Demis Hassabis在内，这篇论文共有22名作者。这也是DeepMind的新研究首次在Science杂志发布。 如此庞大的作者军团，po出的论文成果也非常有趣且重磅，具体来说就是，通过少量二维的局部图片，想象整个三
标题：Simulating Unknown Target Models for Query-Efficient Black-box Attacks
搜索引擎是计算机科学中算法应用的典型领域之一。搜索引擎的主要任务是帮助用户在海量数据中快速找到相关信息。以下是算法在搜索引擎中的主要应用：
对于已经很熟悉T-SQL的读者，或者对于较专业的DBA来说，逻辑的增删改查，或者较复杂的SQL语句，都是非常简单的，不存在任何挑战，不值得一提，那么，SQL的哪些方面是他们的挑战 或者软肋呢？
链路本地多播名称解析（LLMNR）是一个基于域名系统（DNS）数据包格式的协议，使得 IPv4 和 IPv6 的主机可以通过此协议对同一本地链路上的主机执行名称解析，例如:如果路由器出现故障，从而网络上的所有 DNS 服务器切断了子网时，则支持 LLMNR 的子网上的客户端可以继续在对等基础上解析名称，直到网络连接还原为止。
4月，是不冷不热的季节，可以肆无忌惮的去游玩，可以敞开心怀去做自己想做的事情，比如科研，灵感来源于大自然，一不小心在樱花树下Get了一个新颖的想法，所以，我们要用乐观的心态去学习、科研和生活。
第2层sql处理层（SQL Layer）：主要有SQL Interface、Parser、Optimizer、Cache和Buffer
这两种方法中，并没有哪一种严格地比另一种好。运行时代码生成可以更好地将多个操作融合在一起，从而充分利用 CPU 执行单元和流水线。矢量化查询执行不是特别实用，因为它涉及必须写到缓存并读回的临时向量。如果 L2 缓存容纳不下临时数据，那么这将成为一个问题，如果我们要尽量使块的大小足够小，从而 CPU 缓存能够容纳下临时数据。在这个假设下，与其他计算相比，读写临时数据几乎是没有任何开销的（相比后者优点：拆分流水线使得中间数据缓存、获取同时运行的类似查询的中间数据以及相似查询的流水线合并等功能很容易实现，并且矢量化查询执行更容易利用 CPU 的 SIMD 功能）。论文表明，将两种方法结合起来是更好的选择，clickhouse 使用了矢量化查询执行，同时初步提供了有限的运行时动态代码生成。
该应用程序从 Kafka 消费广告曝光消息，从 Redis 查找每个广告对应的广 告宣传活动，并按照广告宣传活动分组，以 10 秒为窗口计算广告浏览量。 10 秒窗口的最终结果被存储在 Redis 中，这些窗口的状态也按照每秒记录 一次的频率被写入 Redis，以方便用户对它们进行实时查询。
1.环境部署 包括需要的软件环境以及docker镜像，具体参考http://zhayujie.com/fabric/deploy.html
Yahoo 的 Storm 团队曾发表了一篇博客文章 ，并在其中展示了 Storm、Flink 和 Spark Streaming 的性能测试结果。该测试对于业界而言极 具价值，因为它是流处理领域的第一个基于真实应用程序的基准测试。
路遥工具箱是一款基于C# WPF开发的开源工具箱软件，旨在解决开发过程中常见的功能性需求，并将其自动化。目前已经拥有十数项实用功能，让你的开发工作事半功倍！
在这个例子中，我们通过一个简单的示例程序来了解Fabric应用是如何运行的。在这个例子中使用的应用程序和智能合约（链码）统称为FabCar。这个例子很好地提供了一个开始用于理解Hyperledger Fabric。在这里，你将学会如何开发一个应用程序和智能合约来查询和更新账本，如何利用CA来生成一个应用程序需要的用于和区块链交互的X.509证书。
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•一、超级节点 •1.1 超级节点概念 •1.2 从图数据网络中寻找超级节点•二、与超级节点相关的关键问题案例•三、模拟超级节点 •3.1 服务器资源 •3.2 构建模拟数据的图数据模型 •3.3 模拟超级节点的数据规模•四、超级节点建模优化 •4.1 关系结构优化方案 •4.2 标签细分遍历图可减少节点规模•五、增删改操作优化 •5.1 服务器优化 •5.2 图库配置优化 •5.3 JVM调优 •5.4 批量操作 •5.5 服务器端操作文件•六、检索效率提升 •6.1 查询优化 •6.2 预热数据 •6.3 图数据库索引 •6.4 图数据库全文检索lucene接口 •6.5 图数据库全文检索集成Elasticsearch •6.5.1 数据同步-关联存储 •6.5.2 数据同步-监控程序同步 •6.5.3 Elasticsearch调优•七、自规避路径查询 •7.1 查询场景案例 •7.2 自规避查询实现
接下来我们就开始今日的主题：自我学习，最少的样本去学习。听到这个，大家会想到剪枝、压缩神经网络。今天这个更加有趣，现在我们开始欣赏学术的盛宴！
循环神经网络和长短期记忆网络已经广泛应用于时序任务，比如文本预测、机器翻译、文章生成等。然而，它们面临的一大问题就是如何记录长期依赖。 为了解决这个问题，一个名为Transformer的新架构应运而生。从那以后，Transformer被应用到多个自然语言处理方向，到目前为止还未有新的架构能够将其替代。可以说，它的出现是自然语言处理领域的突破，并为新的革命性架构（BERT、GPT-3、T5等）打下了理论基础。 Transformer由编码器和解码器两部分组成。首先，向编码器输入一句话（原句），让其学习这句话的特征，再将特征作为输入传输给解码器。最后，此特征会通过解码器生成输出句（目标句）。 假设我们需要将一个句子从英文翻译为法文。如图所示，首先，我们需要将这个英文句子（原句）输进编码器。编码器将提取英文句子的特征并提供给解码器。最后，解码器通过特征完成法文句子（目标句）的翻译。
【导读】将DBPedia和Freebase这样的大规模知识库组织并存储在一个结构化的数据库，这已成为支持开放领域问题问答的重要资源。 KB-QA的大多数方法基于语义解析，其中问题被映射到其形式表示（例如，逻辑形式），然后被翻译成KB查询。 问题的答案可以很容易地通过查询语句得到。语义解析还提供了对问题的更深入的理解，不仅可以得到答案，而且可以为开发人员提供易于解释的信息以进行错误分析。本文通过应用实体链接系统和匹配问题和谓词序列的深度卷积神经网络模型，大大优于以前的方法，并在WEBQUESTIONS数据集上
paper：Learning on Arbitrary Graph Topologies via Predictive Coding
最近，像 GPT-3 这样基于 Transformer 的深度学习模型在机器学习领域受到了很多关注。这些模型可以很好地理解语义关系，帮助微软必应搜索引擎大幅提升了体验，并在 SuperGLUE 学术基准测试上超越了人类水平。但是，这些模型可能无法捕获查询和文档术语之间更细微的、超出单纯语义的关系。
交换机(Switch)是一种用于电信号转发的网络设备,它可以为接入交换机的任意两个网络节点提供独享的电信号通路,最常见的交换机是以太网交换机,其他常见的还有电话语音交换机、光纤交换机等,交换机是集线器的升级替代产品,理论上讲交换机就是按照通信两端传输信息的需求,将需要的信息发送到目标设备上的网络组件.
MySQL优化一般是需要索引优化、查询优化、库表结构优化三驾马车齐头并进。 本章节开始讲查询优化。 一、为什么查询速度会慢 可以把查询当作一个任务，它由一系列子任务组成，每个子任务都会消耗一定的时间。如果要优化查询，实际上是优化其子任务，要么消除其中一些子任务，要么减少子任务的执行次数，要么让子任务运行得更快。 MySQL在执行查询的时候有哪些子任务，这个是有一定的方法进行剖析的，具体方法下回单独拿一个章节来分析。 通常来说，查询的生命周期大致可以按照顺序来看：从客户端，到服务端，然后在服务器上进行解
2017年谷歌大脑在《注意力是你所需要的一切》一文中解释了Transformer 。本文是随着自然语言处理领域的发展而来的。许多最先进的NLP模型都是以Transformer 为基础建立的。
在同事的桌上看到了一本小书，日本一个程序员户根勤的《网络是怎样连接的》，翻看了一下，发现这本书的内容由浅入深，语言非常详实，无论是入门者还是有经验的工程师，都能够有所收获，这也是它能够在豆瓣上评分 9.1 分的原因，于是本周我也买了一本。
我们需要知道，在网络中，两个设备间的通信是需要IP地址才可以的，也就是说，您每次访问网站时，都是通过IP地址实现的，可您输入的明明是域名，并不是IP，这又是什么情况呢？
系统只要能从数据库连接池获取到一个数据库连接，就能执行CRUD。可通过数据库连接将待执行SQL发给MySQL。
ChatGPT 的爆火证明了大型语言模型（LLM）在生成知识和推理方面的能力。不过，ChatGPT 是使用公共数据集进行预训练的模型，因此可能无法提供与用户业务相关的特定答案或结果。
公司要开发区块链，原本是想着使用以太坊开发个合约或者是使用个第三方平台来做，后来发现都不符合业务需求。原因很简单，以太坊、超级账本等平台都是做共享账本的，有代币和挖矿等模块。而我们需要的就是数家公司组个联盟，来共同见证、记录一些不可篡改的交互信息，如A公司给B公司发了一个xxx请求，B公司响应了什么什么。其实要的就是一个分布式数据库，而且性能要好，不能像比特币那种10分钟才生成一个区块。我们要的更多的是数据库的性能，和区块链的一些特性。
来自多种模式（组学、成像、临床终点）的生物标志物的使用——尽管在科学界有所增加——在很大程度上落后于将其用于患者筛查作为治疗方案决策支持的承诺。这部分是因为异构实验数据和公共数据的语义整合困难，以及理解相关生物功能的复杂性，这两者对于预测生物学在临床上开发更安全的药物和更有效的治疗至关重要。
相机定位算法是SLAM或者增强现实的一部分，主要有基于回归和基于结构两种，基于回归的定位算法精度较低，现在比较流行的是基于结构的相机定位算法，基于结构的定位算法有两个阶段：1、建立二维图像与三维场景点之间的对应关系；2、估计相机位姿。对于SLAM来说，相机定位算法属于前端工作，是视觉里程计的一部分，论文结合深度学习的方式对传统前端进行了优化，近几年神经网络与SLAM的结合越来越多，论文提出的算法是对特征匹配的方式进行了改进，通过卷积神经网络对图像进行特征提取，并用CNN进行特征点的匹配操作，很符合当前流行的SLAM趋势。这篇文章中提到的DSM算法主要是对2D和3D场景进行匹配，计算特征点的坐标，再通过计算的坐标，使用PNP+RANSAC算法求解位姿。
随着信息化进程的深入和互联网的迅速发展，人们的工作、学习和生活方式正在发生巨大变化，效率大为提高，信息资源得到最大程度的共享。紧随信息化发展而来的网络安全问题日渐凸出，如果不能很好地解决这个问题，必将阻碍信息化发展的进程。由此可见，信息安全在社会生活的各个方面已受到更为广泛的关注，其重要性也日益明显。
本文解读的是 KDD 2020 论文《Learning to Generate Personalized Query Auto-Completions via a Multi-View Multi-Task Attentive Approach》，论文由南京大学、阿里巴巴合作完成。
在这篇博文[1]中，将讨论注意力机制的起源，然后介绍第一篇将注意力用于神经机器翻译的论文。由于上下文压缩、短期记忆限制和偏差，具有 2 个 RNN 的 Seq2Seq 模型失败了。该模型的 BLEU 分数随着序列长度的增加而不断降低。
在面试过程中，很可能会遇到一个常见的问题，即"当输入一个网址后，到网页显示之间发生了什么"。这个问题的确非常常见，我也喜欢问这个问题，因为它可以帮助我了解面试者对网络部分的应用知识的掌握情况，同时也能够基本囊括网络通信的整个过程。
大多数人都对网络非常熟悉，但是在很多人看来，网络只是用来娱乐的工具，其实网络是非常复杂的一个程序，除了具备娱乐功能外，网络所拥有的功能还有很多，比如可以进行ip地址查询，那么ip查询地址怎么查？ip查询地址有什么用？
本文介绍我们在场景图生成 (Scene Graph Generation, SGG) 领域的工作——Structured Sparse R-CNN for Direct Scene Graph Generation。本工作将端到端稀疏目标检测器引入场景图生成领域，并提出了相应的关系建模组件和训练策略。该模型在 Visual Genome, Open Image V4/V6 数据集上取得了 SOTA 效果。论文和代码及模型已经开源：
导语 PaddlePaddle提供了丰富的运算单元，帮助大家以模块化的方式构建起千变万化的深度学习模型来解决不同的应用问题。这里，我们针对常见的机器学习任务，提供了不同的神经网络模型供大家学习和使用。本周推文目录如下： 周一：【点击率预估】 Wide&deep 点击率预估模型 周二：【文本分类】 基于DNN/CNN的情感分类 周三：【文本分类】 基于双层序列的文本分类模型 周四：【排序学习】 基于Pairwise和Listwise的排序学习 周五：【结构化语义模型】 深度结构化语义模型 排序学习(Lear
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