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从 Google 搜索结果中屏蔽无价值网址

因为以前工作的需要,所接触的领域必须在 Google 中才能搜索到相关资源,国内是给屏蔽掉的。从那时开始习惯使用 Google,也不得不说它的确比国内的搜索引擎涉及的面更广,得到的有价值信息更多。...所以就有了如何在搜索结果中屏蔽无价值网站的想法。 在网络搜索了一下,据说 Google 开始是有这个功能的,但是最后还是去掉了,原因未知。...但 Google 为 Chrome 提供了一款插件 Personal Blocklist 可以实现这个需求,只要在 Chrome 中安装这个插件,并在插件中输入你希望屏蔽的网址,那么在 Google 的搜索结果中就会自动屏蔽这些网站...,导入后 Google 的搜索结果瞬间就清净了。...但大家还是要根据自己需求适当的删除一些屏蔽地址,因为有的地址可能真的有你需要的信息。 ? 相关

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神经网络架构搜索——可微分搜索(DAAS)

DAAS 本文是华为基于可微分网络搜索的论文。...本文基于DARTS搜索离散化后性能损失严重的问题,提出了离散化感知架构搜索,通过添加损失项(Discretization Loss)以缓解离散带来的准确性损失。...摘要 神经架构搜索(NAS)的搜索成本为通过权值共享方法大大减少。这些方法通过优化所有可能的边缘和操作的超级网络,从而确定离散化的最佳子网,即修剪弱候选者。...本文提出了离散化感知架构搜索(DAAS),其核心思想是添加损失项以推动超级网络朝向所需拓扑的配置,以便离散带来的准确性损失得到缓解。...实验在标准图像分类基准上证明了方法的重要性,尤其是在目标网络不平衡的情况下。 ?

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神经网络架构搜索——可微分搜索(DARTS)

神经网络架构搜索——可微分搜索(DARTS) 背景 神经网络架构搜索之前主流的方法主要包括:强化学习,进化学习。...可以这样通俗的理解:之前不可微的方法,相当于是你定义了一个搜索空间(比如3x3和5x5的卷积核),然后神经网络的每一层你可以从搜索空间中选一种构成一个神经网络,跑一下这个神经网络的训练结果,然后不断测试其他的神经网络组合...(b) 把搜索空间连续松弛化,每个edge看成是所有子操作的混合(softmax权值叠加)。 (c) 联合优化,更新子操作混合概率上的edge超参(即架构搜索任务)和 架构无关的网络参数。...搜索空间 DARTS要做的事情,是训练出来两个Cell(Norm-Cell和Reduce-Cell),然后把Cell相连构成一个大网络,而超参数layers可以控制有多少个cell相连,例如layers...优化策略 通过前面定义的搜索空间,我们的目的是通过梯度下降优化alpha矩阵。我们把神经网络原有的权重称为W矩阵。为了实现端到端的优化,我们希望同时优化两个矩阵使得结果变好。

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神经网络架构搜索——可微分搜索(SGAS)​

神经网络架构搜索——可微分搜索(SGAS) KAUST&Intel发表在CVPR 2020上的NAS工作,针对现有DARTS框架在搜索阶段具有高验证集准确率的架构可能在评估阶段表现不好的问题,提出了分解神经网络架构搜索过程为一系列子问题...,SGAS使用贪婪策略选择并剪枝候选操作的技术,在搜索CNN和GCN网络架构均达到了SOTA。...传统的基于梯度搜索的DARTS技术,是根据block构建更大的超网,由于搜索的过程中验证不充分,最终eval和test精度会出现鸿沟。...从下图的Kendall系数来看,DARTS搜出的网络精度排名和实际训练完成的精度排名偏差还是比较大。 ?..."Accuracy GAP" 方法 整体思路 本文使用与DARTS相同的搜索空间,SGAS搜索过程简单易懂,如下图所示。

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Linux如何屏蔽国外IP-宝塔如何屏蔽国外IP-appnode如何屏蔽国外IP

正文 对NGINX折腾发现很难,于是想到奇葩的解决方法 我直接屏蔽国外吧,这样就不会被打到500(手动滑稽) 然后百度找了很多文章,我靠这些ip段好老,而且很多,直接白名单国内吧,然后找到一个 https...://github.com/17mon/china_ip_list  好像是每月更新一次还不错 因为这篇文章主要还是说Linux如何屏蔽国外上面这个 可以用控制面板的黑名单直接拉黑 appnode 可以...宝塔没看见可以直接屏蔽或者白名单某个ip段或者其他,可以屏蔽指定ip ?...可以快速的让我们屏蔽某个 IP 段。这里分享一个屏蔽指定国家的 IP 访问的方法和一个屏蔽国外 IP 访问(仅允许国内 IP 访问)的方法,当我们遇到 CC 攻击,可以尝试选择和使用能有所缓解。...ip对网站是有一定好处,如果你的网站是有一定国外用户,那就不要去屏蔽,一般情况,是不会有国外用户,国外的ip一般都是对你网站进行漏洞扫描等其他操作,屏蔽后对网站也有一定好处。

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屏蔽自动更新描述文件(屏蔽描述文件)

关于iOS屏蔽系统升级的描述文件在几个月前失效的事情大家都清楚了,苹果先是让描述文件失效,然后重新分享的屏蔽升级描述文件也相继的失效,之后也没有新的文件出来。...有些方法还不能够完全解决问题,进行了屏蔽之后可能会让App Store不能够进行正常的软件更新。...最简单的屏蔽系统升级方法是什么?...就是能够在线安装屏蔽描述文件,直接了当的解决iOS系统升级的问题,还能屏蔽小红点,昨天已经有机友问过这个问题了,之前最新有效的屏蔽越狱描述文件是只适用于iOS 12.1系统以下屏蔽iOS 13使用。...好消息是,今天新的屏蔽升级描述文件tvOS 13屏蔽系统升级描述文件出来了,适用于iOS 13+系统的屏蔽升级,如果你不确定你的是否能够屏蔽,可以安装试试,然后尝试检查系统更新。

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神经网络架构搜索——可微分搜索(DARTS+)​

DARTS+ 华为诺亚方舟实验室的NAS工作,针对现有DARTS框架在搜索阶段训练过程中存在 skip-connection 富集现象,导致最终模型出现大幅度的性能损失的问题,提出了一种可微分的神经网络架构搜索算法...因此,在 DARTS 最后选出的网络架构中,skip-connect 的数量也会随着 search epoch 变大而越来越多,如下图中的绿线所示。 ?...早停可视化 由于 alpha 值最大的可学习算子对应最后的网络会选择的算子,当 alpha 排序稳定时,这个算子在最后选择的网络不会出现变化,这说明 DARTS 的搜索过程已经充分。...当早停准则满足时(左图中红色虚线),基本处于 DARTS 搜索充分处,因此在早停准则处停止搜索能够有效防止 DARTS 发生 collapse。...PC-DARTS 使用部分通道连接来降低搜索时间,因此搜索收敛需要引入更多的 epoch,从而仍然搜索 50 个 epoch 就是一个隐式的早停机制。 实验结果 CIFAR ?

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神经网络架构搜索——可微分搜索(Noisy DARTS)

Noisy DARTS 小米实验室 AutoML 团队的NAS工作,针对现有DARTS框架在搜索阶段训练过程中存在 skip-connection 富集现象,导致最终模型出现大幅度的性能损失的问题,提出了通过向...但是DARTS 的可复现性不高,主要原因包括: 搜索过程中存在 skip-connection 富集现象,导致最终模型出现大幅度的性能损失问题。...connection 比其他算子有很大的优势,这种优势在竞争环境下表现为不公平优势并持续放大,而其他有潜力的操作受到排挤,因此任意两个节点之间通常最终会以 skip connection 占据主导,导致最终搜索出的网络性能严重不足...使每种操作有自己的权重,这样鼓励不同的操作之间相互合作,最终选择算子的时候选择大于某个阈值的一个或多个算子,在这种情形下,所有算子的结构权重都能够如实体现其对超网性能的贡献,而且残差结构也得以保留,因此最终生成的网络不会出现性能崩塌...CIFAR-10 DARTS搜索结果 ImageNet实验结果 ? ImageNet实验结果 ? 搜索结果 消融实验 有噪声 vs. 无噪声 ? 有噪声 vs. 无噪声 无偏噪声 vs.

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Linux防火墙管理脚本,自动屏蔽网络威胁IP

分享一个自己写来管理firewall防火墙的脚本,主要通过抓取几个IP黑名单的网站源并列入IPSet规则进行限制,通过计划任务定期执行脚本更新,能一定程度上预防端口扫描和隔绝网络威胁等恶意行为。...webfolder= rosname="BlacklistData" opname="OpenClash" #IPSet使用的集名称 IPSetlist="Rblacklist" #cache是获取网络黑名单的原内容.../bin/bash # # docker 开放的端口无需再次放行 # #手动执行,脚本自动创建网络自启 PATH=/bin:/sbin:/usr/bin:/usr/sbin:/usr/local/bin...-ne 0 ]; then echo -e " >> Failed ";err=$(($err+1)); else echo -e " >> Succeed ";fi #CINS网络威胁中心 count...-ne 0 ]; then echo -e " >> Failed ";err=$(($err+1)); else echo -e " >> Succeed ";fi #BlockList网络威胁中心(

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【神经网络架构搜索】ProxylessNAS 直接在ImageNet搜索

【GiantPandaCV导语】这篇是MIT韩松实验室发布的文章,是第一个直接在ImageNet上进行搜索的NAS算法,并且提出了直接在目标硬件上对latency进行优化的方法。...相比于同期算法NASNet、MnasNet等,搜索代价降低了200倍。 0....Contribution ProxylessNAS将搜索代价从40000GPU hours压缩到200GPU hours。...参考了one-shot和darts的搜索空间,构建了过参数网络, 对于one-shot来说,会将所有path路径输出相加; 对于darts来说,使用的是weighted sum的方式得到输出。...Revisiting ProxylessNAS是第一个直接在目标数据集ImageNet上进行训练的神经网络搜索算法,通过使用path binarization解决了以往Gradient-based NAS

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【神经网络架构搜索】NAS-Bench-101: 可复现神经网络搜索

【GiantPandaCV导语】Google Brain提出的NAS领域的Benchmark,是当时第一个公开的网络架构数据集,用于研究神经网络架构搜索。...在NAS-Bench-101中,设计了一个紧凑且丰富的搜索空间。通过图同构的方式来区别423k个网络架构。 在CIFAR10数据集上多次训练以上所有网络,并得到验证集上的结果。...介绍 简单来说,NAS-Bench-101就是谷歌设计了一个搜索空间,在搜索空间中穷尽枚举了大约5百万个子网络。在CIFAR10数据集上进行训练,在验证集上测试。...搜索空间 NasBench101中设计的搜索空间是基于cell的搜索空间,如图所示,网络的初始层(conv stem)是由3x3卷积和128的输出通道组成的主干,每个单元堆叠三次,然后进行下采样,使用最大池化将通道数和空间分辨率减半...而固定的超参数的选择是通过网格搜索50个随机抽样得到的子网络平均精度得到的。

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