前几天有人问我R里面怎么做零模型。 有现成的函数，picante包的randomizeMatrix直接就搞定了。 我回复之后随便在网上搜了一下，意外发现竟然没有搜到相关的文章。 那就简单写写吧。
随机对照试验可以得到较为可靠的证据，在预防医学研究和临床医学研究中扮演非常重要的角色。人体试验中，实验组和对照组受试对象的特征（如年龄、性别、是否服药、是否有运动习惯等等）常成为研究过程中的混杂因素，对研究结果产生重要影响。
在分析算法的性能时，期望运行时间是一个重要的指标，它描述了算法在平均情况下的表现。期望运行时间考虑了所有可能的情况，包括输入数据的分布和随机性等因素。
在本期中，我将说明孟德尔随机化的基础概念与研究框架，并解释如何使用孟德尔随机化去解决常规流行病学问题。
随机数算法可谓是涵盖了多个领域，其中蕴含了提升安全性、增强性能，还有改进资源分配等关键方面。那么关于如何充分利用随机数算法优化局域网管理软件呢？下面，我为大家罗列了一些策略，或许能够为提供一些思路，更好地运用随机数算法来提升局域网管理软件的表现：
元学习描述了设计与训练深度神经网络相关的更高级别组件的抽象。术语“元学习”在深度学习文献中经常提及“ AutoML”，“少量学习（Few-Shot Learning）”，而涉及到神经网络体系结构的自动化设计时，则会提及“神经体系架构搜索（Neural Architecture Search）”。OpenAI的魔方机器人手的成功源于诸如“通过梯度下降学习如何通过梯度下降学习”之类的可笑标题的论文，魔方机器人手的成功反过来也证明了这些想法的成熟。元学习是推动深度学习和人工智能技术发展的最有希望的范例。
由于之前的挖矿操作（具体原因参见 Manjaro21.0 下 MAC 地址随机化，导致我电脑无线网卡的 MAC 地址对应的 IP 被路由器限制了。而我的电脑上又装了多个操作系统，因此需要每个操作系统都配置 MAC 地址随机化（突然觉得有点麻烦，下次再也不敢了555）。总体而言，在 Ubuntu20.04 上配置 MAC 地址随机化和 Manjaro21.0 下 MAC 地址随机化 差不多，不过细节有些差异。
【导读】元学习描述了训练深度神经网络相关的更高级别的元素。在深度学习文献中，“元学习”一词经常表示神经网络架构的自动化设计，经常引用“ AutoML”，“少量学习”或“神经架构搜索”。OpenAI的魔方机器人手的成功源于诸如“通过梯度下降学习如何通过梯度下降学习”之类的可笑标题的论文，证明了该想法的成熟。元学习是推动深度学习和人工智能技术发展的最有希望的范例。
【导读】10月15日，人工智能研究机构OpenAI发布了一条机械手单手解魔方的视频。这个自学式的类人机器人手臂名为 Dactyl，不仅可以单手解魔方，甚至能在外加各种干扰，比如“蒙眼”，用布娃娃长颈鹿干扰下继续完成任务。这次，这套机械手系统使用的是此前用于 OpenFive 同样的强化学习代码，加上一项名为 Automatic Domain Randomization (ADR，自动化域随机)的新技术，这套系统可以处理之前未见过的场景，再次证明了强化学习的强大学习能力。
在过去十年中，使用孟德尔随机化（MR）方法进行的研究数量呈指数增长，但这些研究的报告质量往往很差。与其他报告指南（如针对随机试验的 CONSORT（试验报告统一标准）和针对流行病学观察性研究的 STROBE（加强流行病学观察性研究的报告））类似，STROBE-MR 工作组旨在为作者提供如何改进 MR 研究报告的指导，并帮助读者、审稿人和期刊编辑评估所提交证据的质量。
选自morning paper 机器之心编译 参与：黄玉胜、黄小天 本文是一篇很好的综述论文：结果很容易理解，也让人有些惊讶，但其意指又会让人思考良久。 对于文中的问题，作者是这样回答的： 如何区分泛化能力好的与差的神经网络？问题答案是泛化能力好的神经网络不仅有助于提升网络解释性，而且还可以带来更有规律、更可靠的模型架构设计。 所谓的「泛化能力好」，作者对此做出的简单解释是「那些在训练集上表现好的网络在测试集上也有良好的表现？」（与迁移学习不同的是，这涉及将训练过的网络应用于相关而又不相同的问题中）。如果你
在Linux中有两种RELRO模式：Partial RELRO 和 Full RELRO。Linux中Partical RELRO默认开启。
尊敬的程序员朋友们，大家好！今天我要和您分享一篇关于解决反爬困境的文章。在网络爬虫的时代，许多网站采取了反爬措施来保护自己的数据资源。然而，作为程序员，我们有着聪明才智和技术能力，可以应对这些困境并确保数据的安全性。本文将重点介绍如何通过HTTP协议和IP地址来应对反爬挑战，让我们一起深入探讨吧！
给你一个魔方，只允许使用一只手，还时不时有人给你捣乱，你能在4分钟内还原它吗？我不能，两只手都不行。
在上期技术视点中，我们为大家带来了以太坊 Eth2的规范 v1.0，这一里程碑事件标志着 Eth2阶段主网即将正式开启。本期技术视点，我们将介绍差分隐私这一较为成熟的隐私保护手段，并分步解释其采用的随机化技术。
学术研究发展了这么多年，前人已经为我们积累了丰厚的科学经验，形成了多种常见的研究（学术文章）类型，并且形成了固定的写作套路，甚至产生了标准，譬如 Meta 分析要严格对照 PRISMA guidelines 进行写作。
动态连接的程序调用了libc的库函数，但是libc在运行才被加载到内存中，调用libc函数时，才解析出函数在内存中的地址，为了帮助程序更好的利用内存空间，不用每次把所有的函数真实地址都写进去，用到哪个查哪个，之后在使用就会很方便。
在孟德尔随机化研究中，有一个很重要的问题就是弱工具变量偏倚（weak instrument bias）。弱工具变量是指解释暴露的效力较低的遗传变异，它和暴露有关联，但是这种关联强度不是很高，因此它与无效工具变量有本质区别。一般情况下，产生弱工具变量偏倚的主要原因是样本量不足。
在黑客安全圈子中，基于内存攻击技术的攻击手段在随着时代的变化而不断发展着，内存攻击是指通过利用软件的安全漏洞，构造恶意的输入，从而使正常程序造成拒绝服务或者是远程获得控制权，内存攻击技术中最先登上历史舞台的就是缓冲区溢出漏洞，时至今日能够被广泛利用的并具有较大破坏性的高危漏洞（CVE）几乎都属于缓冲区溢出。
久违的孟德尔随机化开始更新了，在今天的内容中，我将向大家介绍孟德尔随机化的基本概念及其背景知识，并举例说明何时可以使用该方法以及该方法为何能有效解释因果关系。本系列讲解内容主要基于Stephen Burgess和Simon G. Thompson共同撰写的孟德尔随机化图书。
简单介绍一下实证论文中双重差分法（DID）的安慰剂检验（Placebo Test）在Stata中如何操作。
我们平时使用无线 Wifi 时，电脑的 IP 地址一般都是路由器分配的，因此这种情况下我们无法修改自己电脑的 IP 地址（除非路由器是你家的）。而我们电脑的 IP 地址有时候会被路由器莫名奇妙地限制，导致我们无法领略到互联网的精彩。（好吧，我不装了，我摊牌了，其实是我用自己电脑挖矿被校园网发现了，然后 IP 被禁了。。。可是我用的是自己的电脑啊喂，呜呜呜）
上一期我们介绍了差分隐私这种隐私保护手段。在2020年“全球十大突破性技术”的评选中，差分隐私和数字货币都出现在了这份榜单上。简单来说，差分隐私技术是一种较为成熟的隐私保护手段，这一技术的提出是为了应对差分攻击。一个通俗易懂的例子是：通过应用差分隐私保护技术，攻击者即使知道100个人的平均薪水和其中99人的平均薪水，他也不能通过对比（差分）这两个信息来获得另外1个人的薪水信息。
golang标准库中对于aes加密的阐述得非常简洁，如果没有一定的密码学基础知识，是很容易迷惑的。 本文将完整地介绍aes加密的基本知识，并分析网络上常见的调用实例。 块密码的工作模式简洁 主要摘抄自wikipedia：块密码的工作模式 基本概念 密码学中，块密码的工作模式（英语：mode of operation）允许使用同一个块密码密钥对多于一块的数据进行加密，并保证其安全性。 块密码自身只能加密长度等于密码块长度的单块数据，若要加密变长数据，则数据必须先被划分为一些单独的密码块。通常而言，最后一块数
最近项目也和linux kernel技术有关，调试内核和内核模块、修改内核源码，是学习内核的重要技术手段之一。应用这些技术时，都有一本基本的要求，那就是编译内核。因此，在分析内核调试技术之前，本随笔给出内核的编译准备工作与具体实现过程。
GWAS(Genome-wide association studies) 是 20 世纪最后 25 年由假设驱动的候选基因关联研究（CGAS）演变而来的。随着技术的发展，无偏见的全基因组搜索成为可能。随着技术的发展，无偏见的全基因组成为可能。然而，与候选基因关联研究一样，这些研究最初也是为了产生两类有价值的知识：首先，研究人员希望发现疾病起源的潜在分子机制，特别是确定所有相关基因和基因变异（即疾病因果关系）。
相信很多小伙伴都曾在抖音、快手以及 B 站等平台刷到过表白程序，不论是各种的程序制作爱心或者是程序制作心动符号等，在各个平台很受欢迎。但是其中大多数形式都已经被公众所知晓，且缺乏流动性。故今天我们将自行设计一个表白浪漫程序，具有动态开关宠物、照片墙、弹窗提示以及 turtle 画图等功能。其中具体效果图如下：
在前面的内容中，我们讨论了因果关系的含义，并介绍了使用工具变量（IV）估算因果效应的方法和示例。在本章中，我们考虑对孟德尔随机化估计的因果效应的解释，并讨论在何种情况下孟德尔随机化估计的结果可以作为临床实践的可靠指南。
在遗传变异是有效IV的假设下，可以通过检测遗传变异和结局的独立性来评估暴露对结局的因果影响的假设，其中非零关联表示因果关系，当然我们也可以通过对遗传变异和结局进行直接回归来检验效应的存在与否和方向，这是最朴素的孟德尔随机化思想。
【新智元导读】之前在DOTA2团队战中战胜人类玩家的OpenAI Five，现在被用于训练机器手，取得了前所未有的灵活度。这只机器手完全在虚拟环境中自我学习和训练，然后成功迁移到现实世界解决实际问题。OpenAI使用6144个CPU和8个GPU来训练，50小时内收集了大约100年的经验。
在运行测试时，go命令可以接受一组参数来设置测试执行的方式。一个常见的问题是忽视了设置这些参数，导致错过了可能带来更快执行和发现可能错误的方法。本文将深入研究其中的两个参数：parallel和shuffle.
今天我们提供一些示例来说明孟德尔随机化估计值与其他流行病学方法的估计值之间的差异，例如随机对照试验（RCT）的效果估计，以及多变量调整回归模型的观测关联。
论文链接：https://d4mucfpksywv.cloudfront.net/research-covers/learning-dexterity/learning-dexterity-paper.pdf
Java集合框架（Java Collections Framework）是Java语言中提供的一组用于管理和操作集合对象的类和接口，包括列表、集合、队列、栈、映射等多种数据结构。Java集合框架提供了一组通用的数据结构和算法，可以方便地进行数据操作和处理，大大提高了Java编程的效率和质量。本文将介绍Java集合框架的概念、类别、特点以及常见的使用场景。
孟德尔随机化（Mendelian Randomization, MR）是近几年流行起来的用来进行因果推断的有效方法，它以遗传变异为工具变量来推导结局和暴露的因果关系，能有效避免传统流行病学研究的混杂偏倚。如图所示，它的研究建立在三个假说之上：1）工具变量和暴露因素强相关；2）工具变量和混杂因素不相关；3）工具变量与结局不直接相关，它对结局的作用只能通过暴露来体现。
随着机器学习的复杂度和影响力不断提升，许多人希望找到一些解释的方法，用于阐释学得模型的重要属性 [1, 2]。对模型的解释可能有助于模型满足法规要求 [3]，帮助从业人员对模型进行调试 [4]，也许还能揭示模型学到的偏好或其他预期之外的影响 [5, 6]。显著性方法（Saliency method）是一种越来越流行的工具，旨在突出输入（通常是图像）中的相关特征。尽管最近有一些令人振奋的重大研究进展 [7-20]，但是解释机器学习模型的重要努力面临着方法论上的挑战：难以评估模型解释的范围和质量。当要在众多相互竞争的方法中做出选择时，往往缺乏原则性的指导方针，这会让从业者感到困惑。
手工注释训练数据既费力又耗时。这意味着，针对计算机视觉任务的深度网络训练通常需要大量标记的训练数据，这可能既昂贵又难以获取。为了让深度学习变得更容易获取，英伟达的研究人员引入了一个结构化域随机化（structured Domain Randomization )系统，帮助开发人员通过合成数据训练和完善他们的深度网络。
今天给大家讲讲DNN（深度神经网络）在训练过程中遇到的一些问题，然后我们应该怎么去注意它，并学会怎么去训练它。
多模态机器学习MultiModal Machine Learning (MMML)，旨在通过机器学习并处理理解多种模态信息。包括多模态表示学习Multimodal Representation，模态转化Translation，对齐Alignment，多模态融合Multimodal Fusion，协同学习Co-learning等。 多模态融合Multimodal Fusion也称多源信息融合(Multi-source Information Fusion)，多传感器融合(Multi-sensor Fusion)。多模态融合是指综合来自两个或多个模态的信息以进行预测的过程。在预测的过程中，单个模态通常不能包含产生精确预测结果所需的全部有效信息，多模态融合过程结合了来自两个或多个模态的信息，实现信息补充，拓宽输入数据所包含信息的覆盖范围，提升预测结果的精度，提高预测模型的鲁棒性。
在今天的数据驱动世界中，ORDER BY RAND()成为了一个强大的SQL技巧，帮助开发者从数据库中随机选取数据。无论是MySQL, PostgreSQL, SQLite还是SQL Server，每种数据库都有其独特方式实现随机化查询。本文将深入浅出地讲解ORDER BY RAND()的用法，适配不同数据库，并提供实战案例。适合所有级别的读者，包括SQL新手和数据库专家。掌握这一技巧，将为你的数据查询带来无限可能！
搜索需要用到随机化这种方法，每个人都不知不觉地使用的信息加密，也离不开随机化。从信息查找到信息加密，背后的道理是相通的。【将关键词变成一个编号，然后再取尾数（火车安排座位，座位号重合的，就近坐下）-＞ 伪随机数 -＞ 数据加密-＞公开密钥】
PWN 是一个黑客语法的俚语词，是指攻破设备或者系统。发音类似"砰"。对黑客而言，这就是成功实施黑客攻击的声音”砰”的一声，被"黑"的电脑或手机就被你操纵了。
Excel不仅仅只是存放数据的工具，其功能特别强大，甚至可以做出美观的仪表盘，如下：
这是我之前关于孟德尔随机化相关课题的一个简单笔记。其中包括了关于孟德尔随机化的简单介绍，以及一些one-sample MR 的R 语言实战。
栈溢出保护是一种缓冲区溢出攻击缓解手段，当函数存在缓冲区溢出攻击漏洞时，攻击者可以覆盖栈上的返回地址来让shellcode能够得到执行。当启用栈保护后，函数开始执行的时候会先往栈里插入cookie信息，当函数真正返回的时候会验证cookie信息是否合法，如果不合法就停止程序运行。攻击者在覆盖返回地址的时候往往也会将cookie信息给覆盖掉，导致栈保护检查失败而阻止shellcode的执行。在Linux中我们将cookie信息称为canary。
在上期内容中，我和大家介绍了双向孟德尔随机化研究，今天我将简单介绍一下两步孟德尔随机化研究（two step Mendelian randomization，two step MR）。与双向MR相似的是，两步MR也是由两次双样本MR分析构成，具体原理如下图所示：
在传统的实验设计中，由于种种混杂因素的存在，我们仅仅能够分析变量之间的关联性，最典型的比如GWAS, 对于显著的位点，只能够说明这些位点和性状之间存在关联。对于了解事情发生的原因和规律而言，关联性是不够的，我们需要的是因果性。为了更好的探究因果关系，必须在实验设计和方法上加以改进。
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