2019年10月11-12日，由工信部、广州市政府指导，广州市科技局、IDGAsia联合主办的小蛮腰科技大会在广州举行，大会邀请了来自IDG资本、联想、著名经济学家许小年等科技领域的多位代表，共同探讨大数据、人工智能等前沿科技的应用前景和发展趋势。 大会同期的2019 数字经济峰会上，腾讯SaaS加速器首期学员——六度人和（EC）创始人&CEO张星亮受邀做了《数字经济时代下的SaaS新机遇》的演讲。 【六度人和（EC）创始人&CEO 张星亮】 张星亮结合考察Salesfoce之行分享提到：其实
摘要：气溶胶污染是发展中国家一个严重的环境问题。由于人口和经济的快速增长，亚洲在过去二十年中经历了人为气溶胶的快速变化。以气溶胶光学深度 (AOD) 为代表的气溶胶载荷如何在本世纪演变仍然是一个悬而未决的问题，特别是在过去十年中，中国和印度实施了旨在改善空气质量的清洁空气法案。根据 Terra 气溶胶反演和气溶胶再分析，2010 年华东地区 AOD 趋势有一个变化点，而印度次大陆 AOD 趋势持续增加，2000-2019 年没有检测到变化点。在华东地区，AOD 趋势为正，但在 2011 年至 2019 年（以下为后期）确定了负趋势。在印度次大陆，从 2000 年到 2019 年（以下简称整个时期），检测到持续的正趋势。所有这些趋势主要归因于硫酸盐气溶胶的变化。进一步分析气溶胶污染极端事件（APEE；定义为长期局部第 90 个 AOD 百分位上的每日 AOD）表明华东地区 APEE 量级在前期呈正趋势但在后一时期呈负趋势；由于硫酸盐气溶胶的增加，印度次大陆在整个时期表现出积极的趋势。华东地区APEE在前一时期变得更加频繁，而在后一时期则不太频繁；在印度次大陆，在整个期间检测到更频繁的 APEE。与AOD趋势一致，华东地区晴空辐射在地表呈负趋势，在大气呈正趋势，和前一时期大气顶部的负趋势；在后一时期出现了幅度更大的相反趋势。在印度次大陆，整个时期的晴空辐射趋势在地表、大气和顶部分别为-1.4±0.38、+1.7±0.31和+0.5±0.16W m-2decade-1。晴天和全天条件下辐射趋势的比较表明，吸收气溶胶在大气中的辐射收支中占主导地位，现代研究与应用回顾性分析第 2 版 (MERRA-2) 的气溶胶再分析可能会高估辐射对云的响应。这项研究提供了对世界上两个重度污染地区气溶胶及其极端事件和辐射的长期趋势的最新分析，其结果对评估环境和气候影响具有重要意义亚洲正在进行的空气净化行动。
ACCLIP_Aerosol_AircraftInSitu_WB57_Data 是亚洲夏季季风化学与气候影响项目（ACCLIP）期间收集的原地气溶胶数据。本数据集收录了来自下一代激光质谱仪（PALMS-NG）、单颗粒烟尘光度计（SP2）、成核模式气溶胶粒度光谱仪（N-MASS）、印刷光学颗粒光谱仪（POPS）和超高灵敏度气溶胶光谱仪（UHSAS）的数据。该产品的数据收集工作已经完成。
臭名昭著的远程控制木马Poison Ivy（后面称作PIVY）最近开始重新露出水面。并且出现了一些新行为。过去一年，已经发现PIVY为了种种企图攻击了许多亚洲国家。 Palo Alto Network的Unit 42最近发布博文，一个被称为SPIVY的新Posion Ivy变种正在攻击香港活动家，它使用DLL旁加载（DLL sideloading），并且在操作方面与ASERT（Arbor’s Security Engineering & Response Team ）最近发现的至少活跃了12个月的变种有很大
美国三号人物众议院议长佩洛西，不顾我国的强烈反对，依旧我行我素，在8月2日的时候窜访台湾省。
全球IP地址块被IANA(Internet Assigned Numbers Authority)分配给全球三大地区性IP地址分配机构，它们分别是：
CDN是一种新型网络构建方式，它是为能在传统的IP网发布宽带丰富媒体而特别优化的网络覆盖层；而从广义的角度，CDN代表了一种基于质量与秩序的网络服务模式。之前有过几篇文章介绍了CDNZZ和Cloudflare，今天再来系统推荐一下几家比较有名的CDN，都是免费的，或者其免费服务已经够用了。
目前网络上有一些对ipfs的解读五花八门，各式各样，有看好的，也有打击的，总之一项新技术诞生之初遇到的问题IPFS都遇到了。
这是使用 USB 闪存驱动器的间谍攻击，也是针对全球各行业垂直领域的公共与私营部门的攻击行动。攻击者使用 USB 闪存驱动器加载 SOGU 恶意软件，来窃取主机的敏感信息。
上一节我们讲解了 K-Means 算法的原理，并且手动实现了一个 K-Means 算法函数，今天我们一起来完成相关的实战内容。
这是filecoin协议里面对 PFT的解释，power概念就是矿工的影响力（influence），“Power”是filecoin系统的投票权力的大小度量，根据矿工贡献的Power来计算矿工的投票权有多大，根据信达雅的基本要求，所以称为“影响力容错”。之前曾经考虑过“权利容错”和“权益容错”，“权利”这个词本身表达不了大小的概念，而“权益”又跟Proof of Stake（权益证明：EC共识是在这个基础上进行的，有必要区分）有冲突，于是小编把这个词翻译成影响力容错。或许有更贴切的表达方式，欢迎讨论！
2021 年夏天，LockFile 勒索软件是首批引入间歇性加密技术的勒索软件家族之一。后来，越来越多的勒索软件都应用了这一技术。
近期，微软亚洲研究院从深度学习基础理论出发，研发并推出了 TorchScale 开源工具包。TorchScale 工具包通过采用 DeepNet、Magneto 和 X-MoE 等最先进的建模技术，可以帮助研究和开发人员提高建模的通用性和整体性能，确保训练模型的稳定性及效率，并允许以不同的模型大小扩展 Transformer 网络。 如今，在包括语音、自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、多模态模型和 AI for Science 等领域的研究中，Transformer 已经成为一种通用网络结构，加速
变量提升：当前上下文执行之前，会把var/function声明或者定义提升，带var的只声明，带function的声明+定义
一、什么是有效地训练？ 很多ACMer入门的时候，都被告知：要多做题，做500多道就变牛了。其实，这既不是充分条件、也不会是必要条件。 我觉得一般情况下，对于我们普通学校的大学生，各方面能力的差距不会太大，在这种情况下，训练和学习的方法尤为重要。 其实，500题仅仅是一个标志，而且仅仅表示你做ACM-ICPC有一定的时间，算是入门了吧，而且这500道题目中自己独立思考做出来的有多少，半小时内做出来的有多少，看别人的题解做出来的题目有多少，半年后仍然会做的题目有多少........ 二、训练的目的是什么？ 1、提高编程能力 2、学习算法，（读书，读论文，包括做一些题目验证） 3、准备好面临将到来的挑战（熟悉题型，调整心态） 4、启发思维。 三、关于算法学习的一些建议： <1>算法学习是ACM比赛所要推广或者要提倡的一个方面 记得曾经路过某人的blog，上面说他作比赛的时候遇到了一个dijkstra，他没做出来，然后评论到（大意）：我才不会花时间去搞明白“这种”算法。 “这种”也许有可能是指：没什么实用性，对吧，这样我就不想评论了（又是有关科学和工程的讨论）。但起码有一点需要明确的：ACM-ICPC比赛时关于计算机科学的比赛，计算机科学是算法的科学，计算机算法中dijkstra有着重要的实际和启发意义，所以比赛一定要考。 你参加这个比赛，要拿奖，就必须学习这种算法。你也许觉得你智商很高，但ACM-ICPC比赛本身不是智力比赛，比赛就是要让你去学习这些东西，所以，如果你不想学的话，我觉得也没有必要参加。说道这，可能偏题有点远，但是希望以上的分析能得出这样一个基础结论：不想学好算法，那没有必要来比赛。 <2>用模板是不好的 现在很多我们弱校的ACM-ICPC选手比较依赖模板，说实话，我也很依赖，但是我起码知道一点，这样是不对的，某种意义上说，这是你没有把算法学明白的一种表现。而且也严重影响编码速度。在我参加过的亚洲区域赛和亚洲区域总决赛（EC Final），那些大佬们从来没有看过模板，全部现场敲。正常的比赛绝对不会考察模板题的，每道题都是3到5个知识点糅合到一起考察的。 我觉得敲代码的时间没有浪费，某大牛曾说：因为每次敲都有可能有不同的错误，所以不用模板是好习惯。我最开始学dancing link的的时候，自己敲出了代码，然后接下来的几道题部分参考了以前的代码，后来基本上是直接copy。现在，当别人问我dancing link算法或有关的题目的时候，我已经是一脸茫然。 所以，用模板是不好的，有时候由于某些原因可能你用了模板，但你起码要知道这要做是不对的，并且有机会要改正。 <3>需要深入学习 像 ACRush、zzy、ahyangyi…等等国家队的天才们，本身难以说我们与他们之间有什么可比性。但是他们的学习方法应该还是值得借鉴的，他们的学习方法当然我们得不到言传身教，但是从他们在国家队集训的论文中和他们搞完ACM-ICPC以后的轨迹中，可以有所体现。那就是：深入学习。 首先，我觉得ACMer学算法不应停留在看看代码实现这个层面，在算法思想上要有清醒的认识，在正确性分析上要也应该要有较好的逻辑。因为网上的代码的实现上的一些细枝末节很可能掩盖了算法本身有的简洁性、美感和思想。因而丧失了对算法整体上的一些认识。还拿dijkstra算法打比方，有些算法不是基于 dijskstra的直接建模，而是需要你修改这个算法，这时你对算法没有真正理解的话，也就一筹莫展了。 所以，要阅读论文和书籍，尤其与英文书籍，窥到它的本质。另一方面，只有这样，你学的的东西才能在ACM-ICPC以外，给你一定的启发——否则你会迅速忘掉它的。
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如果想从事数据挖掘或者机器学习的工作，掌握常用的机器学习算法是非常有必要的，常见的机器学习算法：
在申请 ssl 时，大部分平台都会存在或多或少的限制，比如国内平台的 亚洲诚信 ，该平台可以一次性申请双域名有效期为一年的证书，或者短期的通配符证书
本文涉及：gc、堆、栈、永久区、元数据区的常用参数 GC基本参数 打印gc简要信息：-XX:+PrintGC [GC (System.gc()) 198247K->197248K(261632K), 0.0178572 secs][Full GC (System.gc()) 197248K->197184K(261632K), 0.0842625 secs] 上方结果描述： 分别是GC和Full GC释放的空间以及所用的时间 打印gc的详细信息 : -XX:+PrintGCDetails Heap
上一章介绍了创建Python分布式应用的Celery和其它工具。我们学习了不同的分布式计算架构：分布任务队列和分布对象。然而，还有一个课题没有涉及。这就时在多台机器上部署完成的应用。本章就来学习。 这里，我们来学习Amazon Web Services (AWS)，它是市场领先的云服务产品，以在上面部署分布式应用。云平台不是部署应用的唯一方式，下一章，我们会学习另一种部署方式，HPC集群。部署到AWS或它的竞品是一个相对廉价的方式。 云计算和AWS AWS是云计算的领先提供商，它的产品是基于互联网的按需计算
K-Means 是一种非监督学习，解决的是聚类问题。K 代表的是 K 类，Means 代表的是中心，你可以理解这个算法的本质是确定 K 类的中心点。当你找到了中心点，也就完成了聚类！
这几天在看《javascript高级程序设计》，看到执行环境和作用域链的时候，就有些模糊了。书中还是讲的不够具体。通过上网查资料，特来总结，以备回顾和修正。
无论在定义method或 function时用的点号, 还是冒号, Lua/Luajit 中最终是以使用时的点号或冒号为准, 并且Object.method(self, arg...) 相当于 Object:method(arg...), 即冒号会自动传入self 到第一个参数, 这样显得更简洁优雅.
---- 新智元报道 来源：微软亚洲研究院 【新智元导读】近期，微软亚洲研究院 NUWA 多模态生成模型家族迎来了新成员——NUWA-XL，其以创新的 Diffusion over Diffusion 架构，首次实现了高质量超长视频的并行生成，为多模态大模型提供了新的解题思路。 输入16句简单描述就能生成一段长达11分钟的动画片？ 没错！微软亚洲研究院提出的超长视频生成模型 NUWA-XL 可以根据文字自动生成高质量动画作品。 让我们先来看一看这段由 NUWA-XL 生成的动画片吧！ 早在多年前，
我们可以看到，引用类型是一个变量zval和一个zend_refcounted_h组成 先看第一段的 a = "string";
AI 科技评论按：「微软学者」奖学金是微软亚洲研究院 1999 年启动的一项面向亚太地区计算机科学以及相关专业的优秀博士生的项目。该奖学金项目旨在发掘、支持和鼓励优秀的、有潜力的低年级博士生更好地开展研究工作。
翻译没有唯一标准答案，它更像是一种艺术。 AI科技评论消息：14 日晚，微软亚洲研究院与雷德蒙研究院的研究人员宣布，其研发的机器翻译系统在通用新闻报道测试集 newstest2017 的中-英测试集上，达到了可与人工翻译媲美的水平；这是首个在新闻报道的翻译质量和准确率上可以比肩人工翻译的翻译系统。 newstest2017 测试集由来自产业界和学术界的团队共同开发完成，并于 2017 年在 WMT17 大会上发布。而新闻（news）测试集则是三类翻译测试集中的一个，其他两类为生物医学（biomedical
在CDH集群中默认使用的MySQL版本是操作系统自带的版本，一般操作系统自带的MySQL版本都会比较低，对于企业已有应用可能会用较新的MySQL版本，使用集群中安装的MySQL时可能会出现SQL不兼容的问题，那么解决方法一是在集群中安装新版本的MySQL，二是升级集群中老版本的MySQL。本文主要选择第一种方法在集群中安装新版本的MySQL，在RedHat6安装时会遇到mysql-community-libs包冲突的问题，卸载冲突包时会将cloudera-manager-agent包也卸载导致Agent异常，在RedHat7安装时会自动更新mysql-community-libs依赖包，本文档主要讲述基于RedHat7.2系统的CDH集群中的非元数据库节点安装MySQL5.7.12。
1，https://bbs.csdn.net/topics/390764769 提到可以用ClearableListData的注册表项目
后端接口提供月度和年度数据，同时因为是柱状图，所以每组数据又分为横轴数据(横坐标)、纵轴数据(纵坐标)；
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前有区块链媒体Civil，将注意力转向亚洲，预计三年内投资100个区块链媒体新项目。后有，国家广电总局，贴出事业单位编制公告栏，公开招聘区块链领域技术人才。据链讯头条报道，在国家广播电视总局广播科学研究院发布的公开招聘公告中，其中密码学研究技术岗人员的岗位职责就包括区块链领域。
目前腾讯云COS有提供常见编程语言的签名代码DEMO，但是没有使用易语言生成的； 为了方便使用，所以就在某天晚上，用掉了几根头发，编写出了易语言生成COS签名的代码 COS签名使用方法详见：https://cloud.tencent.com/document/product/436/7778#.E7.AD.BE.E5.90.8D.E4.BD.BF.E7.94.A8 核心代码如下 .局部变量 时间值, 日期时间型 .局部变量 初始时间, 日期时间型 .局部变量 签名有效期, 整数型, , , 签名有效期
本文链接: [https://blog.openacid.com/storage/ec-1/] 下载pdf: [Erasure-Code-擦除码-1-原理篇.pdf]
在CentOS8上默认的yum源是没有couchdb包的，因此需要添加couchdb的yum源。创建一个新文件 /etc/yum.repos.d/bintray-apache-couchdb-rpm.repo，内容如下：
上面的代码，我们只需要关注ec域声明的名字，即ECF2（别的可能是ECF0等）。 我们开始搜索Field（ECF2。
Timescale 最近推出了 Dynamic PostgreSQL，这是一种新的云托管选项，可在预定义的 vCPU 范围内扩展数据库容量。这个新选项的宣传亮点是“购买基础容量，峰值需求靠租用解决”，它可以根据负载变化来扩展容量，试图以这种方式解决无服务器产品的不可预测性和可变性问题。
前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas自动化办公的问题。问题如下：各位大佬，有个小问题咨询下，想要做成这样子，怎么搞法，我用map映射的话，要输好多遍字典。
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椭圆曲线上的任一仿射点(x, y)（非无穷远点）都可以压缩成利用其y坐标的最后一比特（记为y*）和x坐标来表示，即(x, y*)，这就是点的压缩。反过来，利用(x, y*)恢复y坐标，还原仿射点(x, y)的过程就称为点的解压缩。
年近了，写一些不需要动太多脑子的，前几天有小伙伴问，做了LEC 之后为什么还需要做LP-EC? 做了LP-EC 之后为什么还需要做CLP? 这三者之间有什么区别呢？ LEC 做最基本的逻辑等效性检查
UC200&EC200和其他高通模块，都是用usb-serial-option驱动，但是USB interface的顺序不同. 所以如果客户之前移植过EC20/EC25的代码，会导致UC200&EC200的PPP口识别不到。所以建议客户先还原drivers/usb/serial/option.c的修改，重新按照 EC200_UC200_usb_serial_option.patch移植。这个修改方法同时UC200&EC200和其他高通平台模块。
Graph Pad Prism 5. 0软件在计算 EC50方面比人工绘图读点法更精确、快捷，并可重现，它能根据量－效关系方程: Y = Bottom +( Top-Bottom ) /( 1 + 10 ^ ( ( Log EC50 － X )*Hill Slope) ) ，对数据进行拟合，直接得到量－效曲线和 EC50。与其他统计学软件相比，该软件在使用过程中无需人工对数据进行标准化或加权回归，能真实再现实测值，操作简便，结果直观、全面、准确，可广
服务器开发环境作为公共环境，经常会遇到磁盘空间爆满的情况（不知道您有没有遇到过，反正我经常遇到这个情况）。由于我们好多开发同学都在上面放文件，遇到这种情况就只能先删除自己的没用的文件了。但是，之前曾经遇到一个情况，我删除了之前存储的10个G文件，释放空间不到两分钟，磁盘空间又满了！！！
许多 Linux 程序员在其工作中每天都在使用 find 命令。但是 find 给出的文件系统条目是有限的，如果你要进行大量的 find 操作，它甚至不是很快速。因此，我更喜欢使用 Rust 编写的 fd 命令，因为它提供了合理的默认值，适用于大多数使用情况。
R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。其功能包括：数据存储和处理系统；数组运算工具（其向量、矩阵运算方面功能尤其强大）；完整连贯的统计分析工具；优秀的统计制图功能；简便而强大的编程语言：可操纵数据的输入和输出，可实现分支、循环，用户可自定义功能。本文档主要讲述如何在Redhat中使用源码方式编译安装及配置R的环境。
虽然研究者们为检测换脸图片提出了多种AI鉴别算法，但随着换脸算法的不断改造升级，鉴别算法很难跟上换脸算法的变化。
sc_office_2003_pro 高手不要见笑，仅供小菜玩乐,有不对或不足的地方还请多多指教，不胜感激!
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