2016年初，京东在印尼正式落地了第一个海外本土站点；今年11.11，京东印尼站当天单量同比增长845%，连续三年保持超高速增长。
其中的combined_realip是日志的名称，这个名称可以自定义，但是你定义了什么名称，后面你操作日志的时候也要使用这个名称。就像你给一个人起名叫李四，你就得用李四这个名字去叫他干活。剩下的字符串含义在上面的图片已经介绍了，就不赘述了。
优然家是北京向东科技有限公司旗下全新品牌，是一家专业从事智能化系统设计、研发、实施于一体的高新技术公司。
【12.5 - 12.7】2015·第四届TOP 100 Summit 享誉业界的全球软件案例研究峰会TOP 100 Summit将于12月5-7日在北京国家会议中心举行。本届TOP 100 Summit案例来自互联网公司、电商企业、智能硬件企业、互联网金融公司等各个领域的技术研发团队，案例议题设计产品创新、互联网转型、团队敏捷提升、大数据、架构设计、自动化运维、质量管理等热点议题。 好雨云受主办方麦思博邀请将参加本次大会。 好雨云CEO 刘凡将分享《好雨云使用OKRs做绩效管理》 案例简述 绩效管理的作用
这个属性对我来说还真有些陌生，无意中发现的，查询过 MDN 之后听得挺有意思的，就记录一下。
作者：陈之炎 本文约1500字，建议阅读5分钟本文介绍了如何在足球比赛中读懂随机博弈。
9月GPDB7发布了release版本，新增了很多新特性及性能改进，对GPDB用户带来福音。业务在调研GPDB6升级到GPDB7的过程中，生产环境会创建用户，利用这些用户进行迁移。但是出现问题了，竟然会报：Role names starting with “pg_” are reserved。也就是说GPDB7以”pg_”开头的用户是预留用户，不给用户创建使用。
位来 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI AI is the new electricity。近年来，人工智能正在深刻影响着各行各业，也给我们的工作和生活带来精彩的变化。在这场突如其来的疫情中，AI技术、机器人等更是发挥了巨大价值。 毋容置疑，这是人工智能快速发展的时代。而科技浪潮之下，我们每个人都需要倍加关注新技术的发展与产业落地。 但是，忙碌的工作之余，我们如何高效获取有价值的内容？如何有效学习、用好新技术？ 一年前，量子位推出了精心打磨的内容产品--「AI内参」。已有2000多名行
51CTO博客首席体验官，专注于大前端技术的分享，包括Flutter,小程序,安卓，VUE，JavaScript。
今天和大家聊聊并发。 虽然搞了多年 Java，可许多朋友一提到“并发”就头疼： 为什么我已经学习了很多相关技术，可还是搞不定并发编程？ 小公司根本遇不到并发问题，高并发经验该怎么积累？平时该怎么学习？ 昨天面试又卡在并发问题上了，并发编程难道已经成为大厂必备的敲门砖了吗？ 有这些困惑很正常，因为并发编程是 Java 语言中最为晦涩的知识点，它涉及操作系统、内存、CPU、编程语言等多方面的基础能力，而这些知识点看上去非常的零散、独立，可实则关联性又比较强，更为考验一个程序员的内功。 并发编程的优势是
数字是计算机科学的根本，那么java中数字是怎样来表示呢？规则又是怎样呢？今天我们来探讨一下这个话题。数字在某些领域经常用字符串来进行表示和传递。那么我们可以从判断java中一个字符串是否是数字来获取一些有用的信息。
相比于浩如烟海的数据表格，大部分人还是更喜欢视觉资料，这一点已不足为奇。也是出于这个原因，人们通常才会在学术论文的前几页加上一张图表，并且清楚地标记上各种注释。
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PowerBI 每月更新，微软官方提供一个示例文件，我们基于该文件来进行介绍，与微软官方保持一致，为了便于理解，在需要时我们采用其他案例进行说明。
百度和中国移动今天宣布了一项全面的合作伙伴关系，共同开发人工智能，5G和大数据这些前沿领域，两个公司的优势对于这些领域的发展是必要的。
现代人拖延产生的原因有很多，比如因为害怕失败而拖延，因为完美主义倾向而拖延，不想走出“舒适区”而拖延等等， 今天我们要针对一个常见的原因“一直觉得没有准备好，想等最佳时机再开始”而产生的拖延来看，如何从“时间折扣策略”的思路中找到些启发。
越艳丽的蝴蝶，越可能身藏剧毒；站在越强的风口上，越可能衰落的粉碎。人工智能在几十年的养精蓄锐之后，终于成为全球最热科技话题，在这个风口上，大型互联网公司、初创企业都希望分一杯羹，殊不知这个风口也是充满雷区、泡沫和挑战的风口。
最近，一个名为CopyTranslator的外语辅助阅读和翻译软件引发了不小的关注。
DeepMind开发的AlphaGo（用于下围棋的AI系统）的出现引起了强化学习的热潮。从那之后，许多公司开始投入大量的时间、精力来研究强化学习。目前，强化学习是深度学习领域中的热点问题之一。大多数企业都在努力寻找强化学习的应用实例或者将其应用在商业中的方法。目前来说，此类研究只在零风险、可观测并且易模拟的领域展开。所以，类似金融业、健康行业、保险业、科技咨询公司这样的行业不愿冒险去探索强化学习的应用。此外，强化学习中的“风险管理”部分给研究带来了很大压力。Coursera的创始人Andrew Ng曾表示：“强化学习在机器学习中，对数据的依赖远超过有监督学习。我们很难获得足够多的数据来应用强化学习算法。因此，将强化学习应用到商业实践中仍有许多工作要完成。”
从2017年底出现的加密货币奇点到容纳众多Altcoin、实用Token、新协议、优秀的落地项目和智能合约平台的整个生态系统，数字加密货币的历史是丰富的、动态的，同时也是有争议的。
选自arXiv 作者：Zhongwen Xu、Hado van Hasselt、David Silver 机器之心编译 参与：Pedro、路 近日，来自 DeepMind 的研究者 David Silver 等人发布论文，提出一种基于梯度的元学习算法，可以在线调整元参数，使得回报既能适应具体问题，又能随着时间动态调整以适应不断变化的学习环境。 强化学习（RL）的核心目标是优化智能体的回报（累积奖励）。一般通过预测和控制相结合的方法来实现这一目标。预测的子任务是估计价值函数，即在任何给定状态下的预期回报。理
使用qux主题建议环境为mysql版本为5.5以上，以及php版本为5.6以上，推荐使用（php7.0+sql5.6）
RL的基本框架如下图所示，主要是指智能体(Agent)如何学习与环境(Environment)互动的过程。 将时间离散化看待，在最开始的时间步中，环境会向智能体展示一些情景或者说智能体会观察环境得到一个结果(observation)，然后智能体必须向环境做出响应动作(action)。在下一个时间步中，环境会给出新的情景，同时也向智能体提供一个奖励(reward)，该奖励表示智能体是否对环境做出了正确的响应。 在后面的每个时间步中，环境都向智能体发送一个情景和奖励，智能体则必须做出对应的响应动作。
12.12直播预告 腾讯云高级产品经理刘迪（迪B哥）社群直播来啦~千字干货详解AI在MySQL主从延时案例中的应用，12月12日18:00前均可入群，赶快报名吧~
同事问MySQL数据类型DECIMAL(N,M)中N和M分别表示什么含义，M不用说，显然是小数点后的小数位数，但这个N究竟是小数点之前的最大位数，还是加上小数部分后的最大位数？这个还真记不清了。于是乎，创建测试表验证了一番，结果如下：
.ART .ART 域名首年注册优惠中，仅售15元/年 点击直达 .ART 域名批量注册，10个起售，仅售12元/年 （限量1000个，卖完下架） 点击直达 多年来，艺术界一直在探索人工智能的潜力。 2018 年，由巴黎艺术团体 Obvious 使用机器学习算法创作的肖像《Edmond de Belamy 》在佳士得拍卖会上以四十三万二千五百美元的价格售出，这是第一件由人工智能生成的艺术品。 从那时起，出现了几个著名的 AI 生成艺术作品案例，包括荷兰 ING 银行使用机器学习创作了一幅新的伦勃朗画作
正所谓「工欲善其事，必先利其器」，搭建好本地开发环境后，我们还需要选择一款趁手的 PHP 代码编辑器，它是我们日常编码形影相伴的兵器，可以最大化提升编码输出和工程效率。
首先我们需要通过multipass启动安装了PostgreSQL的虚拟机，然后我们就可以开启PostgreSQL数据库之旅了。
商家根据参与预售缴纳定金的数量,了解到消费者对产品的欢迎程度,从而决定生产/进货的数量,避免出现库存堆积的情况。并且,通过预售中的阶梯优惠功能,让消费者主动分享,达到推广宣传传品的目的
在之前的 【Python】Python 字面量 ( Python 数据类型 | Python 字面量含义 | 使用 print 函数输出字面量 ) 博客中 , 介绍了数据类型 ;
在全国上千场大型会展因为疫情无奈取消或延期的大环境下，有15个一线城市的超100场大型展会这样另辟蹊径：云上办会、刷脸入场、直播展销、线上签约…… 现在，通过全新的腾讯云会展解决方案，它们可以延展出更多创新的服务： 线上助展：以图文、视频、3D等形式展示商品，并且通过直播营销直观展示商品和企业实力。 供采对接：通过智能搜索和推荐匹配供需，洽谈阶段通过即时通讯、智能翻译、视频会议“面对面”，最终通过云签约达成交易。 智慧场馆：设计多元化线上场馆的体验，比如访客刷脸入场、线上移步异景进行智能引导等。 产
Magento 是一套专业开源的 PHP 电子商务系统。Magento 设计得非常灵活，具有模块化架构体系和丰富的功能。易于与第三方应用系统无缝集成。
Microsoft Office通常起价为每年70美元，但有很多方法可以免费获得它。我们将向您展示无需支付一分钱即可获取Word，Excel，PowerPoint和其他Office应用程序的所有方法。
本月的排行榜出现了自 TIOBE 榜单发布以来，近二十年从未见过的变化：前两名的位置首次出现了一个除 C 和 Java 以外的语言。C 依然位列第一，Java 跌至第三，而第二名现在是势不可挡的 Python 。
Kotlin中的泛型和java中的十分类似都是用T表示泛型 kotlin中使用 T 表示泛型。 在定义泛型函数时需要在 fun 后面加入 , 然后指明某个参数的类型为 T 泛型函数的定义： //K
好的设计模板素材总是多多益善，有了模板的助力，设计师就能快速获得灵感，轻松设计出满意的产品。今天小摹为大家分享一波优秀的APP&Web设计模板，希望它们能在这个冬天，给忙于完成各种设计的UI设计师们带来帮助。闲话少叙，我们一起来看看吧~
症状 前一段时间redis客户端在使用php connect 连接redis 的经常报一个redis server went away 等信息。 排查 首先想到的想到的是reids超时设置的问题，timeout、tcp-keepalive、以及php的default_socket_timeout时间 127.0.0.1:6381> CONFIG GET * 17) "timeout" 18) "0" 19) "tcp-keepalive" 20) "0" vim xxx/php_pat
广东省浙江商会于2005年6月18日在广州正式成立，经广东省民政厅核准注册登记的非营利性服务、中介和协调机构，商会会员分别来自浙江省的各个地区，具有较强的行业代表性，涉及医药化工、房地产开发、皮革皮具、服饰、珠宝、机械制造、服务业等30多个行业。
12.10 Nginx访问日志 Nginx访问日志的格式是在主配置文件中定义的. vim /usr/local/nginx/conf/nginx.conf //搜索log_format 日志字段含
之前，我们简单的分析介绍了实现贪吃蛇的基本原理和工具，本篇我们将进一步用代码分析其具体的形成过程。
强化学习是机器学习里面非常重要的一个派别。智能体 (agent) 会不断执行一些操作，通过结果来学习，在不同的环境中分别应该采取怎样的行动。
Unix 系统把数据存放在文件中，可以通过以下系统调用来操作文件: open(filename, how) creat(filename, mode) read(fd, buffer, amt) write(fd, buffer, amt) lseek(fd, distance, base) close(fd)
今天自己照着书一步步敲了who命令的实现。老外写的有些书就是不错，一步步启发你告诉你怎么思考，怎么根据已有的线索查询联机帮助，怎么一步步最终解决问题。真不错。 下面我就根据书上的思想，来回顾一下这将近2个小时的工作。
近年来，深度强化学习（RL）领域取得了重大进展，催生了能够在各种各样的任务中达到与人类控制能力水平相当的人工智能体，这些任务其中就包括雅达利（Atari）2600 中的一些游戏 [2]。在许多雅达利游戏中，这些智能体学习到的游戏策略远远超过了普通人类玩家的水平 [5，6，8]。然而，在整个游戏过程中持续学习人类水平的策略仍然是一个开放性的问题。
首先透露一下，最近憋着一个大招即将放送。接着请看下文，与大招相关。
在这个示例中，我们定义了一个名为 Weekday 的枚举，其中包括每个星期的日子。然后在 Main 方法中，我们将 today 变量设置为 Tuesday，并使用 ToString() 方法将其转换为字符串。
今日凌晨 OpenAI 官宣，将于美国时间 13 日上午 10 点进行一场直播。Sam Altman 随即转发这一消息，并表示「不是 gpt-5，不是搜索引擎，但我们一直在努力开发一些我们认为人们会喜欢的新东西！我感觉这就像魔法一样。」
鱼羊 Pine 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI AI绘画神器DALL·E又整新活了。 这回上新的，是自动补全大法（outpointing）。 一句话，就能直接打破画框，把《狗玩扑克》背后的狗狗赌场给还原出来： △图源：twitter@mgsiegler 在人类艺术家的提示之下，DALL·E扩画《戴珍珠耳环的少女》的过程则是酱婶的： 最后成品，不仅与原作画风统一，细节也是一口气拉满。 也难怪看完成品图，有网友直接献上膝盖： 这波是人类艺术家输了。 一众围观网友中，也有不少人已经亲自下场
介绍 日常生活中，推荐工作都是怎样开展的呢？推荐来源于经验。假设现在有人需要你基于现实生活中的数据立刻作出推荐，你会怎样做呢？首先，我们会感觉自己得像智能顾问一样聪明。其次，我们做的已经超出人类的能力范围了。因此，我们的目标就是建立智能软件，让它为我们提供值得信赖的推荐系统。 当我们访问亚马逊、Netflix、 imdb等许多网站时，我们的潜意识里已经接触到了一些推荐系统了。显然，这些都已经成为了网络营销（网上推送产品）不可分割的一部分。我们在此做进一步了解。 本文中笔者通过生活中的例子向大家解释了推荐系统
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