自 2020 年 3 月首次发布 DeBank 的 DeFi 网络钱包以来,我们收到了社区用户的广泛反馈。有些人可能已经注意到,我们发布了全新版本的一体式 DeFi 钱包,其中优化了“投资组合”、“DeFi 比率”、“DeFi 列表”、“排名”面板以及新支持的 PWA 版本用于移动设备。
译者:王恒 审校:朱玉雪 本文长度为685字,预估阅读时间2分钟。 我们今天要向大家介绍应用市场正在发生的变化以及潜在原因 SensorTower 针对排名前15的 app 做了一个分析研究,这些
Python locust 是一个基于 Python 的开源负载测试工具,可以模拟大量用户并发访问网站、API等,以测试它们的性能和承受能力。Python locust 具有易于编写和运行的脚本、实时监控和可扩展性等特点,因此在实际的软件开发中得到了广泛应用。本文将详细介绍如何使用 Python locust 进行负载测试。
作者:董士纬 腾讯PCG社交平台部产品策划 导语| Discord是当今风头正盛的实时交流社群产品,估值已超过100亿美元。在多达9轮至少5亿美元的融资中腾讯的身影连续多次出现。本文尝试用一图说清Discord的整个发展轨迹,进而从中探寻百亿美元估值炼成的一些关键要素。 01 Discord是什么? Discord是一个实时的社群/社区,支持文字、图片、语音视频连麦等形式进行交流。在2020年接近翻倍的增长后,Discord当前的MAU已过亿,且仍然在全球范围内维持稳步增长。 *数据来源:Ap
文 / Balu Adsumilli, Steve Benting, Chao Chen, Anil Kokaram, and Yao-Chung Lin
恶意软件设计和部署的关键之处,在于将自己伪装成合法的APP,欺骗用户用户下载和运行恶意文件,以此感染目标设备和系统。为了更好地进行伪装,恶意软件制作者在设计之初就会使用各种技巧和方法。 例如将恶意软件可执行文件伪装成合法应用程序,使用有效证书对其进行签名,或破坏可信赖的站点以将其用作分发点等。 据免费的可疑文件分析服务安全平台 VirusTotal的数据,恶意软件的伪装技巧比我们想象的要大的多。VirusTotal根据每天提交的 200 万份文件编制了一份恶意软件报告,展示了从 2021年1月到2022年7
对于Git项目开发,有一些可视化的工具,如gitk,giggle等,来查看项目的开发历史。但对于大型的项目,这些简单的可视化工具远远不足以了解项目完整的开发历史,一些定量的统计数据(如每日提交量,行数等)更能反映项目的开发进程和活跃性。今天给大家推荐的这款工具:GitStats,它能生成如下的一些统计数据,并且可以图表形式进行展示对比。
ChatGPT的上线是人工智能发展的分水岭。2022年11月30日发布之后,它在互联网上掀起了一场风暴,短短五天内用户数量就突破了一百万。
如果有这样一款 Discord 机器人,它既能访问互联网,又能绘画,还能给 YouTube 视频提供摘要。最重要的是,它是完全免费的,不需要提供 OpenAI 的 API Key,我就问你香不香?
Lungo Mac版使你即使长时间不进行电脑操作,并且以非全屏模式观看YouTube视频,也不会休眠!
随着社交媒体发展越来越迅速,当真是士别三日当刮目相待。如果你在管理公司的社交媒体,就一起来看看以下这10份统计数据带给我们对于社交媒体战略的反思: 1. Twitter上增长最快的用户群体在55-64岁之间 a. 比2012年增长了79% b. 45-54年龄层的用户在Facebook和Google+增长率都是最高的 c. 该年龄层用户群在Facebook占比已经达到46% d. 该年龄层用户群在Google+占比54% “社交媒体是年轻人的玩意”,在这份数据面前,这个说法显然站不住脚。你或许需要调整设计媒
这里我们先要去想,数据的来源,数据来源在哪?当然是以后的各个工具的使用次数了。那么这个使用次数我们记载到哪里呢?
监控品牌知名度和衡量投资回报率在营销活动是重要的商业挑战,尤其是在广告驱动产业。品牌经常不得不在广告牌,包括户外或网站上,利用有限的时间曝光自己。在这篇文章里,我们会利用深度学习做一个商标检测和知名度
Kurukshetra是一款功能强大的开源框架,该框架的主要目标就是通过交互式的问题解决方式来告诉广大研究人员或开发人员如何能够更好地实现安全编码。Kurukshetra本质上是一个Web框架,并未托管合理复杂的安全编码挑战提供坚实的基础,同时仍然能够根据用户输入高效动态地在安全的沙盒环境中执行每个挑战。
大数据文摘作品 编译:李雷、张馨月、王梦泽、小鱼 除了文中所附的代码块,你也可以在文末找到整个程序在Jupyter Notebook上的链接。 在数据科学或统计学领域的众多话题当中,我觉得既有趣但又难理解的一个就是贝叶斯分析。在一个课程中,我有机会学习了贝叶斯统计分析,但我还需要对它做一些回顾和强化。 从个人观点出发,我就是想更好地理解贝叶斯理论,以及如何将它应用于现实生活中。 本文主要是受到了RasmusBååth在Youtube上的系列节目“贝叶斯数据分析入门”的启发。RasmusBååth非常善于让你
新智元报道 来源:thenextweb.com 编辑:肖琴 【新智元导读】根据亚马逊的网站流量分析平台Alexa的数据,在美国,访问Reddit网站的流量已经超过Facebook。Google仍然
近年来,有许多声音支持使用DORA指标来衡量组织内部开发者赋能的成效: 你的平台工程、运维和开发者体验工作方面的努力是否真正使开发者更容易交付新功能和维护服务。这五个指标(比原始2020年报告中的四个指标更全面)包括:
Python 数据科学教程:分析 Stack Overflow 2019 年 开发者调查表 https://www.youtube.com/watch?v=_P7X8tMplsw 在此 Python
对于如何衡量一个开源项目的质量和健康状态,我们可以从分析项目的不同方面着手,例如技术健康状况(GitHub 上的分叉数量、随时间变化的贡献者数量以及bug的数量)、财务状况(捐赠和收入)、社区活跃度(社交媒体提及、帖子分享和跨社交媒体渠道的情感分析)以及多样性和包容性(制定行为准则、创建包容性活动,举办对色盲人士友好的演示文稿以及项目设计等)。
【导读】这个项目提供了大量的中文预训练词向量。包含多种representations(包括dense和sparse)、多种词粒度(word、ngram、char等),多种窗口大小,多种语料(百度百科、人民日报等)训练出的Word Embedding。总有一款适合你。此外,该项目还提供了一个中文类比推理数据集CA8以及一个能够评估词向量质量的工具。 编译 | 专知 参与 | Yukun, Huaiwen Chinese Word Vectors 中文词向量 WordEmbedding格式 ---- ----
一、实验介绍 1.1 内容简介 不知道你是否朋友圈被刷屏过nba的某场比赛进度或者结果?或者你就是一个nba狂热粉,比赛中的每个进球,抢断或是逆转压哨球都能让你热血沸腾。除去观赏精彩的比赛过程,我们也
由于Intellij idea不支持显示ascii颜色,grep-console 可以设置不同级别log的字体颜色和背景色.
对于许多开源社区的长远发展,跟踪不同类型的社区数据指标尤为重要。指标能让开源项目洞察到具体工作落地,并帮助了解社区的总体情况。为此,开源社区会从各种来源提取数据,并使用可视化工具分析这些数据,从而作出有助于项目的明智决定。本文翻译自《Measuring the Health of Open Source Communities》,介绍了在行业领先的开源社区是如何高效管理社区数据。
上周,一位名为 FujiwaraChoki 的程序员在观看短视频的过程中突发奇想,开发了一款叫 Money Printer 的一键视频生成工具。
在这篇文章中,我们想展示一些不同于流行的东西。这些都是深夜浏览GitHub的感悟,以及同事们分享的压箱底东西。这些软件包中的一些是非常独特的,使用起来很有趣的Python包。
本文使用Python建立对数据的理解。我们会分析变量的分布,捋清特征之间的关系。最后,你会学习给样本分层,并将数据集拆分成测试集与训练集。
去年11月,Vitess成为第八个毕业的CNCF项目,加入了Kubernetes、Prometheus、Envoy、CoreDNS、containerd、Fluentd和Jaeger等一系列令人惊叹的项目。为了说明这个里程碑,我从Vitess的共同创造者Sugu Sougoumarane的大脑中选取了一些花絮,让他分享我们是如何走到今天,我们面临的障碍,我们前进的方向。
发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/155989.html原文链接:https://javaforall.cn
在当下软件应用的开发过程当中,自研的内部代码所占的比例逐步地减少,开源的框架和共用库已经得到了广泛的引用。如下图所示,在一个Kubernetes部署的应用当中,我们自己开发代码所占的比例可能连0.1%都不到。
作为 Core Data 的继任者,全新的 SwiftData 框架在 WWDC 2023 上正式发布。SwiftData 预计会在未来很长一段时间内成为苹果生态系统的主要对象图管理和数据持久化解决方案,为开发者提供服务与支持。本文将讨论,在不使用 Core Data 数据栈的情况下,开发者如何在 SwiftData 中调用 Core Data 提供的高级功能,以扩展 SwiftData 目前的能力。
对于Git项目开发,有一些可视化的工具,如gitk,giggle等,来查看项目的开发历史。但这些简单的可视化工具远远不足以了解项目完整的开发历史,类似于gitstats的定量统计数据工具则(如每日提交量,行数等)更能反映项目的开发进程和活跃性。
教科书和课程会让你误以为精通,因为材料就在你面前。但当你尝试去应用它时,可能会发现它比看起来更难。而「项目」可帮助你快速提高应用的 ML 技能,同时让你有机会探索有趣的主题。
PyPI(Python Package Index)是 Python 的正式第三方软件包的开源软件存储库,它类似于 CPAN(Perl 的存储库)。pip 等一些软件包管理器就是默认从 PyPI 下载软件包。任何用户都可以下载第三方库和上传自己开发的库,目前通过 PyPI 可以下载超过 23.5 万个 Python 软件包。
当涉及抓取和分析在线视频平台数据时,Python爬虫是一个强大而有用的工具。下面我将为您提供一些步骤和代码示例,来帮助您进行这样的实战操作。
目前项目在移动端上,首推使用微信小程序。各项目的小程序访问数据有必要进行采集入库,方便后续做统计分析。虽然阿拉丁后台也提供了趋势分析等功能,但一个个的获取数据做数据分析是很痛苦的事情。通过将数据转换成sql持久化到数据库上,为后面的数据分析和展示提供了基础。
雷刚 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 今天是开学第一天!心里只有学习的量子位,发现Hacker News上又有高分话题,而且还跟学习有关! 这次讨论的主题是: 想搞机器学习/A
数据抓取公司泄露了2.35亿个Instagram,TikTok和YouTube用户记录
译者丨Matrix链接丨https://modus.medium.com/https-medium-com-lucy-todd-how-to-master-data-visualization-7b82217a665a 如果你已有一组或两组可靠的统计,并准备分享给你的听众。写出来?画张图?用表格?为了确保你的听众理解信息,统计的呈现必须要可信和精确。 然而可视化类型的选择,既不是纯粹美学也不是完全个人化。一个不合适的方案,受众可能会觉得乏味或者费解,甚至兼而有之。更有甚之, 不精确的数据可视化会造成你和你
如果你已有一组或两组可靠的统计,并准备分享给你的听众。写出来?画张图?用表格?为了确保你的听众理解信息,统计的呈现必须要可信和精确。
在幕后,Dune 将难以访问的数据转换为人类可读的表格。这些表使得编写从区块链中检索信息的 SQL 查询成为可能。Dune 还允许您访问其他用户的公开查询,以便您可以从他们停下来的地方继续。
来源:DeepHub IMBA 本文共1200字,建议阅读5分钟在本文中将介绍一些对数据科学和机器学习爱好者最有用的 Github 代码库。(排名顺序不分先后) 1、The Algorithm 数据结构是计算机科学中最流行的词,可能紧随其后的是数据科学。但是每个计算机科学专业的学生都必须了解数据结构,如果你打算在该领域从事长期职业,那么它是最重要的学习之一。无论您是 ML 工程师、Web 开发人员、移动开发人员还是本科生,这都是应该在书签收藏中拥有的一个repo。他们还有一个网站,用于查看和运行 10
GitHub 不仅是目前最流行的代码管理工具之一,也是普及开源文化的最大贡献者的平台。
作者:Sidath Asiri 翻译:Nicola 校对:卢苗苗 原文标题:MeetArticial Neural Networks 本文通过使用浅显易懂的语言和介绍youtube上的实验方式带读者
悬镜供应链安全情报中心通过持续监测全网主流开源软件仓库,结合程序动静态分析方式对潜在风险的开源组件包进行动态跟踪和捕获,发现大量的开源组件恶意包投毒攻击事件。在2024年4月份,悬镜供应链安全情报中心在NPM官方仓库(https://www.npmjs.com/)和Pypi官方仓库(https://pypi.org/)上共捕获772个不同版本的恶意组件包,其中NPM仓库投毒占比接近89%, Pypi仓库投毒占比11%;Pypi官方仓库经历3月份遭受集中式投毒后,对新发布组件包进一步加强审查力度,本月Pypi恶意投毒攻击呈现大幅下降趋势。
在公司用python写了个统计数据并通过xlsxwriter模块生成excel的小工具, 完成后使用py2exe转换成exe文件过程中遇到了些问题, 记录下.
相比于其他体育运动,足球的数据统计和分析工作开展得很晚,而且鉴于比赛的特殊性也没有太多的经验可供参考。不过,随着大数据时代的到来,这种趋势越来越明显,我们需要做的不仅是搜集数据,而且需要更好的分析数据
2、nsqlookupd:管理拓扑信息,其实就是围绕 nsqd 的发现服务,因为其存储了 nsqd 节点的注册信息,所以通过它就可以查询到指定 topic 主题的 nsqd 节点。
近两年来,Shlayer木马一直是MacOS平台上最常见的恶意软件,十分之一的MacOS用户受到它的攻击,占该操作系统检测到攻击行为的30%。第一批样本发现于2018年2月,此后收集了近32000个不同的木马恶意样本,并确定了143个C&C服务器。
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