Fishing effort, measured in hours of inferred fishing activity. Each asset is the effort for a given flag state and day, with one band for the fishing activity of each gear type.
Fishing vessel presence, measured in hours per square km. Each asset is the vessel presence for a given flag state and day, with one band for the presence of each gear type.
人工智能不仅用在了我们日常所遇到的商品推荐、美颜换脸App里，还出现在了一些你可能意想不到的地方，比如说——
中国有句俗语叫“三天打鱼两天晒网”。假设某人从某天起，开始“三天打鱼两天晒网”，问这个人在以后的第N天中是“打鱼”还是“晒网”？
人工智能目前在交付机器人，自动驾驶汽车以及海洋生态追踪系统领域飞速发展。Global Fishing Watch是由谷歌，Skytruth和Oceana共同创建的一个平台，负责监测全球的捕鱼活动，宣布增加两个新的数据层以提高过度捕捞的“透明度”和“警觉度”。
💡💡💡本文主要内容:详细介绍了船舶目标检测系统，在介绍算法原理的同时，给出Pytorch的源码、训练数据集以及PyQt6的UI界面。在界面中可以选择各种图片、视频进行检测识别，可进行置信度、Iou阈值设定，结果可视化等。
foreach用法和之前的数组遍历是一样的，只不过这里遍历的key是属性名，value是属性值。在类外部遍历时，只能遍历到public属性的，因为其它的都是受保护的，类外部不可见。
今天我们来说一个MySQL查询的例子，比如有一个统计需求， 分组后的数据，我们知道只能使用聚合函数进行统计， 那如果要根据分组约定，将一系列的值合并到单个字段显示出来， 应该怎么写呢？
实在是没办法，本来打算向web方向努力，结果被学校通知所有专业都必须学习C语言，，
要创建高级查询，请使用查询编辑器。mashup 查询由由let表达式封装的变量、表达式和值组成。变量可以通过使用 # 标识符和引号中的名称来包含空格，如 #"Variable name"。
我们经常会遇到因变量有多个取值而且无大小顺序的情况，比如职业、婚姻情况等等，这时一般的线性回归分析无法准确地刻画变量之间的因果关系，需要用其逻辑回归分析方法来进行拟合模型。
String 是最常用的一种数据类型，普通的 key/value 存储都可以归为此类，即可以完全实现目前 Memcached 的功能，并且效率更高。
The white-space CSS property sets how white space inside an element is handled.
在本文中，我将深入研究谷歌的BERT生成的word embeddings，并向你展示如何通过BERT生成自己的word embeddings。
（VRPinea 8月8日讯）今日重点新闻：部分与埃森哲签约的Meta外包员工被裁员；Oculus原CTO卡马克认为Meta在元宇宙上的投入和产出比不合理；Meta旗下VR吃鸡游戏《Population: One》从今年10月31日起将不再支持Quest 1。
本题的演示exp有多次4字节写所以容易出现io卡住的情况，可以尝试分解成两次2字节写来解决
就在今年 9 月，这款从开放公测起便屡次登顶国内外讨论热度和手游吸金榜第一的开放世界冒险游戏更新了版本，添加 / 丰富了地图，并且上线了一款小游戏——钓鱼。游戏中多个水域都有钓鱼点，不同的位置可以钓不同的鱼。
当然不是做黑产去盗别人扣扣，也没有啥查看别人隐私信息的癖好，搭建该站点的适用对象为->使用社会工程学定向钓鱼攻击的安全渗透人员
ES6里除了增加了Set（集合类型）外，笔者在这篇文章《Set与WeakSet》有过介绍，今天这篇文章将介绍引入的新类型——Map(映射类型)及WeakMap。映射类型在计算机科学中定义属于关联数组，而关联数组的定义是若干键值对(Key/Value Pair)组成的集合,其中每个Key值都只能出现一次。
ES6里除了增加了Set（集合）类型外（笔者在这篇文章《Set与WeakSet》有过介绍），今天的这篇文章笔者将继续介绍ES6引入的新类型——Map(映射类型)和其对应的弱类型WeakMap。映射类型在计算机科学中定义属于关联数组，而关联数组的定义是若干键值对(Key/Value Pair)组成的集合,其中每个Key值都只能出现一次。
对于一些生活在海洋里的物种，全球海洋温度影响它们栖息地的质量。当对于它们的后续繁衍来说温度改变太大的时候，这些物种就会迁徙去寻找新的栖息地去更好地安放当前和未来的生殖繁衍。一个例子就是美国缅因州的龙虾的种群，它缓慢地往加拿大北部迁徙，那六更低的温度提供一个合适的栖息地环境。这种地理上的人口转移可能会对那些依赖海洋生物稳定性的公司的生计造成严重的破坏。
本文将介绍几种简单的文本数据预处理方法，希望与大家共同学习分享。
微软发布了其最新版本的机器学习框架：ML.NET 0.11带来了新功能和突破性变化。
自己最浅显的理解：数学建模是基于数学表达式，数学表达式只认数字（连续变量），不认字符（分类变量）；那么如何将我们收集到的数据中的字符转换成数字，科学家起了一个比较高端的名字叫做特征工程（feature engineering） 比如这一小节中使用到的示例数据：1994年美国成年人的收入，此数据集的任务是预测一名工人的收入是高于50,000美元还是低于50,000美元。数据集中的变量包括：
用stegsolve打开，发现Green plane 0 和Blue plane 0，两张图那个小猪里面好像有一个二维码的线条，证明了这个题目是lsb加密图片隐写 根据出题人提示，
每一个晴天，父亲都会让他儿子带上他强劲的望远镜，爬山房子附近最高的山顶去查看地平线来预报下午的天气。儿子对他的父亲承诺他会去并且获取到天气预报，在他离开之前他对他的父亲做出了承诺。
logistic回归及其MLE 当我们考虑解释变量为分类变量如考虑一个企业是否会被并购，一个企业是否会上市，你的能否考上研究生 这些问题时，考虑线性概率模型P(yi =1)= β0 + β1xi 显然是不合适的，它至少有两个致命的缺陷：1、概率估 计值可能超过1，使得模型失去了意义;(要解决这个问题并不麻烦，我们将预测超过1的部分记为1，低于0的 部分记为0，就可以解决。这个解决办法就是计量里有一定历史的tobit模型)2、边际效应假定为不变，通常来说 不合经济学常识。考虑一个边际效应递减的模型(假定真实
由于我们在前面已经讨论过了神经网络的分类问题，如今再从最优化的角度来讨论logistic回归就显得有些不合适了。Logistic回归问题的最优化问题可以表述为：寻找一个非线性函数sigmoid的最佳拟合参数，求解过程可使用最优化算法完成。它可以看做是用sigmoid函数作为二阈值分类器的感知器问题。 今天我们将从统计的角度来重新考虑logistic回归问题。 一、logistic回归及其MLE 当我们考虑解释变量为分类变量如考虑一个企业是否会被并购，一个企业是否会上市，你的能否考
当我们考虑解释变量为分类变量如考虑一个企业是否会被并购，一个企业是否会上市，你的能否考上研究生
（VRPinea 10月13日讯）2021年第3季度末，伴随着温度的居高不下，元宇宙也被国内外大厂纷纷追捧。除了Facebook将用5000万美元基金，来开发元宇宙项目Horizon平台之外，
NoFollow 是 Google 曾经提出的一个a新标签，目的是减少垃圾留言（例如米扑博客的留言：https://blog.mimvp.com/about#comments），解释当前页面与此留言链接指向页面之间的关系。使用了此标签表明链接与网站作者无关，也就是说搜索引擎不会用这个链接计算网站的 PR 值。很多博客程序都会自动在评论链接中加上 nofollow 标签。现在主流的 Blog 程序，如 WordPress 和 MovableType 均默认为其留言与 trackback 中的链接自动添加 nofollow 属性。这样可以使 Spammer 意图通过这种方式提高网站流行度的目标落空。
MQTT是一个物联网传输协议，它被设计用于轻量级的发布/订阅式消息传输，旨在为低带宽和不稳定的网络环境中的物联网设备提供可靠的网络服务。MQTT是专门针对物联网开发的轻量级传输协议。MQTT协议针对低带宽网络，低计算能力的设备，做了特殊的优化，使得其能适应各种物联网应用场景。
DNS遭受劫持示意图 DNS劫持可用于DNS域欺骗(Pharming，攻击者通常目的是为了显示不需要的广告以产生收入）或用于网络钓鱼（fishing，攻击者目的是为了让用户访问虚网站并窃取用户的数据和凭据）。 互联网服务提供商（ISP）也可能通过DNS劫持，以接管用户的DNS请求，收集统计数据并在用户访问未知域名时返回广告或者屏蔽对特定网站的访问。
据The Information报道，Facebook正计划以45亿美元收购半导体公司Cirrus Logic，以寻求从移动平台向新平台的转变。Cirrus Logic是一家成立于1981年的半导体公司，并有向苹果及其他公司提供芯片的业务。
贪婪(Greedy) *：匹配最长。在贪婪量词模式下，正则表达式会尽可能长地去匹配符合规则的字符串，且会回溯。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。好的数据结构会影响速度。好的数据库表设计会影响数据库操作效率。特别是数据多的时候，如果表的结构不好的话操作的时候条件（where后的内容）会变的非常复杂。 SQL是关系数据库中用到的一种语言。所以，为了简化SQL，表的关系（内部和外部）要尽量设计的合理。 下面有几个可以参照的步骤： 1）找出那个表要描述的东西； 2）列出你想通过这个表得到的相关信息的列表； 3）通过上面的信息列表，将信息划分成一块块小的部分，通过此小块来建表； 比如说： 现在需求是： 1）我需要一个表来管理我的朋友的个人信息； 2）我想要的是：通过名字查到某人的地址，生日和邮箱； 3）将上面的信息划分成一块块分别对应表里的一个字段，所以表可以如下： 姓名
中科星途遥感图像解译大赛今年有六个赛道，涵盖检测、分割、跟踪等任务。其中检测主赛道依托中科院新发布的百万级实例的FAIR1M数据集。具体赛道情况如下：
（VRPinea 8月26日讯）今日重点新闻：扎克伯格在一档播客节目中透露Meta下一款VR设备将于10月推出；《终极钓鱼模拟器2》正在制作VR版本且将于半年后发布；卡普空将在东京电玩展上开放PSVR 2版《生化危机8》试玩。
人工智能、机器学习、统计学和数据挖掘有什么区别？ 是否可以这样说，它们是利用不同方法解决相似问题的四个领域？它们之间到底有什么共同点和不同点？如果它们之间有层次等级的区分，应该是怎样一回事？ 我假定题主是想得到一个清晰的图，上面有各个领域清晰的分界线。因此，在这里我尝试用我最简单的方式来解释这个问题。 机器学习是一门涉及自学习算法发展的科学。这类算法本质上是通用的，可以应用到众多相关问题的领域。 数据挖掘是一类实用的应用算法（大多是机器学习算法），利用各个领域产出的数据来解决各个领域相关的问题。 统计学是一
前段时间，作者在 stats.stackexchange.com（译注：国外的一个系列问答网站，其中Stack Overflow是其中一个子站）看到一个很有意思的问题，引起了他的注意。经过阅读和分析 StackExchange 上的所有答案后，他觉得有必将其想法写下来。 以下是 StackExchange 上的问题： 人工智能、机器学习、统计学和数据挖掘有什么区别？ 是否可以这样说，它们是利用不同方法解决相似问题的四个领域？它们之间到底有什么共同点和不同点？如果它们之间有层次等级的区分，应该是怎样一回事？
已经有人总结过可以让ChatGPT作为Midjourney图像生成的模板。在本文中，我们将展示如何根据个人用例创建这些提示，这可以让ChatGPT生成的提示可控性更高。
俗话说得好，常在河边走，哪能不湿鞋？俗话又说了，出来混，早晚要还的。只是没想到自己还的这么快。就在之前的几篇关于MITM的笔记兼科普文刚发布不久，我自己就遭遇了一次中间人攻击。无奈由于技不如人，当时花了两天都没找到原因。不过吃一堑长一智，虽然丢了点个人信息，但总算明白了对方的手法。在此记录一下当时的排查过程，就当是为自己作个提醒吧。
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