3字母百万域名被仲裁，DME.com被申请仲裁，背后有不少实力不俗的潜在终端，例如美国模具供应商DME公司、迪拜医疗器械中心等。市面上有不少医疗器械终端使用“DME”作为简称。该域名长期显示在DME在线服务有限公司名下，没有看到任何交易记录。根据DomainIQ的域名评估，其当前估值高达17.9万美元，约118万元。
ENS是EthereumNameService的缩写，中文名为“以太坊域名服务”，是一种基于以太坊区块链为基础的可扩展的、分布式的、开放的命名系统，主要为人们提供可读的映射名称。
前言 从 Jekyll 到 GitHub Pages 中间踩了许多坑，终于把我的个人博客BY Blog搭建出来了。。。 本教程针对的是不懂技术又想搭建个人博客的小白，操作简单暴力且快速。当然懂技术那就
从 Jekyll 到 GitHub Pages 中间踩了许多坑，终于把我的个人博客BY Blog搭建出来了。。。
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Node.js 20 已经发布，带来了创新和激动人心的新时代。这个开创性的版本于2023年4月18日首次亮相，并将在2023年10月发布长期支持（LTS）版本，并且将持续支持至2026年4月，下面小编就为大家介绍一下Node.js20的几个新特性：
导读：女神节来了，数据叔终于忍不住要聊一聊这个憋了很久的八卦，世界上第一位程序员，当然也是世界上第一位女程序员——Ada。
Bleeping Computer 网站披露，美国牙科协会（ADA）遭到了网络攻击。目前，该协会正在积极调查攻击事件，同时关闭了部分网络系统。
众所周知，编程女性实乃凤毛麟角，不说职场偏见，单说一些程序设计都会流露出“性别偏见”，打引号是因为接下来我说的纯属玩笑，大家可不要当真。
没有内容，只有一个附件，是一个HTML文件，俗称网页。其实这种的一看就是钓鱼或者诈骗网站，不过出于好奇，我还是想把它下下来看一下。出于安全考虑，首先看一下源码，源码如下：
针对具有更高安全需求的行业，AdaCore 表示将为其 Rust fork 提供长期支持。
FreeNAS的是一个开源的基于BSD和集成RAID支持了ZFS文件系统的网络附加存储（NAS）操作系统。 FreeNAS操作系统完全基于BSD，可以安装在虚拟机或物理机器上，通过计算机网络共享数据存储。
├─atomic │ ├─corp │ │ └─SOURCE │ │ ├─ABOUTSW │ │ │ ├─LIB.ADA │ │ │ ├─LIB.ARA │ │ │ ├─LIB.IDA │ │ │ ├─LIB.IRA │ │ │ └─SRC │ │ ├─ADMTOOLSDLL │ │ │ ├─lib.IDA │ │ │ ├─lib.IRA │ │ │ └─src │ │ ├─ALERTQ │ │ │ ├─LIB.ADU │ │ │ ├─LIB.ARU │ │ │ ├─LIB.IDU │ │ │ ├─LIB.IRU │ │ │ └─SRC │ │ ├─ALERTSVC │ │ │ ├─LIB.ADU │ │ │ ├─LIB.ARU │ │ │ ├─LIB.IDU │ │ │ ├─LIB.IRU │ │ │ └─SRC │ │ ├─ALERTUI │ │ │ ├─LIB.ADA │ │ │ ├─LIB.ARA │ │ │ ├─LIB.IDA │ │ │ ├─LIB.IRA │ │ │ └─SRC │ │ ├─APCOMM │ │ │ ├─LIB.ADA │ │ │ ├─lib.ADUK │ │ │ ├─LIB.ARA │ │ │ ├─lib.ARUK │ │ │ ├─LIB.IDA │ │ │ ├─lib.IDAV │ │ │ ├─lib.IDUK │ │ │ ├─LIB.IRA │ │ │ ├─lib.IRAV │ │ │ ├─lib.IRUK │ │ │ └─SRC │ │ ├─APEVENT │ │ │ ├─lib.ADUK │ │ │ ├─lib.ARUK │ │ │ ├─lib.IDAV │ │ │ ├─lib.IDUK │ │ │ ├─lib.IRAV │ │ │ ├─lib.IRUK │ │ │ └─SRC │ │ ├─APKERNEL │ │ │ ├─lib.ADUK │ │ │ ├─lib.ARUK │ │ │ ├─lib.IDAV │ │ │ ├─lib.IDUK │ │ │ ├─lib.IRAV │ │ │ ├─lib.IRUK │ │ │ └─SRC │ │ ├─APUI │ │ │ ├─lib.ADUK │ │ │ ├─lib.ARUK │ │ │ ├─lib.IDAV │ │ │ ├─lib.IDUK │ │ │ ├─lib.IRAV │ │ │ ├─lib.IRUK │ │ │ └─SRC │ │ ├─APWCMD │ │ │ ├─LIB.ADA │ │ │ │ └─WINNT │ │ │ ├─LIB.ARA │ │ │ │ └─WINNT │ │ │ ├─LIB.IDA │ │ │ │ ├─WIN95 │ │ │ │ └─WINNT │ │ │ ├─LIB.IRA │ │ │ │ ├─WIN95 │ │ │ │ └─WINNT │ │ │ └─SRC │ │ ├─APWUI │ │ │ ├─LIB.IDA │ │ │ │ ├─NAVW │ │ │ │ └─NAVWPRV │ │ │ ├─LIB.IRA │ │ │ │ ├─NAVW │ │ │ │ └─NAVWPRV │ │ │ └─SRC │ │ ├─APWUTIL │ │ │ ├─LIB.ADA │ │ │ ├─LIB.ARA │ │ │ ├─LIB.IDA │ │ │ ├─LIB.IRA │ │ │ └─SRC │ │ ├─ASFCACHE │ │ │ ├─lib.ADUK │ │ │ ├─lib.ARUK │ │ │ ├─lib.IDUK │ │ │ ├─lib.IRUK │ │ │ └─SRC │ │ ├─ATMIGAPP │ │ │ ├─LIB.IDA │ │ │ ├─LIB.IRA │ │ │ └─SRC │ │ ├─ATMIGRAT │ │ │ ├─LIB.IDA │ │ │ ├─LIB.IRA │ │ │ └─SRC │ │ ├─BIN.ADA │ │ │ ├─NAVW │ │ │ ├─NAVWNT │ │ │ ├─NAVWNTPR │ │ │ ├─NAVWPRV │ │ │ ├─SERVER │ │ │ ├─WINNT │ │ │ └─WORKSTAT │ │ ├─BIN.ADU │ │ │ └─NAVWNTPR │ │ ├─bin.ADUK │ │ ├─BIN.ARA │ │ │ ├─NAVW │ │ │ ├─NAVWNT │ │ │ ├─NAVWNTPR │ │ │ ├─NAVWPRV │ │ │ ├─SERVER │ │ │ ├─WINNT │ │ │ └─WORKSTAT
1946年2月14日，世界上第一台计算机在美国宾夕法尼亚大学诞生。从此，计算机技术和工作开启了高速发展的路程。 现如今，计算机科学已然成为了一门发展快、渗透性强、影响深远的学科，而计算机产业在世界范围内发展成为具有战略意义的产业，程序员成为了十分抢手的职业。 在互联网IT行业当中，从业的人员以男性居多，性别比例的不均衡也是日常被调侃的话题。 都2202年了，“女孩天生不适合搞IT”的论调仍旧盛行，然而真实历史向我们讲述的，是一个截然不同的故事。 事实上，世界上第一位程序员就是一名女子，也是最早意识到计
ADA ╳ PUPU 线上限量开售！ 在宇宙中游荡的Ada来到了PUPU星球，传说中拥有神奇力量的噗噗星人就生活在这颗星球上。在这里，他与星球的王族企鹅PUPU一见如故。Ada身着未来科技打造的超级太空服，邀请PUPU与自己一同穿梭在浩瀚的宇宙中，探索过去与未来的无限可能，成为星际中的冒险家。 01 / 产 品 概 述 QQ潮玩本次联合上海原创潮玩工作室Taki Toys 推出最新 QQ x PUPU x Ada 三方联名潮玩企划，并融入油彩，腐蚀、手绘等设计元素，力求呈现现代潮流与复古文艺
一般大家写程序，都是用来做一些爱做的事情，其中少不了的是对数据进行分类。今儿个咱们开始认认识python中的第一个数据类型：字符串。
去年年底，英伟达正式发布了「减量不减价」的中国特供版消费级旗舰显卡——RTX 4090 D。
ASEMI代理ADA4940-1ACPZ-R7原装ADI车规级ADA4940-1ACPZ-R7
我所在的公司目前使用的K8S是RedHat的OpenShift 4, 虽然有官方文档, 并且有专门的 Develop 章节, 但是实际使用发现, 开发者(特别是中国的开发者, 传统行业\金融行业的开发者)关注的功能和章节相去甚远. 所以我专门针对开发经常问我的问题, 总结出来这个系列文章.
Bagging 集成学习是通过集成多个具有差异性的子模型构成的，这些子模型之间是相互独立的。除了 Bagging 这类集成学习方式之外，还有另外一类非常典型的集成学习方式 Boosting，"boosting" 的中文意思为增强推动，这类集成学习与 Bagging 这类集成学习最大的不同在于，Boosting 中的子模型之间不再是独立的关系，而是一个相互增强的关系，集成的每个模型都在尝试增强（Boosting）整体模型的效果。 Boosting 类的集成学习，主要有：Ada Boosting 和 Gradient Boosting 两种。
当我们在一台电脑上安装了多个操作系统，且电脑只有一个蓝牙适配器时，如果此时使用蓝牙设备（比如蓝牙鼠标），且希望切换系统时能自动连接，则会发现问题：
【Python3.7学习笔记】一、环境搭建 【Python3.7学习笔记】二、第一个python程序 【Python3.7学习笔记】三、变量和简单数据类型 【Python3.7学习笔记】四、列表 【Python3.7学习笔记】五、字典
继英伟达上一代Ampere安培架构之后，英伟达的下一代产品原本是Hopper(霍珀)，此次Ada Lovelace属于中途插队。
大群口嗨一时爽，不得不为公司HR做了一个基于内部文档的ChatBot。大概花了2周的个人业余时间，算起来有2个工作日。Open AI ChatGPT Key缺乏、网络延迟以及Open LLM性能不佳的问题，索性不使用LLM进行搜索关联文档后输出优化。
来源：https://baike.baidu.com/item/%E9%98%BF%E8%BE%BE%C2%B7%E6%B4%9B%E8%8A%99%E8%8E%B1%E6%96%AF/1201094
在本章中，你将学习可在Python程序中使用的各种数据，还将学 习如何将数据存储到变量中，以及如何在程序中使用这些变量。
导读：上篇文章推荐算法｜FM模型原理简介中我们介绍了FM模型原理，本次我们通过python进行实例展示。为了提升模型性能，本次代码同步引入加入L2正则及Adagrad。
Istio 是平台工程师信任的一个项目，用于在其 Kubernetes 生产环境中实施安全策略。我们非常关注代码的安全性，并维护一个健壮的漏洞管理程序[2]。为了验证我们的工作，我们定期邀请项目的外部审查，我们很高兴地公布我们的第二次安全审计的结果[3]。
一直想在Kaggle上参加一次比赛，奈何被各种事情所拖累。为了熟悉一下比赛的流程和对数据建模有个较为直观的认识，断断续续用一段时间做了Kaggle上的入门比赛：Titanic: Machine Learning from Disaster。 总的来说收获还算是挺大的吧。本来想的是只简单的做一下，在整个进行的过程中发现有很多好的Kernels以及数据分析的流程和方法，但是却鲜有比较清晰直观的流程和较为全面的分析方法。所以，本着自己强迫症的精神，同时也算对这次小比赛的一些方式方法以及绘图分析技巧做一个较为系统的
这是我的私货，也是一个督促自己的计划。有一些迷茫困惑的时候，常看一些电影、小说、哲学、宗教，发现一些时隐时现的东西被反复提起，这促成了我想去了解不同的人，去学习模仿和记录，于是有了羔羊计划。
如果能提前准确预测这些信息，可以为医生提供重要见解，从而能够相应并有效地进行患者治疗。以下演示了对流行的心脏疾病数据库进行的探索性数据分析。除此之外，还使用不同方法（如逻辑回归、随机森林和神经网络）进行心脏病预测。
集成学习大致可分为两大类：Bagging和Boosting。Bagging一般使用强学习器，其个体学习器之间不存在强依赖关系，容易并行。Boosting则使用弱分类器，其个体学习器之间存在强依赖关系，是一种序列化方法。Bagging主要关注降低方差，而Boosting主要关注降低偏差。Boosting是一族算法，其主要目标为将弱学习器“提升”为强学习器，大部分Boosting算法都是根据前一个学习器的训练效果对样本分布进行调整，再根据新的样本分布训练下一个学习器，如此迭代M次，最后将一系列弱学习器组合成一个强学习器。而这些Boosting算法的不同点则主要体现在每轮样本分布的调整方式上。
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】强化学习也要进入预训练时代了！ 基础模型（foundation models）在监督和自监督学习问题上展现出强大的领域适应性（adaption）和可扩展性（scalability），但强化学习领域仍然没有基础模型。 最近DeepMind的Adaptive Agents团队提出了一种人-时间尺度（human-timescale）自适应智能体AdA（Adaptive Agent），证明经过大规模训练后的RL智能体也能具有通用上下文的学习能力，该算法可以
用Vue开发一个网页并不难，但是也经常会遇到一些问题，其实大部分的问题都在文档中有所提及，再不然我们通过谷歌也能成功搜索到问题的答案，为了帮助小伙伴们提前踩坑，在遇到问题的时候，心里大概有个谱知道该如何去解决问题。这篇文章是将自己知道的一些小技巧，结合查阅资料整理成的一篇文章，如果喜欢的话可以点波赞/关注，支持一下，希望大家看完本文可以有所收获。
作者 | W. Watson 译者 | 平川 策划 | 丁晓昀 1 自下而上 vs. 自上而下 当一个自下而上驱动的生态系统与一个以自上而下开发为特征的社区相遇时，会发生什么？第三代合作伙伴项目（3GPP）的 5G 宽带蜂窝网络标准、欧洲电信标准协会（ETSI）的网络功能虚拟化（NFV）标准以及互联网工程任务组（IETF）的服务功能链 RFC（征求意见稿）都是电信界创建标准的例子。通常，这些标准的制定都是采用了一种粗放的、自上而下的方式，详细定义了一些关系密切的互补的特性。云原生社区采用了自下
这篇文章是将自己知道的一些小技巧，结合查阅资料整理成的一篇文章，如果喜欢的话可以点波赞/关注，支持一下，希望大家看完本文可以有所收获。
加载数据 import pandas as pd df_wine = pd.read_csv('http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/wine/wine.data', header=None) df_wine.columns = ['Class label', 'Alcohol', 'Malic acid', 'Ash', 'Alcalinity of
现在的你是调查员且拥有记录Moneymany女士与网站互动的网络截图(PCAP)文件，您的任务是了解Moneymany女士点击链接后她的系统可能会发生什么情况，您的分析将从PCAP文件开始并揭示一个恶意的可执行文件，这是这个谜题的网络捕获文件，这个PCAP文件的MD5哈希是c09a3019ada7ab17a44537b069480312，请使用正式提交表格提交您的答案 1.作为感染过程的一部分，Moneymany女士的浏览器下载了两个Java小程序，这两个程序的名字是什么？实现这些小程序的jar文件？ 2.Moneymany女士在被感染的Windows系统上的用户名是什么？ 3.这个事件的起始网址是什么？换句话说Moneymany女士可能点击了哪个网址？ 4.作为感染的一部分一个恶意的Windows可执行文件被下载到了Moneymany的系统中，文件的MD5哈希是什么？提示：以"91ed"结尾 5.用于保护恶意Windows可执行文件的打包程序的名称是什么？提示：这是"主流"恶意软件中最流行的免费打包程序之一 6.恶意Windows可执行文件的解压缩版本的MD5哈希是什么？ 7.恶意可执行文件试图使用硬编码的IP地址连接到互联网主机(没有DNS查找)，那个互联网主机的IP地址是什么？
课程学习自 知乎知学堂 https://www.zhihu.com/education/learning
今年 1 月，数码博主 MEGAsizeGPU 就放出了一款四槽厚的英伟达公版显卡实物图，并认为它是「4090Ti/Titan Ada」。当时称最高功耗可以达到恐怖的 900W。下图为泄露的 Titan RTX Ada 四插槽散热器。
在今年的秋季 GTC 上，英伟达展示了 RTX、AI、Omniverse的最新进展，还包括其在人工智能领域的新突破。下面我们一起看看今年又有哪些新花样吧。 Ada Lovelace GPU 在GTC 2022上，英伟达推出了第3代RTX架构——Ada Lovelac。据介绍，Ada GPU可实现2倍的传统光栅化游戏性能提升，对光线追踪游戏的性能提升可以高达4倍。相较上一代Ampere架构，Ada在相同功耗下可带来超过2倍的性能提升。 英伟达在 Ada 架构中引入了 DLSS 3，其可以在分辨率提升的同时
🎬 鸽芷咕：个人主页 🔥 个人专栏:《速学数据结构》 《C语言进阶篇》
伊朗攻击组织 COBALT MIRAGE 的 B 小组使用 .NET 编写的恶意软件 Drokbk，由 Dropper 与 Payload 组成。该恶意软件内置的功能有限，主要就是执行 C&C 服务器的命令。2022 年 2 月，美国政府在针对地方政府网络的入侵攻击中发现了该恶意软件，后续在 VirusTotal 上发现了该样本。
机器之心报道 编辑：泽南 为了装新显卡，电源要换，机箱也要换了。 今年春晚小品《对视 50 秒》上曾经有这样一句台词：「你喜欢的那台电脑是第 12 代酷睿 i9 处理器，DDR5 内存有 64GB，4090 Ti 的显卡，固态 2 个 T，可以一边打游戏一边做 PPT……」因为里面说的配置过于超前，该小品引发过网友们的讨论。 意外发布「RTX 4090 Ti」估计没有和老黄商量过，不过现在显卡终于有了眉目。 近日，ID 为 MEGAsizeGPU 的网友分享了一张英伟达未推出的 GeForce RTX 游戏
---- 新智元报道 编辑：David 桃子 拉燕 【新智元导读】女神节来了！你知道吗，史上第一位程序员，其实是一位女性。她是19世纪的奇女子，浪漫派诗人拜伦勋爵的女儿Ada Lovelace。 大家知道，世界上第一位女程序员是谁吗？她就是19世纪英国一位成就卓著的数学家，浪漫派诗人拜伦勋爵的女儿，后来成为伯爵夫人。名叫艾达·洛夫莱斯（Ada Lovelace），女神级的存在。 现在普遍认为，艾达是计算机程序创始人，史上第一位程序员。用现在的说法，她是开历史先河的第一位「程序媛」、技压理工男的硬
Dapr 团队最近在博客上发布了 Dapr 完成模糊测试审核[1]的文章，该审计是 CNCF 通过模糊测试改善[2]开源云原生项目安全状况的计划的一部分。该审计由 Ada Logics[3] 于 2023 年 5 月和 6 月进行的，Ada Logics 团队为了改善 Daprs 安全状况，并且由于创建了大量模糊器，发现的问题数量很少，一共开发了 39个 fuzzer，发现了3个问题，三个问题的数量非常少，这证明了 Dapr 项目编写良好且维护良好的代码库。这也表明了代码库的成熟水平。 审计中的所有模糊器都是开源的，最初被添加到 CNCF 的模糊测试存储库[4]中，团队已经开始将模糊器迁移到Dapr 仓库中[5]来完善Dapr的测试。
Boosting是一种集成学习方法，AdaBoost是Boosting算法中的一种具体实现。
当地时间周一，英伟达市值一度飙升1.8T美元，甚至超越了谷歌、亚马逊，位列美国第三，创下新里程碑。
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