在使用第三方插件 Guzzle 请求微信素材管理接口： 接口说明 http请求方式: POST https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/material/batchg
Pipeling机制是怎样的呢： Redis Client->>Redis Server: 发送第1个命令（缓存在Redis Client，未即时发送） Redis Client->>Redis Server: 发送第2个命令（缓存在Redis Client，未即时发送） Redis Client->>Redis Server: 发送第n个命令（缓存在Redis Client，未即时发送） Redis Client->>Redis Server: 发送累积的命令 Redis Server->>Redis Client: 响应第1、2、n个命令
一、背景 需求： redis通过tcp来对外提供服务，client通过socket连接发起请求，每个请求在命令发出后会阻塞等待redis服务器进行处理，处理完毕后将结果返回给client。 其实和一个http的服务器类似，一问一答，请求一次给一次响应。而这个过程在排除掉redis服务本身做复杂操作时的耗时的话，可以看到最耗时的就是这个网络传输过程。每一个命令都对应了发送、接收两个网络传输，假如一个流程需要0.1秒，那么一秒最多只能处理10个请求，将严重制约redis的性能。 在很多场景下，我们要完成一个
记一下网页授权access_token与全局access_token的区别 # 次数限制 网页授权无限次数 全局access_token有2000次每日限额 # 用途 网页授权access_token 网页授权特有 通过code换取 有效期7200秒 全局access_token 调用基础接口的全局唯一凭证 有效时间2小时 最多调用2000次/每日 # 使用范围 网页授权只能获取到对应的微信用户信息，与微信用户是一对一 全局token可以获取所有用户信息 # 获取用户信息 网页授权获取用户基本信息可以不要求
意思是 : 如您请求超过100个项目，BatchGetItem将返回ValidationException，并显示消息“Too many items requested for the BatchGetItem call”。
我们即将与 2019 挥手作别，踏入崭新的 2020。一到年末，各个平台都在整理数据，出具一份属于自己平台的「年度报告」。而对于技术人而言，如果你是一位开源爱好者，GitHub 的年度报告就是你 2019 年的技术总结。
作者 | Eugenio Culurciello 译者 |叶俊贤 深度神经网络和深度学习算法因为在科研工作与工程任务中都取得了显著的效果从而大受欢迎。而其中取得显著成功的深度神经网络通常是由于它们成功的架构设计。因此，在这里我准备同大家分享并回顾一下最近几年神经网络架构的发展历史。 请注意，本篇博客仅仅做了一个比较简单的介绍，如果看完博客之后还想更深入地了解博客中提到的每种神经网络之间的差异，请继续阅读论文《An Analysis of Deep Neural Network Models for
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】最近有研究人员测算，租卡训练一次谷歌PaLM模型的话，光计算成本就达上千万美元了，还不包括数据、测试的开销等，并且租GPU还比TPU划算一些。 最近谷歌的PaLM语言模型横空出世，接连打破多项自然语言处理任务的sota，这个拥有5400亿参数的Transformer语言模型再次证明了「大力出奇迹」。 论文地址：https://storage.googleapis.com/pathways-language-model/PaLM-paper.pdf
现有基于会话的推荐，方法主要集中于循环神经网络和马尔可夫链，论文提出了现有方法的两个缺陷： 1）当一个会话中用户的行为数量十分有限时，这些方法难以获取准确的用户行为表示。如当使用RNN模型时，用户行为的表示即最后一个单元的输出，作者认为只有这样并非十分准确。 2）根据先前的工作发现，物品之间的转移模式在会话推荐中是十分重要的特征，但RNN和马尔可夫过程只对相邻的两个物品的单向转移关系进行建模，而忽略了会话中其他的物品。
标题：利用飞书BOT发送消息 作者：cuijianzhe 地址：https://solo.cjzshilong.cn/articles/2020/02/20/1582192919773.html
这些边界框大部分由专业的标注人员手工绘制，以确保准确性和一致性。数据集中的图像非常多样化，通常包含存在多个目标的复杂场景（平均每张图像 8.4 个）。此外，数据集用逾数千个类别的图像级标签进行标注。
16S rRNA 基因是编码原核生物核糖体小亚基的基因，长度约为1542bp，其分子大小适中，突变率小，是细菌系统分类学研究中最常用和最有用的标志。
本文介绍了基于数据库时间的系统优化方法，以及如何利用 TiDB Performance Overview 面板进行性能分析和优化。
整理 ｜Tina 马斯克要求推特程序员写周报，具体到代码行数；刘强东称将末位淘汰部分京东高管；罗永浩 AR 公司完成融资，估值 2 亿美元；游戏工委报告：未成年人沉迷游戏问题已经基本解决；谷歌酝酿减员万人，美股科技巨头“全军覆没”；谷歌神秘项目曝光：教 AI 完全自主写代码、改 Bug；Ant Design 5.0 正式发布；闰秒终于要被取消了…… 科技公司 马斯克要求推特程序员写周报，具体到代码行数 11 月 24 日，据 Business Insider 报道，推特内部邮件显示，该公司要求
摘要：在过去十年中，在微生物群落分析方面，短读长高通量16S rRNA基因扩增子测序，已经使克隆依赖性长读长Sanger测序黯然失色。过渡到新技术提供了更多的定量信息，牺牲了分类分辨率，其具有推测各种生态系统中的代谢特征的意义。我们应用单分子实时测序进行微生物群落分析，获得全长16S rRNA基因序列的高通量，我们建议命名为PhyloTags。我们进行了基准测试，并通过应用到特定的微生物群落验证了这种方法。当进一步应用于来自Sakinaw湖的水柱样本时，我们发现，尽管门水平上，PhyloTag和Illumina V4 16S rRNA基因序列（iTags）群落结构的分析结果之间是可比较的，方差随着种群复杂性和水深的变化而增加。但是PhyloTag还允许较少的模糊分类。最后，关于平台的比较，PhyloTags和silicon产生的部分16S rRNA基因序列显示出群落的结构和系统发育分辨率跨多个分类级别的显著差异，包括严重的低估涉及氮和甲烷的特定微生物属的丰度，在湖泊的水柱。因此，PhyloTag提供了可靠的具有成本效益iTags的补充（adjuction)或替代方案，可实现更准确地对系统发育微生物群落的分解代谢潜力进行预测。
本文我们基于飞书开平提供的go-sdk进行展示，go-sdk的github地址为： https://github.com/larksuite/oapi-sdk-go
转载自 | 新智元 【介绍】今天，谷歌宣布开放Open Images V4数据集，包含190万张图片，共计600个类别，共标记了1540万个边界框，这是迄今的有对象位置注释的最大数据集。基于此数据集，谷歌将在ECCV 2018举办大型图像挑战赛。 2016年，谷歌推出一个包含900万张图片的联合发布数据库：Open Images，其中标注了成千上万个对象类别。从它发布以来，谷歌的工程师一直在努力更新和重新整理数据集，以为计算机视觉研究领域提供有用的资源来开发新的模型。 今天，谷歌宣布开放Open Image
---- 新智元编译 来源：research.googleblog.com 编译：小潘 【新智元导读】今天，谷歌宣布开放Open Images V4数据集，包含190万张图片，共计600个类别，共标记了1540万个边界框，这是迄今的有对象位置注释的最大数据集。基于此数据集，谷歌将在ECCV 2018举办大型图像挑战赛。 2016年，谷歌推出一个包含900万张图片的联合发布数据库：Open Images，其中标注了成千上万个对象类别。从它发布以来，谷歌的工程师一直在努力更新和重新整理数据集，以为计算机
当我们阅读android API开发文档时候，上面的每个类，以及类的各个方法都是已经写好的方法和控件，可是我们只是在搬来使用，不知道它的原理，它是如何被实现的。android系统是开源的，所以谷歌
转载自 | 新智元 编辑 | 小潘 出品 | 磐创AI技术团队 来源 | iclr、Google/DeepMind blog 【介绍】今天，谷歌宣布开放Open Images V4数据集，包含190万张图片，共计600个类别，共标记了1540万个边界框，这是迄今的有对象位置注释的最大数据集。基于此数据集，谷歌将在ECCV 2018举办大型图像挑战赛。 2016年，谷歌推出一个包含900万张图片的联合发布数据库：Open Images，其中标注了成千上万个对象类别。从它发布以来，谷歌的工程师一直在努力更新和重
有了前面两节的基础，我们现在切入正题：研究下DllMain为什么会因为不当操作导致死锁的问题。首先我们看一段比较经典的“DllMain中死锁”代码。（转载请指明出于breaksoftware的csdn博客）
【新智元导读】 TensorFlow Serving 开源的一年半时间里取得了许多进展和性能提升，包括开箱即用的优化服务和可定制性，多模型服务，标准化模型格式，易于使用的推理API等。本文是研究团队撰写的回顾，并提出接下来创新的方向是Granular batching和分布式模型服务。 自从2016年2月 TensorFlow Serving 开源以来，我们做了一些重大改进。现在，让我们再回到这个项目开始的地方，回顾我们的进展过程，并分享我们下一步的方向。 在 TensorFlow Serving 启动之前
LangChain是一个开源AI工具包，于去年10月推出，用于组合模型。他们使使用工具、调用API以及利用强大的预先训练的生成模型变得更加容易。他们正在筹集资金，以更好地实现其安全、检索和整合到更广泛的 ML 生态系统的目标。
Client ID 认证使用配置文件预设客户端Client ID 与密码，支持通过 HTTP API 管理认证数据。
Protocol Buffer是谷歌开发的处理结构化数据的工具，类似于XML和JSON这两种比较常用的结构化数据处理工具。但是Protocal Buffer格式的数据和XML或者JSON又有很大的区别：首先，使用Protocol Buffer时需要先定义数据格式schema（Protocol Buffer的具体编码方式），其序列化后得到的数据不是可读字符串，而是二进制流；其次，Protocol Buffer格式的数据不需要任何其他信息就能还原序列化之后的数据。Protcol Buffer序列化出来的数据要比XML格式的数据笑3到10倍，解析时间要快20到100倍。
随着大规模数据集的出现，在海量数据集上训练大型深度神经网络，甚至使用随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）等计算效率高的优化方法，都已变得尤为具有挑战性。例如，BERT和ResNet-50等最先进的深度学习模型在16个TPUv3芯片上训练需要3天，在8台Tesla P100 GPU上训练需要29小时。
在2019年5月，CNCF 筹建通用数据平面API工作组（Universal Data Plane API Working Group / UDPA-WG)，以制定数据平面的标准API。
此外，谷歌的AI超算平台也进行了一系列重大升级——最强TPU v5p上线、升级软件存储，以及更灵活的消费模式，都让谷歌云在AI领域的竞争力进一步提升。
2021年8月初，一款针对Android银行APP的恶意软件出现在人们的视野中，ThreatFabric 安全研究人员首次发现了这一木马，在其C2服务器的登录面板，研究人员发现，攻击者将其称之为SOVA。 SOVA简介 在俄语中，SOVA译为猫头鹰，或许是攻击者期望该恶意软件如同猫头鹰一般，成为夜间的优秀捕食者。研究人员确认这是一个全新的Android银行木马，且被发现时正处于开发和测试阶段。 与之同时，研究人员还发现，攻击者已经为其未来可实现的功能建立了清晰的路线图。随后几个月的时间里，SOVA陆续
知乎链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/54934304
2023年12月7日，谷歌推出自身首个多模态大模型Gemini 1.0，其中高性能版本Gemini Ultra可对标GPT-4。并在10天之内，谷歌Gemini模型Pro版迭代出了1.5版本。
网上对Android Support Library中各个依赖包介绍的中文资料太少了，结合官方文档和有限的参考资料做了一次总结，有描述得不对的地方还请指正。
在python接口测试之token&session处理(十二)中详细了介绍了使用postman工具如何来获取token，以及对token变量的调用和处理，同时在python接口测试之token&session处理（十三）中介绍了在jmeter的测试工具中，使用jmeter然后处理token和session,cookie，以及对token的调用，那么本节课将继续沿着上面的知识点进行，不过本节课将是以代码的方式进行，而不再是工具的形式。
选自谷歌 机器之心编译 参与：机器之心编辑部 近日，谷歌官方在 Github 开放了一份神经机器翻译教程，该教程从基本概念实现开始，首先搭建了一个简单的NMT模型，随后更进一步引进注意力机制和多层 LSTM 加强系统的性能，最后谷歌根据 GNMT 提供了更进一步改进的技巧和细节，这些技巧能令该NMT系统达到极其高的精度。机器之心对该教程进行简要的描述，跟详细和精确的内容请查看项目原网站。 GitHub 链接：https://github.com/tensorflow/nmt 机器翻译，即跨语言间的自动翻译，
由于 TCP 是更加常用的传输层协议，使用 UDP 的服务常常被人遗忘。虽然 UDP 服务本质上拥有被忽视的趋势，这些服务可以枚举，用来完全理解任何给定目标的工具面，这相当关键。UDP 扫描通常由挑战性，麻烦，并且消耗时间。这一章的前三个秘籍会涉及如何在 Kali 中使用不同工具执行 UDP 扫描。理解 UDP 扫描可以用两种不同的方式执行相当重要。一种技巧会在第一个秘籍中强调，它仅仅依赖于 ICMP 端口不可达响应。这类型的扫描依赖于任何没有绑定某个服务的 UDP 端口都会返回 ICP 端口不可达响应的假设。所以不返回这种响应就代表拥有服务。虽然这种方法在某些情况下十分高效，在主机不生成端口不可达响应，或者端口不可达响应存在速率限制或被防火墙过滤的情况下，它也会返回不精确的结果。一种替代方式会在第二个和第三个秘籍中讲解，是使用服务特定的探针来尝试请求响应，以表明所预期的服务运行在目标端口上。这个方法非常高效，也非常消耗时间。
经过几个月的迭代，编译时 ORM RBatis 已经更新到V4。这篇文章详细介绍了我们的策略和动机
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Postman Newman 是一个 CLI（命令行界面）工具，可以使用它来运行 Postman 中的集合（Collection）和环境（Environment）进行自动化测试。它是 Postman 的命令行 Collection Runner，能够直接从命令行运行 Postman 集合。使用 Newman 可以测试 API 的功能、性能、可靠性和安全性，同时可以将测试结果输出成多种格式的报告，例如 HTML、JSON、JUnit 等，以方便开发人员进行问题定位和分析。
我很高兴宣布 Debezium 1.9 系列的第二个版本，1.9.0.Alpha2 正式发布。此版本包含了对 Oracle 21c 的支持、围绕 Redis for Debezium Server 的改进、配置 kafka.query.timeout.ms 参数以及围绕 DDL 解析器、构建基础架构等的许多 Bug 修复。整体来说，在此版本修复了 51 个问题。让我们一起看看其中的一些亮点。
一、概念介绍 1.1，什么是OData？ 还是看OData官网的简单说明： An open protocol to allow the creation and consumption of queryable and interoperable RESTful APIs in a simple and standard way. 这是一个开放的数据查询和服务协议，目前已经有众多厂商和平台支持，已经形成了完整的生态链，这应该是未来数据查询的标准，参见官网说明。 OData的意义还在于，它能够大大简小SOA架
对于选择容器管理解决方案的组织来说，了解给定的解决方案以及提供该解决方案的供应商是很重要的。这是因为每个容器管理提供商的产品都提供了各种功能和工具，这些功能和工具在确定其容器管理解决方案的性质方面发挥着关键作用。
这是GoogLeNet的最早版本，出现在2014年的《Going deeper with convolutions》。之所以名为“GoogLeNet”而非“GoogleNet”,文章说是为了向早期的LeNet致敬。
基础环境沿用之前的环境，只是增加了MongoDB（非关系型数据库）和PyMongo（Python 的 MongoDB 连接库），默认我认为大家都已经安装好并启动 了MongoDB 服务。
最近测试跟我说，某个应用消费不到交易的消息。登录到Kafka Broker看下了下日志，发现一直在报错：
而最近，谷歌开源了中文版本和Version 2，项目还登上了GitHub热榜第二。
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