简介:近几年流行多因素认证(MFA),个人认为也是以后的趋势;进入某些网站只拿到账号密码是不行的,这时就体现出cookie的重要性了,利用cookie绕过多因素认证在以后会经常用到,所以本文来简单的分析一下cookie获取和利用的思路;
面向C/C++的HLS设计在转化成RTL代码时,Vivado HLS会生成相应的综合报告。通常在报告中会看到这样的一些指标,例如:Latency、II(IterationInterval)、Loop Latency和Loop Interation Interval。往往这些指标成为设计的优化目标,例如,有些设计需要降低Latency,有些设计需要改善II。因此,了解这些指标的含义就显得非常重要。
工程根目录下的build.gradle, class path 中的gradle版本需要修改为2.2.0以上 (不然会报错找不到 externalNativeBuild 方法)
Control structures in R allow you tocontrol the flow of execution of the program, depending on
G6 is a graph visualization engine, which provides a set of basic mechanisms, including rendering, layout, analysis, interaction, animation, and other auxiliary tools. G6 aims to simplify the relationships, and help people to obtain the insight of relational data.
1 风格对于软件系统,犹如文化对于人类社会,对于组成系统的各个要素(无论模块、组件、对象还是函数),都会施加影响,只要是在运用该风格的边界范围之内。 这种风格影响如文化烙印一般,体现出一种强烈的一致性
推荐系统的核心问题就在于为用户推荐与其兴趣相似度比较高的商品。比如在微博上,用户至上想打发时间,并不是想准确的查看某条信息,在首页中查看每一条微博,为了帮助他筛选出一批他们可能感兴趣的信息,此时就需要分析出该用户的兴趣,从海量信息中选择出与用户兴趣相似的信息,并将这些信息推荐给用户。推荐系统就是这样,根据用户的历史和社交情况推荐与其喜好相符的商品或信息。 这时候就需要一个相似度函数
(1)递归是有去(递去)有回(归来),因为存在终止条件,比如你打开一扇门还有一扇门,不断打开,最终你会碰到一面墙,然后返回
对于炼丹师来说,特别是面对海量特征,还要从中挖掘出交叉特征"喂"给模型,是十分痛苦的。不得不说,人都是"懒惰"的,我们炼丹师当然希望有个厉害的深度学习模型,只需要对最原始的特征做预处理后,扔给模型,让它自己学习交叉特征。希望模型像"奶牛"吃草,挤得是"牛奶",那么我们必须保证"喂"的是草。并不是所有的交叉特征与推荐系统的最终优化目标都是相关的,盲目的"喂"特征只会带来更多的噪声和系统准确率的下降。《Detecting Beneficial Feature Interactions for Recommender Systems》这篇论文就提出了用GNN去自动检测对推荐系统有利的交叉特征。
java高并发详解 1 JMH @Benchmark 基准测试 @Warmup预热,设置批次 @Measurement度量,设置批次 @BenchMode运行模式 * AverageTime平均响应时间 * Throughput方法吞吐量 * SampleTime抽样统计 * SingleShotTime冷测试OutputTimeUnit 统计结果输出的时间单位 @Thread设置线程数量 @Group设置线程组的名称 @GroupThread设置线程组线程数量 @Scope Benchmark 线
前言:关于jenkins自动部署在前面也写过两篇博客,两篇的内容大概涵盖了jenkins的全局配置,项目配置、使用svn作为源码管理、构建war普通war包到tomcat以及构建和部署springboot项目,今天这边博客主要就是使用git作为源码管理、另外对前面两篇博客做查漏补缺的工作,相信通过这三篇博客没有基础的童鞋同样可以搭建起来各种项目。
近两年有一款 UI 测试工具非常火爆,名字叫 cypress, 官方号称超越 selenium, 是面向下一代的测试工具。
深度学习允许由多层组成的计算模型,来学习具有多个抽象级别的数据表示。这些方法极大地改进了语音识别,视觉对象识别,物体检测,以及药物发现和基因组学等许多其他领域的最新技术。
(最近看到有些问题[1]说为什么Transformer中的FFN一直没有很大的改进。)
对于预测性的系统来说,特征工程起到了至关重要的作用。特征工程中,挖掘交叉特征是至关重要的。交叉特征指的是两个或多个原始特征之间的交叉组合。例如,在新闻推荐场景中,一个三阶交叉特征为AND(user_organization=msra,item_category=deeplearning,time=monday_morning),它表示当前用户的工作单位为微软亚洲研究院,当前文章的类别是与深度学习相关的,并且推送时间是周一上午。
Gaze Input & Tracking - 也就是视觉输入和跟踪,是一种和鼠标/触摸屏输入非常不一样的交互方式,利用人类眼球的识别和眼球方向角度的跟踪,来判断人眼的目标和意图,从而非常方便的完成对设备的控制和操作。这种交互方式,应用场景非常广泛,比如 AR/VR/MR 中,利用视觉追踪,来判断 Reaility 中场景物体的方向和展示;再比如阅读中,根据视觉输入和追踪,来自动滚动和翻页等;再比如游戏中依靠视觉追踪来决定人物的走位等,让游戏控制变得非常简单。
本章讨论bash shell的循环命令for、while和until 13.1 for命令 重复执行一系列命令在编程中很常见。 bash shell提供了for命令,允许你创建一个遍历一系列值的循环。每次迭代都使用其中一个值来执行已定义好的一组命令。下面是基本格式 for var in list do command done 在list参数中需要提供迭代中要用到的一系列值。会依次迭代下去。每次迭代中,var会包含列表中要用到的一系列值。 do 和 done直接输入的命令可以是一条或多条标准的bash sh
【新智元导读】蚂蚁金服副总裁、首席科学家漆远博士在新智元2017开源·生态AI技术峰会上阐释了 AI 技术在金融场景中的应用和巨大价值。漆远特别强调了场景化对于 AI 技术的意义,并以智能客服、个性化产品和资讯推荐及保险等具体场景为例加以说明。特别地,漆远指出了当前 AI 技术应用中存在的一些挑战,富有借鉴意义。 “蚂蚁金服是一家技术驱动的公司,我们做的事情,是使 AI 技术成为普惠金融的支点。”蚂蚁金服副总裁、首席科学家漆远博士,在有中国“ AI 春节”之称的新智元2017开源·生态AI技术峰会上表示。
主讲人:王志成 | 旷视研究院研究员 屈鑫 整理编辑 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 12月13日晚,量子位·吃瓜社联合Face++论文解读系列第二期开讲,本期中旷视(Megvii)研究院解读了近期发表的人体姿态估计论文:Cascaded Pyramid Network for Multi-Person Pose Estimation。 基于这篇论文所提出的算法,Megvii(Face++)队在COCO2017人体姿态估计竞赛上获得了历史最好成绩,相对 2016年人体姿态估计的最好成绩提高了19%
微博上近日流传一个段子,“2020年曾是各大科幻片中遥远的未来,但是现在离这个遥远的未来也只有6个月时间了”。只是借此感慨一下2019年转瞬之间半年的时间已经过去了,目前深度学习火热朝天,深度学习在推荐系统和CTR预估工业界的论文也是一篇接着一篇良莠不齐。
Chameleon作为一个优秀的跨多端框架,想要实现"跨多端"这个核心目标,除了工程化配置之外,DSL层面对于各个端的转化的能力也是必不可少的,接下来将为大家介绍CML是如何做DSL层面的转化的。由于这部分只涉及到模板部分,也就是template标签中的内容转化,接下来所有提到的DSL都指的是模板内容。想了解更多有关CML跨端解决方案的内容,请访问 https://cml.didi.cn
After talking about Information theory, now let's come to one of its application - Decision Tree! Nowadays, in terms of prediction power, there are many ensemble methods based on tree that can beat Decision Tree generally. However I found it necessary to talk about Decision Tree before we talk about other advanced methods mainly for 2 reasons:
这是生信技能树知识整理工作的第2个文档,前面的是:基于支持向量机模型的TNBC的分子亚型预测
通过本系列前面两篇文章的学习,我们掌握了宏的基本语法和使用规则,讽刺的是这些所谓的“基本语法和规则”却恰恰是正规C语言教育中所缺失的。本文的内容将建立在前面构筑的基础之上,以for功能的挖掘和封装为契机,手把手的教会你如何正确使用宏来简化日常开发,增强C语言的可读性、降低应用开发的难度、同时还尽可能避免宏对日常代码调试带来的负面影响。
【新智元导读】以人工智能驱动金融生活服务为切入点,北大“人工智能前沿”系列课程第三讲为观众描述了AI在特定领域的实现和应用。蚂蚁金服VP、首席科学家、普渡大学终身教授漆远博士担任本节课的主讲嘉宾。北大
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