join命令用于将两个文件中，指定栏位内容相同的行连接起来。其首先找出两个文件中指定栏位内容相同的行，并加以合并，再输出到标准输出设备。
前两天在做一个pdf导出功能,使用的插件是kartik-v/yii2-mpdf，此插件使用的是mpdf
在网上搜了很多yii2图片上传插件，感觉这个和bootstrap融合的很好，比较能满足需求，故推荐给大家。
网站中的上传相信大家都不陌生，也算是一个小小的技术难点，尤其时在asp.net中，上传的一些大小限制以及上传的进度的控制，以及用户体验等方面，今天在这里分享一个在asp.net mvc模式下的文件上传，同样适用于其它web类型bootstrap-fileinput ，
bootstrap-fileinput插件下载:https://github.com/kartik-v/bootstrap-fileinput Demo地址:https://plugins.krajee.com/file-input/demo 中文文档:http://www.bootstrap-fileinput.com/ 下载好的目录如下图：
Jupyter 上敲代码测试、可视化，大家都已经相对熟悉了。现在，它又有一个神奇能力——将自然语言直接转换为 Python 代码运行，这也太友好了吧。
对产品或应用的安全性做出科学的评判是一项很困难的事。相关机构一般的做法，只是会根据操作系统和热门应用程序披露的漏洞个数，来衡量其安全性。 评定安全性的老办法：只根据漏洞个数 通常来说，复杂的环境可能导致不同的结果。来自马里兰大学的研究人员，在本周于瑞典召开的《攻击、渗透与防御研究》的专题讨论会中，发表了这次的研究成果，他们希望引入一组新的、基于真实环境下收集的漏洞利用的数据指标。 他们在报告中写道，《不一样的漏洞：在真实环境下研究漏洞和攻击》，其中提出了另一种概念。安全研究人员以前之所以过去把漏洞的个数当作
你好，我已经很久没有分享我最近的研究/发现了，但在这篇报道中，我将分享我发现的一个漏洞，这对我来说相当有趣，可能会改变你对 "SELF XSS "的看法。
作者：Chen Geng, Hong-Xing Yu, Sharon Zhang, Maneesh Agrawala, Jiajun Wu
内容提要：新冠肺炎疫情在全球加速蔓延，已经波及 64 个国家。科技行业也不可避免地受到冲击，多个年度科技峰会都被迫取消、推迟或转至线上。昨日，谷歌宣布，决定将 Google Cloud Next'20 会议转至线上。
如果能创建一个桌面软件，将自然语言直接转换成相关的 Python 数据分析代码，工作就方便了。
简单的小功能，但是用起来还是蛮爽的。分享出来让更多的人有更快的开发效率，开开心心快乐编程。 如果你还没有使用过composer，你可就out了，看我的教程分享，composer简直就是必备神奇有木有。都说到这个点上了，我们赶紧使用composer进行安装吧。 不急，先来看看效果图是啥样的，不然都没心情没欲望看下去。
理解因果互动是人类认知的核心，因此也是科学、工程、商业和法律的核心追求。发展心理学表明，儿童探索世界的方式与科学家相似，他们会问诸如“如果”这样的问题以及“为什么？”人工智能研究的目标是在机器中复制这些能力。特别是深度学习通过端到端可训练的深度神经网络，为函数逼近带来了强大的工具。这种能力已经被无数应用中的巨大成功所证实。然而，它们缺乏解释能力和推理能力，这被证明是建立类人能力系统的一个障碍。因此，在深度学习中启用因果推理能力对于研究通向人类智能的道路至关重要。神经因果模型的第一步已经存在，并有望实现人工智能系统的愿景，即像现代神经模型一样高效地进行因果推理。类似地，经典的符号方法正在被重新访问和重新整合到当前的系统中，以允许超越纯模式识别的推理能力。因果关系的Pearlian形式化揭示了一个理论上合理和实践上严格的推理层次，作为评估神经符号系统推理能力的有益基准。我们的目标是将对人工智能研究领域(一般机器和深度学习、符号和以对象为中心的方法以及逻辑)的整合感兴趣的研究人员聚集在一起，并以开发下一代人工智能系统为目标，对因果关系进行严格的形式化。
github地址:https://github.com/kartik-v/bootstrap-fileinput Demo地址:https://plugins.krajee.com/file-input/demo 中文文档:http://www.bootstrap-fileinput.com/ API:https://plugins.krajee.com/file-input
一年一度的国际人工智能顶会NeurIPS，全称神经信息处理系统进展大会（Neural Information Processing Systems），通常在每年12月份举办。
ACM SIGKDD（国际数据挖掘与知识发现大会，简称 KDD），是全球数据挖掘领域的最高级别的学术会议，今年是第25届，在美国阿拉斯加州安克雷奇市举行。
ICCV 2019 临近，不少论文和相应代码公布，也包括其中的WorkShop的工作。
最近在使用yii2开发一个表单页面的时候，有多图上传的需求，稍微找了找这方面的组件，基本都安利fileInput这个组件，于是就尝试着使用这个库来完成后端表单页面的多图上传功能。使用的过程中发现还是有不少小细节需要注意的，于是记录一下使用的过程。
网页开发最最重要最最基本的就是富文本编辑器和文件上传，开始我迷信百度的ueditor和webupload，结果总是别扭，看来不能迷信BAT啊。富文本用了froala，文件上传早点用bootstrap fileinput那多炫啊。
人工智能在过去的一年，已经成功捕获了公众的注意力，霸占着主导媒体报道头条，并驱动了大量的投资与收购活动。 在这个炒作周期的风口浪尖之上，如何辨别真正有价值的初创公司，对于风投人来说是一个不小的挑战。 我们从像 CRV、IA Ventures、Two Sigma 等这样的顶级公司采访了一些经验丰富的风险投资人，以了解这些成功的投资者是如何评估人工智能初创公司的。 如果你是一个想创办以人工智能为核心的公司的创始人，就请重点关注以下提到的几个问题。 人工智能是不是公司价值主张的核心？ 高通风险投资公司（Qualc
作者 | 深度传送门 来源 | 深度传送门（ID:gh_5faae7b50fc5） 导读：本文是“深度推荐系统”专栏的第十篇文章，这个系列将介绍在深度学习的强力驱动下，给推荐系统工业界所带来的最前沿的
本文对剩余所有分割论文进行了总结，每个方向论文数量较少，但不少论文都很有意思，非常值得关注。
导读：本文是“深度推荐系统”专栏的第十篇文章，这个系列将介绍在深度学习的强力驱动下，给推荐系统工业界所带来的最前沿的变化。本文主要根据RecSys 2019中论文《Are We Really Maki
大数据文摘作品，转载要求见文末 作者 | TEKLA S. PERRY 编译团队 | Kevin Yan，Lizyjieshu，陈玲 在2014年年中，有家叫Magic Leap的公司精心编辑了一段视频：视频中一只逼真的小象在我们的掌中玩耍。Magic Leap承诺这个令人兴奋的增强现实技术很快会实现,并颠覆性地改变娱乐和计算行业。根据Crunchbase的估算，投资人已经为这家AR科技公司，倾注了将近13.9 亿美金的巨资。很多投资者都想在这个前景广阔的AR公司身上分得自己的一块蛋糕。 然而，到现在为
以上这段是官方的自我介绍，说说我个人感受吧。首先这个插件支持批量上传，异步上传等功能，简化大部分JS逻辑方面的代码，具体只要跟着官方的API文档看一看，修改一些参数即可。其次，对于上传时会显示一个进度条，用于显示上传的完成度，这样直观反映了完成度。
Starsky Robotics，第一家拿掉安全员把自动驾驶卡车驶上路的公司，现在倒闭了。
作者：Veronica Combs 翻译：赵茹萱校对：郑强本文约3700字，建议阅读10+分钟没有单一的解决方案能够让所有社交媒体算法都更加易于分析和理解。 试想一下，如果科技公司必须公布有关算法如何工作的数据，而软件工程师在高等教育时期必须学习社会科学课程，那将会发生什么？ 麻省理工学院斯隆管理学院(MIT Sloan School of Management)教授埃克尔斯(DeanEckles)(左上)与斯坦福大学(Stanford University)平台监管主任达芙妮·凯勒(DaphneKell
作为当前全球最负盛名的 AI 学术会议之一，NeurIPS 是每年学界的重要事件，通常在每年 12 月举办。大会讨论的内容包含深度学习、计算机视觉、大规模机器学习、学习理论、优化、稀疏理论等众多细分领域。
论文标题：Evolution of Transfer Learning in Natural Language Processing
技术的不断进步使得数据和信息的产生速度今非昔比，并且呈现出继续增长的趋势。此外，目前对解释、分析和使用这些数据的技术人员需求也很高，这在未来几年内会呈指数增长。这些新角色涵盖了从战略、运营到管理的所有方面。因此， 当前和未来的需求将需要更多的数据科学家、数据工程师、数据战略家和首席数据官这样类似的角色。
【1】 Supervised and Unsupervised Detections for Multiple Object Tracking in Traffic Scenes: A Comparative Study 交通场景中多目标跟踪的有监督和无监督检测的比较研究 作者：Hui-Lee Ooi, Nicolas Saunier 备注：Accepted for ICIAR 2020 链接：https://arxiv.org/abs/2003.13644
这段时间做项目用到bootstrap fileinput插件上传文件，在用的过程中，网上能查到的api都不是很全，所以想着整理一份比较详细的文档，方便自己今后使用，也希望能给大家带来帮助，如有错误，希望大家积极指正。
网址：https://github.com/zzw922cn/awesome-speech-recognition-speech-synthesis-papers
选自ACL 2017 机器之心报道 参与：蒋思源 国际计算语言学协会 (ACL，The Association for Computational Linguistics)，是世界上影响力最大、最具活力的国际学术组织之一，其会员遍布世界各地。 国际计算语言学协会（ACL）第 55 届年会将在加拿大温哥华举行。这一次会议将于 2017 年 7 月 30 日至 8 月 4 日在温哥华市中心的威斯汀湾海岸酒店（Westin Bayshore Hotel）举办。 ACL 2017 除了主要会议之外，还如同其他顶级
技术的不断进步使得数据和信息的产生速度今非昔比，并且呈现出继续增长的趋势。此外，目前对解释、分析和使用这些数据的技术人员需求也很高，这在未来几年内会呈指数增长。这些新角色涵盖了从战略、运营到管理的所有方面。
多出个上传按钮，图片也会多几个按钮，我选择了删除和放大图片的按钮，还可以显示图片单独上传按钮，这里我把它去掉了，统一在下方点击上传时，全部上传。==这里重点说下，我选择的异步上传方式，选择多个图片，上传后台组件采用的是多个图片轮询一张一张上传==
最近对比学习真的太火了，已然成为各大顶会争相投稿的一个热门领域，而它火的原因也很简单，就是因为它解决了有监督训练标注数据有限这个典型问题（这个问题在工业界非常滴常见）。所以对比学习的出现，给CV、NLP和推荐都带来了极大的福音，具体来说：
富士康又对区块链出手了，这次还是领投。 本周硬科技领域投融资事件共30起，人工智能领域仍然最受资本青睐，共发生15起融资事件、1起收购事件和1起并购事件，占比57%；区块链领域发生10起，占比33%；
摘要：近年来，深度神经网络在业界和学术界均取得了巨大成功，特别是在视觉识别和神经语言处理方面的应用。深度学习的巨大成功主要归功于自身强大的可扩展性，既有大规模的数据样本，也有数十亿的模型参数。但同时也应看到，在移动电话和嵌入式等资源有限的设备上部署这些笨重的深度模型也带来了巨大挑战，这不仅是因为计算量大，而且所需的存储空间也非常大。为了解决这些问题，研究人员开发了各种模型压缩和加速技术，如剪枝、量化和神经结构搜索。
第25届ACM SIGKDD（数据挖掘及知识发现）于2019年8月4日-9日在美国阿拉斯加安克雷奇市举办。
【新智元导读】ICLR 2017 将于2017年4月24日至26日在法国土伦（toulon）举行，11月4日已经停止接收论文。本文汇总了本年度NLP、无监督学习、对抗式生成、自动编码、增强学习、随机循
disclaimer: 目前这只是一个想法，并没有落地的实现。我打算将这一思想在 quenya client 中实现。
【导读】人工智能前沿峰会（ AI Frontiers）将在美国圣塔克拉拉会议中心11月3号到5号举行。这次大会邀请来自谷歌、Facebook、微软和亚马逊等人工智能前沿公司的顶级科学家，如中国用户所熟
【导读】人工智能领域顶尖学术会议 AAAI 2018，暨第32届 AAAI 大会将于 2 月 2 日 - 2 月 7 日 在新奥尔良举行。AAAI 是由人工智能促进协会每年举行的学术会议，是研究人员和科学家展示他们在人工智能领域的研究和新思考的平台。每年的 AAAI 都会吸引来自全球各地的学者参会，值得一提的是，中国学术力量正在扮演越来越重要的角色，在 AAAI 2017 上，大会接受的来自中国学者的论文数量几乎已经和美国论文数量持平。详细录用名单日前已经公布，可参见：https://aaai.org/Co
视觉SLAM的稳定性是一项技术挑战。因为基于单目的视觉SLAM需要初始化、尺度的不确定性和尺度漂移等问题[1]。尽管立体相机和RGB-D相机可以解决初始化和缩放的问题，但也存在一些不容忽视的问题，如运动速度快、视角小、计算量大、遮挡、特征丢失、动态场景和光照变换等。针对以上这些问题传感器的融合方案逐渐流行起来，IMU与相机融合的视觉里程计成为研究热点。
应用程序通常会使用多个异构数据库，每个数据库都用于服务于特定的需求，例如存储数据的规范形式或提供高级搜索功能。因此，对于应用程序而言，将多个数据库保持同步是非常重要的。我们发现了一系列尝试解决此问题的不同方式，例如双写和分布式事务。然而，这些方法在可行性、稳健性和维护性方面存在局限性。最近出现的一种替代方法是利用变更数据捕获（CDC）框架，从数据库的事务日志中捕获变更的行，并以低延迟将它们传递到下游系统。为了解决数据同步的问题，还需要复制数据库的完整状态，而事务日志通常不包含完整的变更历史记录。同时，某些应用场景要求事务日志事件的高可用性，以使数据库尽可能地保持同步。
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【1】 Functional Regularization for Reinforcement Learning via Learned Fourier Features 标题：基于学习傅立叶特征的强化学习函数正则化 链接：https://arxiv.org/abs/2112.03257
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