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本题要求你帮助某网站的用户注册模块写一个密码合法性检查的小功能。该网站要求用户设置的密码必须由不少于6个字符组成，并且只能有英文字母、数字和小数点 .，还必须既有字母也有数字。
5793714861_7cf646c850_o.jpg 短视频开发，检查密码位数是否争取的相关代码 #include <stdio.h> #include <string.h> int main() { int n,len,flag1,flag2,flag3; scanf("%d",&n); getchar(); char ch[100]; while(n--) { gets(ch); len=strlen(ch);
关键时刻，第一时间送达！ 📷 还记得去年5月，谷歌大脑团队对外宣布推出AutoML系统，让人工智能自动编写机器学习程序，试图使机器学习模型的设计变得更为简单。短短三个月后，AutoML在一次图像内容分类的测试中，以82%的准确率击败了编写AutoML的研究人员。 1月17日，基于自身云平台，谷歌又推出了机器学习系统Google Cloud AutoML，为更多正在尝试搭建机器学习模型的开发者、分析人员、企业群体，降低了使用人工智能相关工具和框架的门槛。“目前，全球只有少数企业在ML和AI的研发上投入足够的人
模型效率在计算机视觉领域中越来越重要。作者研究了神经网络结构在目标检测中的设计选择，并提出了提高检测效率的几个关键优化方案。
如果说 Python 能够让你就此起飞的话，那么使用 f2py 能让你在一定程度上飞的更高更远。
计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 杭州市 疫情以来，各路研究爱好者开始新的研究，目前已经被研究出很多高效高精度的框架，在深度学习领域，模型效率也是越来越重的一个研究课题。不仅仅停留在训练的提速，现在推理应用的速度更加关键。因此，现在很多研究趋势朝着更高效更小型化发展！ 1.摘要模型效率在计算机视觉领域中越来越重要。作者研究了神经网络结构在目标检测中的设计选择，并提出了提高检测效率的几个关键优化方案。首先提出了一种加权双向特征金字塔网络(BiFPN)，该网络能够方便、快速的进行多尺度特征融
fold命令用于限制文件列宽，其会从指定的文件里读取内容，将超过限定列宽的列加入增列字符后，输出到标准输出设备。若不指定任何文件名称，或是所给予的文件名为-，则fold命令会从标准输入设备读取数据。
The h-index of an author is the largest h where he has at least h papers with citations not less than h. Bobo has published many papers. Given a0,a1,a2,…,an which means Bobo has published ai papers with itations exactly i, find the h-index of Bobo.
【新智元导读】谷歌今天宣布开源 tf-seq2seq，这是一个用于 Tensorflow 的通用编码器-解码器框架，可用于机器翻译、文本总结、会话建模、图说生成等任何序列到序列的任务。 2016年，我们宣布了谷歌神经机器翻译（GNMT），一个序列到序列（“seq2seq”）模型，现在用于谷歌翻译商用系统。虽然 GNMT 在翻译质量方面取得了巨大的进步，但影响却十分有限，主要是外部研究人员无法使用这一框架训练模型。 今天，我们很高兴向大家介绍 tf-seq2seq，这是一个TensorFlow开源代码seq
The h-index of an author is the largest h where he has at least h papers with citations not less than h. Bobo has no papers and he is going to publish some subsequently. If he works on a paper for x hours, the paper will get (a·x) citations, where a is a known constant. It’s clear that x should be a positive integer. There is also a trick – one can cite his own papers published earlier.
选自Google Blog 作者：李飞飞、李佳 机器之心编译 参与：路雪、刘晓坤 李飞飞一直倡导AI民主化，今日谷歌云发布Cloud AutoML，希望帮助ML/AI专业知识和能力有限的企业也能够使用AI技术构建定制化AI模型。目前已有一万多家企业使用Cloud AutoML。 谷歌发布 Cloud AutoML，旨在帮助更多公司构建高质量定制化模型。李飞飞和李佳在相关博客中称：「Cloud AutoML 将帮助 AI 专家更加高产，不断拓展 AI 的新领域，帮助经验不足的工程师构建梦寐以求的强大 AI 系
在 Google I/O 大会上，谷歌公布了最新的机器学习算法——AutoML，随即，Quoc Le 与 Barret Aoph 大神在 Google Research Blog 上发布了一篇名为《采用机器学习探索神经网络架构》的文章。AI科技评论进行了编译，并做了不改动原意的编辑和修改。 「在谷歌团队，我们成功地将深度学习模型应用于非常多的领域，从图像识别、语音识别到机器翻译等等。自然，这些工作离不开一整支工程师与科学家团队的努力。人工设计机器学习模型的过程实际上绝非坦途，因为所有可能组合模型背后的搜
上次我们说到了AnyNet的设计空间，先回顾下：AnyNet设计空间。我们的重点是探索假定标准的固定网络块(例如，剩余瓶颈块)的神经网络结构。在我们的术语中，网络的结构包括一些元素，如块的数量(即网络深度)、块的宽度(即通道的数量)和其他块的参数(如瓶颈比率或组的宽度)。网络的结构决定了计算、参数和内存在整个网络计算图中的分布，是决定其准确性和效率的关键。
近日，谷歌大脑的创始成员和 AutoML 的缔造者之一Quoc Le再推新研究论文，在题为“对抗性样本改善图像识别”一文中提出一种增强的对抗训练将对抗性样本AdvProp。
Given a,b,c,d, find out the number of pairs of integers (x,y) where a ≤ x ≤ b,c ≤ y ≤ d and x·y is a multiple of 2018.
大数据文摘作品 编译：钱天培、龙牧雪 连发三条推特！今天凌晨时分，李飞飞通过一篇博客文章发布了谷歌最新AI产品——AutoML Vision，可以自动设计机器学习模型。 我很荣幸地宣布AutoML Vision面世。无需精通机器学习，每个人都能用这款AI产品定制机器学习模型。这是“AI民主化”的重要进展！ ——李飞飞 这个名为Cloud AutoML的宏大项目浮出水面，或标志谷歌发展的战略转型。一直以来面向机器学习人工智能开发者的Google Cloud，这次将服务对象转向了普罗大众。 今天面世的AutoM
Google发布的论文《Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》，提到的BERT模型刷新了自然语言处理的11项记录。算是NLP的里程碑事件，也开始了大公司之间的数据和算力的装备竞赛。放一篇比较好的中文论文翻译。
这篇文章主要介绍了一种方法用于解决网络结构搜索中，搜索空间过大且训练时间过长，算力要求过高的问题。运用了爬山算法来搜索优秀的网络结构，主要是用了一个很nb的技术叫network morphism的算法，极大的减小了训练时间，原因就是利用了之前训练的网络权重。
在Waymo，机器学习几乎在自动驾驶系统的每个部分都起着关键作用。它可以让汽车看到周围环境，感知和了解世界，预测其他人的行为方式，并决定他们的下一步行动。 感知：我们的系统采用神经网络的组合，以便我们的车辆能够识别传感器数据、识别物体并随着时间的推移跟踪它们，以便它能够深入了解周围的世界。这些神经网络的构建通常是一项耗时的任务;优化神经网络架构以实现在自动驾驶汽车上运行所需的质量和速度是一个复杂的微调过程，我们的工程师要完成一项新任务可能要花费数月时间。 现在，通过与Brain团队的谷歌AI研究人员合作，我们将前沿研究付诸实践，用来自动生成神经网络。更重要的是，这些最先进的神经网络比工程师手动微调的质量更高，速度更快。 为了将我们的自动驾驶技术带到不同的城市和环境，我们需要以极快的速度优化我们的模型以适应不同的场景。AutoML使我们能够做到这一点，高效，持续地提供大量的ML解决方案。
图灵测试是人工智能的梦想，它所要完成的任务是机器智能判定实验，即让机器和人能够通过自然语言对话（Natural Language Dialogue，NLD）来沟通。这项长期困扰研究人员的工作，因为深度学习的引入，有了新的进展。 最新的NLD工作，在基于检索的对话中引入深度学习，华为诺亚方舟实验室（简称诺亚）是最早开始此项工作的玩家之一。从2013年开始，诺亚在短文本对话领域有一系列的工作【1】【2】【3】。今年3月初，诺亚的研究人员在arXiv上公布的一篇论文（这篇文章也将在今年7月的ACL会议上发表【
原文链接请点击阅读原文。 There are many deep learning resources freely available online,but it can be confusing knowing where to begin. Go from vague understanding of deep neural networks to knowledgeable practitioner in 7 steps! By Matthew Mayo. Deep learning is a
在Waymo，机器学习几乎在我们自动驾驶系统的每个模块都起着关键作用。它可以帮助我们的汽车看清周围的环境、感知世界、预测其他人的行为，并决定自己下一步最佳移动。
图灵测试是人工智能的梦想，它所要完成的任务是机器智能判定实验，即让机器和人能够通过自然语言对话（Natural Language Dialogue，NLD）来沟通。这项长期困扰研究人员的工作，因为深度学习的引入，有了新的进展。 最新的NLD工作，在基于检索的对话中引入深度学习，华为诺亚方舟实验室（简称诺亚）是最早开始此项工作的玩家之一。从2013年开始，诺亚在短文本对话领域有一系列的工作【1】【2】【3】。今年3月初，诺亚的研究人员在arXiv上公布的一篇论文（这篇文章也将在今年7月的ACL会议上发表【4】
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而且好消息是，清华大学自然语言处理组（THUNLP），刚刚整理完成了机器翻译阅读清单。
MySQL的主从搭建大家有很多种方式，传统的mysqldump方式是很多人的选择之一。但对于较大的数据库则该方式并非理想的选择。使用Xtrabackup可以快速轻松的构建或修复mysql主从架构。本文描述了基于现有的从库来快速搭建主从，即作为原主库的一个新从库。该方式的好处是对主库无需备份期间导致的相关性能压力。搭建过程中使用了快速流备份方式来加速主从构建以及描述了加速流式备份的几个参数，供大家参考。
本文介绍的是CVPR2020论文《IMPROVING ONE-SHOT NAS BY SUPPRESSING THE POSTERIOR FADING》，作者来自商汤 AutoML 团队。
最近刚好有个项目需要配置HTTPS，也购买了域名，尤其在知道了本文要介绍的“神器” —— Let’s Encrypt 之后，大大简化了学习成本和时间。
论文下载地址：https://arxiv.org/pdf/2106.02545.pdf
半监督学习（SSL）提供了一种利用无标签数据提高模型性能的有效方法，这一领域最近取得了快速进展，但以往的算法需要借助复杂的损失函数和大量难以调整的超参数。本文介绍了谷歌的研究团队提出的FixMatch[1]，这是一种大大简化现有 SSL 方法的算法。FixMatch是SSL的两种方法的组合：一致性正则和伪标签。
本文介绍了如何在Apache上部署Let's Encrypt证书以及自动续期脚本。主要内容包括：1. 为什么要使用Let's Encrypt证书；2. Let's Encrypt证书的生成和安装；3. 自动续期脚本的使用。最后附送了一个自动更新证书的脚本。
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acme.sh 实现了 acme 协议, 可以从 letsencrypt 生成免费的证书.
一步法（One-Shot）是一个强大的神经网络模型搜索（Neural Architecture Search/NAS）框架，但是它的训练相对复杂，并且很难在大型数据集（比如 ImageNet）上取得较有竞争力的结果。
Some of the secret doors contain a very interesting word puzzle. The team of archaeologists has to solve it to open that doors. Because there is no other way to open the doors, the puzzle is very important for us.
在现代深度学习算法研究中，通用的骨干网+特定任务网络head成为一种标准的设计模式。比如VGG + 检测Head，或者inception + 分割Head。
语音识别的目标是把语音转换成文本，这项技术在我们生活中应用很广泛。比如说谷歌语音助手和亚马逊的 Alexa ，就是把我们的声音作为输入然后转换成文本，来理解我们的意图。
【新智元导读】华为诺亚方舟实验室在他们一篇被 AAAI 2017 录用的论文里提出了一个新的神经机器翻译（NMT）模型，引入基于重构的忠实度指标，结果显示该模型确实有效提高了机器翻译的表现。华为诺亚方舟实验室的研究人员表示，他们的 NMT 技术与谷歌持平。 基于深度学习的机器翻译，简称深度机器翻译近两年来取得了惊人的进展，翻译的准确度综合评比已经超过传统的统计机器翻译，研究单位主要有蒙特利尔大学[1,2]，斯坦福大学[3,4]，清华大学[5,6]，谷歌[3,7,8]，微软[9]和百度[5,10]，以及华为诺
该模型的核心思想是构建一个简化的超网络——单路径超网络（Single Path Supernet），这个网络按照均匀的路径采样方法进行训练。所有子结构（及其权重）获得充分而平等的训练。基于这个已训练的超网络，可以通过进化算法快速地搜索最优子结构，其中无需对任何子结构进行微调。
AI 科技评论按：一步法（One-Shot）是一个强大的神经网络模型搜索（Neural Architecture Search/NAS）框架，但是它的训练相对复杂，并且很难在大型数据集（比如 ImageNet）上取得较有竞争力的结果。本文中，旷视研究院提出一个单路径 One-Shot 模型，以解决训练过程中面对的主要挑战。
AutoML（automated machine learning）是模型选择、特征抽取和超参数调优的一系列自动化方法，可以实现自动训练有价值的模型。AutoML 适用于许多类型的算法，例如随机森林，gradient boosting machines，神经网络等。 机器学习最耗费人力的是数据清洗和模型调参，而一般在模型设计时超参数的取值无规律可言，而将这部分过程自动化可以使机器学习变得更加容易。即使是对经验丰富的机器学习从业者而言，这一自动化过程也可以加快速度。
有时候内部网络不能对公网开放（即使有登陆限制），又不希望网站内容被嗅探。使用https技术可以实现网站与浏览器的内容加密，但是根证书机构无法访问内网服务器。
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