Generate a strong password in Linux using pwgen
仔细一看，原来昨天安装了QQ for Linux，运行的是QQ的自带截图功能(目前只能截图，不能插入文字，线条)，因为以前给deepin-scrot设置的快捷键也是Ctrl+Alt+A，于是把QQ的截屏快捷键修改了，发现deepin-scrot根本没运行。
算术级数图（Arithmetic Progression Graphs, APG），也称为等差数列图，是等差数列的可视化表示。等差数列是一组数字，其中任意两个连续项之间的差值总是相同的。这个常数差值被称为算术级数的公差。
今天给大家解读NeurlPS 2022中阿里妈妈在CTR预估模型方面的最新进展：Adaptive Parameter Generation（APG）。APG针对每个样本动态生成定制化的模型参数，实现了千样本千模，显著提升了点击率预估效果，并且应用到阿里妈妈搜索广告系统中，带来3%的点击率提升和1%的收入提升。
使用docker pull，命令下载镜像太慢了，默认是从国外的，本文记录下如何配置国内阿里云竞相加速方式。文档力求简单.
https://www.xmmup.com/dbbao67shiyongyumlaianzhuangpostgresql13-3shujuku.html
今天给大家分享一篇阿里发表的关于神经网络中网络参数自适应生成的文章，不仅可以做到不同的样本有不同的网络参数，同时通过拆分矩阵等操作大大提升了推理性能，一起来学习一下。
参考 https://github.com/getredash/redash/discussions/6288
以神经网络为基础的深度学习技术已经在诸多应用领域取得了有效成果。在实践中，网络架构可以显著影响学习效率，一个好的神经网络架构能够融入问题的先验知识，稳定网络训练，提高计算效率。目前，经典的网络架构设计方法包括人工设计、神经网络架构搜索（NAS）[1]、以及基于优化的网络设计方法 [2]。人工设计的网络架构如 ResNet 等；神经网络架构搜索则通过搜索或强化学习的方式在搜索空间中寻找最佳网络结构；基于优化的设计方法中的一种主流范式是算法展开（algorithm unrolling），该方法通常在有显式目标函数的情况下，从优化算法的角度设计网络结构。
到现在为止，也没弄清楚群晖系统发行版到底是什么，暂且就叫做Synology DSM系统吧，常用的源安装命令（yum/apg-get/ipkg等）都使用不了，不过我们可以通过下面方法来自行安装ipkg包管理工具。 首先确定系统的版本和CPU类型，下面的安装脚本适用于x86平台64位系统，ARM平台及32位系统是否能使用我这里不确定。 到群晖的管理后台，打开控制面板，在“终端机和SNMP”中，开启SSH功能，端口号默认为22，为了安全起见，建议修改成其他端口号。如果开启了防火墙，请注意确保SSH端口能通过防火墙。
ElGamal算法，是一种较为常见的加密算法，它是基于1985年提出的公钥密码体制和椭圆曲线加密体系。既能用于数据加密也能用于数字签名，其安全性依赖于计算有限域上离散对数这一难题。在加密过程中，生成的密文长度是明文的两倍，且每次加密后都会在密文中生成一个随机数K，在密码中主要应用离散对数问题的几个性质：求解离散对数（可能）是困难的，而其逆运算指数运算可以应用平方-乘的方法有效地计算。也就是说，在适当的群G中，指数函数是单向函数。
NIPS 2022的录用情况已经公布了，这里笔者汇总了其中推荐系统和因果效应相关的论文，希望对大家有所帮助。
水力发电的基本原理是利用水位落差 ，配合水轮发电机产生电力，也就是利用水的位能转为水轮的机械能，再以机械能推动发电机，而得到电力。科学家们以此水位落差的天然条件，有效的利用流力工程及机械物理等，精心搭
1、Cookie在客户端浏览器的传输的HTTP头也是明文的。通过加密cookie，您可以保护您的应用程序对众多的攻击，如
那作为一个喜欢篮球的R语言初学者，当然不能只看比赛了，还要把约基奇的常规数据探索学起来！
年初了，我们打算升级下apg，这样之后就拥抱下jetpack compose了！！
说来也很奇葩，内存缓存关了后，ImageLoader::shouldLoadImmediately在第二次的时候返回了false，导致延迟设置了setImage，导致在layout的时候没有正确的图片大小，导致网页的js获取宽度的时候是个0.
第36届神经信息处理系统会议NeurlPS2022将于11月28日至12月9日举行。大会将持续举行两周，第一周将在美国新奥尔良举行现场会议，第二周改为线上会议。根据官网邮件中给出的数据，本届会议共有10411篇论文投稿，接收率为25.6％。
行人遵循不同的轨迹避开障碍物并接纳其他行人。在这样的场景中任何自动驾驶汽车都应该能够预见行人的未来位置，并相应地调整行进路线避免碰撞。轨迹预测的问题可以看作是序列生成任务，感兴趣的是基于过去的位置来预测未来轨迹。这里提出了一种LSTM模型，即题目所说的，来学习人类的一般运动并预测其未来的轨迹。这是当时手工函数（例如social force模型）的传统方法不同的。
步进电机是将电脉冲信号转变为角位移或线位移的开环控制电机，是现代数字程序控制系统中的主要执行元件，应用极为广泛。在非超载的情况下，电机的转速、停止的位置只取决于脉冲信号的频率和脉冲数，而不受负载变化的影响，当步进驱动器接收到一个脉冲信号，它就驱动步进电机按设定的方向转动一个固定的角度，称为“步距角”，它的旋转是以固定的角度一步一步运行的。可以通过控制脉冲个数来控制角位移量，从而达到准确定位的目的；同时可以通过控制脉冲频率来控制电机转动的速度和加速度，从而达到调速的目的。
2020年4月14日，Exploit DB公布了一个针对Edimax WiFi桥接器的远程执行漏洞的利用(EDB-ID：48318[1])，该利用从Shodan搜索条件到下发样本非常详细，我们结合绿盟威胁情报中心对相应设备的暴露情况进行了验证，发现2020年至今，其暴露数量总计在6000台以上。因此近日，紧急在绿盟威胁捕获系统中增加了针对该漏洞的交互，随即捕获到针对该漏洞的探测和利用行为，本文将通过脆弱性、暴露情况以及威胁分析三个方面，叙述本次发现的相关活动。
近年来，内容业务在行业蓬勃发展。淘宝也在积极进行内容化转型，本次LiveVideoStackCon 2021 上海站大会我们邀请到了阿里巴巴淘系技术高级算法专家——王立波（庄恕），回顾淘宝从图文到短视频直播的发展历程，介绍音视频算法在其中的应用和未来的投入方向包括编解码、视频处理、音频通讯与互动。
评价模型的好坏主要看区分度和校准度，校准度方面目前最推荐的还是校准曲线（calibration curve），可用于评价模型预测概率和实际概率一致性。
Object tracking is one of the most important components in numerous applications of computer vision.
#wgethttp://museum.php.net/php5/php-5.2.6.tar.gzPHP
经过一段时间的工作(摸鱼划水)，从几个很小的地方给大家介绍下我是如何提升编译构建速度的，但是本次分享内容还是主要针对当前阿逼的工程架构，不一定对你们有帮助哦。
QUIC简介 QUIC(Quick UDP Internet Connections)是谷歌提出的一种传输协议,由于其建立在UDP之上,使得相对于TCP之上的SPDY、HTTP2等其他协议,QUIC的可定制和优化的空间更大.在UDP的上层,QUIC提供了可靠、有序、安全、而且更快速的传输服务.目前，在Chrome中有85%以上关于谷歌自有业务的请求响应都是通过QUIC承载，可以说QUIC已经经受住了真实复杂外网环境的考验。因其理论特性及较好的外网表现，HTTP3协议也将以QUIC为原型进行草案。 谷
要说相控阵雷达的原理，就不得不提一下传统雷达的工作方式。影视中，如果非要出现雷达画面的话，传统雷达就是最好的道具，因为传统雷达动感十足，快速旋转的天线便于营造紧迫感。
21. find命令 在当前目录搜索文件 rumenz@local:~# find -name *.sh ./Desktop/load.sh ./Desktop/test.sh ./Desktop/shutdown.sh ./Binary/firefox/run-mozilla.sh ./Downloads/kdewebdev-3.5.8/quanta/scripts/externalpreview.sh ./Downloads/kdewebdev-3.5.8/admin/doxygen.sh
程序员,你需要些“脑力运动”了 [读书笔记]开发你的大脑--图像记忆法 1 前言 最近看了一本关于记忆的书，叫《超级记忆力-图像记忆法》，看完之后发现一些有意思的东西，不敢独享，故拿出来分享一下。
HTTP从上世纪90年代诞生起，就被约定为跑在TCP协议之上的应用层协议。而后虽然HTTP协议版本从0.9到2.0，上层协议不断优化，在享受TCP带来的有序可靠的数据服务同时，却也始终绕不开TCP协议的一些弊端。
Redis是一个开源的内存数据结构存储，擅长缓存。Redis是一个非关系型数据库，以其灵活性，性能，可伸缩性和广泛的语言支持而闻名。
1991年Rau等学者首次提出了命名实体识别任务，但命名实体（named entity，NE）作为一个明确的概念和研究对象，是在1995年11月的第六届MUC会议（MUC-6，the Sixth Message Understanding Conferences）上被提出的。当时的MUC-6和后来的MUC-7并未对什么是命名实体进行深入的讨论和定义，只是说明了需要标注的实体是“实体的唯一标识符（unique identifiers of entities）”，规定了NER评测需要识别的三大类（命名实体、时间表达式、数量表达式）、七小类实体，其中命名实体分为：人名、机构名和地名 。MUC 之后的ACE将命名实体中的机构名和地名进行了细分，增加了地理-政治实体和设施两种实体，之后又增加了交通工具和武器。CoNLL-2002、CoNLL-2003 会议上将命名实体定义为包含名称的短语，包括人名、地名、机构名、时间和数量，基本沿用了 MUC 的定义和分类，但实际的任务主要是识别人名、地名、机构名和其他命名实体 。SIGHAN Bakeoff-2006、Bakeoff-2007 评测也大多采用了这种分类。
关于临床预测模型的基础知识，小编之前已经写过非常详细的教程，包括了临床预测模型的定义、常用评价方法、列线图、ROC曲线、IDI、NRI、校准曲线、决策曲线等。
如果开启了全局变量，则服务器端PHP脚本可以用username和password来获取到用户名和密码，这会造成极大的脚本注入危险。
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 作者：Colorjam https://zhuanlan.zhihu.com/p/97198052 剪枝是模型压缩的一个子领域，依据剪枝粒度可以分为非结构化/结构化剪枝，依据实现方法可以大致分为基于度量标准/基于重建误差/基于稀疏训练的剪枝，并且逐渐有向AutoML发展的趋势。由于实现方法在剪枝粒度上是有通用性的，本文主要从实现方法进行展开，康康近年来关于剪枝的有的没的，从个人角度对近几年经典的剪枝方法以及其拓展进行一下梳理。 基于度量标准的剪枝 这类方法通常是提出一
在搜索、推荐、广告领域，预估技术一直是非常重要的模块，规模比较大的互联网公司如谷歌、FB、阿里、字节等依靠广告系统带来了百亿乃至千亿以上美元的营收。在广告系统中，最后展示给用户的广告（如商品、视频、图文）往往需要经过大规模精细化的排序计算。在现在大多数CPC（Cost Per Click）计费的广告系统中，广告往往通过eCPM（千次展现计费价值）进行最终排序，eCPM主要由pCtr和bid两部分相乘得到，bid往往取决于商品自身的价值或广告主的预算成本，而pCtr则由广告系统计算得出。事实上，精准的pCtr结果能给商业公司带来极大的收益提升。
Hi，艾瑞巴蒂！ 这里是 6 月 19 日的每日1句话新闻晚报，只需1分钟，看看全球最热、最新的区块链新闻。 实时币价：BTC $6699.9 ETH $516.39 EOS $10.54（数据来源: Bitfinex） 📷 观点 58集团姚劲波：区块链技术可能打破传统的找房模式 瑞银CEO塞尔吉奥·埃尔莫提（Sergio Ermotti）：区块链是绝对的机遇 康奈尔大学的教授Emin Gün Sirer预测：EOS的脆弱性将导致“大规模的交易所攻击” 公司 IBM IX和Med
剪枝是模型压缩的一个子领域，依据剪枝粒度可以分为非结构化/结构化剪枝，依据实现方法可以大致分为基于度量标准/基于重建误差/基于稀疏训练的剪枝，并且逐渐有向AutoML发展的趋势。由于实现方法在剪枝粒度上是有通用性的，本文主要从实现方法进行展开，康康近年来关于剪枝的有的没的，从个人角度对近几年经典的剪枝方法以及其拓展进行一下梳理。
由于脚本语言和早期版本设计的诸多原因，php项目存在不少安全隐患。从配置选项来看，可以做如下的优化。
C-statistic是评价模型区分度的指标之一，在logistic模型中，C-statistic就是AUC，在生存资料中，C-statistic和AUC略有不同。
在一些场景我们希望模型能够兼容多种分布不同的数据，例如希望一个模型用在多种不同的场景上，或者希望模型在头部数据和长尾数据上都表现好，或者希望一个模型同时预测多个任务。都有哪些方法能够让一个模型处理多种数据呢？
熟练使用命令行是一种常常被忽视或被认为难以掌握的技能，但实际上，它可以提高你作为工程师的灵活性以及生产力。本文是一份我在 Linux 上工作时发现的一些关于命令行的使用的小技巧的摘要。有些小技巧是非常基础的，而另外一些则是相当复杂的甚至晦涩难懂的。这篇文章并不长，但当你能够熟练掌握这里列出的所有技巧时，你就学会了很多关于命令行的东西了。 必读 涵盖范围： * 这篇文章对刚接触命令行的新手以及具有命令行使用经验的人都有用处。本文致力于做到覆盖面广（尽量包括一切重要的内容），具体（给出最常见的具体的例子）以及简
本文对NeurlPS'22推荐系统相关论文进行梳理，后续选择感兴趣的论文进行单独解读，相关论文可在公众号后台回复NeurlPS2022-RecSys-Papers获取，我也会更新到Github-Currently_Awesome-RecSys-Papers中 (部分未公开的论文后面再补充，欢迎关注/Star)。
XFS是扩展性高、高性能的文件系统。也是rhel7/centos7的默认文件系统。 XFS支持metadata journaling,这使其能从crash中更快速的恢复。 它也支持在挂载和活动的状态下进行碎片整理和扩容。 通过延迟分配，XFS 赢得了许多机会来优化写性能。 可通过工具xfsdump和xfsrestore来备份和恢复xfs文件系统， xfsdump可使用dump级别来完成增量备份，还可通过size,subtree,inode flags来排除文件。 也支持user、group、project配
继续docker的学习之旅，今天练习一些常用的命令: 一、镜像相关 1.1 列出本机所有镜像 docker images 后面的操作，都以ubuntu做为练习的目标。 另外：如果某些镜像文件不想要了，
Web 平台概念有时可能完全不同，但有时看起来又非常相似。语义、行为和特征可能都很难区分。由于一个新的 popover 属性正在被提出，所以这篇文章将探讨对话框(dialogs)、弹出窗口(popovers)、叠加层(overlays)和揭示小部件(disclosure widgets)之间的区别。 我们还将了解元素为 modal 时的含义。所有相关的概念看起来都非常相似，至少在我看来是这样的，那就让我们开始吧！
ifconfig命令用于配置网络接口信息。如配置网络接口的ip地址，默认网关地址等，以便机器能够联通互联网。
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