Greg Kroah-Hartman 是一名 Linux 内核主线分支的维护者，2021 年 4 月 22 日发布了一个申明，禁止一所美国大学试图以研究名义故意提交带有安全隐患和其他“实验”性质的可疑代码合并到 Linux 内核主线分支。因此，不再欢迎来自明尼苏达大学为上游 Linux 内核开发做出贡献。在后续消息中，确证了之前明尼苏达大学（University of Minnesota）对 Linux 内核的补丁将被还原。
客座文章作者：G-research 计算平台工程经理 Jamie Poole。博文最初在G-research 的博客[1]上发表
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 JRTPLib的编译步骤 JRTPLib是RTP协议的开源版库，下面讲述在VS2008上面的编译步骤 JRTPLIB开源库包括两个jthread.l
Hitomi-Downloader 是一个桌面实用程序，可以从各种网站下载图片/视频/音乐/文本等。 该项目的主要功能、关键特性和核心优势包括：
本文摘录于https://google.github.io/security-research/pocs/linux/cve-2021-22555/writeup.html
TensorFlow object detection API应用–配置 主要参考 ： https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/installation.md https://www.cnblogs.com/zongfa/p/9662832.html
AzurEnum是一款针对Azure的安全工具，在该工具的帮助下，广大研究人员可以轻松快速地枚举Microsoft Entra ID（Azure AD）。
当我们在 colab 上尝试一些临时的东西时，我们会创建一堆杂乱、没有标题的 Notebook。
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官方链接在这里。这里我没有下载整个models，在linux下面只下载了Object_Detection。方法如下：
块设备是文件系统的底层支撑，完成数据的存储和访问。块设备也能脱离文件系统以螺设备的形式工作。
这个内存问题是初代 pkexec 引入的，2009年，至今已有12年之久。linux内存安全之雷，不知道有多少。
清华镜像：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/
在此期间，我们将项目与新的或主要版本进行了比较。Mybridge AI根据各种因素对项目进行排名，以衡量专业人员的质量。
这一年，机器学习领域该关注什么？ 这部分以看到的两个 Quora 回答，最近读的一些东西来进行讨论。 What Are The Most Promising Areas Of Machine Lear
Linux kernel < 4.10.6版本中，net/packet/af_packet.c/packet_set_ring函数未正确验证某些块大小数据，本地用户通过构造的系统调用实现提权，改漏洞亦可用于容器逃逸操作
关于cicd-goat cicd-goat是一个故意包含大量漏洞的CI/CD安全学习靶场环境，广大研究人员可以使用cicd-goat来学习关于CI/CD安全的相关内容，并通过各种挑战并拿到Flag来更好地掌握针对CI/CD管道的安全渗透技术。 cicd-goat项目允许允许工程师和安全从业人员通过一组包含是十个项目的挑战来学习和实践CI/CD安全，这些挑战是在真实、全面的CI/CD环境中实施的。这些场景具有不同的难度级别，每个场景侧重于一个主要攻击向量。这些挑战包括10大CI/CD安全风险，包括流量控制
如果是想通过培训掌握生物信息学，那么可以参考：彻底入门生物信息学，可能需要12天！ 推文介绍的。
机器人操作系统或更广为人知的 ROS 是一个完全开源的机器人操作系统。它更像是一个元操作系统，有助于从软件中抽象出硬件。它背后的主要思想是避免不断地重新发明轮子并提供标准化的功能，因此您不会因为其他人已经做过，而从头开始浪费时间进行硬件抽象。它为业余爱好者和非专业人士进入机器人编程领域提供了便利。
作者：张旭 编辑：张欢 这是一篇以实践为主的入门文章，目的在于用尽量少的成本组织起来一套可以训练和测试自己的分类任务的代码，其中就会用到迁移学习，TF-Slim库的内容，所以我们分为下面几个步骤介绍：： 什么是迁移学习； 什么是TF-Slim； TF-Slim实现迁移学习的例程； 应用自己的数据集完成迁移学习。 操作系统：Win10 开发语言：Python3.5 算法：TensorFlow1.1 1 什么是迁移学习： 一般在初始化CNN的卷积核时，使用的是正态随机初始化，此时训练这个网
Searching in massive collections of digitized printed scientific documents with queries that are mathematical expressions is a research area scarcely explored. To address this problem, a crucial first step involves the detection of regions that may contain mathematical expressions. This contest aims to tackle this problem and thus, provide several reasons that could be interesting for attracting research groups to participate in this competition:
其实还有很多不错的博客，不过，现在国外不错的博客都在一个叫 Medium 的网站，我也发现我 Google 很多东西时都会到这个网站上。这个网站上的内容不只有技术的，还有很多很多其他方面的内容，比如文化、艺术、科学等等。这个网站就是一个博客发布系统，其是由 Twitter 联合创始人埃文·克拉克·威廉姆斯（Evan Clark Williams）和克里斯多福·艾萨克·比兹·斯通（Christopher Isaac Biz Stone）创办的，这两个人觉得 Twitter 上全是垃圾没有营养的信息。所以，创办了 Medium，这个平台上有专业和非专业的贡献者，亦有受雇的编者。
之前一直在云服务器上跑代码，近期接手了师兄的台式机（GTX 1050），虽然配置很渣，但想在本地玩玩看，于是乎先安装一波Tensorflow Object Detection API。
Docker 是一个开源的容器化平台，用于构建、发布和运行应用程序。通过使用容器技术，Docker 允许开发人员将应用程序及其依赖项打包为一个独立的、可移植的容器，以确保应用程序在不同环境中具有一致的运行行为。
例如说，之前我分享了《如何把学术 Markdown 在线免费转换成 Word ？》。有个RoamCN群友看了文章里面的这段视频后，问我视频里面幻灯看起来很流畅啊，是怎么做出来的？
本文介绍如何使用深度学习进行图像分类，通过实例分析，展示了如何利用预训练模型和迁移学习进行图像分类。同时，文章还讨论了数据准备和模型训练的细节，并提供了针对自己数据集进行训练的代码示例。
彭博10月6日消息，台积电法务副总经理暨法务长方淑华表示，该公司仍在评估来自美国商务部的问卷，该问卷要求芯片制造商提供有关供应链瓶颈的相关讯息。台积电的评估将决定提供给美方什么资料，不会泄露客户的敏感讯息。
深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。
近年来，计算工作负载一直在迁移：首先是从本地数据中心迁移到云，现在越来越多地从云数据中心迁移到更靠近正在处理的数据源的「边缘」位置。目标是通过缩短数据传输距离来提高应用和服务的性能和可靠性，降低运行成本，从而减少带宽和延迟问题。
本篇文章，我们聊聊如何在 Windows 环境下使用 Docker 作为深度学习环境，以及快速运行 SDXL 1.0 正式版，可能是目前网上比较简单的 Docker、WSL2 配置教程啦。
这将执行InvokeWebRequest（PS v.3 +）以下载payload，使用LOLBin执行它
https://ijustwannared.team/2019/11/07/c2-over-rdp-virtual-channels/
Boltons 使用的是 BSD 许可证，到目前为止已经收录 超过230个 的纯 Python实用工具库，这些工具库与 Python 标准库并没有重合，是补充的关系，包括：
Atuin 是一个用 SQLite 数据库替换现有 shell 历史记录的工具，可以记录命令的额外上下文，并提供可选且完全加密的历史同步功能。其主要功能和核心优势包括：
字节跳动的小伙伴搞的，希望能帮助建设国内的 rust 生态，感兴趣的话可以试用，无任何限速（实际上是 1000Gbps）。
有许多可以从 PubMed 的文章摘要中提取信息的文本挖掘脚本，包括： NLTK ， TextBlob ， gensim ， spaCy ， IBM Whatson NLU ， PubTator ， LitVar ， NegBio ， OpenNLP 和 BioCreative 等1。这里介绍一下 PubTator Central (PTC) 2。
AgentSims 是一个国内高校联合开源的类斯坦福AI小镇项目，不了解的读者可以阅读项目官网的教程，也可参考笔者上一篇国产开源交互式AI小镇——AgentSims搭建详解
OpenStack是一个为公共及私有云的建设与管理提供软件的开源项目，也是一种良好的容器管理环境，得到了越来越广泛的应用，那么管理人员如何像管理基础设施一样管理容器? 一些私有云的投资者表示，Ope
致力于OpenStack部署的企业，努力寻求拥有开源平台经验的IT专业人员。技能差距很快能弥补吗？ 随着企业云实施的增加，OpenStack不断获得市场关注。但是，随着企业试图部署开源云平台，他们遇到了一个共同的问题：寻求拥有OpenStack技能的 IT专业人员。 分析机构451 Research预测，到2020年，OpenStack业务模式收入有望超过50亿美元，意味着35%的复合年增长率。 “我们预计所有部门和地区的收入，都会上升，” Al Sadowski说，该机构的研究副总裁。 为了支持这种增
In 1994, the first Beowulf Cluster was built at NASA, using Linux, as an alternative to the very expensive HPC supercomputers. “Beowulf Clusters are scalable performance clusters based on commodity hardware, on a private system network, with open-source software (Linux) infrastructure. The designer can improve performance proportionally with added machines. The commodity hardware can be any of a number of mass-market, stand-alone compute nodes as simple as two networked computers, each running Linux and sharing a file system, or as complex as 1,024 nodes with a high-speed, low-latency network.” 1994年，在NASA,使用Linux建立了第一个Beowulf集群，作为昂贵的HPC超级计算机的一种替代品。 “Beowulf集群是基于商用硬件的可扩展的高性能集群，建立在专用的系统网络和开源软件（Linux）基础设施上。设计者可以通过按比例添加机器来提高性能。硬件可以是简单的只需两台联网计算机组成的计算节点，每个节点都运行Linux,并共享一个文件系统，或复杂的像具有高速，低延迟的1,024节点的网络。“
足球环境github链接：https://github.com/google-research/football
本期将为大家介绍博世亚太研究院招聘机器人规划与控制算法开发研究员和 3D 计算机视觉研发工程师的相关信息。 作为专业的全球人工智能信息服务平台，机器之心不仅可以提供前沿的科研动态，还能帮你找到合适的工作或进修的机会。 本次的招聘需求来自博世亚太研究院，上海智能机器人组现在招聘机器人规划与控制算法开发研究员和 3D 计算机视觉研发工程师。 博世亚太研究院 博世公司从事汽车与智能交通技术、工业技术、消费品和能源及建筑技术的产业。作为全球领先的技术与服务供应商，2021 年博世的整体销售额达 787 亿欧元，同比
摘要：外媒 ZDnet 发布了此篇边缘计算领域的重要文章，详细分析了各机构不同的定义、市场状况、前景等，经编译，供各位参考
简单分享一下，后台使用nodejs结合highcharts、phantomjs生成报表图片的方法。这主要应用在日报邮件。 主要参考以下资料： http://www.highcharts.com/component/content/article/2-news/52-serverside-generated-charts#phantom_usage https://bitbucket.org/ariya/phantomjs/downloads https://github.com/highslide-soft
原来明尼苏达大学华人教授K.J Lu带领的团队在向Linux内核提交补丁时，故意引入新的Bug，然后以此写论文。
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