设置互信信息 首先添加rac2节点 依次点击 SSH Connectivity ,填写 oracle 密码，最后点击setup，安装程序会自动建立两节点互信 如之前建立过互信需勾选 reuse private and publick key选项
解压 p13390677_112040_Linux-x86-64_3of7.zip 文件提取grid安装文件
公钥认证的基本思想 对信息的加密和解密采用不同的key，这对key分别称作private key（私钥）和public key（公钥），其中，public key存放在欲登录的服务器上，而private key为特定的客户机所持有。当客户机向服务器发出建立安全连接的请求时，首先发送自己的public key，如果这个public key是被服务器所允许的，服务器就发送一个经过public key加密的随机数据给客户机，这个数据只能通过private key解密，客户机将解密后的信息发还给服务器，服务器验证正
需求：四台Linux主机,IP地址为192.168.10.10/11/12/13,配置登录用户的互信 1.各节点ssh-keygen生成RSA密钥和公钥
在N多年前，搭建Oracle RAC环境的时候，其中有一项非常艰巨的任务就是配置节点服务器的互信关系，每次到了这个部分的时候就有点晕，因为文件需要在两个节点间拷过来，拷过去。 每次到了这个部分，就需要打开我的攻略笔记，然后严格按照上面的步骤来完成。到了OCM考试的时候，当时Oracle是提供了一个建立互信关系的脚本，直 接运行即可。搭建的过程省事不少。到了11g的RAC搭建中，在检查项中有一个就是建立互信关系，只需要在界面上点击即可完成。可见互信关系的建立过程是 越来越简化了。 当然回到工作环境中
一般使用scp远程拷贝操作时，需要输入目标服务器的用户名和密码，这个时候可以做linux服务器之间ssh互信配置， 这样在多个linux服务器之间做操作时就可以免密登陆。
阿里云95块钱买的ECS要到期了，续费的话需要1000多。想了想服务器上也没啥重要的东西，于是趁着腾讯云折扣，花了288买了个三年的CVM。CVM就是一个云虚拟机，这里就暂且叫它服务器。
您或许听说过区块链。但如今网络上的很多内容，如果不结合一些参考资料的话就会难以理解。然后，我就在想“如果有人向我问起区块链，我是否能够跟他讲述清楚？”。如果您也遇到同样的问题，那么这篇文章适合您。 问题 任何技术只有在解决了某个业务问题时才有用，区块链也不例外。区块链可以解决多个问题。 📷 信任 当两方履行一份协议时，有一些方面需要灵活处理。但是，只有相互信任，交易才能高效执行。如果您同意以某个价格从我这里购买 X 个小部件，而且我们已建立信任，则交易会顺利进行。如果缺乏信任，交易通常会变得很复杂，而严重时
原理 双向,顾名思义,双方互通,此处的意思是多台 linux 两两免密登录.双向比单向多了些操作,单向只需把某一个linux的公钥发送给其他linux即可,而双向要实现集群中的每一台机器都保存其他所有 …
瓦利[1]是一款开源的 DevOps 代码自动部署工具，目前官方有两个新旧版本，分别是基于 PHP2 和 Python。
之前在《记录一则Linux SSH的互信配置过程》、《Vertica 7.1安装最佳实践（RHEL6.4）》中，都分别提到了配置ssh互信的方法，本文在此基础上进一步整理配置ssh互信的方法，目的是将步骤尽可能的简化，从而更加适合在较大规模的集群中对ssh互信进行快速配置。
AI 研习社按：本文由图普科技编译自《Exemplar CNNs and Information Maximization》，雷锋网 AI 研习社独家首发。文中相关链接详见文末“阅读原文”。 前几周，我针对一篇题为《Unsupervised Learning by Predicting Noise》的论文写了自己的解读和看法。在文章中，我提到了解读这一方法的另一个角度——信息最大化，即寻找有限熵数据的非线性表征，同时最大程度地保留输入的信息。 在那篇文章中，我简单地提了一下“Exemplar-CNNs”的方
在使用 Python 写一些脚本的时候，在某些情况下，我们需要频繁登陆远程服务去执行一次命令，并返回一些结果。
但开源组织究竟如何运作？在其中工作又如何建立信任和话语权？之前还没有人能完整分享。
在2020冬季达沃斯年会上，谈及对于AI的看法，谷歌CEO桑达尔·皮查伊认为，AI或许是人类目前最重要的发明，将会比电和火对人类的影响更大。面对每个科技发明，都应该将其优势最大化，将负面影响最小化。此外，他表示AI将会使人类能够在未来拥有干净、价格低廉的能源。同时，对于风险的思考也是很重要的，人类需要提前思考AI安全性问题的解决方法，需要全球的治理框架与合作。（新浪科技）
文本特征向量 经典的向量空间模型(VSM: Vector Space Model)由Salton等人于60年代提出，并成功地应用于著名的SMART文本检索系统。VSM概念简单,把对文本内容的处理简化为向量空间中的向量运算,并且它以空间上的相似度表达语义的相似度,直观易懂。当文档被表示为文档空间的向量，就可以通过计算向量之间的相似性来度量文档间的相似性。文本处理中最常用的相似性度量方式是余弦距离。文本挖掘系统采用向量空间模型,用特征词条(T1 ,T2 ,…Tn) 及其权值Wi 代表目标信息,在进行信息匹配时,
--initial-advertise-peer-urls http://192.168.1.17:2380 \
在MySQL搭建MHA高可用架构的时候，需要打通master、slave、以及mha manager之间的ssh互信，通常情况下，运维人员需要手动打通ssh互信，在自动化构建的过程中很不方便。如果可以使用自动化的脚本打通服务器之间的ssh互信，对自动化运维会有很大的帮助。
一、课题背景概述 文本挖掘是一门交叉性学科,涉及数据挖掘、机器学习、模式识别、人工智能、统计学、计算机语言学、计算机网络技术、信息学等多个领域。文本挖掘就是从大量的文档中发现隐含知识和模式的一种方法和工具,它从数据挖掘发展而来,但与传统的数据挖掘又有许多不同。文本挖掘的对象是海量、异构、分布的文档(web);文档内容是人类所使用的自然语言,缺乏计算机可理解的语义。传统数据挖掘所处理的数据是结构化的,而文档(web)都是半结构或无结构的。所以,文本挖掘面临的首要问题是如何在计算机中合理地表示文本,使之既要包含
Linux 的中心原则是，所有更改都必须分解为小步骤进行 —— 您的每个 commit 都只能做一件事。这并不意味着每个 commit 都必须很小，比如对在数千个文件中使用的函数的 API 进行简单更改，可以使更改量很大，但仍然可以接受，因为它是针对某一项单一任务的更改。 通过始终遵循此原则，项目维护者可以更轻松地识别和隔离任何有问题的更改，而不影响其他的功能。
在构建安全的网络通信环境时，SSL/TLS证书是不可或缺的一环。它们为服务器和客户端之间的通信提供了加密保障。在实践中，我们可以选择使用自签名证书，而这些自签名证书又分为带CA（证书颁发机构）和不带CA两种。本文将详细解释这两种自签名证书的区别，并为您提供选择自签名证书时的参考依据。
负载均衡的并发测试，主要目标是测试负载均衡系统支持的最大并发连接数量。本文将介绍测试中应用的部署，测试的工具以及测试的过程。
要说起科技领域最炙手可热话题的必然离不开区块链技术。这一脱胎于比特币的底层技术，以7年多的稳定运行证明了其高度安全可靠的架构和算法设计，同时凭借分布式账本和智能合约等创新性的技术，为多个行业的产业升级打开了巨大的想象空间。甚至有业内专家预言区块链技术将掀起第二次互联网革命。 区块链技术在金融行业里近年来引起不小的轰动，这种技术运用的范围也越来越广泛，大到国际安防、国际秩序，小到日常生活，手机客户端，都有一定的预见性。而如果区块链技术运用到保险行业中，会是什么样呢？ 目前，区块链技术在保险业的实验应用亦在逐
1、为什么要做特征选择 在有限的样本数目下，用大量的特征来设计分类器计算开销太大而且分类性能差。
【编者按】：随着互联网技术的迅速发展与普及，如何对浩如烟海的数据进行分类、组织和管理，已经成为一个具有重要用途的研究课题。而在这些数据中，文本数据又是数量最大的一类。以统计理论为基础，利用机器学习算法对已知的训练数据做统计分析从而获得规律，再运用规律对未知数据做预测分析，已成为文本分类领域的主流。InfoQ联合“达观数据“共同策划了《文本数据的机器学习自动分类方法》系列文章，为您详细阐述机器学习文本分类的基本方法与处理流程。 本文为第一部分，着重介绍文本预处理以及特征抽取的方法。第二部分将会着重介绍特征向量
本文由CDA数据分析研究院翻译，译者：王晨光，转载必须获得本站、原作者、译者的同意，拒绝任何不表明译者及来源的转载！ 西班牙电信公司商业智能与大数据项目组组长理查德·本杰明表示，欧洲很有可能在大数据分析领域领跑全球。但是，他在马德里举办的“数字世界中的互信”大会上也说道：“只有实现完全透明，我们才有可能持续使用用户数据。” 理查德认为，唯有实现公开透明欧洲才能把握机遇，因为只有如此，企业才能确保客户对企业搜集和使用他们数据的方式满意。 然而，在他看来，这依旧是个挑战，因为目前尚无企业能达到基本的透明度要求。
现代推荐系统从历史交互中学习用户表征，这就存在着用户特征变化带来的问题，比如收入的增加。历史交互会将过时的信息注入到与最新的用户特征相冲突的表示中，从而导致不恰当的推荐。在这项工作中，作者考虑了在用户特征发生变化的Out-Of-Distribution (OOD) 环境中的推荐问题，并为表征学习设定了额外的两个目标：强大的OOD泛化能力以及快速的OOD适应能力。OOD场景的推荐问题如图所示：
本次分享主要关注异构图（或者叫异构网络）在数据挖掘中的应用，特别是异构图交互模型在推荐系统中的应用。通过分析前期工作的两类思路，一是基于基于图中邻居的信息，另一个是基于元路径的信息；重点探讨了交互信息在两种思路中缺失。进一步探讨了近来工作的尝试。最终介绍了NIRec，一种高效的基于邻居的异构图交互模型。
最近IDC上架了一批hadoop大数据业务服务器，由于集群环境需要在这些服务器之间实现ssh无密码登录的相互信任关系。具体的实现思路：在其中的任一台服务器上通过"ssh-keygen -t rsa"产生公私钥文件，然后将公钥文件拷贝成authorized_keys文件，最后将它的.ssh目录下的文件全部批量拷贝到其他服务器的/root/.ssh目录（即当前用户家目录的.ssh）下即可。这批hadoop服务器的ssh端口默认都是22，密码默认都是kevin123456，ip列表如下: 192.168.10.2
只需要在管理机上安装，推荐使用 yum install ansible。 被管理机上需要有python环境。
【导读】上一次专知推出基于信息理论的机器学习报告，大家反响热烈，今天是胡老师提供的第二部分（为第三章内容）进行详细地注释说明，请大家查看！ ▌概述 ---- 本次tutorial的目的是，1.介绍信息学习理论与模式识别的基本概念与原理；2.揭示最新的理论研究进展；3.从机器学习与人工智能的研究中启发思索。由于时间有限，本次只是大概介绍一下本次tutorial的内容，后续会详细介绍每一部分。 胡老师的报告内容分为三个部分： 引言（Introduction） 信息理论基础（Basics of Informati
解决linux服务器间的数据、文件搬运和免密登录等问题； 从多种业务环境入手，以不同方式实现服务器间的文件传输；
随着互联网技术的迅速发展与普及，如何对浩如烟海的数据进行分类、组织和管理，已经成为一个具有重要用途的研究课题。而在这些数据中，文本数据又是数量最大的一类。文本分类是指在给定分类体系下，根据文本内容自动确定文本类别的过程（达观数据科技联合创始人张健）。文本分类有着广泛的应用场景，例如： ●新闻网站包含大量报道文章，基于文章内容，需要将这些文章按题材进行自动分类（例如自动划分成政治、经济、军事、体育、娱乐等） ●在电子商务网站，用户进行了交易行为后对商品进行评价分类，商家需要对用户的评价划分为正面评价和负面评价
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2016年8月17日上午，腾讯支付基础平台与金融应用线副总经理郭锐在2016中国区块链产业投资论坛发表主旨演讲，郭锐透露，腾讯金融云正积极探索区块链技术，致力构建线上互信金融新生态。 今年年初，央行表态要探索发行数字货币，数字货币背后支撑的技术——区块链引发了金融行业的广泛关注；而作为当前互联网核心技术及金融科技的前沿领域，区块链也引起了投资界越来越大的兴趣。公开资料显示，截至到2016年第一季度，国际上区块链领域累计投资已超10亿美元；投资比特币及区块链领域的初创项目的风险投资公司已近200家。 “区块链
本文由CDA数据分析研究院翻译，译者：王晨光，转载必须获得本站、原作者、译者的同意，拒绝任何不表明译者及来源的转载！ 欧委会数据价值链部门负责人玛尔塔•纳吉•罗森杰斯日前明确表示，欧洲要实现经济“数字化”，但目前仍有几个关键挑战。 玛尔塔在马德里举行的“数字世界中的互信”大会上说，数据已成为一项经济与社会资产，但考虑到其带来的机遇和风险，我们必须根据具体情况来利用数据。 经济“数字化”最大的挑战之一是，如何建立安全的基础设施以确保数据驱动型经济的稳定发展，因为数据驱动型经济对欧委会决策、创造就业机会和促进
云计算是这几年最热门的话题，也是技术发展最快的领域。作为一种按需交付服务的技术和商业模式，云计算有许多好处，包括帮助企业提高效率、灵活性、技术创新和伸缩性。 但是企业对云计算也是顾虑重重，经过多年的努力，IT人员刚刚初步完成了对企业IT环境的规范化管理，然而，云计算的出现，却让IT人员的努力即将化为乌有，因为云技术和服务的引入很可能破坏之前建立的IT秩序，也带来了大量风险。 鉴于此，国际组织ISACA发表的《云计算的应用和功能指引原则》(Guiding Principlesfor Cloud Computi
一个文本分类问题就是将一篇文档归入预先定义的几个类别中的一个或几个。通俗点说，就是拿一篇文章，问计算机这文章要说的究竟是体育，经济还是教育。文本分类是一个监督学习的过程，常见的应用就是新闻分类，情感分析等等。其中涉及到机器学习，数据挖掘等领域的许多关键技术：分词，特征抽取，特征选择，降维，交叉验证，模型调参，模型评价等等，掌握了这个有助于加深对机器学习的的理解。这次我们用python的scikit-learn模块实现文本分类。
TLDR: 在生成式自监督学习方法成功的启发下，本文提出了一种自动化的自监督数据增强方法，结合掩码自编码器方法，用于增强基于图神经网络的协同过滤方法。
成熟的心智模式是决定成年人情绪和行为的底层思维系统。它们在我们的日常生活中发挥着至关重要的作用，影响我们如何应对挑战、处理情感，以及与他人互动。一个拥有更成熟心智模式的人通常表现出一些特点，如自我认知、情绪管理、自我反思、善待他人、建立健康的人际关系、目标导向和决策能力。
孙 那 北京大学法学博士，腾讯研究院研究员 李 正 腾讯研究院助理研究员 信任危机是互联网面临的巨大挑战。互联网政策的制定者正面临着重要挑战：如何在数字革命的进行中，确保用户的安全？为了保护互联网的发展，我们必须克服信任危机。 大规模的数据泄露、数据使用的不确定性、网络空间犯罪、网络监听及其他威胁正在影响用户对网络的信任。 互联网社会需要一个坚实的信任基础来释放其发展潜力。 信任是所有国家的连接战略成功的关键所在。信任的获得只能通过合作的方式完成。 一个
在人工智能的前沿领域，大语言模型（Large Language Models，LLMs）由于其强大的能力正吸引着全球研究者的目光。在 LLMs 的研发流程中，预训练阶段占据着举足轻重的地位，它不仅消耗了大量的计算资源，还蕴含着许多尚未揭示的秘密。根据 OpenAI 的研究，在 InstructGPT 的开发过程中，预训练阶段近乎耗尽了全部的算力和数据资源，占比高达 98% [2]。
选自openreview 作者：Jörn-Henrik Jacobsen 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、刘晓坤 本文介绍了一种可逆网络架构 i-RevNet，证明对于分类网络的泛化能力，通过信息丢弃构造信息瓶颈并不是必要条件，该结论甚至对 ImageNet 这样的大型数据集也是成立的；此外，通过保留中间表征的所有信息，使得逆向完全地恢复原图变得可行。 虽然卷积神经网络（CNN）在进行图像分类的时候特别有效（He et al., 2016; Krizhevsky et al., 2012），
最近正在用nltk 对中文网络商品评论进行褒贬情感分类，计算评论的信息熵（entropy）、互信息（point mutual information）和困惑值（perplexity）等（不过这些概念我其实也还理解不深...只是nltk 提供了相应方法）。 我感觉用nltk 处理中文是完全可用的。其重点在于中文分词和文本表达的形式。 中文和英文主要的不同之处是中文需要分词。因为nltk 的处理粒度一般是词，所以必须要先对文本进行分词然后再用nltk 来处理（不需要用nltk 来做分词，直接用分词包就可以
作者：王千发 编辑：李文臣 什么是文本分类 一个文本分类问题就是将一篇文档归入预先定义的几个类别中的一个或几个。通俗点说，就是拿一篇文章，问计算机这文章要说的究竟是体育，经济还是教育。文本分类是一个监督学习的过程，常见的应用就是新闻分类，情感分析等等。其中涉及到机器学习，数据挖掘等领域的许多关键技术：分词，特征抽取，特征选择，降维，交叉验证，模型调参，模型评价等等，掌握了这个有助于加深对机器学习的的理解。这次我们用python的scikit-learn模块实现文本分类。 文本分类的过程 首先是获取数据集，为
最近正在用nltk 对中文网络商品评论进行褒贬情感分类，计算评论的信息熵（entropy）、互信息（point mutual information）和困惑值（perplexity）等（不过这些概念我其实也还理解不深...只是nltk 提供了相应方法）。 我感觉用nltk 处理中文是完全可用的。其重点在于中文分词和文本表达的形式。 中文和英文主要的不同之处是中文需要分词。因为nltk 的处理粒度一般是词，所以必须要先对文本进行分词然后再用nltk 来处理（不需要用nltk 来做分词，直接用分词包就可以了。
背景 因为 hadoop 环境需要 master 能免密码 ssh localhost，所以我们需要建立与本机 localhost 的互信，方法很简单： 1. ssh-keygen -t rsa #Press enter for each line 2. cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys 3. chmod og-wx ~/.ssh/authorized_keys 这三步执行下来就能顺利 ssh localhost 免密码登录了，但是昨天
按照集团运维信息安全制度, 需要每个一段时间对线上服务器密码进行一次变更，通过shell脚本部署比较繁琐，所以决定采用ansible脚本对远程主机root密码进行批量重置，该脚本已经在稳定运行在正式环境下。具体方法如下:
之前写了一篇介绍 Ansible 的文章 ，今天回顾看来写的有些匆忙，一些具体的操作步骤都没有讲明白，不利于读者复现学习。最近又申请了一个几百台机器的环境，正好借此机会把如何在离线环境中使用 Ansible 详细记录一下。
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