在过去几年中，网络功能虚拟化（NFV）一直是科技领域中相当流行的术语。不幸的是，NFV迄今为止还没有大规模被采纳。在2018年数字世界转型活动中，Telus（一家拥有NFV大计划的公司）的首席技术官Ibrahim Gedeon承认，NFV尚未达到预期的效果。Gedeon将高昂的软件维护成本列为NFV失败的根本原因。
9月1日三项立法及规定同时施行，我国安全行业配套立法与规范体系开始逐渐完善。在《数据安全法》《关键信息基础设施安全保护条例》和《网络安全产品漏洞管理规定》中，对于关基保护是本人一直关注的。之前的关保条例解读中也有介绍，一系列关基相关标准正在起草和编制中。
2018 年 12 月，英伟达在加拿大蒙特利尔 NeurIPS 大会上发布最新款产品 Titan RTX，作为 2017 年 Titan V 的「继承者」，Titan RTX 价格更低，显存更大，性能更强，且使用图灵架构，具备强大的光线追踪能力。因此，Titan RTX 的发布对 AI 社区而言，是不是做深度学习的一个不错选择呢？
链接 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/143161957
问题: 需要将 netCDF 文件的数据导出到 *.csv 文件，但希望在不使用循环的情况下完成。目前使用的代码存在性能和代码可读性问题，因为使用了三重循环。
全国首家免费的私有云计算虚拟化管理系统一款强大的基于Web的虚拟化控制面板。 管理员可以通过点击按钮即时创建主机,用户可以使用非常高级的基于Web的GUI来启动，停止，重新启动和管理他们的主机。 用户和管理员可以更好地管理其资源。下面教大家如果搭建单ip挂机宝。
英文标题：Comprehensive analysis of macrophage-related genes in prostate cancer by integrated analysis of single-cell and bulk RNA sequencing 期刊：Aging (Albany NY). 2024 Apr 24:16. 影响因子：2区5.2 DOI: 10.18632/aging.205727 研究领域：单细胞
对于 xx 项目来说，NDIS Filter 确实不好用，还是上 WFP 吧，弃坑。有个bug，先不解决了
基于Embedding的推荐算法模型一直是近几年研究的热门，在各大国际会议期刊都能看到来自工业界研究与实践的成果。MF（Matrix Factorization）作为传统基于点积和高阶组合Embedding的方式，在推荐系统被广泛应用。对user和item的交互行为的建模大多使用MF，对user和item的隐特征使用内积计算，而这是一种线性方式。
据路透社3月12日报道，三星计划采用SK海力士所采用的高带宽内存（High Bandwidth Memory，HBM）制造技术，以期在竞争越来越激烈的HBM竞赛中追赶竞争对手。
英特尔(Intel)上周就这么做了，将两款最昂贵的cpu与英伟达(NVIDIA) gpu的推理性能进行了比较。
好久没更新该系列了，最近看到了一篇关于神经协同过滤的论文，感觉还不错，跟大家分享下。
Neural Characteristic Function Learning for Conditional Image Generation
（1）时序约束：主要用于规范设计的时序行为，表达设计者期望满足的时序条件，知道综合和布局布线阶段的优化算法等。
Jointly Learning Explainable Rules for Recommendation with Knowledge Graph(WWW19)
适合尝尝鲜,目前有1W+ star, 上正式线我觉得等version 6会稳定些,
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
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
MRIF: Multi-resolution Interest Fusion for Recommendation(SIGIR2020)
在2020年以前，OpenVINO(这里以OpenVINO2019年最新的一个版本为例)的Int8量化工具实现在openvino_2019.3.379\deployment_tools\tools\calibration_tool，因为文档比较难读，所以做个翻译记录在这里，便于使用OpenVINO的量化工具上手。要做Int8量化首先需要将你需要部署的模型Caffe/Pytorch/Tensorflow转化为OpenVINO的IR中间模型。此文档的原因为文档为openvino_2019.3.379\deployment_tools\tools\calibration_tool\README.md。
今天在写NCF代码的时候，发现网络上的代码有一种新的数据读取方式，这里将对应的片段剪出来给大家分享下。
经过八年的发展，Pinterest已经成长成为1,000个微服务和多层基础设施以及各种设置工具和平台。2016年，公司推出了新计算平台的路线图，其目标是创建从构思到生产的最快路径，而不会让工程师担心底层基础架构。
NCF数据处理是对论文neural_collaborative_filtering作者所提出的神经网络协同过滤源代码的运行结果，不过在源代码的基础上做了一些更改，运行环境是 python3.6，keras1.2.2，tensorflow1.3.0 ，电脑本地运行约7个小时。
2019年5月，Facebook开放了他们的一些推荐方法，并引入了DLRM(深度学习推荐模型)。这篇文章旨在解释DLRM和其他现代推荐方法是如何以及为什么能够如此出色地工作的，通过研究它们是如何从该领域以前的结果中衍生出来的，详细解释它们的内部工作原理和思路。
11月22日消息，据韩媒中央日报（Joongang.co.kr）报导，韩国內存芯片大厂SK海力士正计划携手英伟达（NVIDIA）开发全新的GPU，拟将其新一代的高带宽內存（HBM4）与逻辑芯片堆叠在一起，这也将是业界首创。SK海力士已与辉达等半导体公司针对该项目进行合作，据报导当中的先进封装技术有望委托台积电，作为首选代工厂。
ESTIMATE (Estimation of STromal and Immune cells in MAlignant Tumor tissues using Expression data) is a tool for predicting tumor purity, and the presence of infiltrating stromal/immune cells in tumor tissues using gene expression data. ESTIMATE algorithm is based on single sample Gene Set Enrichment Analysis and generates three scores:
毋庸讳言，和传统架构(BS开发/CS开发)相比，人工智能技术确实有一定的基础门槛，它注定不是大众化，普适化的东西。但也不能否认，人工智能技术也具备像传统架构一样“套路化”的流程，也就是说，我们大可不必自己手动构建基于神经网络的机器学习系统，直接使用深度学习框架反而更加简单，深度学习可以帮助我们自动地从原始数据中提取特征，不需要手动选择和提取特征。
相关图文Xmind、PDF、视频讲解、代码，请参阅语雀地址：https://www.yuque.com/chudi/tzqav9/ny150b
1.公网IP服务器或者局域网服务器,注意局域网服务器外部无法访问;我这里用的是腾讯云轻应用服务器,刚好双11打折173米,购买了3年,有需要的同学,可以点击下方链接购买,不需要的话请直接使用局域网搭建;
除了输入输出端口，FPGA中还有另一种端口叫做inout端口。如果需要进行全双工通信，是需要两条信道的，也就是说需要使用两个FPGA管脚和外部器件连接。但是，有时候半双工通信就能满足我们的要求，理论上来说只需要一条信道就足够了，而FPGA上实现这一功能的管脚就是inout端口。管脚相连时，input对应output，因此inout只能和inout连接（否则就不是inout了）。本文将概述FPGA的inout端口。
三态门，故名思议就是这个期间具有三种状态。对于数字电路来说，三种状态是高电平、低电平和高阻态。Xilinx的《XST User Guide》上给出了三态门的Verilog HDL（以及VHDL）的描述，具体如下：
周末一个人打了中科院的XNUCA（小伙伴打着打着就不知道哪里去了…）,由于比较弱，最后也只能打到20多名，稍微整理下wp吧…
MLP网络是一种应用最为广泛的一种网络，其中DNN就是属于MLP网络，它是一个前向结构的人工神经网络，输入一组向量向前传播输出向量，网络结构如下：
1. 美国国会将在2018年推出多项网络安全法案 据外媒报道，美国众议院将数据泄露和消费者保护问题视为2018年的首要议程。众议院金融服务小组委员会主席布莱恩•卢克迈尔希望于2018年第一季度推出“数据泄露通知”法案。此外，美国国会议员还提议在2018年推出针对金融业、无人驾驶车辆以及物联网设备的网络安全法案。 2. 俄央行2018年将与欧亚经济联盟及金砖国家讨论发行统一数字货币 据俄媒报道，俄罗斯央行2018年将开始与欧亚经济联盟伙伴国及金砖国家讨论发行统一数字货币的可能性。俄央行第一副行长奥莉加•斯
Pine 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 科研人员福音！专门和论文对话的“ChatGPT”来了。 懒得看论文？没关系，直接让这个工具帮你看，有什么问题直接问它就好了。 而你全程要做的就只有上传论文和问问题。 但又感觉心里没谱，不相信它给的答案？ 也没关系，给出的答案都已经清楚地标注了是从论文哪页哪个地方得到的答案，随时可考。 这一把直接让网友直呼太酷： 我正在写论文，这直接省去大量看文献的时间。 甚至有网友单方面宣布，这是他见过最好的AI工具了。 这个小工具名叫ResearchGPT
论文地址：https://papers.nips.cc/paper/9015-pytorch-an-imperative-style-high-performance-deep-learning-library.pdf
技术到了最后，都是要在实际生活中实践，才有活力；而不是曲高和寡，光是鼓吹技术多牛逼，没有切实改变生活，提高体验，产生经济价值，那样的技术都是耍流氓。
关于作者 辛俊波，腾讯算法数据中心\应用算法组 导语I推荐系统和搜索应该是机器学习乃至深度学习在工业界落地应用最多也最容易变现的场景。而无论是搜索还是推荐，本质其实都是匹配，搜索的本质是给定 query，匹配 doc；推荐的本质是给定 user，推荐 item。本文主要讲推荐系统里的匹配问题，包括传统匹配模型和深度学习模型。 深度学习之风虽然愈演愈烈，但背后体现的矩阵分解思想、协同过滤思想等其实一直都是贯穿其中，如 svd++ 体现的 userCF 和 itemCF 的思想，FM 模型本质上可以退化成以上
今天给大家分享一下推荐系统在近年来的整体技术发展。文中的很多观点和技术都参照于业界的论文以及一些外部的文章。
今天跟大家分享一篇获得WSDM2022最佳论文提名奖的论文，不同于以往论文对实验过程以及实验设置的可复现性分析，该论文从实验的根源入手，即主要对我们所使用的推荐系统数据集进行了实验探索，并对实验结果进行了深入分析。
通过对用户之间的关系，用户对物品的评价反馈一起对信息进行筛选过滤，从而找到目标用户感兴趣的信息。
该论文主要围绕着深度学习应用对密集矩阵乘法（Matrix Multiply, MM）的大量需求展开。随着深度学习模型的复杂度不断增加，对计算资源的需求也日益增长，这促使了异构架构的兴起，这类架构结合了FPGA（现场可编程门阵列）和专用ASIC（专用集成电路）加速器，旨在应对高计算需求。
基于高级机器学习的产品已经成为我们日常生活的一部分并且也存在于医疗保健等高级领域。理解基于ml的模型背后的如何决策是让用户获得对模型的信任、调试模型、发现偏差等等的关键。
Efficient Heterogeneous Collaborative Filtering without Negative Sampling for Recommendation(AAAI20)
绘制FeaturePlot时，遇到基因在所有细胞中表达水平相同展示效果不理想的情况，本文引入函数tryCatch()旨在解决上述问题，并将警告信息保存到日志文件中便于后续追踪。
CTR预估对于搜索、推荐和广告都是非常重要的一个场景，近年来CTR预估技术更新迭代，层出不穷。这篇文章将记录CTR预估著名模型的相关论文。以下按照年份整理。
召回这里稍微有些复杂，因为召回是多路的。首先我们要解释主路和旁路的差别，主路的意义和粗排类似，可以看作是一个入口更大，但模型更加简单的粗排。主路的意义是为粗排分担压力。但是旁路却不是这样的，旁路出现的时机往往是当主路存在某种机制上的问题，而单靠现在的这个模型很难解决的时候。举个例子，主路召回学的不错，但是它可能由于某种原因，特别讨厌影视剧片段这一类内容，导致了这类视频无法上升到粗排上。那这样的话整个系统推不出影视剧片段就是一个问题。从多路召回的角度来讲，我们可能需要单加一路专门召回影视剧的，并且规定：主路召回只能出3000个，这一路新加的固定出500个，两边合并起来进入到粗排中去。这个栗子，是出现旁路的一个动机。
信息过载： 信息过载是信息时代信息过于丰富的负面影响之一。指社会信息超过了个人或系统所能接受、处理或有效利用的范围，并导致故障的状况。人们接受了太多信息，却无法有效整合、组织及内化成自己需要的信息，以致影响到人们的工作、生活以及人际关系等。信息过载主要表现为：（1）受传者对信息反映的速度远远低于信息传播的速度；（2）大众媒介中的信息量大大高于受众所能消费、承受或需要的信息量；（3）大量无关的没用的冗余的数据信息严重干扰了受众对相关有用信息的准确性的选择。
.NET Conf China 2021 是面向开发人员的社区峰会，基于 .NET Conf 2021，庆祝 .NET 6 的发布和回顾过去一年来 .NET 在中国的发展。峰会由来自北京、上海、苏州、深圳、武汉、广州、青岛、烟台、杭州等各地区的 .NET 技术社区共同发起举办，由微软Reactor ， 微软 MVP & RD项目， 盛派，友浩达，米立科技，51源码服务专家，Fire UG社区，dotNET课堂联合协办，微软 Azure 白金赞助支持，NewLife 星牌赞助支持 ， 目的是用中文传播 .NET 相关技术和经验。由于疫情的原因，本次峰会改为线上举办。作为2021年度国内规模最大的 .NET 线上会议，本次峰会在思否、CSDN 以及活动行3个平台同步直播，直播参与人数超过 147394 人次，其中，活动行 3858 人次，CSDN 71436 人次， 思否 72100 人次。
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