Azure Static Web App 会创建一个使用 Oryx 编译 Web 应用的 GitHub Action。我有一个使用 node.js 编写的 React 应用。但是，Oryx 目前使用的 Node 版本是 14.x。我想使用 16.x 来编译我的应用程序。在 GitHub Action 的编译日志中，可以看到正在使用Node 14.x 版本。
作者：Derrick Harris 翻译：岳辰 校对: 陈洁(转载请保留) 摘要：Cloudera目前正在进行一个名叫Oryx的开源项目，旨在将机器学习的方法代入Hadoop，而这个早些时候Apache Mahout做过类似的尝试都以失败告终。 当Hadoop软件的卖方Cloudera在去年收购一家总部在伦敦的公司Myrrix时，他们并没有大肆宣传。他们也没有将之后公司在机器学习技术方面的成就带入公众的视线里。而公司的技术以及她的创始人，Sean Owen，却很可能成为一笔非常可观的资产。 在
SRS3从2017.01月春节开始支持MPEG-DASH，2月份后支持了DVR MP4，3月份支持了MPD和init.mp4，5月份支持了MP4 Parser CLI，6月份支持了fMP4切片，可惜最终没有和JS播放器调通以实验性功能发布。 MPEG-DASH在国外用来替代HLS和RTMP，当然也用来替代HTTP-FLV，比如YouTube就有DASH的播放器，实际上DASH在Chrome中是属于MSE的播放器。不管有没有真正达到目标，DASH反正是作为一个标准存在了。 SRS3折腾DASH费了很久，主要D
大侠好，欢迎来到FPGA技术江湖，江湖偌大，相见即是缘分。大侠可以关注FPGA技术江湖，在“闯荡江湖”、"行侠仗义"栏里获取其他感兴趣的资源，或者一起煮酒言欢。
最近的项目是用activiti explorer做流程前端。 功能做出来后，经常被用户反馈 ，说流程页面不好用。 画一个流程图后，再画一个，都要重头开始，如果导入及导出，用户又嫌麻烦。 用户希望
不用代理，SRS就可以提供HTTPS API。不用代理，SRS就可以调用HTTPS Callback。不用代理，SRS就可以提供HTTPS FLV。不用代理，SRS就可以支持WebRTC推流（需要HTTPS API）。不用代理，SRS就可以支持HTTPS HLS。 HTTPS FLV和HLS SRS4之前只提供HTTP FLV和HLS，可以使用go-oryx作为HTTPS代理，将HTTP FLV和HLS转成HTTPS FLV和HLS提供服务。 SRS4只需要配置一下，就可以支持HTTPS FLV和HLS了
每当在电影出现新技术的时候，电影制作人们都会讨论这项技术的原理，在电影《攻壳机动队》中，剑道战士或倒茶艺妓等人物的实景全息图被投放到城市上空。这种展现形式其实是一种趋势，表示未来的3D广告可能由实景全息图或“单息图”进行展示，你可能会看见它们悬挂在空中、停留在建筑上方和建筑之间，或者在街道上的人群中间流动。那我们一起来了解一下这项技术吧！
前不久，AI 科技评论曾盘点了一系列机器学习相关的开源平台，包括谷歌的TensorFlow、微软的CNTK以及百度的PaddlePaddle等等。这些平台各具特点，其中某些已经在业内得到了广泛认可和应
1. Caffe、2. CNTK、3. Deeplearning4、j4. 分布式机器学习工具包、5. H2O、6. Mahout、7. MLlib、8. NuPIC、9. OpenNN、10. OpenCyc、11. Oryx 2、12. PredictionIO、13. SystemM、L14. TensorFlow、15. Torch 全文较长，建议阅读时间7分钟。 往期回顾：【盘点】数据挖掘师，这十大思维原理你具备吗？ 人工智能是技术研究领域最炙手可热的领域之一。IBM、谷歌、微软、Facebo
机器学习是目前数据分析领域的一个热点内容，在平时的学习和生活中经常会用到各种各样的机器学习算法。实际上，基于Python、Java等的很多机器学习算法基本都被前人实现过很多次了。这些算法在网上可以找到很多，然而往往存在很多“脏”或者“乱”的开源代码。 在这样的背景下， InfoWorld近日公布了机器学习领域11个最受欢迎的开源项目，这11个开源项目大多与垃圾邮件过滤、人脸识别、推荐引擎相关。它们大多数基于现今最流行的语言以及平 台，推广以及扩展了机器学习领域的很多重要算法。从中，用户不但可以找到LDA等主
机器学习是目前数据分析领域的一个热点内容，在平时的学习和生活中经常会用到各种各样的机器学习算法。实际上，基于Python、Java等的很多机器学习算法基本都被前人实现过很多次了。这些算法在网上可以找到很多，然而往往存在很多“脏”或者“乱”的开源代码。 在这样的背景下， InfoWorld近日公布了机器学习领域11个最受欢迎的开源项目，这11个开源项目大多与垃圾邮件过滤、人脸识别、推荐引擎相关。它们大多数基于现今最流行的语言以及平台，推广以及扩展了机器学习领域的很多重要算法。从中，用户不但可以找到LDA等主题
自动驾驶汽车之所以能够实现自动驾驶，就是因为它可以像人类一样识别道路情况后，做出相应的动作。而这一功能的实现，离不开自动驾驶汽车的“眼睛”——激光雷达。 可以说，激光雷达作为自动驾驶汽车中最重要的传感
人工智能是目前最热门的科研领域之一。诸如IBM、谷歌、微软、脸书和亚马逊这类大型公司不仅加大了对旗下发展研究部门的资金投入，同时也开始并购一些在机器学习、神经网络、自然语言与图像处理领域小有所成的初创公司。鉴于目前人工智能研究领域的火爆程度，斯坦福大学的教授们不久前作出了这样一份报告：“人工智能软件的作用越来越强大，而对人类社会、经济有强大影响力的人工智能软件将于2030年前面世”。 国外网站Datamation今日整理了目前热门的15款开源人工智能软件，雷锋网(搜索“雷锋网”公众号关注)对全文进行了编译介
它是由贾扬清在加州大学伯克利分校的读博时创造的，Caffe 是一个基于表达体系结构和可扩展代码的深度学习框架。使它声名鹊起的是它的速度，这让它受到研究人员和企业用户的欢迎。根据其网站所言，它可以在一天之内只用一个 NVIDIA K40 GPU 处理 6000 万多个图像。它是由伯克利视野和学习中心（BVLC）管理的，并且由 NVIDIA 和亚马逊等公司资助来支持它的发展。
如何做HTTPS-FLV？怎么支持HTTPS-HLS？WebRTC推流要HTTPS页面和API怎么办？请看视频介绍。 HTTP转HTTPS工具，用httpx-static或者nginx，代码在 https://github.com/ossrs/go-oryx 使用openssl生成HTTPS的自签名证书，启动httpx-static服务器，如果服务器在阿里云上可以申请免费HTTPS证书（只支持个人站点这种一两个固定域名） 自签名证书需要手动确认才能继续，页面空白处敲密码 thisisunsafe
现在机器学习逐渐成为行业热门，经过二十几年的发展，机器学习目前也有了十分广泛的应用，如：数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和
1. ACT-R：ACT-R由卡内基·梅隆大学开发，它既是人类认知理论的名称，又是基于该理论的软件的名称。该软件基于Lisp，提供详细的说明文档。 链接：http://act-r.psy.cmu.edu/software/ 2. Caffe：Caffe最初由加州大学伯克利分校的一名博士生创建，已成为一种大受欢迎的深度学习框架。它赖以成名的方面包括富有表现力的架构、可扩展代码和速度。 链接：http://caffe.berkeleyvision.org/ 3. CaffeOnSpark：该项目最初在雅虎开发
2017年企业界在AI技术上的开支将达到125亿美元，比2016年增长逾59.3%。这股强劲的增长势头可能会一直持续到2020年，到时收入有望达到460亿美元。开源软件的发展为AI的崛起发挥了巨大作用，市面上许多顶级的机器学习、深度学习、神经网络及其他AI软件采用开源许可证。本文从中遴选了50个最著名的开源AI项目： 1. ACT-R：ACT-R由卡内基·梅隆大学开发，它既是人类认知理论的名称，又是基于该理论的软件的名称。该软件基于Lisp，提供详细的说明文档。 链接：http://act-r.psy.
【编者按】机器学习似乎在一夜之间从默默无闻的小卒变成万众瞩目的焦点，关于机器学习的开源工具也越来越多，但是目前的挑战是，如何让对机器学习感兴趣的开发者和准备使用它的数据科学家们真正使用上它们，本文搜集了几种语言中常见且实用的开源机器学习工具，非常值得关注，本文来自 InfoWorld。 以下为原文： 经过几十年作为一门专业学科的发展后，机器学习似乎一夜之间作为万众瞩目的商业工具出现在我们面前。目前面临的挑战是如何让其具备实效，尤其是对开发者和正准备使用它的数据科学家们。 为此，我们搜集了一些最常见的且实用的
学习编程拼图理论的框架整理 介绍 机器学习是大数据技术的制高点，是大数据技术人员核心竞争力之所在，是企业大数据使用的灵魂，是每个想在大数据领域的有卓越价值的技术人员都必须掌握的内容！ Spark 在机器学习方面有着无与伦比的优势，特别适合需要多次迭代计算的算法。 同时 Spark 的拥有非常出色的容错和调度机制，确保系统的高效稳定运行，Spark 目前的发展理念是通过一个计算框架集合 SQL、Machine Learning、Graph Computing、Streaming Computing 等多种功能
1.Exploiting Inductive Biases in Video Modeling through Neural CDEs
1.Video-ChatGPT: Towards Detailed Video Understanding via Large Vision and Language Model
服务编程 Akka Toolkit：JVM中分布性、容错事件驱动应用程序的运行时间； Apache Avro：数据序列化系统； Apache Curator：Apache ZooKeeper的Java库； Apache Karaf：在任何OSGi框架之上运行的OSGi运行时间； Apache Thrift：构建二进制协议的框架； Apache Zookeeper：流程管理集中式服务； Google Chubby：一种松耦合分布式系统锁服务； Linkedin Norbert：集
今天为大家推荐一些翻译整理的大数据相关的非常棒的学习资源，希望能给大家一些帮助。 服务编程Akka Toolkit：JVM中分布性、容错事件驱动应用程序的运行时间； Apache Avro：数据序列化
设计安全方案的基本原则，中文翻译“默认安全”不太好理解，其实就包含两层含义：白名单/黑名单思想，和最小权限原则。
本列表总结了25个Java机器学习工具&库： 1. Weka集成了数据挖掘工作的机器学习算法。这些算法可以直接应用于一个数据集上或者你可以自己编写代码来调用。Weka包括一系列的工具，如数据预处理、分类、回归、聚类、关联规则以及可视化。 2.Massive Online Analysis（MOA）是一个面向数据流挖掘的流行开源框架，有着非常活跃的成长社区。它包括一系列的机器学习算法（分类、回归、聚类、异常检测、概念漂移检测和推荐系统）和评估工具。关联了WEKA项目，MOA也是用Java编写的，其扩展
往期周报汇总地址：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=forumdisplay&fid=12&filter=typeid&typeid=104 上周更新一期视频教程：
本列表总结了25个Java机器学习工具&库： 1. Weka集成了数据挖掘工作的机器学习算法。这些算法可以直接应用于一个数据集上或者你可以自己编写代码来调用。Weka包括一系列的工具，如数据预处理、分类、回归、聚类、关联规则以及可视化。 2.Massive Online Analysis（MOA）是一个面向数据流挖掘的流行开源框架，有着非常活跃的成长社区。它包括一系列的机器学习算法（分类、回归、聚类、异常检测、概念漂移检测和推荐系统）和评估工具。关联了WEKA项目，MOA也是用Java编写的，其扩展性更强。
人工智能运用到医疗诊断分析中成为未来医疗的发展趋势。 本周（8.06-8.12）硬科技领域内共报道了32起相关的投融资事件，其中人工智能领域和未来医疗领域分别有4和2起收购事件。 延续前几周的传统，人工智能方面投融资是最多的，本周合计有18起，涵盖云服务、机器人、智能硬件、大数据分析、金融科技等。其中基于大数据分析的营销平台和方案解决商比较受资本欢迎。另外值得注意的是，本周还有3起关于区块链的代币销售众筹融资。 未来医疗领域本周有11起投融资事件，远远超过前几周，具体来看，人工智能运用到医疗诊断治疗中是大势
给蜗牛配一台计算机听起来像是动画里才会发生的可爱场面，不过最近，位于南太平洋大溪地岛的蜗牛们真的背上了全世界最小的微型计算机，这些时刻陪伴蜗牛们的计算机记录了它们的栖息环境数据，科学家们从中还揭秘了一项生物学的“未解之谜”。
在科幻小说中，我们经常看到AI软件的身影，许多人认为AI是一门存在于未来的技术，也许会变成现实，也许永远会停留在空想之中。 事实并非如此，我们当中的大多数人每天都会使用AI软件。 当你与智能手机对话时，上网搜索时，查看社交媒体动态消息时，都在与AI打交道。AI软件与我们玩游戏，谱写乐曲，撰写电影剧本。当你在网上购物时，遇见AI的机会也越来越大。Gartner预测：“到了2020年，不需要人类控制的自动软件代理将会参与到全球5%的经济交易活动中去。”到了2018年，全球300多万工人将在机器人“老板”的监督下
本期一周AI看点包括：技术前沿，行业，观点，应用以及投融资等方面。 行业 美军内部备忘录曝光：要求停用大疆无人机 8月5日消息，专业无人机网站SUAS News日前公布了美国陆军（US Army）一份内部备忘录，要求各部门停用大疆无人机。备忘录称，由于“网络安全漏洞”（cyber vulnerabilities)问题，要求停用大疆无人机，卸载所有大疆应用，卸掉电池等。此前，在美国陆军，共有300多件大疆产品在军中服役。对此，大疆公关经理Michael Perry对SUAS News表示，对于美国陆军的禁
本文汇编了一些机器学习领域的框架、库以及软件（按编程语言排序）。 C++ 计算机视觉 CCV —基于C语言/提供缓存/核心的机器视觉库，新颖的机器视觉库 OpenCV—它提供C++， C， Python， Java 以及 MATLAB 接口，并支持 Windows， Linux， Android and Mac OS 操作系统。 通用机器学习 MLPack DLib ecogg shark Closure 通用机器学习 Closure Toolbox—Clojure 语言库与工具的分类目录 Go 自然语言处
本列表选编了一些机器学习领域牛B的框架、库以及软件（按编程语言排序）。 C++ 计算机视觉 CCV —基于C语言/提供缓存/核心的机器视觉库，新颖的机器视觉库 OpenCV—它提供C++, C, Python, Java 以及 MATLAB接口，并支持Windows, Linux, Android and Mac OS操作系统。 通用机器学习 MLPack DLib ecogg shark Closure 通用机器学习 Closure Toolbox—Clojure语言库与工具的分类目录 Go 自然语言处理
周报汇总地址：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=forumdisplay&fid=12&filter=typeid&typeid=104 视频版： https://
往期周报汇总地址：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=forumdisplay&fid=12&filter=typeid&typeid=104 视频版： https:
李杉 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 科技一直以来都是汽车研发的关键，但过去几年，随着物联网和人工智能的快速发展，并逐步向汽车行业渗透，一场汽车科技军备竞赛也渐渐发酵。随着原本只存在
关系数据库管理系统（RDBMS） SQLServer：世界最有活力的数据库； MySQL：世界最流行的开源数据库； PostgreSQL：世界最先进的开源数据库； Oracle 数据库：对象-关系型数据库管理系统。 框架 Apache Hadoop：分布式处理架构，结合了 MapReduce（并行处理）、YARN（作业调度）和HDFS（分布式文件系统）； Tigon：高吞吐量实时流处理框架。 分布式编程 AddThis Hydra ：最初在AddThis上开发的分布式数据处理和存储系统；
支持GB28181是正确的事情，可能也是困难的事情，因为困难所以有趣。 Introduction 在非常多朋友的努力下，SRS的GB功能不少，详细可以参考srs-gb28181[1]。由于GB和摄像头的复杂性，问题也是不少的，特别是稳定性问题，这也是为什么GB一直迟迟没有进SRS 5.0分支的原因。 现在SRS 5.0已经临近功能封版了，我们增加了几个大的功能和改进，最后一个功能就是在考虑是否支持GB。鉴于GB目前的稳定性表现，肯定不能完全合并过来，是否能有稳定性更高的合并办法？ 如果减少功能，当然稳定性就
Apache Hadoop：分布式处理架构，结合了 MapReduce（并行处理）、YARN（作业调度）和HDFS（分布式文件系统）；
加拿大作家玛格丽特 ·阿特伍德（Margaret Atwood），曾经在《羚羊与秧鸡》(Oryx and Crake，2003)和 《洪疫之年》(the Year of the Flood，2009) 两本书中，描绘了一个人造病毒导致人类大灭绝的未来时代。
在AI盛起的当下，各类AI应用不断地出现在人们的视野中，AI正在重塑着各行各业。笔者认为，如果说ChatGPT引领了AI革命的开端，那么多模态大模型一定代表着AI应用的未来。
对jBPM来说，今年最大的事件莫过于jBPM的创建者Tom Baeyens离开JBoss了。Tom Baeyens离开的具体原因尚不清楚，但他的离开产生了两个结果：一是jBPM的下一个版本jBPM5完全放弃了jBPM4的基础代码，基于Drools Flow重头来过；二是Tom Baeyens加入Alfresco后很快推出了新的基于jBPM4的开源工作流系统Activiti。由此不难推测Tom Baeyens离开的部分原因：JBoss内部对jBPM未来版本的架构实现产生了严重的意见分歧。更加巧合的是12月1日Activiti5刚发布，紧接着12月2日jBPM5就发布了第一个候选发布版本，jBPM与Activiti之间的微妙关系可见一般。
选自PLOS compbiol 作者：Brett Mensh、Konrad Kording 机器之心编译 良好的学术写作习惯对于职业发展和学术进步非常重要。一篇结构清晰的文章可以让读者和审阅者被文中叙述的内容打动，进而试图理解和确认研究主张的观点，并将这些贡献传递到更广范围。然而，很多科学研究者难以写出高质量的文本——他们通常没有论文写作训练的经历。关于如何让读者被你的论文吸引，PLOS Computational Biology 的这篇文章向我们提出了十大原则，试图点出论文写作最需要注意的问题。遵循这些写
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在项目开发环境下，我们会把 JS 代码尽可能模块化，方便管理和修改，这就避免不了会出现一个项目自身 JS 文件数量达到 10 个或者更多。 而项目上线后，会要求将所有 JS 文件合并为 1 个或者几个，手动的操作虽然也不是问题，但每次修改更新都要手动操作合并一遍，这就肯定是个噩梦了。 这种情况下，一些工具也就随之产生，比如在线合并，一些网站提供js文件上传，然后合并，但这还是很麻烦，如果开发环境没有网络呢？ 这会我就想到了 windows 系统下的 cmd 里的 copy 命令，它虽然是个复
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