大家好，昨天出了一个QOS的技术贴，主要介绍的是基础部分，那么今天给大家带来的还是QOS部分的内容，教大家如何使用流策略实现流行为控制。
内容安全策略（CSP）是一个 HTTP Header，CSP 通过告诉浏览器一系列规则，严格规定页面中哪些资源允许有哪些来源， 不在指定范围内的统统拒绝。
https://github.com/rail-berkeley/softlearning training about ten hours with 24 cores
Our team combine SAC algorithm and DQN method gave a useful way to solve the control problem in discrete action space. Here is a little demo. Creat by a much more simple version of SQN.
DAGGER algorithm to improve BC【就是在BC中引入了online iteration，2011】
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 1、手写交叉熵公式 2、为什么用交叉熵不用均方误差 1、均方误差作为损失函数，这时所构造出来的损失函数是非凸的，不容易求解，容易得到其局部最优解；而交叉熵的损失函数是凸函数； 2、均方误差作为损失函数，求导后，梯度与sigmoid的导数有关，会导致训练慢；而交叉熵的损失函数求导后，梯度就是一个差值，误差大的话更新的就快，误差小的话就更新的慢点。 3、说一下Adam优化的优化方式 Adam算法即自适应时刻估计方法（Adaptive
点击劫持,clickjacking 是一种在网页中将恶意代码等隐藏在看似无害的内容（如按钮）之下，并诱使用户点击的手段，又被称为界面伪装（UI redressing）。例如用户收到一封包含一段视频的电子邮件，但其中的“播放”按钮并不会真正播放视频，而是被诱骗进入一个购物网站。
了解强化学习中常用到的几种方法,以及他们的区别, 对我们根据特定问题选择方法时很有帮助. 强化学习是一个大家族, 发展历史也不短, 具有很多种不同方法. 比如说比较知名的控制方法 Q learning, Policy gradients, 还有基于对环境的理解的 model-based RL 等等. 接下来我们通过分类的方式来了解他们的区别. 因为本文原作是一段6分钟视频介绍. 所以首先放视频链接: 优酷http://v.youku.com/v_show/id_XMTkyMDY5MTk2OA==.htm
随着最近RL研究的火热，在推荐平台上在线广告投放策略中如何利用RL引起了大家极大的兴趣。然而，大部分基于RL的在线广告投放算法只聚焦于如何使广告收益最大化，却忽略了广告对推荐列表的用户体验可能会带来的负面影响。在推荐列表中不适当地插入广告或者插入广告太频繁都会损害推荐列表的用户体验，与此同时插入太少的广告又会减少广告收入。
Casbin是一个强大的、高效的开源访问控制框架，其权限管理机制支持多种访问控制模型。
编辑 | SuiSui 这门课主要通过实际上手自动驾驶汽车项目来讲述深度学习的实践和应用，主要面向初学者，专为机器学习新手设计，但该领域的高级研究人员也可以通过这个课程对深度学习以及其应用有一个更完整的全面总结和理解。 如果你对这个课程感兴趣，以下几点可能会比较有用： 1. 在网站上注册一个帐户，以确保你能跟进最新课程。课程免费，向公众开放。 账户注册： https://selfdrivingcars.mit.edu/register 如果您是麻省理工学院的学生，想要获得学分，请在此注册。 注册地址：
本文由Akamai高级技术顾问——何明聪在LiveVideoStack线上分享演讲内容整理而成。在分享中，何明聪老师结合Akamai图片和视频优化方案及具体实践经验，详细解析了如何在无需修改源站代码的前提下，通过自动化的工作流程在CDN边缘网络智能优化图片和视频。
在上一篇文章中，笔者介绍了业界主流SD-WAN方案和SDN的关系，展示了目前商用SD-WAN方案中实现路由交换的技术细节（参见：主流商用SD-WAN方案真的算是SDN吗？）。然而，正如笔者文末所指出的：SD-WAN用的到底是不是“根正苗红”的SDN技术其实没那么重要；重要的是在这些底层技术的基础之上，SD-WAN最终能为客户提供哪些创新型服务、解决哪些具体问题，能使得用户怦然心动、自愿掏出荷包？这正是今天这篇文章想要总结和讨论的问题。 📷 众所周知，SD-WAN 的供应商多如牛毛，做什么起家的都有
内容安全策略（CSP）是一个额外的安全层，用于检测并削弱某些特定类型的Attack，包括跨站脚本（XSS）和数据注入Attack等。无论是数据盗取、网站内容污染还是恶意软件分发，这些Attack都是主要的手段。
业务需求需要在自己的网页上嵌入油管（ youtube ）上的视频，所以去踩了油管 IFrame Player API 的坑。其实和大多数国内视频网站的 ifram Embed 方式是相似，比如说爱奇艺、腾讯视频、优酷等。在这些视频网站上你会发现都有分享功能，其中有一项就是通用代码。油管提供的 IFrame Player API 也是类似的方案。
在进行安全扫描的时候，或者设置安全策略的时候，我们可能会在浏览器的控制台中看到以下的输出内容：
在一段旅程行将结束的时候，retrospective 是最好的临别礼物。Tubi 是一家独特的 startup，站在外人的角度，你很难想象这样一家不到三十个工程师的公司，竟然同时维护着五个主要的产品线：二十多种客户端软件（并且还在不断增加）；五十多种自研或者第三方的后端服务（即便第三方，也还需要部署升级记录 metric 等维护工作）；一个完备的广告系统；一套复杂的 data pipeline 和 personalization engine；还有，刚刚研发成功的，堪比 netflix 水平的下一代转码系统。做同样的事情，Hulu 有数百（甚至成千）工程师，而 netflix 有数千工程师。所以我在为之自豪的同时，常常在想，究竟是我们做对了哪些地方，才导致这样的结果？毛同学在《实践论》中说：认识从实践始，经过实践得到了理论的认识，还需再回到实践去。本文，我希望能探讨并总结出理论的认识，从而指导自己下一步的实践。
一. 防盗链原理 http 协议中，如果从一个网页跳到另一个网页，http 头字段里面会带个 Referer。图片服务器通过检测 Referer 是否来自规定域名，来进行防盗链。 设置突破防盗链方法 1. 使用apache文件FileMatch限制，在httpd.conf中增加 ( 其实也可以将把下面的语句存成一个.htaccess文件)，并放到你的网站的根目录（就是www/html目录），这样子别人就没有办法盗连你的东东了~~ SetEnvIfNoCase Referer "^http://kuaisho
Web浏览器正在朝着更严格的自动播放策略发展，以便改善用户体验，最大限度地降低安装广告拦截器的积极性并减少昂贵和/或受限网络上的数据消耗。这些更改旨在为用户提供更大的播放控制权，并使开发商获得合法用例。
Oracle Cloud Infrastructure Network Firewall 是下一代托管网络防火墙，入侵检测和预防服务（IDPS）适用于由Palo Alto Networks提供支持的Oracle Cloud Infrastructure (OCI) 虚拟云网络 (VCN)。 如果你一直使用PaloAlto 防火墙，并计划迁移到 Oracle Cloud Infrastructure (OCI) 网络防火墙，那么就需要将现有的防火墙规则转换为 OCI Network Firewall 策略。
ffmpeg.load() 返回一个 Promise，用来加载 ffmpeg-core.js 核心包，在浏览器环境中，ffmpeg.wasm-core 脚本默认是从 CDN 中获取的，可以在创建 ffmpeg 实例时通过 corePath 来指定到本地路径。
首先是文件上传的代码： module.exports = { getUUID() { //生成UUID return 'xxxxxxxx-xxxx-4xxx-yxxx-xxxxxxxxxxxx'
之前的博文和视频都讲过 ILM 索引生命周期管理。但从近期的反馈和我自己的实战经验看，依然会有很多坑。
OPA（发音为 “oh-pa”）是一个全场景通用的轻量策略引擎（Policy Engine），OPA 提供了声明式表达的 Rego 语言来描述策略，并将策略的决策 offload 到 OPA，从而将策略的决策过程从策略的执行中解耦。OPA 可适用于多种场景，比如 Kubernetes、Terraform、Envoy 等等，简而言之，以前需要使用到 Policy 的场景理论上都可以用 OPA 来做一层抽象，如下所示：
开放策略代理(Open Policy Agent, OPA)是一种开源的通用策略引擎，它支持跨整个环境中执行统一的上下文感知策略. OPA 是 云原生计算基金会(CNCF)的一个毕业项目。
CSP 全名 内容安全策略（Content Security Policy） 主要用来防御：XSS CSP 基本思路 定义外部内容引用的白名单 例如 页面中有个按钮，执行的动作源于 http://a.com/x.js，但如果被攻击的话，有可能执行的是 http://b.com/x.js 浏览器可以下载并执行任意js请求，而不论其来源 CSP 的作用就是创建一个可信来源的白名单，使得浏览器只执行来自这些来源的资源，而不是盲目信任所有内容，即使攻击者可以找到漏洞来注入脚本，但是因为来源不包含在白
小程序的实时音视频播放需要先去微信开发者平台开通权限，「开发」-「接口设置」中自助开通该组件权限。
选自OpenAI 机器之心编译 参与：路雪、刘晓坤 刚刚，OpenAI 提出一种实验性元学习方法 Evolved Policy Gradients（EPG），该方法演化学习智能体的损失函数，从而实现在新任务上的快速训练。 OpenAI 发布一种实验性元学习方法 Evolved Policy Gradients（EPG），该方法从学习智能体的损失函数发展而来，可实现在新任务上的快速训练。测试时，使用 EPG 训练的智能体可在超出训练范畴的基础任务上取得成功，比如学习从训练时某物体的位置导航至测试时该物体的位置
Android上如果在主线程执行下面的代码： Thread t = new Thread();t.start();t.setPriority(3); 我们的预期应该是子线程t的优先级被设置为了低优先级。 但真正运行后，我们惊奇的发现，不只是子线程t，主线程的优先级同样会被设置为低优先级！事实上，这三行代码甚至导致了Android微信客户端的一次线上故障！这是为什么？背后有怎样秘密？又如何管控和避免？我们来一起深入分析、研究下这个问题。 （传送门：如果不想深入了解这其中的原理，和一波三折的故事，可以直
我们通常提到跨域问题的时候，相信大家首先会想到的是 CORS(跨源资源共享)，其实 CORS 只是众多跨域访问场景中安全策略的一种，类似的策略还有：
import axios from '@/global/axios.js' let expire = 0 let accessKeyId let policy let signature let host let callback // 获取policy function getPolicy (file, filePath, changeSize, callbackImg) { // 可以判断当前expire是否超过了当前时间,如果超过了当前时间,就重新取一下.3s 做为缓冲 let n
📷 大数据文摘出品 入坑深度学习的同学肯定都听过中国台湾大学的李宏毅教授，或者是他那本非常受欢迎的课程——《1天搞懂深度学习》。这门课程的讲义PPT总共有286页，深入浅出的介绍了深度学习的概念、框架及展望。 课程内容通俗易懂，适合深度学习初学者及相关从业人员，在大数据文摘后台回复“深度学习”可下载课程讲义。 文摘菌今天要给大家推荐的是李老师最近更新的课程：深度强化学习（deep reinforcement learning），目前这门课程在youtobe上更新了4个视频，分别是策略梯度算
前几天偶尔看到一篇 webassembly 的相关文章，对这个技术还是挺感兴趣的，在了解一些相关知识的基础上，看下自己能否小小的实践下。
之前的文章中我们提到了EasyGBS是如何支持https的，也就是分别在CMS和SMS中配置对应的https证书和域名host就可以了：
互信息从state action 到 state skill；action到skill就是提升一级抽象
身份验证是关于验证您的凭据，如用户名/用户ID和密码，以验证您的身份。系统确定您是否就是您所说的使用凭据。在公共和专用网络中，系统通过登录密码验证用户身份。身份验证通常通过用户名和密码完成，有时与身份验证因素结合使用，后者指的是各种身份验证方式。
EL-GAN: Embedding Loss Driven Generative Adversarial Networks for Lane Detection TuSimple lane detec
最近维护升级一个网站的时候发现以 https 访问网站时页面内容显示异常，打开浏览器控制台可以发现大量的报错信息。
内容安全策略 (CSP) 是一个额外的安全层，用于检测并削弱某些特定类型的攻击，包括跨站脚本 (XSS) 和数据注入攻击等。无论是数据盗取、网站内容污染还是散发恶意软件，这些攻击都是主要的手段。
从reddit/hackernews/lobsters/meetingcpp摘抄一些c++动态
大图 了解 Calico 支持的不同网络选项，以便您可以根据需要选择最佳选项。 价值 Calico 灵活的模块化架构支持广泛的部署选项，因此您可以选择适合您特定环境和需求的最佳网络方法。这包括使用各种 CNI 和 IPAM 插件以及底层网络类型以非覆盖或覆盖模式运行的能力，无论是否使用 BGP。 概念 如果您想全面了解可供您选择的网络，我们建议您确保熟悉并理解以下概念。如果您想跳过学习并直接获得选择和建议，您可以跳到网络选项。 Kubernetes 网络基础知识 Kubernetes 网络模型定义
跨域脚本攻击 XSS 是最常见、危害最大的网页安全漏洞。 为了防止它们，要采取很多编程措施，非常麻烦。很多人提出，能不能根本上解决问题，浏览器自动禁止外部注入恶意脚本？ 这就是"网页安全政策"（Con
快手是中国领先的短视频和直播社区，拥有超过3亿的DAU和丰富的社交数据。快手秉承的价值观是真实、多元、美好、有用，致力于提高每一个用户独特的幸福感。而推荐覆盖了快手大部分流量，极大地影响整体生态，并直接作用于 DAU 和 APP 整体时长。短视频推荐需要更多地考虑生态，优化目标和约束非常多，包括消费侧指标、生产侧指标和社交侧指标。
在本文中，我们将给大家介绍如何在腾讯云上创建Fleet与Fleet Server。
Principled AI Algorithms for challenging domains @Caltech
【新智元导读】OpenAI 日前提出了一类强化学习替代方法，号称能与最先进的方法相媲美乃至更好。但是，昨天却有用户在 Github 表示“他们有点儿作弊了”，称结果无法复现。这究竟是怎么回事？ OpenAI 日前发布了一类新的强化学习算法——近端策略优化（Proximal Policy Optimization，PPO），称这类算法的实现和调参更加简单，并且性能与当前最佳方法相当乃至更好。PPO 也是如今 OpenAI 默认使用的强化学习算法。 昨天，一位用户在 Github 上提出质疑，表示根据他的使用经
导读： OpenAI 新论文疑似“作弊”，一位用户在 Github 上提出质疑，表示根据他的使用经验，PPO 并没有 OpenAI 说的那么好。 OpenAI 日前发布了一类新的强化学习算法——近端策
再看LunarLander-v2的效果（也是比较简单了。。。），AverageEpRet就是不上300... : (
第一次发内容，就从Hinton老人家的capsules开始吧。注意下面很多链接需要翻墙。 1. Hinton老人家早就看convolution network不爽，之前在很多场合都说CNN有问题（比如在Toronto, MIT和Stanford的讲座），capsules也是研究了很久。基本上CNN只能认出某个物体在图片里面移动了位置（invariance），如果有了转动或者缩放之类就不行了，无法实现equivariance，这个对computer vision是个大问题，比如把图片上下翻转就认不出来了，所
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