计算公式：小区内所有LTE-NR NSA DC的PCell用户SgNB增加成功总次数 (无)/小区内所有LTE-NR NSA DC的PCell用户SgNB增加尝试总次数 (无)
由于iOS app上传到App Store后，App Store都会对app进行加固保护，因此当我们要分析一款app时，就需要先对它进行砸壳，才能看到app的真实面目。
这可能是恩智浦中国近20年来最容易进的时候。 恩智浦中国区各研发中心最近有大量社招职位，可以扫下面二维码查看全部职位详情，有意向都可以找我内推，可极大增加成功率！这里标准955，工作家庭两不误，而且薪资待遇非常好！! 领导和企业文化都很Nice。（不清楚该投什么职位的，加我微信 rrjike，给你一条龙服务 ）。 New Graduates (0-2年经验) Experienced Positions (3年+经验)
本文介绍了一次生产环境的JVM GC相关参数的调优过程，通过参数的调整避免了GC卡顿对JAVA服务成功率的影响。 这段时间在整理jvm系列的文章，无意中发现本文，作者思路清晰通过步步分析最终解决问题。我个人特别喜欢这种实战类的内容，经原作者的授权同意，将文章分享于此。备注部分为本人添加，主要起到说明的作用。 原文出处：https://segmentfault.com/a/1190000005174819 背景以及遇到的问题 我们的Java HTTP服务属于OLTP类型，对成功率和响应时间的要求比较高，在生产
实践背景 通常来说，监控系统的四个黄金指标（Four Golden Signals,参考Goole运维解密）是错误类指标、延迟类指标、流量指标、和饱和度指标，可以在服务级别衡量终端用户体验、服务质量、业务影响等层面的问题。以一个典型的电商服务关键路径（登录->产品浏览详情页->下单）举例。 针对图中三个服务，需要设定成功率等监控指标。传统的以实例(比如 IP )为监控对象的场景下，通常会对每个服务的实例都配置告警策略，用于满足最细粒度的告警对象质量监测，但也会带来一系列痛点： 需要针对每个实例都配置一
Claude背后厂商Anthropic发现，随着窗口长度的不断增加，大模型的“越狱”现象开始死灰复燃。
写在最前面~ 这篇文章是对前端定位方案的一篇总结，平日我们在前端开发过程中针对定位问题不会专门专注内部的实现原理，会直接调用封装好的库去实现定位能力。这样就会出现一个问题，当线上报出定位问题的时候，我
基本需求：搜索图片，采集图片。 期望需求：高质量图片，图片栏目归类，相关图片推荐，极简风格页面。 兴奋需求：商业高质量图片，社交功能，有奖设计活动。
本文分享论文『Boosting Black-Box Adversarial Attacks with Meta Learning』，元学习提高黑盒对抗攻击。
首先需要确定问题范围，确认是全网问题还是TOP站点问题，是TOP站点问题还是TOP小区问题，是TOP小区问题还是TOP两两小区问题，TOP两两小区问题中是单向切换问题还是双向问题，是否存在TOP用户。确定出问题范围的主要目的是，针对TOP问题，找出TOP站点/小区/两两小区相对其它非TOP的差异之处，分析为什么只在这些TOP区域出现问题，找到TOP区域的特殊性，也就解决了问题的一半。
在构建分布式系统时，保证可靠性是一项关键任务。Linkerd 是一个功能强大的服务网格工具，通过其重试与超时机制，可以帮助应对临时错误和延迟问题，从而提高系统的可靠性。本文将深入探讨 Linkerd 中的重试与超时特性，以及它们如何帮助应对故障和提升用户体验。
异常值检测和弹出是动态确定上游群集中的某些主机是否正在执行不同于其他主机的过程，并将其从正常负载平衡集中移除。 性能可能沿着不同的轴线，例如连续的故障，时间成功率，时间延迟等。异常检测是被动健康检查的一种形式。 特使还支持主动健康检查。 被动和主动健康检查可以一起使用或独立使用，形成整体上游健康检查解决方案的基础。 弹射算法 取决于异常值检测的类型，弹出或者以行内（例如在连续5xx的情况下）或以指定的间隔（例如在定期成功率的情况下）运行。 弹射算法的工作原理如下： 主机被确定为异常。 特使检查以确保弹出
当前很多对抗攻击方法在白盒条件下都能达到非常高的攻击成功率，但在该条件下生成的对抗样本可迁移性较差。基于动量的攻击MI-FGSM 是提高对抗样本可迁移性的一种非常有效方法，它将动量项集成到迭代过程中，可以通过为每个像素添加梯度的时间相关性来稳定梯度的更新方向。
取决于异常值检测的类型，弹出或者以行内（例如在连续5xx的情况下）或以指定的间隔（例如在定期成功率的情况下）运行。弹射算法的工作原理如下：
在性能测试过程中，最重要的一部分就是性能瓶颈定位与调优。而引发性能瓶颈的原因是多种多样的，在之前的博客：常见的性能测试缺陷有进行介绍。这篇文章，来聊聊性能测试过程中的一些注意事项，以及常见的一些性能缺陷表现及如何进行定位分析并且调优。。。
这个公众号会路线图式的遍历分享音视频技术：音视频基础(完成) → 音视频工具(完成) → 音视频工程示例(完成) → 音视频工业实战(进行中)。关注一下成本不高，错过干货损失不小 ↓↓↓
自我效能感，这个术语虽然可能不是每个人都熟悉，但其对我们日常生活、学习和工作的影响却不可小觑。自我效能感是一种个人信念，它决定了我们对自己能够完成某项任务或实现某个目标的信心程度。今天，我们将深入探讨这个概念，以及如何通过各种方法来提高自我效能感。
就是通过直接粘贴复制整个元素标签到存储元素库，之后定位语句wqrfnium会自动生成，你只需要调用简单的方法即可定位。而且之后这个页面变化的话，这个元素的定位方式会自动更改和重定位，而作为直接调用使用的你，完全不用关心 ，甚至都不知道发生的这一切。太阳照常升起，脚本照常运行。
大厂招聘有校招和社招两个渠道，一般校招的时候都会要求学历，所以对于一些学历不够的来说，校招这条路是走不通的。
在教育直播平台开发时，为了保证最终开发出的产品能够顺利的运行，就需要从各个方面做好优化问题。传输分为前端和后端，传输前端主要涉及到推流器的问题，那么传输后端所涉及到的就是播放器的问题了。本文主要分享关于教育直播平台开发传输后端的优化问题。
Robust Point Cloud Registration Framework Based on Deep Graph Matching
要限制 Linkerd 在对另一个服务的传出请求失败之前等待的时间，您可以配置超时。这些工作通过向您要向其发送请求的服务的 service profile 添加一些额外信息来实现。
导读：随着 Kubernetes 集群规模和复杂性的增加，集群越来越难以保证高效率、低延迟的交付 pod。本文将分享蚂蚁金服在设计 SLO 架构和实现高 SLO 的方法和经验。
（原文来自 FiveThirtyEight，译言 linuxor 翻译） 内特·西尔弗（Nate Silver）是个天才数据分析师，曾经在2012年美国总统大选中准确预测了50个州的选举结果，并为了预测棒球选手的成绩而开发了统计工具PECOTA。就是这个内特·西尔弗，新创办了一个使用统计数据来分析所有现象的新闻网站FiveThirtyEight。近日，该网站的体育数据分析师兼作家Benjamin Morris，在彻底分析了有关里奥内尔·梅西这个被认为是当今世界NO.1的足球运动员的各种数据后发现，梅西身
该文介绍了如何通过更换播放器内核、重新设计业务逻辑和针对特定问题做优化，以提升视频播放成功率。作者从三个方面详细阐述了优化过程：首先，通过统一代码和错误统计，利用谷歌开源播放器ExoPlayer来替换原有的系统播放器；其次，在处理逻辑上，采用更简洁的代码架构，进一步降低出错概率；最后，针对特殊问题，如网络波动和连接超时等，通过重试和优化策略来提升成功率。
在网络物理增材制造系统中，侧信道攻击已被用于重建正在生产的 3D 对象的 G/M 代码（这是给制造系统的指令）。在产品大规模制造并投放市场之前的原型设计阶段，这种方法通过最意想不到的方式从组织窃取知识产权是有效的。然而，由于缺乏足够的侧信道信息泄漏，攻击者可能无法完全重建 G/M 码。在本文中提出了一种放大信息泄漏的新方法，通过暗中改变编译器来提高 G/M 代码恢复的机会。通过使用该编译器，攻击者可以轻松控制各种参数以放大 3D 打印机的信息泄漏，同时生产所需的对象并对真实用户隐藏。这种类型的攻击可能由有权访问工具链并寻求高度隐身的强大攻击者实施。本研究已经实现了此编译器，并证明与之前的攻击相比，它从四个侧信道（声学、功率、振动和电磁）恢复 G/M 代码的成功率提高了39%。
在视频直播软件开发时，为了保证最终开发出的产品能够顺利的运行，就需要从各个方面做好优化问题。传输分为前端和后端，传输前端主要涉及到推流器的问题，那么传输后端所涉及到的就是播放器的问题了。本文主要分享关于播放器（传输后端）的优化问题。
直播已经潜移默化成为许多人日常生活密不可分的一部分。无论是紧张刺激的比赛直播，还是垂涎欲滴的美食直播，亦或者自卖自夸的购物直播，大家都不希望在观看时出现长时间的加载和卡顿，对一些需要观众及时反馈的直播场景，过高的延时也是用户不希望出现的。如何保证直播的快速、清晰、低延时成为各大厂商必须直面的难题。在LiveVideoStackCon 2022北京站上，费伟老师为广大音视频开发者介绍了腾讯云音视频的解决方案。 文/费伟 编辑/LiveVideoStack 大家下午好，很高兴能参加LiveVideoStack
在把gpt等自然语言模型融合到底层的时候，我遇到了数不清的困难，虽然大多都解决了，但仍有一些硬伤。在这个过程中，我也总结出了相当多的经验，gpt可以把自然语言翻译成自然语言，一般用于给c端用户直接看是比较不错的，但想用于B端企业服务，尤其是处理数据和大量文本的时候，则漏洞百出相当不可靠。于是我总结出了一整套用gpt做底层的坑和解决办法。
https://buoyant.io/2020/10/21/kubernetes-SLO-with-prometheus-linkerd/
本文为52CV粉丝鬼道投稿，介绍了对抗学习领域最新的工作Adv-watermark。
今天为大家介绍的是来自Michel F. Sanner团队的一篇论文。深度学习（DL）方法在预测蛋白质结构方面取得的准确性进展，以及它对结构生物学产生了深远影响。AlphaFold2是一个DL方法，已经在预测蛋白质-肽相互作用方面进行了评估，结果显示其性能显著优于RoseTTAfold和传统的对接方法PIPER-FlexPepDock。随后，新的AlphaFold2模型专门用于预测多聚体组装，此外新的从头开始折叠模型OmegaFold也已经发布。作者评估了这些新的DL折叠模型在对接蛋白质-肽相互作用时的成功率，并将其与他们的最新专注对接软件AutoDock CrankPep (ADCP) 进行了比较。评估使用相同的数据集和性能度量标准来进行。
用户 -> 域名 -> CDN -> DNS -> 腾讯云主机外网IP -> 腾讯云主机内网IP -> Docker SDN端口映射(443指向docker的443, 80之下那个docker的80) -> Docker的NGINX容器的 80和443端口
2012年，Sanford Bernstein的研究人员在 Nature Reviews Drug Discovery杂志发表文章，提出了制药行业著名的"Eroom定律"，也就是反摩尔定律。
2022 这抓马的一年终于过去了，疫情的影响可以说越来越小，市场的慢慢复苏，各大企业的招聘也“肆无忌惮”起来，放眼到 IT 技术行业，Java 又再一次成了需求的大头，各种高薪福利统统奉上。各位苟着的小伙伴们可算是盼到机会了！ 但是面试，讲究的是个「知彼知己」，要知道目前校招生面试的成功率低于 1%，而社招的面试成功率也低于 5%，大家总会遇到各种问题，我的经验： 面试，实力才是王中王，要提高自己的技术技能和见解 面试题答不出来，很正常，面试官更看重你遇到难题的态度和思维方式 你简历上的技术栈，相关知识一
第一篇缩略版本：公正反而会伤害弱势群体么？有一定情况下是的：对弱势群体降低门槛会致使他们无法完成期预期目标，使他们信用度降低，造成更长久的伤害。我们不仅要考虑算法本身是否符合人对道德的定义，更要考虑算法对社会的实际影响。
联邦学习使多个参与方可以在数据隐私得到保护的情况下训练机器学习模型。但是由于服务器无法监控参与者在本地进行的训练过程，参与者可以篡改本地训练模型，从而对联邦学习的全局模型构成安全序隐患，如后门攻击。
业务中在高频调用代码段会出现条件判断语句, 因此联想cpu架构中的分支预测功能, 进行简要分析.
作为长链条严格推理的典范，数学推理被认为是衡量语言模型推理能力的重要基准，GSM8K 和 MATH 等数学文字问题（math word problem）数据集被广泛应用于语言模型的测评和比较中。事实上，数学作为一项科学研究并不仅仅包括计算具体实例，还包括推演一般性的定理。不同于简单的计算问题仅仅需要验证最终的结果与答案是否匹配，定理的证明要求对数学概念拥有更严格的理解，而这种定理证明的正确性是难以通过直接的自然语言生成和判别或是简单的程序调用就能够完成的。
直播已经潜移默化成为许多人日常生活密不可分的一部分。无论是紧张刺激的比赛直播，还是垂涎欲滴的美食直播，亦或者自卖自夸的购物直播，大家都不希望在观看时出现长时间的加载和卡顿，对一些需要观众及时反馈的直播场景，过高的延时也是用户不希望出现的。如何保证直播的快速、清晰、低延时成为各大厂商必须直面的难题。我们很荣幸地邀请到了腾讯云音视频的费伟老师来到LiveVideoStackCon 2022北京站介绍他们的解决办法。 文/费伟 编辑/LiveVideoStack 大家下午好，很高兴能参加LiveVideoStac
作者简介：吴树生，腾讯高级工程师。负责SNG大数据监控平台建设。近十年监控系统开发经验，具有构建基于大数据平台的海量高可用分布式监控系统研发经验。 导语：监控数据多维化后，带来新的应用场景。SNG的
使用代理时，有时候会遇到网站验证码的问题。验证码是为了防止机器人访问或恶意行为而设置的一种验证机制。当使用代理时，由于请求的源IP地址被更改，可能会触发网站的验证码机制。以下是解决网站验证码问题的几种方法：
AI生成的药物分子在I期临床试验中，成功率高达80%-90%，而历史平均水平约为50%。
今天为大家介绍的是来自Frank Noe团队的一篇论文。蛋白质-配体对接是药物发现和开发中的常用工具，可以筛选出潜在的治疗物进行实验测试。然而，这需要高质量的蛋白质结构，通常蛋白质会被处理成完全或部分刚性的。作者开发了一种AI系统，可以直接从序列信息预测蛋白质-配体复合物的全原子灵活结构。作者发现传统的对接方法仍然更优越，但依赖于目标蛋白质的晶体结构。除了预测灵活的全原子结构外，预测的置信度指标（plDDT）还可以用于选择准确的预测结果以及区分强和弱结合物。Umol工具可在：https://github.com/patrickbryant1/Umol 获取。
摘要：语言代理通过对基础模型进行推理，展示了自主决策能力。最近，人们开始利用多步骤推理和行动轨迹作为训练数据，努力训练语言代理以提高其性能。然而，收集这些轨迹仍然需要大量人力，要么需要人工注释，要么需要实现各种提示框架。在这项工作中，我们提出了 A
对于企业来说注册商标是非常有必要的，这样可以保障自己的权益不受侵犯，同时也防止被其他品牌碰瓷。但注册商标还是比较复杂的，特别是对于没有经验的企业来说更是如此。那么，商标注册成功率如何提高？注册商标要多长时间？请看下文介绍。
四月，腾讯云即时通信IM（下文简称“IM”）针对数据统计不全面、离线推送自查难、日志在线提取速度慢等问题做了全面优化。这一次，我们在控制台又上线了“数据监控器”，让您轻轻松松实现“实~时~监~控~”。
由于移动网络的复杂性特点，编写高质量、体验好的具备网络通信能力的移动端应用（尤其是即时通讯这类网络质量高度敏感的应用）有很大的挑战性。
随着社交媒体的普及，Facebook已成为了众多企业和个人进行营销推广的重要渠道。然而，Facebook的运营机制也越来越严格，这给进行Facebook群控的用户带来了很大的挑战。
当前微信支付对整体质量要求非常高，体现在可用性方面是需要达到99.99%，同样账单平台也需要达到甚至超过该要求。但是在ES及系统环境未做优化的情况下，读写成功率是没有达到要求，在个人账单ES索引场景下，写成功率为99.85%，读成功率为99.95%，所以这里亟需优化。
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