Vue Vben Admin 是一个免费开源的中后台模板，使用最新的 vue3、vite4 和 TypeScript 等主流技术进行开发。该项目提供了现成的中后台前端解决方案，并可用于学习参考。
joplin 是一个安全的笔记和待办事项应用程序，具有 Windows、macOS、Linux、Android 和 iOS 的同步功能。
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在做等位基因(allele)的研究中，其中一个重要的步骤就是去除比对偏差。 众所周知，人是二倍体生物，在染色体同样位置会有一对allele，一般情况下是纯合子(homozygous)状态；有时候其中一个allele发生变异(可以理解为一个SNP，寡核苷酸多态性)，会变成杂合子(heterozygous)状态。
如果你是一个Phper，如果你希望学习区块链，那么本文列出的 10个开源的Php比特币项目，将有助于你了解在自己的应用中 如何加入对比特币的支持。
原标题：Spring认证中国教育管理中心-Spring Data MongoDB教程十四(内容来源：Spring中国教育管理中心）
优化页面速度的一个被忽视的方面就是要对浏览器的内部结构有一定的了解。浏览器进行了某些优化，以提高性能，而我们作为开发者却无法做到这一点——但前提是我们不能无意中阻挠这些优化。
xss表示Cross Site Scripting(跨站脚本攻击)，它与SQL注入攻击类似，SQL注入攻击中以SQL语句作为用户输入，从而达到查询/修改/删除数据的目的，而在xss攻击中，通过插入恶意
1989 年 3 月 12 日，在瑞士的欧洲核子研究中心工作的蒂姆·伯纳斯-李向他的老板递交了一篇题目为“Information Management: A Proposal”的建议书。后来人们把这一天当作万维网 (WWW, World Wide Web) 诞生的日子。一晃三十年过去，web 早已成为这个世界重要的组成部分。
湿疹-血小板减少-免疫缺陷综合征（Wiskott-Aldrich syndrome，WAS）是一种什么样的疾病？该如何诊断？如何选择移植时机？本文将通过一个临床病例来为大家一一解答。
耕种农业（Yield Farming）可带来高利润，但风险也很大。无法挽救的损失可能会使某些用户感到沮丧。即使热情高涨，等待永久损失或激进套利的机率也有可能并非所有加密货币持有者都愿意承担。
1、Ryujinx - 实验性的Nintendo Switch模拟器,使用 C# 编写
为了有效地使用云计算，您必须使用Kubernetes来协调您的工作负载。以下是正确执行此操作的5个提示。
Prisma是 Node.js 和 TypeScript 的下一代 ORM。经过两年多的开发，我们很高兴分享所有 Prisma 工具已准备好投入生产！
日报君 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 大家好，今天是7月13日星期三，本周工作日已经过去一半了～ 一起来跟日报君看看，今天科技圈发生了哪些大新闻？ 今日大新闻 字节大量招聘芯片工程师 据《科创板日报》消息，字节正招聘大量芯片相关工程师岗位，包括SoC和Core的前端设计，模型性能分析，验证，底层软件和驱动开发，低功耗设计、后端、芯片安全等。 据了解，字节芯片研发团队已组建1年多，目前主攻方向分为服务器芯片、AI芯片以及视频云芯片三大类。 其中，服务器芯片团队的负责人为北美高通的资深芯片
机器学习国际象棋引擎Lc0上周末赢得了Chess.com计算机国际象棋锦标赛，成为历史上第一个获得此头衔的神经网络项目。
---- 新智元报道 编辑：Joey 好困 【新智元导读】7月12日，NASA正式发布首批韦伯空间望远镜的全彩深空图像，这也是迄今为止观测到的最深、最清晰的早期宇宙红外图像。 万众期待的「宇宙大片」终于来了！ 7月12日，NASA公布了韦伯空间望远镜（James Webb Space Telescope）的一系列全彩深空图像及其光谱数据，这也是迄今为止观测到的最深的宇宙红外图像。 本次深空图像由韦伯望远镜的近红外摄像头Near-Infrared Camera所拍摄，通过不同波长图像的叠加，韦伯
Azure Stack混合云的POC正式版已经发布了，盆盆已经写了十余篇有关Azure Stack的文章，您可以点击公众号右下方的菜单去阅读，有图有真相！
杨净 丰色 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 二十多年的努力，斥资100亿美元的史上最强太空望远镜—— 詹姆斯·韦布（James Webb），刚刚公布了迄今为止宇宙最深处的照片。 这是韦布的开始——发布的首张全彩图像，也是人类窥视宇宙大爆炸的开始。 拍摄的这个星系团SMACS 0723，距离地球46亿光年，其大小相当于将你指尖的一粒沙放在一臂远的地方。 据NASA局长Bill Nelson透露， 仅在这张照片就有成千上万个星系，其中一些星系发出的光经过了130亿年才到达望远镜的镜面。 要知道
2024 年即将到来，可以为新的一年做计划了，思考我们可以在未来一年中做些什么或学习些什么。这篇文章想做的是寻找新的一年中可以学习的框架，了解它们的功能，并找出它们特别之处。
源自|新据点 微信号|xinjudian001 G2 Growd， 一家美国智能软件评价公司，在发布的最新软件排行榜中，Tableau Desktop获得了智能软件排行榜中最高的评分。 Tableau
在特定条件下，蛋白质和核酸可能普遍具有经历LLPS的能力，其中许多可能永远不会在细胞中遇到。这种方式下的LLPS类似于淀粉样物质的形成，这是蛋白质的一种通用状态。重要的是，只有一小部分蛋白质能够在生理条件下形成淀粉样物质，这些特定的形成淀粉样物质的蛋白质在生理以及病理环境中都非常重要。同样，许多蛋白质在生理条件下可能无法接触到LLPS，只有特定的蛋白质序列似乎有能力在生活细胞中存在的条件下进行相分离。目前，我们识别真正和生物学相关的LLPS的能力仍然有限，这应该使我们在解释在体外进行的相分离研究的结果时要小心。
当下，海量数据结合前沿技术架构正在为保险业带来根本性的变革。本文以某知名保险机构为例，结合偶数行业实践经验，介绍保险企业如何利用湖仓一体技术推动数据战略转型升级。背景介绍在对该客户需求进行深度挖掘并横向比较行业现状后，我们发现：(1) 包括该客户在内的多数保险企业的数据分析场景较为单一，直接产生业务价值的数据挖掘不够丰富；(2) 该客户现有数据分析场景的效率、性能、用户体验都亟待提升。下文我们详细展开分析。业务场景分析客户现有的数据分析应用集中在经营分析、监管报送和风险管控等几个传统场景，其实不止该客户，目前大多数保险企业的大数据业务应用价值挖掘都还不够丰富。1.风险管控仅以目前多数保险企业都非常关注的风控环节为例，该客户仍以风险部门固定报表分析为主，而通过风险数据建模，应用在投保前风险排查、承保中风险管控及理赔时风险识别和反欺诈等全业务链条还非常有限。在投保环节，可以利用数据搭建风险评估模型，筛查高风险客户，对大概率产生负价值的客户采用拒保或者提高保费的方式以减少损失。以互联网场景下的意外险和健康险为例，由于投保手续较为简单，很多产品免体检，只需要填写投保人基本信息即可，这些业务中，很容易出现投保人隐瞒病情、造假家庭收入的情况，逆向选择甚至欺诈的可能性非常大。因此在投保场景下可以利用数据进行多维分析，及时发现高风险投保客户，避免欺诈行为的发生。在承保运营环节，相比较传统风控，大数据风控让保险机构对保险用户的动态跟踪反馈，定期对承保中用户信息进行维护，更新用户风险指数。此外，在加强用户信息安全管理和隐私方面，保险公司借助大数据和人工智能（如设备指纹、IP 画像、机器行为识别等工具）加以防范，在回访环节，根据用户情况及其手机在网状态选择拨打方式及话术，更有利于提高回访效率，提升客户体验。在理赔环节，大数据风控先通过构建模型的方式筛查出疑似欺诈的高风险案件，然后再人工重点审核和调查，减少现场查勘误差，提高查勘效率。除了风险管控，通过数据赋能业务还可以落地在其他几个重点保险场景中，包括产品创新、风险定价、精准获客。接下来我们展开说明下数据赋能这些场景的形式和实现逻辑。
以太坊有一个非常强大的JavaScript生态系统。有一些很棒的开源项目，比如ethereumjs-util，它提供了一个用以太坊帐户签名的即插即用功能。
虽然在几个细胞过程中，有序的R环都是相关的，但不计划的R环会导致DNA损伤，最终导致基因组不稳定性。这首先在参与mRNP的生物合成和出口以及pre-mRNA剪接的基因突变中得到证实，这些突变显示出增加的R环，这与增加的DNA损伤和转录相关的重组相关（Huertas和Aguilera，2003年;Li和Manley，2005年;Paulsen等人，2009年）。这背后的一个原因可能依赖于R环的ssDNA纤维，它更易于核酸酶和基因毒性的作用（图3A）。然而，R环在细胞周期中的S-G2细胞引起基因组不稳定的最相关机制是其阻止RF进展的能力，可能导致叉断裂（图3B）。这一观点得到了许多不同研究的强烈支持，这些研究显示出通过R环富集区域的复制障碍，或者在细菌和酵母的R环积累突变体（Gan等人，2011年;Wellinger等人，2006年;Go ́mez-Gonza ́lez等人，2011年）中的复制障碍，或者通过在人类细胞中进行DNA梳理检测到的RFs的不对称性增加（Salas-Armenteros等人，2017年;Tuduri等人，2009年）。
Hierarchical Deterministic wallet (简称 "HD Wallet")，是目前最常用的分层确定性钱包，BIP32是HD Wallet的核心提按。确定性钱包特点是可以通过一个主私钥可以推导出多个子私钥，各个子私钥可以独立使用且互不影响。这样就能简化系统中地址管理的问题，无需大量备份私钥，只需要备份主私钥即可。
一时间，似乎所有与数据库有关的厂商都在提“湖仓一体”，仅从百度新闻搜索查询到权重较高的媒体文章就至少有150多篇。随着企业数字化转型进入深水区，越来越多的企业视“湖仓一体”为数字变革的重要契机，如今湖仓一体受到前所未有的关注。
作者 | Michael Redlich 译者 | 马可薇 策划 | 丁晓昀 OpenJDK 微软资深程序经理 George Adams 于上周 提出 JEP 草案 8303167：弃用 Windows x86-32 端口。该功能 JEP 提议将 Windows x86-32 端口弃用，并在未来的版本发布中将其移除。虚拟线程（第二预览版） 无意在 32 位平台中实施 JEP 436，移除对该端口支持将加快 OpenJDK 开发人员对新功能的开发速度。 JDK 20 JDK 20 仍处于 候选发
肌动蛋白的细胞骨架动力学通过促进囊泡货物的生物发生和运输，在大多数形式的细胞内运输中起着至关重要的作用。越来越多的证据表明，肌动蛋白动力学和膜细胞骨架支架在巨噬自噬中也起着重要作用，巨噬细胞是在专门的囊泡（称为自噬体）中分离细胞废物以回收和降解的过程。因此，支化肌动蛋白聚合对于自吞噬体从内质网（ER）膜的生物发生是必需的。然后，基于肌动蛋白的转运体将来自细胞内部不同膜细胞器的预选货物和碎片用于生长的吞噬细胞。然后，成熟的自噬体通过未知机制从ER膜上脱离，并被运输并与溶酶体融合，内体和多囊泡体通过涉及基于肌动蛋白和微管的运动性，细胞骨架膜支架和信号蛋白的机制。在这篇综述中，作者重点介绍了最近在理解细胞骨架在自噬中的不同作用方面取得的巨大进展。
元宇宙的概念想必大家都略有所闻，比较突出的事件就是 Facebook 更名为 Meta，当然今天的主题跟它没啥关系，随着元宇宙概念的爆炸式出现，3D 渲染技术再次受到了巨大关注度。
汇聚了全球信息安全业界精英的年度盛事”Black Hat”上周在美国拉斯维加斯落下帷幕，大佬们也带来了很多有趣的软件工具，其中有一些托管在GitHub上开放下载。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/142282.html原文链接：https://javaforall.cn
到目前为止，只有少数实验成功地演示了大量的自治自组织机器人，而集群机器人的实践应用仍是一片空白。
这第一步需要我们基于业务问题，来决定我们需要选择哪种模型，目前市场中有很多模型可以供我们选择，
图片来自Bruce Guenter，保留部分权利 翻译 | AI科技大本营（rgznai100） 参与 | 姜沂，焦燕 导语 机器学习中的模型参数和模型超参数在作用、来源等方面都有所不同，而模型超参数常被称为模型参数，这样，很容易对初学者造成混淆。本文给出了模型参数和模型超参数的定义，并进行了对比，指出了二者本质上的区别：模型参数是模型内部的配置变量，可以用数据估计模型参数的值；模型超参数是模型外部的配置，必须手动设置参数的值。 我们在做研究的时候，会碰到很多术语。有时，在不同的研究领域还会出现同样名称
在大语言模型完成 SFT 监督微调后，下一阶段是构建一个奖励模型来对问答对作出得分评价。奖励模型源于强化学习中的奖励函数，能对当前的状态刻画一个分数，来说明这个状态产生的价值有多少。在大语言模型微调中的奖励模型是对输入的问题和答案计算出一个分数。输入的答案与问题匹配度越高，则奖励模型输出的分数也越高。
让人工智能发挥作用的一个基石是机器学习——机器从经验和数据中学习，并随着学习而不断提高的能力。事实上，机器学习的研究和应用的爆炸式增长使得人工智能成为了最近的兴趣、投资和应用热点。从根本上说，机器学习就是给机器大量的数据来学习，然后使用复杂的算法，从学习中归纳出机器从未见过的数据。在这种情况下，机器学习算法是教会机器如何学习的配方，而机器学习模型是这种学习的输出，然后可以归纳为新的数据。
大家好，这里是NeeNLP。近年来，NLP 领域模型发展迅猛，尽管这些模型在效果上带来了显著提升，但它们通常拥有数亿到千亿，乃至万亿的参数，导致训练模型需要较高的计算成本，阻碍了模型实际落地。
本文介绍了模型参数和模型超参数的概念、区别以及应用。模型参数是机器学习模型在训练过程中自动学习得到的参数，而模型超参数是人为设定的、用于调整模型性能的参数。在实践中，我们需要对模型参数和模型超参数进行平衡，以获得最佳的模型性能。
大模型的预训练需要耗费巨量的计算资源和数据，因而预训练模型的参数也正成为各大机构重点保护的核心竞争力和资产。然而，不同于传统的软件知识产权保护可以通过比对源代码来确认是否存在代码盗用，对预训练模型参数盗用的判断存在以下两方面的新问题：
作者 | Uber Engineering 译者 | Sambodhi 策划 | 凌敏 前言 在过去几年，Uber 各种组织和用例中的机器学习应用明显增多。我们的机器学习模型实时为用户提供了更好的体验，帮助预防安全事故并确保市场效率。 图 1：模型和服务二进制 CI/CD 的高级视图 需要注意的一点是，我们对模型和服务进行了持续集成（CI）和持续部署（CD），如上图所示。因为训练和部署的模型增长迅速，我们在经过多次迭代后，终于找到了解决 MLOps 挑战的解决方案。 具体来说，主要有四大挑战。第一个挑战
导语 | 本文主要介绍我们在视频的query-doc匹配模型上进行的模型蒸馏技术优化，第一章介绍知识蒸馏概念、业务模型难点以及现有方案不足；第二章介绍匹配模型细节以及模型蒸馏整体框架；第三章介绍我们在蒸馏方案上的优化点，包括ALBERT/CNN学生模型选择、更好的teacher得分loss指导以及AutoML搜索；第四章是模型压缩实验结果展示。 一、 前言 （一）知识蒸馏 知识蒸馏（Knowledge Distillation）概念是由Hinton在NIPS2014提出，旨在把一个或多个模型（teache
我们常用的参数有「AIC」，「BIC」，「loglikelihood」，本篇介绍一下这几个参数的含义，以及是如何计算的，下面我们一起来看一下吧。
在这个数字化时代，时间序列数据被广泛应用于各个领域，例如金融、医疗、电子商务等。对于这些领域的决策来说，准确的时间序列预测非常重要。因此，保护时间序列预测模型免受攻击是很多厂家所关注的问题。过去，许多研究人员关注于防御策略，例如使用统计方法、检测异常值等方法。但是，这些方法在防御效果上可能存在局限性。
在机器学习中，对于有监督学习可以将其分为两类模型：判别式模型和生成式模型。简单地说，判别式模型是针对条件分布建模，而生成式模型则针对联合分布进行建模。
2023腾讯全球数字生态大会「行业大模型及智能应用专场」于9月7日举行，会上，腾讯云与信通院共同发布了《行业大模型标准体系及能力架构研究报告》，参考了腾讯云在行业大模型产业应用领域的实践和经验，为客户构建行业大模型提供了标准化流程、综合评估方法，以便更好地帮助行业伙伴构建专属大模型。
一般地，大模型往往是单个复杂网络或者是若干网络的集合，拥有良好的性能和泛化能力，而小模型因为网络规模较小，表达能力有限。利用大模型学习到的知识去指导小模型训练，使得小模型具有与大模型相当的性能，但是参数数量大幅降低，从而可以实现模型压缩与加速，就是知识蒸馏与迁移学习在模型优化中的应用。
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