热烈欢迎各位新朋友，前面写了这么多机器学习的概念解说，原来大家只喜欢我推书呀，真·五味杂陈。今天聊机器学习在数学基础方面的经典推荐。
从 ControlNet 1.1 开始，我们开始使用标准 ControlNet 命名规则 (SCNNRs) 来命名所有模型，作者希望这个命名规则能够提升用户体验。
标题：Multi-Concept Customization of Text-to-Image Diffusion
DaisyDisk for Mac是一款专为mac用户设计的磁盘清理工具，可以帮助用户了解磁盘使用状况，并进行准确的分析，让您非常轻松就能揪出占用磁盘空间的那些文件，运行超快，使用起来非常方便！
在优化有问题的查询时，目标应该是找到一个更优的方法获得实际需要的结果，而不是一定总是要求从MySQL获取一模一样的结果集
Donut Caching是缓存除了部分内容以外的整个页面的最好的方式，在它出现之前，我们使用“输出缓存”来缓存整个页面。 何时使用Donut Caching 假设你有一个应用程序中有像“主页”这种页面，它除了用户登录的用户名以外总是给用户呈现相同的或者很少变化的内容。这时你可能需要缓存大部分的内容。加入你使用“输出缓存”并应用一个VaryByParam UserID来做缓存处理，那么整个页面会为每个访问用户生成缓存，但是这当我们有很大量的登陆用户是就不是一个好的缓存方式了。 为了解决这种问题，Donut
HDFS作为Hadoop的分布式文件系统，其在大数据平台当中的地位是显而易见的。面对越来越大规模的数据存储任务，HDFS的高可靠性和高性能依然值得称赞，这也与HDFS的数据读写机制有关。今天的大数据开发分享，我们具体来讲讲HDFS数据写入流程。
继承是面向对象语言的优秀设计理念，但是滥用继承也会导致一些不必要的麻烦。 当我们写代码要继承某个类的是首先要考虑这些东西， · 子类是否需要父类的大部分功能 · 所要写的类是否能通过继承父类来满足需求
编写一个函数，其作用是将输入的字符串反转过来。输入字符串以字符数组 char[] 的形式给出。
任务管理器中的内存使用量只是程序使用的一小部分，从资源监视器中看到的是Window系统统计最全的内存使用数据。
昨日，一位来自欧洲某大学的CV和DL领域的博士生匿名在Reddit上发帖写道，在他周围来自不同实验室和大学的一小群人中，有一些令人震惊的做法，这些做法与提交给顶级ML/CV会议的论文有关。
对于很多刚使用云服务器硬盘的人来说，可能都会有一个疑问，那就是云服务器硬盘50g够吗？其实是完全不需要担心的，因为硬盘的数据是够人们使用的。如今大部分的云服务器的厂家在制造的时候，都是默认标配的40至50g的硬盘区间。
本文介绍了Protocol Buffers的基本概念、使用场景、优点以及实现原理。重点讲解了如何在C++中使用Protocol Buffers进行序列化和反序列化操作。最后提供了参考资料链接，以帮助读者深入学习。
学生时代老师教过我们 程序=算法+数据结构， 但是程序就是一个软件了么？其实并不是，一个程序要想成为一个软件是需要经过很多的过程的，包括需求分析、设计、测试、发布等等的步骤，这些都属于软件工程的范畴，因此一个推论就是 软件= 程序+软件工程 ， 一个扩展的推论是 软件企业=软件+商业模式。
今天完善了一小部分的周期表的内容，所谓周期表就是我们业务中经常看到的日表，比如表名为test_data,则日表的表名为test_data_20190822,test_data_20190823这样的形式。我们是建议尽可能不要使用分区表，而采用这种日表的形式，从应用层也容易扩展，在数据统计的维度上行会有一些额外的成本。
文件参考：https://www.cnblogs.com/tgzhu/p/5788634.html
按Mysql单表存储500万条记录来算，暂时不必分库，单库30个分表是比较合适的水平分表方案。
由计算机图形学和AI相结合的领域称为纹理合成，周期性纹理合成比较简单，但是具有结构的纹理合成相当复杂，这篇论文的卖点在于，可以高效地同时把图像的内容和对称信息考虑进来。
我在Lyft的八年间，很多产品经理以及工程师经常想往我们 app 里添加第三方库。有时候集成一个特定的库（比如 PayPal）是必须的，有时候是避免去开发一些非常复杂的功能，有时候仅仅只是避免重复造轮子。
你的代码糟粕比精华要多得多 新的研究发现，一个程序的核心功能仅在于一小部分封装的代码。 如果你是一个软件开发人员，有人问你，你写的代码中有多少是真正在实现实际功能的，有多少是填充物、无价值的或者只是因为实际运行编程语言所需要的？ 95％？ 75％？ 50％？都不是！新的研究发现，只有大约5％的代码是真正在提供核心功能。 研究人员认为，就像自然语言一样，一些——甚至可能是绝大多数——写下的代码其实对于功能是不起作用的。《stalks of wheat》一文的作者认为，只有一部分代码代表了功能的语义核心，我们
在分布式系统中，经常需要将数据分散到多个节点上以实现负载均衡和高可用性。传统的方法是使用模运算将数据项映射到一个节点，例如，我们可以使用node = hash(data) mod N来决定应该将数据项放在哪个节点上，其中N是节点的数量。
L1，L2，L3 指的都是CPU的缓存，他们比内存快，但是很昂贵，所以用作缓存，CPU查找数据的时候首先在L1，然后看L2，如果还没有，就到内存查找一些服务器还有L3 Cache，目的也是提高速度。
TLDR：今天跟大家分享一篇通过利用聚类算法来操纵物品嵌入特征以此针对联邦推荐场景进行非定向攻击的工作，随后作者针对这一攻击又提出了一种基于一致性的对应防御机制，该论文已被AAAI2023接收。接下来让我们具体看看所提算法是如何工作的吧。
来源 | OpenAI 编译 | 黄楠 编辑 | 陈彩娴 大型神经网络是当前人工智能领域的热门话题之一，那么，如何训练大模型？ 最近，曾推出大规模预训练模型 GPT-3 的 OpenAI 发表了一篇博文，介绍了基于 GPU 的四种节省内存的并行训练方法，分别是： 数据并行——在不同的 GPU 上运行同一批次的不同子集； 流水线并行——在不同的 GPU 上运行模型的不同层； 张量并行——分解单个运算的数学运算，例如将矩阵乘法拆分到 GPU 上； 专家混合（MOE）——仅通过每层的一小部分处理每个示例。 图注
我们知道如何使用训练数据将一个点划分为两类之一。 我们的分类只是对类别的预测，基于最接近我们的新点的，训练点中最常见的类别。
正如Wired报告的那样，黑客正在使用部分Sonos及Bose扬声器正在利用他们发出幽灵般的声音。 趋势科技的研究人员发现，某些型号的Sonos和Bose扬声器存在安全漏洞。正如Wired报告的那样，黑客正在使用部分Sonos及Bose扬声器正在利用他们发出幽灵般的声音。Alexa命令以及... Rick Astley也被黑客利用。 报告显示，实际上只有Sonos和Bose两家公司的一小部分扬声器受到影响，包括一些Sonos Play：Sonos One和Bose SoundTouch。黑客只需要将
作者简介：黄玉栋，北京邮电大学网络与交换国家重点实验室博一在读，研究方向为网络体系架构，确定性网络，邮箱地址: hyduni@163.com. 当前，确定性网络已成为全球研究热点和迫切需要的重点方向。一方面，在工业互联网的大战略背景下，钢铁、石油、矿井、港口、物流、生产制造等行业与ICT技术深度融合，接入设备海量增长，传统的总线网络逐步被标准化的确定性以太网取代，确定性网络将助力产业向智能化、数字化转型升级，实现提质降本增效。另一方面，新兴的时间敏感的场景与应用，比如车联网、元宇宙、全息通信、远程遥操作、远
OpenJDK 9中首次新增了一项实验性功能，JVM可借助该功能检测到自己运行在容器中，进而酌情调整内存限制。尽管过去几年来容器技术日渐流行，但包括JVM在内的很多工具依然需要通过宿主机的参数访问可用
top命令的结果显示了系统的实时性能状态，其中关于memory的相关项，默认有 VIRT， RES， SHARE 等，那么这些项的结果到底怎么理解呢？ 最好的解释还是看man 帮助文档：
基于梯度下降训练神经网络时，我们将冒网络落入局部极小值的风险，网络在误差平面上停止的位置并非整个平面的最低点。这是因为误差平面不是内凸的，平面可能包含众多不同于全局最小值的局部极小值。此外，尽管在训练数据上，网络可能到达全局最小值，并收敛于所需点，我们无法保证网络所学的概括性有多好。这意味着它们倾向于过拟合训练数据。
Redis的内存管理主要依靠两个进程：内存回收进程和AOF持久化进程。下面将重点讲解 Redis 内存回收机制，以及这个机制如何工作。
MPEG-4 Part 14定义了MPEG-4文件格式，即mp4后缀文件。mp4文件格式只是MPEG-4标准中的一小部分
awk工具 head -n2 test.txt|awk -F ':' '{print $1}' head -n2 test.txt|awk -F ':' '{print $0}' awk -F ':' '{print $1"#"$2"#"$3"#"$4}' awk '/oo/' test.txt awk -F ':' '$1 ~/oo/' test.txt awk -F ':' '/root/ {print $1,$3} /test/ {print $1,$3}' test.txt awk -F ':' '
无尺度网络（Scale Free Network），在网络理论中指的是一类有特定特征的网络。无尺度网络所具有的特征是：大部分节点只有极少的边连接，只有极小一部分节点有大量的边连接。这一小部分有着大量连接的节点在无尺度网络模型中被称为“关键节点”，关键节点承担整个网络的连通性，如果把整个网络的连通性作为评价标准，并且给每个节点都赋予一个权值用来衡量改节点为网络连通性所做的贡献，那么关键节点与普通节点的权值比一定十分大。由此我们得出，在无尺度网络中，失去一个乃至若干个普通节点，对网络的影响是极小的，而失去一个权
最近本站DeveWork.com 老是被来自142.4.108.109这个ip的垃圾评论骚扰，看来之前的《代码实现 WordPress 反垃圾评论功能》用处还是有限的。于是想到了用Apache 的.htaccess 屏蔽这个垃圾评论ip。 方法如下： 在空间的根目录的.htaccess加入以下代码： 1、如果要屏蔽某一特定IP可以使用： order allow,deny deny from 142.4.108.109 allow from allorder allow,deny deny from 142.
1 FractionallySizedBox 一个widget，它把它的子项放在可用空间的一小部分 2 构造函数 FractionallySizedBox({ Key key, this.alignment = Alignment.center, this.widthFactor, this.heightFactor, Widget child, }) 3 常用属性 3.1 alignment：对齐方式 alignment:Alignment.topLeft, 3.1
在面对不够优化、或者性能极差的SQL语句时，我们通常的想法是将重构这个SQL语句，让其查询的结果集和原来保持一样，并且希望SQL性能得以提升。而在重构SQL时，一般都有一定方法技巧可供参考，本文将介绍如何通过这些技巧方法来重构SQL。
HDFS是一种分部式的文件系统，在他出现以前就已经存在了很多中分布式文件系统，但是他们都是部署在服务器上，需要高的POSIX接口，同时他们默认服务器是稳定的可以提供大量资源。
在编辑 CSV 文档时，大多数人都在寻找一种高度专业的工具来帮助他们做他们想做或实际需要做的任何事情。现代 CSV 正是这种类型的工具。它提供了大量的选项和功能，同时快速且易于使用。考虑到这一点，当涉及到 CSV 文档时，这个小程序可以做正确的事情。
在尝试编写快速的查询之前,需要清楚一点,真正重要是响应时间。如果把查询看作是一个任务，那么他由一系列子任务组成，每个子任务都会消耗一定的时间。如果要优化查询，实际上要优化其子任务，要么消除其中一些子任务，要么减少子任务的执行的次数，要么让子任务运行得更快。
在这个身处互联网，高并发，高可用的软件世界里，后端人员，面对线上线下许多异常问题不知所措时，可以侧面从jvm的角度去排查问题了，当然了，如果不是java异常(网络原因或是其它)再用这样的方法去排查就有点…，哈哈，自行脑补。
图片来自Wired 早些时候，奥巴马在接受采访时表示，如果美国希望继续在全球的科技创新中保持领先，那么美国的学校需要更好地帮助学生在科技领域有所发展。 目前的事实是，如果我们不做一些更好的选择，那么我们的领先优势将逐渐缩小。我们需要让孩子们参与数学和科学，而这不仅仅是一小部分孩子，而应该是所有人。所有人都应更早地学习如何编程。 除了口头呼吁外，观海同志还以身作则，亲自参与了“编程一小时”活动，写了一行代码，成为美国历史上第一个首位会编写程序的总统。（不知道克林顿和小布什是否有话要说） 计算机教育推广组织
免费修 + 返款维修费!免费修 + 返款维修费!免费修 + 返款维修费！ 重要事情说三遍
在本文中，作者证明了masked autoencoders（MAE） 是一种可扩展的计算机视觉自监督学习方法。本文的MAE方法很简单：mask输入图像的随机patch，并重建丢失的像素 。它基于两个核心设计的。
随着UI shader的逐渐标准化，最大的问题是过高的填充率。这个问题是由于大量的重叠的UI元素和UI元素的相乘占据屏幕的主要部分。这些问题可能导致额外的高频率重绘。 为了减轻过高的重绘和减少填充率过高，可以考虑使用下面的措施。
这是作者在她自己的数据科学学习经历中的总结的一些见解，还是有很有道理的，确实是经验之谈，初学者可以参考。
本文介绍的是CIKM20上百度发表的一篇有关展示广告召回阶段样本优化的文章，论文名称是《Sample Optimization For Display Advertising》。文章提出了多种样本优化的方法，极大提升了线上广告收入，一起来学习一下。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频
