勾选完Role-Based Strategy后会在系统管理里面出现Manage and Assign Roles该选项 进入之后，只需配置前两个配置项即可 Manage Roles 用来设置权限，要授权的任务...Assign Roles 用来给用户分配角色和权限 Manage Roles ——》Global roles ——》 添加角色 Project roles用来分配任务，可以使用正则进行匹配 以上是关于权限和任务的设置...下面是给用户分配角色 以上的关键点是Global roles和正则这两处，注意普通用户的给一个read权限即可，否则会出现所有可登录的用户会出现所有的任务。
通过对6次甲烷峰值的数据分析，找出了6处最有可能的甲烷源头区域。最近一个位置距离“好奇号”西南偏西几十英里。...即便和生物过程不相关，甲烷的活动也与液态水的存在息息相关，而液态水也是生命活动的必需因素。...对火星的其他探索 甲烷气体活动可能作为地下水体运动的指示现象，或需要液态水参与化学反应的产物，结合火星液态水痕迹的证据，可以对火星历史研究提供大量信息。...除了提到的对甲烷含量的检测，探测器对陨石坑中土壤岩石样品的分析测定，以及对地质环境的数据收集等，也取得了各种重大发现。这些分析数据，都为火星上水的存在历史提供了信息基础。...对夏普山低岩层采集研究，得到的数据表明，夏普山是由湖泊沉积物沉淀风化形成的。 盖尔陨石坑内富含矿物盐的沉积物，表明有盐水湖的存在。
而伴随着舆论的批评、平台的反思、规则的优化，我们也发现行业对于算法的认知在不断进步，不再唯算法至上，对于算法是否应该有价值观这个问题也有了更清晰的答案。...宿华在回应中提到的一段话被许多媒体引用，就是： “社区运行用到的算法是有价值观的，因为算法的背后是人，算法的价值观就是人的价值观，算法的缺陷是价值观上的缺陷。” ?...工具在好人和坏人手中可以发挥不同作用，算法也是如此，它由人决定，同时会根据用户行为数据来学习进化。大家都喜欢的不一定就是好的，比如标题党。...一些内容平台可能会认为自己的价值观就是最好的是绝对正确的，然而在涉及到社会话题、大众议题时，究竟什么是对、什么对错，内容如何分级，却并无标准答案，只有集合众人智慧特别是专业力量，才能找到答案。...内容平台期待给算法被赋予正确价值观后，就将一切甩给机器，是不现实的。算法还不能完全取代人，许多时候需要人来处置判断。
既然这样，不如与用户直接对话，听听用户的意见，回归到用户价值层面，答案就逐步清晰起来。...或许正是受到用户吐槽大会的意见启发，凤凰新闻客户端最近做了一次大的改版，强化原创内容，以世界杯为例，就推出了面向内行的局势分析，面向小白的科普图解，人人可参与的竞猜答题还有世界杯集卡……强化产品内容矩阵...凤凰新闻客户端的逆潮流之举 凤凰新闻客户端6.1.8新版，没有强调通过算法给用户刷不完的内容，而是引入了数十款凤凰原创栏目，覆盖社会、人文、历史等多个方面，不只是有《在人间》《政能亮》等严肃新闻，也有用生动语言解释复杂事件的栏目...当然，不得不承认的一个事实是，今天用户的阅读习惯跟三五年有很大不同。...凤凰则不然，它采取了与众不同的内容布局思路：差异化、稀缺性和高品质，这在内容同质化、泛滥化和低质化的今天愈发珍贵。
据免费的可疑文件分析服务安全平台 VirusTotal的数据，恶意软件的伪装技巧比我们想象的要大的多。...VirusTotal根据每天提交的 200 万份文件编制了一份恶意软件报告，展示了从 2021年1月到2022年7月的统计数据，叙述了恶意软件的分布趋势，及其常用的伪装技巧。 ...具体结果如下图所示： 【图：恶意软件分发滥用最多的域】 使用窃取的代码签名证书 还有一种伪装方法是，从公司窃取有效证书对恶意软件样本进行签名，这将大大提高其逃避主机上的AV检测和安全警告的概率...【图：将恶意软件伪装成真实应用程序的趋势】 受害者下载这些文件时认为他们正在获取所需的应用程序，但在运行安装程序时，他们会用恶意软件感染他们的系统。...【图：使用的应用程序图标是恶意软件的诱饵】 我们在最近的 SEO 中毒活动中看到的流行的 Windows 优化程序 CCleaner 是黑客的主要选择之一，并且其分发量的感染率异常高。
TextView是用来显示文本的，有时需要给TextView中的个别字设置为超链接，或者设置个别字的颜色、字体等，那就需要用到Spannable对象，可以借助Spannable对象实现以上设置 myTextView...android.graphics.Typeface.BOLD_ITALIC), 27, 29, Spannable.SPAN_EXCLUSIVE_INCLUSIVE); //SpannableString对象设置给TextView...LinkMovementMethod.getInstance()); 关键方法： public void setSpan (Object what, int start, int end, int flags) 下面是一个详细的例子...TextViewJump2Activity.this, "Click Success", Toast.LENGTH_SHORT).show(); //在这里就可以做跳转到activity或者弹出对话框的操作了
本文场景 由于自己进行学习，所以只买了一台服务器，但是想弄多个项目部署在同一台机器上，通过不同的域名访问不同的项目。...例如： 输入 www.xxx.com 访问的是服务器上 8080 端口的项目 输入 www.yyy.com 访问的是服务器上 8081 端口的项目 最后决定通过 Nginx 反向带来实现。...反向代理（Reverse Proxy）： 是指以代理服务器来接受 internet 上的连接请求，然后将请求转发给内部网络上的服务器，并将从服务器上得到的结果返回给 internet 上请求连接的客户端...Nginx 反向代理简单实现 准备一台服务器（该服务器的 IP 需要已经和域名进行解析，一个 IP 可以解析多个域名）： 一个安装好的 Nginx tomcat1 ：127.0.0.1：8080 tomcat2...---- 标题：Nginx学习日志（二）通过反向代理将不同域名映射到不同的端口 作者：海加尔金鹰 地址：https://www.hjljy.cn/articles/2020/02/01/1580571444782
反向传播算法是神经网络中的重要算法，通过它能够快速计算梯度，进而通过梯度下降实现权重和偏置参数的更新 反向传播算法最初是在20世纪70年代被引入的，但直到1986年大卫·鲁梅尔哈特、杰弗里·辛顿和罗纳德...·威廉姆斯合作的一篇著名论文问世后，人们才充分认识到它的重要性。...这篇论文描述了几种神经网络，其中反向传播比以前的方法快得多，使人们有可能利用神经网络来解决以前无法解决的问题。如今，反向传播算法是神经网络中所要学习的主要内容。
中国的自动驾驶市场是庞大的，但不可一蹴而就。 日前“2018中国人工智能峰会”圆满落幕，除去主论坛的“星光熠熠”外，四大分论坛的相关议题也获得了行业极大的关注。...首先，中国是世界上最大的汽车市场，而且发展速度迅猛； 其次，中国的发展速度是令全世界都惊叹的； 第三，中国的创业精神非常好，创意和创新能力也很强，加上融资环境好和政府强大的支持力度，未来，中国将可以采取多管齐下的方式全力推动自动驾驶汽车行业的发展...而在这一过程中，每个“阶梯”都要仔细选择，从智商（算法算力）、情商（客户需求）、体格（产品能力）、学问（数据）四个方面进行缜密的逻辑思考。...MINIEYE创始人&CEO刘国清 在自动驾驶技术体系里面，有三个关键要素：人工智能算法、大数据和传感器。 图 | 刘国清 其中，算法的重要性不言而喻。...但做算法，最终是要实现量产的，我们主要考虑三个方面： 第一、有限的算力情况下，拥有更强的算力就能拥有更优秀的算法，才能用更复杂的模型完成复杂的任务。但这其中存在成本方面的问题； 第二、降低功耗。
在第一部分（《反向传播算法的工作原理（1）》）已经得到了如下结论，本文将在前述基础上，做进一步的证明和解释。 ?
各位小伙伴们大家好,这几天我在群里看见了一位小伙伴提出了关于BP神经网络的反向传播算法的梯度维度的问题,我对这个问题也很有兴趣,所以希望通过这篇文章来去和大家探讨下这方面的知识....,我们对于反向传播算法中的梯度问题应该就能够很好的理解....(很多有疑惑的伙伴应该是看过CS231n吧,我记得没有读懂他的那个反向传播算法梯度的代码). ?...神经网络的反向传播: 在使用反向传播去更新参数的时候,一般情况下都需要涉及到参数梯度的求解,那么根据上边的神经网络前向传播公式得到,我们求解的变量的话这时候有dw,dx,db....另外这里有几篇比较好的文章推荐给大家: http://cs231n.github.io/optimization-2/ http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article
我们在制作条码标签时会批量打印，一般会有几种形式：比如流水号条码批量打印，条码重复批量打印，使用数据库内容批量打印和不同的条码分别打印不同的数量。...首先建立一个Excel文件，将条码标签要打印的内容输入到表格中，如下图所示。 01.png 打开条码打印软件，在新建标签上点击设置数据源，选择上面的Excel表格作为数据库。...02.png 使用单行文字工具输入文字，并插入相应的数据源字段。 03.png 使用条码工具绘制一个条形码，选择条码的类型并插入相应的数据源字段。...04.png 点击打印预览，选择从记录的字段中读取打印数量，在下拉菜单中选择“打印数量”一项。最终就会按照我们设置的打印数量进行打印。...05.png 综上所述就是使用数据库内容来设置打印数量的具体操作方法，有需要的小伙伴可以下载软件试用。
今天聊一道 4 键键盘问题，这个问题挺有意思，而且可以明显感受到：对 dp 数组的不同定义需要完全不同的逻辑，从而产生完全不同的解法。 首先看一下题目： ?...如此定义「状态」，就可以知道 base case：当剩余次数n为 0 时，a_num就是我们想要的答案。...尝试分析一下这个算法的时间复杂度，就会发现不容易分析。...那么j之前的 2 个操作就应该是C-A C-C了： 其中j变量减 2 是给C-A C-C留下操作数，看个图就明白了： ?...最后总结 动态规划难就难在寻找状态转移，不同的定义可以产生不同的状态转移逻辑，虽然最后都能得到正确的结果，但是效率可能有巨大的差异。
第三，算法与底层基建要绑定配合，联合优化。...POD 里，而通信带宽要求相对较小的一些模块（比如不同的 experts）就放到不同的 POD 之间，这就可以让大模型与商汤的 AI 大装置进行联合优化，以获得更高的训练效率。...秒画为商汤自研文生图模型和开源模型提供了一套算法框架和强大的算力基础设施 ——AI 大装置 SenseCore。...不同于 to C 的应用软件，to B 的 AIGC 平台需要为各行业找到合适的商业模式。...类似地，在游戏动画行业，图像的展现效果将直接影响产品的质量，这对赋能该行业的 AIGC 工具提出了更高的要求，包括图像生成效果和对文本的理解能力两方面。
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】谷歌发布全新反向推理算法LAMBADA，无惧搜索空间爆炸！...最近，Google Research开发了一种反向链（Backward Chaining）算法LAMBADA（LAnguage Model augmented BAckwarD chAining），将经典推理文献中得出的...最终LAMBADA相比当下sota的前向推理方法在两个逻辑推理数据集上实现了显著的性能提升，特别是在问题要求深度和准确的证明链情况下，LAMBADA的性能提升更加明显。 「反向推理」成版本答案？...例如，对于例1中的目标「Fiona是红色的？」，第二条规则的后果与目标相同，所以可以适用；但另外两条规则的后果不同，所以不适用。 考虑例1中的理论和目标，BC从目标「Fiona是红色的？」开始推理。...这些结果还揭示了CoT方法在处理UNKNOWN标签时的一个缺陷：与标签为证明（PROVED）或否定（DISPROVED）的例子不同，对于标签为UNKNOWN的例子，没有自然的思维链。
本地8081 端口有某web应用, 但只开放了80端口, 有该ip域名一枚 pet.aimiter.com, 要通过域名pet.aimiter.com 访问本地8081端口的应用. image.png
做项目总是有一些很奇怪的要求，比如有些客户需要给每个页面设置不同的菜单，但是这些总是难不倒 WordPress： prefix}postmeta WHERE meta_key = 'nav_menu';
一、题目 1、算法题目 “给定一个字符串s和字符串t，计算s的子序列中t出现的个数。” 题目链接： 来源：力扣（LeetCode） 链接： 115....不同的子序列 2、题目描述 给定一个字符串 s 和一个字符串 t ，计算在 s 的子序列中 t 出现的个数。...（例如，"ACE" 是 "ABCDE" 的一个子序列，而 "AEC" 不是） 题目数据保证答案符合 32 位带符号整数范围。...babgbag babgbag babgbag babgbag babgbag 二、解题 1、思路分析 这道题可以考虑使用动态规划的方法阶梯，假设字符串s和t的长度为m和n，要算s的子序列在t中出现的个数...，那么s的长度一定大于或等于t的长度，也就是只有当m≥n的时候，个数才大于0，如果m≤n，就直接返回0。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 BP算法是适用于多层神经网络的一种算法，它是建立在梯度下降法的基础上的。本文着重推导怎样利用梯度下降法来minimise Loss Function。...目 1.定义Loss Function 2.Gradient Descent 3.求偏微分 4.反向传播 5.总结 给出多层神经网络的示意图： 1.定义Loss Function 假设有一组数据样本...，如下所示： 4.反向传播 在第一张图里面，我们经过正向传播很容易求出了 ∂ z ∂ w \frac{\partial z}{\partial w} ∂w∂z，而对于 ∂ l ∂ z \frac...上图其实就是运用了反向传播的思想， 对于上图中 ∂ l ∂ z \frac{\partial l}{\partial z} ∂z∂l最后的表达式，我们可以换一种结构，如下所示： l对两个z的偏导我们假设是已知的...最后给一个实例： 它的反向传播图长这样： 我们可以很轻松的算出 ∂ l ∂ z 5 \frac{\partial l}{\partial z_{5}} ∂z5∂l和 ∂ l ∂
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
腾讯会议
云直播
