外链网盘 一款PHP网盘与外链分享程序。 支持所有格式文件的上传，可以生成文件外链、图片外链、音乐视频外链，生成外链同时自动生成相应的UBB代码和HTML代码 支持文本、图片、音乐、视频在线预览，这不仅仅是一个网盘，更是一个图床亦或是音乐在线试听网站。 支持本地、腾讯云、又拍云、华为云OBS存储，支持自定义本地存储路径。 支持图片违规检测，对接阿里云内容安全服务，支持开启视频文件人工审核。 服务器环境需求 Mysql 5.6 + PHP 7.0以上 ---- 首页 图片 ----
一款功能极其强大的WordPress缩略图插件。无须放置代码即可自动在页面、侧边栏启用缩略图功能，包括；最新文章缩略图、随机文章缩略图、相关文章缩略图、最热门文章缩略图等。页面缩略图支持截断摘要，完美兼容中文。
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经常写Markdown或者博客的同学，肯定都要用到图床。图床是什么呢？其实相当于一个存储图片的网站，类似百度云这样，不过上传图片到图床后可以直接通过外链进行访问。
在用静态博客网站写文章，最发愁的是不知道怎么保存图片，如果去租个云服务器托管图片，单纯只是为了存储图片,又划不来，之前用gitee 图床增加了防盗链无法访问。
在使用 md 写文章的时候，图片的路径是一个很大的问题，很多人使用相对路径来引用图片，一方面是占用存储资源，另一方面是一旦路径修改，图片路径全部失效，很不方便。
GitHub Copilot 是由 GitHub 和 OpenAI 共同开发的人工智能代码辅助工具，可以自动地生成高质量代码片段、上下文信息等。通过自然语言处理和机器学习技术，能够通过分析程序员编写的代码、注释和上下文信息，自动生成代码，减轻程序员的工作量,节省开发者的时间和精力。
在本章中，我们将学习相似性学习并学习相似性学习中使用的各种损失函数。 当每个类别的数据集都很小时，相似性学习对我们很有用。 我们将了解可用于人脸分析的不同数据集，并建立用于人脸识别，界标检测的模型。 我们将在本章介绍以下主题：
数据通常被建模为一组实体，相关值的逻辑结构由名称（属性/变量）引用，并具有按行组织的多个样本或实例。 实体往往代表现实世界中的事物，例如一个人，或者在物联网中，是一个传感器。 然后，使用单个数据帧对每个特定实体及其度量进行建模。
3.3个人观点：人工智能很多都是交叉学科的知识，特别实在应用方面，不仅仅是编程的事情，因此，不应该广泛的设置独立学院。
在数字时代，每一个企业都希望自己的网站能够在谷歌这样的大型搜索引擎中获得高的曝光率。
在上一章中，我们了解了神经图灵机（NTM）以及它如何存储和从内存中检索信息。 我们还了解了称为记忆增强神经网络的 NTM 变体，该变体广泛用于单样本学习中。 在本章中，我们将学习一种有趣的，最流行的元学习算法，称为模型不可知元学习（MAML）。 我们将了解什么是不可知论元学习模型，以及如何在监督和强化学习设置中使用它。 我们还将学习如何从头开始构建 MAML，然后我们将学习对抗性元学习（ADML）。 我们将看到如何使用 ADML 查找健壮的模型参数。 接下来，我们将学习如何为分类任务实现 ADML。 最后，我们将学习用于元学习的上下文适应元学习（CAML）。
正如我们已经探索的那样，GAN 可以通过学习数据分布来产生有意义的输出。 但是，无法控制所生成输出的属性。 GAN 的一些变体，例如条件 GAN（CGAN）和辅助分类器 GAN（ACGAN），如前两章所讨论的，都可以训练生成器，该生成器可以合成特定的输出。 例如，CGAN 和 ACGAN 都可以诱导生成器生成特定的 MNIST 数字。 这可以通过同时使用 100 维噪声代码和相应的一号热标签作为输入来实现。 但是，除了单热标签外，我们没有其他方法可以控制生成的输出的属性。
人工智能（AI）在过去几年中一直处于技术的最前沿，并已进入主流应用，例如专家系统，移动设备上的个性化应用， 自然语言处理中的机器翻译，聊天机器人，自动驾驶汽车等。 但是，AI 的定义在很长一段时间以来一直是一个争论的主题。 这主要是因为所谓的 AI 效应将过去已经通过 AI 解决的工作归类为非 AI。 根据一位著名的计算机科学家的说法：
在本章中，我们将讨论无监督学习的实际应用。 我们的目标是训练模型，这些模型要么能够重现特定数据生成过程的概率密度函数，要么能够识别给定的新样本是内部数据还是外部数据。 一般而言，我们可以说，我们要追求的特定目标是发现异常，这些异常通常是在模型下不太可能出现的样本（也就是说，给定概率分布p(x) << λ，其中λ是预定义的阈值），或者离主分布的质心很远。
最近，为了做无觅的 APP，装上了无觅的相关推荐，结果果断不给力，打包了 2 个星期还在打包，还能再坑点么？ 蜗牛般的效率，暂且就不吐槽了。偶尔用站长工具检查外链的时候，居然发现无觅还给来了个隐藏的流
在其基础上，PeopleCode 语法类似于其他编程语言。但是，PeopleCode 语言的某些方面与 PeopleTools 环境特别相关。例如，定义名称引用使您能够在不使用硬编码字符串文字的情况下引用 PeopleTools 定义，例如记录定义或页面。其他语言特性，如 PeopleCode 数据类型和元字符串，反映了 PeopleTools 和 SQL 的密切交互。PeopleCode 中的点符号、类和方法类似于其他面向对象的语言，如 Java。
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-5YlX5Gta-1597631378020)(study/image-20200815174602043.png)]
book@100ask:~$ qemu-riscv64-static -version
本章将介绍一种与到目前为止所看到的模型稍有不同的模型。 到目前为止提供的所有模型都属于一种称为判别模型的模型。 判别模型旨在找到不同类别之间的界限。 他们对找到P(Y|X)-给定某些输入X的输出Y的概率感兴趣。 这是用于分类的自然概率分布，因为您通常要在给定一些输入X的情况下找到标签Y。
到目前为止，我们已经看到了强化学习在 AlphaGo，自动驾驶，项目组合管理等方面的进步。 研究表明，强化学习可以提供认知特征，例如动物行为。
一次偶然的机会，我看到githubdaily分享的github项目，在每个github项目后面都会显示这个项目的star数。
点击登录按钮后出现两个ip，填写第一个ip的参数就能将数据对应并请求成功，但返回了两个内容这是为什么呢？
在本章中，我们将讨论如何安装和管理 Anaconda。 Anaconda 是一个包，我们将在本书的以下各章中使用。
在第一章中，我们将介绍在本书中将使用的三个深度学习人工神经网络。 这些网络是 MLP，CNN 和 RNN（在第 2 节中定义和描述），它们是本书涵盖的所选高级深度学习主题的构建块，例如自回归网络（自编码器，GAN 和 VAE），深度强化学习 ，对象检测和分割以及使用互信息的无监督学习。
“瑞数” 是逆向路上的一座大山，是许多JS逆向者绕不开的一堵围墙，也是跳槽简历上的一个亮点，我们必须得在下次跳槽前攻克它！！ 好在现在网上有很多讲解瑞数相关的文章，贴心的一步一步教我们去分析瑞数流程，分析如何去扣瑞数逻辑，企图以此教会我们 (手动狗头)。却鲜有文章详细去讲解如何通过纯补环境的方式过瑞数。今天，它来了！
所使用的工具为PicGo、Gitee、Typora. 在这之前，我一般在VSCode上面写Markdown文档，但是现在开始添加图片到博客中去，转而使用Typora，以便能够更好的契合PicGo使用(插入直接上传)，而VSCode版本的PicGo插件暂时不支持Gitee图床的插件。
TensorFlow 是用于使用数据流图进行数值计算的开源软件库。 图中的节点表示数学运算，而图的边缘表示在它们之间传递的多维数据数组（张量）。
1、首先可以从php和mysql入手，OPCache缓存就是针对php代码执行效率优化提速的，而Memcached主要是缓存我们的mysql查询，减少不必要的重复查询，从而加快访问深度，显著降低TTFB，减轻服务器压力。
欢迎来到《Pandas 学习手册》！ 在本书中，我们将进行一次探索我们学习 Pandas 的旅程，这是一种用于 Python 编程语言的开源数据分析库。 pandas 库提供了使用 Python 构建的高性能且易于使用的数据结构和分析工具。 pandas 从统计编程语言 R 中带给 Python 许多好处，特别是数据帧对象和 R 包（例如plyr和reshape2），并将它们放置在一个可在内部使用的 Python 库中。
原文地址：https://blog.ascv.cn/archives/51.html
文章目录 回归分析 OLS回归的使用场景 异常值分析 利群点 高杠杆值点 强影响点 回归分析 通过一个或者多个变量预测响应变量的方法。 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-8EokBER4-1593327054520)(https://i.loli.net/2020/06/19/udUt7GNCyrWImkZ.png)] 普通最小二乘(OLS)回归法，包括简单线性回归、多项式回归 和多元线性回归 回归是一个令人困惑的词，对于回归模型的拟合，R语言提供强大丰富的功
图片1、什么是蜘蛛池简单来说，蜘蛛池便是一种经过运用大型渠道权重来获得百度录入以及排名的一种程序。所谓蜘蛛池，指的是做很多泛站让搜索引擎录入，作为本人的外链资源。当有新的网站或新的页面时，把新URL放入到这些泛站资源页面上，可以立即获得蜘蛛的抓取和权重传送。它是一种可以快速进步网站排名的一种程序，值得一提的是，它是自动进步网站的排名和网站的录入，这个效果是非常拔尖的。2、蜘蛛池原理蜘蛛池程序的原理便是将进入变量模板生成很多的网页内容，然后吸大批的蜘蛛，让其不停地在这些页面中抓取，而将我们需求录入的URL添加
首先看密钥管理的概述，近代密码体制基于密钥的保密性，一切的秘密寓于密钥，密码体制的安全性就取决于密钥的安全性。攻击者通常有两种手段可以攻击密码体制，一种是通过破译的方法，破译密码算法，另外一种就是窃取密钥，窃取密钥，它的代价或者说它的难度是远低于上面那种破译密码算法。窃取密钥可以通过在目标系统当中置入木马或者后门，来获取密钥，也可以通过社会工程攻击，然后来获取密钥。
图片外链（图床）可以用于论坛、网站、评论、聊天等；下面推荐一些免费稳定好用的永久图片外链图床。 如果你知道更多免费图床网站，可以通过下方....
商业企业广泛使用高级分析工具，以解决使用数据的问题。 分析工具的目的是分析数据并提取相关信息，这些信息可用于解决问题或提高业务某些方面的表现。 它还涉及各种机器学习算法，通过这些算法我们可以创建预测模型以获得更好的结果。
如何能让搜索引擎给我们带来免费而源源不断的SEO流量？如何给新建的站做基本的SEO？如何分析老站的流量现状通过一些优化方法来提高SEO流量？如何做关键词研究？如何做网站竞品研究？如何做面向SEO搜索意图的内容创作？本文分享我对本站的SEO优化过程，如果你也心存这些疑问，就让我们开始这段SEO之旅吧。
索引是用于优化查询序列或数据帧中的值的工具。 它们很像关系数据库中的键，但是功能更强大。 它们为多组数据提供了对齐方式，还带有如何处理数据的各种任务（如重采样到不同频率）的语义。
目标检测是计算机视觉最重要的应用之一。 对象检测是同时定位和识别图像中存在的对象的任务。 为了使自动驾驶汽车安全地在街道上行驶，该算法必须检测到行人，道路，车辆，交通信号灯，标志和意外障碍物的存在。 在安全方面，入侵者的存在可以用来触发警报或通知适当的当局。
对于企业营销人员而言，每天都会在制定互联网推广方案，毫无疑问，SEO优化是每个企业都会尝试的一种推广渠道，它有利于企业在长期的营销推广中，降低营销成本，获取可持续的流量来源。
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-RaU9EfHR-1617011887969)(20210329_分布式实时消息队列Kafka（一）.assets/image-20210328152502315.png)]
gitlab 8.5.8版本.参照：https://github.com/sameersbn/docker-gitlab.git.太多年了也没有升级，现在准备备份还原到一个新的服务器然后升级一下。gitlab服务器开始是docker-compose搭建的后面迁移到了kubernetes上（记得当时还是1.14），后面kubernetes 版本持续升级到了1.21。基础环境如下：
消息认证又叫报文认证，是消息的接收者验证消息的真实性和完整性的过程与技术。真实性就是验证消息发送者他是真实的而非假冒的。也就是说假如消息的发送者声称是张三，我们要验证一下这个张三他是否是真的张三，这个又叫做信源鉴别，就是信息的源头鉴别它的真伪。另外还要验证消息的完整性，就是验证消息在传送或者存储过程当中没有被篡改，存放、乱序或者延迟等攻击。这个消息认证是防止主动攻击的重要技术，这个主动攻击主要针对真实性和完整性进行攻击，主要包括假冒，假冒某个合法的实体发送一个消息。另外就是内容修改，对消息的内容进行篡改，包括插入、删除、转换或者修改。还有顺序的修改，对消息的顺序进行修改，因为消息往往可能有多个报文组成，这个时候对消息的顺序进行重新排列，也构成了攻击。即时修改是从时间的角度对消息进行延迟，影响消息的时效性，或者截获了消息之后重新来发送产生重放攻击。
在本节中，我们将学习两个重要的 DL 模型以及这些模型的演化路径。 我们将通过一些示例探索它们的架构和各种工程最佳实践。
这一章将描述反应式编程范式，以及为什么它能很好地适用于带有函数元素的语言。读者将熟悉反应式编程背后的概念。我们将介绍在创建反应式应用时从观察者模式和迭代器模式中使用的元素。这些示例将使用反应式框架和名为 RxJava（版本 2.0）的 Java 实现。
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