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Radiant: 基于Ruby on Rails的内容管理系统

Radiant是一个开源的CMS[内容管理系统]，建立于Ruby on Rails。...Radiant是为一些小的开发团队而创建的[Publishing for Small Teams],因为它的相关操作需要一些编程知识。...Radiant的操作界面很简洁，这为创建设计和内容提供了较高的灵活性。...Radiant有一个专门的可定制的页面编写语言Radius（类似HTML），它可以用来建立页面和布局且其中包含其它页面内容的展示，这和 wordpress及其他开源平台一样，拥有较高的可定制性，但是相对来说...Radiant的可定制性要比WordPress更高。

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8+的基于m6A的lncRNA风险模型构建！

图 5 03 主成分分析（PCA）进一步验证模型的分组能力接下来本研究采用PCA分析，基于整个基因表达谱、21个m6A基因、12个m6A相关的lncRNA和12个m6A相关的lncRNA的表达谱分类的风险模型来检验低风险组和高风险组之间的差异...图 7 04 使用m6A相关lncRNA模型估计肿瘤免疫相关基于504个LUAD样本中m6A相关的lncRNA模型，本研究进一步分析了LUAD中的免疫细胞、通路或功能的富集水平和活性。...结果显示，低危组和高危组的免疫指标表达差异显著(图8A)。为了探索基于m6A的模型的潜在分子机制，本研究还进行了基因本体(GO)富集分析，揭示了许多免疫相关生物过程的参与(图8B)。...根据TGCA体细胞突变数据计算TMB评分，结果显示，低危组的TMB超过高危组，表明基于m6A的分类器指数与TMB具有较高的相关性(图8F)。...图 10 小编总结本研究构建了一个基于m6A相关lncRNA的独立预后模型，证明了lncRNA的预后价值，推断该预后模型可为肿瘤治疗提供可靠的免疫生物标志物。

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慕课网Flask构建可扩展的RESTful API-6. 模型对象的序列化

6. 模型对象的序列化 1.理解序列化时的default函数我们最想做的一件事情，就是在视图函数中，读取出模型之后，还要把他的属性读出来，转换成一个字典。...'name') 这样是不行的，因为只有一个元素的元素不是这样定义的，我们需要在后面加上一个逗号 def keys(self): return ('name',) 4.序列化SQLALChemy模型有了之前的基础...优化1：每一个模型如果需要序列化，都要有getitem方法，可以放到基类里面去优化2：default函数，是递归调用的，只要遇到不能序列化的对象，就会调用default函数。...但是app.py中的一些其他方法，却是经常改变的，应该把他们放在init文件中 6.ViewModel对于API有意义吗？...原始模型是根据数据库来生成的，他的格式是一定的，但是我们在视图层中或者API的返回中，要根据业务去具体的个性化一个个属性的格式，这就必然存在一个由原始模型向视图模型转换的过程，这个过程最适合的是在View_model

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JavaScript 学习-6.对象（object）的序列化和反序列化

前言在JavaScript中的序列化和反序列化。对象的序列化当我们需要向后端传json字符串的时候，需将JavaScript的对象转成json格式，这个过程就是序列化。...(JSON.parse(text)) alert(JSON.parse(text)) 兼容性对象的序列化和反序列化使用 JavaScript 提供的内置方法JSON.stringify(obj)和JSON.parse...JSON官方（http://www.json.org/）提供了一个json3.js，提供了JSON的序列化和反序列化方法，可以将一个JSON对象转换成JSON字符串，也可以将一个JSON字符串转换成一个...这样ie8(兼容模式)，ie7和ie6就可以支持JSON对象以及其stringify()和parse()方法； json3.js是与各种JavaScript平台兼容的现代JSON实现，包括Internet...Explorer 6，Opera 7，Safari 2和Netscape 6.当前版本是3.3.2。

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基于RNN的序列化推荐系统总结

挑战：在序列化推荐的每一步，待选的物品数目巨大，在万到十万级别点击流数据量大关心模型对用户可能感兴趣的top物品的预测能力模型结构与算法细节： ?...Ranking loss 推荐系统的核心是基于相关性对物品排序，为了在序列化推荐中实现这一点，需要选择合适的排序损失函数。...baseline选择了基于流行度的推荐，和基于物品相似度的推荐： ? 实验效果部分，可以看到提升非常显著： ?...，本文考虑了用户行为序列中的更多信息，诸如图像、文本，并设计了新的基于RNN的网络模型parellel-RNN，来利用这些信息。...每个网络分支基于之前训练过的网络分支的residual error的ensemble进行训练。

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基于RNN的序列化推荐系统总结

---- 本文介绍两篇基于RNN的用户序列行为建模的经典论文，原文地址： 1....挑战：在序列化推荐的每一步，待选的物品数目巨大，在万到十万级别点击流数据量大关心模型对用户可能感兴趣的top物品的预测能力模型结构与算法细节： ?...Ranking loss 推荐系统的核心是基于相关性对物品排序，为了在序列化推荐中实现这一点，需要选择合适的排序损失函数。...baseline选择了基于流行度的推荐，和基于物品相似度的推荐： ? 实验效果部分，可以看到提升非常显著： ?...，本文考虑了用户行为序列中的更多信息，诸如图像、文本，并设计了新的基于RNN的网络模型parellel-RNN，来利用这些信息。

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基于隐变量的推荐模型基于隐变量的推荐模型

基于隐变量的推荐模型 ?...这个损失函数由两部分构成，加号前一部分控制着模型的偏差，加号后一部分控制着模型的方差。...，但是实际中有一些用户会给出偏高的评分；有一些物品也会收到偏高的评分，甚至整个平台所有的物品的评分都会有个偏置，基于此，我们修正下我们的损失函数： ?...现在总结下上面讲的隐向量模型，隐向量模型尝试建立从隐藏变量到最终预测值之间的关系，在前面介绍的矩阵分解中，我们的输入是用户id和物品id，然后通过矩阵分解的方法，我们得到了用户的隐藏向量和物品的隐藏向量...总结本文介绍了基于隐变量原理两种算法：矩阵分解svd和分解机FM，其求解方法有：梯度下降和交替最小二乘法；在介绍完求解方法后，我们讨论svd的一些变种，以及集大成者FM是如何进行多模型融合的。

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基于 Django 的个人网站（6）

上回说到，我们给前端界面添加了样式，这回我就不配置其他数据库了，就用默认的 SQLite，直接进行部署，在部署之前，我们现在服务器上安装相应的运行环境，我在这里使用 Gunicorn+Nginx，进行部署...发现还是报错，这是因为我们没有安装对应的库，用 pip3 安装一下 pillow 库即可。...，命令如下： python manage.py runserver 0.0.0.0:8000 来看一下远程访问的效果，如图所示。...配置生产环境配置生产环境主要是配置生产环境的设置，也就是 settings.py，直接给出配置后的代码。...，这里直接给出修改后的内容，首先是 /etc/nginx/nginx.conf，这个文件改动的不是很多，修改后的内容如下： user root

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【文献精读】基于随机森林的房颤预测模型6分文章

image.png 比较了现开发的基于 Random Forest模型与其它模型的 ROC比较，显然 RF表现出了明显的优越性。讨论我个人比较喜欢看着一部分的内容。...主要创新点 [图片上传失败…(image-eff977-1571562023964)] 作者说：其实在这个模型之前已经有其它针对房颤的模型了，然而其它模型都是基于西方人口队列的。...而本研究是基于中国人群的模型构建，这样的模型才会更适用于中国人。文章不足 ? image.png 这一部分很多文章可能就是一句套话，说这个研究是一个回顾性的分析就完了，看看人家作者怎么写的。...不可避免的混杂因素，叫做 cofounding factors 缺少生活方式等数据作为预测因子本文是基于回顾性分析 retrospective nature of this study 本文是用于预测临床诊断的房颤...，而实际上会低估房颤的发生率，因为有些仅仅有症状，或通过心电图才能发现由于数据的保密性，没能比较对勾预测模型的性能，看哪个是最好的。

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工业应用中基于三维模型的6D目标检测综述

全面收集符合确定标准的6D物体检测器的实验经验数据。关于物体检测器FFB6D性能的经验数据，该检测器还没有用纯粹的基于模型的训练进行评估。在这项工作的其余部分，我们首先对相关工作进行了概述。...然后，我们通过提出6D物体检测任务的定义来介绍我们的工作背景，通过确定典型工业应用的要求来建立我们关注的理由，并简要介绍了基于模型的训练（严格来说，训练一词是指建立基于学习的算法。...当RGBD图像和只有基于模型的训练数据可用时，哪个是总体上最好的6D姿势估计器？从定量数据中，我们发现我们无法回答这个问题。...六、总结和展望在这项工作中，我们调查了6D物体检测的技术状况，重点是工业应用，我们认为基于模型的训练和对RGBD图像的支持特别重要。...基于这些发现，我们认为以下未来的研究课题将有利于6D物体检测在工业背景下的应用：用基于模型的数据训练已有的和有前途的物体检测器，并对其进行评估。

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基于位置的点击模型

主流的点击模型大都基于点击模型方面最基础的研究，认为用户在浏览搜索引擎时采用的是沿着搜索结果列表从上到下依次浏览的方式，根据这个假设，用户的浏览顺序与搜索结果的位置顺序是一致的。...因此大多数的点击模型都是基于位置的构建方式(我们称作基于位置的点击模型)。...PBM(Position-based Model )基于位置模型 Position-based Model 的假设：各搜索 Session 可产生多次点击行为，而文档是否被点击，由两个因素决定：文档是否被检验...模型，如下图：该模型首次将用户的浏览过程中的满意度行为引入模型描述中。...可以看到，以上的一系列的点击模型都是基于用户的检验顺序严格从上到下进行一遍以及所有结果具有同质属性这两个基本的假设进行研究的。

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GitLab 任意文件读取漏洞 (CVE-2016-9086) 和任意用户 token 泄露漏洞

Author:dawu,LG(知道创宇404安全实验室) Data:2016-10-09 0x00 漏洞概述 1.漏洞简介 GitLab 是一个利用Ruby on Rails开发的开源应用程序，实现一个自托管的...def export @project.add_export_job(current_user: current_user) redirect_to( edit_project_path..."Export job started for project ID #{self.id} with job ID #{job_id}" else Rails.logger.error...::ExportService.new(project, current_user).execute 由于笔者之前没有接触过ruby，这里只好采用gitlab-rails console来找到User.find...因此最后导出的文件包含了authentication_token。我们在gitlab-rails console里展示了这两者的区别。

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基于 yolov5n6 和tkinker实现的检测模型的可视化界面

项目介绍本项目基于 yolov5n6 和tkinker实现的检测模型的可视化界面环境：硬件：本人电脑的显卡是 RTX 3060 ，并配置Pytorch-GPU 关于 pytorch 安装查看官方文档...yolov5m6.pt 项目功能实现图像正常目标检测实现视频正常目标检测实现摄像头正常目标检测实现对目标检测的画面和视频进行保存项目演示项目运行：配置好相关环境和依赖，可以执行main.py...python main.py 在这里插入图片描述在这里插入图片描述点击yolov5，添加yolov5m6.pt模型，点击模型加载在编辑中添加图片或者视频在这里插入图片描述图片检测检测结果...点击摄像头，将对电脑的摄像头进行目标检测如何自定义检测在 weights文件夹中添加自定义检测训练的pt模型。...模型需要通过 yolov5n6.pt等进行预训练在detect.py 中的 set_modul函数更换模型和数据训练的yaml配置文件项目下载：搜索项目资源下载微信小程序

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基于rxjava的生产消费模型

一、前言最近在看springcloud的熔断机制的实现，发现底层使用的rxjava实现，就看了下rxjava的使用，发现rxjava使用可也便捷实现前面讲解的定时生产与消费。...二、rxjava版生产消费实现在简单抽象下要实现的功能，定时器线程间隔3秒生成一个任务，假如任务里面有3个子任务，则消费线程要分3秒，每秒消费一个子任务。 ?...但是我们要模拟是只需要3s的情况，所以使用take方法只获取Observable.interval观察者对象里面的TAG_QUEUE_SIZE=3个元素。...这里保证了生成的观察这对象只会发射出3个元素，并且是间隔1s发出。但是这时候发射出的是0，1，2而不是代码（1）生成的任务。所以使用flatMap方法对元素进行转换，转换为代码（1）生成的元素。...image.png 可知同一个元素在连续的3s内被消费了。三、总结 rxjava的功能挺强大的，合理的排列他提供的功能可以大大简化我们的开发成本。作者：加多

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基于语言模型的拼写纠错

本文则针对中文拼写纠错进行一个简要的概述，主要分享基于n-gram语言模型和困惑集来做中文拼写纠错的方法。一、中文拼写纠错定义：给定一个自然语言的句子，识别出其中出错的汉字或词语，并对其进行纠正。...二、相关工作我们做了一些相关工作的调研，主要集中在基于语言模型的拼写纠错。论文[2]提出了一种具有较高准确率、较低召回率的纠错方法。系统流程图如下： ?...论文[4]提出的拼写纠错系统包含三个组件：（1）基于语言模型来生成校正候选句；（2）统计机器翻译模型提供校正候选句；（3）支持向量机（SVM）分类器，以重新排列前两个组件提供的候选句，输出最可能的纠正后的句子...论文[5,6,7,8]也是基于语言模型的纠错。...语言模型在基于统计模型的机器翻译，汉语自动分词和句法分析中有着广泛的应用，目前采用的主要是n元语法模型（n-gram language model）。

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Netty的线程模型和基于Reactor模型的实现

Netty的线程模型是其设计中的重要组成部分，它采用了基于Reactor模型的线程模型，为开发者提供了高度可扩展、高并发的网络编程能力。...本文将首先介绍Netty的线程模型，然后详细解析Netty如何基于Reactor模型实现高性能的网络通信。最后，我们将通过一个简单的代码示例来演示Netty的线程模型和Reactor模型的实际应用。...Worker线程池 |+------------------------+Netty基于Reactor模型的实现Netty的线程模型是基于Reactor模型实现的，Reactor模型是一种事件驱动的设计模式...代码示例下面我们通过一个简单的代码示例来演示Netty的线程模型和基于Reactor模型的实现。...基于Reactor模型的设计思想，使得Netty能够以事件驱动的方式处理并发请求，提高了系统的并发处理能力。通过一个简单的代码示例，我们演示了Netty的线程模型和基于Reactor模型的实际应用。

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基于回归模型的销售预测

基于回归模型的销售预测小P：小H，有没有什么好的办法预测下未来的销售额啊小H：很多啊，简单的用统计中的一元/多元回归就好了，如果线性不明显，可以用机器学习训练预测数据探索导入相关库 # 导入库...# 初选回归模型 model_names = ['BayesianRidge', 'XGBR', 'ElasticNet', 'SVR', 'GBR'] # 不同模型的名称列表 model_br =...figsize=(10, 10)) for i, pre_y in enumerate(pre_y_list): plt.subplot(len(pre_y_list)+1,1,i+1) # 子图6行...50, 100, 500], 'learning_rate': [0.05, 0.1, 0.3, 0.5], 'max_depth': [5, 6,...': 5, 'n_estimators': 50} # 获取最佳训练模型 model_xgbr = model_gs.best_estimator_ # 获得交叉检验模型得出的最优模型对象 pre_y

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基于uplift模型的营销增益

基于uplift模型的营销增益小O：小H，我们最近在做促销，针对一些群体发放优惠券。老板说有些用户不管发不发券都不会购买，就别浪费了。所以有办法识别吗？...本文参考自Uplift模型提升用户增长。...interaction_constraints='', learning_rate=0.300000012, max_delta_step=0, max_depth=6,...# 模型评估 # 记录活动的base calc_uplift(raw_data) Discount Conversion Uplift: 7.66% ------------------------...因此可以对于高uplift_score的用户进行营销刺激，阈值可基于业务或者数据形式决定。共勉～

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基于序列模型的随机采样

对于目前基于神经网络的序列模型，很重要的一个任务就是从序列模型中采样。比如解码时我们希望能产生多个不一样的结果，而传统的解码算法只能产生相似的结果。...本文回顾了一系列常用的序列模型采样方法，包括基于蒙特卡洛的随机采样和随机束搜索，以及最近提出的基于Gumbel-Top-K的随机束搜索。表1展示了这三种方法各自的优缺点。...图4 束搜索最终结果序列模型中的随机采样从序列模型中采集多个样本有两种经典的方法：基于蒙特卡洛的随机采样和基于蒙特卡洛的束搜索。...基于蒙特卡洛的随机采样虽然简单，但是它面临着严重的效率问题。如果模型输出的下一个词分布熵很低，即对于个别词输出概率特别高，那么采集到的样本将有很大一部分重复，比如接近收敛时候的模型。...这样一个自顶向下的方法可以非常高效的采集K个不同样本而不需要枚举所有句子。 ? 图6 自顶向下的采样方法图6展示了一个K=2的自顶向下的采样例子。

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几种实用型Ruby Web开发框架介绍

Nitro支持开发基于Model-View-Controller的应用，同时支持非MVC、php风格的应用开发。Nitro使用xhtml文件，并定制的Ruby标签作为模板系统。　　...Nitro还使用了它自己的持久层，名为Og（ObjectGraph）。Og允许arbitrary Ruby对象的序列化。...在attr_accessor中标记为Object（或Array或Hash）之后，引擎会序列化对象的YAML转储堆。Og同时支持任意对象图。...Ramaze是一个存在了6个月的轻量级Ruby Web开发框架。...Sinatra是一个刚开发了一个月的DSL web开发框架。Ron Evans对其进行了简要评价。它与Rails的主要差别在于它不是基于Model-View-Controller模式的框架。

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