日常浏览网页中，在进行窗口的 resize、scroll 或者重复点击某按钮发送请求，此时事件处理函数或者接口调用的频率若无限制，则会加重浏览器的负担，界面可能显示有误，服务端也可能出问题，导致用户体验非常糟糕
这个库通常被称为Beautiful Soup 4（BS4）。它主要用来从HTML或XML文件中抓取数据。此外，它也用于查询和修改HTML或XML文档中的数据。
idxmax()方法可以使一些操作变得非常简单。例如，基于条件获取数据框架中的第一行。本文介绍如何使用idxmax方法。
ChainLink的价格从6月29日的最低点回升了99％，目前交易价格为0.165美元至0.332美元。
如何正确认识“云造价”？身为造价人，我们该如何看待和使用“云造价“，它是未来发展的必然趋势？如果对此一无所知，将来会如何？”云造价“能否成为提升企业、个人核心竞争力的武器？今天，编者就与您一起来分析分析。 “云“的概念，相信已经不再是什么新鲜的话题了，在互联网泛滥的年代，更多的线下资料信息都会往线上转移，包括工程造价信息资料，更是如此。 云造价是如何产生的，目前为止，还仅仅是一个概念吗？不，我们需要实质性的东西，可以切切实实帮助我们提高工程造价的工作效率，减轻工作负担这样的一个成熟的系统。 云造价是基于云计
枢轴点（Pivot Points）是一种用于股票、期货、外汇等金融市场的交易的技术分析工具。它们帮助交易者确定可能的支撑和阻力水平，以及价格可能发生反转的地方。枢轴点是基于前一个交易日的高、低和收盘价计算出来的。
加密货币正在经历过山车行情，即使是“你与大神，只是差了一个币小秘”的数资管家，对其似乎都感到棘手。
虽然医疗保险和房租账单可能会促使企业压缩预算，但由于价格十分低廉，企业将会采用更多的云计算服务。然而到了月底，云计算账单比用户预期多得多，并且可能会对云计算服务的费用迅速增长而感到惊讶。因此，企业需要了解采用云计算服务的成本隐含的7个秘密。
本文主要介绍一种定时自动下单的技术实现。脚本为女神而写，希望双十一能帮到她享受更高的优惠，进而看到她的笑容。
本文用爬虫采集了汽车销售数据，后来对其进行了扩展，创建这个数据集，其中包括境内的所有二手车辆或者经销商车辆条目数据。这些数据每隔几个月就会被抓取一次，它包含 提供的关于汽车销售的大部分相关信息，包括价格、状况、制造商、纬度/经度和 18 个其他类别等列。对于机器学习ML 项目，请考虑对位置列（例如 long/lat）进行特征工程。
本文用爬虫采集了汽车销售数据（查看文末了解数据获取方式），后来对其进行了扩展，创建这个数据集，其中包括境内的所有二手车辆或者经销商车辆条目数据（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
触发器是和表关联的特殊的存储过程，可以在插入，删除或修改表中的数据时触发执行，比数据库本身标准的功能有更精细和更复杂的数据控制能力。
其中，_safeMint 是 OZ 中提供的 mint API 函数，其具体调用如下：
谷歌宣布：人工智能 AlphaFold，在一项极其困难的任务中击败了所有对手，成功根据基因序列预测了生命基本分子——蛋白质的三维结构。
AI 科技评论按：当我们为各种测评任务中取得的分数欢欣鼓舞时，可能我们已经受到了「赢者诅咒」。 赢者诅咒：赢得拍卖品的中标者出价高于其他竞标者，但他很可能对拍卖品估价过高，支付了超过其价值的价格，从而赢得的拍卖品的收益会低于正常收益甚至为负。换句话说，就是当你一心想要赢得竞标时，却偏离了你原本的目的。 机器学习领域在过去的十年时间里取得了非常了不起的进步。从机器翻译，到语言理解，到计算机视觉，到自动驾驶，到 AlphaGo，到电子游戏（例如 DOTA）等等。 这一系列的快速进步背后最大的推力可能就是，学术
近日，作家王小山通过微博爆料称遭遇飞猪大数据杀熟。他表示，自己前几天在飞猪购买了利马到布宜诺斯艾利斯的机票，同一个航班，其他平台票价为2500，飞猪的价格却为3211。尽管飞猪在爆料当天就回应称“从来没有，永远也不会”，但大数据杀熟时隔5个月，在滴滴打车被质疑杀熟之后再次成为了全网关注热议的焦点。
大家好，我是邓飞。我要系统学习掌握多基因风险评分（PRS）和孟德尔随机化（MR），并建立一个专栏，欢迎感兴趣的小伙伴一起交流学习。
AiTechYun 编辑：xiaoshan 要创建通用人工智能，必须首先掌握逻辑回归 从基础开始 在试图发展对世界的科学认识的时候，大多数的领域在探索重要的细节之前都要先进行广泛的尝试。在物理学中，我
安全，一直是大部分公司想引起重视，又不引起重视的存在。想引起重视的原因是安全问题不断出现，经常会听到某某云厂商的服务器不可用了，某某公司的服务器被入侵了，某某公司的数据库被前员工删了，层出不穷的安全问题让安全人员防不胜防。
在2018以太坊技术及应用大会上，MakerDAO亚洲区负责人王奇君为与会者分享了题为《MakerDAO：稳定带来繁荣 》的演讲。 王奇君简介： 她曾是4A数字营销广告公司的策略师，也是新东方的雅思
在理解了要选择怎样的指标来衡量各项业务之后，我们可以对业务有一个客观和全面的把握，可是数字本身无法告诉我们发生了什么事情，怎样可以改进。为了得到更深入的信息，我们需要用到很多的分析工具，这里我们只介绍
在理解了要选择怎样的指标来衡量各项业务之后，我们可以对业务有一个客观和全面的把握，可是数字本身无法告诉我们发生了什么事情，怎样可以改进。为了得到更深入的信息，我们需要用到很多的分析工具，这里我们只介绍最常用和基础的分析方法：拆分。
投资市场中的订单薄（Order book），是指针对某个股票/商品/货币在公开市场上的一系列报价数据，这些数据是有所有的申买价和对应的数量，以及申卖价和对应的数量。通常有很多个价格档位，这些价格是匿名的。通过订单薄可以放映出市场中买卖双方的力量。通常来讲，订单薄是针对同一个交易所的统一标的（股票、商品、货币等等）而言。
在理解了要选择怎样的指标来衡量各项业务之后，我们可以对业务有一个客观和全面的把握，可是数字本身无法告诉我们发生了什么事情，怎样可以改进。为了得到更深入的信息，我们需要用到很多的分析工具，这里我们只介绍最常用和基础的分析方法：拆分。 1 看数据分布 最简单的拆分方法就是不看平均值，看数据分布。因为凡是“总和”或者“平均”类的统计数据都会丢失掉很多重要的信息。例如李嘉诚来我们公司参观，这一时间我们公司办公室里的“平均资产”就会因为李嘉诚一个人 被抬高到人均几亿身家。如果有人根据这个“平均资产”数据来判定说我们办
在过去的十年里，3D传感器已成为机器人技术中最多用途和普及性最广的传感器之一。在许多机器人应用中，3D传感器已成为近场物体检测和避障、表面和物体检测以及地图创建等任务的首选。本文将重点介绍使用的三种最常见的3D传感技术：CMOS双目视觉（主动和被动）、结构光和飞行时间法。尽管激光雷达（LiDAR）的数据也是三维的，但本文不涉及LiDAR。
威廉·诺德豪斯是世界著名经济学家、美国耶鲁大学斯特林教授、美国科学院院士、气候变化经济学开创者，曾任美国经济学会会长。2018年因“将气候变化集成到长期宏观经济分析”获得诺贝尔经济科学奖。他自上世纪70年代起致力于气候变化经济学研究，曾在美国科学院气候变化委员会等多个学术机构任职，出版了一系列气候变化经济学专著。他与萨缪尔森合著了著名教科书《经济学》。他开发的气候变化综合评估模型DICE/RICE是气候经济领域经典之作。
说起安全检查，安全从业人员可能都非常熟悉“安全标准”概念。所有企事业单位网络安全建设都需要满足来自于国家或监管单位的安全标准，如等保2.0、CIS安全标准等。安全标准，还有一个叫法就是“安全基线”。字典上对“基线”的解释是：一种在测量、计算或定位中的基本参照，如海岸基线，是水位到达的水位线。因此，可以认为安全基线就是最低的安全要求。
随着云原生技术的发展，业务系统从原有的单体架构逐步转换为微服务架构。微服务架构使应用的开发和业务的扩展变得更加便利，同时也带来了许多新的安全问题。那么，生长在云原生环境下的业务系统面临着哪些安全隐患？攻击者如何利用这些隐患对业务系统进行攻击？针对所存在的隐患和可能面临的攻击如何进行异常检测和安全防护？各位读者将在《云原生安全：攻防实践与体系构建》书籍中找到答案。
对于电脑系统来说安全是第一大问题，所以每一个电脑系统或者主机系统都会配置许多的防护软件以及安全软件。定期的来检查电脑的安全系统，以及一些其他的系统安全问题，可以有效的预防电脑漏洞的出现以及安全隐患的出现。现在来了解一下linux主机安全基线检查脚本怎么做？
一、介绍 发票校验是物料管理(MM)系统的一部分。它提供物料管理部分和财务会计， 成本控制和资产管理部分的连接。 物料管理模块的发票校验为以下目的服务： 它完成物料采购的全过程 - 物料采购从采购申请开始，接下来是采购和收货, 并以收到发票而结束。 它允许处理不基于物料采购的发票(例如，服务费， 其它花费，过程费用， 等等)。 它允许处理贷项凭证, 既可以是发票的取消, 也可以是打折扣. 发票校验不是对支付进行处理, 也不是对发票进行分析. 这些需要处理的信息被传递到其它部门. 发票校验的任务包括: 输入接受到的发票和贷项凭证. 检查发票的内容, 价格和计算的准确性. 执行一个发票的帐目记帐 更新SAP系统内的一些数据, 例如, 未结算项目和物料价格. 检查那些因为与采购订单出入太大而被冻结的发票. SAP系统的高度集成允许这些任务能够平稳和高效地进行. 发票校验过程： 每个发票包含不同的信息项。记帐一个发票，你必须将这些信息送入计算机。如果一个发票反映一个现存的事务，一些信息已经保存在系统中。系统建议 这些信息为省缺的数据，你只需要对它进行比较，并且在需要时进行任何可能的修改。 如果发票以一个采购订单为依据，你只需要输入该采购订单号。系统选择 正确的事务并且从采购订单中提取数据，包括供应商，物料，订购的数量， 供货条款，付款条款。当然，如果有变化时，你可以修改这些省缺数据。你可以显示采购订单的历史，例如，有多少货物已经到货，以及有多少已经开出了发票。 如果在采购订单或收货和发票中有变化，系统将在屏幕上发出一个警告。 如果变化在预先设定的允许范围内，系统将允许该发票被记帐，但将自动地 冻结它被支付。发票必须在一个分开的步骤中被批准。如果变化不在允许的范围内，系统将不允许该发票被记帐。 发票被输入时，系统将找到相应的帐户科目。系统将自动生成销售税，现金折扣清算和价格差异，这些记帐的记录被显示出来。如果存在余额，用户要进行修正，因为只有余额为零时发票才能被记帐。 只要发票被记帐，一些数据在系统内被更新，如订购的物料的平均价格和采购 订单的历史。 发票记帐完成了发票校验。发票中需要被支付的数据现在包含在系统中。 会计部门可以读入这些数据并在财务会计部门的协助下做出合适的支付。 发票校验种类： 做为一个规则，一张发票表示一个事务，事务的发货方要求被付款。发票校验根据所涉及发票的种类而不同： 基于采购订单的发票 基于采购订单的发票校验，一个订单的所有项目可以被一起处理，而不管一个项目在若干次部分收货中是否被收到。所有的收货被汇总并被做 为一个项目进行记帐。 基于收货的发票 在基于收货的发票校验方式中，发票不是关联于采购定单，而是关联于分别的交货活动。这就是说，发票的参考凭证不是采购定单 PO，而是交货通知或者收料单凭证。无论你是否使用这个方式安排你与供应商的结算。这个方法可能是有利的，例如，当你知道定单将分许多批交货完成时。 在基于收货的发票校验中，你应该注意以下问题： 一个货物接收活动必须在发票已经输入系统之前。 发票输入的方式可能是参考一个交货通知或一个货物接收凭证。 前提条件 有关的 PO 项目必须有基于收货的发票校验标志。 操作 转向采购定单项目详细屏幕。 选择字段 GR-IV。 保存采购定单。 你可以在任何时候显示货物接受和发票的关系。你将在采购定单项目的历史中找到这些信息。 没有订单的发票 如果没有采购订单做参考，可以直接将事务记入一个物料帐户，一个总帐帐户，或一个资产帐户
发票校验是物料管理(MM)系统的一部分。它提供物料管理部分和财务会计， 成本控制和资产管理部分的连接。
10月7日，爱尔兰数据保护委员会（Data Protection Commission）的一名发言人周一表示，该机构已经结束了针对Facebook旗下WhatsApp和Twitter可能违反欧盟数据隐私规定的调查。
这是机器学习发挥作用的地方。我们将建立一个机器学习分类器来判断一只股票是买入、卖出还是持有。为了确定一个股票或公司是否属于这三种类型之一，我们将看一下每个公司的季度报告。这些季度报告包含了必要的财务信息，我们需要用基本面分析的方法来训练我们的机器学习分类器。
一、为什么要做基线配置管理 一个组织在不同的时期部署了不同的业务系统，承载业务系统的是不同的操作系统和支持系统。业务系统在运行期间，基本上很少做操作系统的升级或变更。再就是由于不同供应商的支持原因，导致现存的操作系统和应用版本跨度很广，安全人员或运维人员资源不够的情况下很难支持做基线配置工作。 对组织的运维和安全人员来说，如果运行的业务系统一直不出事，是想不到要做基线配置、升级补丁、修复漏洞这些事情的，考虑做基线管理，通常来自于3个原因： 合规性性要求，上级安全检查； 遇到安全事件，根源落在安全配置或加固
安全运维工作中经常需要进行安全基线配置和检查，所谓的安全基线配置就是系统的最基础的安全配置，类比木桶原理的那块最短的木板，安全基线其实是系统最低安全要求的配置，常见的安全基线配置标准有ISO270001、等级保护2.0等，也有某些企业自己的标准。
安全服务工程师大家应该都知道，对于他的岗位职责你可能会说不就是渗透测试啊、应急响应嘛.....实际上正式一点的企业对于安服的要求是包括了漏洞扫描、安全基线检查、渗透测试、安全加固、日志分析、恶意代码检查、应急响应、安全加固等差不多十个方面的内容的。内容多吗？我也觉得多！
最近在做安全基线检查相关的，网上有一些代码比较零散；也有一些比较完整的项目，比如owasp中的安全基线检查项目，但是收费；还有一些开源且完整的，比如lynis，但是不符合我的要求。
现在企业的营销手段五花八门。当下火爆的短视频直播平台展现出的裂变效应也取得不错的成绩，这不禁让很多企业舍弃做网站的念头，投入自媒体账号。那么，2024年了，还有必要搭建企业网站吗？
股票走势预测是对股票价格未来走势的预测，在投资中起着至关重要的作用。因为同行业的股票价格是高度相关的，所以市场中的股票之间的信息是可以共享的。最近也提出了几种方法来通过从 Web 中提取的股票概念类别（例如，技术、互联网零售）来挖掘共享信息，以改进预测结果。
MongoDB 基线检查项 账号权限基线检查 run_power_test 启动 MongoDB 的系统账号 是否单独创建 且 不允许登陆 是否开启账号权限功能 MongoDB 高级权限账号是否是必须 网络连接基线检查 run_network_test 默认端口是否修改 MongoDB进程是否监听在外网IP 网络连接方式 是否为 SSL加密方式 文件安全基线检查 run_file_test 敏感的日志，查询 文件 慢查询日志文件 运行日志 数据库配置基线检查 run_config_tes
【导读】近期，意大利公数据科学家Mattia Brusamento撰写了基于Tensorflow卷积网络的 短期股票预测教程，在这篇博文中，你将会看到使用卷积神经网络进行股票市场预测的一个应用案例，主要是使用CNN将股票价格与情感分析结合，来进行股票市场预测，CNN网络通过TensorFlow实现。博文一步步展示了从数据集创建、CNN训练以及对模型评估等等入手，带你进入基于TensorFlow实现的股票市场预测分析。 ▌摘要 ---- 在机器学习中，卷积神经网络(CNN)是已经成功地应用于计算机视觉任务中
我叫李想，平常喜欢在微博上扮演初级业余段子手和小愤青，生活中喜欢和几个固定的朋友聊聊车，吹吹牛逼，从来不谈任何工作和业务。这样难免会让别人把我想成一个不学无术，走了狗屎运的家伙。狗屎运是肯定的，不学无术真是过奖了，自认为挺爱学习的，什么热门就一头钻进去，通过大量收集信息和拜访创业团队，把热门的东西研究个明白，还经常悟出点方法论用在汽车之家和自己投资的创业团队上，小有收获。
9种隔离术 在硬件方案设计的时候，我们常提到过一个概念“故障域”。故障域指的是当一个区域出现故障以后，它的受影响范围。例如在设计双活数据中心的时候，我们要设置故障域，那个故障域是A站点，哪个是B站点。A站点出现断电，受影响的最大范围只限于本站点，那么A站点就是一个故障域。当然，硬件层面的故障域还可以分得更细：比如一个数据中心内部，不同楼层是不同的故障域；同一个楼层，不同的机架也是不同的故障域。在故障域这个问题上，关键是看故障的类型如何定义。 而隔离技术就是限制故障域的。当然，应用级别的隔离术比硬件的隔离更为
来源：DeepHub IMBA本文共700字，建议阅读5分钟微软研究院提出了一种新颖的股票趋势预测框架，可以充分挖掘该概念面向来自预定义概念和隐藏概念的共享信息。 股票走势预测是对股票价格未来走势的预测，在投资中起着至关重要的作用。因为同行业的股票价格是高度相关的，所以市场中的股票之间的信息是可以共享的。最近也提出了几种方法来通过从 Web 中提取的股票概念类别（例如，技术、互联网零售）来挖掘共享信息，以改进预测结果。 在以前的工作假设中股票和信息之间的联系是固定的，从而忽略了股票和信息之间的动态相关性，从
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