快速排序（QuickSort）是对冒泡排序的一种改进。由 C. A. R. Hoare 在1962年提出。它的基本思想是：通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列。
关于在Python中处理随机性的概述，只使用标准库和CPython本身中内置的功能。
文章主要介绍了多目标检测算法的发展、评测指标、基于度量学习的评测方法和基于进化算法的评测方法。其中，基于度量学习的评测方法包括使用聚类算法进行标注、使用分类算法进行标注、基于深度学习的评测方法和基于进化算法的评测方法。最后，文章介绍了基于进化算法的评测方法的实现流程和实验结果。
在OpenAI的许多项目中都使用域随机化技术。 最新版本的mujoco-py支持支持自动的（headless）GPU 渲染，与基于CPU的渲染相比，它的速度有40倍的提升，可以每秒产生数百帧的合成图像
【导读】元学习描述了训练深度神经网络相关的更高级别的元素。在深度学习文献中，“元学习”一词经常表示神经网络架构的自动化设计，经常引用“ AutoML”，“少量学习”或“神经架构搜索”。OpenAI的魔方机器人手的成功源于诸如“通过梯度下降学习如何通过梯度下降学习”之类的可笑标题的论文，证明了该想法的成熟。元学习是推动深度学习和人工智能技术发展的最有希望的范例。
选自OpenAI 机器之心编译 参与：黄小天 OpenAI 宣布开源一个高性能的 Python 库，它可用于使用 MuJoCo 引擎（在上年的机器人研究中开发出来）的机器人模拟。 代码：https:/
多模态机器学习MultiModal Machine Learning (MMML)，旨在通过机器学习并处理理解多种模态信息。包括多模态表示学习Multimodal Representation，模态转化Translation，对齐Alignment，多模态融合Multimodal Fusion，协同学习Co-learning等。 多模态融合Multimodal Fusion也称多源信息融合(Multi-source Information Fusion)，多传感器融合(Multi-sensor Fusion)。多模态融合是指综合来自两个或多个模态的信息以进行预测的过程。在预测的过程中，单个模态通常不能包含产生精确预测结果所需的全部有效信息，多模态融合过程结合了来自两个或多个模态的信息，实现信息补充，拓宽输入数据所包含信息的覆盖范围，提升预测结果的精度，提高预测模型的鲁棒性。
随机对照试验可以得到较为可靠的证据，在预防医学研究和临床医学研究中扮演非常重要的角色。人体试验中，实验组和对照组受试对象的特征（如年龄、性别、是否服药、是否有运动习惯等等）常成为研究过程中的混杂因素，对研究结果产生重要影响。
Redis有序集合中的元素的编码可以是 ziplist 或者 skiplist。ziplist和skiplist编码选择的标准在于Redis里的元素的数量以及元素成员的长度。当满足以下2个条件时，元素编码为ziplist：
在本期中，我将说明孟德尔随机化的基础概念与研究框架，并解释如何使用孟德尔随机化去解决常规流行病学问题。
尊敬的程序员朋友们，大家好！今天我要和您分享一篇关于解决反爬困境的文章。在网络爬虫的时代，许多网站采取了反爬措施来保护自己的数据资源。然而，作为程序员，我们有着聪明才智和技术能力，可以应对这些困境并确保数据的安全性。本文将重点介绍如何通过HTTP协议和IP地址来应对反爬挑战，让我们一起深入探讨吧！
手工注释训练数据既费力又耗时。这意味着，针对计算机视觉任务的深度网络训练通常需要大量标记的训练数据，这可能既昂贵又难以获取。为了让深度学习变得更容易获取，英伟达的研究人员引入了一个结构化域随机化（structured Domain Randomization )系统，帮助开发人员通过合成数据训练和完善他们的深度网络。
目前经常使用的平衡数据结构有：B树，红黑树，AVL树，Splay Tree, Treep等。跳表是平衡树的一种替代的数据结构，但是和红黑树不相同的是，跳表对于树的平衡的实现是基于一种随机化的算法的，这样也就是说跳表的插入和删除的工作是比较简单的。
随机数算法可谓是涵盖了多个领域，其中蕴含了提升安全性、增强性能，还有改进资源分配等关键方面。那么关于如何充分利用随机数算法优化局域网管理软件呢？下面，我为大家罗列了一些策略，或许能够为提供一些思路，更好地运用随机数算法来提升局域网管理软件的表现：
由于之前的挖矿操作（具体原因参见 Manjaro21.0 下 MAC 地址随机化，导致我电脑无线网卡的 MAC 地址对应的 IP 被路由器限制了。而我的电脑上又装了多个操作系统，因此需要每个操作系统都配置 MAC 地址随机化（突然觉得有点麻烦，下次再也不敢了555）。总体而言，在 Ubuntu20.04 上配置 MAC 地址随机化和 Manjaro21.0 下 MAC 地址随机化 差不多，不过细节有些差异。
快速排序是一种被广泛运用的排序算法，虽然其最坏情况下的时间复杂度为 ，但其平均时间复杂度为 ，而且其常数因子非常小，所以实际情况下跑的很快。快速排序是不稳定的、原址的排序算法。
新的 Isaac 模拟引擎不仅可以创建更好的逼真环境，还可以简化合成数据的生成和域随机化，以构建真实数据集，以在从物流和仓库到未来工厂的应用中训练机器人。
在这个数字化时代，时间序列数据被广泛应用于各个领域，例如金融、医疗、电子商务等。对于这些领域的决策来说，准确的时间序列预测非常重要。因此，保护时间序列预测模型免受攻击是很多厂家所关注的问题。过去，许多研究人员关注于防御策略，例如使用统计方法、检测异常值等方法。但是，这些方法在防御效果上可能存在局限性。
上次写Python操作LevelDB时提到过，有机会要实现下SkipList。摘录下wiki介绍：
Pythonrandom的“shuffle方法随机化序列项”是我们在学习中会经常遇到的一个知识点，今天我们就来简单的学习一下吧！
随着机器学习的复杂度和影响力不断提升，许多人希望找到一些解释的方法，用于阐释学得模型的重要属性 [1, 2]。对模型的解释可能有助于模型满足法规要求 [3]，帮助从业人员对模型进行调试 [4]，也许还能揭示模型学到的偏好或其他预期之外的影响 [5, 6]。显著性方法（Saliency method）是一种越来越流行的工具，旨在突出输入（通常是图像）中的相关特征。尽管最近有一些令人振奋的重大研究进展 [7-20]，但是解释机器学习模型的重要努力面临着方法论上的挑战：难以评估模型解释的范围和质量。当要在众多相互竞争的方法中做出选择时，往往缺乏原则性的指导方针，这会让从业者感到困惑。
Java集合框架（Java Collections Framework）是Java语言中提供的一组用于管理和操作集合对象的类和接口，包括列表、集合、队列、栈、映射等多种数据结构。Java集合框架提供了一组通用的数据结构和算法，可以方便地进行数据操作和处理，大大提高了Java编程的效率和质量。本文将介绍Java集合框架的概念、类别、特点以及常见的使用场景。
元学习描述了设计与训练深度神经网络相关的更高级别组件的抽象。术语“元学习”在深度学习文献中经常提及“ AutoML”，“少量学习（Few-Shot Learning）”，而涉及到神经网络体系结构的自动化设计时，则会提及“神经体系架构搜索（Neural Architecture Search）”。OpenAI的魔方机器人手的成功源于诸如“通过梯度下降学习如何通过梯度下降学习”之类的可笑标题的论文，魔方机器人手的成功反过来也证明了这些想法的成熟。元学习是推动深度学习和人工智能技术发展的最有希望的范例。
IP地址不用说了吧，那么如何查询本机IP呢？其实很简单，只要在命令行中输入“ipconfig”就可以了。这其实也是这条命令最常见的一种格式，此外它还包含几个特殊的后缀，比如“ipconfig /release”是释放本机现有IP，“ipconfig /renew”是向DHCP服务器（可以简单理解成你家的路由器）重新申领一个IP，“ipconfig /all”是显示完整版IP信息。
高速排序(QuickSort)也是一种排序算法，对包括n个数组的输入数组。最坏情况执行时间为O(n^2)。
CSS允许在网站上创建动态布局和接口，但作为一种语言，它是静态的:一旦设置了一个值，就不能更改。随机性的概念不在讨论范围之内。在运行时生成随机数是JavaScript的领域，而不是CSS的领域。真的是这样吗？如果我们考虑到一点用户交互因素，我们实际上可以在CSS中生成一定程度的随机性。让我们一起来看看！
uvm_sequence_base 类通过添加body方法扩展了 uvm_sequence_item 类。sequence用于通过执行其body来产生激励。sequence item被设计为一个瞬态动态对象，这意味着它可以在被取消引用后被创建、使用和垃圾回收。
【导读】10月15日，人工智能研究机构OpenAI发布了一条机械手单手解魔方的视频。这个自学式的类人机器人手臂名为 Dactyl，不仅可以单手解魔方，甚至能在外加各种干扰，比如“蒙眼”，用布娃娃长颈鹿干扰下继续完成任务。这次，这套机械手系统使用的是此前用于 OpenFive 同样的强化学习代码，加上一项名为 Automatic Domain Randomization (ADR，自动化域随机)的新技术，这套系统可以处理之前未见过的场景，再次证明了强化学习的强大学习能力。
前几天有人问我R里面怎么做零模型。 有现成的函数，picante包的randomizeMatrix直接就搞定了。 我回复之后随便在网上搜了一下，意外发现竟然没有搜到相关的文章。 那就简单写写吧。
久违的孟德尔随机化开始更新了，在今天的内容中，我将向大家介绍孟德尔随机化的基本概念及其背景知识，并举例说明何时可以使用该方法以及该方法为何能有效解释因果关系。本系列讲解内容主要基于Stephen Burgess和Simon G. Thompson共同撰写的孟德尔随机化图书。
栈溢出保护是一种缓冲区溢攻击缓解手段，当函数存在缓冲区溢出攻击漏洞时，攻击者可以覆盖栈上的返回地址来让shellcode能够得到执行，当启动栈保护后，函数开始执行的时候会显往栈里插入cookie的信息，当函数真正返回的时候会验证cookie信息是否合法，如何不合法就停止程序运行。攻击者在覆盖返回地址的时候往往会将cookie信息给覆盖掉，导致栈保护检查失败而阻止shellcode的执行。在Linux中的cookie信息成为canary。
在分析算法的性能时，期望运行时间是一个重要的指标，它描述了算法在平均情况下的表现。期望运行时间考虑了所有可能的情况，包括输入数据的分布和随机性等因素。
作者 | Sergey Gitlin、Krishna Puttaswamy、Luke Duncan、Deepak Bobbarjung、Arun Babu A S P 译者 | 平川 策划 | Tina 摘要：经过一年多的努力，我们为 Uber 的试验和特性标记生态打下了坚实的基础，相关的一切都已经转移到了新系统上，包括 2000 多名开发人员、集成的超过 15 个合作伙伴的系统、10 多个移动应用、350 多个服务。我们弃用了 Morpheus 中超过 5 万个过时的试验。 本文最初发布于
这是我之前关于孟德尔随机化相关课题的一个简单笔记。其中包括了关于孟德尔随机化的简单介绍，以及一些one-sample MR 的R 语言实战。
给你一个魔方，只允许使用一只手，还时不时有人给你捣乱，你能在4分钟内还原它吗？我不能，两只手都不行。
【新智元导读】之前在DOTA2团队战中战胜人类玩家的OpenAI Five，现在被用于训练机器手，取得了前所未有的灵活度。这只机器手完全在虚拟环境中自我学习和训练，然后成功迁移到现实世界解决实际问题。OpenAI使用6144个CPU和8个GPU来训练，50小时内收集了大约100年的经验。
学术研究发展了这么多年，前人已经为我们积累了丰厚的科学经验，形成了多种常见的研究（学术文章）类型，并且形成了固定的写作套路，甚至产生了标准，譬如 Meta 分析要严格对照 PRISMA guidelines 进行写作。
上一期我们介绍了差分隐私这种隐私保护手段。在2020年“全球十大突破性技术”的评选中，差分隐私和数字货币都出现在了这份榜单上。简单来说，差分隐私技术是一种较为成熟的隐私保护手段，这一技术的提出是为了应对差分攻击。一个通俗易懂的例子是：通过应用差分隐私保护技术，攻击者即使知道100个人的平均薪水和其中99人的平均薪水，他也不能通过对比（差分）这两个信息来获得另外1个人的薪水信息。
论文链接：https://d4mucfpksywv.cloudfront.net/research-covers/learning-dexterity/learning-dexterity-paper.pdf
在传统的实验设计中，由于种种混杂因素的存在，我们仅仅能够分析变量之间的关联性，最典型的比如GWAS, 对于显著的位点，只能够说明这些位点和性状之间存在关联。对于了解事情发生的原因和规律而言，关联性是不够的，我们需要的是因果性。为了更好的探究因果关系，必须在实验设计和方法上加以改进。
在进行网络爬虫开发时，经常会遇到网站的反爬措施。本文将介绍两种有效的方法来提高安全性，分别是User Agent随机化和HTTPS绕过策略。通过这些技巧可以提高爬虫稳定性、减少无效概率，并顺利获取所需数据。
搜索需要用到随机化这种方法，每个人都不知不觉地使用的信息加密，也离不开随机化。从信息查找到信息加密，背后的道理是相通的。【将关键词变成一个编号，然后再取尾数（火车安排座位，座位号重合的，就近坐下）-＞ 伪随机数 -＞ 数据加密-＞公开密钥】
在今天的数据驱动世界中，ORDER BY RAND()成为了一个强大的SQL技巧，帮助开发者从数据库中随机选取数据。无论是MySQL, PostgreSQL, SQLite还是SQL Server，每种数据库都有其独特方式实现随机化查询。本文将深入浅出地讲解ORDER BY RAND()的用法，适配不同数据库，并提供实战案例。适合所有级别的读者，包括SQL新手和数据库专家。掌握这一技巧，将为你的数据查询带来无限可能！
这些是systemverilog内建的回调函数。在调用randomize之前会自动调用pre_randomize函数，之后会自动调用post_randomize函数。可以通过定义这两个函数，完成在随机化之前或者之后进行某些操作。
在大规模分布式系统中，缓存是提高性能和可扩展性的重要组件。然而，Redis作为一种常见的缓存方案，也面临着雪崩和穿透等问题。本文将深入探讨Redis雪崩和穿透的概念，并分享我们项目中采用的高级架构实践，有效避免了这些问题的发生。
快速排序（以下简称快排）是一种经典的排序算法，名字乍一看非常实在，细思之下却又带着点不可一世的狂傲。别的排序算法像什么插入排序、选择排序、归并排序等等，它们的名字其实都是在自解释，无非是在告诉别人我到底是怎么排的。然而快排却说，我很快，所以我叫快速排序。
5.14-rc6了，看起来5.14也快发布了。而我5.13的总结还没有写出，我早觉得有写一点东西的必要了，这虽然于搬砖的码农毫不相干，但在追求上进的工程师那里，却大抵只能如此而已。为了不忘却的纪念，我们列出5.13内核的10个激动人心的新特性。上集先谈4个：
今天学习的机器学习算法不是一个单独的算法，我们称之为元算法或集成算法（Ensemble）。其实就是对其他算法进行组合的一种方式。俗话说的好：“三个臭皮匠，赛过诸葛亮”。集成算法有多种形式：对同一数据集，使用多个算法，通过投票或者平均等方法获得最后的预测模型；同一算法在不同设置下的集成；同一算法在多个不同实例下的集成。本文着重讲解最后一种集成算法。
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