开源EasyDarwin视频监控平台EasyCVR能在复杂的网络环境中，将分散的各类视频资源进行统一汇聚、整合、集中管理，在视频监控播放上，TSINGSEE青犀视频安防监控平台可支持1、4、9、16个画面窗口播放，可同时播放多路视频流，也能支持视频定时轮播。
Android.mk是Android提供的一种makefile文件，用来指定诸如编译生成so库名、引用的头文件目录、需要编译的.c/.cpp文件和.a静态库文件等。
使用 BDR/Replication Manager 将加密数据迁移到CDP PvC Base。
近期，专家表示受僵尸网络控制的MicroTik路由器是他们近年来看到的最大的网络犯罪活动之一。根据Avast发布的一项新研究，Glupteba僵尸网络以及臭名昭著的TrickBot恶意软件的加密货币挖掘活动都使用相同的命令和控制(C2)服务器进行分发。Avast的高级恶意软件研究员Martin Hron说，“近230,000个易受攻击的MikroTik路由器受到僵尸网络的控制。”
在本文的第一部分中，我们确定了工业时代将复杂性组织成漂亮、整洁的线性盒子，尽管这是一种高效的机器制造方式，但这种方法已不再足以满足现代组织的需求。信息时代的全球网络。
在本文中，我们将学习什么是RabbitMQ，它是如何工作的，以及RabbitMQ的核心概念。 RabbitMQ是一个开源的消息代理软件。它接受来自生产者的消息并将其传递给消费者。它就像一个中间人，可以用来减少Web应用服务器的负载和投递时间。
在我们最近关于Kubernetes的序列，Kubernetes的服务网格，第一部分：顶级服务质量一文中，细心的读者注意到，linkerd是使用DaemonSet而不是sidecar进程安装的。在这篇文章中，我们将解释我们为什么（以及如何）这样做。
我们团队用的调度系统是 Apache Airflow（https://github.com/apache/airflow），数据传输工具是 DataX（https://github.com/alibaba/DataX），这两个工具的介绍读者可以自行查看对应的链接，不多叙述。
Flink是一个分布式系统，要求有效地分配和管理计算资源以执行流式应用程序。它集成了所有常见的集群资源管理器，如Hadoop YARN和Kubernetes，但也可以设置为作为standalone甚至库运行。
在之前的文章中，我们提到了很多Spring Boot的技巧，那么当我们创建好了Spring Boot应用程序之后，怎么在生成环境中运行呢？如果只是以原始的java -jar 的方式来运行的话，不能保证程序的健壮性和稳定性，最好的办法是将程序注册成为服务来使用。
现在短视频非常的火，其中抖音就是非常出名的一款短视频软件，里面有很多原创的搞笑短视频，其中如何将抖音短视频下载下来且没有水印就是大家非常关心的话题了，小编整理了相关的快速无水印视频解析教程，有需要的小伙伴不要凑过来哦！
通过分析2018年12月至2019年6月16日的NetFlow数据，我们发现调查目标中28.1％的云环境与Rocke控制（C2）域有过网络通信数据。其中一些还保持着日常联系。与此同时，20％保持每小时心跳数据传输。该组织还发布了一个名为Godlua的新工具，该工具可以充当代理，允许攻击者执行其他脚本操作，如拒绝服务（DoS）攻击，网络代理和shell功能。
在网络爬虫的过程中，使用HTTP代理可以帮助我们实现更高效、稳定和隐匿的爬取，而代理池则提供了一种管理和维护大量可用代理的机制，以确保我们的爬虫程序始终能够获取可靠的代理服务。 在本次分享中，我将为大家详细介绍如何将HTTP代理配置到爬虫中，并展示如何创建一个链接代理池。 通过掌握这些技巧，您将能够在爬虫程序中灵活运用代理，并维护一个可靠的代理资源池。
今天是第十天的笔记,主要是HTML和CSS的,希望大家支持~ 📷 在此之前先为大家显示下前端工程师的路线图: 第十天的笔记:HTML AND CSS: 响应式设计:自行创建:可以灵活的调控页面元素. 例: .city { 定义city类的css样式 float: left; 元素向左边移动 margin: 5px; 外边距为5px padding: 15px;内边距为15px width: 300px; 宽为300px height: 300px;高为300px border: 1px solid b
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如果您想在很短的时间内使用Python构建web应用程序，那么Flask是一个非常好的选择。Flask是一个小而强大的web框架。它也很容易学习和简单的代码。
并非每一个主要的技术趋势都会落地到实处， 其中有些人是很好的技术，但很难实施。其他技术似乎目的是是寻找问题的解决方案。但是当你发现几种技术配合得很好时，就会加速它们的发展，因为它们会把共谋者聚集在一起，追求更好的东西。
Author: xd0o1XD(知道创宇404实验室) data:2016-11-17 0x00 漏洞概述 1.漏洞简介 11月15日，国外安全研究员Dawid Golunski公开了一个新的Nginx漏洞（CVE-2016-1247），能够影响基于Debian系列的发行版，Nginx作为目前主流的一个多用途服务器，因而其危害还是比较严重的，官方对此漏洞已经进行了修复。 2.漏洞影响 Nginx服务在创建log目录时使用了不安全的权限设置，可造成本地权限提升，恶意攻击者能够借此实现从nginx/web的用
大数据文摘作品 编译：姜范波、云舟 本文讲的是如何快速而不求完美地部署一个训练好的机器学习模型并应用到实际中。如果你已经成功地使用诸如Tensorflow或Caffe这样的框架训练好了一个机器学习模型，现在你正在试图让这个模型能够快速的演示，那么读这篇文章就对了。 阅读时长： 10-15分钟 使用前检查清单 检查tensorflow的安装 从 stdin 运行在线分类 在本地运行分类 把分类器放到硬编码（hardcoded）的代理 把分类器放到有服务发现（service discovery）的代理 用一
网络模型已经成为抽象复杂系统，是深入了解许多科学领域中观测变量之间的关系模式的流行方法。这些应用程序大多数集中于分析网络的结构。但是，如果不是直接观察网络，而是根据数据进行估算（如：吸烟与癌症之间存在关联），则除了网络结构外，我们还可以分析网络中节点的可预测性。也就是说：网络中的所有其余节点如何预测网络中的给定节点？
llvm是当前编译器领域非常火热的项目，其设计优雅，官方文档也很全面，可惜目前缺乏官方中文翻译。笔者在学习过程中也尝试进行一些翻译记录，希望能对自己或者他人的学习有所帮助。（PS:初步翻译文档放在github上了，需要可自取，也欢迎提PR共同完善）
网络模型已经成为抽象复杂系统，是深入了解许多科学领域中观测变量之间的关系模式的流行方法。这些应用程序大多数集中于分析网络的结构。但是，如果不是直接观察网络，而是_根据_数据进行_估算_（如：吸烟与癌症之间存在关联），则除了网络结构外，我们还可以分析网络中节点的可预测性。也就是说：网络中的所有其余节点如何预测网络中的给定节点？
多模态学习结合了多种数据模式，拓宽了模型可以利用的数据的类型和复杂性：例如，从纯文本到图像映射对。大多数多模态学习算法专注于建模来自两种模式的简单的一对一数据对，如图像-标题对，或音频文本对。然而，在大多数现实世界中，不同模式的实体以更复杂和多方面的方式相互作用，超越了一对一的映射。论文建议将这些复杂的关系表示为图，允许论文捕获任意数量模式的数据，并使用模式之间的复杂关系，这些关系可以在不同样本之间灵活变化。为了实现这一目标，论文提出了多模态图学习（MMGL），这是一个通用而又系统的、系统的框架，用于从多个具有关系结构的多模态邻域中捕获信息。特别是，论文关注用于生成任务的MMGL，建立在预先训练的语言模型（LMs）的基础上，旨在通过多模态邻域上下文来增强它们的文本生成。
Artik IoT平台是一个端到端的物联网平台，可协助我们构建出物联网项目。它是一个开放的平台，对多种不同设备提供云支持。通过Artik IoT，成功连接的设备和传感器可将数据发送至云端。其他应用程序，服务或已连接的设备可按需其使用云端数据。
机器之心报道 编辑：泽南 性能和效率都超越英伟达 A100，这样的超算我有不止十台。 我们还没有看到能与 ChatGPT 相匹敌的 AI 大模型，但在算力基础上，领先的可能并不是微软和 OpenAI。 本周二，谷歌公布了其训练语言大模型的超级计算机的细节，基于 TPU 的超算系统已经可以比英伟达的同类更加快速、节能。 谷歌张量处理器（tensor processing unit，TPU）是该公司为机器学习定制的专用芯片（ASIC），第一代发布于 2016 年，成为了 AlphaGo 背后的算力。与 GPU
在本系列文章的上一篇中，细心的读者注意到，linkerd是使用DaemonSet而不是作为挎斗(SideCar)进程安装的(关于SideCar的概念及翻译引用自Azure技术社区的文档)。在这篇文章中，我们将解释为什么这样做以及怎样做。
今天进入＃100DaysOfMLCode我深入研究了实际Logistic回归的深度，以及它背后的数学运算是什么。了解如何计算成本函数，以及如何将梯度下降算法应用于成本函数以最小化预测误差。 由于时间较短，我现在将在隔天发布信息图。此外，如果有人想帮助我在代码文档中，并已经在该领域的一些经验，并知道Markdown for github请在LinkedIn上与我联系:)。
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在大数据时代，任何公司的成功都取决于数据驱动的决策和业务流程。在这种情况下，数据集成对于任何业务的成功秘诀都是至关重要的，并且掌握诸如Informatica Powercenter 9.X之类的端到端敏捷数据集成平台必将使您走上职业发展的快速通道。使用Informatica PowerCenter Designer进行ETL和数据挖掘的职业是前所未有的最佳时机。
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前面一至四篇我们学习了如何使用 python 来获取网页并将网页中的有效数据解析出来，当获取到有效数据以后，不可能将数据放在内存中，一旦系统出现问题辛辛苦苦获取的数据都付诸东流了，此时需要考虑数据持久化的事情，数据持久化我们有两种选择一是将数据保存在文件中「比如 txt 文件或 execl 文件」，另一种是将数据保存在数据库中。
每个人似乎都在担心人工智能会如何夺走我们的工作。但令人惊讶的是，很少有人真正了解在实际环境中使用人工智能模型的基本方面。到目前为止，大多数技术人员都听说过 RAG - Retrieval Augmented Generation。简单来说，RAG 只是一种将文档或某些知识源链接到 AI 模型的方法。如果您正在考处理5 个文档，这听起来很容易。但是，如果让您考虑任何人或公司如何需要对数千、数万或数百万个文件执行此操作，则这是一个不同的问题。这是几乎所有公司都存在的问题。这就是为什么我大力倡导每个人至少对 RAG 是什么有基本的了解，因为它是使用 AI 模型所需的基本知识之一。
主动模式和被动模式所针对的对象是客户端，意思是客户端主动向服务端上报数据和由服务端到客户端采集数据。数据的提交时间在监控中心设置。
Shawn 花了3天时间，研究了Cocos Creator 2.2.0 的 Effect 语法，终于在1024节前夕，大概知道如何将 2.1.3 的 Shader 特效给移植过去，成功移植了上面几个 Effect 文件，下面我讲一下关键要点，相信你可以自行完成。
解读 | Antonio 编辑丨陈彩娴 Google Brain的机器人团队（Robotics at Google）最近发布了一篇文章，介绍了他们如何将大规模语言模型的“说”的能力和机器人“行”的能力结合在一起，从而赋予机器人更适用于物理世界的推理能力（physically-grounded）。 1 动机 面对对方“我不小心洒了我的饮料，你可以帮我一下吗？”的问题的时候，你会怎么反应？ 你评估一下当下的环境，可能会帮对方把饮料瓶收拾掉，如果周围有抹布，你会拿起抹布帮他收拾干净，当然这些一步一步的指令可能会在
GPT提供了深度定制ChatGPT以满足特定用例的能力，以及自定义功能。你可以创建一个GPT，它：
发布于 2017-10-30 15:38 更新于 2018-09-05 05:47
搭建深度学习环境所需资料 （md 我就安个神经网络的环境简直要了我的狗命） 不过还是认识到很重要的一点，在书上找再多的资料 都不如自己亲身实践一下 还是要总结一下学了what 不然白捯饬了
作者 | Matt Campbell 译者 | 平川 策划 | 丁晓昀 Kubernetes 软件提供商 Fairwinds 发布了 2023 年 Kubernetes 基准报告。该报告显示，在参与调查的组织中存在配置问题不断恶化的总体趋势。这包括以下几类工作负载的增加：允许 root 访问的、未设置内存限制的和受镜像漏洞影响的。 去年，该报告发现，总体而言，只有不到 10% 的工作负载受到不良或不当配置的影响。今年他们发现，这种情况已经蔓延到可靠性、安全性和成本治理等更多领域。该报告提出了一些假
π的第56位是多少？（是9）。狼的心跳有多快？（每分钟 80-110 次。）一只空载的欧洲燕子的估计平均空速是多少？（等一下…）
这篇文章详细记录了下怎么在树莓派上安装安卓系统，使用了LineageOS版本的Android。
英国国家网络安全中心（NCSC）发布了一项指南——“漏洞披露工具包”，以帮助公司实施漏洞披露流程或在已建立漏洞披露流程的情况下进行改进。该指南强调，各种规模的组织都需要为鼓励负责任的漏洞披露。
大家好！出(du)差(jia)归来，按时奉上之前提到的 Meteor React Native 三连发中译版！点击「阅读原文」查看完整文章！ Parse最近宣布停止服务，许多公司会寻求它的替代品。这次Parse的关门会让许多人不会首选BaaS产品，转而倾向于自行实现后端，比如说使用Meteor。 我们来谈谈如何将一个React Native的App连接到Meteor App（作为服务端）。这篇教程假设你已经安装好了React Native和Meteor，并且能成功运行。如果你还没有配置好React Nati
GitLab CI支持创建多个构建，并评估每次代码提交是否通过测试和以及对您产品的影响。在构建过程中，会生成大量二进制文件，如果不能正确的大规模管理这些文件，就会导致二进制文件管理混乱。为了克服这个问题，Artifactory被无缝地集成到GitLab CI构建过程中，以便更好的发布和管理这些二进制文件，并通过JFrog CLI, GitLab CI缓存、发布您的依赖包、制品包和构建信息到Artifactory。
之前我们整理了NVIDIA深度学习中心（DLI）的免费课程：快来解锁NVIDIA深度学习培训中心（DLI）“薅羊毛”课程 今天NVIDIA DLI又增加了一门新的课程，不仅免费，还是中文课程，更重要的是，还有证书可以拿哟！ 本课程中的材料和说明涵盖入门知识，可助您轻松上手，并利用您自有 NVIDIA® Jetson Nano 上的 DeepStream 运行相关应用。其中还附有其他资源的链接，以便您能深入探索让您感兴趣的相关话题。在本课程中，您将参照示例应用修改自己的应用，提供自定义输出结果，以此探索
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