1.登录服务器后使用w查看当前的用户登录信息。 image.png 2.登录服务器后使用last命令查看当前登录信息和历史登录信息。...image.png 3.在腾讯云控制台中的主机安全列表中的入侵检测的异地登陆查看历史登录信息，可以看到服务器的ip或者名称，来源ip，来源地，登录的用户名，登陆的时间，危险等级，状态，可进行的操作。
The Hacker News 网站披露谷歌又“玩出了”新花样，推出一项名为 Passkey 的新功能，用户可以无需密码，使用更安全、更简单、更快速的方式登录其谷歌账号。...据悉， PassKey 是 FIDO 联盟支持的一种更安全的登录应用程序和网站的方式，通过简单使用用户设备上已存的指纹、面部识别等生物特征以及本地 PIN，替代谷歌账号密码。...谷歌指出，当用户登录谷歌账号时，只需要解锁设备就可以直接进入账号，无需再输入密码或进行二次验证，不仅大大节省时间，也极大提高了安全性。...值得一提的是，用户可以选择为登录谷歌账户所使用的每一台设备创建 PassKey。也就是说如果用户使用其它设备登录到同一个 iCloud 帐户，使用同一 PassKey 即可。...此外，用户可以在新设备上登录，也可以通过选择“使用其它设备 PassKey ”选项临时使用其它设备，然后使用手机的屏幕锁定来批准一次性登录。
清除登陆系统成功的记录 #此文件默认打开时乱码，可查到ip等信息 echo > /var/log/wtmp #此时即查不到用户登录信息 last 清除登陆系统失败的记录 #此文件默认打开时乱码，可查到登陆失败信息...echo > /var/log/btmp #查不到登陆失败信息 lastb 清除历史执行命令 #清空历史执行命令 history -c #或清空用户目录下的这个文件即可 echo > ./.bash_history...导入空历史记录 #新建记录文件 vi /root/history #清除记录 history -c #导入记录 history -r /root/history.txt #查询导入结果 history
2021-11-23：规定：L1对应a，L2对应b，L3对应c，...，L25对应y。...所以S3 = S2 + L3 + reverse(invert(S2)) = aby + c + axy = abycaxy， invert(abycaxy) = yxawyba, 再reverse =
这样的正则化就是L2正则化，就是加了一个平方项。 如果不加平方项，而是绝对值： ? 这样的方法被称作L1正则化，也就是Lasso回归的方式。...此外还有一种L0正则，也就是引入一项，使得的个数尽可能的小。但是这是一个离散最优化问题，可能需要穷举，这是一个NP难的问题。所以我们实际上是用L1正则来取代这种方法。...最后还有弹性网络(Elastic Net)，其实就是将L1与L2正则项结合起来。 ?
参考链接： Java的历史 java的历史 Java is an object-oriented programming language....Java的历史 (History of Java) Java was started as a project called “Oak” by James Gosling in June 1991....Java版本历史 (Version History of Java) Java is a general-purpose programming language....下图显示了Java编程语言的版本历史。 .../33218/history-of-java java的历史
直至 2017 年底，上游 Ceph 项目都采取每年发布两个稳定版本的做法。自“Mimic”发行版起，Ceph 项目将按 9 个月发布计划运作。直至“Lumin...
机器学习-正则化-L1L2 样本数据量大：经验⻛风险最⼩小化 样本数据量小：结构⻛风险最⼩小化==正则化 经验风险最⼩小化（empirical risk minimization）认为经验⻛风险最⼩小的模型是最优的模型...结构风险⼩需要1、经验风险和2、模型复杂度同时⼩ 范数 因为非负性：可以做损失函数，正则项 损失函数通常是⼀个有下确界的函数 常用范数： L0 L1:绝对值 ||x||=\sum_{i=1}^{d}{|...x_i|} L2；平方再开根号 ||x||_2=(\sum_{i=1}^{d}{|x_i^2|})^{1/2} Lp ||x||_2=(\sum_{i=1}^{d}{|x_i^p|})^{1/p} p=...1,曼哈顿距离，L1范数，表示某个向量量中所有元素绝对值的和 p=2,欧式距离，L2范数 使用L1正则项，倾向于使参数稀疏化，使用L2正则项，使参数稠密的接近于0。...L1正则是菱形，参数的交点都落在坐标轴上，实现稀疏化。 L2是圆形， 正则项是为了降低模型的复杂度，从而避免模型区过分拟合训练数据，包括噪声与异常点（outliers）。
今天我们看看Cache的发展历史，这L1 L2 L3 Cache一开始是放哪里的？...CPU-Cache | 一致性 4理解高速缓存对写代码的重要性： 图解Cache | 一个月代码白写了 5自旋锁的发展和高速缓存的关系： 等待的艺术 | 自旋锁的前世今生 好了，今天不讲原理，只看历史...(intel)： 无需Cache Cache（高速缓存）的发展是计算历史上最重要的技术之一。...现在Cache 现在CPU都有L3 Cache，一般是多核共享模式，而L2则被每个核单独占据。...最后我们看看几个典型的Cache设计图： 了解了高速缓存的历史基本就能窥出一点CPU的设计历史。我是Cloud3，欢迎关注
5L倒入3L ,此时5L剩2L. 3L倒掉，将5L中剩余的2L倒入3L. 5L装满，5L倒入3L杯3L满，此时5L剩4L.
从而使得业务流量（东西向流量或者南北向流量）按照租户实际需求灵活的调用L4-L7层服务链。
L2L_2正则化项的导出 正则化是机器学习中一个防止过拟合的一个重要手段通常，过拟合一个显著地表现是能够很好地拟合当前的数据，但是泛化能力不强。...首先假设模型学到了多项式： [图片] [图片] PS： L2 norm在回归问题中称作岭回归（Ridge Regression）或权值衰减（Weight-decay） L1 norm称作...L1L_1正则化项和L2L_2正则化项 L1L_1正则化项和L2L_2正则化项都有助于降低过拟合的风险，但是L1L_1正则化项更适合作稀疏化，即得到更少的ww为非零的解。...：L1L_1正则化项为先验为拉普拉斯分布，L2L_2正则化项先验为高斯分布，将其分别取对数之后分别留下了绝对值项和平方项。...领关于L1的稀疏性以及其它的一些问题，可见知乎问题l1 相比于 l2 为什么容易获得稀疏解？。 等等。。
前言 深度学习里面有很多的损失函数，对于MSE、MAE损失函数可能已经耳熟能详了了，对于L1、L2正则化也很熟悉，那你知道什么是L1_loss和L2_loss吗，以及在目标检测的系列论文比如fast-RCNN...损失，但是本文还是将它们跟下面的L1损失和L2损失进行区分了的。...二、L1_Loss和L2_Loss 2.1 L1_Loss和L2_Loss的公式 L1范数损失函数，也被称为最小绝对值偏差（LAD），最小绝对值误差（LAE）。...L1范数与L2范数作为损失函数的区别能快速地总结如下： L2损失函数 L1损失函数 不是非常的鲁棒（robust） 鲁棒 稳定解 不稳定解 总是一个解 可能多个解 总结：实际上我们发现，其实所谓的L1...三、smooth L1损失函数 其实顾名思义，smooth L1说的是光滑之后的L1，前面说过了L1损失的缺点就是有折点，不光滑，那如何让其变得光滑呢？
2019年5月 ¶2019.5.30 add：Journal: 2019-5 commit：Journal: 2019-5 ¶2019.5.26 new：高数2...
浏览了一下Wiki，把shell的历史简要摘抄了一下，整个发展过程还是很有趣，csh贡献了很多的想法和特性，但是最后却没有流行起来。sh虽然刚开始功能比较简单，但是后续也一直在完善。
结论 在这里，我们只是简单的回顾了一下 DevOps 相关的历史变迁，没有涉及到概念和核心。 在接下来的文章中，会介绍 DevOps 与企业收益，DevOps 衡量，DevOps 与个人收益等话题。
Java历史相关：并发，Java ES1.初识java语言的创始： James-GoslingJava语言的公司：SUN Standford University NetworkJava语言的几大重大事件
正则化在机器学习中经常出现，但是我们常常知其然不知其所以然，今天将从正则化对模型的限制、正则化与贝叶斯先验的关系和结构风险最小化三个角度出发，谈谈L1、L2范数被使用作正则化项的原因。 ...首先我们先从数学的角度出发，看看L0、L1、L2范数的定义，然后再分别从三个方面展开介绍。 L0范数指向量中非零元素的个数 L1范数：向量中每个元素绝对值的和 ?...L2范数：向量元素绝对值的平方和再开平方 ? 应用一：约束模型的特性 1.1 L2正则化——让模型变得简单 例如我们给下图的点建立一个模型： ? 我们可以直接建立线性模型： ?
L1，L2，L3 指的都是CPU的缓存，他们比内存快，但是很昂贵，所以用作缓存，CPU查找数据的时候首先在L1，然后看L2，如果还没有，就到内存查找一些服务器还有L3 Cache，目的也是提高速度。...Intel从Pentium开始将Cache分开，通常分为一级高速缓存L1和二级高速缓存L2。 在以往的观念中，L1 Cache是集成在CPU中的，被称为片内Cache。...但从PⅢ开始，由于工艺的提高L2 Cache被集成在CPU内核中，以相同于主频的速度工作，结束了L2 Cache与CPU大差距分频的历史，使L2 Cache与L1 Cache在性能上平等，得到更高的传输速度...在CPU核心不变化的情况下，增加L2 Cache的容量能使性能提升，同一核心的CPU高低端之分往往也是在L2 Cache上做手脚，可见L2 Cache的重要性。...现在CPU的L1 Cache与L2 Cache惟一区别在于读取顺序。 3．
深度学习里面有很多的损失函数，对于MSE、MAE损失函数可能已经耳熟能详了了，对于L1、L2正则化也很熟悉，那你知道什么是L1_loss和L2_loss吗，以及在目标检测的系列论文比如fast-RCNN...但是本文还是将它们跟下面的L1损失和L2损失进行区分了的。...二、L1_Loss和L2_Loss2.1 L1_Loss和L2_Loss的公式L1范数损失函数，也被称为最小绝对值偏差（LAD），最小绝对值误差（LAE）。...范数与L2范数作为损失函数的区别能快速地总结如下：L2损失函数L1损失函数不是非常的鲁棒（robust）鲁棒稳定解不稳定解总是一个解可能多个解总结：实际上我们发现，其实所谓的L1_Loss与L2_Loss...三、smooth L1损失函数其实顾名思义，smooth L1说的是光滑之后的L1，前面说过了L1损失的缺点就是有折点，不光滑，那如何让其变得光滑呢？
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