blog.csdn.net/qq_37933685/article/details/81168689 个人博客：https://suveng.github.io/blog/ 新建一个用户...： useradd -m suveng //suveng 是我的用户名 然后通过下面命令设置密码： passwd suveng //为刚创建的用户设置密码 把普通用户增加到 sudo 组 通常使用两种方法...username指代你想加入sudo组的用户名。 把sudoers文件的权限修改回来。...chmod u-w sudoers 这样普通用户可以执行sudo命令了 … 第二种：直接执行命令添加用户到 sudo usermod -a -G sudo suveng //注意改成你自己的用户名
第一步：下载Jython 1、从官方网站下载最新版本的Jython独立Jar包： https://www.jython.org/download 2、将下载好的Jython独立Jar包保存到电脑中一个方便使用的位置...现在我们就可以开始在渗透测试任务中使用ReconAIzer了。 别忘了在Burp Suite的“ReconAIzer”标签页中点击“Config”选项并配置你的OpenAI API密钥。
作者 | 褚杏娟 据彭博社报道，有知情人士透露，微软正准备将 OpenAI 的 ChatGPT 聊天机器人添加到其 Bing 搜索引擎中，以吸引竞争对手谷歌的用户。...这位知情人士表示，微软相信，对于搜索用户来说，提供更具对话性和上下文回复，可以比链接提供更好的答案，从而赢得用户。...由微软投资 10 亿美元支持的人工智能研究机构 OpenAI 在 11 月公开发布了 ChatGPT 供用户测试。其可以写代码、编剧本、甚至写论文的功能吸引了大批用户，一跃成为大家关注的焦点。...谷歌的研究、信任与安全等部门和团队 u 饿将进行组织重整，旨在帮助开发和发布新的 AI 原型和产品。据报道，谷歌管理层已经发布了“红色代码”警报。在硅谷，这就意味着拉响了“火警”。...反Twitter平台用户激增250万，这名29岁程序员如何凭一己之力扛住超8倍流量增长？
Cloud-init是一种广泛使用的行业标准方法，用于初始化云实例。云提供商使用 Cloud-init 来定制实例的网络配置、实例信息，甚至用户提供的配置指令。...它可以包含在树莓派和单板计算机的磁盘镜像中，也可以添加到用于 配给(provision)虚拟机的镜像中。...在容器文件中添加以下行以将 meta-data 文件复制到新镜像中。...我在家里的私有云中使用它来复制我的 authorized_keys、创建一个本地用户和组，并设置 sudo 权限。...在数据源稍显复杂的情况下，将新的物理（或虚拟）机器添加到家中的私有云中，可以像插入它们并打开它们一样简单。
但是，在本文中，我们将讨论不同的内容。Memcached将作为MySQL插件安装并紧密集成到MySQL中。它将提供NoSQL样式访问层，用于直接在常规MySQL InnoDB表中管理信息。...这就是它使得将NoSQL风格带入传统MySQL成为绝佳选择的原因。 您还需要对memcached协议有一些了解。...您将需要以下内容： 全新安装的Ubuntu 14.04服务器 具有sudo权限的非root用户 没有服务器的同学可以在这里购买，不过我个人更推荐您使用免费的腾讯云开发者实验室进行试验，学会安装后在购买服务器...本教程中的所有命令都应以非root用户身份运行。如果命令需要root访问权限，则前面会有sudo。...与memcached插件集成的好处 以上信息和示例概述了通过memcached插件将MySQL与NoSQL集成的一些重要好处： 您的所有数据（MySQL和NoSQL）都可以保存在一个地方。
在本教程中，我们将学习如何检索模型并使用按钮的触发器将其呈现在场景中。一旦显示，我们将隐藏焦点方块。...约束 然后，单击Storyboard编辑器左下角的第四个图标，将新约束添加到场景视图中。定义约束以确保您的用户界面适应不同的屏幕尺寸或设备方向。设置为0的顶部，左，右和底部。...= nil else {return} 我们选择展示的模型是iPhoneX。因此，我们将使用getModel函数检索该模型。如果由于某种原因它失败了，我们将打印一条消息给我们。...然后，让我们用一个小消息将它添加到场景中。...当然，我们已经在场景中添加了我们的模型，我们还没有把它放在表面上。所以，让我们这样做。 命中测试 显然，我们将再次使用命中测试，方法与之前相同。
您将能够将模型甚至您自己的设计添加到应用程序中并与它们一起玩。您还将学习如何应用照明并根据自己的喜好进行调整。...增强现实 增强现实定义了通过设备的摄像头将虚拟元素（无论是2D还是3D）集成到现实世界环境中的用户体验。它允许用户与自己的周围环境交互数字对象或角色，以创建独特的体验。 什么是ARKit？...无论是将动物部位添加到脸上还是与另一个人交换面部，你都会忍不住嘲笑它。然后你拍一张照片或短视频并分享给你的朋友。...虽然Snapchat使用另一种技术将数字特征放到真实面部，但增强现实已经领先一步，但它现在融合了新的ARKit工具，通过iPhone X的TrueDepth相机增强了脸部跟踪功能。...渲染 ARKit使用技术处理3D模型并在场景中呈现它们，例如： 金属 SceneKit 第三方工具，如Unity或虚幻引擎 先决条件 为了体验增强现实，ARKit需要最低限度的A-9处理器硬件和iOS
Django网络应用开发的5项基础核心技术包括模型（Model）的设计，URL 的设计与配置，View（视图）的编写，Template（模板）的设计和Form(表单)的使用。...把Python中对象转换为json格式字符串， DRF框架对请求数据进行验证，对Queryset对象进行序列化。...DRF框架 serializers 分为:第一种 Serializer；第二种 ModelSerializer。...models.ForeignKey("Publish", on_delete=models.SET_NULL, verbose_name="出版社", help_text="出版社") authors=models.ManyToManyField
在某些场景下，我们需要将机器学习或者深度学习模型部署为服务给其它地方调用，本文接下来就讲解使用python的flask部署服务的基本过程。 1....加载保存好的模型 为了方便起见，这里我们就使用简单的分词模型，相关代码如下：model.py import jieba class JiebaModel: def load_model(self...else: text = request.args['text'] try: start = time.time() print("用户输入...首先我们根据请求是get请求还是post请求获取数据，然后使用模型根据输入数据得到输出结果，并返回响应给请求。如果遇到异常，则进行相应的处理后并返回。...在__main__中，我们引入了model.py的JiebaModel类，然后加载了模型，并在get_result()中调用。 3.
最近有朋友在问怎么做用户分群，刚好看到有个RFM客户价值模型，就移过来用python简单演示一下，感觉还是有一定的作用的。 >RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。...在众多的客户关系管理(CRM)的分析模式中，RFM模型是被广泛提到的。该模型通过一个客户的近期购买行为、购买的总体频率以及花了多少钱3项指标来描述该客户的价值状况。 目录： 0....关于RFM模型 1. 数据预处理 2. 指标打分 3. 计算RFM 4. RFM用户分群 0....关于RFM模型 根据美国数据库营销研究所Arthur Hughes的研究，客户数据库中有3个神奇的要素，这3个要素构成了数据分析最好的指标。...,'一般发展用户','一般保持用户','一般挽留用户']) data.head() ?
用户可能会习惯性的使用一款产品，或者在使用一款产品时会产生习惯性的行为。...如何利用行为模型帮用户养成（好的）习惯？ 新“福格行为模型” 旧版福格行为模型 （Fogg's Behavior Model）表述为B=MAT。...所以，当用户具备一定的动机和能力时，想让用户做出行为，从提示入手进行行为设计是最容易取得效果的。 使用福格行为模型做用户行为养成 首先我们要明确在我们各自的产品中，行动具体指什么。...1.清除障碍，降低门槛 通过梳理用户使用自习室产品进行线上自习的体验地图，我们会发现在整个用户旅程中， “进入房间/开始自习”是关键行动触点。我们也聚焦到这一点入手，清除行动的障碍。...模型和方法是把双刃剑，为了达成产品和商业指标用些机灵的小手段无可厚非。但是合理和正确的使用，帮用户获得正向价值应当是产品经理和设计师应当秉持的价值观。希望和大家共勉。
在本文中，我们将通过一个例子来观察剪枝技术对最终模型大小和预测误差的影响。 导入常见问题 我们的第一步导入一些工具、包: Os和Zi pfile可以帮助我们评估模型的大小。...在此之后，我们将把它与修剪过的整个模型进行比较，然后只与修剪过的Dense层进行比较。 接下来，在30个训练轮次之后，一旦模型停止改进，我们就使用回调来停止训练它。...将其与未剪枝模型的模型进行比较。从下图中我们可以看到整个模型已经被剪枝 —— 我们将很快看到剪枝一个稠密层后模型概述的区别。 model_to_prune.summary() ?...tfmot.sparsity.keras.PruningSummaries() 将剪枝概述添加到Tensorboard。...比较从不同的剪枝参数获得的MSE是有用的，这样你就可以选择一个不会使模型性能变差的MSE。 比较模型大小 现在让我们比较一下有剪枝和没有剪枝模型的大小。我们从训练和保存模型权重开始，以便以后使用。
这些过滤器可以用于所有的 DRF 视图，包括基于函数的视图和基于类的视图。你只需要将过滤器添加到视图的 filter_backends 属性中就可以了。...Book 模型和 BookSerializer 序列化器。...我们将 SearchFilter、OrderingFilter 和 RangeFilter 过滤器添加到了 filter_backends 属性中，以便我们可以使用这些过滤器来对 Book 模型进行搜索...例如，下面的代码展示了如何将 PriceFilterBackend 添加到我们的视图集合中：class BookViewSet(viewsets.ModelViewSet): queryset =...PriceFilterBackend 添加到了 filter_backends 属性中，以便它可以在视图集合中使用。
为使用户有良好的用户体验，以及满足精细化运营的需求，如何在海量用户中筛选出有价值的用户成为会员转化运营工作的重点。...因此，本文采用了逻辑回归的算法，使用用户在平台上的行为数据特征(登录、协议、商品、交易等)，通过模型预测出用户购买会员的概率，对于预测结果有较大概率购买会员的用户，进行重点触达，提高交易转化。...图一：产品会员页面 二、方案设计 2.1 模型选择 用户会员购买预测场景是分类预测场景，预测的目标为用户是否会购买会员。...2.2 方案实施步骤 模型的主要分析以及部署流程如下： 特征工程 数据预处理 模型生成与评估 模型预测 模型效果回收 三、方案实施 3.1 特征选择 根据会员包含的权益与对用户业务的理解，本方案挑选如图所示的下列特征...3.6 结语 此次使用逻辑回归的算法，首先得出的结果能够赋能业务，业务同学反映预测模型结果准确率较高。其次通过此次模型筛选出了对会员购买贡献度高的特征值。后续可以通过促进特征值的方法进行扩大用户群体。
本文主要介绍在用户分层和用户标签中常常使用的一个模型——RFM模型。 基本概念 RFM模型是在客户关系管理(CRM)中常用到的一个模型,RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。...该模型通过一个客户的近期购买行为、购买的总体频率以及花了多少钱三项指标来描述该客户的价值状况。...RFM衡量数据是分析用户行为的重要指标，用户活动频率F和消费金额M代表了用户终生价值，最近一次活动R则代表了用户留存率以及用户参与度。...一般挽留客户(C级/000) 低(0) 低(0) 低(0) 都很低 通过RFM模型能得到什么信息 谁是最佳用户？ 哪些用户即将流失？ 谁有潜力成为有价值用户？ 哪些用户可以留存？...总结 营销人员利用RFM分析能够快速地将用户细分成同类群组，并针对这些用户采取不同的个性化营销策略，从而提高用户的参与度和留存率。
Access Control）：Django 框架使用 基于 auth 认证：ThinkPHP 使用 1....-角色关系表 groups = models.ManyToManyField( Group, verbose_name=_('groups'),...-权限关系表 user_permissions = models.ManyToManyField( Permission, verbose_name=_('user...-权限关系表 name = models.CharField(_('name'), max_length=150, unique=True) permissions = models.ManyToManyField...脚本化启动查看表 # django 脚本化启动 import os, django os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE', 'drf_proj02
总的来说，要使得你的应用很DRY，要遵循以下两个原则： 全局都应用的变更，收拢到一个地方配置 有少数与其他不一样的行为，将多数行为定义为全局行为，将少数行为分别配置，并尽可能简化配置方法。...Django和Django REST framework（后简称DRF）提供了海量的全局配置、局部配置，来实现上述思想，但配置项太多了，有时人们往往不知道该如何利用。 一、用户鉴权 1....使用时通过django.contrib.auth.authenticate函数，传入想要的参数，该函数会自动选择对应的后端进行用户校验，常用的校验方式有数据库校验、配置文件校验、LDAP校验等等。...，然后将这个Backend添加到AUTHENTICATION_BACKENDS就可以了。...注意：在使用到用户模型的时候，要使用django.contrib.auth.get_user_model()而不是导入具体的model类，这样可以方便用AUTH_USER_MODEL配置去改变用户模型。
以下是官方文档的引用： 当你保存模型进行推理时，只需保存训练模型的学习参数即可。使用 torch.save() 函数保存模型的 state_dict 将为以后恢复模型提供最大的灵活性。...这就是官方推荐保存模型方法，但是他的缺点是什么？你需要在使用时再次定义模型，反序列化 state_dict 并将参数加载到模型中。...torch.package torch.package是一种将PyTorch模型打包成独立格式的新方法。打包后的文件包含模型参数和元数据及模型的结构，换句话说，我们使用时只要load就可以了。...为了创建独立包，PackageExporter 将尝试访问将被打包模块和对象所需的所有依赖项的源代码。...加载模型 我们可以使用PackageImporter要将模型加载到内存中: imp = package.PackageImporter(path) loaded_model = imp.load_pickle
的APIView视图类产生的异常，都可以提供异常处理方案 2）drf默认提供了异常处理方案(rest_framework.views.exception_handler)，但是处理范围有限 3）drf提供的处理方案两种...---- 序列化组件介绍 1.Serializer(偏底层) 2.ModelSerializer(重点) 3.ListModelSerializer(辅助群改) Serializer ---- 模型层...P.*)', serve,{'document_root': settings.MEDIA_ROOT}), ] ---- 使用admin创建用户  ---- 路由 from django.conf.urls...REST_FRAMEWORK = { # 全局配置异常模块 'EXCEPTION_HANDLER': 'api.exception.exception_handler', } ---- 创建表模型...name=name, publish=publish): raise ValidationError({'book': '该书已存在'}) return attrs 模型
使用Protostuff和Gzip压缩用户标签及模型 廖鹏 最近在做算法工程端的时候，发现用户的相关特征比较大，如用户离线特征、实时曝光、实时点击等，如果按照常规方式存入Redis，则是每个用户所消耗的内存大小会是在...由于它是一种二进制的格式，比使用 xml 进行数据交换快许多。...3 代码实现 接下来介绍下，在项目中我是如何进行用户特征相关的数据存储和读取的一些相关对比。代码如下： ? ? ? ? ? ? ? ? ?...通过Gzip进行压缩，能最大限度的压缩到最小，让我们的Redis内存更加充分利用，不需要很大的集群就能支持上亿的用户数据。...关于作者 廖鹏，vivo中间件工程师，主要负责算法平台项目开发及相关中间件的开发，使用Java热插拔特性开发算法模块化及数据同步等功能，对SOA领域有相关的了解及架构经验。
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