glue 提供了轻巧、快速和无依赖的可解释字符串，glue 通过将 R 表达式嵌入到花括号中，然后对其求值并将其插入字符串中。
AWS Glue是Amazon Web Services(AWS)云平台推出的一款无服务器(Serverless)的大数据分析服务。对于不了解该产品的读者来说，可以用一句话概括其实质：Glue是一个无服务器的全托管的Spark运行环境，只需提供Spark程序代码即可运行Spark作业，无需维护集群。
参考上文“配置属性详细说明”对新建的任务进行参数配置，运行模式选中 “BEAN模式”，JobHandler属性填写任务注解“@XxlJob”中定义的值；
对于大部分企业来说，建立数据平台不容易却是件必要的事。企业组织用基于他们设计和实施的数据驱动创新来区分自己。场景和用例包括商业智能、AI/ML、预测分析、减少流失、预测维护、欺诈检测、点击流集成等。
前几日，运调中心的运维同事暴露出来一些已知BUG，其中一项是关于XXL-JOB调度工具的一些BUG。今天就关于AccessToken权限绕过漏洞做一些处理。XXL-JOB 是一款开源的分布式任务调度平台，用于实现大规模任务的调度和执行。XXL-JOB 在使用时使用了默认的AccessToken ，攻击者可使用 AccessToken 绕过认证权限，调用 executor，执行任意代码，从而获取服务器权限或者一些不可逆的操作。
SNP Glue是一款功能强大的SAP数据集成软件解决方案，通过将可靠的数据源安全、可靠、实时地连接到任何创新平台，客户可以更快、更智能地做出决策。于2023年3月3日宣布，其软件产品SNP Glue 2211已通过SAP®认证，与RISE with SAP S/4HANA®Cloud集成。SNP Glue支持云平台连接，并通过企业级数据提取实现数据民主化，无需直接访问数据库。它是模块化软件，可以直接在SAP源系统中实现，并连接到云数据平台。
「重要」 ：要运行示例的最新版本，你必须从源代码安装并为示例安装一些特定要求。在新的虚拟环境中执行以下步骤：
过去一年来，机器学习模型在 NLP 领域很多语言理解任务上的表现都获得了极大提升。Elmo、BERT、ALICE、之前被称为 BigBird 的模型（现在叫做 MT-DNN）都取得了显著进展，OpenAI GPT 也有一种非常有效的方案，即将用简单的多任务在大量文本数据集上预训练的语言建模方法与将所得模型适应到下游应用的迁移学习技术结合起来。
前面的 install_github 命令，这个时候替换成 install_local 命令即可：
可让您轻松收集、处理和分析实时流数据，以便您及时获得见解并对新信息快速做出响应。Amazon Kinesis 提供多种核心功能，可以经济高效地处理任意规模的流数据，同时具有很高的灵活性，让您可以选择最符合应用程序需求的工具。借助 Amazon Kinesis，您可以获取视频、音频、应用程序日志和网站点击流等实时数据，也可以获取用于机器学习、分析和其他应用程序的 IoT 遥测数据。借助 Amazon Kinesis，您可以即刻对收到的数据进行处理和分析并做出响应，无需等到收集完全部数据后才开始进行处理。
GLUE 榜单链接：https://gluebenchmark.com/leaderboard
在本文中，介绍了 Multi-CLS BERT，这是传统集成方法的有效替代方案。
通用语言理解评估基准（GLUE）是用于评估和分析多种已有自然语言理解任务的模型性能的工具，模型基于在所有任务的平均准确率进行评估。WNLI（Winograd 自然语言推理）数据集是是 GLUE 中的一个数据集，它是来自（Levesque et al., 2011）的小型自然语言推理数据集。
目前NLP主要着眼在多任务学习和语言模型预训练，从而孕育出各种模型，如BERT、Transformer、Elmo、MT-DNN、GPT-2等。为了评估这些模型的精准度，GLUE基准应运而生。
DeepMind、纽约大学、华盛顿大学或许怎么也没有想到，去年4月才推出的NLP测试基准GLUE，这么快就要过时了。
ClusterLabs-resource-agents-v3.9.2-0-ge261943.tar.gz Reusable-Cluster-Components-glue--glue-1.0.9.tar.bz2 Heartbeat-3-0-7e3a82377fa8.tar.bz2
德国，海德堡 —— 2023年11月29日，作为SAP环境中数字化转型、自动化数据迁移和数据管理软件的领先供应商，SNP 推出了新的SNP Glue软件，作为CrystalBridge技术平台的一部分，达到了一个重要的里程碑。这种创新的Saas解决方案承诺在云数据集成方面提供新功能，为客户提供无与伦比的优势。
预祝大家2020新年快乐??? 2019年最后一发来啦～ Skr Shop年底第二弹《营销体系》第三篇《通用抽奖工具之系统设计》～ 前言 上篇文章《SkrShop通用抽奖工具之需求分析》我们已经通过
在部署多个pod情况下，如果让我们的任务正常运行需要分布式锁保证无资源竞争，但是带来的问题是资源浪费和低效率，因为同一时刻只能有一个pod抢到锁运行任务。如果每个pod把自己的ip上报给调度器，调度器分发任务给每个pod，是不是就很好解决了这个问题？https://github.com/xxl-job/xxl-job-admin 应运而生。可分为有四大模块
对于Heartbeat真可谓是错综复杂，过程充满各种曲折的错误，这里像大家列出我在RHEL-6.1/5.4下安装过程中所碰到的一些错误和解决方法以方便友友参考：
SNP Glue是SNP的集成技术，适用于任何云平台。它最初是围绕SAP和Hadoop构建的，现在已经发展为一个集成平台，虽然它仍然非常专注SAP，但可以将几乎任何数据源与任何数据目标集成。
知名的云服务提供商很容易被人利用，原因是使用受信任的核心服务，可以将单单一个漏洞变成全球性攻击。 AWS Glue漏洞的攻击链 云安全公司Orca Security在1月13日发布的分析报告中表示，AWS已堵住了其核心服务中的两个漏洞，其中一个漏洞可能让任何用户都可以访问和控制任何一家公司的基础架构。 虽然这两个漏洞现已修复，但整条攻击链（感染核心服务、提升权限以及使用该权限攻击其他用户）并不仅限于亚马逊这一家。Orca Security的首席技术官Yoav Alon表示，这种方法影响其他许多云供应商。他
yum -y install gcc gcc-c++ make glibc kernel-devel kernel-headers autoconf automake libtool glib2-devel libxml2 libxml2-devel libxslt-devel libtool-ltdl-devel wget asciidoc libuuid-devel bzip2 bzip2-devel e2fsprogs-devel net-snmp
上篇文章《SkrShop通用抽奖工具之需求分析》我们已经通过一些常见的抽奖场景，得到了符合这些抽奖场景的抽奖工具五要素：
许多对话式AI系统的自然语言处理表现，已经超越既有GLUE平台能够评测的境界，需要另一个具备更高难度挑战的评测平台，也就是SuperGLUE
在评估一个模型的时候，仅通过ROUGE、BLEU SCORE评价模型还是太单薄了，并不能全面的反馈模型的能力。在相完整评估一个模型的能力的时候，最重要的是提供一套有效的评估模型。现在常见的模型的基准测试有 GLUE、SuperGLUE、HELM、MMLU等等。
Reusable-Cluster-Components-glue--glue-1.0.9.tar.bz2
实现： /** * 获取客户端浏览器类型 * @param string $glue 浏览器类型和版本号之间的连接符 * @return string|array 传递连接符则连接浏览器类型和版本号返回字符串否则直接返回数组 false为未知浏览器类型 */ function get_client_browser($glue = null) { $browser = array(); //获取客户端信息 $agent = $_SERVER['HTTP_USER_AGENT
有时候我们在开发中会遇到这样一种情况，例如：显示手机号我们需要将中间4位遮挡掉，一般使用“*”号代替，或是显示身份证号码是为了保护个人信息也同样需要遮挡掉4位，故可用到下列方式、代码进行实现：
【新智元导读】近日，微软最新的第5代图灵模型（T-NLRv5）同时问鼎SuperGLUE和GLUE两个排行榜，并且在GLUE基准的MNLI和RTE上首次实现了和人类相当的水平！
9999端口报错500，后面根据返回无意中搜到了如下文章，发现情况相符，于是可以确认是xxl-job服务，存在xxl-job RCE未授权远程命令执行
https://bruigtp.github.io/flowchart/articles/flowchart.html
参考链接： 在Python中使用BERT Tokenizer和TensorFlow 2.0进行文本分类
预处理见上一篇推文https://mp.weixin.qq.com/s/ZsUQogkqcPXkaNDIV8GhWg，本篇内容是合并两个处理好的CellChat对象，然后进行对比分析和可视化，因为有许多细节需要手动调整所以就不写成脚本了。
在前面的学习中我们可以了解到，执行器的任务执行都是在触发器触发下执行的。对于触发器如何路由、具体的调度策略等等我们后面再进行学习，本章的重点是来看一看执行器是如何被调用以及执行任务的。
将调度行为抽象形成“调度中心”公共平台，而平台自身并不承担业务逻辑，“调度中心”负责发起调度请求。
最近，专注于自然语言处理（NLP）的初创公司 HuggingFace 对其非常受欢迎的 Transformers 库进行了重大更新，从而为 PyTorch 和 Tensorflow 2.0 两大深度学习框架提供了前所未有的兼容性。
BERT 和微软新模型都采用了通用语言理解评估（GLUE）基准中的 11 项任务，并希望借助 GLUE 展示模型在广泛自然语言理解任务中的鲁棒性。其中 GLUE 基准并不需要知道具体的模型，因此原则上任何能处理句子和句子对，并能产生相应预测的系统都能参加评估。这 11 项基准任务重点衡量了模型在跨任务上的能力，尤其是参数共享或迁移学习的性能。
调度中心和执行器应用按官方文档配置正确并启动成功，在admin界面看不到我的执行器，只能看到xxl的demo执行器：
作者：matrix 被围观: 3,924 次 发布时间：2015-03-19 分类：PHP | 8 条评论 »
说到数据集成（Data Integration），简单地将所有数据倒入数据湖并不是解决办法。 在这篇文章中，我们将介绍如何轻松集成数据、链接不同来源的数据、将其置于合适的环境中，使其具有相关性并易于使用。
Facebook AI Research与DeepMind，华盛顿大学和纽约大学合作，推出了SuperGLUE，这是一系列基准测试任务，用于衡量现代高性能语言理解的AI的性能。
由图灵奖获得者、人工智能巨头Yoshua Bengio 和 Yann LeCun牵头创办的顶级会议ICLR，被誉为深度学习“无冕之王”，获得学术研究者们广泛认可。
机器之心报道 编辑：小舟、泽南 任何 transformer 变体、任何数据集都通用。 在一块消费级 GPU 上只用一天时间训练，可以得到什么样的 BERT 模型？ 最近一段时间，语言模型再次带火了 AI 领域。预训练语言模型的无监督训练属性使其可以在海量样本基础上进行训练，并获得大量语义语法知识，不论分类还是问答，似乎没有 AI 解决不了的问题。 然而，大模型既带来了技术突破，也对算力提出了无穷无尽的需求。 最近，来自马里兰大学的 Jonas Geiping、Tom Goldstein 讨论了所有关于扩
XXL-JOB是一个轻量级分布式任务调度框架，其核心设计目标是开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展。现已开放源代码并接入多家公司线上产品线，开箱即用。
从过年放假到现在，不知不觉已经在家窝了有超过一个星期了。温暖的被窝和爸妈准时做好的三餐总是告诉自己呆在家里是多么美好。啊！在这么寒冷的冬天，要是每天上班也能窝在家里，躺在温暖的被窝里办公，那该多么快乐啊，可惜这只是一个美梦。
SuperGLUE相比“前辈”GLUE大大提升了问题的难度，提出一年多以来，人类一直处于第一位。
1. 首先建立相关用户hacluster和组haclient，然后设定环境变量，最后就是安装heartbeat
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