最近开发了一个只有3个页面的微信投票小项目 基本流程:一个微信号一天只能对一个参与者投一次票且一天总共可以对不同参与者投10次票 首页内容:展示所有投票参与者以及其得票数,按照编号排序(支持点击投票) 排行页内容:展示所有投票参与者以及其得票数,按照得票数排序 详情页内容:展示指定参与者以及其得票数(支持点击投票) 后台略过… 项目上线后服务器cpu长时间负载100%,仔细查看后发现几个主要问题: 首页和详情页js中没有对触发异步请求的请求中状态(已发出请求且未收到响应[搜索,下一页加载,投票操作])没
转载请注明出处：Gaussic（一个致力于AI研究却不得不兼顾项目的研究生）。 代码已放到Github：Gaussic Github 1、关键词来源 百度新闻的首页显示了当前的热搜新闻词：
2022.10.27共发现匿名网络资讯信息188,046条；最近7天共发现匿名网络资讯信息556,982 条，同比增长-37.5% ；最近30天共发现匿名网络资讯信息2,538,330 条。
2022.11.1共发现匿名网络资讯信息30,409条；最近7天共发现匿名网络资讯信息469,165条，同比增长-23.0%；最近30天共发现匿名网络资讯信息2,418,679条。
在进入正文之前，我们先想象一个场景：如果对象 A（正文中的 Jesse）在航空系统的禁飞名单中，因而无法通过机场的护照人脸识别系统，也从未提交过护照照片。那么有没有办法帮助 Jesse 顺利地通过护照人脸识别系统呢？
一个多月没总结知识点了，差点连博客账号都忘了。。。好了，步入正题，在 Android 中调用摄像头拍照获取图片或者是从相册中选取图片是很常见的功能，比如某些 APP 上传头像的功能就是一个例子。 **因为 Android 7.0 的新特性规定，不同的应用之间不能再使用 file:// 类型的 Uri 共享数据了，否则会报异常，这就就是网上说的 Android 7.0 调用相机拍照崩溃的问题。官方推荐的做法是使用 FileProvider 来实现，**下面来看一下怎么实现这个 APP 中常见的功能：
https://cloud.tencent.com/document/product/866/37657
随着世界各地的组织都希望将其运营数字化，将物理文档转换为数字格式是非常常见的。这通常通过光学字符识别 (OCR) 完成，其中文本图像（扫描的物理文档）通过几种成熟的文本识别算法之一转换为机器文本。当在干净的背景下处理打印文本时，文档 OCR 的性能最佳，具有一致的段落和字体大小。
2022.10.25共发现匿名网络资讯信息51,776条；最近7天共发现匿名网络资讯信息609,339条，同比增长-12.9%；最近30天共发现匿名网络资讯信息2,654,384 条。
2022.11.23共发现匿名网络资讯信息133,972条；最近7天共发现匿名网络资讯信息564,087条，同比增长19.9%；最近30天共发现匿名网络资讯信息2,108,898 条。
本月主打数据结构，当然，月初的时候入门了MySQL。 不过吧，一直学一直学，人都学傻了，死读书读死书，以练代学，学以致用才是正道。 这不，我找到了一个数据结构的练手小项目，拿来练练，如果有兴趣，可以一起试试啊。
上一期我们提到：疫情之下我们不得不接受更加严格的身份认证，然而疫苗护照同时也带来隐私安全和数据泄露问题。这一期为您详细解读，为什么说数字身份解决方案可以化解这一难题。
参加微软2015 MVP全球峰会，漫长等待微软邀请函时提前填写好DS-160签证表单，收到邀请函复核DS-160并重新填写提交确认，登录缴费网站，缴费，预约面谈时间。
Stripe 是一家提供让个人或者公司在互联网上接受付款服务的科技公司。总部位于美国硅谷，目前在伦敦、巴黎、新加坡、东京等地区都有办事处。目前只支持34个国家和地区，其中并不包括中国大陆。
据荷兰媒体RTL Nieuws 当地时间12月12日报道，由于国际乒乓球联合会（ITTF）的服务器出现安全问题，数百名乒乓球运动员的护照细节和疫苗接种证明等信息被泄露，其中包括中国运动员马龙和樊振东的信息。
一项欧盟资助的项目正在开发自动化边境管控系统，让旅客接受测谎机器人的测试。该项目在边境管控中引入了人工智能。这个名为“智能边境管控”（iBorderCtrl）的系统将在希腊、匈牙利和拉脱维亚的机场试用，对欧盟入境旅客进行检测。
以色列《国土报》网站（www.haaretz.com）发布消息称，以色列将于2017年为全体公民构建生物身份识别数据库。 以色列内政部长Arye Dery宣布，从2017年开始，加入生物识别数据库将成为强制性措施。Dery表示：从现在起，任何在内政部具有身份档案的人，不管是身份证还是护照，都将拥有一个生物识别身份。以色列已经决定建立这样一个数据库，并将很快决定它包含哪些内容。 Dery补充说：“世界上许多其他国家认为他们的公民应该拥有智能的、安全的身份档案。以色列也正在加入这一群
如果你从来没使用过 Redis 数据库，那你肯定会问，为什么我们要学 Redis数据库，我只使用 MySQL 或 Oracle 就够了。其实 Redis 虽叫数据库，可又不是传统意义上的关系型数据库，Redis 是一个高性能的 Key-value 数据库。
最近参加了一个评测，是关于新闻个性化推荐。说白了就是给你一个人的浏览记录，预测他下一次的浏览记录。花了一周时间写了一个集成系统，可以一键推荐新闻，但是准确率比较不理想，所以发到这里希望大家加以改进。用
slashdot.org创办于1997年，是一个著名的科技新闻网站。它的稿件都是由读者投稿，编辑审核后发表。但是，真正有趣的部分却是它的读者留言。
通过几个问题，边检员了解你此行的目的，判断你是不是“危险分子”。但是，未来代替人类工作人员和你对话的，可能是这样一个设备——
2022.11.24共发现匿名网络资讯信息64,255；最近7天共发现匿名网络资讯信息603,254条，同比增长40.2%；最近30天共发现匿名网络资讯信息2,123,515条。
假期里的每一天都是宝贵的，如果你打算坐飞机去哪儿旅游的话，你很可能会在机场先晒一波登机牌，但是当你准备把它晒到社交平台（例如Facebook、Instagram和微博）的话，我建议你先考虑清楚。 一次去往香港的旅行 我认识Petr Mara已经很多年了，他是一个非常nice的人。他不仅是一名演说家、培训师和视频主播，而且他还是一名iOS&macOS开发人员。除此之外，他也很喜欢旅游。他和他的老婆在2016年5月份曾去往香港庆祝他老婆的生日，但Petr并没有告诉我他准备去多久。但是出于好奇心我得想办法知道他要
在悉尼机场旅行的澳洲航空乘客将成为首批在自动登记，行李托运，休息室使用和飞机登机中使用面部识别的旅客群体。
需求处理能力产品经理的核心能力模型的重要维度之一，作为产品经理每天要处理各种各样的需求，如果说需求分析聚焦的是单个业务或单个功能的挖掘转化，那么需求管理则更能体现一个PM运筹帷幄、有条不紊的大局观和节奏感，既能业务满意，也能研发认可，自己也不至于每天忙成小陀螺。
作者简介 周源，携程技术平台研发中心高级研发经理，从事软件开发10余年。2012年加入携程，先后参与支付、营销、客服、用户中心的设计和研发。 本文从计算机视觉的前世今生，到证件全文本OCR的实践，带你了解人工智能、计算机视觉、深度学习、卷积神经网络等技术。无论是计算机视觉的入门者还是从业者，希望都可以有所收获。 1、什么是OCR 光学字符识别（英语：Optical Character Recognition, OCR），是指对文本资料的图像文件进行分析识别处理，获取文字及版面信息的过程。 一般的识别过程包
Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保存在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。
“正确的鲸鱼识别”是一个由NOAA Fisheries在Kaggle.com数据科学平台上组织的计算机视觉竞赛。我们在deepsense.io的机器学习团队已经在竞赛中获得了第一名！在这篇文章中，我们将描述了我们的解决方案
编程统计候选人的得票数。有若干位候选人（n<=10），候选人姓名从键盘输入（候选人姓名不区分大小写，姓名最长为9个字节），若干位选民，选民每次输入一个得票的候选人的名字（姓名最长为9个字节），若选民输错候选人姓名，则按废票处理。程序自动统计各候选人的得票结果，并按照得票数由高到低的顺序排序。最后输出各选票人得票结果和废票信息。
从使用的数据类型，以及相关的机器学习技术的观点来看，互联网搜索经历了三代的发展历程。
Maarten de Rijke，荷兰阿姆斯特丹大学教授、信息与语言处理系统实验室主任、世界最著名的信息检索领域专家之一。Maarten de Rijke 教授领导的 ILPS 团队在多个计算机领域顶级会议如 NIPS、WWW、SIGIR 等以及顶级期刊如 ACM TOIS, IEEE TKDE 等上发表论文 700 余篇，据谷歌学术统计，Maarten de Rijke 教授目前论文引用数量超过 20000 次，h-index 为 66。Maarten de Rijke 教授担任 SIGIR、WWW、WSDM 和 CIKM 等大会主席，目前同时担任顶级期刊 ACM TOIS 和 FnTIR 的主编。
PS:其实jQuery-tmpl也给我们提供了一个思路，有些时候可以自己写模板，然后去使用，不一定要引用插件。
在实践中，我们使用 HTTP 请求将一些匿名指标从浏览器发送到服务器端。这些收集来的信息用于验证应用的行为是否正常、监控其质量和速度、服务恶化时发出警告等，也有助于通过统计分析和研究改善平台服务质量。
内容概览：说一件真事，知名大酒店万豪国际又遭遇了数据泄露。而面临他们上次类似事件被罚款，仅仅过去了不到两年。
关于区块链重要性的大多数解释都是从比特币和货币历史开始的。但钱只是区块链的第一个用例。它不太可能是最重要的。
对于区块链旅游行业而言，2018年是非常活跃的一年，许多创业公司纷纷涌现投身于这一行业，展示了这一颠覆性技术在旅游行业的实际用途。目前，区块链技术已应用到旅游行业的四个场景中。
测试「虚拟警察」的记者来自美国调查新闻网站 The Intercept，他们在今年年初通过塞尔维亚-匈牙利边境时展开了测试。记者诚实地回答了所有问题，但最后却被「虚拟警察」判断为说谎，在 16 道测试题中答错了 4 道，得分为 48 分（满分 100）。评估记者测谎结果的匈牙利警察说，系统建议她接受进一步的检查，尽管这些检查后来并没有进行。
据FindBiometrics网站报道，美国市场调查机构Acuity将其之前对移动生物识别技术增长的预期调高了一倍。在一份新的报告中，这家市场调查机构再次表示，到2018年，所有智能手机都将采用生物识别技术，且其他生物识别市场亦有增长空间。 Acuity估计，在人们目前使用的智能手机中，约7.5亿台采用了生物识别技术，占用户群总数的30%以上。到2018年，所有出货的智能手机都将采用这一技术，且生物识别技术在智能手机中的普及率在2020年将达100%。与此同时，我们在未来几年还将看到移动支付的兴起，预计到2
各位 Buffer 周末好，以下是本周「FreeBuf周报」，我们总结推荐了本周的热点资讯、安全事件、一周好文和省心工具，保证大家不错过本周的每一个重点！
AI 科技评论按：OpenAI 近日的一篇新文章简述了如何通过辩论使 AI 系统矫正自身的问题来保证系统的安全，人类是辩论的最终评价者。由于人类直接决定辩论胜负，所以人类可以让 AI 系统的价值取向始终与人类保持一致，作者认为这种方法可以保证 AI 系统的安全。AI 科技评论全文翻译如下。
这种辩论方法可视化为一个游戏树，类似于围棋这样的游戏，只是针对的对象变成了在叶节点上辩手举措和人类判断之间的句子。在辩论和围棋中，真解取决于整个树，但是强大的智能体选择的树的单一路径是整体的证明。例如，虽然业余围棋玩家不能直接评估职业移动的强度，但他们可以通过评估游戏结果来判断专家级玩家的技能。
当今世界，科技发展日新月异，科学新概念层出不穷，新技术工艺相继闪亮登场。纳米材料、信息技术、生物制药、节能环保科技领域的创新和研发引人注目，鼓舞人心。一项新的科技发明会在不知不觉中改变我们的生活，影响社会发展的历程。
OG：苹果公司为什么要花那么多钱买一家不挣钱的企业？ 通讯猿 新仔 新音乐产业收割基 “中本聪”是谁？比特币的发明者啊。 今年区块链的话题特别火，新仔之前也不免俗的聊过一次：玛利亚·凯莉等一箩筐巨星要掺和数字货币，音乐行业真的会因此获益吗？ 在那篇文章后面，有朋友留言说：每一个字都认识，连起来看不懂了。 “区块链”确实不好理解，所以，今天我们稍微聊慢一点点。便于大家理解。 先来说说，谁是“中本聪”。 中本聪，英文名叫Satoshi Nakamoto，是比特币的发明者。知道这点就够了，反正没有人知道
经过：航空软件bug直接导致Mariner 1号火箭在发射不久后就偏离了其预期运行轨道，任务控制中心在其发射293秒后就摧毁了火箭。
1，注册花生壳，并激活护照. 2，下载客户端并登录 3，验证域名绑定ip 右键：选择域名诊断： 查看指向ip与自己的公网ip是否匹配 4,设置自己的ip为固定ip（局域网） 5，登录路由器后台：19
Apache kafka允许客户端通过SSL进行连接。默认情况下SSL是禁止状态，可以根据需要开启。本文就是浪尖亲测，开启SSL认证。 1，为每一个kafka Broker创建SSL key和证书 第一步，部署HTTPS需要为在集群中的每台Broker创建key和证书。可以使用java的keytool完成这个任务。我们最初会将密钥生成到一个临时密钥库，以便我们稍后可以导出和签名。 keytool -keystore server.keystore.jks -alias localhost -validity
Redis5.x版本继承了4.x版本的所有功能增强以及新的命令。Stream数据结构Stream是Redis 5.0引入的一种新数据类型，它是一个全新的支持多播的可持久化消息队列。Redis Stream的结构示意图如图1所示，它是一个可持久化的数据结构，用一个消息链表，将所有加入进来的消息都串起来。Stream数据结构具有以下特性 1、Stream中可以有多个消费者组。2、每个消费组都含有一个Last_delivered_id，指向消费组当前已消费的最后一个元素（消息）。3、每个消费组可以含有多个消费者对
今天分享一篇谷歌在CIKM'18上发表的排序学习listwise损失函数优化的论文「LambdaLoss」[1]，可以认为是沿袭着微软早期代表性工作[2]的路线，即：
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