本文主要在debian配置，如果需要在CentOS上部署，需要修改大部分的路径，这里需要自行修改。
关于移动端网站优化的问题，很多用户都会咨询用哪种架构做移动站。不少SEOer貌似对独立移动站，也就是单独的m.domain.com站有不小的执念，认为独立移动站才是效果最好的。
info: A. Hamza, D. Ranathunga, H. H. Gharakheili, T. A. Benson, M. Roughan, and V. Sivaraman, “Verifying and Monitoring IoTs Network Behavior Using MUD Profiles,” IEEE Trans. Dependable and Secure Comput., vol. 19, no. 1, pp. 1–18, Jan. 2022, doi: 10.1109/TDSC.2020.2997898.
去年和朋友一块整的一篇存货，一直放在我的素材库里没有动，今天将它分享出来，当年这篇文章可是编辑了一个晚上，在这里感谢一下那些一直默默关注着我的朋友，本篇文章仅作为学习笔记来记录踩坑的历程。作者水平有限，希望大牛勿喷，如有错误，可在文章右下角留言。
该篇内容介绍基于论文《Relational inductive biases, deep learning, andgraph networks》[14]。
2012年初，开发人员开始销售Adwind家族的第一个基于Java的远程访问工具（RAT），称为“Frutas”。在随后的几年里它被改写了至少七次。它的其他名字包括adwind、unrecom、alien spy、jsocket、jbifrost、unknownrat和jconnectpro。
Curator是一个用来管理Elasticsearch索引的工具，使用它可以管理需要删除或保留的索引数据。
当前OpenFlow规范中的单个控制器解决方案对于大型多域网络来说是不可伸缩的，这是由于单个控制器处理能力的限制，由远程网络设备导致的延迟以及由于控制器和交换机之间的消息传递而导致的大量开销造成的。因此，需要一个具有多个控制器的分布式控制平面，每个控制器负责网络的一个部分(域)。在这些网络之间路由端到端QoS流需要收集最新的全局网络状态信息，例如每个链接的延迟、带宽和丢包率。然而在大型网络上这是一项困难的任务，因为问题的维度(大小)和网络运营商不打算详细共享内部精确的网络动态。因此，分布式QoS路由模型需要考虑所有这些挑战，以确保应用的端到端QoS最优。
本免费课程面向尚未接触过Power BI的一些服饰零售业销售主管、督导和店长朋友（其他岗位或行业也可参考），在没有基础的情况下，40分钟学会使用Power BI制作一个动态业绩看板。
机器之心原创 作者：Yanchen Wang 参与：panda 去年，Michael I. Jordan 实验室发表论文《CoCoA: A General Framework for Communication-Efficient Distributed Optimization》提出了一种用于机器学习的分布式优化的通用框架 CoCoA。机器之心技术顾问 Yanchen Wang 对该研究进行了深度解读。 引言 在做深度学习时，现代数据集的规模必需高效的设计和开发，而且理论上算法也要进行分布式优化。分布
麦肯锡McKinsey Insights APP展示了一种直观表现差异的哑铃图，如下图所示。
今天分享的内容是 KubeSphere 最佳实战「2024」 系列文档中的 openEuler 22.03 LTS SP3 安装 NVIDIA 显卡驱动。
业绩、成交笔数、销量、库存量等为主指标，为判断指标的健康度，我们常常需要横向比较，设置辅助指标，比如主指标在各店铺的排名，比如指标比同期的增长率。
Power BI为内置图表提供了丰富的辅助线，以便我们与目标值、平均值、中位值等进行对比。
这些天，在给博客的标签页(tag)添加跳转和 META 动态申明时，居然让我醍醐灌顶，发现之前的动态适配的做法是多么的苦逼和小白！ 总结前，先来回顾下小白张戈在移动适配这条道路上的摸爬滚打： 百度开放适配专用 sitemap 制作说明 360 站长平台移动适配文件制作说明 完美实现移动主题在 360 网站卫士缓存全开情况下的切换 移动搜索 SEO 分享：利用 Meta 声明来做百度开放适配 利用 Meta 申明来做百度、谷歌、雅虎、微软等搜索的开放适配 必须申明的是，本文的所有做法仅适合非响应式网站，并且需
请注意，本文编写于 739 天前，最后修改于 464 天前，其中某些信息可能已经过时。
随着模型运算量的增长和硬件技术的发展，使用GPU来完成各种任务的计算已经渐渐成为算法实现的主流手段。而对于运行期间的一些GPU的占用，比如每一步的显存使用率等诸如此类的信息，就需要一些比较细致的GPU信息读取的工具，这里我们重点推荐使用py3nvml来对python代码运行的一个过程进行监控。
info: W. X. Zhao et al., “A Survey of Large Language Models.” arXiv, Sep. 11, 2023. Accessed: Sep. 18, 2023. [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/2303.18223
CONCATENATEX常常用来连接字符，语法如下图所示，该函数在Power BI或者Excel 2016以上版本支持。
Edmund M. Clarke ，这位“模型检测先驱”，他这 75 年的人生，为科技的贡献无法计量。
上市公司的财报通常包含如下格式的表格。这个表格的困难之处在于，项目之间不是独立存在的，有些项目是由别的项目加减计算得到的。例如毛利等于收入减销售成本。 Excel有很大的灵活性，插入行就可以搞定这样的表格，Power BI则不然。
ORB-SLAM是西班牙Zaragoza大学的Raul Mur-Artal在2015年提出的视觉SLAM系统，它吸取了以往SLAM系统的优点，是当前开源SLAM系统中对精度、速度和细节综合处理较好的一个SLAM系统，而且支持单目、双目、RGBD多种传感器配置，具有很高的研究价值。由于ORB-SLAM原始论文涉及内容较多，研究起来有一定的入门难度，笔者将ORB-SLAM的论文进行翻译和归纳整理，做成PPT的形式，方便研究参考，希望能对大家有所帮助。
1、 #删除指定索引 curl -XDELETE -u elastic:changeme http://localhost:9200/acc-apply-2018.08.09 {"acknowledged":true} 2、#删除多个指定索引，中间用逗号隔开 curl -XDELETE -u elastic:changeme http://localhost:9200/acc-apply-2018.08.09,acc-apply-2018.08.10 3、#模糊匹配删除 curl -XDELETE -u e
到目前为止，只有少数实验成功地演示了大量的自治自组织机器人，而集群机器人的实践应用仍是一片空白。
从一系列图像中恢复物体的3D结构是计算机视觉研究中一个热门课题，这使得我们相隔万里就可以在google map中看到复活节岛的风景。这得益于图像采集自可控的条件（设备+环境等），使最终的重建效果的一致性和质量都很高；但这也限制了采集设备以及视角的差异。畅想一下，假如我们不使用专业设备，而是利用sfm技术根据互联网上大量的图片重建出这个复杂世界，那该多好呀！
本文介绍了卷积神经网络在计算机视觉领域的应用，包括图像分类、目标检测、语义分割、姿态估计等任务。同时，本文还介绍了如何使用卷积神经网络对图像中的语义信息进行建模，并针对具体任务设计相应的网络结构和损失函数。最后，本文对卷积神经网络的发展趋势和未来研究方向进行了展望。
之前遇到过一次赛门铁克很久的证书被Chrome弃用的问题，涉及到了查看证书。当然第一个大家会想到的是在浏览器中查看，但是总是感觉不够极客。后来摸索找到了终端查看网站证书的方法
网络接口卡 (NIC) 是现代高速网络系统的基本组件，支持 100 Gbps 的速度并提高可编程性。 将计算从服务器的 CPU 卸载到 NIC 可以释放大量服务器的 CPU 资源，这使得 NIC 成为提供有竞争力的云服务的关键。 因此，了解将网络应用程序卸载到 NIC 的性能优势和局限性至关重要。 在本文中，我们测量了来自全球最大 NIC 供应商之一的四种不同 NIC 的性能，支持 100 Gbps 和 200 Gbps。 我们表明，虽然当今的 NIC 可以轻松支持数百千兆位的吞吐量，但频繁执行 NIC 数据包分类器的更新操作（如网络地址转换器 (NAT) 和负载均衡器对每个传入连接所做的操作）会导致吞吐量急剧下降，高达 70 Gbps 或完全拒绝服务。 我们的结论是，所有测试的 NIC 都无法支持需要跟踪大量频繁到达的传入连接的高速网络应用程序。 此外，我们还展示了各种反直觉的性能假象，包括使用多个表对数据包流进行分类的性能影响
大前提 假如你不懂mysql中“=”和“:=”的区别，需要去补习一下这两个知识的用法。 关于mysql中“=”和“:=”的区别，可以参考我的另外一篇文章。https://blog.csdn.net/weixin_41261833/article/details/103509526 本文如果有不懂的地方，可以留言。 一、不分组排序 1、普通排名：从1开始，按照顺序一次往下排(相同的值也是不同的排名)。 -- 方法一 select m.*,@r :=@r + 1 as rank from mian62 m,(s
Opposition-based learning OBL 在 Tizhoosh(2005)[1]中首次引入了 OBL 作为一种新的计算智能方案。在过去的几年里，OBL 已经成功地应用于各种基于种群的进化算法中 [2]-[10]。众所周知，从当前种群中随机生成一个解决方案，往往会导致重新访问搜索空间中没有希望的区域[11]-[12]，这是一种低效的探索模式。OBL 的主要想法同时考虑候选的解决方案及其相反的解决方案。实验表明,如果没有先验知识优化问题,相反的候选解决方案比随机解能够到达全局最优的概率更高[
Power BI 2023年6月新推出的卡片图打开了图表新局面（不了解新卡片图参考此文：Power BI可视化的巅峰之作：新卡片图），环形图是常见的体现百分比的图表，通过添加SVG图标的方式，可以方便的为卡片图设置环形图。
Papers & Archives Graphics Conference Paper Link Archive (Ke-Sen Huang) Reproducible Research archive (image processing, vision, machine learning) (Xin Li) Mesh Libraries and Tools Surface_Mesh (D. Sieger, M. Botsch) GTS (2D dynamic/constrained Delaunay tr
之前介绍过VisActor可视化库，本文开始第一个模仿：子弹图，效果如下图所示，条形为实际值，红色的图标像一个图钉，为目标值：
Power BI 2022年5月更新的字段参数功能业务使用价值巨大，以至于本号连续更新相关内容，以下是前情提要：
正常情况下 在sql语句中我们要查找一个字段为null的数据，我们通常使用的方法是 select * from 表名 where 字段名 is null 在linq语句中我们可以直接使用
Query重构是解决搜索中查询文档不匹配的另一种方法，即将Query转换为另一个可以进行更好匹配的Query。Query转换包括Query的拼写错误更正。例如，【1】提出了一种源渠道模型，【2】 提出了一种用于该任务的判别方法。Query转换还包括Query分段【3】【4】【5】。受统计机器翻译 (SMT) 的启发，研究人员还考虑利用翻译技术来处理Query文档不匹配问题，假设Query使用一种语言而文档使用另一种语言。【6】利用基于单词的翻译模型来执行任务。【7】 提出使用基于短语的翻译模型来捕获查询中单词和文档标题之间的依赖关系。主题模型也可用于解决不匹配问题。一种简单而有效的方法是使用term匹配分数和主题匹配分数的线性组合【8】。概率主题模型也用于平滑文档语言模型（或Query语言模型）【9】【10】。 【11】对搜索中语义匹配的传统机器学习方法进行了全面调查。
导读 随着智能手机的高速普及，人们将更多时间放到了手机上，麻利的做着以前只能在电脑上才能完成的购物、聊天、信息获取等事情。如此一来，站长们对移动端的 SEO 也就越来越关注。当然，也各大搜索引擎也开始发力移动搜索，比如百度近期推出的2014 网站移动化大赛和开放适配、360 推出的移动适配等。而张戈对于移动适配也是关注已久，写过不少相关文章，现在就来分享一个通过 php 自动生成百度开放适配和 360 移动适配的专用 sitemap 文件的方法。 先再次回顾下，张戈关于百度开放适配和 360 移动适配的历次
“用户活跃表”记录了用户的登录信息，包括用户标识、用户登录日期，以及是否是新用户（如果是新注册的用户值为1；如果是老用户，值为0）。
上一篇：SpringSecurity集成JWT实现后端认证授权保姆级教程-认证配置篇 🤞上一节编写了对应的SpringSecurity的认证，本节开始进行SpringSecurity授权🤞
Introduction of How to submit PHP code to Online Judge Systems
大数据文摘作品 编译：魏子敏、龙牧雪 “所有的真理都经历了三个阶段：第一，被嘲笑； 第二，被强烈反对；第三，被不证自明地接受。“Gary Marcus引用叔本华的这段话为自己的另一篇万字长文进行了开篇，以回应他近期面对的“推特上的成千上万条质疑”。 1月初，一直对深度学习持质疑态度的纽约大学教授、人工智能创业者Gary Marcus在arxiv上发布了一篇长文，列举十大理由，质疑深度学习的局限性，在AI学术圈又掀起了一轮波澜。 Gary Marcus文章地址： https://arxiv.org/ftp/a
目前市面上有很多脑电设备都号称是便携式可移动的，但是笔者认为，今天我要介绍的Smarting这款脑电设备才是第一款真正意义上的便携式可移动EEG设备。为什么这样说，主要是因为Smarting的EEG信号采集器/放大器体积仅有82x51x12 mm，总量仅有60g，因此，这么轻巧的采集器可以直接挂在脑电帽子上（如图1所示），被试压根不会感觉到采集器的存在。除了这个最为显著的特点之外，Smarting的其他特点且听我慢慢介绍。
来源：PaperWeekly 作者：王凌霄 本文共2434字，建议阅读5分钟。 本文为大家分享了73篇论文，介绍深度学习的方法策略以及关键问题分析。 这两天我阅读了两篇篇猛文 A Brief Survey of Deep Reinforcement Learning 和 Deep Reinforcement Learning: An Overview，作者排山倒海的引用了 200 多篇文献，阐述强化学习未来的方向。 论文：A Brief Survey of Deep Reinforcement Lear
试想这样一个业务情景：有很多店铺需要展示每月业绩达成状况，又需要同时展示趋势。在Power BI矩阵中子弹图和折线组合是一种实现方式，DAX和SVG结合可以轻松实现。
IDC两台机器上部署了Nginx+Keepalived主从模式的LB代理负载层，现在需要对LB进行每日巡检和服务监控，利用SendEmail邮件监控。
例如一个学校图书馆的管理系统，如果是普通学生登录就能看到借书还书相关的功能，不可能让他看到并且去使用添加书籍信息，删除书籍信息等功能。但是如果是一个图书馆管理员的账号登录了，应该就能看到并使用添加书籍信息，删除书籍信息等功能。
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