说明：UDPSpeeder很早前博客就介绍过，是一个双边网络加速工具，本身是加速UDP流量，但也可以加速TCP/UDP/ICMP，而网络游戏也是走的UDP，我们可以用来配合SSTap来最大改善我们的游戏体验，近期作者发布windows版本客户端，使用更加方便了，这里就大概的讲下方法。 简介 UDPspeeder作用是给udp流量加冗余和纠错(RS code)，牺牲一定的流量(通常可小于0.5倍)，让网络达到接近零丢包。 可以单独加速udp，或配合V皮N加速全流量(tcp/udp/icmp)。 最佳的适用场景
在没有Frp穿透开源出来的时候，链接远程网络通常是采用向日葵或者TeamViewer，并且在做渗透测试的时候面对的目标常常是处于内网之中;在以往的渗透中拿到了服务器权限后，个人最常使用的内网代理方式是 reGeorg + Proxifier/proxychains，虽然是脚本代理的方式，但使用快捷方便，能够迅速访问到内部网;但是但是随着目标内网环境越来越大，这种脚本形式代理的局限性越来越明显；
作者：matrix 被围观: 18,895 次 发布时间：2019-03-22 分类：零零星星 | 5 条评论 »
这两天安装逆向工具 pwntools 和 pwndbg 可把爷给整懵了，由于 IDA Pro 在 Windows 上运行，所以用双系统的话不方便，一般都是虚拟机或者子系统安装这两个工具，但我尝试了各种方法，最后还是在自己双系统 ubuntu 上成功安装，这就来记录一下踩过的坑。
特定的需求下面需要查看matlab运行的主机相关信息，故分享一下相关的2个函数方法system和gpuDevice。
定义：假设$V$是数域$\mathbb{F}$上的线性空间，在$V$上定义了一个二元函数$\left<\alpha, \beta\right>$，若
对于$\alpha, \beta \in V$，将$\sigma(\alpha, \beta)$记为$\left<\alpha, \beta\right>$，若$\sigma$满足：
$$ \begin{aligned} &y=\beta_0+\beta_1x+\epsilon,\quad \epsilon \sim N(\mu, \sigma^2) \ &E(\epsilon)=0,D(\epsilon)=\sigma^2>0 \Longrightarrow E(y)=\beta_0+\beta_1x \end{aligned} $$
对于\alpha, \beta \in V，将\sigma(\alpha, \beta)记为<\alpha, \beta>\sigma满足：
整理自统计机器学习附录C。 目录： 原始问题 对偶问题 原始问题与对偶问题的关系 1、原始问题 $\underset{x \in R^n} {min} \quad f(x)$ $s.t. \quad c_i(x) \leq 0,\quad i=1,2,...,k $ $\ \qquad h_i(x)=0,\quad i=1,2,...,l$ 引入拉格朗日函数：$L(x,\alpha,\beta)=f(x)+\sum_{i=1}^k\alpha_ic_i(x)+\sum_{j=1}^l\beta_i \qu
设V是\mathbb{F}上的线性空间，\alpha_1,\alpha_2,...,\alpha_p和\beta_1,\beta_2,...,\beta_q是V中的两个向量组，\beta\in V
excel表格中有4列数，分别为RMF计算得到的 β，γ，势能面及组态，需要挑选出相同 β 值下势能面最低时的组态。为了减小数据量，先将 β 值保留两位小数。
在逻辑回归中，我们将二元因变量Y_i回归到协变量X_i上。下面的代码使用Metropolis采样来探索 beta_1和beta_2 的后验Yi到协变量Xi。
框架为SpringBoot+Mybatis，本篇主要记录了在IDEA中搭建SpringBoot多模块项目的过程。
在上期内容中，我和大家介绍了双向孟德尔随机化研究，今天我将简单介绍一下两步孟德尔随机化研究（two step Mendelian randomization，two step MR）。与双向MR相似的是，两步MR也是由两次双样本MR分析构成，具体原理如下图所示：
之前推送了一篇题为《浅谈脑电的theta频段振荡》的文章，对theta频段振荡进行了简单介绍。本文紧接上述文章，对beta频段振荡进行简单介绍。同样，本文不求对beta振荡做广而宽的全面介绍，内容也可能不是来自最新文献，而是对beta振荡做一个简单的梳理，希望对beta振荡不熟悉的朋友可以通过本文对beta振荡有一个基本的了解。如要对beta振荡有深入的了解，可以在本文的基础上查询最新文献研究。
最近回顾神经网络的知识，简单做一些整理，归档一下神经网络优化算法的知识。关于神经网络的优化，吴恩达的深度学习课程讲解得非常通俗易懂，有需要的可以去学习一下，本人只是对课程知识点做一个总结。吴恩达的深度学习课程放在了网易云课堂上，链接如下（免费）： https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm
互联网发展迅速，不进步就等于在落后，2019年前半年都要过去了，热门新技术你掌握了吗？
上一篇文章里，我们主要介绍了不同组还有版本下的资源操作对象，以及资源操作对象工厂和工厂的实例化。该工厂是对于某一组下某一个版本资源操作对象的工厂，那么对于这些工厂对象是如何获取到的呢，kubernetes 提供了 clientset 这个对象用来获取所有的工厂，换句话来说，clientset 就是资源操作对象工厂的工厂。本篇文章里我们主要来介绍这个对象。
原文链接：http://tecdat.cn/?p=18840 这篇文章中我们可以编写自己的代码来计算套索(lasso)回归， 我们必须定义阈值函数 R函数是 thresh = function(x,
#beta分布介绍 相信大家学过统计学的都对 正态分布 二项分布 均匀分布 等等很熟悉了，但是却鲜少有人去介绍beta分布的。
一、Momentum 1. 计算dw、db. 2. 定义v_db、v_dw \[ v_{dw}=\beta v_{dw}+(1-\beta)dw \] \[ v_{db}=\beta v_{db}+(1-\beta)db \] 3. 更新dw、db \[ dw=w-\alpha v_{dw} \] \[ db=b-\alpha v_{db} \] 二、RMSprop 1. 计算dw、db. 2. 定义s_db、s_dw (这里的平方是元素级的) \[ s_{dw}=\beta s_{dw}+(1-\be
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要使用 Commander.js 库，您必须安装 Node.js。在 Linux 上，您可以使用包管理器安装 Node。例如，在 Fedora、CentOS、Mageia 等上：
在机器学习中，我们经常会遇到给定某些约束条件求解某个函数最大值或最小值的情况，称之为约束最优化，通常的做法是利用拉格朗日对偶性将原始问题转化为对偶问题，通过解对偶问题进而得到原始问题的解. 在机器学习的很多方法中都有用到此方法，如最大熵模型和SVM.
矩阵A\cong B的充分必要条件是存在m阶可逆矩阵P及n阶可逆矩阵Q，使PAQ=B
1.生成关于x1~N(5,3)，x2～N（100,10），error～N（0,1） 2.自己定一个实际对线性回归模型，并计算得到真实的y y = 1.5+0.8x1+1.8x2+error 3.对x1，x2 进行线性拟合，当然这里也可以自写函数用最小二乘法原理，进行参数对估计 4.提取的每一个beta1，beta2 5.计算他的均方误差，计算公式
上周的Quantocracy里面有一篇感觉挺有意思，A Deep Dive into the Low Beta Premium ，文章链接可以去翻翻上周的推文，里面介绍了许多关于beta的文献及研究结论，以后有空可以找找看
在支持向量机和最大熵模型中都会用到拉格朗日对偶性，主要为解决约束最优化问题，通过将原始问题转换为对偶问题求解。为方便理解，遂记录下简单的概念的结论，有理解不当的地方望多提意见~
背景：在深度学习优化算法，如:Momentum、RMSprop、Adam中都涉及到指数加权平均这个概念。为了系统的理解上面提到的三种深度学习优化算法，先着重理解一下指数加权平均(exponentially weighted averages) 定义 指数移动平均（EMA）也称为指数加权移动平均（EWMA），是一种求平均数的方法，应用指数级降低的加权因子。 每个较旧数据的权重都呈指数下降，从未达到零。 m个数据的数据集\({[\theta_1,\theta_2,...,\theta_m]}\) ； 平均
来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/329810387
最近公司项目准备开始重构，框架选定为SpringBoot+Mybatis，本篇主要记录了在IDEA中搭建SpringBoot多模块项目的过程。
Kubernetes v1.16 于 2019 年 9 月发布，大家最需要关注的是部分API将弃用。
线性空间是定义在数域 F 上满足某些运算规律的向量集合，而数域本身也是一种特殊的集合。所以我们先讲数域，再讲线性空间
本文介绍了深度学习的可解释性和可视化工具，并提供了几种实现方式。通过这些工具，我们可以更好地理解模型的工作原理，从而更好地进行优化和调试。
\lim_{x\to0} \frac{\sin x}{x} = 1 \lim_{x\to oo} (1+\frac{1}{x})^x = e \lim_{x\to 0} (1+x)^\frac{1}{x} = e x\rightarrow 0 (1+x)^\alpha \implies 1+\alpha x 1+\alpha x \implies (1+x)^\alpha \sin x \implies \tan x \implies x e^x \implies 1+x x \im
在互联网发展的过程中，广告成为了互联网企业盈利的一个很重要的部分，根据不同的广告形式，互联网广告可以分为：
最小二乘法，说白了其实就是解决线性回归问题的一个算法。这个算法最早是由高斯和勒让德分别独立发现的，也是当今十分常见的线性拟合算法，并不复杂。
因变量（Y）与自变量（X）间的线性关系并非一般性特征，引入非线性（nonlinearities）关系很有必要。在应用研究中，最常见的非线性关系通常有两种：
在广告系统中，一个重要的指标是CTR。ctr=点击(Click)/曝光(Impression)。
JavaScript 是一种为 Web 开发的语言，但它的用处已经远远超出了互联网的范畴。由于 Node.js 和 Electron 这样的项目，JavaScript 既是一种通用的脚本语言，也是一种浏览器组件。有专门设计的 JavaScript 库来构建命令行界面。是的，你可以在你的终端中运行 JavaScript。
在Visual Studio 2015 RTM和Windows 10正式发布之前，微软把开源.NET升级到了beta5，带来了一些增强和改变。和Visual Studio 2015 RC一起安装的ASP.NET 5运行时是beta4，前几天微软发布了这个运行时的beta5版本。整个升级包括如下几个方面： .NET执行环境（DNX） 支持Nuget v3，恢复包的速度更快 支持全新的.NET目标框架监测器（TFM） 在project.json中可以设置语言和发布说明的链接 消除了JSON.NET的固定版本
相关关系是指变量之间存在的不确定的数量关系。这种关系与函数关系最大的区别是一个变量的取值不能由另一个变量唯一确定。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/144311.html原文链接：https://javaforall.cn
Termius Beta是一款SSH客户端软件，适用于Mac操作系统。它可以帮助用户连接和管理远程服务器，并提供了多种远程连接协议，如SSH、Telnet、Mosh等。同时，它还具备良好的安全性、稳定性和可靠性，能够保证用户在远程连接过程中的顺畅体验。因此，它主要适用于需要经常进行远程连接的开发人员、系统管理员等用户群体。
上一篇文章的内容中，我们主要进行介绍了 kubernetes schema 这个重要概念。从数据结构角度上看，其中包括了它是如何来维护 group/version/kind 和资源 model 的对应关系，资源 model 和默认值函数的对应关系，不同资源版本之间相互转化函数的对应关系等等。从实现接口角度看， schema 实现了一系列接口，从而具备了创建资源对象，给资源对象赋默认值，识别资源对象类型，完成资源对象本版之间的转换，完成资源的 label 标签转化等功能。在本篇文章里， 我们主要介绍不同版本的资源到 schema 对象中的注册。
大家好，猫头虎博主来了！🐾 今天我们将一起探讨Go 1.18 Beta 2的新鲜出炉的更新。这个版本继续增强对泛型、fuzzing以及全新的Go工作区模式的支持。一起来看看这些激动人心的进展吧！🌟
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