大家好,我又滚回来更新了 终于找到PS 2020了 这次更新连图标也变了,对!图标变圆了。 Adobe Photoshop,简称“PS”,是由Adobe Systems开发和发行的图像处理软件。...(以上内容来自 百度百科) 相比以前PS 2020增加了许多新的功能 整个界面也感觉高端了不少 云文档 PS 2020增加了新的云文档功能 从字面意义来看就是可以把你的做好的作品保存到云端 这个功能实现你和他人协助使用...自动抠图 自动抠图对我来说可真是爽爆了 ps 2020在快速选择工具和魔棒工具中,加入了“对象选择工具”,也就是智能抠图。...但要注意的是智能抠图不适用边界不清或带有毛发的图片 除了这些,PS 2020版本还有预设分组、变换工具更统一、更强大的属性面板、智能对象到图层、更强大的转换变形…… 下载 没钱只能找破解版了 Adobe
---- 一文搞明白SAD DNS (Side channel Attacked DNS)/ CVE-2020-25705 前言 本文试图理顺和归纳ACM CCS 20上UC Riverside和清华大学的研究人员宣布的针对域名系统...(DNS)的新攻击——SAD DNS(Side channel AttackeD DNS)的原理和细节,已被记录为 CVE-2020-25705 论文本体与基础知识: 论文:DNS Cache Poisoning...Attack Reloaded: Revolutions with Side Channels 关于DNS:一文搞明白DNS与域名解析 关于DNS缓存投毒:一文搞明白DNS缓存投毒 1、SAD DNS...服务组成的 2、SAD DNS 原理 首先需要明确的是:SAD DNS 本身还是DNS缓存投毒,可参见一文搞明白DNS缓存投毒,简明图如下: 问题在于2008年之后,源端口随机化被普遍部署,使得攻击从原先的只需要猜测事务...而这里的6.6.6.6,就是攻击者意欲让DNS解析器相信的IP地址,即攻击者控制的DNS服务器,这样被攻击的DNS解析器所有向xxx.com的访问都被劫持了 2、在DNS解析器后面处理多个后端服务器 许多公共
在amd yes的2020年,如果非要买一个笔记本,那么amd一定是最好的选择,因为性价比真的很香。下面就推荐几款amd轻薄本。...2020联想小新pro13 搭载R7 4800的cpu,拥有8核16线程,对于我们日常办公使用可以说是绰绰有余。此外它还拥有全高清IPS镜面一体化屏幕,绝对带给你视觉震撼。
采用Pure DNS的智能解析方案,几十个人用问题应该不大。所以看到的就自用,不要大规模扩散宣传,腾讯云小水管受不住。...之前一直在用中科大的dns,但是最近他们貌似改ip了,解析超慢的,一时竟找不到替代品,于是便萌生了这样的想法——自建dns。...此dns非常普通,仅仅比普通dns多了一个拦截广告的功能(而且还只能拦截广告联盟的,要是他图片和js在本地我也无能为力)。...屁话说了那么多,ip该发出来了:118.24.168.102(已禁ping) 一键搭建属于自己的dns服务器 目前处于测试阶段,注意必须使用国内服务器,带宽多大都没关系 自带屏蔽广告规则,采用PureDns
有个小伙伴看了一则美国服务商声称自己的DNS(1.1.1.1)是互联网最快的公共服务的新闻后,询问小编是不是真的要比国内常用的DNS或者说运营商自动分配的DNS服务要厉害很多?...针对这个问题,先和大家聊一下什么是DNS吧。...DNS(Domain Name System)简单点来说,就是用来翻译网站IP的一种工具,让大家不用在浏览器中输入每个网站的IP地址(也就是XXX.XXX.XXX.XXX),直接用www.XXX.com...好的DNS服务翻译的速度比较快,我们浏览起来也就没有障碍了。 至于上面所说的1.1.1.1的DNS服务是不是最快,或者说是不是最适合我们的?...那我们应该怎么选择适合自己的DNS服务加快自己上网速度呢?不想使用运营商提供的DNS的话,就手动在网卡上进行设置下,填入国内常见的DNS服务。
ECAI2020,第 24 届欧洲人工智能大会,此次会议共收到了 1443 篇有效论文,其中 1363 篇完整论文和 80 篇短论文,最终接收了 365 篇完整论文和 36 篇短文,接受率为 26.8%...(论文标题关键字可视化词云) 推荐论文列表 下面罗列下 ECAI2020 会议中的 7 篇推荐系统相关的论文。...一篇基于密钥共享的社会化推荐论文,涉及到推荐系统中的安全与隐私问题,同样值得一读。...目前的推荐结果大多由平台和算法主导,用户比较被动,只能默默的接收着推荐引擎输送过来的推荐结果。推荐的过于单一或者推荐的不感兴趣,用户没有调优与反馈的权利。...设计可交互的推荐系统不仅可以通过数据的迭代来更新推荐算法,还可以通过人机交互的方式帮着推荐算法来感知人们的感情色彩,使得推荐系统不仅能推断用户对于物品的喜好,还能感知用户对于推荐算法本身的调优方向。
作者:一元,炼丹笔记小编 RecSys2020推荐系统特征工程汇总 背景 这是RecSys2020大会上由NVIDIA一堆大佬所分享的关于推荐系统中特征工程的Tutorial,此处我们抛开相关的加速等模块...,直接深入最核心的也是大家最喜欢的特征工程模块,来看看大厂是如何做推荐系统相关的特征工程的。...这是一份非常通用的特征工程技巧手册, RecSys2020推荐大赛冠军的特征工程基本都包含在下面的技术之中。 特征工程技巧 1.
本文介绍 ICML2020 中 4 篇与推荐系统相关的论文。...分别为: 低通协同过滤推荐的图卷积网络 推荐系统中 Pap@k 度量的优化与分析 有序非负矩阵分解在推荐中的应用 推荐系统中的长期社会福利优化:一种约束匹配方法 ? 1....https://proceedings.icml.cc/static/paper_files/icml/2020/530-Paper.pdf 图卷积网络(GCN)广泛应用于推荐等图数据学习任务中。...https://proceedings.icml.cc/static/paper_files/icml/2020/1095-Paper.pdf 现代推荐和通知系统必须稳健地应对数据失衡、建议/通知数量限制以及用户之间的异类接触...https://proceedings.icml.cc/static/paper_files/icml/2020/3138-Paper.pdf 大多数推荐系统(RS)研究假设用户的效用可以独立于其他代理
本文介绍的是IJCAI-2020论文《Deep Feedback Network for Recommendation》,作者论文作者是来自腾讯微信的谢若冰、凌程、王亚龙、王瑞、夏锋和林乐宇研究员。...作者 | 谢若冰 编辑 | 丛 末 1 导语 在推荐系统中,用户的显式反馈、隐式反馈、正反馈和负反馈都能够反映用户对于被推荐物品的偏好。这些反馈信息在推荐系统中十分有用。...2 模型背景与简介 推荐系统在日常生活中被广泛使用,为用户获取信息与娱乐提供便利。推荐系统算法往往基于用户与系统的交互,这些交互行为可以大致分为以下两类:显式反馈与隐式反馈。...仅考虑CTR导向目标的推荐模型往往会遇到以下两个问题: (1)CTR导向目标只关注用户喜欢什么,没有关注用户不喜欢什么。这样,模型的推荐结果容易同质化和趋热化,损害用户体验。...直观而有效的模型也使得DFN能成功在工业级推荐系统中得到部署和验证。 我们预测用户的显式反馈,特别是显式负反馈的信息将会未来推荐系统中起到更加重要的作用,在发掘推荐系统可解释性同时提升用户体验。
CCAI 2020年8月29日-30日 2020年中国人工智能大会(Chinese Congress on Artificial Intelligence 2020,简称“CCAI 2020”)将于8月...CCAI 2020以“智周万物”为主题,探讨人工智能作为引领未来的战略性技术,如何以周知万物的学术境界赋能未来,带动时代发展,实现互联世界的远大理想。
目录 前言 推荐论文列表 前言 第43届国际信息检索研究和发展大会(SIGIR)将于2020年7月25-30日在美丽的中国西安举行。...想提前了解对话推荐(Conversational RS,CRS)的朋友,可以公众号后台回复【CRS】获取对话推荐系统最新综述。...推荐论文列表 本次只对大会的长文(Full Papers)进行梳理,因此共整理出63篇关于推荐系统的论文。...;随后是基于图的推荐、鲁棒的推荐系统;其次是提升推荐效率的文章、基于知识的推荐以及解决冷启动问题的推荐文章、组推荐、对话推荐系统;最后是强化学习推荐、跨域推荐、可解释推荐以及兴趣点推荐。...当然其他类别中也包含了许多有意思的研究,比如消除推荐偏置(Bias)的文章、分布式训练推荐系统的文章以及如何retrain推荐系统的文章等。
写在前面 近期对推荐系统颇为感兴趣,正巧看到今年KDD Cup赛题中有两道都是推荐相关的,借着这次机会学习学习。...本文将对KDD Cup 2020 Challenges for Modern E-Commerce Platform: Debiasing 数据进行了初探与可视化处理,便于各位更为直观理解赛题数据与建模目标...文末给出 KDD Cup 2020 赛题交流群 一、基本介绍 1.1 赛题背景 如何推荐过去很少曝光的物品,以对抗推荐系统中经常遇到的马修效应。...str(x) for x in doc[i]] model = Word2Vec(doc, size=128, window=5, min_count=3, sg=0, hs=1, seed=2020...要做到既能推荐对,又能推荐的够新颖。 鱼遇雨欲语与余:深入理解推荐系统:召回zhuanlan.zhihu.com ?
本文介绍 IJCAI 2020 中 2 篇基于会话推荐的论文。分别为: 基于会话推荐的协同自注意力网络 基于增量式会话推荐的记忆增广神经模型 1....https://www.ijcai.org/Proceedings/2020/0359.pdf 基于会话的推荐因其能够为匿名用户提供推荐而成为研究热点。...文章生成推荐的前5个项目。粗体表示最好的结果(越高越好),次好的用下划线表示 2....https://www.ijcai.org/Proceedings/2020/0300.pdf 对隐私的日益关注激发了人们对基于会话的推荐(SR)的兴趣,SR 不使用除当前浏览器会话中观察到的个人数据外的其他个人数据...文章表明,现有的神经推荐系统可以用于具有较小增量更新的增量SR场景,以减轻计算开销和灾难性遗忘。
作为自然语言处理(NLP)领域的顶会,其中有一些涉及NLP技术的推荐系统论文也会投稿于此。...推荐相关论文列表 本次ACL2020大会共整理出5篇关于推荐系统的论文,其中涉及到2篇对话推荐系统和3篇新闻推荐系统。...不难发现,由于ACL为自然语言处理相关的会议,所以推荐系统的比重较小,另外,接收的推荐系统论文中都涉及NLP相关的技术。 另外,本篇文章还整理出了ICML2020中关于推荐系统的论文4篇。...推荐系统-ACL2020 Dynamic Online Conversation Recommendation https://www.aclweb.org/anthology/2020.acl-main....acl-main.331.pdf https://github.com/zxshamson/dy-conv-rec 推荐系统-ICML2020 Graph Convolutional Network
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嘿,记得给“机器学习与推荐算法”添加星标 ---- 协同过滤是推荐系统恒久不变的主题。...CF:Efficient Heterogeneous Collaborative Filtering without Negative Sampling for Recommendation [AAAI2020...推荐系统的数据稀疏性是一个固有的挑战,因为推荐系统的大部分数据都来自于用户的隐式反馈。这就带来了两个困难: 一是大部分用户与系统的交互很少,没有足够的数据进行学习; 二是隐式反馈中不存在负样本。...这个道理拿到推荐系统中也说得通,毕竟推荐过程也是通过找物品和用户之间的相似性来进行推荐。...这种迁移学习模型被称为文本增强领域适应推荐(TDAR)方法。
本文不扯蛋,就扯扯这2020年顶会必看的推荐系统的论文 & 其摘要。如有兴趣炼丹提升自己开发推荐系统效果的,可以持续关注我们的公众号!...本文我们汇总了25篇AAAI2020与推荐系统相关的论文&其对应的摘要。...现有的许多基于知识的推荐方法都取得了更好的效果,通常是通过对知识图中用户和商品之间的路径进行推理来进行推荐。...本文针对用户隐含反馈的交互式推荐问题,提出了一种新的多样化推荐模型,即多样化上下文组合Bandit(DC2B)。具体而言,DC2B在推荐过程中采用了决定点过程,以提高推荐结果的多样性。...在注意机制的启发下,我们确定了推荐解释的重要上下文,并学习了多风格用户商品交互的联合表示,以提高推荐性能。通过对三个真实数据集的大量实验,验证了该框架在推荐性能和推荐解释方面的有效性。 14.
前言 最近整理了AAAI2020会议中关于推荐系统的论文,同时通过代码分析了下所接收论文的标题,发现了一些研究的热点以及趋势。...49), Adversarial(74), Reinforcement(49), Convolutional(42), Recurrent(16)等; 主要面向的研究任务有分类、回归、识别、追踪等,其中推荐的比重所占也不小...推荐相关的文章 特此从1590篇论文中筛选出与推荐相关的27篇文章供大家提前阅读,提前领略牛人的最新想法。...总结 随着推荐系统的重要性越来越大,研究推荐的人逐渐在增多;随着工业界所产生的用户数据越来越多,工业界研究推荐的优势也越来越大。...此次会议上出现了许多推荐的应用,比如音乐推荐、兴趣点推荐、旅游推荐、论文推荐等;同时也有相关的研究放到冷启动、推荐效率等问题上。
第14届推荐人自己的年会RecSys已在9月22日到26日在线上举行。大会围绕着推荐系统相关问题进行了3场KeyNotes,5场Tutorials,接收了41篇长文,26篇短文。...通过对主题演讲以及教程的总结发现,此次大会主要聚焦在了推荐系统中的Bias问题以及对话推荐系统、对抗机器学习在推荐中的应用等。...其中对论文的总结发现,除了以下列出的大类外,还有一些非常有意思的工作,比如对可复现性和公平对比的思考、多智能体强化学习与推荐系统的结合、对矩阵分解和神经协同过滤方法的思考等等。 一....可解释性推荐 Explainable Recommendation for Repeat Consumption....回复"RecSys2020"获取合集,更多接收的论文可以访问:https://dblp.org/db/conf/recsys/recsys2020.html
https://zhuanlan.zhihu.com/p/261077109 编辑 | 海边的拾遗者公众号 本文仅作学术交流,如有侵权,请联系后台删除 KDD(https://www.kdd.org/kdd2020.../)是推荐领域一个顶级的国际会议。...本次接收的论文按照推荐系统应用场景可以大致划分为:CTR预估、TopN推荐、对话式推荐、序列推荐等。...同时,GNN、强化学习、多任务学习、迁移学习、AutoML、元学习在推荐系统的落地应用也成为当下的主要研究点。
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