想要让深度神经网络更快，更节能一般有两种方法。一种方法是提出更好的神经网络设计。例如，MobileNet比VGG16小32倍，快10倍，但结果相同。另一种方法是，通过去除神经元之间不影响结果的连接，压缩现有的神经网络。本文将讨论如何实现第二种方法。 我们将让MobileNet-224缩小25％。换句话说，我们要在几乎不损失精度的情况下，将把它的参数从400万个减少到300万个。 如何能做到这点 由于MobileNet比VGG16小32倍，但具有相同的精度，所以它必须比VGG更有效地捕捉知识。 事实上，VG
django-filter是单独的一个库，不属于djangorestframework中的，属于外部库引用进来使用。下面就来介绍下filter
过滤模块简介 执行时间和内容 过滤（filter）模块是过滤响应头和内容的模块，可以对回复的头和内容进行处理。它的处理时间在获取回复内容之后，向用户发送响应之前。它的处理过程分为两个阶段，过滤HTTP回复的头部和主体，在这两个阶段可以分别对头部和主体进行修改。 在代码中有类似的函数： ngx_http_top_header_filter(r); ngx_http_top_body_filter(r, in); 就是分别对头部和主体进行过滤的函数。所有模块的响应内容要返回给客户端，都必须调用这两个接口。
1. top命令的显示 在这个例子中，它将显示如下信息tasks,memory,cpu和swap.按 q 退出窗口。 # top 2. 用 -O（大写字母O）排序。 按 （Shift+O) 通过字段字母对字段进行排序，例如按 a 用 PID 对进程进行排序的字母 (Process ID）。 使用top对进程 ID 进行排序 键入任意键以返回到已排序的主窗口PID顺序如下图所示。按 q 退出退出窗口。 排序进程 ID 3. 显示特定用户进程 使用带有u选项的top命令将显示特定User过程细节。 # top
0.25 版本开始支持 query 方法，可读性上又获得大幅提升，类似 sql 查询数据的写法，更加人性化。
协同过滤（Collaborative Filtering）算法是一种利用用户历史行为数据和物品属性之间的关系，预测用户对未知物品喜好程度的算法。它基于一个假设，即如果两个用户在过去喜欢的物品相似，那么他们在未来也可能会喜欢相似的物品。
很多刚接触awk,sed等命令时，看到帮助文档一堆参数，一堆符号感觉有点慌，我刚开始学习时也出现过这样的问题，这篇文章从我们工作遇到的问题出发，由浅入深，重点在于阐述其工作原理和最常用的用法（覆盖我们工作80%的就很满意了），作为通读性强的文章希望能利用上下班的时间就能看懂，树立一个awk能帮我们解决哪些问题的意识。当然高级用法可以基本本篇给的思路去摸索，另外会不定期的更新使用的例子。
作者 | Merlin Schäfer 编译 | VK 来源 | Towards Data Science
标准处理流程：读取数据后对矩阵进行标准的处理流程，包括 QC 过滤，数据标准化以及检测差异表达的基因组。
其实，一开始我有往布隆过滤器那边考虑，但是布隆过滤器只能大致的判断一个 ip 是否已经存在，而不能去统计数量，不符合该场景。
推荐系统是一种利用算法为用户提供个性化推荐的技术，广泛应用于电子商务、社交媒体和内容平台等领域。在这篇博客教程中，我们将使用 Python 实现一个简单的基于协同过滤的推荐系统模型，帮助你了解推荐系统的基本原理和实现方法。
对于排名前 10 的品类，分别获取每个品类点击次数排名前 10 的 sessionId。(注意: 这里我们只关注点击次数, 不关心下单和支付次数) 这个就是说，对于 top10 的品类，每一个都要获取对它点击次数排名前 10 的 sessionId。 这个功能，可以让我们看到，对某个用户群体最感兴趣的品类，各个品类最感兴趣最典型的用户的 session 的行为。
对基础模型进行 scaling 是指使用更多数据、计算和参数进行预训练，简单来说就是「规模扩展」。
在学习和应用推荐算法的过程中，发现越来越多的文章在描述深度学习应用在推荐系统上的方法，不可否认深度学习的发展给推荐系统带来了巨大的进步，但是传统的经典算法仍然是非常值得学习的，毕竟可以作为一个比较高的baseline，同时也是快速上手和搭建推荐系统的好方法，因此这篇文章就主要总结和梳理一下传统的经典召回算法。
说明： 这个属于个人的一些理解，有错误的地方，还希望给予教育哈～ 此处以caffe官方提供的AlexNet为例. 目录： 1.背景 2.框架介绍 3.步骤详细说明 5.参考文献 背景： AlexNet是在2012年被发表的一个金典之作，并在当年取得了ImageNet最好成绩，也是在那年之后，更多的更深的神经网路被提出，比如优秀的vgg,GoogleLeNet. 其官方提供的数据模型，准确率达到57.1%,top 1-5 达到80.2%. 这项对于传统的机器学习分类算法而言，已经相当的出色。 框架介绍: Al
以上来自于百度百科介绍，协同过滤（collaborative filtering）在我们推荐系统中发挥了巨大作用，譬如抖音会基于你的点赞记录等推送视频，淘宝会基于你的浏览记录等推送商品，这些其实都离不开协同过滤算法。
前段时间有个网友给我发了个网址，说找到个专门做钓鱼网站的连接，让我看看，然后就引出了一系列事件。
很多大数据计算都是用 SQL 实现的，跑得慢时就要去优化 SQL，但常常碰到让人干瞪眼的情况。
作者：Shaohui Lin、Rongrong Ji、Feiyue Huang 等
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作者简介：minlonglin，AI平台部Y项目组员工。2012年毕业于中国科学技术大学计算机科学与技术学院，读博期间主攻集成学习、类别不平衡分类等方向，期间曾在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems发表类别不平衡分类的相关论文。此前在TEG\内部搜索平台部(现改名为AI平台部)\智能算法组从事新闻推荐的点击率预估相关工作，现在AI平台部Y项目组，从事自然语言处理相关工作。 概述协同过滤算法是推荐系统中的最基本的算法，该算法不仅
花下猫语：今天继续给大家分享一篇好文章，有助于 Python 进阶的。Python 是一门支持面向对象的语言，但它跟典型的面向对象语言不完全相同。如何在 Python 中写出良好的面向对象代码呢？全文较长，建议收藏后慢慢阅读。
您有兴趣了解 Elasticsearch 向量搜索的特性以及设计是什么样子吗？一如既往，设计决策有利有弊。本博客旨在详细介绍我们在 Elasticsearch 中构建向量搜索时候如何做各种选择。
分享是一种态度 一、背景知识 文献：https://www.aging-us.com/article/103695/text GSE：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/
前几天，有一位小伙伴在后台给我留言，说自己有几十个微信群，自己精力有限，没法看过来，想要筛选一些高质量的群，让我是否能帮忙想想办法。
scater 这个R包很强大，是McCarthy et al. 2017 发表的，包含的功能有： Automated computation of QC metrics Transcript quantification from read data with pseudo-alignment Data format standardisation Rich visualizations for exploratory analysis Seamless integration into the Bioco
https://github.com/uber-go/goleak是一个检测goroutine泄漏的工具，首先我们看下如何使用，然后分析下源码实现，看看它的具体原理。起一个groutine泄漏的例子。
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0×00起因 这期XSS挑战的起因是在阅读“Modern Web Application Firewalls Fingerprinting and Bypassing XSS Filters”过后，在其中发现了一个很有趣的话题。那就是在圆括号被过滤的情况下，如何去执行javascript。测在文中笔者给出来了这样的解决方案： <a onmouseover="javascript:window.onerror=alert;throw 1> 这是一个通过抛出异常的方式来执行alert()的方案。那么,还
识别图像中的感兴趣区域并用边界框和类标签对其进行标记是计算机视觉中的一项关键任务，即目标检测。这项任务有许多应用，并且随着深度学习的发展得到了显著改进。在过去的几十年里，已经开发了几种特殊的一阶段和两阶段目标检测模型。R-CNN家族是最著名的两阶段目标检测器，包括Fast R-CNN和Faster R-CNN。
[TOC] 1.Listener 1) 基础介绍 Q:Listener是什么?有什么用？ 答:Listener监听器，用于监听某一个事件的发生。 Q:监听器的内部机制是什么? 答:实就是接口回调，事件
接口相关代码都放在src/api/api.js里面，调试接口的时候我们首先需要新建一个自己的host，然后替换要调试的host
下载回源日志：http://admin.cdn.oa.com/tools/hy_log_url.html
相信各位 SRC 大佬和渗透测试人员在日常的工作中都会有这样的困惑，那就是项目范围和进度的控制。不同项目的工作范围以及当前的工作进度进行管控，这就是 Project Black 存在的意义所在。
top 命令我想大家都挺熟悉吧！Linux 下的 top 命令有点类似于 Windows下的任务管理器，能够实时动态地监控并显示系统中各个进程的资源占用状况，是 Linux下常用的性能监控和分析工具。
六、商品类别数据展示 6.1. 商品类别数据接口 （1）商品分类有两个接口： 一种是全部分类：一级二级三级 一种是某一类的分类以及商品详细信息： 开始写商品分类的接口 （2）序列化 给分类添加三
41.height height() 类型：number height(value) 类型：self height(function(index,oldHeight){...}) 类型：self 获取对象集合中第一个元素的高度，或者设置对象集合中所有元素的高度。 $('#foo').height() //123 $(window).height() //838（viewport height）
首先该版本的vue指令值支持一下几种类型以及通过dirParser.parse要返回的数据：
查看服务器性能及快速故障定位 适应环境 - Linux 连通性
在 Windows 应用开发中，如果需要操作其他的窗口，那么可以使用 EnumWindows 这个 API 来枚举这些窗口。
广播作为四大组件之一，使用方式也是多种多样的，既可以自己在manifest中注册，也可以在java代码中动态注册，既可以接收由系统发出的广播，也可以接受自己定义并发送的广播。
另外，注意最好每次运行代码之前，都要清空一下变量，然后设置不要将字符型变成因子型向量
在 Linux 环境下 top 命令都不陌生，它以实时动态的方式查看系统的整体运行情况，综合了多方信息监测系统性能和运行信息的实用工具，通过 top 命令所提供的互动式界面，可以用热键来进行管理。
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