转眼间暑假已经过去一大半了，大家有没有度过一个充实的假期呢？小编这两天可忙了，boss突然说发现了一个很有趣的开源求解器：OR-Tools。经过一番了解，小编发现它对于为解决优化问题而烦恼的小伙伴真的非常有用，于是赶紧来和大家分享分享。下面让我们一起来看看OR-Tools到底是何方神圣吧！
维护配置信息 如java编程经常遇到配置项,比如数据路连接的url,password等等。通常这些配置文件需要放在服务器上，但需要更改配置文件的时候需要去服务器上更改。但是随着分布式系统的兴起，由于许多服务器都有配置文件，一台台的更改配置文件相当麻烦，因此需要一种服务，能够高效且可靠的完成配置项的更改等操作，并保证各配置项在每台服务器上的一致性。所以有必要将zookeeper当成所有集群的一个配置中心，当zookeeper中过的配置发生变华的时候，会通知集群中的服务器重新获取最新的配置信息。 分布式锁 分布式环境中，一个服务可能部署在多台机器上，一个调用也可能设计多台机器多个进程，zookeeper提供了一种临时有序节点机制，可以生成分布式锁，进而保证分布式环境下的数据一致性。 集群管理 一个集群中的某些服务器宕机或者加入到该集群时，zookeeper会将这些消息通知给集群中的其他服务器，以调整存储和计算等任务的分配和执行等，此外zookeeper还会对故障的服务器做出诊断并尝试修复 生成分布式ID 在过去的单表单库型系统中，通常可以使用数据库字段自带的AUTO_INCREMENT属性来属性来唯一标识一条记录。此时我们就可以用zookeeper在分布式环境下生成全局唯一ID。做法如下：每次要生成一个新的id时，创建一个持久顺序节点，创建操作返回的节点序号，然后把比自己节点小的删除即可。
外部虽然修改了时区和时间，但是docker容器中的时间并没有修复，所以需要将外部的文件引入到内部里。
问题描述 crontab中设置每天12:00启动任务，结果发现每天20:00才启动。 问题分析 明显是时区不一致造成的， 所以需要从时区设置入手 解决方案 查看并修改 本地时区 查看 more /etc/localtime 备份： cp /etc/localtime /etc/localtime.bak 设置本地时区 设置本地时区为 Shanghai cp -pf /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai /etc/localtime 修改 Contab 时区 v
自然图像的物体实例模式识别任务，比如人脸识别、人体解析和场景关系识别，其整体思路大多采用局部定位再分而治之，即先使用检测算法定位图像中的目标个体，再针对其做相对应处理；此时，图像处理的实例即是一个个局部区域（空间位置）。
Pod是Kubernetes项目里定义的最小可调度单元，是Kubernetes对应用程序的抽象。在这篇文章里我将会介绍Kubernetes里Pod的基本概念，使用方式，生命周期以及如何使用Pod部署应用。读这篇文章的朋友我会默认你已经了解Kubernete是用来解决什么问题的，以及电脑上已经安装了Minikube这个能试验Kubernetes功能的工具。如果尚未做好这些准备工作，推荐先去看下面的两篇文章做好准备工作后再来学习这里的内容。
accton 命令是 Linux 系统进程管理命令之一，它的作用是打开进程统计，如果命令后面不带任何参数，就是关闭进程统计。
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】AI模型不光要学会理解语言，还得成为语言学家！ 试图让计算机理解人类的语言一直是人工智能领域迈不过的难关。 早期的自然语言处理模型通常采用人工设计特征，需要专门的语言学家手工编写pattern，但最终效果却并不理想，甚至AI研究一度陷入寒冬。 每当我开除一个语言学家，语音识别系统就更准确了。 Every time I fire a linguist, the performance of the speech recognizer goes up.
RevoScaleR中的rxDTree函数使用基于分类的递归分区算法来拟合基于树的模型得到的模型类似于推荐的ř包rpart包产生的模型支持分类型树和回归型树。; 与rpart包一样，差异由响应变量的性质决定：因子响应生成分类树; 数字响应生成回归树。
zookeeper的使用 zookeeper介绍 Zookeeper是一个集中式的服务，包括管理配置信息，命名服务，提供分布式的同步,以及提供分组服务等。所有这些类型的服务都在分布式应用中以不同形式在使用。 安装zookeeper [root@alex ~]#tar xf zookeeper-3.3.6 [root@alex ~]#mv zookeeper-3.3.6 zookeeper [root@alex ~]# cd /opt/zookeeper/conf/ [root@alex conf]# cp
作者 | Giacomo Zucco 译者 | 天道酬勤 责编 | 徐威龙 出品 | 区块链大本营（blockchain_camp) 在本文中，我们将基于使用数字拼图作为重现稀缺性方式的思想，及基于供应控制机制以赋予数字货币一定硬度的重要性，以探索货币的概念。通过签名和脚本以及称为CoinJoin的技术证明所有权。 证明所有权：签名 我们的资金计划使我们第二次把注意力集中在人的话题和“谁”的问题上。 你为发行新sat确定了条件，但转让它们又如何呢？谁有权更改共享资产负债表中的数据，转移所有权呢？ 如果
本文介绍了LSF-SCNN模型在短文本分类和答案选择问题上的应用。首先，作者介绍了模型的基本原理和结构，然后详细阐述了模型在两个数据集上的实验结果。实验结果表明，模型在两个数据集上均获得了较高的准确率，在答案选择问题上表现尤为突出。
1.N3-Mapping: Normal Guided Neural Non-Projective Signed Distance Fields for Large-scale 3D Mapping
本文介绍数据仓库中Data Vault建模的过程描述，并举一个示例以加深对相关概念的理解。
Galera负载均衡器（Galera Load Balancer，GLB）为客户端请求提供了一个简单的TCP连接平衡功能，其与Galera Cluster的关系类似于MySQL Router之于组复制。它从另一个轻量级负载均衡器Pen中汲取灵感，开发考虑了可伸缩性和性能，但仅限于平衡TCP连接。GLB提供了以下几个功能：
二值神经网络 (BNN)指的是weight和activation都用1-bit来表示的模型架构，相比FP32的浮点神经网络，它可以实现约32倍的内存减少，并且在推理过程中可以用xnor和popcount这样的位运算来替代复杂的乘法和累加操作，从而大大加快模型的推理过程，所以BNN在模型压缩与优化加速领域存在着巨大的潜力
有网友让ChatGPT参加了SAT考试。SAT的满分为1600分，其中阅读400分，文法400分，数学800分。
安装参考链接https://blog.csdn.net/qiunian144084/article/details/79192819
"Attention Is All You Need"是一篇于2017年发表的开创性论文，首次介绍了Transformer模型。
本文是《Rust in action》学习总结系列的第四部分，更多内容请看已发布文章：
GLOBGM v1.0 数据集是全球地下水建模的一个重要里程碑，提供了 30 弧秒 PCR-GLOBWB-MODFLOW 模型的并行实施。该数据集由 Jarno Verkaik 等人开发，以赤道约 1 公里的空间分辨率全面展示了全球地下水动态。该数据集利用两个模型层和 MODFLOW 6 框架，利用现有的 30′′ PCR-GLOBWB 数据进行模拟，使研究人员能够探索全球范围的地下水流动态。计算实现采用消息传递接口并行化，便于在分布式内存并行集群上进行高效处理。
initLimit=10 follower节点启动后与leader节点完成数据同步的时间
zoo.cfg配置文件分析 tickTime=2000 zookeeper中最小的时间单位长度 （ms） initLimit=10 follower节点启动后与leader节点完成数据同步的时间 syncLimit=5 leader节点和follower节点进行心跳检测的最大延时时间 dataDir=/tmp/zookeeper 表示zookeeper服务器存储快照文件的目录 dataLogDir 表示配置 zookeeper事务日志的存储路径，默认指定在dataDir目录下 clientPort
环境 首先准备两个版本不一样Nginx https://nginx.org/download/nginx-1.18.0.tar.gz https://nginx.org/download/nginx-1.14.2.tar.gz 下载Nginx [root@localhost down]# https://nginx.org/download/nginx-1.18.0.tar.gz [root@localhost down]# https://nginx.org/download/nginx-1.14.2.t
丰色 萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 什么，最懂表情包的中文开源大模型出现了？？！ 就在最近，来自清华的一个叫VisualGLM-6B的大模型在网上传开了来，起因是网友们发现，它连表情包似乎都能解读！ 像这个腊肠犬版蒙娜丽莎，它不仅准确理解了这是腊肠犬与蒙娜丽莎的“合体照”，还点出了这只是一幅虚构作品： 又像是这个正在出租车后熨衣斗的男子，它也一眼看出了“不对劲”的地方： 值得一提的是，在此前GPT-4刚发布时，网友们也同样将它用来测了测常识理解能力： 就如同弱智吧问题是大模型
来源：机器之心 本文长度为10085字，建议阅读15分钟 本文结合基础应用示例系统性的为你讲解概率图模型。 概率图模型是人工智能领域内一大主要研究方向。近日，数据科学家Prasoon Goyal在其博客上发表了一篇有关概率图模型的基础性介绍文章。文章从基础的概念开始谈起，并加入了基础的应用示例来帮助初学者理解概率图模型的实用价值。本文对该文章进行了编译介绍。 第一部分：基本术语和问题设定 机器学习领域内很多常见问题都涉及到对彼此相互独立的孤立数据点进行分类。比如：预测给定图像中是否包含汽车或狗，或预测
概率图模型是人工智能领域内一大主要研究方向。近日，Statsbot 团队邀请数据科学家 Prasoon Goyal 在其博客上分两部分发表了一篇有关概率图模型的基础性介绍文章。文章从基础的概念开始谈起，并加入了基础的应用示例来帮助初学者理解概率图模型的实用价值。机器之心对该文章进行了编译介绍。 第一部分：基本术语和问题设定 机器学习领域内很多常见问题都涉及到对彼此相互独立的孤立数据点进行分类。比如：预测给定图像中是否包含汽车或狗，或预测图像中的手写字符是 0 到 9 中的哪一个。 事实证明，很多问题都不在上
Linux 内核（以下简称内核）是一个不与特定进程相关的功能集合，内核的代码很难轻易的在调试器中执行和跟踪。开发者认为，内核如果发生了错误，就不应该继续运 行。因此内核发生错误时，它的行为通常被设定为系统崩溃，机器重启。基于动态存储器的电气特性，机器重启后，上次错误发生时的现场会遭到破坏，这使得查找 内核的错误变得异常困难。
选自statsbot 作者：Prasoon Goyal 机器之心编译 参与：Panda 概率图模型是人工智能领域内一大主要研究方向。近日，Statsbot 团队邀请数据科学家 Prasoon Goyal 在其博客上分两部分发表了一篇有关概率图模型的基础性介绍文章。文章从基础的概念开始谈起，并加入了基础的应用示例来帮助初学者理解概率图模型的实用价值。机器之心对该文章进行了编译介绍。 第一部分：基本术语和问题设定 机器学习领域内很多常见问题都涉及到对彼此相互独立的孤立数据点进行分类。比如：预测给定图像中是否包
脸谱网配电网地图 Facebook制作了一个模型，帮助绘制全球中压（MV）电网基础设施，即连接高压输电基础设施和为消费者服务的低压配电的配电线路。这里的数据是六个选定的非洲国家的模型输出：马拉维、尼日利亚、乌干达、刚果民主共和国、科特迪瓦和赞比亚。网格图是用一种新的方法制作的，它采用了各种公开的数据集（夜间卫星图像、道路、政治边界等）来预测现有中压电网基础设施的位置。该模型的文件和代码也是可用的，因此全球的数据科学家和规划者可以复制该模型，将模型的覆盖范围扩大到尚未有此数据的其他国家。前言 – 床长人工智能教程
来源：机器之心 本文长度为10085字，建议阅读15分钟 本文结合基础应用示例系统性的为你讲解概率图模型。 概率图模型是人工智能领域内一大主要研究方向。近日，数据科学家Prasoon Goyal在其博客上发表了一篇有关概率图模型的基础性介绍文章。文章从基础的概念开始谈起，并加入了基础的应用示例来帮助初学者理解概率图模型的实用价值。本文对该文章进行了编译介绍。 第一部分：基本术语和问题设定 机器学习领域内很多常见问题都涉及到对彼此相互独立的孤立数据点进行分类。比如：预测给定图像中是否包含汽车或狗，或预测图像中
Protocol Simulation：模拟协议并建立对应于HLPSL规范的特定MSC（Message Sequence Charts，消息序列图）；
期待已久的检测经典又来来了一波强袭——yolov5。其实yolov5没有完整的文件，现在最重要的应该是把yolov4弄清楚，在目标检测领域中受益匪浅，可以在某些场景得到较高的提升。今天我们还是给大家分享yolov4，下一期我们将yolov5好好讲清楚！
---------------------------------接Part 7------------------------------
论文收录结果出炉后，有人欢喜有人愁：一方面，各位落选者先后抒发了自己的遗憾；而另一方面，各位论文被收录的实力派也纷纷晒出了自己收到的论文收录通知。针对大家在 IJCAI 2019 论文收录方面的更多疑问，后续 AI 科技评论会在 IJCAI 2019 程序委员会主席（Sarit Kraus）的专访中为大家带来答案。而在此之前，我们不妨先来温习一下 IJCAI 近 20 年以来摘得「杰出论文奖」（Distinguished Paper Award）的二十九篇论文，并从这些最佳论文中一窥 AI 这些年来的发展轨迹。
有大量的特征被认为可以提高卷积神经网络（CNN）的精度。需要在大型数据集上对这些特征的组合进行实际测试，并对结果进行理论验证。某些功能只对某些模型进行操作，某些问题只对某些模型进行操作，或只对小规模数据集进行操作；而某些功能（如批处理规范化和剩余连接）则适用于大多数模型、任务和数据集。本文假设这些通用特征包括加权剩余连接（WRC）、跨阶段部分连接（CSP）、跨小批量规范化（CmBN）、自对抗训练（SAT）和Mish激活。本文使用了新功能：WRC、CSP、CmBN、SAT、误激活、马赛克数据增强、CmBN、DropBlock正则化和CIoU丢失，并将其中一些功能结合起来，以达到以下效果：43.5%的AP（65.7%的AP50）用于MS COCO数据集，在Tesla V100上以65 FPS的实时速度。
文件的属性信息在之前的文章： 每天学一个 Linux 命令（17）：chmod 中有介绍，文件类型信息一般都是位于文件权限信息之首的位置。
鄙人并非见多识广，虽然写过很多关于 文本处理 方面的东西（例如，一本书），但是，对我来说， 语言处理（linguistic processing） 是一个相对新奇的领域。如果在对意义非凡的自然语言工具包（NLTK）的 说明中出现了错误，请您谅解。NLTK 是使用 Python 教学以及实践计算语言学的极好工具。此外，计算语言学与人工 智能、语言/专门语言识别、翻译以及语法检查等领域关系密切。 NLTK 包括什么 NLTK 会被自然地看作是具有栈结构的一系列层，这些层构建于彼此基础之上。那些熟悉人工语言（比如
选自adventuresinmachinelearning 机器之心编译 参与：李诗萌、刘晓坤 本文详细介绍了 word2vector 模型的模型架构，以及 TensorFlow 的实现过程，包括数据
贝叶斯算法是一种常用的概率统计方法，它利用贝叶斯定理来进行分类和预测。其在计算机还没有出现前几十年就存在了，那个时候科学家们都是用手算的，是最早的机器学习形式之一，该算法基于统计学原理，通过已知的先验概率和观测到的数据，更新对事件发生概率的估计。因为有着一个很强的假设，每个数据特征都是独立的，这也是条件独立的前提条件，也叫"朴素的"的假设，故叫朴素贝叶斯算法。
简介 过去几年，深度神经网络在模式识别中占绝对主流。它们在许多计算机视觉任务中完爆之前的顶尖算法。在语音识别上也有这个趋势了。 虽然结果好，我们也必须思考……它们为什么这么好使？ 在这篇文章里，我综述一下在自然语言处理（NLP）上应用深度神经网络得到的一些效果极其显著的成果。我希望能提供一个能解释为何深度神经网络好用的理由。我认为这是个非常简练而优美的视角。 单隐层神经网络 单隐层神经网络有一个普适性（universality）：给予足够的隐结点，它可以估算任何函数。这是一个经常被引用的理论，它被误解和应用
将环境数据和生物数据按下图形式放入一个表格中，首列为样品名，首行为环境理化因子或者相关生物参数名称。数据选择适当的标准化，例如，除pH外，所有环境数据进行log处理。
Nginx 的语法形式是： location [=|~|~*|^~|@] /uri/ { … } ，意思是可以以“ = ”或“ ~* ”或“ ~ ”或“ ^~ ”或“ @ ”符号为前缀，当然也可以没有前缀（因为 [A] 是表示可选的 A ； A|B 表示 A 和 B 选一个），紧接着是 /uri/ ，再接着是{…} 指令块，整个意思是对于满足这样条件的 /uri/ 适用指令块 {…} 的指令。
由于公司年底要更换办公地点，所以最近投了一下简历，发现面试官现在很喜欢问dubbo、zookeeper和高并发等。由于公司没有使用dubbo，只知道dubbo是一个远程服务调用的分布式框架，zookeeper为分布式应用程序协调服务。因此，本周查阅资料整理下zookeeper学习笔记。
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】让AI参加法考、高考、公务员考试的话，能拿几个offer？ 随着语言模型的能力越来越强，现有的这些评估基准实在有点小儿科了，有些任务的性能都甩了人类一截。 通用人工智能（AGI）的一个重要特点是模型具有处理人类水平任务的泛化能力，而依赖于人工数据集的传统基准测试并不能准确表示人类的能力。 最近，微软的研究人员发布了一个全新基准AGIEval，专门用于评估基础模型在「以人为本」（human-centric）的标准化考试中，如高考、公务员考试、法学院入
1.查找文件 find / -name filename.txt 根据名称查找/目录下的filename.txt文件。 2.查看一个程序是否运行 ps –ef|grep tomcat 查看所有有关tomcat的进程 3.终止线程 kill -9 19979 终止线程号位19979的线程 4.查看文件，包含隐藏文件 ls -al 5.当前工作目录 pwd 6.复制文件包括其子文件到自定目录 cp -r sourceFolder targetFolder 7.创建目录 mkdir newfolde
在《Linux中的文件查找技巧》一文中，我们已经知道了文件查找的基本方法，今天我们介绍find命令的一些高级使用技巧。它能满足我们一些更加复杂的需求。
无法直接从 HuggingFace[1] 下载模型时，可借助 https://github.com/AlphaHinex/hf-models 仓库，使用 GitHub Actions[2] 构建一个 Docker 镜像，在镜像中用 huggingface_hub[3] 下载好所需模型，再将镜像推送至 Docker Hub[4]，最后以下载镜像方式曲线下载模型。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
