Grafana v8.0 的重大变更包括对告警系统的重构；新的可视化改进，包括状态时间线、状态历史和直方图面板；实时流；可以重用的库面板；和细粒度的访问控制，允许企业客户确保其组织中的每个人都具有适当的访问级别。
用户可以将 BIG-IP ®系统配置为转换通过系统的数据包中的 IP 地址。用户可以为网络地址转换 (NAT) 和源网络地址转换 (SNAT) 配置对象。
用户只需要几分钟，就可以把自己的程序“Docker 化”。Docker 依赖于“写时复制” (copy-on-write)模型，使修改应用程序也非常迅速，可以说达到“随心所致，代码即改” 的境界。
AutoMapper是一个简单的对象映射框架(OOM),对象映射原理是把一种类型的输入对象转换为不同类型的输出对象,通俗讲就是通过一些约束讲一种类型中数据自动映射到另一数据类型中
1.为什么使用MapStruct 在开发中你可曾遇到如下这样的问题?MyBtatis从数据库中查询的数据映射到domain的实体类上，然后有时候需要将domain的实体类映射给前端的VO类，用
Redis作为一款性能优异的内存数据库，支撑着亿级数据量的社交平台，也成为很多互联网公司的标配。这里将以Redis Cluster 集群为核心，基于最新的Redis5版本，从原理到实战，玩儿转Redis集群。
网络地址转换（Network Address Translation，简称NAT）是一种在网络中使用的技术，它允许将私有网络中的IP地址映射到公共网络上，从而实现多个设备共享单个公共IP地址。在Linux系统中，我们可以使用一些工具和配置来实现网络地址转换。
Docker 是一个开源的应用容器引擎，让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的镜像中，然后发布到任何流行的 Linux或Windows操作系统的机器上，也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制，相互之间不会有任何接口。
MapStruct是一个Java注解处理器，它的主要功能是自动生成类型安全、高性能且无依赖的bean映射代码。这个工具基于“约定优于配置”的原则，极大地简化了Java Bean类型之间的映射实现过程。
原文：https://mysqlserverteam.com/whats-new-in-mysql-8-0-generally-available/
MapStruct是一种类型安全的bean映射类生成java注释处理器。 我们要做的就是定义一个映射器接口，声明任何必需的映射方法。在编译的过程中，MapStruct会生成此接口的实现。该实现使用纯java方法调用的源和目标对象之间的映射，MapStruct节省了时间，通过生成代码完成繁琐和容易出错的代码逻辑。。
MongoDB中，在使用到分片的时候，常常会用到chunk的概念，chunk是指一个集合数据中的子集，也可以简单理解成一个数据块，每个chunk都是基于片键的范围取值，区间是左闭右开。例如，我们的片键是姓名的第二个字母，包含了A-Z这26中可能，理想情况下，划分为26个chunk，其中每个字母开头的姓名记录即为一个chunk。
自 DataGrip 2023.3 发布以来，已整合 Lets-Plot 库，实现数据可视化。该可视化功能可用于所有三种类型的网格：
【导读】近日，针对无人驾驶中端到端模型缺乏训练数据以及训练数据噪声大、模型难解释等问题，来自卡内基梅隆大学、Petuum公司的Eric P. Xing等学者发表论文提出基于无监督现实到虚拟域统一的端到端自动驾驶方法。该方法具有如下优势：1）将从不同源分布中收集的驾驶数据映射到一个统一的域; 2）充分利用标注的虚拟数据，这些数据是可以自由获取的; 3）学习除了一个可解释的、标注的驾驶图像表示方法，其可以专门用于车辆指挥预测。所提出的方法在两个公路行驶数据集的大量实验表明了方法的性能优势和可解释能力。 论文：
当应用程序将数据存储在永久性存储中（例如flat file，XML文件或数据库的持久性数据）时，它被称为数据的持久性。 关系数据库是企业应用程序用来保存数据以供重用的最常见的数据存储之一。
给出一个来自领域A的单一图像x和一组来自领域B的图像，我们的任务是生成x在B中的类似物。我们认为，这项任务可能是一项关键的人工智能能力，它强调了认知代理在这个世界上的行动能力，并提出了经验证据，表明现有的无监督领域翻译方法在这项任务上失败。我们的方法遵循一个两步过程。首先，为领域B训练一个变异自动编码器。然后，给定新的样本x，我们通过调整接近图像的层来创建A域的变异自动编码器，以便直接适应x，而只间接适应其他层。我们的实验表明，当对一个样本x进行训练时，新方法和现有的领域转移方法一样好，当这些方法享受来自领域A的大量训练样本时。我们的代码可在https://github.com/sagiebenaim/OneShotTranslation 公开。
此漏洞编号CVE-2010-2883，看着是一个很简单的栈溢出漏洞，但是也要看怎么玩了。这个漏洞是Adobe Acrobat Reader软件中CoolType.dll在解析字体文件SING表中的uniqueName字段的调用了strcat函数，但是对参数没有做出判断，没有检查uniqueName字段长度，导致了栈溢出漏洞。此漏洞影响版本如下： Adobe Acrobat 8.0 Adobe Acrobat 8.1 Adobe Acrobat 8.1.1 Adobe Acrobat 8.1.2 Adobe Acrobat 8.1.3 Adobe Acrobat 8.1.4 Adobe Acrobat 8.1.5 Adobe Acrobat 8.1.6 Adobe Acrobat 8.1.7 Adobe Acrobat 8.2 Adobe Acrobat 8.2.1 Adobe Acrobat 8.2.2 Adobe Acrobat 8.2.4 Adobe Acrobat 9.0 Adobe Acrobat 9.1 Adobe Acrobat 9.1.1 Adobe Acrobat 9.1.2 Adobe Acrobat 9.1.3 Adobe Acrobat 9.2 Adobe Acrobat 9.3 Adobe Acrobat 9.3.1 Adobe Acrobat 9.3.2 Adobe Acrobat 9.3.3 Adobe Acrobat Apple Mac_Os_X Microsoft Windows Adobe Acrobat_Reader 8.0 Adobe Acrobat_Reader 8.1 Adobe Acrobat_Reader 8.1.1 Adobe Acrobat_Reader 8.1.2 Adobe Acrobat_Reader 8.1.4 Adobe Acrobat_Reader 8.1.5 Adobe Acrobat_Reader 8.1.6 Adobe Acrobat_Reader 8.1.7 Adobe Acrobat_Reader 8.2.1 Adobe Acrobat_Reader 8.2.2 Adobe Acrobat_Reader 8.2.3 Adobe Acrobat_Reader 8.2.4 Adobe Acrobat_Reader 9.0 Adobe Acrobat_Reader 9.1 Adobe Acrobat_Reader 9.1.1 Adobe Acrobat_Reader 9.1.2 Adobe Acrobat_Reader 9.1.3 Adobe Acrobat_Reader 9.2 Adobe Acrobat_Reader 9.3 Adobe Acrobat_Reader 9.3.1 Adobe Acrobat_Reader 9.3.2 Adobe Acrobat_Reader 9.3.3 这次我用的是9.0版本。
用于语义分割的实域自适应仿真已被积极研究用于自动驾驶等各种应用。现有的方法主要集中在单个源设置上，无法轻松处理具有不同分布的多个源的更实际的场景。在本文中，我们建议研究用于语义分割的多源域自适应。具体来说，我们设计了一个新的框架，称为多源对抗域聚合网络（MADAN），它可以以端到端的方式进行训练。首先，我们为每个源生成一个具有动态语义一致性的自适应域，同时在像素级循环上一致地对准目标。其次，我们提出了子域聚合鉴别器和跨域循环鉴别器，以使不同的适应域更紧密地聚合。最后，在训练分割网络的同时，在聚合域和目标域之间进行特征级对齐。从合成的GTA和SYNTHIA到真实的城市景观和BDDS数据集的大量实验表明，所提出的MADAN模型优于最先进的方法。
官方文档：https://docs.automapper.org/en/latest/
Docker 要求 CentOS 系统的内核版本高于 3.10 ，查看本页面的前提条件来验证你的CentOS 版本是否支持 Docker 。
网络地址转换（Network Address Translation，NAT）是一种在计算机网络中广泛使用的技术，它允许将一个网络地址映射到另一个网络地址。静态NAT、动态NAT和端口地址转换（Port Address Translation，PAT）是NAT的常见实现方式。
今天带来SpringBoot老鸟系列的第四篇，来聊聊在日常开发中如何优雅的实现对象复制。
当前，生成式AI模型，比如GAN、扩散模型或一致性模型，通过将输入映射到对应目标数据分布的输出，来生成图像。
MongoDB是NoSQL排名第一的数据库，Docker是最流行的容器引擎，Kubernetes是谷歌开源的容器编排工具！Kubernetes和Docker使MongoDB的开发运维部署变得更加简单和强大。
Yate mac版是Macos上一款音乐标签管理工具，帮助用户轻松编辑音乐文件的元标签数据，支持MP3, M4A, MP4，AIFF, FLAC, WAV以及DSF格式的音频文件，可以利用这款软件轻松管理我们的音乐文件。
前段时间，OpenAI重磅推出的 DALL·E 神经网络模型惊艳了所有人，这个被称为“图像版GPT-3的模型，可以像魔法一般按照文字描述直接生成对应图片。
马斯克又被网友以科研的名义玩坏了，只需要输入你想要的发型或者肤色的名称，立刻就能获得一个相应发型的马斯克！
大多数现有的零样本学习（Zero-Shot Learning，ZSL）方法都存在强偏问题：训练阶段看不见（目标）类的实例在测试时往往被归类为所看到的（源）类之一。因此，在广义ZSL设置中部署后，它们的性能很差。在本文，我们提出了一个简单而有效的方法，称为准完全监督学习（QFSL），来缓解此问题。我们的方法遵循直推式学习的方式，假定标记的源图像和未标记的目标图像都可用于训练。在语义嵌入空间中，被标记的源图像被映射到由源类别指定的若干个嵌入点，并且未标记的目标图像被强制映射到由目标类别指定的其他点。在AwA2，
Squids DBMotion，新增MongoDB数据迁移的支持，为用户提供零停机、高性能的在线数据迁移、校验服务。
Force.com是一个多租户平台，因此每个客户在一个共享的平台上都有自己的环境(组织)。每个环境都包含客户想要存储的数据。然而有时客户可能想在自己的公司的不同Salesforce系统之间共享数据，或是和两个合作伙伴之间可能想分享相关的数据。
•初始化轻量应用服务器， 设置登录密码 比如iamzhaoolee•将域名 hk.v2fy.com 解析到 轻量应用服务器的ip•确认开启轻量应用服务器的80端口，63306端口，待会儿要用
领域适应对于在新的、看不见的环境中取得成功至关重要。对抗性适应模型通过专注于发现域不变表示或通过在未配对的图像域之间进行映射，在适应新环境方面取得了巨大进展。虽然特征空间方法很难解释，有时无法捕捉像素级和低级别的域偏移，但图像空间方法有时无法结合与最终任务相关的高级语义知识。我们提出了一种使用生成图像空间对齐和潜在表示空间对齐来适应域之间的模型。我们的方法，循环一致的对抗性领域适应（CyCADA），根据特定的有区别的训练任务指导领域之间的转移，并通过在适应前后加强相关语义的一致性来避免分歧。我们在各种视觉识别和预测设置上评估了我们的方法，包括道路场景的数字分类和语义分割，提高了从合成驾驶领域到现实驾驶领域的无监督自适应的最先进性能。
本文是对 https://arxiv.org/abs/2108.13191 这篇论文进行解读，学习一下如何基于MLIR编译器基础设施生成高效的GPU代码。本文的阅读的先后顺序分别为：
Tapdata Cloud 是国内首家异构数据库实时同步云平台，目前支持Oracle、MySQL、PG、SQL Server、MongoDB、ES 、达梦、Kafka、GP、MQ、ClickHouse、Hazelcast Cloud、ADB MySQL、ADB PostgreSQL、KunDB、TiDB、MariaDB、Aliyun MariaDB、Aliyun MongoDB、Aliyun RDS for SQLServer、Aliyun RDS for PG、Aliyun RDS for MySQL、TencentDB for MySQL、TencentDB for MariaDB、TencentDB for PG、TencentDB for SQLServer、TencentDB MongoDB 之间的数据同步，即将支持 DB2、Sybase ASE、Redis、GBase、GaussDB 等，并对用户永久免费。
在大数据时代，任何公司的成功都取决于数据驱动的决策和业务流程。在这种情况下，数据集成对于任何业务的成功秘诀都是至关重要的，并且掌握诸如Informatica Powercenter 9.X之类的端到端敏捷数据集成平台必将使您走上职业发展的快速通道。使用Informatica PowerCenter Designer进行ETL和数据挖掘的职业是前所未有的最佳时机。
MySQL的最新版本8.0.22于2020年10月19日正式发行。这一版本里面有哪些变化，让我们快速浏览一下。
Percona在9月12日,终于宣布第一个测试用的XtraBackup for MySQL 8.0版本给大家试用:
让我们考虑两个场景，场景一，你正在阅读与当前新闻相关的文章。第二个场景是你正在阅读准备考试。两种情况下的注意力水平是相同还是不同？
更具体地讲，语义图像分割的目标在于标记图片中每一个像素，并将每一个像素与其表示的类别对应起来。因为会预测图像中的每一个像素，所以一般将这样的任务称为密集预测。
所以，市面上的各家公司在使用 Elasticsearch 过程中，都有自己的版本选型。根据我个人的调研和不完全观察，当前 1.X、2.X、5.X、6.X、7.X、8.X 版本都有大量的公司在使用。
安装docker镜像时，先去docker hub上查找对应的官方镜像，然后选择版本，然后根据描述汇中的命令来启动镜像
近期被重点研究的HTTP-over-QUIC的新协议现在已经正式改名为HTTP/3。IETF中的QUIC工作组致力于创建QUIC传输协议。QUIC是通过UDP完成的TCP替换。QUIC最初是谷歌提出并研究的一个进行一个协议，后更名为“HTTP/2-encrypted-over-UDP”协议。
Windows Server 2019将于9月底正式GA发布，目前外国正在如火如荼的举办着Server 2019相关的技术会议，国内却不见微软中国推广自己的企业级产品，已经好几年了，实在可惜，曾经何时微软企业级产品 Windows Server， System Center，Sharepoint，Exchange，Hyper-V也在中国市场火过一时，但现在却已经很少在国内的技术会议上面看见微软企业级产品的身影，再这样下去恐怕在中国微软原来的企业级市场将一点一点被其它厂商占据，感到惋惜的同时作为一个老微软技术爱好者也不愿意看到微软企业级就此在国内没落，因此老王还会继续着我的爱好，研究微软高可用，私有云，混合云，Sharepoint产品，并且将最新的技术尽可能的通过博客带到国内
•加速CI/CD的响应，减少等待•避免关键代码泄漏（站在安全角度）•为规范化建设提供基石•统一管理依赖•工件的生命周期的管理
欢迎使用 .NET 8！第一个预览版已经发布，您可以获取第一个 .NET 8 预览版并开始构建应用程序。请往下滑动以查看此预览版中包含的功能列表。.NET 8 是一次长期支持 (LTS) 发布。本博客文章介绍了主要的主题和目标，驱动开发过程中的增强选择和优先级。.NET 8 预览版和候选版本将每月发布。像往常一样，最终版本将在十一月的 .NET Conf 上发布。
目的：颅内脑电图（iEEG）指导癫痫手术的有效性取决于iEEG电极的植入位置。该决定是通过非侵入性记录方式（例如头皮脑电图）得出的。因此作者提出了一个框架，以询问头皮脑电图和确定癫痫的侧化，以帮助电极植入。
神经网络和人脑之间最大的区别可能就是输入输出数据的不同，人脑和其他动物都具有从多种来源获取数据、并且把多种类型的数据集成起来产生知识、灵活部署数据来实现某个特定目标的能力。
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