早期计算机安全主要依赖于杀毒软件，然而，这种纯软件防御存在明显缺陷。一旦恶意软件获得与杀毒软件相同的权限，它可以轻易关闭防护程序并悄悄隐藏自身。更甚的是，一旦恶意软件针对固件和引导程序发起攻击，杀毒软件的查杀难度进一步增加。针对这些挑战，可信平台模块（Trusted Platform Module，TPM）应运而生。
在当前微服务和前后端分离大行其道的行业背景下，越来越多的团队采用了前后端分离和微服务的架构风格。 A团队开发某服务并提供对应API服务，B团队是A团队的使用者调用A团队的API。A团队埋头苦干，B团队也争分夺秒，两边都开发完了，往往一联调，就出现很多问题。
最近几个月，随着大语言模型的持续火爆，利用其构建 AI 智能体的研究陆续进入人们的视线。AI 智能体这个概念也流行开来，不断突破人们的想象力。
果然，JDK 17 还是如期发布了，2021年09月14日。巧了，和苹果发布会是一天，不知道是不是互相在蹭热度，哈哈哈~~~
项目地址：https://github.com/MarkPKCollier/NeuralTuringMachine
空手道俱乐部（Karate Club）是NetworkX Python软件包的无监督机器学习扩展库。详细可以参阅此处的文档：
这里先说一下选择使用tensorflow2讲解的原因，在对比一下同类型的一个优势。由于我们这个系列的目标是学习，大家使用的都是win系统的电脑，故而这里选择tensorflow2方便得多。当前最新的版本是2.15
【新智元导读】谷歌 DeepMind 团队设计了一种叫做可微分神经计算机（DNC）的神经网络模型，结合神经网络与可读写的外部存储器，能够像神经网络那样通过试错或样本训练进行学习，又能像传统计算机一样处理数据，相关论文今天在 Nature 发表。DNC 能理解家谱、在没有先验知识的情况下计算出伦敦地铁两站之间的最快路线，还能解决拼图迷宫。德国研究者 Herbert Jaeger 评论称，这是目前最接近数字计算机的神经计算系统，该成果有望解决神经系统符号处理难题。 谷歌 DeepMind 又放大招：在今天在线出
地址：https://github.com/taishan1994/DGL_Chinese_Manual
在推理实验中，声称可以提高准确性的模型自我纠正，把正确率从16%「提高」到了1%！
Tech 导读 本文主要基于京东物流的分拣业务平台在生产环境遇到的一些安全类问题，进行定位并采取合适的解决方案进行安全治理，引出对行业内不同业务领域、不同类型系统的安全治理方案的探究，最后笔者也基于自己在金融领域的经验进行了关于API网关治理方案的分享。 写在前面 随着互联网应用的多元化、复杂化、服务化成为显著趋势，越来越多场景中的应用架构采用应用编程接口（API）作为应用间数据传输和控制流程。同时API接口负责传输数据的数据量以及敏感性也在增加。因此针对API的攻击变得越来越频繁和复杂，成为当今不少公司的
貌似以前，浪尖发过一篇文章，讲的是从spark streaming的web ui的角度去分析。这其实，是根据现象去分析定位问题的很方便的手段，大家可以去翻翻，星球的球友也可以去精华帖子里看看。
上基友社区看了下,发现对echarts的封装都是打包进去的...想想就还是算了.. 图表这货.说实在的,若不是整个系统大量用到,打包进去没必要...
不要以为生成的只是一段视频，其实背后是一套完整的3D资产，基于建模软件Blender打造。
数据质量监测是大数据处理中最重要的一个环节，是数据服务、数据分析、数据挖掘等活动的必备支持条件。
2021年9月16日，Future Medicinal Chemistry杂志发表文章，介绍了杨森制药的研究人员开发的预测药物ADME性质的gTPP预测模型。
在 Kubernetes 中 Service 主要有4种不同的类型，其中的 ClusterIP 是最基础的，如下图所示：
https://github.com/tangx/kustz/tree/chapter/02-define-strings-to-service
我们知道在微服务架构风格中，一个大应用被拆分成为了多个小的服务系统提供出来，这些小的服务他们自成体系，也就是说这些小系统可以拥有自己的数据库，框架甚至语言等，这些小系统通常以提供 Rest Api 风格的接口来被 H5, Android, IOS 以及第三方应用程序调用。
本专著尝试提出一种可以在统计意义上与其他“事物”区分的每个“事物”的理论。随之而来的统计独立性，通过马尔科夫毯介导，涉及到在越来越高的时空尺度上递归组合的整体（事物）。这种分解提供了对小事物的描述，例如，通过薛定谔方程的量子力学，通过统计力学和相关波动定理的小事物的整体，再到通过经典力学的大事物的描述。这些描述与自主或主动的事物的贝叶斯力学相辅相成。尽管这项工作提供了对每个“事物”的制定，但其主要贡献是研究马尔科夫毯对自组织到非平衡稳态的影响。简而言之，我们恢复了一个信息几何学和相应的自由能原理，使人们能够将某物的内部状态解释为代表或对其外部状态进行推断。随之而来的贝叶斯力学与量子力学、统计力学和经典力学兼容，可能提供对类似生命的粒子的正式描述。
由于Numpy提供了一个简单易用的C API，因此很容易将数据传输给由低级语言编写的外部库,外部库也能以Numpy数组的形式将数据返回给Python
年初 ChatGPT 爆火，美国《时代周刊》发文揭露其背后的「血汗工厂」，给「AIGC 领头羊」耀眼的光环蒙上了一层巨大阴影。
原文标题：《预言机 - 区块链的触角》 撰文：李世敬，趣链科技基础平台部产品负责人
腾讯云的高性能应用服务 HAI （Hyper Application Inventor）是一款专门为AI和科学计算设计的GPU应用服务产品。来看看如何利用HAI快速部署一个Stable Diffusion WebUI，实现AI绘画自由哈。
先创建一个QChartView实例并启用抗锯齿。然后从QChartView实例获得一个QChart对象。
虽然，谷歌PR早已停止更新，但如果你今年在关注域名抢注市场，你会发现一个有兴趣的现象，那就是PR值高的域名，经过竞价，价格是一路水涨船高。
█ 本文译自2016年8月8日的 Stephen Wolfram 的博客——Today We Launch Version 11!（http://blog.stephenwolfram.com/2016/08/today-we-launch-version-11/） 本号之前介绍了《从Mathematica 1.0到 Wolfram 11.0，一场持续了30多年的智慧之旅！》、《强大的 Wolfram 11.0（上）》等文，今天带您继续一起领略 Wolfram 11.0 强大的新功能—— 整合一切 Wolf
最近团队中有分析的场景，用到了JStorm来做数据的实时分析，于是花时间对于一些概念做了了解。 什么是Storm? 这个的话出来应该有几年时间了，阿里巴巴也重写了一套JStorm，核心的类名都是服用的
流处理作为一个一直很活跃的研究领域已有 20 多年的历史，但由于学术界和全球众多开源社区最近共同且成功的努力，它当前正处于黄金时期。本文的内容包含三个方面。首先，我们将回顾和指出过去的一些值得关注的但却很大程度上被忽略了的研究发现。其次，我们试图去着重强调一下早期（00-10）和现代（11-18）流系统之间的差异，以及这些系统多年来的发展历程。最重要的是，我们希望将数据库社区的注意力转向到最新的趋势：流系统不再仅用于处理经典的流处理工作负载，即窗口聚合和联接。取而代之的是，现代流处理系统正越来越多地用于以可伸缩的方式部署通用事件驱动的应用程序，从而挑战了现有流处理系统的设计决策，体系结构和预期用途。
卡尔·弗里斯顿（Karl Friston），兰斯洛特·达科斯塔（Lancelot Da Costa），努尔·萨吉德（Noor Sajid），康纳·海因斯（Conor Heins），凯·乌尔兹霍弗（Kai Ueltzhöffer），格里戈里奥斯A.帕夫利奥蒂斯（Grigorios A. Pavliotis），托马斯·帕尔（Thomas Parr）
随机性（Randomness）是偶然性的一种形式，具有某一概率的事件集合中的各个事件所表现出来的不确定性。对于一个随机事件可以探讨其可能出现的概率，反映该事件发生的可能性的大小。随机性在自然科学和哲学上有着重要的地位，也吸引大量的学者在这方面的研究，随机性在实际应用中也是一种极其重要的资源，当前在许多的领域中发挥着重要的作用，例如博弈，统计抽样，计算机模拟，密码学等。
因为我们引入了sealed class或interfaces，这些class或者interfaces只允许被指定的类或者interface进行扩展和实现。
今天为大家介绍的是来自Yasushi Okuno团队的一篇论文。识别化合物-蛋白质相互作用（CPI）对于药物发现至关重要。由于实验验证CPI通常耗时且昂贵，因此期望计算方法能够促进这一过程。可用的CPI数据库迅速增长加速了许多机器学习方法用于CPI预测的发展。然而，它们的性能，特别是它们在外部数据上的泛化能力，往往受到数据不平衡的影响，这归因于缺乏经验证的非活性（负面）样本。在这项研究中，作者开发了一种自我训练方法，用于增加可信和信息丰富的负样本，以改善由数据不平衡导致的模型性能下降问题。构建的模型表现出比使用其他传统方法解决数据不平衡时更高的性能，且在外部数据集上改进明显。
随机性是一个非常有趣的概念,引起了大量学者的研究兴趣。从理论研究的意义上看,其属于物理学甚至是哲学的范畴,即研究世界的确定性问题:世界是确定性的,还是随机的呢?除了理论研究的意义外,随机性在实际应用中
Istio 是一个服务网格，它允许在集群中的 pods 和服务之间进行更详细、复杂和可观察的通信。
在开发过程中，由于后端与前端并行开发，或者前端需要等待后台开发，难以保证对接效率，同时即使用开发好的 API 对接，也有可能一个 API 不通就阻塞了整个软件的对接工作。同时对软件的敏感度也很高，一不小心就可能导致整个软件不能正常工作。并且界面之间存在着严重的相互依赖关系，产生的业务逻辑非常复杂，这些都会对软件的开发效率产生很大的影响。
接着之前的Spark调优系列文章，我们今天介绍一下通过广播的方式优化我们的Spark作业运行效率。在介绍文章之前，我们首先来分析一下我们Spark作业运行的时候每个task任务默认是怎么怎么工作的。好了，首先先来看一张图。
预言机（Oracle）是区块链中非常重要的一个功能，但我发现很少有人讨论，也可能很多人对此并不了解。而网上关于预言机的文章较少，很多也没有讲明白，甚至有些还是错误的。所以我整理了一篇详细的文章，分享给大家，相信看完一定会对预言机有一个深层次的了解。
随着云原生技术的发展，基于微服务架构的应用不断涌现。这种分布式的架构为应用的开发，业务的扩容提供了便捷，同时也对应用的安全防护提出了新的要求。其中一项就是需要设计安全有效的API安全防护机制，以保障外部对应用入口的API访问与应用内部服务之间的API调用的安全。2017年5月，Google、IBM、Lyft联合发布了开源项目Istio[1], 为服务间API访问控制和认证机制的配置提供了平台。利用Istio这个平台，运维人员可以通过创建Service Account、ServiceRole、ServiceRoleBinding对微服务API按照所制定的策略进行安全部署。一种比较直接的策略是借鉴“零信任”的理念，对微服务应用的每个API都进行统一防护。不过在实际环境中，对每个API都施加访问控制会对应用的性能造成影响。而且服务间存在着依赖关系和信任关系，可以利用这些关系对服务的API进行区域化管理。基于这种区域化的思想，CA Technologies在2018年2月提出了微服务架构下的基于区域层次结构的访问控制机制[2]（以下简称DHARMA），通过区域划分的方式为微服务架构下的API建立了安全防护机制。
之前我们简单的了解一下 k8s 中 service 的玩法，今天我们来分享一下 service 涉及到的相关细节，我们开始吧
序列化字面上指的是安排在一个序列。它是一个过程Java在对象的状态转换为比特流。转换维护一个序列按照提供的元数据,比如一个POJO。也许,这是由于这种转变从抽象到一个原始序列的比特被称为序列化的词源。
本文章以WordPress为例，以支持背景图API功能的主题为主，这里以后宫学长的H-Siren为例。这里可以参考本站文章：数款二次元wordpress主题，你值得拥有！
在统计研究中，常用按时间顺序排列的一组随机变量X1,X2,⋯,Xt,⋯来表示一个随机事件的时间序列，简记为{Xt,t∈T}。在时间的角度上来说，数据类型可分为两类：横截面数据和时间序列[1]。横截面数据是值在某一时间点搜集来自不同对象的数据，时间序列是一组按照时间排序的数据；横截面数据与时间序列的组合在计量经济学上构成了面板数据集。
鱼羊 Pine 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI ChatGPT爆火，Meta也坐不住了。 微软和谷歌正在搜索引擎那边刺刀拼刺刀呢，谁想Meta冷不防抛出一篇新论文，顿时吸引全场目光： 瞄准ChatGPT的“软肋”，让大语言模型自行学会了使用工具！ 简单来说，基于Meta的这个思路，ChatGPT这些大语言模型可以缺啥补啥： 不会算数，就自己掏出计算器计算；需要最新信息，就自己连接搜索引擎搜索…… 是不是有点AI自己操作自己内味儿了？ 论文一出，不少AI研究者就将其视作“过去几周里最重要的
我们知道pod的ip不是固定的，是根据所在宿主机的docker0网卡生成的，每次重启，更新，调度等情况IP都会变，那pod与pod之间需要互相调用，肯定不能用ip的，因为地址不是固定的， 如何能保障pod之前访问的可靠性，由此就衍生出Service的概念。
「内在动机」 (Intrinsic Motivation) 这一概念最初是在心理学中提出并发展起来的。由于其在制造开放式学习机器和机器人方面的潜力，这一概念正日益受到认知科学的关注。
CSRF，也称 XSRF，即跨站请求伪造攻击，与 XSS 相似，但与 XSS 相比更难防范，是一种广泛存在于网站中的安全漏洞，经常与 XSS 一起配合攻击。
1 将公网(public network)和私网(private network)隔离
本文主要讲解外部预言机ORACLE定义和原理，并讲解蚂蚁BAAS系统如何通过ORACLE预言机方式使用外部数据源的方法。
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