可能大多数会觉得微信表情是近一年才推出的，其实早在微信发布的第一年（即 2011 年），在微信的 3.5 版本中推出了第一套表情——兔斯基。兔斯基造型简单，动作丰富，在 PC 的 QQ 平台上已经早已为人所知。
作为NAS垂类的作者，玩NAS已经有四五年了，而身边的设备也越来越多。从最开始的星际蜗牛到后面的白裙918，从群晖再到绿联、极空间，在NAS的折腾之路上熊猫一直坚持着为大家输出或者有趣或许实用的内容。而就在前段时间，熊猫补齐了我“NAS宇宙”的最后一块缺陷，我入手了威联通！是的，就算是一直输出NAS的我，也从没体验过威联通系统，这就导致很多人问我：猫哥猫哥，这个容器威联通怎么部署呢？而我只能保持沉默，因为我压根没用过啊！ 于是乎为了输出更好的内容，也为了解答粉丝的问题，本次入手了威联通的TS-464C2，以下就统称为464C吧！在实际体验了接近一个月后，交出了这份威联通系统的体验报告与购买建议。
风险值（VaR）是在所选概率水平下预测分布分位数的负数。因此，图2和3中的VaR约为110万元。
1.创建员工类Employee,包含私有姓名和年龄属性，仅提供全参构造，提供get/set方法,提供抽象的自我介绍方法void introduce();
熊猫烧香从2007年1月肆虐网络到现在。已经过了查不多4个年头了。病毒的作者李俊现在也从监狱里被放了出来。在当时熊猫烧香确实给大家一个意外，它采用了一种新的方式对计算机的程序和系统造成了很严重的破坏。
熊猫烧香病毒将自身拷贝至系统目录，同时修改注册表将自身设置为开机启动项 这种方式也是绝大部分病毒自启动所采用的方式。
一个大型的前端项目在发布时，都会采取灰度策略。第一次听同事说灰度的时候，还是停留在疑惑阶段，对这个词不了解，后续做了一些功课，才明白灰度的意义。
0.导语1.Numpy基本操作1.1 列表转为矩阵1.2 维度1.3 行数和列数()1.4 元素个数2.Numpy创建array2.1 一维array创建2.1 多维array创建2.2 创建全零数组2.3 创建全一数据2.4 创建全空数组2.5 创建连续数组2.6 reshape操作2.7 创建连续型数据2.8 linspace的reshape操作3.Numpy基本运算3.1 一维矩阵运算3.2 多维矩阵运算3.3 基本计算4.Numpy索引与切片5.Numpy array合并5.1 数组合并5.2 数组转置为矩阵5.3 多个矩阵合并5.4 合并例子26.Numpy array分割6.1 构造3行4列矩阵6.2 等量分割6.3 不等量分割6.4 其他的分割方式7.Numpy copy与 =7.1 =赋值方式会带有关联性7.2 copy()赋值方式没有关联性8.广播机制9.常用函数
在详细介绍前，先说一下熊猫目前手上的设备。目前熊猫手上一台白裙，一台绿联的DX4600和一台老古董星际蜗牛。所以这也是为什么本次测评会在今天才发出，实在是因为熊猫设备过多加上DX4600与DX4600+其实是有冲突的，所以熊猫本身并没有购入此设备，而是体验朋友的样机。
之前在工作中需要用仿射变换的方式来实现，用给定的bounding box（标注框）从一张
在翻以前oschina上写的博客的时候，看到这篇觉得还挺有趣的，就重新修改并添加一些新的内容发到再公号上。
前言 之前在工作中需要用仿射变换的方式来实现，用给定的bounding box（标注框）从一张图片 中扣出特定的区域，然后做旋转和缩放等特定操作。然后在网上搜索了一下与仿射变换相关的资料， 看了仿射变换的思想和一些例子，然后结合手头上的代码，做了一些实验，最后终于搞懂了如何实现。 实验代码（提供C++、Scala和Python三种语言的实现）： 码云地址 Github地址 正文 根据给定的标注框从原图中裁剪出物体并且对裁剪出的图片做各种随机旋转和缩放变换， 如果这几个步骤
研究表明，大熊猫成为濒危物种主要是因为繁殖艰难，而繁殖难的问题主要源于「性冷淡」。
其中一篇名为“利用深度学习技术进行动物个体识别：以大熊猫为例。”研究了大熊猫个体识别的技术问题。
计算机视觉有三大任务：分类(识别)、定位、检测，从左到右每个任务是下个任务的子任务，所以难度递增。OverFeat是2014年《OverFeat:Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks》中提出的一个基于卷积神经网络的特征提取框架，论文的最大亮点在于通过一个统一的框架去解决图像分类、定位、检测问题，并提出feature map上的一个点可以还原并对应到原图的一个区域，于是一些在原图上的操作可以转到在feature map上做，这点对以后的检测算法有较深远的影响。它在ImageNet 2013的task 3定位任务中获得第一，在检测和分类任务中也有不错的表现。
当我们必须处理可能有多个列和行的大型DataFrames时，能够以可读格式显示数据是很重要的。这在调试代码时非常有用。
七夕来临，熊猫虽然已经是有妇之夫了，但并不妨碍老夫老妻过七夕。众所周知，理工男的浪漫真的是来的措不及防，而对于万NAS的我来说，没有什么会比用NAS搭建告白网页更加浪漫的事情了，如果有那就再在网页上加上各种你们相知相识的元素。
娜璋AI安全之家于2020年8月18日开通，将专注于Python和安全技术，主要分享Web渗透、系统安全、CVE复现、威胁情报分析、人工智能、大数据分析、恶意代码检测等文章。真心想把自己近十年的所学所做所感分享出来，与大家一起进步。系统安全系列作者将深入研究恶意样本分析、逆向分析、漏洞利用、攻防实战等，通过在线笔记和实践操作的形式分享与博友们学习。
分享一篇中稿CVPR 2021的工作，CReST: A Class-Rebalancing Self-Training Framework for Imbalanced Semi-Supervised Learning[1]
2023年1月，国家基因库生命大数据平台支撑科研成果在《Blood》发表。该研究题为“Patients with Asian-type DEL can safely be transfused with RhD-positive blood”，研究结果表明亚洲型DEL患者可以安全地使用RhD阳性血液输血。
最近粉丝们一直让我谢谢NAS上搭建游戏服务器的事情，目前已经找到了可用的DNF，亲测可搭建并且傻瓜式教程。当然在放大招之前肯定还是先吃点开胃小菜，今天熊猫边介绍一下NAS上可搭建的一些小游戏。记得给熊猫关注，点赞和收藏哦，熊猫会尽力找一些适合所有人的容器。当然部分小众要求我也会尽力去找满足大家。
当你村里的二大爷，国外回来的Uncle刘想要和你交流交流历史时，没关系，查看这个App。从生命起源到现代文明，从东亚到北美洲，从政权到经济，从军事到民生，保证让你上知天文，下知地理，聊得你二大爷也很蒙圈。
开发一个优秀的系统，单元测试也是必不可少的，Spring Boot 对单元测试也做了一些支持，MockMVC就是之一，可以模拟web端的post，get请求，测试也能得到详细的过程
我们将使用 drop（） 方法从任何 csv 文件中删除该行。在本教程中，我们将说明三个示例，使用相同的方法从 csv 文件中删除行。在本教程结束时，您将熟悉该概念，并能够从任何 csv 文件中删除该行。
发起这个活动一方面是为了中秋给大家送福利，另一方面也是想听听大家究竟是如何看待乐享的~
学习zepto.js(对象方法)[2] 今天来说下zepto那一套dom操作方法, ['prepend', 'append', 'prependTo', 'appendTo'
本文将介绍的论文 Long-tail Augmented Graph Contrastive Learning for Recommendation 已被 ECML/PKDD 2023 Research Track 接收。
问卷系统前面也写过几个类似的，例如卷王以及填鸭。但居然发现了新的，那我还是要折腾一下的。今天介绍的便是在线问卷工具——LimeSurvey。和卷王一样具有有问卷的设计、修改、发布、回收和统计等多项功能。除了这些基础问卷功能，通过它在网上收集的调查数据可以导出多种文件格式以便分析，例如spss数据格式*.dat文件，这样便于用户进行对应的数据分析与使用。且该项目支持49种语言甚至方言。
我们最开始学前端的时候都会看到教程在处理外部css，js的时候会将css放在header中，js放在body的最后。为什么要这样子处理，今天参考一些资料好好分析下。
经过一段漫长时期的沉寂之后，人工智能正在进入一个蓬勃发展的新时期，这主要得益于深度学习和人工神经网络近年来取得的长足发展。更准确地说，人们对深度学习产生的新的兴趣在很大程度上要归功于卷积神经网络（CNNs）的成功，卷积神经网络是一种特别擅长处理视觉数据的神经网络结构。
2022年4月7日，企鹅电竞发布公告宣布，将于2022年6月7日23时59分终止运营。企鹅电竞经过多番垂死挣扎之后，最终还是选择了主动停运，体面离场。不过“企鹅”此次的官宣实锤，似乎已在许多人的意料之中。
最近，我们参加了Capgemini的全球数据科学挑战赛。我与Acores鲸鱼研究中心合作，挑战抹香鲸的识别任务，用人工智能帮助拯救抹香鲸的生命。
跳跃扩散过程为连续演化过程中的偏差提供了一种建模手段。但是，跳跃扩散过程的微积分使其难以分析非线性模型。本文开发了一种方法，用于逼近具有依赖性或随机强度的多变量跳跃扩散的转移密度。通过推导支配过程时变的方程组，我们能够通过密度因子化来近似转移密度，将跳跃扩散的动态与无跳跃扩散的动态进行对比。在这个框架内，我们开发了一类二次跳跃扩散，我们可以计算出对似然函数的精确近似。随后，我们分析了谷歌股票波动率的一些非线性跳跃扩散模型，在各种漂移、扩散和跳跃机制之间进行。在此过程中，我们发现了周期性漂移和依赖状态的跳跃机制的依据。
近年来，人工智能（Artificial Intelligence）技术在生物医疗、金融风控、自动驾驶、网络安全等许多领域被广泛应用。基于数据驱动的机器学习技术在识别与分类等任务上已经具备稳定且精确的效果，在许多具体任务中，基于机器学习技术的方案不光能取得比传统技术方案更好的效果，还可以完成一些传统技术难以完成的任务。训练一个机器学习模型包含了大量工作，往往需要经年累月的投入才能得到高效稳定的成品模型，然而窃取和拷贝他人训练好的机器模型却十分容易[1][2]。为了保护机器学习模型开发者的知识产权，模型水印技术应运而生。
最近逛了一下 bilibili ，偶然的一次机会，我在 bilibili 上看到了某个 up 主分享了一个他自己仿照熊猫病毒的原型制作的一个病毒的演示视频，虽然这个病毒的出现距离现在已经十多年之久了，但是它的威胁性仍然不亚于永恒之蓝，出现了很多变种病毒。我觉得蛮有意思的，有必要深究一下，所以我花上几天的时间研究了一下熊猫烧香病毒的源码，仿照熊猫烧香病毒原型，也制作了一个类似的软件，实现的源码我会在文章的末尾给出 GitHub 项目链接，喜欢的朋友不要忘记给我一个 star and follow 呀！
前文详细介绍2020 Coremail钓鱼邮件识别及分析内容。这篇文章是作者2022年参加清华大学、奇安信举办的DataCon比赛，主要是关于涉网FZ分析，包括恶意样本IOC自动化提取和攻击者画像分析两类题目。这篇文章来自L师妹的Writeup，经同意后分享给大家，推荐大家多关注她的文章，也希望对您有所帮助。非常感谢举办方让我们学到了新知识，DataCon也是我比较喜欢和推荐的大数据安全比赛，我连续参加过四届，很幸运，我们团队近年来获得过第1、2、4、6、7、8名，不过也存在很多遗憾，希望更多童鞋都参加进来！感恩同行，不负青春，且看且珍惜！
注册中心：https://github.com/java-aodeng/hope/tree/master/micro-service1-eureka-server
从拿到Z423的那一刻起，我一直在想，怎么才能榨干它的全部性能呢？仅仅是用来跑一些docker项目嘛？这或许未免有点太屈才了。思来想去想到一个最极致的方式，那便是AI绘画了。恰好近两年又是AI绘图的元年，而Z423的AMD 5825U恰好又是一颗8核16线程的cpu，如果用来画图会是什么效果呢？
技术点：ctr预估，learning to rank，排序模型指标评测，逻辑回归，gbdt
时隔一年半，OpenAI 直接玩了个大的，把文生图和 ChatGPT 做了结合，带着最新版本 DALL·E 3 来了。
【输入形式】 一行，供24个整数。以先行后列顺序输入第一个矩阵，而后输入第二个矩阵。
一个单向链表的节点（Node）可分为两部分：第 1 部分为数据区（data），用于保存节点的数据信息；第 2 部分为指针区，用于存储下一个节点的地址，最后一个节点的指针指向 null。
真正的文旅融合要在市场端体现，在市场化中变现，在游客的消费中显现，这是目的，也是文化和旅游能否真正融合的“试金石” 。 文化是灵魂内容，旅游是市场载体。旅游是根植于文化的产业形态和生活形态，其本质就是文化，而文旅融合发展将助推中国产生更多的超级旅游IP。 IP的英文是知识产权的缩写，两大构成要素分别是“知识”和“产权”。“知识”是人类创造的产物，旨在创新、创造，无中生有；“产权”是一种权利拥有的象征，对所创造的事物具备支配、变现的权利。 例如迪士尼就是一个IP组成的王国，拥有米老鼠、唐老鸭、白雪公主、
相信很多像小编一样的80后，都听说过了蠕虫病毒，或者说熊猫烧香病毒，今天闲着没事，小编来跟大家盘点一下，世界典型大型黑客袭击事件。 一、勒索病毒事件 勒索病毒是一种源自美国国安局的一种计算机病毒。近百国中招，其中英国医疗系统陷入瘫痪、大量病人无法就医。中国的高校校内网也被感染。受害机器的磁盘文件会被加密，只有支付赎金才能解密恢复。勒索金额为是5个比特币，折合人民币分别为5万多元。据最新的报导称勒索病毒事件幕后黑客已收到8.2个比特币。 二、“CIH病毒”事件 说到CIH病毒
AI 科技评论按：百度关于网络压缩和加速的论文《 Filter Pruning via Geometric Median for Deep Convolutional Neural Networks Acceleration》被 CCF A 类学术会议 CVPR 2019 收录为 Oral 论文，这篇论文提出了新的基于滤波器的几何中心（geometric median）的剪枝算法，来对神经网络进行压缩和加速。本文是论文作者之一何洋为 AI 科技评论提供的论文解读。
copula是将多变量分布函数与其边缘分布函数耦合的函数，通常称为边缘。在本视频中，我们通过可视化的方式直观地介绍了Copula函数，并通过R软件应用于金融时间序列数据来理解它
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