nodejs 提供了 DNS 查询和操作的 API，本篇的目录是： 什么是 DNS 解析？ dns.resolve*() vs dns.lookup() 什么是反向域名解析？...如何更改 DNS 服务器？ 什么是 DNS 解析？ 最直观的体验是，当在浏览器中输入网址时，浏览器能够找到网址对应的服务器的 ip 地址。这个过程就是依赖 DNS 域名解析。...dns.lookup() 使用的是本地 dns 解析，并且底层是同步调用 getaddrinfo(3) 来实现的。...反向域名解析系统(Reverse DNS)的功能确保适当的邮件交换记录是生效的。这是一个最常见的问题(尤其是国外的邮件系统更是如此)。...Doc Node.js：DNS 模块的使用
本文主要是对kubernetes 1.2和1.3的DNS Service的内部实现分别进行研究，得出其内部实现框架和交互逻辑，并对它们的实现进行了比较。...Kubernetes 1.2 DNS Service 部署 kubernetes 1.2中DNS Server的部署请参考：https://xuxinkun.github.io/2016/07/22/kubernetes-dns...Kubernetes 1.3 DNS Service 部署 kubernetes 1.3中DNS Server的部署请参考：http://tonybai.com/2016/10/23/install-dns-addon-for-k8s...说明： 线路1：kubernetes cluster中的DNS请求被dnsmasq接受，dnsmasq默认配置了一个1G大小的cache，以提高性能。...##总结 对比1.2和1.3中的实现，主要区别在： 1.2中SkyDNS和Kube2Sky分别部署在两个不同的容器中，直接由SkyDNS接受kubernetes cluster中的DNS请求； 1.3中将
自SDN出现以来，关于SDN的研究一直没有停止，只是不同的阶段关于SDN的研究的重点不同。比如最开始的时候，探讨最多的是SDN的可行性，以及如何将SDN应用到对应的网络场景中。...本文是笔者在最近阅读2015年至今的若干SDN论文后总结的SDN最新研究进展，希望对读者提供一些帮助。...SDN/NFV SDN和NFV都是当下网络界研究的热点，而如何将两者整合部署，也是研究的热点之一。...设计SDN/NFV整合部署框架的研究是这个研究方向的主要研究切入点之一，比如参考文献[1]中就提出了一个SDN/NFV的整体架构。...将新技术框架放在不同场景的做法是研究中最常见的做法之一，但这和SDN本身的研究并没有太大关系，所以此处不再展开，有兴趣的读者可以自行研究。
在2019年大火的联邦学习，最新的研究进展怎么样了？ 文 | 蒋宝尚 编 | 贾 伟 联邦学习无疑是近期 AI 界最火爆的技术范式之一，在过去的2019年，涌现了大量联邦学习相关研究。...最近来自澳大利亚国立大学、卡内基·梅隆大学、康奈尔大学、谷歌、中国香港科技大学等机构的学者们联合发布了一篇论文，详细阐述了该领域所面临的开放性问题和挑战，并列举了大量珍贵的研究方向。...当这些行为模型对用户非常不友好时，研究者会将其归为不公平。例如，如果具有相似特征的人得到了完全不同的结果，那么这就违反了个体公平的标准。...联邦学习为公平性研究提供了几个思考，其中一些扩展了非联邦环境中先前的研究方向，另一些则是联邦学习独有的。...所以测量和纠正不公平是联合学习研究人员要解决的一个关键问题。 公平、隐私和稳健：公平和数据隐私似乎是互补的伦理概念，在许多需要隐私保护的现实环境中，公平也是非常需要的。
https://zhuanlan.zhihu.com/p/265803727 本文已获作者授权转载，转载请联系作者 注：本文内容较多(全文7500+字)，建议收藏后另找时间再读 写在前面 这里对我最近的研究领域...——工业图像上的异常检测中最新的一些进展做一个总结。...据我所知，这应该是第一篇将memory引入异常检测的文章，能够算是一篇挖坑之作。后续也有文章跟进这一方面的研究。...因为特征空间表达的是比图像空间更高层次、更抽象的信息；而且特征空间更加灵活，因为特征空间可以有非常多种定义，而图像空间只有一个。 在这里主要会介绍两个最新的特征空间上的方法。...如上结构图所示，模型主要由三个部分组成： Neural Batch Sampler 如《异常检测最新研究总结（三）》中所说，当需要定位图像中的异常区域时，一般模型的处理单位为图像的patch而不是整张图像
---- 来自：专知 华南师范大学等《知识蒸馏》最新综述论文 高性能的深度学习网络通常是计算型和参数密集型的，难以应用于资源受限的边缘设备....因此研究人员开始对高效的(Efficient)深度学习模型展开研究，其目的是使具有高性能 的模型能够满足低资源设备的低功耗和实时性等要 求，同时尽可能地不降低模型的性能....国内外许多大学和研究机构已经对知识蒸馏展 开了深入研究，并且每年在机器学习和数据挖掘的 国际顶级会议和知名期刊中都有关于知识蒸馏的文 章发表. ...模型增强的应用，并增加了多模态数据和金融证券 的应用进展；在知识蒸馏的研究趋势展望中，本文 给出了更多的研究趋势，特别是介绍了模型增强的 应用前景....在这一节中，我 们提出一些值得进一步深入探讨的研究点，也是我 们今后需要解决完善的研究方向. (1) 如何确定何种知识是最佳的.
关键词：EDNS；权重调度；比例调度；CDN调度；ECS0 引言（研究背景及意义）内容分发网络（Content Delivery Network，CDN）的作用是将数字内容智能分发到离用户最近的节点，从而减少网络延迟...DNS权重扩展协议的应用场景：（1）通过 DNS权重调度技术来微调域名使得多个CDN节点的整体利用率均衡。...图片1.4 DNS权重的工作流程DNS权重的整个工作流程由多个参与方协同完成。...详细pdf文档见《江苏通信》2023年第3期 第66页至73页 《基于DNS权重扩展协议实现CDN比例调度的探索与研究》下载链接 http://www.jsic.cn//uploads/20230714...宗序梅,刘怀彦,巫俊峰,等.运营商部署ECS关键技术研究与实践[J].江苏通信.2018,034(001):82-86.
最新姿态估计研究进展 自上而下：就是先检测包含人的框，即human proposal，然后对框子中的人进行姿态估计。...1、CMU：openpose 研究多人的姿态估计 运行环境：caffe 自下而上， 关键点被分组到人的实例 时间：2.8-3.4fps 开源,Github: https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab.../openpose 2、谷歌： （1）deepgaze 研究头部姿态和注意力方向的，开源 主要为头部姿态估计 先框出人脸区域，再进行姿态估计。.../deepcut-cnn 时间：230s/frame（太慢了） 6、《RMPE: Regional Multi-Person Pose Estimation》ICCV 2017 腾讯优图和上海交大联合研究的...它对于多人姿态估计的方法采用传统的自顶向下的方法，即先检测人，再识别人体姿态。
关于DNSrr DNSrr采用Bash开发，可以帮助广大研究人员从DNS记录中枚举出所有有价值的内容，该工具使用了很多不同的技术，其中个包括： DNS转发爆破； DNS反向爆破； DNS缓存侦听； DNS...区域转移； 上述技术，可以帮助我们从一台目标DNS服务器中尽可能多地收集到对我们有价值的信息。...我们将会在之后的版本中添加以下功能： 添加新的技术，更好地从DNS记录中枚举出有效数据。...报告漏洞； 添加其他增强功能； 工具安装 广大研究人员可以使用下列命令将该项目源码克隆至本地： git clone https://github.com/A3h1nt/Dnsrr 接下来，我们需要在命令行终端中切换到项目根目录.../dns.sh -x [Option_Name] ------------------------------------------------ DNSrr支持五种不同的参数选项，如果你不知道每一个特定选项的实际作用
CVPR 是老牌的视觉、图像和模式识别等研究方向的顶会，本篇提前看中，让我们在人工智能、深度学习热潮的冲击下，一起关注一下视觉常识的最新研究进展。...本文作者使用的是输入梯度，并通过大量实验验证了其有效性。类似的，下一步研究可以探讨其它衡量输入梯度语义的指标，以及探讨引入其它指标或特征来实现对抗鲁棒性。...V0C07+12 的目标检测任务结果（使用快速 R-CNN 微调结构） ? 将 BoWNet conv4 和 BoWNet conv5 与经典的和最新的自监督方法进行了比较，结果在表 5 中。...作者介绍：仵冀颖，工学博士，毕业于北京交通大学，曾分别于中国香港中文大学和中国香港科技大学担任助理研究员和研究助理，现从事电子政务领域信息化新技术研究工作。...主要研究方向为模式识别、计算机视觉，爱好科研，希望能保持学习、不断进步。
这种“幻觉”现象可能是无意中产生的，它可以由多种因素导致，包括训练数据集中存在的偏见、模型不能获取最新的信息，或是其在理解和生成准确回应时的固有限制。...目前，研究人员正在努力探索各种方式来减少“幻觉”现象，从而提高模型的可靠性和信任度。 下图展示了本篇综述的一个基本框架，主要从文本、图片、音频和语音等领域来总结目前的研究。...但研究 [3] 提出，有时模型会尝试合理化之前生成的错误信息，从而产生更多的误导内容。为了深入研究这一现象，这项研究创建了三个问答数据集来收集模型产生错误答案和附带虚假断言的实例。...利用外部知识来缓解幻觉问题 为了减轻LLM的幻觉问题，研究人员正在探索如何利用外部知识来提高模型的输出质量和准确性。...结论与未来方向 这篇综述对现有关于基础模型内部的幻觉问题进行了简单的分类和分析，研究涵盖了幻觉检测，缓解，数据集，以及评估标准。以下是一些可能的未来研究方向。
人机交互技术研究的最新趋势.jpg 读心术机器 大多数电脑都是“盲心的”。...该研究小组利用了剑桥自闭症研究中心主任西蒙·巴隆·科恩教授最新的研究成果，他设计了一个详细的分类，对412种截然不同的精神状态进行了分类，并制作了一个由演员表演的2500个视频剪辑库。...这个数据库是一个以计算机技术为基础的帮助自闭症患者的研究的一部分，计算机实验室团队已经用它来训练他们的计算机系统。...正是这些复杂的情绪，伊恩·戴维斯，这个团队中的六个研究生之一，通过生理测量和眼睛跟踪，捕捉到了他正在研究的应用类型：指挥和控制系统，比如紧急服务或发电站使用的系统。...彼得罗宾逊的团队在人机交互研究领域的前沿工作，将心理学、计算机视觉分析、信号处理和机器学习以及构建和评估复杂程序系统的专业知识结合起来。
注意，两个不同的任务，握锤姿势不一样（不一样……） 这个机智的机器人，能够根据不同的任务，决定应该如何握住手里的锤子，以及用什么方式完成指定的任务。...△ 要打架么 隐隐感觉，机器人看到这样不科学的工具，还是有些情绪。 不过，内心戏放在一边，研究人员对AI和机器人一起做的任务，还是很满意的。...实验室里的人类们 这项研究的团队主要来自斯坦福计算机视觉与学习实验室（SVL Lab），包括李飞飞、Silvio Savarese，和他们的学生们。...△ 房宽 论文的第一作者房宽是斯坦福大学读博士，师从Silvio Savarese。在进入斯坦福大学之前，他在清华大学读完了本科，当时曾经在微软亚洲研究院机器学习组实习。...而最后两位作者，也就是指导这项研究老师们，你们应该都很熟悉啦。 一位是计算机视觉界的国民女神李飞飞： 另一位，是她的丈夫，同是斯坦福大学副教授的Silvio Savarese。
目前，已经发现了第一个将DNS-over-HTTPS (DoH)协议纳入其攻击的APT组织，Oilrig。 ? 根据观察，今年5月份，Oilrig向其黑客库中添加了新工具DNSExfiltrator。...而这个工具是在GitHub上可用的开源项目，通过收集数据并将其隐藏在非标准协议中来创建隐蔽的通信通道。 顾名思义，也就是使用传统的DNS请求在两点之间传输数据，但也可以使用更新的DoH协议。...事实上，仔细观察也能发现，Oilrig在将DoH武器化之前也有过利用DNS渗透的历史。早在2018年，Oilrig就开始使用名为DNSpionage的定制工具。...此外，基于Lua的Linux恶意软件Godlua于2019年7月首次将DoH部署为其DDoS僵尸网络的一部分。 尽管DoH技术的推广及改进是为了持续改善域名安全状况。...参考来源 https://www.zdnet.com/article/iranian-hacker-group-becomes-first-known-apt-to-weaponize-dns-over-https-doh
资本市场与机器学习在取得成功的环境方面有着根本的不同，而对机器学习用于资产管理的研究才刚刚开始。早期的证据表明，机器学习可能会改善投资组合。机器学习的应用是投资研究的一种自然演变，并将继续得到探索。...地址：https://arxiv.org/pdf/1802.01933.pdf 可解释性成为机器学习研究中一个优先考虑的问题。...不过有许多有趣的潜在研究途径可以从金融机器学习模型中得出更有意义和更直观的结论。具体论述详见论文。...机器学习对资产管理的系统性研究还处于起步阶段。而且从经济上和统计上看，它的辅助作用是渐进的，但绝不是革命性的。...相比之下，一个有前途的资产管理研究领域，可以使用机器学习来改善投资的其他方面。 总结 机器学习在金融领域的应用有可能成为量化投资的下一个飞跃。
图像去噪是计算机视觉领域的传统方向，对于可见光图像、视频、核磁图像等的处理仍应用广泛，在工业和学术界引起很多人的关注，基于BM3D(block-matching 3D ，2007)框架的系列算法是该领域的著名方法...，考察了191篇文献，相信对研究该方向的朋友定有帮助。...，利用图像的 NLSS（非局部自相似） 属性成为方法的主流。...传统的多维图像数据的去噪器： ? 基于DNN去噪方法及应用： ? 具有三个卷积层的简单CNN去噪框架图解： ?...在 CAVE 数据集上的高噪声水平σ=100时，对基于张量的去噪器的比较结果：（图12） ?
©作者 | 白帆 学校 | 香港中文大学 研究方向 | 机器人、医疗图像、主动学习 编辑 paperweekly 侵删 前言 我将我对主动学习的理解和最新研究的感悟都整理为这篇文章，主要目的是供大家参考...同时，我以后还会继续阅读主动学习领域的文章，有不错和值得推荐的文章，我会实时更新到我的 github 里，大家可以通过这个 list 最快地阅读最新最重要的文章，也欢迎大家向我推荐一些文章和一起交流。...最新研究方向及论文推荐 下面我介绍一些主动学习目前最新的阅读价值较高的论文，供大家把握研究方向和热点。...8.1 主动学习问题和方法的探究 目前主动学习的基本方法和问题还存在一些不足，有一些最新的方法试图解决这些问题。 Mind Your Outliers!...无论是哪方面，主动学习都是存在很多继续研究的点。 主动学习既有重要的应用价值又还存在着一些问题，是学术界和工业界都可以进行研究的点。希望对主动学习感兴趣的朋友，可以一起多多讨论和交流。
来源：NewBeeNLP本文约10000+字，建议阅读10+分钟本文作者与你分享自己对于主动学习的理解和最新研究的感悟。...©作者 | 白帆 学校 | 香港中文大学研究方向 | 机器人、医疗图像、主动学习 一、前言 我将我对主动学习的理解和最新研究的感悟都整理为这篇文章，主要目的是供大家参考、讨论，一起学习和交流主动学习的技术...同时，我以后还会继续阅读主动学习领域的文章，有不错和值得推荐的文章，我会实时更新到我的 github 里，大家可以通过这个 list 最快地阅读最新最重要的文章，也欢迎大家向我推荐一些文章和一起交流。...八、最新研究方向及论文推荐 下面我介绍一些主动学习目前最新的阅读价值较高的论文，供大家把握研究方向和热点。...8.1 主动学习问题和方法的探究 目前主动学习的基本方法和问题还存在一些不足，有一些最新的方法试图解决这些问题。 Mind Your Outliers!
Shapelet-Neural Network Approach for Multivariate Time Series Classification（AAAI21） 简介 快到周末了，就分享一篇处理MTSC问题的最新时间序列论文休闲放松一下...时间序列shapelet是一种短的判别子序列， 它不仅准确，而且对于单变量时间序列（UTS）的分类问题也是具有可解释性的 然而，由于多变量时间序列分类（MTSC）的候选shapelets可能来自不同长度的不同变量...对shapelet的穷举搜索可能不准确； 不同的变量的Shapelet候选有不同的长度，这样的Shapelet事很难比较； 大多数现有的研究都是基于黑盒的方法，很少有方案能提供可解释的方法； 02 ShapeNet...dialted因果网络对于序列建模任务的有效性已被证明。dialted的卷积被用来改变卷积的感受野。因果卷积的设计应确保未来数据不会影响对过去数据的学习....此处我们设计了下面的Loss 该函数的意义如下，我们希望和anchor的正样本距离尽可能的近，负样本的距离尽可能远，与此同时，类内的距离尽可能近。
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