这是一个独特的、付费的学习社区，专注于探索和理解开源项目中的 Rust 代码。在这里，你将有机会不仅学习 Rust 的基础知识，还能深入其核心概念和实际应用。我们的目标是通过实际的代码案例，让你在 Rust 编程领域迅速成长。你将有机会深入研究各种开源项目，分析它们的架构、设计模式和性能优化策略。
在后台运行的进程不一定是守护进程！一个进程要成为守护进程，必须做到以下两点：
load average 后面的三个数分别是5分钟、10分钟、15分钟的负载情况，如果这个数除以逻辑CPU的数量，结果高于5的时候就表明系统在超负荷运转了
你可以使用ps命令。它能显示当前运行中进程的相关信息，包括进程的PID。Linux和UNIX都支持ps命令，显示所有运行中进程的相关信息。ps命令能提供一份当前进程的快照。如果你想状态可以自动刷新，可以使用top命令。
要对进程进行监测和控制，首先必须要了解当前进程的情况,也就是需要查看当前进程，ps命令就是最基本进程查看命令。使用该命令可以确定有哪些进程正在运行和运行的状态、进程是否结束、进程有没有僵尸、哪些进程占用了过多的资源等等.总之大部分信息都是可以通过执行该命令得到。
函数名作用isalnum()测试字符是否为英文字母或数字isalpha()测试字符是否为英文字母isascii()测试字符是否为ASCII码字符isblank()测试字符是否为空白字符 包括空格 \r\n\t 符号iscntrl()测试字符是否为ASCII码的控制字符isdigit()测试是否为阿拉伯数字 16进制会出现错误isgraph()测试字符是否为可打印字符 打印到纸上islower()测试字符是否为小写英文字母isupper()测试字符是否为大写英文字母isprint()测试字符是否为可打印字符 打印到屏幕上isspace()测试字符是否为空格字符ispunct()测试字符是否为标点符号或特殊符号isxdigit()测试字符是否为16进制数字
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在使用Linux的过程中，经常会遇到各种用户ID（user identifier, UID）和组ID（group identifier, GID），Linux也是通过对这些ID的管理实现的自主访问控制（discretionary access control, DAC）。
When you first look in the /etc directory, you might feel a bit overwhelmed. Although most of the files that you see affect a system’s operations to some extent, a few are fundamental.
本文转载自丨智源社区 近年来，机器学习顶会论文数目井喷，审稿压力巨大，其同行评审制度备受质疑。宾大教授针对此挑战提出了由论文作者协助的新型同行评审机制。 你是否已经受够了NeurIPS，ICLR，ICML, CVPR, AAAI等会议的审稿意见？你是否有过最好的论文被拒稿，但是相对差的论文反而被接收的经历？相信对众多机器学习、人工智能领域的从业者来说，这种现象已经见怪不怪了。 图一 人工智能专家Ian Goodfellow在Twitter上抱怨同行评审(peer review) 机器学习的成功依赖于大型会
辛向阳教授提出：交互设计的本质是对行为的设计。交互设计的五要素分别是：用户、场景、目的、媒介、行为。详情请查看文章《交互设计的本质》。
在开始介绍进程之前，我们先来看下面这张照片，这是我们在Windows系统下经常会遇到的情况，有时候遇到这种情况，真想砸电脑（太不给力了，特别是在打游戏起劲的时候，你说来了这样一个大招，这谁顶得住）：
推荐系统对于用户来说是很重要的，能帮助用户从互联网上海量的数据中找到真正合适的内容。一个好的推荐系统在整个用户群中寻找一个公正的平衡。
又有一段时间没有更新了，最近忙着搬砖的同时，也填了一些坑，其中不少坑是有关联的，甚至其中有一个配置项接连引发了两三个问题，后续打算逐个总结输出，这里先进行一些铺垫~
对于个人电子产品而言，例如手机，平板电脑，便携式电脑等等，或多或少，都会涉及到隐私计算，那么什么是隐私计算呢？理解隐私计算，先要澄清“隐私”的概念，那么，什么是隐私呢？进而，明确隐私计算分别与隐私和计算之间的关系，即隐私计算是为了实现个人隐私保护而进行的计算还是在实现了隐私保护的前提下进行的计算？最后，才是隐私计算涉及的技术和方法。
1.下载客户端软件 可以更方便的看清目录结构 Apache Directory Studio 2.搭建springboot工程 3.引入jar包 <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-ldap</artifactId> </dependency> 4.配置文件 spring.ldap.urls=ldaps://ip:636(ldap://ip:389
top命令提供运行系统的动态实时视图，其可以显示系统摘要信息，以及当前由内核管理的进程或线程的列表，显示的系统摘要信息的类型以及为任务显示的信息的类型、顺序和大小都是用户可配置的。
通过前两章的阅读，我明白了三个世界即物理世界，生物世界与数字世界的概念与关系。它们之间相互作用，共同推进着世界的发展。以数据为驱动的新一代信息革命快速引领着知识的生产与传播。而在此过程中，数据始终遵守着科学数据三个法则。从三个方面，为未来的信息快速传播与数据交换提供了指导方向，加快着“数据化”的趋势。将会为信息发展带来前所未有的机遇。那么究竟如何定义信息，它与数据之间的联系与区别是什么，信息在现实生活中的结构形式是怎样的，效用又如何？第三章《信息纽带》便为我解开了心中的疑惑。
在过去两天内 (2018 年 2 月 5 日至 6 日)，加密货币的价值一落千丈，其总市值自 1 月份的激增以来下跌了66％。崩溃的表面原因与一些重大新闻有关，包括中国愈加严格的监管和禁令，以及美国、韩国和印度监管机构即将开展的一系列讨论等等。然而，在表象之下，加密货币存在着一个更大的宏观状况，对其而言，这次崩溃更像是是一把双刃剑。
导读：在搜索引擎的搜索结果页面上一般有两类内容：一类是根据PageRank等算法得到的与你搜索的关键字有直接关联的源生链接，另一类是广告商付了费的广告链接。
来看一段org.elasticsearch.bootstrap.Bootstrap#setup中的代码：
本文主要从整体角度介绍推荐系统，先介绍了推荐系统定义与系统架构等背景，然后详细说明如何评价一个推荐系统。
Web的安全防护已经讲过一些知识了，下面继续说一下安全防护中的密码传输、敏感操作二次认证、客户端强验证、认证的错误消息、防止暴力破解、日志与监控等。
海量的人脸图像每天被上传到各种社交网络和共享平台。尽管包含大量的个人信息，这些图像的传播和获取却难以得到有效监管。因此随着计算机视觉技术特别是图像理解应用的快速发展，人们对个人隐私泄露的担忧愈演愈烈。人脸图像身份隐私保护是一个旨在从面部图像中删除人的所有身份识别的信息，同时保留尽可能多的其他与身份无关的信息的过程。理想情况下，身份信息被保护的同时，其他与身份无关的人脸特征并不会被影响，比如表情，姿态和背景。身份保护后的图像仍然保持与原图较高的视觉相似度和与原图可比的视觉质量，并可被用于与身份无关的任务，比如人脸检测，表情分析，姿势识别等。因此，研究者们付出了巨大的努力来获得有效的隐私性-实用性权衡。人脸身份隐私保护可以让个人放心地分享个人肖像，同时消除一些实体和机构发布面部数据时的道德和法律约束。
sudo，也就是以超级管理员身份运行（superuser do）的意思。sudo 是 Linux 中最常使用的重要实用程序之一，它功能十分强大，几乎安装在每一款基于 UNIX 或 Linux 的操作系统上，也是这些操作系统的核心命令。作为一个系统命令，普通用户可通过它以特殊权限来运行程序或命令（通常以 root 用户身份运行命令），而无需切换使用环境。
将获得的网页数据（静态web元素）保存到缓存中并发送给客户机，以便下次请求相同的数据时快速响应
机器之心报道 演讲：蔡玮鑫 在机器之心主办的 WAIC 2023 AI 开发者论坛上，微软 Office Product Group 技术负责人蔡玮鑫博士以视频的方式为大家带来了精彩的演讲。他结合自己
随着知识爆炸的新社会形态逐渐明晰，如何从纷繁复杂的知识中获取到自己最想要的那一个已经成为热门问题，比如商品个性化推荐系统是建立在海量数据挖掘基础上的一种高级商务智能平台，可以帮助用户在商品选择方面提供个性化的决策支持。
作为 Linux 中最常使用的重要实用程序之一，Sudo 几乎安装在每一款 UNIX 和 Linux 发行版上，以便用户调用和实施核心命令。 然而近期曝出的一个提权漏洞，却直指 sudo 的一个安全策略隐患 —— 即便配置中明确不允许 root 用户访问，该漏洞仍可允许恶意用户或程序，在目标 Linux 系统上以 root 用户身份执行任意命令。
每个Agent函数都可以由机器/程序组合呈现。False。受机器的运算能力和存储能力限制。一个Agent函数可能对应多个Agent程序。True。Agent程序与运行平台关联。
shell是一种特殊的应用程序（命令行解释器），他为运行其他应用程序提供了一个接口。 posix规范了操作系统是什么样 每个进程都有一个工作目录（又叫当前目录），相对路径都是从工作目录开始解释。 Ctrl+D是文件结束字符 read读指定字节数；fgets是读取一行 三个进程控制函数：fork exec waitpid。waitpid【此函数获取信息，释放资源】父进程等待子进程终止，可以得到子进程何时终止。system函数是在exec外包了一层。 execlp要求参数以null结束，换行符不可以 线程id只
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍另一个机器学习领域的重要算法，线性回归算法。
使用 IR 方法论和指标用于推荐系统的评估在近年来发展迅速，已成为该领域中的常用实践方法，其将理解推荐看成排序任务 [14]。然而 IR 指标已被发现在推荐受欢迎条目（即很多人知道、喜欢、评分或交互的条目 [4,21,35]）的奖励算法中有很强的偏见。同时，当前最佳的推荐算法也被发现在推荐多数人喜欢的条目时存在显而易见的偏见 [21]。人们可能自然地对常用的实验设置和最佳算法真实输出的可靠性提出质疑。
提权是一个过程，没有一劳永逸的解决方案，而很大程度上取决于目标系统的具体配置。内核版本、安装的应用程序、支持的编程语言、其他用户的密码等都是影响你获取root权限的关键因素。
除了网络通信外，服务器程序还必须考虑许多其他细节问题，零碎，但基本上都是模板式的。
---- 新智元报道 编辑：桃子 好困 【新智元导读】ICML 2023终于放榜了！今年共有1827篇论文被接收，录用率27.9%。网友纷纷晒出了自己成绩单。 ICML 2023放榜啦！ 就在刚刚，ICML公布了今年录取情况，共有6538份论文提交，1827篇论文被接收，录用率27.9%。 从网友的统计中可以看到，2023年总论文提交量，以及论文接收量创历史新高，同时接收率也是近年来之最。 过去的一年，是生成式AI爆发的一年，各种生成模型、大型语言模型不断涌现，今年在ICML 2023提交的论文
作者：且飙丶且珍惜 来源： http://blog.csdn.net/dextrad_ihacker/article/details/51930998 除了网络通信外，服务器程序还必须考虑许多其他细节问题，零碎，但基本上都是模板式的。 ———引 Linux服务器程序一般以后台形式运行。后台程序又称守护进程。它没有控制终端，因而也不会意外接受用户输入。守护进程的父进程一般是init进程（pid=1）。 Linux服务器程序通常有一套日志系统，它至少能输出日志到文件，有的高级服务器可以输出日志到专门的UDP
Filecoin官方今天公布了一篇博客，揭示了Filecoin通证如何进入流通供应，以及不同利益相关者如何参与Filecoin经济的建议。特别是，这篇文章讨论了Filecoin经济模型背后设计的一些隐性目标，阐明了人们应该如何对待和思考Filecoin的通证经济学。
AI科技评论按：本文为近日召开的CoRL 2017大会上，MIT TR 35得主、UC Berkeley助理教授 Anca Dragan 所做的演讲整理，AI科技评论作为受邀媒体参加了CoRL大会，并
1.collection : 收藏 （ 集合/表 例如mongoDB里面的命名 db.collection("xxx").find({}) ）
疫情期间，各平台在线直播带货量都大幅上涨，具研究机构艾媒咨询发布的数据显示，2019年中国直播电商行业的总规模达到4338亿元，预计2020年中国在线直播的用户规模将达5.24亿人，市场规模将突破9000亿元。本文将探讨，对比与直播带货，推荐模型有哪些不足。
因为如果大模型能通过自主改进自己的权重和框架，不断自我提升能力，不但模型的可解释性无从谈起，而且人类将完全无法预料和控制模型的输出。
虽然数据共享对于知识发展至关重要，但遗憾的是，隐私问题和严格的监管（例如欧洲通用数据保护条例 GDPR）限制了其充分发挥作用。合成表格数据作为一种替代方案出现，可在满足监管和隐私约束的同时实现数据共享。最先进的表格数据合成器从生成对抗网络 (GAN) 中汲取方法论，并处理行业中的两种主要数据类型，即连续数据类型和分类数据类型。在本文中，我们阐明了 CTAB-GAN，这是一种新颖的条件表 GAN 架构，可以有效地对各种数据类型进行建模，包括连续变量和分类变量的混合。此外，该模型还解决了实际表格数据集中的数据不平衡和长尾问题，即某些变量在大值之间具有显着的频率差异。这是通过利用条件 GAN 的信息损失和分类损失实现的。此外，该模型具有新颖的条件向量，可有效地对混合数据类型和数据变量的偏态分布进行编码。CTAB-GAN 在数据相似性和分析效用方面用当前的技术水平进行了评估。五个数据集的结果表明，CTAB-GAN 的合成数据与所有三类变量的真实数据非常相似，并导致五种机器学习算法的准确率更高，高达 17%。
2、os.name 字符串指示正在使用的平台。比如，windows是“nt”，linux 或 unix 是“posix”
專 欄 ❈默然，Python中文社区专栏作者。 博客：https://www.zhihu.com/people/moranzcw GitHub：https://github.com/moranzcw
原文标题：Utility vs Understanding: the State of Machine Learning Entering 2022 原文作者：Aidan Cooper
测试用例存在一些真相与事实，有些广为人知，有些却很隐蔽。正是基于这些真相与事实，可以对我们的手工测试、自动化测试、甚至规模化的自动化测试（数以万计的用例）带来不同的启发。
通俗地说，强化学习类似于婴儿学习和发现世界，如果有奖励(正强化)，婴儿可能会执行一个行动，如果有惩罚(负强化)，婴儿就不太可能执行这个行动。这也是来自监督学习和非监督学习的强化学习之间的主要区别，后者从静态数据集学习，而前者从探索中学习。
机器学习领域近年的发展非常迅速，然而我们对机器学习理论的理解还很有限，有些模型的实验效果甚至超出了我们对基础理论的理解。
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