WP Super Cache 是 WordPress 官方开发人员 Donncha 开发，是当前最高效也是最灵活的 WordPress 静态缓存插件。
摄像头是一种视觉传感器，它已经成为了机器人技术、监控、空间探索、社交媒体、工业自动化，甚至娱乐业等多个领域不可分割的组成部分。
在[第2篇]中，我们深入剖析了单调（PerCall）模式下WCF对服务实例生命周期的控制，现在我们来讨轮另一种极端的服务实例上下文模式：单例（Single）模式。在单例模式下，WCF通过创建一个唯一的服务实例来处理所有的客户端服务调用请求。这是一个极端的服务实例激活方式，由于服务实例的唯一性，所有客户端每次调用的状态能够被保存下来，但是当前的状态是所有客户端作用于服务实例的结果，而不能反映出具体某个客户端多次调用后的状态。WCF是一个典型的多线程的通信框架，对并发的服务调用请求是最基本的能力和要求，但是服务
最近在 DDoS 攻击中攻击者正更多地利用反射放大攻击，先前认为通过网空搜索引擎就可以扫描/查找不同协议的开放服务，例如 Censys/openresolver 会扫描开放 DNS 服务、Shadowserver 会扫描开放的 CharGen、LDAP、QOTD 和 SNMP 服务等，但实际上这是有问题的。即使是相同版本的服务也会存在放大因子不同、查询模式不同的不可预测性，因此使用统一方法进行估量并不准确。
一. 模板匹配 模板匹配是数字图像处理的重要组成部分之一。把不同传感器或同一传感器在不同时间、不同成像条件下对同一景物获取的两幅或多幅图像在空间上对准,或根据已知模式到另一幅图中寻找相应模式的处理方法就叫做模板匹配。 简单而言，模板就是一幅已知的小图像。模板匹配就是在一幅大图像中搜寻目标，已知该图中有要找的目标，且该目标同模板有相同的尺寸、方向和图像，通过一定的算法可以在图中找到目标，确定其坐标位置。 二. 单目标模板匹配 这里的模板匹配的方法其实并不复杂，利用目标的边缘信息用于搜索目标图像的模板所在位置。
1 . 数据挖掘算法现状 : 目前数据挖掘领域算法很多 , 并且每年都会有有大量算法提出 ;
作者 | Giulia Di Pietro 策划 | 孙瑞瑞 网络安全影响着我们的日常生活，Stefan Achleitner 解释了为什么人工智能和可观测性可以帮助你防止下一个大漏洞。 Dynatrace 云原生安全研究负责人 Stefan Achleitner 最近受邀成为 Red Hat X Podcast 的嘉宾，讨论了网络安全的最佳实践以及如何预测下一个大漏洞，如 Log4Shell。 这个话题其实和科技工作者以及每个人的日常生活都非常相关，我们认为演讲分享中的一些话题和讨论的一些点是非
本文节选自日本理化学研究所先进智能研究中心主任杉山将的《图解机器学习》的第一章。 如果喜欢这本书，请在评论区留言，说出你目前在机器学习方面所遇到的问题，评论点赞前五名的用户可获得本书。 1 什么是机器学习 近些年来，得益于互联网的普及，我们可以非常轻松地获取大量文本、音乐、图片、视频等各种各样的数据。机器学习，就是让计算机具有像人一样的学习能力的技术，是从堆积如山的数据(也称为大数据(中寻找出有用知识的数据挖掘技术。通过运用机器学习技术，从视频数据库中寻找出自己喜欢的视频资料，或者根据用户的购买记录
除了深度学习，反向传播算法在许多其他领域也是一个强大的计算工具，从天气预报到分析数值稳定性——区别只在于名称差异。事实上，这种算法在几十个不同的领域都有成熟应用，无数研究人员都为这种“反向模式求导”的形式着迷。
成为一个正式的嵌入式主板开发工程师，是一个艰辛的过程，需要开发人员维护和管理系统的每个比特和字节。
笔者是一名软件工程在读研究生，同样是机器学习的爱好者，希望我所总结的内容能以简单直白的方式帮助读者们理解机器学习并了解如何利用Python来做机器学习。不需要走很多弯路，只需要准备好python的JupyterNotebook或Pycharm等，做好笔记。我很快带你入门。
来源：AI公园本文约1000字，建议阅读5分钟本文讨论模型在生产中失效的一些常见模式。 计算机视觉模型在训练、验证和测试集中可以正常工作，但在生产场景中失效。 错误模式1：变体分类器(观察到了错误的地方) 模型预测了环境等虚假特征，而不是感兴趣的对象。例如，让我们看下面的示例，用预训练模型VGG16对图像的预测。这些图像是美洲狮和一些飞行昆虫的图像。虽然VGG16能够准确地预测美洲狮，但它在预测飞行昆虫身上失效了。从热图中可以看出，VGG16很好地聚焦了不变特征，即动物的身体。但是它没有聚焦在昆虫的身体上，
德国科学家Roman Schulte-Sasse等人借助一款深度学习软件，对数万个医疗数据集展开分析后，鉴别出了165个可能导致癌症的新基因。这项发表在Nature Machine Intelligence上的最新研究为个性化药物靶向治疗以及生物标志物开发开辟了新前景。
为应对高级持续性威胁（AdvancedPersistent Threat，APT）、利益驱动的内部员工威胁，面向主动防御的威胁狩猎（ThreatHunting,TH）方案逐渐得到关注[1]。以“系统失陷”为假设，狩猎者基于安全经验与集成的数据平台，对信息系统进行持续的调查、验证、观测，以召回漏网的已知威胁，识别隐匿的未知威胁，并对威胁事件进行溯源和场景重建，进而固化为安全知识与启发式规则。在高级威胁频发、安全人力成本剧增的形势下，研究数据驱动的，能持续自适应辅助狩猎任务的自动化技术与系统，有着重要意义。
这篇文章警告 Devops 不要有虚假的安全感。在开发和配置微服务时，遵循安全最佳实践不会产生不易受攻击的微服务。这篇文章表明，尽管所有部署的微服务都容易受到攻击，但仍有很多事情可以做，以确保微服务不被利用/开采（exploited）。它解释了如何从安全角度，分析客户端和服务的行为，这里称为“安全行为分析”，可以保护部署的易受攻击的微服务。它提到Guard[1]，这是一个开源项目，提供对 Kubernetes 被认为易受攻击的微服务的安全行为监控和控制。
在之前的文章中，我们专注于追踪和分析从网络中得到的数据。但事实上，在网络中追踪不是唯一的选项。在企业的主机和服务器上有大量的数据集来发掘未知的恶意行为，包括运行的进程，活动的网络连接，监听端口，文件系统遗留，用户日志，自动运行等等。 而这些数据，难点只在于决定关注哪些点来开始你的追踪进程。一旦你决定关注的领域，你可以收集数据，查找可疑的异常，然后做进一步调查。 在这个系列的最后一部分，我们将会描述利用免费工具在主机上进行追踪的一些要点。这些技术首先会帮你发现主机上恶意行为的一些线索——不管你有没有签名或者I
翻译自 How to Protect Containerized Workloads at Runtime 。
2021年9月29日，JCIM上发表了有关酶促反应模板提取和评分的文章："EHreact: Extended Hasse Diagrams for the Extraction and Scoring of Enzymatic Reaction Templates"。
TFMA 是一个用于评估 TensorFlow 模型的库，它可以让用户使用 Trainer 里定义的指标以分布式方式评估大量数据的模型。这些指标也可以在不同的数据片里计算，其结果可以在 Jupyter Notebooks 里可视化。
一。原理 交换机有非常多port，例如以下如图。交换机有8个口，当中e0/3上连接了台电脑。
今天的主题，我们项目开始之初第一件事情是做什么？你接到一个项目要开始做了，最开始你要做什么？这个非常重要，你一定要知道，第一件事就是要看见全貌。通常我们以为我们看到了全貌，但是通常都不是。
1. 前言： 相信很多学习EXCEL的同伴都会时常将一句话挂在嘴边： “请老师教我下这个公式怎么写？” 要么就是： “老师太牛了，这么厉害的嵌套您是怎么写出来的，能不能教教我？” 说实话，我也被这样问过几次，虽说自己函数学的也不怎么样，但是对于这样的问题，我实在不知如何回答，更谈不上“教”这么神圣的动作。 …… 在我看来（至少我是这么认为的），学习EXCEL不是单纯的了解函数。 了解函数只是工具，更重要的是如何分析问题，写EXCEL公式不是函数记忆大比拼，而是逻辑思维的较量。 …… 可能这样说，只会让一些
根据疾病预防控制中心的一项估计，仅上个月就有23％的美国人服用了两种或更多的处方药，65岁以上的人中有39％服用五种或更多，这一数字在过去几十年中增加了三倍。如果这还不足为奇，看看这个：在很多情况下，医生并不知道药物组合会产生什么副作用。
Windows 10作为一项服务正在开发中，这意味着用户会定期接收到新功能。到目前为止，微软已经发布了6个主要更新：11月更新、周年更新、创建者更新、秋季创建者更新、2018年4月更新和2018年10月更新。2019年5月的更新已经进入发布预览阶段，预计将于本月晚些时候推出。
“Project Zero”是一项由谷歌成立的互联网安全项目，成立时间为2014年7月。该团队主要由谷歌内部顶尖安全工程师组成，旨在发现、追踪和修补全球性的软件安全漏洞。自2019起，团队每年会对过去一年内检测到的0-day漏洞在野利用进行回顾并发布报告。2021年内，“Project Zero”共检测并披露了58个在野外的0-day漏洞，这一数字创下了项目2014年成立以来的新纪录。本篇报告中，“Project Zero”团队详细向我们介绍了被检测到的58个0-day漏洞的类型和攻击模式，并分析了2021年0-day数据暴增的原因。另外，在报告中，我们也可以清晰地看到团队在2022年的工作方向。
今天为大家介绍的是来自Anton V. Sinitskiy团队的一篇论述transformer模型在分子建模上能力的论文。在药物设计中，对药物分子的化学空间进行有意义的探索是一项极具挑战性的任务，这是由于分子可能的修改方式呈现组合爆炸的情况。在这项工作中，作者使用Transformer模型来解决这个问题，Transformer模型是一种最初用于机器翻译的机器学习（ML）模型类型。通过训练Transformer模型使用来自公共ChEMBL数据集的相似生物活性分子对，作者使其能够学习有关分子的药物化学上有意义且与上下文相关的转化，包括那些在训练集中不存在的转化方式。通过对Transformer模型在ChEMBL亚集上对COX2、DRD2或HERG蛋白靶点结合的配体的性能进行回顾性分析，作者证明尽管模型在训练过程中没有看到任何对应蛋白靶点活性的配体，但模型仍能生成与大多数活性配体相同或高度相似的结构。此项工作表明，在药物设计中从已知对某个蛋白靶点活性的分子“翻译”到对同一靶点具有活性的新型分子时，人类专家可以轻松快速地使用Transformer模型，而这些模型最初是用于将一种自然语言的文本翻译成另一种语言的。
尽管许多嵌入式工程师充满了希望和梦想，但高可靠性的代码不是一蹴而就的。它是一个艰苦的过程，需要开发人员维护和管理系统的每个比特和字节。当一个应用程序被确认为“成功”的那一刻，通常会有一种如释重负的感觉，但仅仅因为软件在受控条件下的那一刻运行正常并不意味着明天或一年后还会运行正常。
首先介绍一下众多博客文章中提到的策略模式的概念，针对于文章结构构成，请允许小编在此处再细说一下。 策略模式：百度百科中引述为：指对象有某个行为，但是在不同的场景中，该行为有不同的实现算法。 1.策略模式是对算法的包装，是把使用算法的责任和算法本身分割开来，委派给不同的对象管理。 2.策略模式通常把一个系列的算法包装到一系列的策略类里面，作为一个抽象策略类的子类。用一句话来说，就是：“准备一组算法，并将每一个算法封装起来，使得它们可以互换”。 【此处的算法，大家可以理解为解决业务需求的方法。】
在分布式系统中，远程服务调用是一项常见的技术需求。Dubbo作为一个流行的分布式服务框架，提供了便捷的远程服务调用方式。而ZooKeeper（简称zk）作为Dubbo的注册中心之一，被广泛使用来管理和发现服务。
先来看 killall，从字面意思理解，很容易知道这是批量杀死进程的命令。如：killall nginx，常见的一些参数用法如下：
人类在识别和分辨事物时，往往是在先验知识和以往对此类事物的多个具体实例观察基础上产生的整体性质和特征的认识。
Android 9.0出现限制非公开SDK接口访问之后，可以说当时我们已知的所有插件框架实现都或多或少的出现了适配问题。大家的应对方式基本上都是一种对抗的思想，有的去破解限制，有的通过和Google沟通浅灰名单有效期暂时续命。
机器学习和人工智能 机器学习和人工智能的区别:“好的，谷歌!有什么事吗?你能演奏我最喜欢的曲目或者预订一辆从宫殿路到MG路的出租车吗?” “亚历克莎，几点了?”“早上5点叫醒我。”“你能告诉我明天的会
一个终端的动态字符显然很难调动编程的积极性，那么更有趣的开源的游戏也许是一种更好的启发。
| 导语 字符串匹配算法通常分为两个步骤：预处理（Preprocessing）和匹配（Matching）。所以算法的总运行时间为预处理和匹配的时间的总和。 1.明确你的目标是算法选择最重要的事 文本匹配算法有很多，按照匹配模式串的个数，通常分为单模匹配和多模匹配，根据匹配的精确程度，可以分为精确匹配和模糊匹配。 无论是单模还是多模，精确抑或模糊，都是由最简单的暴力匹配算法作为基础，通过一点点微小进步，缓慢的优化拓展出来的，一系列基于特定数据结构的算法集合。除了作为字符串匹配算法之源头的暴力匹配算法外，其余
假如你有一个硬币。你把它投掷 3 次，出现了 3 次正面。下一次投掷硬币正面朝上的概率是多少? 这是一个从数据中估计参数的基础机器学习问题。在这种情况下，我们要从数据 D 中估算出正面朝上 h 的概率
AiTechYun 编辑：yuxiangyu 我们（Xanadu）致力于制造世界上第一款全片上光子量子处理器（all on-chip photonic quantum processor），使用尖端技术来利用光线的强大特性。这个博客的目的是让你跟进我们的进展。从令人兴奋的新发现到测试挑战，这其中的一切，我们将让你跟进量子技术领域的最新进展。 量子机器学习是Xanadu工作的重点之一。我们的机器学习团队正在加强人工智能和量子技术之间的联系。在本文中，我们将讨论如何使一个神经网络成为一个量子体，大幅加快运行速度
鉴于Java全球影响力和高兼容性承诺，语言功能设计错误代价非常高。如语言功能存在缺陷，保持兼容性不仅意味很难移除或显著改变功能，且现有功能还会限制未来功能发展。新功能要通过实际使用来验证，开发人员的反馈至关重要。为确保在快速发布节奏下有足够的时间进行实验和反馈，新语言功能将通过一或多个轮次的预览来测试，这些功能是平台的一部分，但需要单独选择进入，并且尚未成为永久功能，以便在根据开发人员的反馈进行调整时，不会破坏关键代码。
Predicting cell line-specific synergistic drug combinations through a relational graph convolutional network with attention mechanism
上一讲我们说过了如何启动Python IDLE集成开发学习环境，macOS/Linux都可以在命令行执行idle3。Windows则从开始菜单中去寻找IDLE程序的图标。
我们在本文将批判这种基于直觉的认识。你会看到，重写绝非易事。尽管我们不受新应用程序部分挑战的影响，但也会碰到前所未有的全新挑战。为成功地完成重写，我们必须应对这些挑战，因此提前了解有什么风险很有必要。
变化是永恒的。从金属时代到机器时代，直到数字革命时代，我们已经看到了一些影响我们生活的变化。在当今我们所处的信息时代，变革的步伐已经达到了多方面的水平。我们生活方式的剧烈变化促使我们思考如何建立一个更可持续的社会，一个能够经受住周围坏境快速演变的社会。
从2004年至今，美军无人机的轰炸已经在巴基斯坦的某个地区杀死了2500~4000人，其中绝大多数死者都被美国政府归类为“极端分子”。轰炸对象的选择背后，很可能是美国天网计划，采用机器学习算法对5500完民众进行打分。但本文作者Christian Grothoff 和 J.M. Porup 认为，这种算法会带来很大的误报率，而0.18%的误报率意味着99000名无辜民众被错误地标记为“恐怖分子”。在这些死亡的人数中，又有多少是无辜的民众？ 作者介绍： Christian Grothoff在法国国家信息
【新智元导读】 腾讯 AI 三大支柱之一的腾讯优图实验室公布了成立以来的第一个开源项目ncnn，这是一个为手机端极致优化的高性能神经网络前向计算框架，无第三方依赖，跨平台，手机端 cpu 的速度快于目前所有已知的开源框架。深度学习+手机端的应用是2017年以来人工智能领域的一大热点。新智元日前对项目的负责人nihui进行独家专访，从项目开发始终、目的、应用、发展方向等进行请教。文章后半部分，我们带来ncnn10大重要功能介绍。 根据新智元获得的最新消息，腾讯社交网络事业群公布了首个AI开源项目，这同时也是腾
现实生活中，总体的数量如果过于庞大我们无法获取总体中每个数据的数值，进行对总体的特征提取进而完成分析工作。那么接下来就用到了本章节的知识。
数字世界正在加速膨胀。在物联网(IoT)、宽带通信、更便宜的云存储和计算能力的帮助下，每个组织、公司和政府部门每时每刻都在产生关于一切事物的数据。虽然这些巨量的数字信息为提高任务的速度、准确性和效率提供了前所未有的机会，但也带来了一些明显的挑战。由于严重的网络拥堵和网路安全行业的落后，面对网络犯罪分子的攻击，各组织机构更加难以保护自己的网络和数据。如何处理由不断膨胀的数据带来的安全问题成为2017年6月14日-16日在乌克兰焦点城市基辅举办的全球网络安全峰会的焦点。 美国国家安全委员会前任网络安全政策主管N
来自伦敦大学的化学教授Robert Palgrave在网上公开揭露，论文在材料表征方面存在非常严重的问题。
Mozilla Firefox 65现在可以在所有支持的平台上下载，其中一个最重要的变化涉及内容拦截器。
当我们从一个比较宽泛的范围去审视一个问题，通过考虑各种证据，收集各种信息，思考不同的方案时，我们就是在运用发散性思维。
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