1. Enomalism (http://www.enomaly.com/) 云计算平台。Enomalism 是一个开放源代码项目,它提供了一个功能类似于 EC2 的云计算框架。Enomalism 基于 Linux,同时支持 Xen 和 Kernel Virtual Machine(KVM)。Enomalism 提供了一个基于 TurboGears Web 应用程序框架和 Python 的软件栈。
作者 virusdefender 原文 http://seclists.org/fulldisclosure/2014/Jun/9。对少数句子词语和标点进行了调整。 ———————————- GoAgent 导入公开私钥的根证书的问题 · 测试页面 · 如何防范风险 · 如何删除 GoAgent CA 证书 GoAgent 没有进行正确的 TLS 验证,存在中间人攻击的风险 · 如何防范风险 GoAgent (https://github.com/goagent/goagent) 利用 Google
公有 PaaS 平台并没有达成共识,没有统一应用的 PaaS 服务 API,因此不便于应用在各平台之间移植。谷歌、亚马逊与微软三大巨头在 PaaS 领域分庭对立,在强大的技术实力与基础资源的支撑下,构建了与自身文化相对应的公有云 PaaS 平台。相对于三大巨头,于2007 年起家的 Heroku,正是由于看到了大平台厂商对应用代码的“侵入性”,以及对开发人员的“绑架”,因而独辟蹊径地开发了一套可移植的 PaaS 平台。
WebRTC,名称源自网页实时通信(Web Real-Time Communication)的缩写,是一个支持网页浏览器进行实时语音对话或视频对话的技术,是谷歌2010年以6820万美元收购Global IP Solutions公司而获得的一项技术。这项技术的一大特点就是无需任何插件。得力与Google将其开源(当然也有Google自己的市场战略意义),如今WebRTC已经不仅仅局限于PC的网页浏览器,Android,iOS平台上很多应用都已经采用了这样技术 虽然其名为WebRTC,但是实际上它不光支持Web之间的音视频通讯,还支持Android以及IOS端,此外由于该项目是开源的,我们也可以通过编译C++代码,从而达到全平台的互通。
喵,猫头虎博主今天要带你探索Go语言与Google App Engine(GAE)的结合。🔍 在Google I/O发布会上,Go被宣布为GAE的下一个实验性特性。这不仅是Go在云服务平台的一大步,也为想要轻松部署web应用的开发者提供了新的可能。加入我,让我们一起了解Go如何在GAE上激发潜力,将应用推向云端!
目前,云服务很多,例如GAE、BAE、SAE、TAE、CAE、ACE、EC2、AZURE各种云。本文主要从以下几个方面对GAE、SAE和BAE的优劣进行分析。
业界比较认可的几个分类:SAAS、PAAS、IAAS 1、SAAS(软件即服务) 就是提供一种软件池,池中包括这样那样的内容,就像水电一样可以自由取送,然后按量收费,这是saas的一个宗旨。 saas具有的几个特点: 1)按需使用,客户根据自身的需求来决定使用多少服务以及服务的时间长短。 现在很多公司都提出了这种模式,以租用的方式来销售软件,云邮件,云呼叫等,客户不必关心最终的服务是由什么开发,无论是java,.net,php,只需知道交纳费用就可以享受相应的服务,这就是saas的一个最大的特点。 2)能够
本章是关于互操作性的。 我们必须不断提醒自己,NumPy 在科学(Python)软件生态系统中并不孤单。 与 SciPy 和 matplotlib 一起工作非常容易。 还存在用于与其他 Python 包互操作性的协议。 在 Python 生态系统之外,Java,R,C 和 Fortran 等语言非常流行。 我们将详细介绍与这些环境交换数据的细节。
WebRTC是Google于2011年发布的一个开源项目,它提供基于API的Web浏览器和移动应用程序之间的通信,包括音频、视频和数据的传输。 它消除了对本机插件和应用程序安装的依赖,使这些连接易于使用,并得到所有主要浏览器和移动操作系统的支持。
作者:matrix 被围观: 2,015 次 发布时间:2013-07-26 分类:兼容并蓄 零零星星 | 无评论 »
之前尝试过很多 Kindle Rss 推送网站,反正都要钱才能用到所有功能,很早也看到 KindleEar 这个 repo,不过当初看教程觉得有些麻烦于是一直没去搞,为了对新的 Kindle 表示欢迎 o(
自编码器在图领域有着很多应用,其本质就是编码器获取节点的高级向量表示,然后解码器利用高级向量表示来重建图结构。这篇文章主要介绍Kipf和Welling提出的变分图自编码器模型VGAE,在介绍VGAE之前,首先需要介绍GAE,即图自编码器。
HP开发使用的集成环境,可用PHPStorm, 或者用免费版的 IDEA 加 PHP 插件,两者功能基本相同,只是后者安装起来略折腾。
早就有想法把博客每天的访问流量记下来,刚好现在申请了GAE的应用,又开始学Python,正好拿这个练手。打算先利用Python把访问记录保存在本地,熟悉之后可以部署到GAE,利用GAE提供的cron就可以每天更近访问流量了。OK,开始~ 首先是简单的网页抓取程序: [python] view plaincopy import sys, urllib2 req = urllib2.Request("http://blog.csdn.net/nevasun") fd = urllib2.urlo
题目:A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks
在深度学习领域,图神经网络早已成为热门话题。去年年底,有人统计了 2019 年到 2020 年各大顶会提交论文关键词的数据。结果显示,「graph neural network”」的增长速度位列榜首,成为上升最快的话题。
云计算在企业级市场的战役已经打响:AWS等新兴云服务提供商已经动了传统IT巨头在企业级市场的奶酪,传统巨头们也已开始奋力反击。随着传统IT巨头的加入,PaaS市场变得比以前任何时候都更加混乱。唯一确定的共识似乎只剩下一个:大家都喜欢“Platform/平台”这个词,因为“平台”一词有无限的想象空间。 越来越多的人开始谈论和关注PaaS,包括运营商、互联网巨头、传统IT厂商、咨询和集成商、ISV、IT技术媒体等等。但是,用户对PaaS兴趣似乎不大。从最初的一致看好,到现在人们开始怀疑PaaS的未来前景,甚至一
自编码器(AE)及其变体被广泛用于无监督学习 [74],它适用于学习没有监督信息的图节点表示。 在本节中,我们将首先介绍图自编码器,然后转向图变分自编码器和其他改进。表 4 总结了所调查的 GAE 的主要特征。
离线迁移需要腾讯云对象存储(COS)的支持,获取目前 COS 支持的地域可参考 COS可用地域,请确保您所在地域在支持范围内。
最近十年来,C/C++在计算领域没有很好得到发展,并没有新的系统编程语言出现。对开发程度和系统效率在很多情况下不能兼得。要么执行效率高,但低效的开发和编译,如C++;要么执行低效,但拥有有效的编译,如.NET、Java;所以需要一种拥有较高效的执行速度、编译速度和开发速度的编程语言,Go就横空出世了。
台积电是否会在3nm工艺上继续选择FinFET,这将影响到整个行业先进制程的走势。
2.继续下面的工作:找到usr/uploads这个文件夹,修改777权限,linux和Windows系统修改的方法不同,但网上都有很多介绍:Windows下网站目录777可读写权限设置方法 然后重启服务器,上传附件成功。
论文的作者认为Bo等人(也就是SDCN那篇文章)没有充分考虑复杂的图结构信息,但是Bo等人在文章中说了GCN学习了图结构信息,并且证明SDCN学习的数据表示具有不同阶结构信息的表示总和。
尽管Google没有为他自家的App Engine平台开发JavaScript SDK,但GAE Python SDK的新端口AppengineJS促进了GAE应用程序的构建,这个新家伙使用了所有Web开发人员熟悉的语言编写。该端口在App Engine Java之上使用Rhino(JavaScript的JVM实现),但是该API基于App Engine Python,因为它是JS之类的脚本语言。
在确定了IDE和Server之后,就要选择一个web框架了。我选择的是struts2,因为它的使用率很高,网上也很多资源,遇到问题好查。
大部分强化学习算法中需要用到值函数(状态值函数或者动作值函数),估计值函数的方法主要有时序差分(Temporal-difference, TD)算法和蒙特卡罗(Monte Carlo, MC)方法。这些方法各有优缺点,TD算法的估计量具有高偏差(Bias)低方差(Variance)的特点,相反,MC算法的估计量具有低偏差高方差的特点。Hajime在2000年提出了一种巧妙地在偏差与方差间找平衡的方法,称为
尽管Google没有为App Engine平台开发JavaScript SDK,但是一个名为AppengineJS的GAE Python SDK的新端口可以为GAE构建应用程序,这些应用程序是用所有w
从图像分类, 视频处理到语音识别, 自然语言处理. 深度学习通过端到端的训练彻底改变了很多机器学习任务. 但是这些任务的数据都是欧式空间上的规则数据. 而现实中很多数据之间都有着相当复杂的关系, 一般表现为非欧空间之上的图结构.
本文介绍了PaaS云服务在实际业务中的应用,并分析了PaaS云服务的优点和缺点。作者认为PaaS云服务具有高度灵活性、可扩展性、成本效益和高效性等优点,但同时也存在一些缺点,如技术难度高、实施复杂、依赖第三方服务、需要投入较多资源等。在实际应用中,PaaS云服务需要根据业务需求和场景,选择合适的架构和技术方案,并注意维护、监控和优化云服务。
他们将现有方法分为三个大类:半监督方法,包括图神经网络和图卷积网络;无监督方法,包括图自编码器;近期新的研究方法,包括图循环神经网络和图强化学习。然后按照这些方法的发展史对它们进行系统概述。该研究还分析了这些方法的区别,以及如何合成不同的架构。最后,该研究简单列举了这些方法的应用范围,并讨论了潜在方向。
前端圈从来不缺少新的技术、点子和话题,有些留下来了而有些则转瞬即逝。在决定一种新技术是否能够长久的所有因素里,最核心的必然是自身实力过硬能够经受住实践检验。而除此之外,这项技术所解决问题的广泛程度、受众群体规模等“非技术因素”也至关重要。
机器之心报道 编辑:杜伟、张倩 量子计算 + 机器学习可以在分子模拟领域碰撞出什么火花?师从诺奖得主的量子物理博士、机器学习大牛 Max Welling 将给出我们答案。 昨天,机器学习顶会 ICML 公布了杰出论文奖、时间检验奖等奖项,Max Welling 等人 2011 年的一篇论文获得时间检验奖,主题是「基于随机梯度 Langevin 动力学的贝叶斯学习」。这一奖项表明,Max Welling 等人的工作对机器学习社区产生了深远的影响。 拿奖的喜悦还未冲散,Max Welling 又公布了一项重要
Openshift 是 RedHat 推出的 PaaS. 从 wr 那里听说的, 这几天一直在玩儿, 感觉很不错, 相比一直以来在压榨的 gae 来说, 更自由, 更像个 vps, 没有明确的配额限制, 用 git 直接提交, 有多个数据库可选, 有简单的 ssh 等等. 简单记录一下, 方便再折腾。 首先在 https://openshift.redhat.com/app/ 注册, 看看首页上的那些语言, 总有一门适合你! 进入后, 可以在 web 上建立 app, 选择语言和平台就好了. 点进去 app 的管理页面, 没有意象之中的繁杂的各种管理选项, 只列出了当前用的语言和本项目的 git 地址. 等等, 这里还有一个隐藏功能, 就是添加 cartridge. 点右上角那个加号, 可以看到可以添加 MongoDB, MySQL, PostgreSQL 这几个数据库和对应的管理界面 RockMongo, PhpMyAdmin, 还有 Cron 可以定时执行任务, 还有个废柴的 Openshift Metrics 会显示 cpu 和 mem 消耗, 最后还有个不明真相的 Jenkins Client. 这个界面不能显示安装了的 cartridge 的端口啊密码啊等信息, 也不能删除 cartridge, Orz. 言而总之, web 界面就是个摆设, 牛逼的工具都在叫 rhc 的命令行工具包里. 在下面链接里有 mac, win, linux 下的安装指南. 看到上面说 win 下需要 Cygwin, 原来觉得这个挺好, 现在觉得挺不伦不类的, 还不如直接到 linux 里折腾. Arch 里 AUR 里就有 rhc, 可以看出丫其实就是一个 Ruby gem, 安装过程也主要就是补齐 gems 依赖: ruby-rest-client, ruby-parseconfig, ruby-json. 在 web 上创建 app 时, 应该就已经让你选一个 domain 做为 app 的后缀了, 不得不说又长又难看. 下面举例说明一下命令用法. console 下创建 domain, 即使在 web 端做了, 本地也有必要做一下:
没有什么东西比不懂你口音的语音识别系统更令人沮丧。发音的语言差异使数据科学家多年来一直困扰,训练模型需要大量数据,而某些方言不像其他方言那么常见。
安全研究人员在谷歌应用引擎(Google App Engine)的Java环境中发现了大量高危漏洞,攻击者可以利用这些漏洞绕过谷歌安全沙盒的保护。 谷歌应用引擎(Google App Engine)是谷歌管理的数据中心中用于Web应用程序开发和托管的平台,也是谷歌云计算的一部分。GAE(Google App Engine)还支持用户使用多种语言和框架开发应用程序,但它们中的大部分都是建立在Java环境中。 FreeBuf科普:安全沙盒 童年的时候,我们许多人都玩过沙盒:可控制的玩耍环境,使我们能安全地建立城
Help on built-in function execfile in module __builtin__:
我们学IT技术肯定需要经常翻墙到国外开源论坛看看,比如看MIT的机器学习,数理统计等等,翻墙就需要ipv6走Teredo隧道,但自己win10电脑又开不起ipv6,各种denies,今天记录一下自己的解决之法。
在公众号后台,经常会有学习Python的同学提来问题。今天我就来集中回答其中两个被提问较多的共性问题,分享给大家,希望对需要的同学有所帮助。
add agent http://coach.nervanasys.com/contributing/add_agent/index.html class Agent(object): class PolicyOptimizationAgent(Agent): class ActorCriticAgent(PolicyOptimizationAgent): presets.py class Carla_A3C(Preset): def __init__(self): Preset._
本文从一个更直观的角度对当前经典流行的GNN网络,包括GCN、GraphSAGE、GAT、GAE以及graph pooling策略DiffPool等等做一个简单的小结。
来源:机器学习算法那些事 极市平台 https://zhuanlan.zhihu.com/p/136521625 本文约6000字,建议阅读10分钟 本篇文章将从一个更直观的角度对当前经典流行的GNN网络,包括GCN、GraphSAGE、GAT、GAE以及graph pooling策略DiffPool等等做一个简单的小结。 “近年来,深度学习领域关于图神经网络(Graph Neural Networks,GNN)的研究热情日益高涨,图神经网络已经成为各大深度学习顶会的研究热点。GNN处理非结构化数据时的出色
来源:AI有道 极市平台本文约5900字,建议阅读10分钟本篇文章将从一个更直观的角度对当前经典流行的GNN网络,包括GCN、GraphSAGE、GAT、GAE以及graph pooling策略DiffPool等等做一个简单的小结。 近年来,深度学习领域关于图神经网络(Graph Neural Networks,GNN)的研究热情日益高涨,图神经网络已经成为各大深度学习顶会的研究热点。GNN处理非结构化数据时的出色能力使其在网络数据分析、推荐系统、物理建模、自然语言处理和图上的组合优化问题方面都取得了新的突
云计算(Cloud Computing)作为一个新兴领域,它是多种技术混合演进的结果,在许多大公司和初创企业的共同推动下,发展极为迅速并且持续火热,带来了新一轮的IT变革。云计算带给企业的创新能力和发展空间是不可想象的,我们所有人都正处于云计算大潮中。
在过去的一年中,“无服务器(serverless)”这个词一直被人们热议着,众所周知,我们Dashbird公司的员工是这项技术的忠实粉丝。看到无服务器技术在开发社区中如此出名,看到这么多大公司采用无服务器技术,这是一件非常令人高兴的事,它验证了我们的选择是正确的事实,Serverless已成定局。
本公众号MyEncyclopedia定期发布AI,算法,工程类深度和前沿文章。欢迎关注,收藏和点赞。本系列将从原理和代码来循序渐进讲解强化深度学习。
#applications/admin/models/access.py #if request.env.http_x_forwarded_for or request.is_https: session.secure() #elif not request.is_local and not DEMO_MODE: # raise HTTP(200, T('Admin is disabled because insecure channel')) 照上面注释掉几行代码即可。部署到GAE的
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