Authors: Chen Chen, Xiaopeng Liu, Meng Ding, Junfeng Zheng, Jiangyun Li Code：https://github.com/China-LiuXiaopeng/BraTS-DMFNet
本文提出了一种基于神经网络结构的矩阵分解模型。该模型综合考虑了用户对物品的显式评分和非偏好隐式反馈，然后通过两组神经网络将用户和物品的特征提取到一个低维空间；并通过设计的新的损失函数进行反向学习。本文设计的新损失函数将显式反馈加入二元交叉熵损失函数中，称为归一化交叉熵损失。实验证明该模型在几个典型数据集上相对于其他经典模型表现更好。
基于全卷积网络的主流目标检测器已经取得了很好的表现。然而大多数检测器仍旧需要一个手动设计的NMS后处理流程，阻碍了端到端的训练。
TiFlash 是 TiDB 的分析引擎，是 TiDB HTAP 形态的关键组件。TiFlash 源码阅读系列文章将从源码层面介绍 TiFlash 的内部实现。希望读者在阅读这一系列文章后，能够对 TiFlash 内部原理有一个清晰的理解，更熟悉 TiFlash 各个流程及概念，甚至能对 TiFlash 进行源码级别的编程开发。在 上一期源码阅读 中，我们介绍了 TiFlash 的计算层。从本文开始，我们将对 TiFlash 各个组件的设计及实现进行详细分析。
相信朋友对SQL Server性能调优相关的知识或多或少都有一些了解。虽然说现在NOSQL相关的技术非常的火热，但是RMDB(关系型数据库)与NOSQL是并存的，并且适用在各种的项目中。在一般的企业级开发中，主要还是RMDB占据主导地位。并且在互联网项目中，也不是摒弃了RMDB，例如MySQL就在很多的互联网应用中发挥着作用。所以，对数据库的调优是个值得深入学习的课题。本系列文章，主要讲述与SQL Server相关的调优知识，希望能够为朋友们带来一些帮助。 本篇提纲如下： 传统SQL Server调优方式的
细胞实验的工作浓度通常在 μM 级别，有的还是 nM 和 pM，要做到现用现配，难度系数有点高，好比让一个日均不到 1000 步的人去爬 5000 米的山峰，这难度，你细品！一方面这个操作对天平的精度要求很高，误差太大，再者，每一次称量都会有损失，称量的过程也难以做到无菌操作，当然，对于一些极不稳定的化合物，比如有极易氧化的特性的化合物，现用现配是刚需。
现在好多政企金融单位几乎都在推信创，近2年也是火得很，比如说前几天华为宣称发布纯血鸿蒙操作系统，完全剔除安卓；前段时间docker国内镜像陆续下架，OpenAI选不不对部分国家提供API服务（国内在此），种种迹象表明国内推信创不无道理。
近期有个需求，要从一个U盘对拷出一个完全一样的U盘内容，带一些隐藏文件及系统引导功能。并且U盘的容量有如下两种情况：
本文是自己在推荐系统研究中研读的论文翻译及解读，本篇笔记非标准译文，其中包含了笔者自己对问题的部分理解，仅供参考，欢迎学习交流。
简要 作为一个嵌入式工程师，调试设备的齐全对于问题的处理是非常友好。而对于调试工具作者也是很挑剔的，必须要小巧而精。 最近几年，正点原子就出了几款非常适合我的调试工具，优点：体积小，功能齐全。刚好符合我的风格。 正点原子之前推出的产品，基本我都做了体验： <实用工具--便携式T65智能电烙铁>评测文章 📷 便携式T65智能电烙铁 <实用工具--DS100 Mini数字示波器>评测文章 📷 DS100 Mini数字示波器 之前一直想买一个可调电源，但是在某宝找了一圈，体积都是非常大的，完全不符合我的风格。 📷
在动物实验中，药物通常会以溶液 (Solution) 或混悬液 (Suspension) 的形式给药。我们需选择合适的溶剂，可以辅助超声加热措施，得到澄清的溶液或适合给药的混悬液。
CNGBdb下属的CNSA板块不仅是数据管理助手，还是文章发表助手，截至2021年2月26日，CNSA已支持论文发表223篇，发表期刊125个，包括The Lancet、Nature、Science、Cell等。
Microsoft SQL Server 2005 提供了一些工具来监控数据库。方法之一是动态管理视图。动态管理视图 (DMV) 和动态管理函数 (DMF) 返回的服务器状态信息可用于监控服务器实例的运行状况、诊断问题和优化性能。 常规服务器动态管理对象包括： dm_db_*：数据库和数据库对象 dm_exec_*：执行用户代码和关联的连接 dm_os_*：内存、锁定和时间安排 dm_tran_*：事务和隔离 dm_io_*：网络和磁盘的输入/输出 此部分介绍为监控 SQL Server 运行状况而针对这些
--WL 09-07-03 /*Microsoft SQL Server 2005 提供了一些工具来监控数据库。方法之一是动态管理视图。动态管理视图 (DMV) 和动态管理函数 (DMF) 返回的服务器状态信息可用于监控服务器实例的运行状况、诊断问题和优化性能。 常规服务器动态管理对象包括： dm_db_*：数据库和数据库对象 dm_exec_*：执行用户代码和关联的连接 dm_os_*：内存、锁定和时间安排 dm_tran_*：事务和隔离 dm_io_*：网络和磁盘的输入/输出 此部分介绍为
协同过滤(collaborative filtering)算法一经发明便在推荐系统中取得了非凡的成果。许多知名的系统早期都采用了协同过滤算法，例如Google News，亚马逊、Hulu、Netfix等。协同过滤算法一般采用评分矩阵来表示用户和物品的交互，评分矩阵 R 中的每一个元素 rij 表示用户 i 对物品 j 的喜好评分。由于用户不能对大部分物品都有交互，所以在很多场景下评分矩阵都很稀疏，稀疏率在 90% 以上，稀疏度很高决定算法在优化和选取上有很多考量。
12岁的小爱因斯坦 Laurent Simons 获得了量子物理学硕士学位。未来，为了实现制造人造器官的梦想，他将会去学医。
斑马鱼和青鳉鱼都是模式生物界冉冉升起的新星。尤其是斑马鱼，这种水生生物的外表和哺乳动物相比，简直风马牛不相及，为什么越来越多的用于疾病领域呢？
为了帮助小可爱解决开学的 “烦恼” ，小 M 今日特来解锁小分子化合物 (说白了，就是萌 Cece 为大家整理的小分子产品的使用小贴士，让省心走进科研，速速收藏吧）。
推荐系统是建立在海量数据挖掘基础上，高效地为用户提供个性化的决策支持和信息服务，以提高用户体验及商业效益。常见的推荐应用场景如：
常见的3D引擎有：Unreal、Quake、Lithtech、OGRE、Nebula、Irrlicht、Truevision3D...
今天给大家介绍的是ASCOUNTS of chemical research上有关连续流的文章 "Feedback in Flow for Accelerated Reaction Development"
原文链接：https://blog.csdn.net/fightsyj/article/details/83615498
最近读完了李航、何向南的《Deep learning for matching in search and Recommendation》，文章思路清晰，总结详实到位，值得一再翻阅，就想借这篇文章结合自己最近一年多的推荐召回工作内容，总结一下推荐系统中的深度召回模型，论文因篇幅限制，很多模型并未详细介绍，因此本文补充了一些内容。
小白：拿到产品后都不知所措了，之前拿到的产品一不小心就选错了溶剂，直接废掉不能用了，扔掉的都是白花花的经费啊。
如下图所示，假设该装置使用步进电机实现物体X的移动，系统要求物体X从A点出发，到B点停止，移动的时间越短越好且系统稳定。
AI科技评论消息，日前，谷歌发布 Open Images Dataset （开发图片数据集）的 V3 版，比起今年7月份发布的 V2 版，这一最新版本的边框（bounding box）数和图像层级标签
1.基本介绍： 集合就是存放对象的，他比数组好的一点就是他一开始不清楚自己长度 容器一般是分为很多种的，很多的容器在一起然后进过断的抽象和抽取就成了一个体系，我们称之为集合框架 我们看体系首先是看顶层的容器，他是底层的容器都有的特性，然后在逐步求精 最顶层的我们称之为collection 在util包中的 在collection中分为两个比较常用的子接口分别是list和set。 list是类似于数组的那种，也就是集合元素可重复，有序有脚标。 set则为无序的，所以集合元素不可重复，不可脚标查找 以下是
论文 1：No-Regret Learning Dynamics for Extensive-Form Correlated Equilibrium
何谓XAVC S将4K等高分辨率的影像以MPEG-4 AVC/H.264进行高压缩，并以MP4文件格式进行记录的格式。可将数据容量控制在一定水平内，与此同时实现高画质。
说起联邦学习，大家再熟悉不过了，由于其能在数据不移动的前提下协同训练一个全局共享的模型，迅速成为了人工智能安全领域的一个研究热点。推荐系统作为人工智能领域最振奋人心的应用之一，与联邦学习相结合的研究也越发受到工业界和学术界的关注。 最近，中国科学：信息科学 杂志最新综述《基于联邦学习的推荐系统》（以下简称“联邦推荐”）概述了一些联邦学习和推荐系统结合的研究工作，非常适合对联邦学习和推荐系统感兴趣的同学阅读。本文旨在帮助大家快速了解这篇综述，并给想入门联邦研究的同学推荐一些相关的论文。 需要说明的是，联邦推荐
DAX: 磁盘(disk)的访问模式有三种 BUFFERED、DIRECT、DAX。前面提到的由于page cache存在可以避免耗时的磁盘通信就是BUFFERED访问模式的集中体现；但是如果我要求用户的write请求要实时存储到磁盘里，不能只在内存中更新，那么此时我便需要DIRECT模式；大家可能听说过flash分为两种nand flash和nor flash，nor flash可以像ram一样直接通过地址线和数据线访问，不需要整块整块的刷，对于这种场景我们采用DAX模式。所以file_operations的read_iter和write_iter回调函数首先就需要根据不同的标志判断采用哪种访问模式, kernel在2020年12月的patch中提出了folio的概念，我们可以把folio简单理解为一段连续内存，一个或多个page的集合
翻译 | Shawn 过去几年机器学习的发展使得计算机视觉有了快速的进步，系统能够自动描述图片，对共享的图片创造自然语言回应。其中大部分的进展都可归因于 ImageNet 、COCO（监督学习）以及 YFCC100M（无监督学习数据集） 这样的数据集的公开使用。 2016年，谷歌发布 Open Images，这是一个包含约 900万 张图像 URL 的数据集，里面的图片通过标签注释被分为 6000 多类。近日，谷歌又发布了 Open Images 最新的 V3 版，相比之前的版本，这次更新有哪些改变呢？
描述:由于个人与公司团队有需求搭建一个团队共享的知识库,方便团队的技术沉淀积累与同时也方便新人入职学习了解各项工作,通过一天的找寻在网上最终入坑了BookStack方案;
【导读】传统的新闻推荐算法仅仅从语义层对新闻进行表示学习，而忽略了新闻本身包含的知识层面的信息。本文将知识图谱实体嵌入与神经网络相结合，将新闻的语义表示和知识表示融合形成新的embedding表示，以此来进行用户新闻推荐。这种方法考虑了不同层面上的信息，实验证明比传统的方法效果好。 专知成员Xiaowen关于推荐系统相关论文笔记如下： 【AAAI2018】基于注意力机制的交易上下文感知推荐，悉尼科技大学和电子科技大学最新工作 【RecSys2017】基于“翻译”的推荐系统方案，加州大学圣地亚哥分校最新工作（
本文包含admission webhook的server端demo、证书制作以及验证,欢迎各位前来围观。demo中定义了webhook server, 通过jsonpatch的方式修改带有特定标签deployment的resources。
2022年4月4日，瑞士洛桑联邦理工学院化学科学与工程学院的Berend Smit等人在Nat Chem发表文章，介绍了一个模块化的化学开放科学平台的设计思路、原则和探索案例，强调了以开放的、可由机器操作的数据为中心的开放科学的重要性。
1、业务需求 : 根据使用量将下列数据进行排序 然后按照使用量的高低进行 数据展示
A 对象代码库文件 AAM Authorware shocked文件 AAS Authorware shocked包 ABF Adobe二进制屏幕字体 ABK CorelDRAW自动备份文件 ABS 该类文件有时用于指示一个摘要（就像在一篇有关科学方面的文章的一个摘要或概要，取自abstract） ACE Ace压缩档案格式 ACL CorelDRAW 6键盘快捷键文件 ACM Windows系统目录文件 ACP Microsoft office助手预览文件 ACR 美国放射医学大学文件格式 ACT Microsoft office助手文件 ACV OS/2的驱动程序，用于压缩或解压缩音频数据 AD After Dark屏幕保护程序 ADA Ada源文件（非-GNAT） ADB Ada源文件主体（GNAT）；HP100LX组织者的约定数据库 ADD OS/2用于引导过程的适配器驱动程序 ADF Amiga磁盘文件 ADI AutoCAD设备无关二进制绘图仪格式 ADM After Dark多模块屏幕保护；Windows NT策略模板 ADP FaxWork用于传真调制解调器的交互安装文件；Astound Dynamite文件 ADR After Dark随机屏幕保护；Smart Address的地址簿 ADS Ada源文件说明书（GNAT） AFM Adobe的字体尺度 AF2，AF3 ABC的FlowChat文件 AI Adobe Illustrator格式图形 AIF，AIFF 音频互交换文件，Silicon Graphic and Macintosh应用程序的声音格式 AIFC 压缩AIF AIM AOL即时信息传送 AIS ACDSee图形序列文件；Velvet Studio设备文件 AKW RoboHELP的帮助工程中所有A-关键词 ALAW 欧洲电话音频格式 ALB JASC Image Commander相册 ALL 艺术与书信库 AMS Velvet Studio音乐模块（MOD）文件；Extreme的Tracker模块文件 ANC Canon Computer的调色板文件，包含一系列可选的颜色板 ANI Windows系统中的动画光标 ANS ANSI文本文件 ANT SimAnt For Windows中保存的游戏文件 API Adobe Acrobat使用的应用程序设计接口文件 APR Lotus Approach 97文件 APS Microsoft Visual C++文件 ARC LH ARC的压缩档案文件 ARI Aristotle声音文件 ARJ Robert Jung ARJ压缩包文件 ART Xara Studio绘画文件；Canon Crayola美术文件；Clip Art文件格式；另一种光线跟踪格式；AOL使用的用Johnson—Grace压缩算法压缩的标记文件 ASA Microsoft Visual InterDev文件 ASC ASCⅡ文本文件；PGP算法加密文件 ASD Microsoft Word的自动保存文件；Microsoft高级流媒体格式（microsoft advanced streaming FORMat，ASF）的描述文件；可用NSREX打开 Velvet Studio例子文件 ASE Velvet Studio采样文件 ASF Microsoft高级流媒体格式文件 ASM 汇编语言源文件，Pro/E装配文件 ASO Astound Dynamite对象文件 ASP 动态网页文件；ProComm Plus安装与连接脚本文件；Astound介绍文件 AST Astound多媒体文件；ClarisWorks“助手”文件 ASV DataCAD自动保存文件 ASX Cheyenne备份脚本文件；Microsoft高级流媒体重定向器文件，视频文件 ATT AT< Group 4位图文件 ATW 来自个人软件的Any Time Deluxe For Windows个人信息管理员文件 AU Sun/NeXT/DEC/UNIX声音文件；音频U-Law（读作“mu-law”）文件格式 AVB Computer Associates Inoculan反病毒软件的病毒感染后文件 AVI Microsoft Audio Video Interleave电影格式 AVR Audio Visual Research文件格式 AVS 应用程序可视化格式 AWD FaxVien文档 AWR Telsis数字储存音频文件扩展名格式 Axx ARJ压缩文件的分包序号文件，用于将一个大文件压至几个小的压缩包中（xx取01-99的数字） A3L Authorware
关于作者 辛俊波，腾讯算法数据中心\应用算法组 导语I推荐系统和搜索应该是机器学习乃至深度学习在工业界落地应用最多也最容易变现的场景。而无论是搜索还是推荐，本质其实都是匹配，搜索的本质是给定 query，匹配 doc；推荐的本质是给定 user，推荐 item。本文主要讲推荐系统里的匹配问题，包括传统匹配模型和深度学习模型。 深度学习之风虽然愈演愈烈，但背后体现的矩阵分解思想、协同过滤思想等其实一直都是贯穿其中，如 svd++ 体现的 userCF 和 itemCF 的思想，FM 模型本质上可以退化成以上
智能机器人要走进家庭，与人类安全地交互、灵巧操作各种物体，触觉感知是基础。触觉传感器相当于机器人的“电子皮肤”，通过测量传感器与环境的物理交互产生的信息，模仿生物皮肤的触觉感知，是机器人实现智能化的必备条件。
http://www.tensorinfinity.com/paper_178.html
存储虚拟化 随着存储的需求呈螺旋式向上增长，公司内的存储服务器和阵列都无一例外地随之成倍增长。对于这种存储管理困境的一种解决办法便是存储虚拟化。存储虚拟化可以使管理程序员将不同的存储作为单个集合的资源来进行识别、配置和管理。存储虚拟化是存储整合的一个重要组成部分，它能减少管理问题，而且能够提高存储利用率，这样可以降低新增存储的费用。 权威机构S N I A（存储网络工业协会）给出的定义 “通过将存储系统/子系统的内部功能从应用程序、计算服务器、网络资源中进行抽象、隐藏或隔离，实现独立于应用程序、网络的存储与
软件定义存储(SDS)是一个软件层，在物理存储设备和数据请求之间提供个抽象层，实现存储虚拟化功能，将底层存储设备和服务器汇集到虚拟存储空间中。这些虚拟空间通过各种冗余方式，提供恢复能力和容错能力。软件定义存储解决方案可以按照业务或基础设施的发展速度进行扩展,使用通用硬件，基于分布式环境构建存储。
Unlimited Capacity：公有云的存储服务具有易扩展的特性，用户可以非常方便的根据其存储容量需求，对其已有的存储服务的容量进行扩展，因此从用户角度来说，公有云的存储服务具有无限容量的特点。
最近，社交牛X症火遍全网，这些人将"只要我不尴尬，尴尬的就是别人"发挥到极致，深受网友们追捧。
在当今数字化时代，数据量不断增长，对于存储系统提出了更高的要求。传统的存储方式已经难以满足大规模数据的存储和管理需求，因此，对象存储（Object Storage）应运而生。对象存储是一种面向海量数据的存储架构，以其高扩展性、弹性存储、高性能和简单管理等特点，成为了云计算、大数据分析和企业数据管理中的重要组成部分。
KVM的存储选项有多种，包括虚拟磁盘文件、基于文件系统的存储和基于设备的存储。
存储器是计算机系统中的关键组件，负责存储程序和数据。根据不同的分类标准，存储器可以分为多种类型，每种类型都有其独特的特点和应用场景。本文将详细介绍存储器的分类及其特点。
近日，腾讯云正式发布对象存储新品——智能分层存储，能够根据用户数据的访问模式，自动地转换数据的冷热层级，为用户提供与标准存储一致的低延迟和高吞吐的产品体验，同时具有更低的存储成本。
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