发布于 2018-07-04 21:29 更新于 2018-12-14 01:54
2018-07-04 13:29
Jenkins是一个用Java编写的开源的持续集成工具。在与Oracle发生争执后，项目从Hudson项目复刻。
以下是 Oracle 官网提示的 JDK8 终止更新公告。 原文内容：Oracle will not post further updates of Java SE 8 to its public d
然后，该如何选择一个合适的版本，是一股脑装最新版（很肯能存在一些小问题，如：与其他库的兼容性问题）还是有方法可寻呢，请看：
Node.js 曾出现过与 io.js 的分裂，自合并成立 Node.js 基金会以来，就开始使用 Long Term Support（LTS）来规划版本发布，其目的也是为了 Node.js 的版本发布能够有条不絮，这样开发者才能更好的选择。
核心论文： V. Chernozhukov, D. Chetverikov, M. Demirer, E. Duflo, C. Hansen, and a. W. Newey. Double Machine Learning for Treatment and Causal Parameters. ArXiv e-prints
Failed to load jshint library.Please install jshint in your workspace folder using’npm install jshint’or globally using’npm install -g jshint’and then press Retry.
一次日常运营时，用户反馈ES无法写入数据，且出现写拒绝和写入队列堆积，集群健康状态为red。依据这些现象，查看了如下指标：
MySQL 是全球最受欢迎的开源数据库之一，广泛应用于各种业务场景。而在各种版本中，MySQL 8.0 可以说是一个里程碑式的版本。今天，我们就来深入探讨 MySQL 8.0 的小版本选择策略和声明周期计划，以助力你做出更合适的数据库版本选择。
1、自备VMware，具体安装教程看我之前帖子大数据基础学习一：在Windows上安装VMware虚拟机完整步骤及需要注意的问题（以VMware Workstation 15.1.0 Pro for Windows为例，附下载地址和产品许可秘钥） 2、下载Ubuntu18.04.3优麒麟版镜像文件，白鹿提供Ubuntu18.04.3优麒麟版下载，选择桌面版本，根据自己电脑选择64位或者32位版本
量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者，荣获2021年度AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖，连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 公众号搜集了2022年以来各大期刊发表的关于机器学习应用于量化投资的论文，总共15篇，附上的地址都是直接可以免费下载的。话不多说，学习起来吧~~ 1、Development of a Stock Price Pred
前面讲的都是些比较大的东西，即框架层面的东西。今天咱们来个轻松点的，只讲一个点：如题，get单条记录的es查询实现。
SCHED_FIFO in Android (today) ● Used for some latency sensitive tasks ○ SurfaceFlinger (3-8ms every 16ms, RT priority 98) ○ Audio (<1ms every 3-5ms, low RT priority) ○ schedfreq kthread(s) (sporadic and unbounded, RT priority 50) ○ others ● Other latency sensitive tasks that are NOT SCHED_FIFO ○ UI thread (where app code resides, handles most animation and input events) ○ Render thread (generates actual OpenGL commands used to draw UI) ○ not SCHED_FIFO because ■ load balancing CPU selection is naive ■ RT throttling is too strict ■ Risk that these tasks can DoS CPUs
After we released webpack v2, we made some promises to the community. We promised that we would deliver the features you voted for. Moreover, we promised to deliver them in a faster, more stable release cycle.
当我们使用Elasticsearch时，存储成本一直是需要考虑的重要因素。在上一篇文章《Elasticsearch最佳实践：不同版本之间的存储成本对比》中，我们向大家展示了仅通过升级版本而无需进行任何调优配置，就能获得的提升效果。些数据对比清晰地表明，Elasticsearch的不断更新和优化使得仅仅升级版本就能在存储成本上带来巨大的提升。但这并非我们持续优化道路上的终点，相反，这只是开始。在本文中，我们将详细介绍我们在多个不同版本中引入的新特性，以及它们如何帮助我们持续优化存储成本。让我们一起来看看如何应用这些新特性吧！
Last month, we boldly proclaimed that a handful of programming languages are almost certainly doomed in the medium- to long-term, based on data from firms such as RedMonk and TIOBE. That article generated quite a bit of chatter, so we decided to double down and create an even bolder sequel: programming languages that are poised to increase in usage over the next several years.
本文精选了上周（0403-0409）最新发布的15篇推荐系统相关论文，所利用的技术包括大型预训练语言模型、图学习、对比学习、扩散模型、联邦学习等。
尽管机器学习的历史可以追溯到1959年，但目前，这个领域正以前所未有的速度发展。最近，我一直在网上寻找关于机器学习和NLP各方面的好资源，为了帮助到和我有相同需求的人，我整理了一份迄今为止我发现的最好
编辑 | MingMing 尽管机器学习的历史可以追溯到1959年，但目前，这个领域正以前所未有的速度发展。最近，我一直在网上寻找关于机器学习和NLP各方面的好资源，为了帮助到和我有相同需求的人，我整理了一份迄今为止我发现的最好的教程内容列表。 通过教程中的简介内容讲述一个概念。避免了包括书籍章节涵盖范围广，以及研究论文在教学理念上做的不好的特点。 我把这篇文章分成四个部分：机器学习、NLP、Python和数学。 每个部分中都包含了一些主题文章，但是由于材料巨大，每个部分不可能包含所有可能的主题，我将每
内部测试版本 (Alpha Releases) ，会引入新的功能和改进。Alpha 版是当前系列版本的最初版本。Alpha 版可能存在一些 bug，提供给尝鲜用户，可以用于测试最新的功能。
我们的论坛社区上线啦！ https://bbs.mlqi.org 希望大家多去逛逛，学习交流，共享智慧。这个社区就是为大家解答、学习、交流在量化投资和机器学习方面的一个论坛。 今天，我们继续推出机器学习在量化投资中的应用系列——LSTM在量化交易中的应用汇总（代码+论文）。希望大家可以学习到很多知识。 这些资料是我们花了很长时间整理的。我们会一直秉承无偿分享的精神。给大家带来轻松的学习氛围。努力为中国的量化投资事业贡献一份力量！ 网站资源 Stock Clusters https://github.co
【导读】专知内容组整理了最近五篇视频分类（Video Classification）相关文章，为大家进行介绍，欢迎查看! 1.Learnable pooling with Context Gating for video classification（基于可学习的池化与上下文门限视频分类） ---- 作者：Antoine Miech,Ivan Laptev,Josef Sivic 摘要：Current methods for video analysis often extract frame-level
在当今不断发展的业务环境中，每个运营决策都是至关重要的-包括管理客户的最佳实践。客户关系管理平台是该过程的组成部分。实际上，拥有11名以上员工的公司中有91％使用CRM系统。
Long-term MODIS LST day-time and night-time differences at 1 km based on the 2000-2017 time series
Long-term MODIS LST day-time and night-time temperatures standard deviation at 1 km based on the 2000-2017 time series.
Land Surface Temperature daytime monthly mean value 2000-2017.
浏览器（软件）能够运行JavaScript代码，浏览器就是JavaScript代码的运行环境
【导读】专知内容组整理了最近五篇视觉目标跟踪（Object Tracking）相关文章，为大家进行介绍，欢迎查看! 1. Learning Hierarchical Features for Visual Object Tracking with Recursive Neural Networks（使用递归神经网络学习视觉目标跟踪的层次特征） ---- ---- 作者：Li Wang,Ting Liu,Bing Wang,Xulei Yang,Gang Wang 摘要：Recently, deep lear
Charitable Exchange Time Limit: 4000/2000MS (Java/Others) Memory Limit: 65535/65535KB (Java/Oth
从Kubernetes 1.19开始，Kubernetes版本的支持窗口将从9个月增加到1年。较长的支持窗口旨在允许组织在一年中的最佳时间执行主要升级。
ubuntu是现在最流行的Linux安装包，本文介绍了ubuntu的各种版本。 一、Ubuntu 每个ubuntu的版本都包含一个版本号（version number）和一个代码名（code name
前一段时间，朋友问了一个这样的问题：Linux 普通权限，没有crontab 之类的，如何做权限维持。我之前介绍过好多好多种 Linux 权限维持的方法，大多数还是基于 root 权限的，如果不提权的话，有些手法还是受限的，比如 motd，服务之类的。
As early as 2020, we began to study synaptic strength rebalance, and in October 2021 I had finished the simulation and the paper in Chinese, and also translated most of the Chinese into English, and wrote an Email to Editor-in-Chief of a cell family journal for pre-submission consultation, and he welcomed.
Highway Project ---- Time Limit: 2 Seconds Memory Limit: 65536 KB ---- Edward, the emperor of the Marjar Empire, wants to build some bidirectional highways so that he can reach other cities from the capital as fast as possible. Thus, he proposed the h
C. Dijkstra? time limit per test 1 second memory limit per test 64 megabytes input standard
我们都知道 ClickHouse 不仅查询速度快，他的迭代发版速度也是相当 “变态”，我粗略统计了下今年的 CHANGELOG，目前已经发布了 39 次 stable 版本了。
docker近两年很火，最近在听cSphere希云主办的docker培训，
1.找到.bashrc文件 登陆 linux 启动 bash时首先会去读取 ~/.bash_profile文件，这样 ~/.bashrc也就得到执行了， 你的个性化设置也就生效了 2.编辑.bashrc文件 # If this is an xterm set the title to user@host:dir case "$TERM" in xterm*|rxvt*) PS1="\[\e]0;${debian_chroot:+($debian_chroot)}\u@\h: \w\a\]$PS1"
可见当前版本为 Jenkins ver. 2.89.2 系统提示有新版本 New version of Jenkins (2.89.3) is available for download (changelog)
从SiamRPN将跟踪问题定义为one-shot detection任务之后，出现了大量将检测组件由于跟踪的研究。不过Siamese系列一个很大的问题在于其本质仍然是一个模板匹配问题，网络关注的是寻找与target相似的东西，而忽视了区分target和distractor的判别能力，这正是目标检测任务所擅长的。目标检测和目标跟踪的关键差异在于检测是一个class-level的任务，而跟踪是一个instance-level的任务（即检测只关注类间差异而不重视类内差异，跟踪需要关注每一个实例，同时跟踪的类别是不可知的）。
在业务系统中，遇到过两个问题： 问题1：设置为keyword类型的字段，插入很长的大段内容后，报字符超出异常，无法插入。 问题2：检索超过ignore_above设定长度的字段后，无法返回结果。 思考：Elasticsearch单字段支持的最大字符数？ 本文是基于设置ignore_above之后引申的问题展开讨论与思考。 01 ignore_above的作用？ ES中用于设置超过设定字符后，不被索引或者存储。 Strings longer than the ignore_above setting wil
SAP QM顾问都知道，一个检验批一旦完成了使用决策（UD），一般就不再允许去录入检验结果了。
es提供了一个测试分词的 api 接口，方便验证分词效果，endpoint 是 _analyze
题意：举例：给你一个数组[9,3,5]，问你这个数组是否可以由数组[1,1,1]经过某种变换得到。
最近看了下几篇动作识别，视频理解的文章，在这里记下小笔记，简单过一下核心思想，以便后续查阅及拓展使用。
https://superuser.com/questions/399296/256-color-support-for-vim-background-in-tmux
在前面的课程中我们已经知道zabbix是一个分布式的监控软件，是一个高度集成的网络监控解决方案,简单来说就是一个监控平台，并且可以提供企业级的开源(免费)分布式监控解决方案,由一个国外的团队持续维护更新,软件可以自由下载使用,运作团队靠提供收费的技术支持赢利。它支持分布式监控，使用简单方便，比nagios更加容易上手，又拥有cacti那样支持数据持久化保存。Zabbix 通过 C/S 模式采集数据,通过 B/S 模式在 web 端展示和配置。
本文将按照 《RocketMQ 多副本前置篇：初探raft协议》 的思路来学习RocketMQ选主逻辑。首先先回顾一下关于Leader 的一些思考：
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