据The Information报道，为了加速开发LLM，苹果现在不仅大幅增加了研究经费——每天烧掉数百万美元，还从谷歌挖来了许多工程师。
不是本地地址，是公网地址。 所以在/etc/hosts中指定一下主机名对应的ip 127.0.0.1。
作者：matrix 被围观: 4,764 次 发布时间：2013-01-11 分类：兼容并蓄 | 2 条评论 »
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在Linux下安装redis： wget http://download.redis.io/redis-stable.tar.gz tax xzf redis-stable.tar.gz cd redis-stable make 安装完成之后可以看到在 /usr/local/bin下面有很多redis开始的文件，这些就是redis命令 启动redis： redis-server [--port 6380] 后面的选项是指定端口启动 如何配置redis随系统一起启动： 1. 在r
翻译 | AI科技大本营（rgznai100） 参与 | 尚岩奇、周翔 8 月 6 日，为期 6 天的国际机器学习大会 ICML 在澳大利亚悉尼正式拉开帷幕。据统计，今年的 ICML 共接收 1676 篇论文，其中 434 篇被收录，双双创下历史记录。作为谷歌学术中排名最高的机器学习相关的出版机构，以及被中国计算机学会推荐的A类人工智能国际学术会议，ICML 的在机器学习理论研究方面的地位毋庸置疑。 根据 ICML 官方的消息，今年的最佳论文奖(Best Paper Award)被 Pang Wei Koh
根据钱江晚报官方微博的报导，最新的肥胖计算方法为：体重(kg) / 身高(m) 的平方。如果超过 25，你就是胖子。于是本题就请你编写程序自动判断一个人到底算不算胖子。
大家好，今天给大家带来的CTF挑战靶机是来自hackthebox的“Jarvis”，hackthebox是一个非常不错的在线实验平台，能帮助你提升渗透测试技能和黑盒测试技能，平台上有很多靶机，从易到难，各个级别的靶机都有。本级靶机难度为困难级别，任务是找到靶机上的user.txt和root.txt。
据说一个人的标准体重应该是其身高（单位：厘米）减去100、再乘以0.9所得到的公斤数。真实体重与标准体重误差在10%以内都是完美身材（即 | 真实体重 − 标准体重 | < 标准体重×10%）。已知市斤是公斤的两倍。现给定一群人的身高和实际体重，请你告诉他们是否太胖或太瘦了。
选自Reuters 机器之心编译 编辑：shanshan 车用芯片荒未解，主战场转至中国。 7 月 19 日，据路透社报道，新加坡商人 Kelvin Pang 正准备利用中国的车用芯片荒赚进 2,300 万美元。 他买下了 62,000 个微控制器(MCU)，目前存放在香港的仓库里，打算以每个 375 美元的价格在深圳出售。这批 MCU 的德国原始买家当初买进成本是每个 23.80 美元，但 Kelvin Pang 不愿透露自己的接手价格。 他说，过去两年的全球芯片荒，让这种原本靠薄利多销的转手贸易，变
在抓取数据时，很大一部分需求是抓取网页上的关系型表格。 对于表格而言，R语言和Python中都封装了表格抓取的快捷函数，R语言中XML包中的readHTMLTables函数封装了提取HTML内嵌表格的功能，rvest包的read_table()函数也可以提供快捷表格提取需求。Python中read_html同样提供直接从HTML中抽取关系表格的功能。 HTML语法中内嵌表格有两类，一类是table，这种是通常意义上所说的表格，另一类是list，这种可以理解为列表，但从浏览器渲染后的网页来看，很难区分这两种，
js的浅拷贝与深拷贝在业务中时常有用到，关于浅拷贝与深拷贝的剖析文章层出不穷，本文是笔者对于深拷贝与浅拷贝的理解，一起来夯实js语言基础知识的理解吧。
OpenFlow由于其颠覆性一直受到业内的质疑，大家可能都听说过这样的观点：OpenFlow协议没有未来，甚至有人认为它将走向毁灭。 接下来我将用事实证明这些都是无稽之谈。当业内从业人员还在争论是否
易方达持续大力投入、以高新技术改造公司各项业务的全流程，在信息系统建设和科技应用上取得了一个又一个的行业第一和领先。
一周一读 >>>> 作者简介 (美)Pang-Ning Tan / Michael Steinbach /Vipin Kumar Pang-Ning Tan现为密歇根州立大学计算机与工程系助理教授，
周四主题演讲 | Thursday Keynotes From Allies to Partners: A Foundational Toolkit for Inclusive Leadership CPU Burst：摆脱不必要的节流，同时实现高 CPU 利用率和高应用程序性能 | CPU Burst: Getting Rid of Unnecessary Throttling, Achieving High CPU Utilization and Application Performance atha
上一篇，我们讲了 Dart 知识点 - 数据类型，本文我们来讲讲 Dart 知识点 - 运算符。 运算符是一个很基础但是很重要的知识点～
讲者：Gene Pang，PMC维护人员 @Alluxio，Adit Madan，软件工程师 @Alluxio
两年前，来自山东农村的王磊成为了一位数据标注员。彼时的他，工作内容非常简单且枯燥：识别图片中人的性别。
使用环境(蓝色粗体字为特别注意内容) 1、软件环境：Win7 32 bit，OriginPro 2018C.
如果提示 curl: command not found ，那是因为没装 Curl
上一篇文章说了 正常情况下 触发github action 是监听仓库分支的merge 和 push事件来触发
作者：matrix 被围观: 2,995 次 发布时间：2020-02-25 分类：Python | 2 条评论 »
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/151228.html原文链接：https://javaforall.cn
引言 根据我在网上查到的资料显示，这三者的区别主要是： String：字符串常量 StringBuffer：字符创变量（多线程） StringBuilder：字符创变量（单线程） 对String的操作表面上看是对同一个变量的操作，但实际上是新建了一个常量，然后修改对象的引用。基于这样的机制，需要不停的GC旧的对象，其效率也很低下。 而StringBuffer与StringBuilder就不一样了，他们是字符串变量，是可改变的对象，每当我们用它们对字符串做操作时，实际上是在一个对象上操作的
画箭头，不需要精准位置的话，可以在Figure上的菜单里直接拖拉即可，对应的箭头属性也都可以改。
近年来，随着监控摄像头的普及与应用，监控摄像头系统在打击罪犯和刑侦安全方面起到了至关重要的作用。利用监控系统查找犯罪嫌疑人，从而侦破案件已经成为公安机关的重要破案手段。这一重要应用使得行人重识别问题得到广泛关注。行人重识别是指给定行人在某一监控摄像头下的图片，利用计算机视觉算法在其余监控摄像头下识别出这一特定行人。
Problem Description Coach Pang is interested in Fibonacci numbers while Uncle Yang wants him to do some research on Spanning Tree. So Coach Pang decides to solve the following problem: Consider a bidirectional graph G with N vertices and M edges.
应部分朋友要求，特奉上“机器学习与数据挖掘的学习路线图”，供有兴趣的读者研究。 说起机器学习和数据挖掘，当然两者并不完全等同。如果想简单的理清二者的关系，不妨这样来理解，机器学习应用在数据分析领域=数据挖掘。同理，如果将机器学习应用在图像处理领域=机器视觉。当然这只是一种比较直白的理解，并不能见得绝对准确或者全面。我们权且这样处理。而且在本文后面若提到这两个名词，我们所表示的意思是一致的。 但无论是机器学习，还是数据挖掘，你一定听说过很多很多，名字叼炸天的传说中的，“算法”，比如：SVM，神经网络，Logi
本文为Stanford Dan Jurafsky & Chris Manning: Natural Language Processing 课程笔记。
（参考其中的相关配置 ，但用的是https://github.com/Bill-Pang/react-koa2-ssr）
异常检测，几十年来一直是各个研究领域中一个持续而活跃的研究领域。但仍然有一些独特的问题、复杂性和挑战需要先进的方法。近年来，将深度学习应用于异常检测(即深度异常检测)已经成为关键方向。本文回顾了深度异常检测方法的研究进展，并对检测方法进行了分类，包括3个高级类别和11个细粒度类别。本文回顾了检测方法的主要intuitions、目标函数、基本假设、优势和劣势，并讨论了他们如何应对上述挑战。并且进一步讨论了一系列未来可能的机遇和应对挑战的新观点。
作者：matrix 被围观: 3,741 次 发布时间：2016-12-31 分类：零零星星 | 无评论 »
info: W. X. Zhao et al., “A Survey of Large Language Models.” arXiv, Sep. 11, 2023. Accessed: Sep. 18, 2023. [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/2303.18223
这次介绍一篇NeurIPS2020的工作，"Boosting Adversarial Training with Hypersphere Embedding"，一作是清华的Tianyu Pang。
允中 整理编译 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 8月6日，第34届国际机器学习大会（ICML 2017）已在悉尼拉开帷幕。 其中最受关注的论文奖项已公布。 据主办方消息，ICML2017共评审
1、Stereo R-CNN based 3D Object Detection for Autonomous Driving 作者：Peiliang Li, Xiaozhi Chen, Shaojie Shen 论文链接：https://arxiv.org/abs/1902.09738
作者：matrix 被围观: 5,234 次 发布时间：2013-03-03 分类：零零星星 | 一条评论 »
CNN应用于文本分类系列实验表明，使用很少超参合静态变量的CNN在多分类任务上表现出色。fine-tuning的词向量还能提高性能。本文同时利用了微调和静态的词向量（multi-channel）。
平时偶尔会遇到一台电脑想要借助直连网线的方式共享可以上网的另一台电脑的网络的情况，本文记录方法。 问题描述 有两台电脑 A, B A 通过某个网卡可以上网，并且有空闲带有网口的网卡 B 无法上网，拥有空闲网口 B 希望可以通过网线连接 AB 空闲网口的物理方式实现共享 A 的网络 拓扑图 image.png 操作方法 网络共享 该方法需要 A 为 Windows 操作系统 Windows 配置较为方便，自带了网络共享功能 进入电脑 A 的 网络适配器选项 配置界面，直
基于核苷酸的药物，例如反义寡核苷酸（ASOs），因为它们提供了几乎无限的靶向任何基因的能力，在治疗人类疾病方面具有独特的优势。然而，它们的临床转化面临许多挑战，其中之一是体内靶组织的递送差，这个问题在实体瘤中特别明显。在此，美国明尼苏达大学Hong‐Bo Pang将脂质体通过肿瘤归巢和穿透肽iRGD进行功能化，作为抗雄激素受体（AR）的ASO的载体，用于前列腺癌的治疗。
1.Mobile V-MoEs: Scaling Down Vision Transformers via Sparse Mixture-of-Experts
作者：matrix 被围观: 7,405 次 发布时间：2014-01-11 分类：Wordpress 零零星星 | 7 条评论 »
一般都是重复定义。 可以按照VS给出的信息去找相关的变量或者宏定义，还有函数。 这里需要注意include，不要重复include，不要重复定义宏。 但上述这些，都是很好理解的…… 如果大家按照上边说的检查了，还是百思不得其解，那么就看看关于类的函数定义和实现分离的问题吧。 一个兄弟的文章方法类似：http://blog.csdn.net/pang040328/archive/2009/07/07/4328270.aspx（不过说得很简单） 大家留意编译器出现的错误，这种情况一般都是类的函数定义重复。但只有
情感分析 ( Sentiment Analysis ) 专知荟萃 入门学习 进阶论文 Tutorial 综述 代码 视频教程 领域专家 入门学习 斯坦福大学自然语言处理第七课“情感分析（Sentiment Analysis）” [http://52opencourse.com/235/%E6%96%AF%E5%9D%A6%E7%A6%8F%E5%A4%A7%E5%AD%A6%E8%87%AA%E7%84%B6%E8%AF%AD%E8%A8%80%E5%A4%84%E7%90%86%E7%AC%AC%E4%B
Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 252 Accepted Submission(s): 144 Problem Description Yesterday your dear cousin Coach Pang gave you a new 100MB hard disk drive (HDD) as a gift
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