选自arxiv 作者：Deepak Pathak 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、刘晓坤 ICLR 2018将于今晚正式开始，机器之心带你抢先一睹这篇来自UC Berkeley的Oral论文。目前模仿学习依赖于专家监督来学习模仿什么以及如何模仿。作者寻求可替代的范式，其中智能体只需知道要模仿什么，然后自主学习如何模仿。该方法是 zero-shot 的，因为在训练或者推理任务演示的时候，智能体从未接触专家如何执行任务的信息。 研究者在两个实际环境中测试了该 zero-shot 方法：分别是使用
今天小编给大家带来了一篇极全的2021最新图学习算法综述。该综述不仅囊括了目前热门的基于深度学习的图学习方法，还全面介绍了其它三个大类：基于图信号处理的方法、基于矩阵分解的方法、基于随机游走的方法。因此能带领大家从更多的维度认识网络表示学习。作者还概述了这四类图学习方法在文本、图像、科学、知识图谱和组合优化等领域的应用，讨论了图学习领域的一些未来研究方向。该综述对于帮助我们全面回顾图学习方法以及精准把控其未来研究方向具有巨大意义。
本章介绍Spring Boot集成Groovy，Grails开发。我们将开发一个极简版的pms（项目管理系统）。
原文链接:https://rumenz.com/rumenbiji/linux-ack.html
Groovy语言包含了一个模板引擎功能，可以生成各种类型的格式化文件，非常方便。模板引擎有下面几个，它们都实现了Template接口。
一分钟读懂互联网广告竞价策略GFP+GSP+VCG 两个广告位，三家广告主竞价，广告平台究竟应该制定广告竞价策略呢？这是本文即将分享的一个问题。 一、前序知识-传统竞价策略 英式拍卖（English Auction） 英式拍卖又叫公开增价拍卖OAB（Open Ascending Bid），卖家提供物品，在物品拍卖过程中，买家按照竞价阶梯由低至高喊价，出价最高者成为竞买的赢家。为了保证竞价收敛，一般会为竞价设定一个终止时间。这种模式非常容易理解，平时电影电视中经常看到。 荷兰式拍卖（Sealed-bid Au
在配置测试环境时，将生产服务器的Tomcat目录打包过来后解压后，启动Tomcat后，发现如下问题： [tomcat@gsp bin]$ ./shutdown.sh Using CATALINA_BASE: /usr/local/tomcat Using CATALINA_HOME: /usr/local/tomcat Using CATALINA_TMPDIR: /usr/local/tomcat/temp Using JRE_HOME: /usr/Java/jdk1.6.0_12 /usr/local/tomcat/bin/catalina.sh: line 315: /usr/java/jdk1.6.0_12/bin/java: No such file or directory [tomcat@gsp bin]$ ./startup.sh Using CATALINA_BASE: /usr/local/tomcat Using CATALINA_HOME: /usr/local/tomcat Using CATALINA_TMPDIR: /usr/local/tomcat/temp Using JRE_HOME: /usr/java/jdk1.6.0_12 [tomcat@gsp bin]$ cd /usr/java/jdk1.6.0_12 -bash: cd: /usr/java/jdk1.6.0_12: No such file or directory 因为在测试环境，安装的是jdk-6u31-linux-x64-rpm.bin，其实并没有所谓的/usr/java/jdk1.6.0_12目录，而是/usr/java/jdk1.6.0_31 [tomcat@CEG-eSCM jdk1.6.0_31]$ pwd /usr/java/jdk1.6.0_31 于是修改了.bash_profile [tomcat@gsp ~]$ more .bash_profile # .bash_profile # Get the aliases and functions if [ -f ~/.bashrc ]; then . ~/.bashrc fi # User specific environment and startup programs JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.6.0_31/ PATH=$PATH:$HOME/bin:$JAVA_HOME/bin export JAVA_HOME PATH=$PATH:$HOME/bin export PATH 但是当时忘了使用source .bash_profile 使配置信息生效，结果依然报这个错误，搜索了一下可以通过修改setclasspath.sh文件，在里面添加下面变量解决问题。如下所示 export JAVA_HOME=...... export JRE_HOME=.......
在Red Hat Enterprise Linux Server release 6.7 成功安装ORACLE 11g 后，在客户端配置TNS后，测试是否可以连接到数据块服务器，结果报错： ORA-1
配置 GRAILS_HOME，注意一定要配置到 build.xml 所在的文件夹:
授权，也叫访问控制，即在应用中控制谁能访问哪些资源（如访问页面/编辑数据/页面操作等） 在授权中需了解的几个关键对象：主体（Subject）、资源（Resource）、权限（Permission）、角色（Role）
使用SimpleTemplateEngine类可以再模板中使用类似JSP的scriptlet和EL表达式，用来生成参数化文本。 模板引擎允许绑定参数列表以及值，以便可以在具有占位符的字符串中替换他们：
在Oracle数据库中如何找出损坏索引呢？ 下面我们人为构造一个案例，将索引块损坏。如下案例所示：
鉴于之前在http://blog.csdn.net/laviewpbt/article/details/756547发布的代码很匆忙，也存在不少错误，现发布比较完美版的解决方案。
今天这一篇我们来介绍几种常见的广告形式，分为合约广告、搜索广告、广告网络、广告交易市场和原生广告。
之前有研发反馈，同一个SQL在测试环境和生产环境，数据一样，跑出来的结果却有差异。 经过排查后，发现2套环境的表字符集不一样。测试之前是5.6升级到8.0的，表字符集是utf8_general_ci的，而生产一直就是用的8.0,表字符集是utf8mb4_0900_ai_ci。
拍卖机制设计一直是计算广告领域的核心问题，在本文中我们将机器学习和机制设计方法深度融合，提出一种基于深度神经网络建模的电商广告拍卖机制，并在满足 Value 最大化广告主激励兼容的机制解空间内实现多利益方目标的端到端优化。目前，该方法已应用于阿里妈妈展示广告场景，基于该工作撰写的论文已被国际会议 KDD 2021 接收。本文将对深度学习机制设计方法展开介绍，希望可以对从事相关工作的同学带来启发或帮助。
最近正好 用到GMapping，需要改代码， 但看过也总是在忘，那干脆写篇博客记录 下来同时也可以帮助想要了解GMapping代码的同学。
当今，为了更好地服务商家的数智经营，计算经济学理论、博弈论和人工智能技术被越来越多地应用到广告拍卖机制、投放策略中，让广告投放的决策（包括出价、流量分配等）更加智能，也就形成了我们所说的决策智能。 用户看到的每一次商品展现、商家的每一次广告出价、平台的每一次流量分配，背后都有庞大且复杂的决策智能做支撑。 首先，机制策略在广告投放中扮演着重要角色，比如如何帮助广告主出价以赢得更有价值的流量等。其次，深度学习和强化学习技术应用到拍卖机制设计领域开始受到越来越多的重视，虽然理论假设很强但有些甚至无法在实际应用中落
上周我们盘点了一下国内ERP厂商老大用友在2015年的一些动作，虽然有一些内情的东西我没有透露，但不能否认用友今年的动作会更大更激进，今天我们盘点一下逆势中还能保持高增长的浪潮管理软件靠什么逆袭？ 管理软件市场近些年前景不被看好，转型、焦虑成为当前这个行业的主旋律，连Gartner都把传统的ERP定义为后端遗留系统，国际厂商SAP和Oracle尚能通过其他业务维持增收，但是一直赖以增长的利润区域许可证授权正在逐年减少，转型云端已经成为每家ERP厂商的必然趋势，但是也有一家厂商转型相当另类，浪潮逆势中还能保持
功能活动的大脑信号在解码大脑状态(意思是区分不同的任务)和指纹(在一个大群体中识别个体)两方面都显示出了良好的结果。重要的是，这些脑信号并不能解释大脑功能发生的基础脑解剖学。最近，基于图信号处理(GSP)的结构-功能耦合研究发现，健康受试者在静息状态下平均存在从单峰向跨峰的有意义的空间梯度。在这里，我们探索了结构-功能耦合对不同大脑状态(任务)和个体受试者的特异性。我们使用了来自Human Connectome项目的100名不相关的健康受试者在休息期间和7个不同任务期间的多模态磁共振成像，并在不同的交叉验证设置下，采用支持向量机分类方法进行解码和指纹识别。我们发现，结构-功能耦合措施允许对任务解码和指纹进行准确的分类。特别地，指纹识别的关键信息被发现在功能信号中更自由的部分，其贡献显著地局限于额顶叶网络。此外，功能信号的自由部分与认知特征表现出较强的相关性，通过偏最小二乘分析证实了其与指纹的相关性。通过引入基于GSP的信号滤波和FC分解的新视角，这些结果表明，脑结构-功能耦合提供了一种新的认知信号和休息和任务期间的个体大脑组织特征。此外，它们为阐明结构连接组的低和高空间频率的作用提供了见解，导致对结构连接组图谱中表征个体的关键结构-功能信息的新理解。
“无论B2B退货，还是B2C退货，待商品退货库房以后，均需经过收货、验收以后，上架员根据验收的结论，将合格品上架至合格品区域，不合格品上架至不合格品区域。”
Shiro 获取权限相关信息可以通过数据库获取，也 可以通过 ini 配置文件获取
授权，即访问控制，控制谁能访问哪些资源。主体进行身份认证后需要分配权限方可访问系统的资源，对于某些资源没有权限是无法访问的。
算法使用方法在每个算法中给出了3大类型，主算法程序，调用程序，输入数据，调用方法如下： 将需要数据的测试数据转化成与给定的输入格式相同，然后以Client类的测试程序调用方式进行使用。也可以自行修改算法程序，来适用于自己的使用场景。 18大经典DM算法18大数据挖掘的经典算法以及代码实现，涉及到了决策分类，聚类，链接挖掘，关联挖掘，模式挖掘等等方面,后面都是相应算法的博文链接，希望能够帮助大家学。 目前追加了其他的一些经典的DM算法，在others的包中涉及聚类，分类，图算法，搜索算等等，没有具体分类。
也叫访问控制，即在应用中控制谁能访问哪些资源（如访问页面/编辑数据/页面操作等）。在授权中需了解的几个关键对象：主体（Subject）、资源（Resource）、权限（Permission）、角色（Role）。
这是对一个PPT的内容的整理，PPT的主要内容是刘铁岩的《Online Advertising》。主要介绍了一些付费搜索相关的一些技术。这篇文章主要是对这方面的知识做一个整理。在搜索广告中，有很多的知识点是值得借鉴的。
抑郁症产生于生物系统的复杂相互作用，跨越基因和分子到细胞、脑网络和行为。为了确定不同的神经生物学过程是如何联合起来导致抑郁症的，我们需要一种多尺度的方法，包括对大脑结构和功能的测量，以及遗传和细胞特异性的转录数据。在这里，我们研究了三个群组影像数据集中与抑郁和负性情绪相关的大脑解剖（皮层厚度）和功能（功能变异、全脑功能连接），包括：英国生物银行（UK Biobank）、大脑基因组超结构项目（Brain Genomics Superstruct Project）和Meta分析增强神经影像数据库(ENIGMA；总被试数n≥23,723)。整合的分析包括皮层基因表达、死后患者转录数据、抑郁症全基因组关联分析(GWAS)和单细胞基因转录。在这三个独立的数据集中，抑郁和负面情绪的神经影像相关物是一致的。将体外基因下调与体内神经影像联系起来，我们发现抑郁症影像表型的转录组相关物追踪了抑郁症患者死后皮层样本中的基因下调。对单细胞和Allen人脑图谱表达数据的综合分析显示，抑郁症体内影像和体外皮层基因失调的细胞相关物是生长抑素（SST）中间神经元和星形胶质细胞。GWAS驱动的抑郁症多基因风险富集在中间神经元的表达基因，而不是胶质细胞，这为我们的观察提供了一致的证据。为了强调多尺度方法的转化潜力，与抑郁症相关的大脑功能和结构的转录相关物富集于抑郁症相关的分子通路。这些发现将特定的基因、细胞类别和生物学通路与抑郁症的体内神经影像表型联系了起来。
这是对一个PPT的内容的整理，PPT的主要内容是刘铁岩的《Online Advertising》。主要介绍了一些付费搜索相关的一些技术。这篇文章主要是对这方面的知识做一个整理。在搜索广告中，有很多的知识点是值得借鉴的。 一、广告 1.1、定义： Advertising is a form of communication intended to persuade an audience (viewers, readers, or listeners) to purchase or take action u
大数据一词很早就在IT行业中兴起，但是随着产业进程的不断推进，大数据变成了只听雷声未见雨下的浮云，没有成功的案例可参考也让大数据一直饱受诟病，特别是管理软件行业，大数据就是数据大已经成为了行业内的笑柄，无论是数据驱动企业，还是决策驱动数据，都要从用户的角度出发，切实的为企业服务，否则大数据只会变成想象。 国内管理软件市场一直是金蝶和用友的天下，浪潮在特定行业的地位，使得浪潮与金用两家格格不入。但是，最近浪潮管理软件表示相当活跃，除了收购欧洲CRM厂商完善产业布局外，还推出了数据整合平台、数据采集与存储平台为
Subject：主体，代表了当前“用户”，这个用户不一定是一个具体的人，与当前应用交互的任何东西都是Subject，如网络爬虫，机器人等；即一个抽象概念；所有Subject 都绑定到SecurityManager，与Subject的所有交互都会委托给SecurityManager；可以把Subject认为是一个门面；SecurityManager才是实际的执行者； SecurityManager：安全管理器；即所有与安全有关的操作都会与SecurityManager 交互；且它管理着所有Subject；可以看出它是Shiro 的核心，它负责与后边介绍的其他组件进行交互，如果学习过SpringMVC，你可以把它看成DispatcherServlet前端控制器； Realm：域，Shiro从从Realm获取安全数据（如用户、角色、权限），就是说SecurityManager要验证用户身份，那么它需要从Realm获取相应的用户进行比较以确定用户身份是否合法；也需要从Realm得到用户相应的角色/权限进行验证用户是否能进行操作；可以把Realm看成DataSource，即安全数据源。
摘要： 本系列旨在普及那些深度学习路上必经的核心概念，文章内容都是博主用心学习收集所写，欢迎大家三联支持！本系列会一直更新，核心概念系列会一直更新！欢迎大家订阅
机器之心报道 编辑：陈萍、杜伟 虽然很方便，但遗憾的是，谷歌 Docs 的自动摘要生成功能仅向企业客户开放。希望个人用户也能尽快用到。 对我们很多人来说，每天都需要处理大量的文件。当收到一份新文件时，我们通常希望文件包含一个简要的要点总结，以便用户最快的了解文件内容。然而，编写文档摘要是一项具有挑战性、耗时的工作。 为了解决这个问题，谷歌宣布 Google Docs 现在可以自动生成建议，以帮助文档编写者创建内容摘要。这一功能是通过机器学习模型实现的，该模型能够理解文本内容，生成 1-2 句自然语言文本描
servlet VS CGI 1）servlet 可移植 跨平台 CGI 不行 2）在传统 CGI 中每个请求都要启动一个新进程，若 CGI 程序的本身执行时间较短，启动进程所需要的进行所需要的开销很可能反而超过实际执行的时间；servlet，每个请求由轻量级的 java 线程处理 3）在传统 CGI 中，若有 N 个并发的对同一个 CGI 的请求，该 CGI 的程序代码在内存中重载了 N 次，对于 servlet，处理请求的是 N 个线程，只要一份 servlet 类代码 如何实现 servlet 单
与传统的供应链相比，“新零售”下的供应链，站在企业的层面（本质是为了追求更为高效的物流体验），最先关注的一定是在哪里设仓、哪里设门店，其次才是如何采购、如何分布库存，如何发货等流程，最后才是咱们产品经理该如何根据规划和流程去考虑系统实现。
谈起国内医疗的现状，多数人都会脱口而出“看病贵、看病难”六字，这也是明医众禾创始人姜强从创业之初就在思考的问题。
合规管理，是指以有效防控合规风险为目的，以企业和员工经营管理行为为对象，开展包括制度制定、风险识别、合规审查、风险应对、责任追究、考核评价、合规培训等有组织、有计划的管理活动。
告警日志文件命名一般为alert_.log，其中SID为ORACLE数据库实例名称。
WSDM的英文全称是 The International Conference on Web Search and Data Mining，中文意思是国际互联网检索与数据挖掘会议，由SIGIR、SIGKDD、SIGMOD和SIGWEB四个专委会协调筹办，在互联网搜索、数据挖掘领域享有较高学术声誉，被中国计算机协会推荐为B类会议。在清华大学最新发布的新版计算机学科推荐学术会议和期刊列表中，WSDM已被列为准A类学术会议。
下面代码的核心在于引用了一个外部的jar包用于sql解析（暂未确认企业环境是否可以直接使用）。
一张图片能包含很多敏感信息，其中就包括图片拍摄的 GPS 信息。GPS 对多数网民来说都不太注重，然而对于懂技术的程序员来说，根据 GPS 信息，我们能准确的定位到他们。
18大数据挖掘的经典算法以及代码实现，涉及到了决策分类，聚类，链接挖掘，关联挖掘，模式挖掘等等方面,后面都是相应算法的博文链接，希望能够帮助大家学。
Microsoft Windows XP源代码在线泄漏
近日，“2022 年中国开源创新大赛”正式发布了获奖名单，Excelize 电子表格文档开源基础库荣获一等奖。
Microsoft的Windows XP和Windows Server 2003操作系统的源代码以torrent文件的形式发布在公告板网站4chan上。4chan即那个因为完全匿名而备受欢迎的实时消息论坛。这是微软拥有19年历史的操作系统的源代码第一次在网上泄露。
据说，在美国西部的一家连锁超市发现，很多男人会在周四购买尿布和啤酒。这样超市就可以将尿布与啤酒放在一起卖，便可以增加销售量。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
实时音视频
