《全球头部底层公链Seele元一的技术创新剖析应用落地的巨大价值》

本文介绍了云原生边缘计算中的KubeEdge系统，该系统是一个开源系统，用于将容器化应用程序编排功能扩展到Edge的主机。它基于Kubernetes构建，并为网络应用程序提供基础架构支持。同时，KubeEdge具有离线模式、基于Kubernetes的节点、群集、应用程序和设备管理、资源优化等特点。此外，KubeEdge还支持跨平台工作，在私有、公共和混合云中都可以运行。同时，KubeEdge还提供数据管理和数据分析管道引擎的支持。最后，本文还介绍了KubeEdge系统生成证书的方法。 ... [详细]

本文介绍了一位微软头条实习生自学深度学习的经验分享，包括学习资源推荐、重要基础知识的学习要点等。作者强调了学好Python和数学基础的重要性，并提供了一些建议。 ... [详细]

生成式对抗网络模型综述摘要生成式对抗网络模型(GAN)是基于深度学习的一种强大的生成模型，可以应用于计算机视觉、自然语言处理、半监督学习等重要领域。生成式对抗网络 ... [详细]

这是原文链接：sendingformdata许多情况下，我们使用表单发送数据到服务器。服务器处理数据并返回响应给用户。这看起来很简单，但是 ... [详细]

本文介绍了在Windows系统下配置PHP5.6的步骤及注意事项，包括下载PHP5.6、解压并配置IIS、添加模块映射、测试等。同时提供了一些常见问题的解决方法，如下载缺失的msvcr110.dll文件等。通过本文的指导，读者可以轻松地在Windows系统下配置PHP5.6，并解决一些常见的配置问题。 ... [详细]

本文回顾了t-io 1.x版本的工程结构和性能数据，并介绍了t-io在码云上的成绩和用户反馈。同时，还提到了@openSeLi同学发布的t-io 30W长连接并发压力测试报告。最后，详细介绍了t-io 2.0.0版本的更新内容，包括更简洁的使用方式和内置的httpsession功能。 ... [详细]

本文介绍了PhysioNet网站提供的生理信号处理工具箱WFDB Toolbox for Matlab的安装和使用方法。通过下载并添加到Matlab路径中或直接在Matlab中输入相关内容，即可完成安装。该工具箱提供了一系列函数，可以方便地处理生理信号数据。详细的安装和使用方法可以参考本文内容。 ... [详细]

1背景随着公司业务发展及内部业务流程诉求的增长,目前信息化系统不能够很好满足期望,主要体现如下：目前OA流程引擎无法满足企业特定业务流程需求，且移动端体 ... [详细]

本文介绍了在浏览器中进行异常检测的算法，包括统计学方法和机器学习方法，并探讨了异常检测在深度学习中的应用。异常检测在金融领域的信用卡欺诈、企业安全领域的非法入侵、IT运维中的设备维护时间点预测等方面具有广泛的应用。通过使用TensorFlow.js进行异常检测，可以实现对单变量和多变量异常的检测。统计学方法通过估计数据的分布概率来计算数据点的异常概率，而机器学习方法则通过训练数据来建立异常检测模型。 ... [详细]

本文介绍了一种将知识图谱纳入推荐系统的方法，以提高推荐的准确性和可解释性。与现有方法不同的是，本方法考虑了知识图谱的不完整性，并在知识图谱中传输关系信息，以更好地理解用户的偏好。通过大量实验，验证了本方法在推荐任务和知识图谱完成任务上的优势。 ... [详细]

本文介绍了一种基于模型的深度强化学习方法，通过结合神经渲染器，教机器像人类画家一样进行绘画。该方法能够生成笔画的坐标点、半径、透明度、颜色值等，以生成类似于给定目标图像的绘画。文章还讨论了该方法面临的挑战，包括绘制纹理丰富的图像等。通过对比实验的结果，作者证明了基于模型的深度强化学习方法相对于基于模型的DDPG和模型无关的DDPG方法的优势。该研究对于深度强化学习在绘画领域的应用具有重要意义。 ... [详细]

背景应用安全领域，各类攻击长久以来都危害着互联网上的应用，在web应用安全风险中，各类注入、跨站等攻击仍然占据着较前的位置。WAF(Web应用防火墙)正是为防御和阻断这类攻击而存在 ... [详细]

本文介绍了建立分类感知器二元模型对样本数据进行分类的方法。通过建立线性模型，使用最小二乘、Logistic回归等方法进行建模，考虑到可能性的大小等因素。通过极大似然估计求得分类器的参数，使用牛顿-拉菲森迭代方法求解方程组。同时介绍了梯度上升算法和牛顿迭代的收敛速度比较。最后给出了公式法和logistic regression的实现示例。 ... [详细]

本文介绍了阿里Treebased Deep Match(TDM)的学习笔记，同时回顾了工业界技术发展的几代演进。从基于统计的启发式规则方法到基于内积模型的向量检索方法，再到引入复杂深度学习模型的下一代匹配技术。文章详细解释了基于统计的启发式规则方法和基于内积模型的向量检索方法的原理和应用，并介绍了TDM的背景和优势。最后，文章提到了向量距离和基于向量聚类的索引结构对于加速匹配效率的作用。本文对于理解TDM的学习过程和了解匹配技术的发展具有重要意义。 ... [详细]

本文详细解析了JavaScript中相称性推断的知识点，包括严厉相称和宽松相称的区别，以及范例转换的规则。针对不同类型的范例值，如差别范例值、统一类的原始范例值和统一类的复合范例值，都给出了具体的比较方法。对于宽松相称的情况，也解释了原始范例值和对象之间的比较规则。通过本文的学习，读者可以更好地理解JavaScript中相称性推断的概念和应用。 ... [详细]