LaTeX編輯arxiv上的論文源_論文

在arxiv上會有文章的pdf的版本,但是實際上它還提供了文章可編輯的源碼,如圖右側: 點擊Other formats,便可以選擇Source進行下載,下載後的檔案可能是數字名檔案如“1512.03385”,你可以在檔案名稱後添加.zip,就可以對檔案進行解壓,解壓後的既是文章的源碼檔案,你可以使用LaTeX或者Windows下的中文套件CTex開啟.tex尾碼的檔案便可以進行編輯。 但是文章往往是英文格式,如果你想對檔案進行中文翻譯,並產生帶中文的pdf,你需要對它進行中文支援,

海蓮花APT組織最新攻擊樣本分析_釣魚

0×1 概況 海蓮花(OceanLotus)也叫APT32或APT-C-00,是一個長期針對中國及其他東亞國家(地區)政府、科研機構、海運企業等領域進行攻擊的APT組織。近日騰訊禦見威脅情報中心捕獲到了一個該組織的最新攻擊樣本。在本次攻擊事件中,該組織使用了CVE-2017-11882漏洞並結合白簽名利用程式來最大化隱藏自己的後門木馬。後門木馬將常駐使用者電腦,並根據云控指令伺機竊取機密資訊或進行第二階段攻擊。 (攻擊流程圖) 0×2 載荷投遞

Xmind 8 序號XMind 8 v3.7.6序號_Xmind

建立思維導圖是集思廣益的好方法,無論是在一個團隊中還是獨立完成一個項目。傳統上,這可能是在word上畫草圖掛上的,但是XMind可以使您的電腦更加舒適。在一瞬間,你可以記下一些想法,從這些額外的思路可以被激發 - 在你知道它之前,你會有幾個想法的分支來處理。 圖例: 第一次啟動XMind時,系統會提示您建立一個帳戶 -

海量遊戲日誌收集與分析_遊戲

摘要: 6月29日2016雲棲大會成都峰會拉開帷幕,阿里雲進階專家簡志帶來了“海量遊戲日誌的儲存與分析”的重要演講。從資料、雲端運算改變遊戲行業,再談到Log Service的整個過程,包括日誌的作用、Tlog的挑戰,以及日誌通道的原理、模型,最後分析了Log Service的部分功能和典型應用情境。讓我們一起先睹為快吧—— 遊戲與日誌分析 資料、雲端運算改變遊戲行業

git cherry-pick 使用指南_git

git cherry-pick可以選擇某一個分支中的一個或幾個commit(s)來進行操作。例如,假設我們有個穩定版本的分支,叫v2.0,另外還有個開發版本的分支v3.0,我們不能直接把兩個分支合并,這樣會導致穩定版本混亂,但是又想增加一個v3.0中的功能到v2.0中,這裡就可以使用cherry-pick了,其實也就是對已經存在的commit 進行再次提交. 簡單用法: git cherry-pick <commit id>注意:當執行完 cherry-pick

時間序列之AR(自迴歸模型)_時間序列

一個序列經過預先處理被識別為平穩非白色雜訊序列,那就說明該序列是一個蘊含著相關資訊的平穩序列。在統計上我們通常是建立一個線性模型來擬合該序列的發展,藉此提取該序列中的有用資訊,ARMA是目前最常用的平穩序列擬合模型。 AR模型 具有下列結構的模型稱為p階自迴歸模型:

第七章 參數估計_統計學

參數估計是在抽樣及抽樣分布的基礎上,根據樣本統計量來推斷所關心的母體參數。 1 參數估計基本原理 1 估計量與估計值 估計量:參數估計中,用來估計母體參數的統計量的名稱,如樣本均值、樣本比例 估計值:根據一個具體的樣本計算出來的估計量的數值 2 點估計與區間估計 參數估計的方法有點估計和區間估計。 點估計:用樣本統計量的某個取值直接作為母體參數的估計值。無法機率度量可靠程度

時間管理——永遠做重要不緊急的事情_時間管理

時間管理的出發點,在於學會處理事情的優先次序,先考慮事情的“輕重”,再考慮事情的“緩急” ──也就是我們通常採用的“第二象限組織法”。請看下圖。 親,永遠做重要而又不緊迫急的事 第一象限是重要又急迫的事。諸如應付難纏的客戶、準時完成工作、住院開刀等等。 第二象限是重要但不緊急的事。比如,包括長期的規劃、問題的發掘與預防、參加培訓、向上級提出問題處理建議等等。 第三象限屬於不緊急也不重要的事。

知識圖譜和Neo4j圖資料庫

一、知識圖譜                 互連網、大資料的背景下,Google、百度、搜狗等搜尋引擎紛紛基於該背景,建立自己的知識圖譜Knowledge Graph(Google)、知心(百度)和知立方(搜狗),主要用於改進搜尋品質。 1、什麼是知識圖譜    

映像檢索:基於內容的映像檢索技術_映像檢索

背景與意義 在Web2.0時代,尤其是隨著Flickr、Facebook等社交網站的流行,映像、視頻、音頻、文本等異構資料每天都在以驚人的速度增長。例如,

中國建築裝飾裝修——劉昊威設計作品:切爾西·揚畫廊_情感

中國建築裝飾裝修——劉昊威設計作品:切爾西·揚畫廊 著名空間設計師劉昊威 畢業於中央美術學院附屬中學,中央美術學院建築學院 2005年,創立CAA設計聯合(Core of Arch. & Art Association/建築與藝術的核心聯合)

R中的高效批量處理函數(lapply sapply apply tapply mapply)_r語言

R語言提供了批量處理函數,可以迴圈遍曆某個集合內的所有或部分元素,以簡化操作。 這些函數底層是通過C來實現的,所以效率也比手工遍曆來的高效。批量處理函數有很重要的apply族函數:lapply sapply apply tapply mapply。apply族函數是高效能計算的運算向量化(Vectorization)實現方法之一,比起傳統的for,while常常能獲得更好的效能。    apply : 用於遍曆數組中的行或列,並且使用指定函數來對其元素進行處理。

開源推薦系統整理_協同過濾

 花了大概1天的時間整理的各語言的開源推薦系統,比較完整全面的項目標紅。 一、python庫 1、benfred/implicit Fast Python Collaborative Filtering for Implicit Datasets https://github.com/benfred/implicit 2、Mendeley/mrec A recommender systems

解析幾何:第四章 空間中的直線與平面(1)空間直線的方向、平面方程、空間直線方程_解析幾何

§1 空間直線的方向 1. 方向角  通過原點O的直線OM與三條座標軸的夾角α,β,γ稱為該直線的方向角 即: α=∠MOX,β=∠MOY,γ=∠MOZ 2. 方向餘弦 直線方向角的餘弦稱為方向餘弦。 l=cosα=x/ρ,   m=cosβ=y/ρ,   n=cosγ=z/ρ 其中     ,  &

中國IT工作者35歲後的發展出路調查報告(1)_工作

都說男人40一枝花,35歲恐怕還是花骨朵,正值事業發展的高峰時期,可是職場上很多的“35歲以上免談”的條款似乎為花骨朵們澆了一盆涼水,特別是對於IT工作者是個坎兒,一個難以邁過的坎,不像其他傳統職業一樣,可以終生為其不斷髮展奮鬥,IT工作者過了這個年紀基本上技術生涯即告終結,這是中國IT界多數人認可的。IT真是一個吃青春飯的行業嗎。IT真有年齡檻嗎。35歲的IT工作者真的不能再做技術了嗎。 通過這次調查,我們可以瞭解中國IT工作者的性別和年齡結構分布,指導他們作好人生職業發展規劃,特別是35

理解Spark的核心RDD_Spark

與許多專有的大資料處理平台不同,Spark建立在統一抽象的RDD之上,使得它可以以基本一致的方式應對不同的大資料處理情境,包括MapReduce,Streaming,SQL,Machine Learning以及Graph等。這即Matei Zaharia所謂的“設計一個通用的編程抽象(Unified Programming Abstraction)。這正是Spark這朵小火花讓人著迷的地方。 要理解Spark,就需得理解RDD。 RDD是什麼。 RDD,全稱為Resilient

最長的單詞_單詞

1、最開始聽說的一個單詞 pneumonoultramicroscopicsilicovolcanoconiosis 【共有45個字母】 [ˈnju:mənəuˌʌltrəˌmaikrəsˈkɔpikˈsilikəvɔlˈkeinəukəuniˈəusis] [醫]矽酸鹽沉著病,矽肺病 pneumono- (of lung) ultra- (beyond) micro (very small) scopic- (of viewing or

Facial Landmark Detection(人臉特徵點檢測)_alignment

原文地址:http://www.learnopencv.com/facial-landmark-detection/#comment-2471797375 作為電腦視覺研究員,我們很早就開始研究人臉。人臉分析領域最廣為人知的就是Face Service(face recognition).但是為了識別一幅映像中的人臉,我們首先必須要找到映像中人臉的位置。因此臉部偵測(face detection)-定位一幅映像中的人臉並且返回一個包圍人臉的矩形或者正方形(bounding

#捨得Share#Ffmpeg使用文法_image

轉自:https://lwxshow.com/post/1076.html Ffmpeg使用文法 ffmpeg [[options][`-i' input_file]]... {[options] output_file}... 如果沒有輸入檔案,那麼視音頻捕捉(只在Linux下有效,因為Linux下把音視頻裝置當作檔案控制代碼來處理)就會起作用。作為通用的規則,選項一般用於下一個特定的檔案。如果你給 –b

TORCS無人駕駛筆記_機器學習

我們這裡使用了環境狀態作為輸入。使用Deep Q-learning做為學習演算法學習。環境獎勵定義為在單位時刻車輛沿跑道的前進距離。另外,如果車出了跑道或者和其他的車輛相撞,會得到額外懲罰。環境狀態包括車輛的速度、加速度、離跑道的左右邊緣的距離,以及跑道的切線夾角,在各個方向上最近的車的距離等等。車的行為包括向上換擋、向下換擋、加速、減速、向左打方向盤、向右打方向盤等等。 與普通的Deep

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