知物由学 | 用户关系图谱在内容安全领域的应用实践
在内容安全领域，黑产用户的行为、关系网都有鲜明的特点。本文讲述了在强对抗背景下针对零用户样本和稀缺用户信息的难题，如何玩转大数据和图计算，捕获黑产用户在内容、行为、设备等方面深层次的鲁棒性特征。我们抛开了内容层面繁杂的细节，从一个新的角度为保障内容安全和构建用户风控体系提供了一种切实可行的技术路线。01 用户关系图谱设计的背景在虚拟网络中存在部分黑产用户，这部分用户多以色情或其他低俗内容为噱头，在成功吸引用户关注后，通过引流、分流等方式，将用户拉入私人聊天空间或其他平台，分步实施黄赌毒、诈骗、甚至枪支.
知物由学 | 机器聪明过人，“半监督”与“自监督”结合让AI模型训练事半功倍
购物网站为消费者推荐心仪的产品，导航为司机选择最佳路径，设备通过用户的生物特征鉴定身份，智能投资顾问监测、制定、投资复杂的金融产品组合……目前，深度学习，尤其是有监督训练，已经广泛应用于各行业中。在各位AI训练师的精心训（调）练（参）下，计算机更“懂”人类，而AI训练师也面临一些成长的烦恼：“找数据、提标注、做筛选、训网络”的流程是否已成为日常工作中的常规操作？“泛化性能不足”、“模型过拟合”等问题是否频繁影响着模型效果？当通过添加更多标注数据来解决上述问题时，花费高昂、耗时漫长的数据标注过程，是
MobaXterm的Anaconda的安装
MobaXterm的Anaconda的安装1.anaconda的安装（使用wget在线下载安装包）①输入 ，如图Anaconda3在安装wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh ②等100%安装成功后输入bash Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh③按回车，然后输入yes按回车④默认安装的位置，按回车就可以了⑤安装
瞰见｜即将上市的云明星 HashiCorp 走过的开源之路
我们喜欢听传奇，尤其是传奇的成功故事。比如从车库里蹦出的想法、大学中途退学，或者某天在厕所里和某个投资人闲聊了几分钟而后成就了一个伟大的公司。这些传奇，也往往让我们肾上腺素分泌加快并产生一些莫名而隐秘的渴望，渴望着自己有一天也不小心成为了某个传奇下的英雄。<播种者>，让.弗朗索瓦.米勒 / 1850年近日，据称是属于两个九零后程序员从客厅开启的创业将要造就一个百亿美金市值的企业传奇正在上演，因为这个叫HashiCorp的云服务公司在11月4日向美国SEC提交了上市申请文件..
UNETR: Transformers for 3D Medical Image Segmentation
UNETR: Transformers for 3D Medical Image Segmentation[代码地址]：(https://monai.io/research/unetr)摘要自过去十年以来，具有收缩和扩展路径的完全卷积神经网络（FCNN）在大多数医学图像分割应用中显示出突出的地位。在FCNNs中，编码器通过学习全局和局部特征以及可由解码器用于语义输出预测的上下文表示来发挥不可或缺的作用。尽管它们取得了成功，但FCNN中卷积层的局部性限制了学习长程空间依赖性的能力。受自然语言处理转换器（
史上最简单&最全&最基础&入门到精通的opencv图像处理 第十九课：图像近似
一、代码部分代码如下（示例）：#图像近似import cv2 #opencv BGRimport matplotlib.pyplot as plt #包导入import numpy as npdef cv_show(img,name): cv2.imshow(name,img) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows()img = cv2.imread('C:/Users/akaak/Pictures/OpenCV/contours2
Hyperledger Fabric踩坑记录（一）
安装go时，配置环境变量完，关闭终端又失效https://blog.csdn.net/qq_23832313/article/details/83615334?spm=1001.2101.3001.6650.1&utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7ECTRLIST%7Edefault-1.no_search_link&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.n
还有什么可以通证化？
数字计算机能够处理的一切对象，都必须先通过编码（coding）进行数字化（digitalization）。“数字化”不是很准确的中文翻译，一个外行如果将它翻译回英文的时候，可能会变成“nu...
点云深度压缩算法解读系列之：PCGCv1
点云研究是现在非常热门的领域，尤其是在无人驾驶方面，有非常广阔的应用前景。点云压缩是点云处理的一个方面的技术，目前研究方向主要分为深度学习和传统方法。传统方法主要是用到PCL等点云处理库，或者如GPCC、VPCC等标准方法，深度学习是近几年随着深度学习的发展而流行起来的方法，主要集中在高校学术领域，包括有损压缩和无损压缩。有损压缩方面的论文比较多，如PCGCv1、PCGCv2、pcc_geo_cnn-v1等，无损压缩则以voxeldnn为代表。对于大部分的研究者而言，点云方面的研究存在很多困难，尤其
MATLAB调用摄像头连续多次拍照并保存
vid=videoinput('winvideo',2);preview(vid);for i=1:25 a = input('拍照请按1，退出请按0'); if a == 1 frame =getsnapshot(vid); figure; imshow(frame) imwrite(frame, "C:\Users\XXXXXXX\camera_biaoding\"+num2str(i)+".jpg"); el.
元宇宙是下一个互联网方向吗？
什么是元宇宙？元宇宙描述了未来互联网的一种可能形态，即人类在一个平行于现实世界的沉浸式虚拟空间中进行一切与现实。世界相同的活动，具有身份、社交、沉浸感、低延迟、多元化、随时随地、经济系统和文明这八大特征。✓身份：参与者拥有一个虚拟身份形象，可与其真实世界身份无关或有关。✓社交：参与者能够在元宇宙里社交。✓沉浸感：参与者沉浸在元宇宙的体验当中，失去对现实世界的感知。✓低延迟：元宇宙没有延迟性，交流和社交随时发生。✓多元化：元宇宙内有大量差异化、丰富的内容引起人们长期的兴趣。✓随地：参与者可以随
Unity3D C#数学系列之点积
1 定义2 几何意义如果b⃗\vec{b}b为单位向量，则表示向量a⃗\vec{a}a在向量b⃗\vec{b}b上的投影。3 a⃗\vec{a}a·b⃗\vec{b}b = xa xb+yayb+zazb上面这公式是怎么来的？设根据余弦定理有所以4 应用案例4.1 求两向量的夹角已知向量根据点积的定义，则有4.2 判断两向量是否垂直两向量垂直时，两者夹角为90°，而cos90° = 0，故a⃗\vec{a}a·b⃗\vec{b}b =0。换句话说，只要a⃗\vec{
【论文阅读】SCRDet++
SCRDet++: Detecting Small, Cluttered and Rotated Objects via Instance-Level Feature Denoising and Rotation Loss SmoothingSCRDet++:通过实例级特征去噪和旋转损失平滑检测小的、杂乱的和旋转的物体论文地址：https://arxiv.org/abs/2004.13316
Fastdfs单机 安装
前言：在单个服务器下安装Fastdfs安装gcc（编译时需要）FastDFS是C语言开发，安装FastDFS需要先将官网下载的源码进行编译，编译依赖gcc环境，如果没有gcc环境，需要安装gccyum install -y gcc gcc-c++安装libevent（运行时需求）若安装了桌面图形界面，就不需要安装；FastDFS依赖libevent库；yum -y install libevent安装libfastcommon在/usr/local/fastdfs下git clone
聚合支付满足各行业接入多种支付通道
商业的本质是商品和服务的交换和流通，人类的商业行为即信息流+物流+资金流的交换和流通的过程。互联网对现代商业的影响深远，但核心仍然是基于以上三种交换流通模式。谁能显著提升各个环节的效率，谁将可能成为巨头。围绕资金流服务，除传统金融机构外，诞生了支付宝、财付通(微信支付)、银联、Visa、MasterCard、PayPal等巨头级支付服务企业。资金流的交换和流通就是支付服务，支付是商业行为的闭环。就支付服务本身而言，并不算利润丰厚的业务。支付巨头的眼光，更多在于支付场景和相关后续业务的想象空间。支付是
机器视觉运动控制一体机应用例程|连接器针脚完整性检测系统
一、应用背景近年来，随着机器视觉技术在制造业中的应用越来越广泛，连接器行业对机器视觉检测的需求也急剧增加。虽然连接器种类繁多，但其制造工序基本一致，加工工序一般可分为四个阶段：冲压、电镀、注塑、组装。其中在连接器的组装工序当中，需将电镀好的PIN针脚与注塑盒座进行接插，针脚接插的方式可分为两种∶单独对插或组合对插。单独对插是指每次接插一个插针，组合对插则一次将多个插针同时与盒座接插。不论采取哪种接插方式，客户都要求在组装工序中检测所有连接器的针脚有无缺失和针脚位置是否准确。由于人工检测的速度达不到实际
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