Part01“网络暴力”是什么？“网络暴力”是指用文字、图片、视频等形式在网络上诽谤、污蔑他人，损害他人的名誉权、隐私权等，给当事人带来精神压力与心灵创伤，是社会暴力在网络上的延伸。我们最常见的网络暴力主要出现在微博、视频、新闻资讯、论坛上。“网络暴力”的成因，一是网络的匿名性，保护了个人隐私的同时，也让侵权者可以发表不计后果的言论；二是部分媒体为了追求流量与关注度，采用片面报道和刻意扭曲事实来增加话题性；三是当舆论形成，个人容易趋向于群体价值理念的方向、忽视了自我理性思考的能力。Part02自然语言处理技术（NLP）与“网络暴力” 社交媒体上的网络暴力主要以评论、弹幕等形式传播，对于分析评论
Part01概述 Mysql作为市场上最受欢迎的数据库之一，可以给业务提供稳定的数据读写能力。随着业务场景多样化，单一的数据库管理已经不满足市场需求，逐渐的衍生出了多种类型的高可用方案，其中MHA最受欢迎，但MHA依赖分布式mha4服务，容错性差，且造成浪费资源。所以我们需要通过双高可用方式来提高数据库的稳定性。Part02组成 图片Mysql高可用包含3个模块，具体模块详情如下：➤keeplived服务：主要提供可用VIP；➤Mysql_cluster服务：实现用户数据的读写和故障迁移；➤同步检测服务：通过拨测检查服务同步状态，进行异常处理。Part03方案介绍 1️⃣通过域名对外提供服务；
Part01需求背景 在OneNET平台某私有化项目中，项目方的需求是要获取设备真实IP地址，然后根据设备的IP来统计处于各个省内区域的设备数量展示到大屏上。Part02查找解决方案 以MQTT设备接入为例，由于项目方使用的外层负载是Nginx软负载，并且MQTT协议是基于TCP，只能走4层方式转发报文，Nginx转发报文的时候会将源TCP连接的IP地址改写为自己的内网IP地址，不能像F5这种硬负载可以直接将设备的源地址转发到后端服务上，因此就不能直接通过配置Nginx的方式来让MQTT接入服务获取到设备源IP地址，也就不能实现项目方的需求。经过网上查询相关解决方案，发现一个Internet协
Spark之探究RDD如何了解一个组件，先看看官方介绍！进入RDD.scala，引入眼帘的是这么一段描述文字（渣翻勿喷）： RDD，弹性分布式数据集，是Spark中的基础抽象。代表了一个可以被并行化操作的不可变、可分区的要素集合。这个类包含了任何RDD都可使用的基本操作，例如map,filter。 此外，PairRDDFuncations声明了只有KV对RDD才可使用的操作，例如groupByKey、join；DoubleRDDFuncations声明了只有DoublesRDD才可使用的操作；SequenceFileRDDFuncations声明了只有可序列化RDD才可使用的操作。所有的操
汇聚每周AI观点、研究和各类资源，不错过真知灼见和重要资讯！欢迎扫码，关注并订阅智源社区AI周刊。编辑精选1.StableDiffusion背后公司再融1亿美金：独辟蹊径，开源和社区驱动的AI独角兽 查看详情近日，推出了StableDiffusion的科技公司StabilityAI又获得了1亿美金投资，此轮融资后，StabilityAI估值已到达10亿美元，成为新晋独角兽。目前StabilityAI团队共计103人，有1名博士，明年计划资助超过100位博士。该公司领导团队国际化氛围明显，最近还有来自日本的DavidHa和法国的DanielJefferies等社区名人加入，分别担任战略负责人和首
LVM概念LVM（LogicalVolumeManager，逻辑卷管理）是Linux环境下对磁盘分区进行管理的一种机制。LVM的工作原理其实很简单，它就是通过将底层的物理硬盘抽象的封装起来，然后以逻辑卷的方式呈现给上层应用。在传统的磁盘管理机制中，我们的上层应用是直接访问文件系统，从而对底层的物理硬盘进行读取，而在LVM中，其通过对底层的硬盘进行封装，当我们对底层的物理硬盘进行操作时，其不再是针对于分区进行操作，而是通过一个叫做逻辑卷的东西来对其进行底层的磁盘管理操作。例如我增加一个物理硬盘，这个时候上层的服务是感觉不到的，因为是通过逻辑卷的方式来给上层提供服务的。作为一个动态磁盘管理机制，逻
Part01什么是AHP? AHP，即层次分析法，是美国运筹学家托马斯·塞蒂提出的一种层次权重决策分析方法。它适合具有分层交错评价指标的目标系统，而且目标值又难于定量描述的决策问题，它会将我们的目标分解为多个目标或者准则层，然后根据衡量准则之间的相对重要程度，合理地求出各个标准之间的加权值，辅助决策过程。它不仅能简化系统分析与计算工作，使许多不确定因素大大降低，而且让人们的主观判断实现规范化和标准化。Part02AHP的基本原理 AHP的基本原理是将我们的目标分解为不同的组成元素，通过对这些元素的分析，生成各个元素相互联系的多层次的分析结构模型;然后对每一层的元素进行较为客观的判断，定量给出相
Part01Docker概述Docker是一个开源的应用容器引擎，基于Go语言并遵从Apache2.0协议开源。Docker可以让开发者打包他们的应用以及依赖包到一个轻量级、可移植的容器中，然后发布到任何流行的Linux机器上，也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制，相互之间不会有任何接口，更重要的是容器性能开销极低。Docker的架构如下：Part02特性➤文件系统隔离每个进程容器运行在一个完全独立的根文件系统里。➤资源隔离系统资源，像CPU和内存等可以分配到不同的容器中，使用cgroup。➤网络隔离每个进程容器运行在自己的网路空间，虚拟接口和IP地址。➤日志记录Docker将收集到和记录
Part01与GPT-3.5的区别1.1GPT-4文本输入字数大幅提升，可达25000字图片通常对语言模型来说，输入字数的提升有以下几个好处：(1)理解和回应更长的文本：随着模型的输入容量增加，GPT-4将能够处理更长的文本输入。这对于处理长篇文章、技术文档或复杂的问题陈述可能会更有优势，可以更全面地理解上下文，并给出更详细和准确的回答。(2)更好地处理上下文和连贯性：具备更大的输入容量有助于GPT-4更好地维护对话的上下文，并生成连贯的回应。更长的输入序列能提供更多关于对话历史和语境的信息，使其能够更好地理解用户的意图并生成更一致的回答。(3)支持更复杂的任务和需求：拥有更大的模型输入容量可
Part01语义通信技术 平安乡村业务的快速普及以及摄像头的高清化，为用户的生活带来“安全感”，但同时也面临接入终端海量接入、码率持续增长、场景日益复杂等方面的挑战。传统框架内用计算复杂度换压缩率的编码优化路径，码率下降幅度渐缓，呈现瓶颈趋势；同时，通信信道容量已趋近极限，难以满足快速增长的海量视频数据在传输、存储、分析等方面的需求。人脑可达到超高的图像视频压缩性能，其机理为视觉皮层具有边缘检测、形状识别、运动识别等功能，下颞叶能识别复杂物体和面孔，即提取结构化的语义信息。传统的图像视频通信以像素为表征单元，不能契合自然图像所蕴含的对称性、重复性、相关性等结构特性，表征效率难以大幅提升。向人脑
