AI大模型的快速向前奔跑，让我们见识到了AI的无限可能，但也展示了AI在虚假信息、深度伪造和网络攻击方面的潜在威胁。据安全分析平台Netenrich报道，近日，一款名为FraudGPT的AI工具近期在暗网上流通，并被犯罪分子用于编写网络钓鱼电子邮件和开发恶意软件。黑客在售卖页表示，该工具可用于编写恶意代码、创建出“一系列杀毒软件无法检测的恶意软件”、检测网站漏洞、自动进行密码撞库等，并声称“该恶意工具目前已经售卖了超过3000份”。恶意AI工具FraudGPT：可自动生成多种网络攻击代码据报道，FraudGPT的运作方式是通过草拟一封电子邮件，以高度可信的方式诱使收件人单击所提供的恶意链接。它
我们需要计算2只股票的持续再平衡投资组合。让我们称他们为A和B。他们在投资组合中的份额应该相等。因此，如果我的投资组合中有100美元，50美元投资于A，50美元投资于B。由于两只股票的表现非常不同，它们将不会保持相同的权重(3个月后A可能值(value)70美元，而B跌至45$).问题是他们必须将自己在投资组合中的份额保持在一定的容忍范围内。此带宽为5%。所以我需要一个函数:如果A>B*1.05或A*1.05这第一部分只是为了以最快的方式让一些数据有一个共同的讨论基础并使结果具有可比性，因此您只需复制并粘贴整个代码就可以了。importpandasaspdfromdatetimeimp
本来已经快被各权威机构下场锤得奄奄一息的LK-99，最近获得了一位支持者。北科大团队的一篇文论8月11日在arXiv上线，作者陈宁教授等人认为，不同的铜氧体系高温超导体具有不同的Cu-O耦合强度，它与超导温度存在线性关系。根据这个规律，LK-99的电子结构特点支持室温下的存在超导性的可能。论文地址：https://arxiv.org/abs/2308.06349而且陈教授认为，即使最后LK-99被证实不具有室温超导的可能性，但是对它的研究或许可以开启对超导现象本质的研究的新大陆，值得科学界进一步的持续探索。不过，就在今天，LK-99的室温超导性，再次被中科院物理所否认。此前，中科院北京凝聚态物
近日，清华大学新闻与传播学院沈阳团队发布《大语言模型综合性能评估报告》（下文简称“报告”），报告显示百度文心一言在三大维度20项指标中综合评分国内第一，超越ChatGPT，其中中文语义理解排名第一，部分中文能力超越GPT-4。 清华大学新闻与传播学院教授、博士生导师沈阳表示：“今年3月，百度在全球大型科技公司中率先发布了大语言模型文心一言，让中国第一时间参与到世界前沿科技竞争中。我们在这次评测中也看到了文心一言各方面能力的进步，特别是在中文语义理解方面，表现惊艳。国产大模型的快速发展，让技术落地更可期。” 据了解，报告本次评估选取了GPT-4、Cha
Linuxcentos安装nodejs完整教程详细到不能再详细了1.下载nodejshttps://nodejs.org/en/download/如果想下载其他版本点这里可以选择下载到本地或者在服务器使用wget下载wgethttps://nodejs.org/download/release/v14.1.0/node-v14.1.0-linux-x64.tar.gz1.1在服务器自己新建一个放nodejs的目录mkdir-p/opt/program/nodejs1.2cd到目录cd/opt/program/nodejs然后执行wgethttps://nodejs.org/download/r
🌸欢迎来到Python办公自动化专栏—Python处理办公问题，解放您的双手🏳️🌈博客主页：一晌小贪欢的博客主页👍该系列文章专栏：Python办公自动化专栏文章作者技术和水平有限，如果文中出现错误，希望大家能指正🙏❤️欢迎各位佬关注！❤️最近发现做办公自动化表格匹配的时候还是csv格式的文件最快、效率是最高的今天接到一个需求就是大致内容之这样的1、给我一张表格直邮一列A列，内容是运单号2、需要用相同的单号去另外一张表格匹配数据3、其实就是Excel中的常见的vlookup但是想要匹配的表格有几十个，所以这样你还觉得用vlookup方便么解决方案1、将想要匹配的表格(Excel转换成CSV)，
像我的大多数SO问题一样，这个问题源于我无法找到最新的Google结果。已经将近3年了被接受到HTML5.1规范中。使用它似乎具有完美的语义意义:但我看到很多语义支持的网站(如CanIUse和CSS-Tricks)只是忽略该元素，而是使用类似的东西:我觉得我错过了一些关于每个人如何需要停止使用的讨论谷歌没有帮我找到那个对话。该元素是否被认为是不必要的(即客户并不真正解析它)？现在看来IEneverendedupsupportingit(没有polyfill)，但这就是人们不使用它的原因吗？我见过的相同网站使用div.main-wrapper做很多仍然需要IE的polyfill的事情。为
像我的大多数SO问题一样，这个问题源于我无法找到最新的Google结果。已经将近3年了被接受到HTML5.1规范中。使用它似乎具有完美的语义意义:但我看到很多语义支持的网站(如CanIUse和CSS-Tricks)只是忽略该元素，而是使用类似的东西:我觉得我错过了一些关于每个人如何需要停止使用的讨论谷歌没有帮我找到那个对话。该元素是否被认为是不必要的(即客户并不真正解析它)？现在看来IEneverendedupsupportingit(没有polyfill)，但这就是人们不使用它的原因吗？我见过的相同网站使用div.main-wrapper做很多仍然需要IE的polyfill的事情。为
二、为什么需要用Lasso+Cox生存分析模式一般我们在筛选影响患者预后的变量时，通常先进行单因素Cox分析筛选出关联的变量，然后构建多因素模型进一步确认变量与生存的关联是否独立。但这种做法没有考虑到变量之间多重共线性的影响，有时候我们甚至会发现单因素和多因素Cox回归得到的风险比是矛盾的，这是变量之间多重共线性导致模型失真的结果。并且，当变量个数大于样本量时（例如筛选影响预后的基因或突变位点，候选的变量数可能远超样本个数），此时传统的Cox回归的逐步回归、前进法、后退法等变量筛选方法都不再适用。因此，当变量之间存在多重共线性或者变量个数大于样本量时，需要用Lasso(Leastabsolut
二、为什么需要用Lasso+Cox生存分析模式一般我们在筛选影响患者预后的变量时，通常先进行单因素Cox分析筛选出关联的变量，然后构建多因素模型进一步确认变量与生存的关联是否独立。但这种做法没有考虑到变量之间多重共线性的影响，有时候我们甚至会发现单因素和多因素Cox回归得到的风险比是矛盾的，这是变量之间多重共线性导致模型失真的结果。并且，当变量个数大于样本量时（例如筛选影响预后的基因或突变位点，候选的变量数可能远超样本个数），此时传统的Cox回归的逐步回归、前进法、后退法等变量筛选方法都不再适用。因此，当变量之间存在多重共线性或者变量个数大于样本量时，需要用Lasso(Leastabsolut
