Exposure

很多人问苹果Mac版的 Photoshop 的插件滤镜笔刷动作这些扩展怎么安装，下面分情况逐一进行讲解PS安装插件扩展的方法，一起来看看吧！ 一、直接安装 大多数插件都有直接安装包，例如 Luminar、Exposure等，双击进行安装就会自动安装好。 二、手动安装 插件安装 方法1： 插件安装方法—复制下面路径—前往—文件夹 /Library/Application Support/Adobe/CEP/extensions 把插件文件夹复制进 去。 方法2： 打开访达，点击顶部菜单“前往”打开里面“应用程序”打开 Adobe PhotoShop 文件夹，在PS图标上进行右击，选择“显示包内容”，然后依次进 入Contents/Resources/CEP/extensions，将插件文件夹复制进 去。 显示“无法加载扩展”解决方法 在终端输入以下代码 defaults write com.adobe.CSXS.9 PlayerDebugMode 1 滤镜安装 打开访达，点击顶部菜单“前往”打开里面“应用程序”打开 Adobe Photoshop 2021 文件夹，将滤镜文件夹复制到 Plus-ins 这个文件夹中。 笔刷文件abr、动作文件atn 将笔刷文件abr格式、动作文件atn格式直接拖到ps窗口中即可，在PS里的笔刷和动作窗口中可以查看。 来源： oschina 链接：

Nature Communications 01. Gainers and losers of surface and terrestrial water resources in China during 1989-2016 ( 2020 ) 02. Extremes of summer climate trigger thousands of thermokarst landslides in a High Arctic environment ( 2019 ) ENVIRONMENTAL MODELLING & SOFTWARE 01. AgKit4EE: A toolkit for agricultural land use modeling of the conterminous United States based on Google Earth Engine ( 2020 ) 02. Open-source Google Earth Engine 30-m evapotranspiration rates retrieval: The SEBALIGEE system ( 2020 ) 03. A Google Earth Engine-enabled software for efficiently generating high-quality user

一场突如其来疫情打乱了所有人2020年原本的生活节奏，学校停课、工厂停产、企业停工一时间成为常态，也是在2020年，大家开始逐渐适应远程办公、线上协作等新型办公方式，大家对于数字化的依赖程度也呈直线上升，用户对于云计算、物联网、5G、人工智能等技术的应用出现爆发式增长。而在全民抗疫的大背景下，数字化转型的进程也按下了加速键，随着数字化的不断推进，安全风险也愈加凸显，如何做好新形势下的网络安全防护成为不得不面对的全新挑战。 Palo Alto Networks认为2020年是一个分水岭，是对我们总体数字韧性的一次真正考验。由于新冠疫情的影响可能会持续多年，企业必须重新审视他们的策略以在较长时期驾驭这一新常态。曾听一位友人讲，2020年已然如此糟糕，2021年不会比2020年更加糟糕，然而事实真的如此吗?网络安全的2021又会有怎样的发展趋势? 根据Palo Alto Networks预测，2021年网络安全趋势主要包括以下几点： 预测1，想念旅行?准备好分享更多的个人数据 旅行泡泡和绿色通道将加剧数据隐私的争论： 尽管围绕数据隐私的争论已经进行了多年——一些大型科技公司对数据的使用持谨慎态度，GDPR的合规性对企业来说仍然是一项挑战——但真正引起个人重视数据隐私的是接触者追踪服务。 事实证明，严格的接触者追踪服务和及时获得准确完整的数据，是帮助许多迅速转向此类数字化工具的东亚国家

Nacos 0.8.0版本完善了监控系统，支持通过暴露metrics数据接入第三方监控系统监控Nacos运行状态，目前支持prometheus、elastic search和influxdb，下面结合prometheus和grafana如何监控Nacos，官网 grafana监控页面 。与elastic search和influxdb结合可自己查找相关资料 Nacos集群暴露metrics数据 集群每个节点中修改配置application.properties文件，暴露metrics数据 cd /workspace/nacos/conf vim application.properties management.endpoints.web.exposure.include=* 看是否能访问到metrics数据 http://xx.xx.xx.xx:8848/nacos/actuator/prometheus 部署prometheus采集Nacos metrics数据 下载地址为 download prometheus 解压prometheus压缩包并安装 tar xvfz prometheus-*.tar.gz /workspace/ cd /workspace/prometheus 修改配置文件，注意格式缩进 vim prometheus.yml - job_name:

本系列文章将会介绍如何使用DolphinDB优雅而高效的实现量化交易策略回测。本文将介绍在华尔街广泛应用的多因子Alpha策略的回测。多因子模型是量化交易选股中最重要的一类模型，基本思路是找到某些和回报率最相关的指标，并根据这些指标，构建股票投资组合（做多正相关的股票，做空负相关的股票）。多因子模型中，单独一个因子的个股权重一般实现多空均衡（市场中性），没有暴露市场风险的头寸（beta为0，所以称之为alpha策略），能实现绝对收益。多个因子之间相互正交，方便策略配置，实现回报和风险的最优控制。另外，相比于套利策略（通常可以实现更高的sharpe ratio，但是scale不好），多因子alpha策略有很好的scale，可以配置大量的资金。多因子Alpha策略在对冲基金中的使用非常普遍。 1. 生成因子 本文的重点是实现多因子Alpha策略的回测框架。因子不是重点，这部分通常由金融工程师或策略分析师来完成。为了方便大家理解，文章以动量因子、beta因子、规模因子和波动率因子4个常用的风险因子为例，介绍如何在 DolphinDB database 中实现多因子回测。 输入数据表inData包含6个字段：sym （股票代码）, date（日期）, close （收盘价）, RET（日回报）, MV（市值）, VOL（交易量） def genSignals(inData){

导读： 本文来自于知乎问题“低学历是否比高学历更加会赚钱？”被赞最高的答案，答主就读于伦敦政治经济学院公共健康政策与健康经济学专业，利用国内外各类统计数据驳斥“读书无用论”。 “读书无用什么的，我们自谦的时候说说而已，你们别当真了。” “受教育程度高的人，就是更有钱，就是更健康，就是更道德。” “高考就算是考电子竞技，仍然还会是目前上名校的这些人上名校。” 写在最前面的话： 毋庸置疑这篇文章触痛了某些人，毕竟很多人想要快乐地生活下去，靠的是创造与重复假象不断地麻痹自己，这也正是绝大多数人传播读书无用论的根本动机。我本无意撕下他们的眼罩，无奈国内反智主义盛行的大环境侵犯到了每一个受过高等教育的人的切身利益（例子太多了，转基因食品算一个吧），总得有人站出来发声。 希望每一个读完这篇文章的人，下一次能够理直气壮地对高唱反智主义的LOSER们说： “读书无用什么的，我们自谦的时候说说而已，你们别当真了。” 这种时候熬什么心灵鸡汤，直接干货甩一脸不就好了？！ ▲Table 1: Mean Earnings by Highest Degree Earned, $: 2009 (SAUS, table 232) ▲Table 2: Unemployment Rates by Educational Attainment, % (BLS) 图一是美国社会收入和最高学历的关系

©PaperWeekly 原创 · 作者｜苏剑林 单位｜追一科技 研究方向｜NLP、神经网络 Teacher Forcing 是 Seq2Seq 模型的经典训练方式，而 Exposure Bias则是 Teacher Forcing 的经典缺陷，这对于搞文本生成的同学来说应该是耳熟能详的事实了。笔者之前也曾写过文章 Seq2Seq中Exposure Bias现象的浅析与对策 ，初步地分析过 Exposure Bias 问题。 本文则介绍 Google 新提出的一种名为“ TeaForN ”的缓解 Exposure Bias 现象的方案，来自论文 TeaForN: Teacher-Forcing with N-grams ，它通过嵌套迭代的方式，让模型能提前预估到后 N 个 token（而不仅仅是当前要预测的 token），其处理思路上颇有可圈可点之处，值得我们学习。 论文标题： TeaForN: Teacher-Forcing with N-grams 论文链接： https://arxiv.org/abs/2010.03494 （注：为了尽量跟旧文章保持一致，本文的记号与原论文的记号有所不同，请大家以理解符号含义为主，不要强记符号形式。） Teacher Forcing 文章 Seq2Seq中Exposure Bias现象的浅析与对策 已经相对详细地介绍了 Teacher

需要读的reading MIT6.031 12，13，14 ADT:abstract data type 抽象数据类型 抽象类型：强调“ 作用于数据上的操作”，程序员和 client 无需关心数据如何具体存储的，只需设计 / 使用操作即可。 ADT 是由操作定义的，与其内部如何实现无关！ AF：abstraction functions 抽象函数 RI：representation invariants 表示不变量 ADT和RI：如何设计良好的数据结构，通过封装来避免客户端获取数据的内部表示（即表示泄露） 避免潜在的bug--在client和implementer之间建立防火墙 ADT的特性： Invariant 不变量 representation exposure 表示泄露 abstraction functions（AF) 抽象函数 Mutable and immutable types 可变类型的对象：提供了可改变其 内部数据的值的操作 不变数据类型： 其操作不改变 内部值，而是构造新的对象 有时一种类型会提供两种类型，可变数据类型和不可变数据类型 就像StringBuilder是String的可变版本 一个抽象类型的操作可以分为以下四种： Creater：构造器 构造器：可能实现为构造函数或静态函数 就像new ArrayList(),或者静态方法Arrays

弱光图像、过亮图像增强算法文章收集 接下来几天要收集些过暗、过亮图像处理的论文了。 但一时又不能一下都找到，而且也不知道好坏（这里的好坏是指引用率了，其实能做出工作写成文章的都很好，尊重每一位学者的研究成果）。所以，这篇博客就持续更新着吧，关于文章的一些细节也会及时更新。 Low-Light [2019] Attention-guided Low-light Image Enhancement [2019] EnlightenGAN: Deep Light Enhancement without Paired Supervision [2020 WACV] An Extended Exposure Fusion and its Application toSingle Image Contrast Enhancement [2020 WACV] Supervised and Unsupervised Learning of Parameterized Color Enhancement [2019 ACM MM] Kindling the Darkness:A Practical Low-light Image Enhancer [2019 CVPR] Underexposed Photo Enhancement using Deep Illumination Estimation