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Firefox 73 可禁用来自网站的 VR 设备访问通知

随着 Firefox开始支持Virtual Reality,包含 Vimeo 视频或 VR 内容的网站现在都会尝试请求访问 VR 设备。当用户访问受 VR 支持的网站时,当前可以在 Firefox 73 Nightly 中看到这些通知。同时,像其他通知请求一样,Firefox 也允许在新的 Virtual Reality权限设置中阻止 Virutal Reality 设备访问请求。 Mozilla 为 Virtual Reality 提供了专门的 Firefox 浏览器,称为 Firefox Reality,其允许用户在其中打开 Web。当前,Firefox Reality 支持以下VR headsets:Viveport,Oculus Go 和 Google Daydream。 到目前为止,包含有 Vimeed 视频的网站可以看到该通知,如下所示:“您是否允许 player.vimeo.com 访问 virutal reality设备?” Firefox 在通知中警告说,这可能会暴露敏感信息,您可以选择允许或不允许访问该站点的 VR 设备。 Block website requests to access Virtual Reality devices in Firefox 1.点击Firefox hamburger menu > 选项 2. 隐私和安全 > 权限 > Virtualy Reality 3. 单击设置,然后选择“阻止要求访问您的 Virtualy Reality 设备的新请求(Block new requests asking access to your virtual reality devices)”。 参考消息:https://techdows.com/2019/12/firefox-73-block-website-notifications-to-access-virtual-reality-devices.html

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Chrome 引入 Web Bundles,可实现完整的离线 Web Apps 功能

在迈向“渐进式 Web 应用”(WPA)的持续努力下,谷歌已经使 Web Apps 向着原生应用迈进了重要的一步。在新版 Chrome 工具中,其引入了 Web Bundles 技术,以完全弥合两者之间的差距。 据悉,该框架不仅可以使 Web Apps 脱机工作,甚至能够从 USB 等驱动器介质进行安装,并具有后台同步和内容索引之类的功能技术,可在互联网中断时继续无缝运行。 (题图 viaMSPU) 该工具包允许开发者将整个网站打包成一个脱机文件,甚至包含用于身份验证的短信接收、联系人选择、文件系统访问等功能。 下面是 Google 讲述的 Web bundles 的一些特性: 支持多页面封装,将整个网站打包到一个文件中; 与 MHTML 不同的是,它能够启用可执行的 JavaScript; 使用 HTTP Variants 进行内容协商,若离线使用,可在标头中启用 Accept-Language 国际语言支持; 支持发布者加密签名,在其来源的上下文中加载; 本地即时加载。 相关视频点此查看:Web Bundles - user-to-user sharing demo 下面是 Google 给出的一些用例: 创建自己的内容,并以各种方式去分发,而不受网络的限制; 通过蓝牙或 Wi-Fi Direct 向好友分享一个 Web App 或一段内容; 将整个站点装在一个 USB 驱动器里,甚至将其托管在本地网络中。 感兴趣的朋友,可在 Chrome 浏览器中激活这项实验性功能(Web Bundle)。不过随着 Web Apps 功能的不断增强,可能迟早会闹出 HTML 病毒啥的。 来源:cnBeta原文:engadget.com

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F5网络公开课(可复听)

F5网络公开课是基于移动平台的课程,出新课时会有新课通知,已讲过的课程可以在线复听。请使用微信访问。扫描右侧“F5网络公开课”二维码进入直播间复听免费无加密课程。 多层级DDoS防护系列讲座(一):SSL无处不在多层级DDoS防护系列讲座(二):DDoS防护多层级DDoS防护系列讲座(三):运营商环境防御架构及技术剖析 云方案系列讲座(一):混合云方案之F5与Azure云方案系列讲座(二):混合云方案之F5与AWS云方案系列讲座(三):F5与OpenStack构架的私有云方案 F5双活数据中心解决方案

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TensorFlow Hub介绍:TensorFlow中可重用的机器学习模块库

在软件开发中,最常见的失误就是容易忽视共享代码库,而库则能够使软件开发具有更高的效率。从某种意义上来说,它改变了编程的过程。我们常常使用库构建块或模块,并将其连接在一起进行编程。 开发人员是如果使用库的呢?除了共享代码之外,我们还可以共享预训练模型。共享预训练模型能够使开发人员有针对性的开发该模型,而不需要访问计算资源或手头上用于训练模型的原始数据。例如,NASNet架构在GPU上花费数千个小时进行训练。通过共享学习到的权重,其他开发人员就能够更容易重用库和构建模型或架构。 机器学习模型内部的“组成部分”,可以使用TensorFlow Hub进行打包和共享。从某种意义上来讲,除了架构本身,共享预先训练好的模型的同时,也共享了开发模型的计算时间和数据集。 为机器学习开发者提供库产生了TensorFlow Hub库。TensorFlow

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VirtualBox中CentOS7网络配置(可连外网)

本文所述的方法在RHEL6.5、RHEL7和CentOS6.5中同样适用。 1.工具:VirtualBox,虚拟机:CentOS7 2.VirtualBox工具中的网络配置 (1)VirtualBox全局设置:管理——>全局设定——>网络——>仅主机(host-only) 注:因为我本次配置是要搭建OpenStack的网络环境,所以我这里又新建了一块网卡Virtualbox Host-Only Ethernet Adapter#2来作为openstack的管理网络,若是只想配一个网卡,则直接使用VirtualBox中原本就存在的Host-Only网络Virtualbox Host-Only Ethernet Adapter即可。 第一块网卡Virtualbox Host-Only Ethernet Adapter设置如下: 新增的第二块网卡Virtualbox Host-Only Ethernet Adapter#2设置如下: 且两块网卡的DHCP服务器选项都不启用 (2)为了连接外网,将本机的无线网络共享给VirtualBox Host-Only Network,即第一块网卡 (3)在VirtualBox中给虚拟机配置网卡: 网卡一: 网卡二(若不需要两块网卡则无需做这步): 注意两块网卡的MAC地址是不一样的,记住它们,有助于在下一步中确定哪块网卡对应的是哪个配置文件(ifconfig命令中的ether后面就是MAC地址)。 3.虚拟机中的网络配置 在配置之前,先了解一下网卡配置文件各个参数的意义: DEVICE=eth0 #指出设备名称 NM_CONTROLLED=yes #network mamager的参数,实时生效,不需要重启 ONBOOT=yes #设置为yes,开机自动启用网络连接 IPADDR=192.168.21.129 #IP地址 BOOTPROTO=none #设置为none禁止DHCP,设置为static启用静态IP地址,设置为dhcp开启DHCP服务 NETMASK=255.255.255.0 #子网掩码 DNS1=8.8.8.8 #第一个dns服务器 TYPE=Ethernet #网络类型为:Ethernet GATEWAY=192.168.21.2 #设置网关 DNS2=8.8.4.4 #第二个dns服务器 IPV6INIT=no #禁止IPV6 USERCTL=no #是否允许非root用户控制该设备,设置为no,只能用root用户更改 HWADDR=00:0C:29:2C:E1:0F #网卡的Mac地址 PREFIX=24 DEFROUTE=yes IPV4_FAILURE_FATAL=yes NAME="System eth0" #定义设备名称 接下来进行配置 (1)ifcfg-xxx文件的配置 由于virtualbox中给虚拟机分配了两块网卡,因此进入虚拟机中能看到两个网络配置文件ifcfg-xxx 两个文件具体配置如下 ifcfg-enp0s3(由MAC地址可知其对应的是VirtualBox中的Virtualbox Host-Only Ethernet Adapter): 注:BOOTPROTO也可以设置为static,这样配置的IP就是静态的了。 ifcfg-enp0s8: (2)/etc/resolv.conf文件的配置 修改DNS,在 /etc/resolv.conf文件中增加一个域名服务器,使得虚拟机可以连通外网 nameserver 192.168.137.1 (3)重启网络:service network restart,然后使用ifconfig命令查看 注:有时候即使ifcfg-xxx文件都配置对了,并且使用service network restart命令重启了网络,用ifconfig命令看到IP依然没有配置成自己想要的,这个时候可以使用ifdown 命令(如ifdown enp0s3)先关闭网卡,再用ifup命令开启,就可以了。若是还不行,那么就需再返回去查看文件是否真的配置对了。 4.网络测试: (1)ping自己 ping -c 4 10.0.0.11 ping -c 4 192.168.137.110 ping -c 4 controller(/etc/hosts文件中需添加ip到主机名的映射) (2)ping外网 至此,网络配置完成。

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自然语言理解势头正强劲,可总还是缺点啥

机器人:对不起,我不知道您在说什么。 用户:Siri,帮我叫救护车。 Siri:好的,从现在开始我会叫你“救护车”。 根据人们的设想,我们只要说一句话,人工智能机器人就应该可以准确、完美的完成我们下达的指令。但事实总是差强人意,面对人类语言的复杂性,人工智能的“自然语言理解”还有很长的一段路要走。 “自然语言理解”的势头正强 在人类的生活中,“语言”是一个必备硬件,而在智能时代,“语言”也有着等同的重量。 哪些人在攻克“自然语言理解”? 苹果收购Siri、Novauris等,组建基于神经网络算法的语音识别团队,打造聊天机器人Siri等产品; Google收购多项语音识别技术专利、SayNow 、Phonetic Arts等,推出智能家居Google Home,以及云自然语言API,近期宣布将打造聊天机器人Daniell; Facebook收购Wit.ai和Mobile Technologies等,以提高自身整体对自然语言的理解能力,推出聊天机器人Facebook Messenger; Amazon收购语音识别技术Yap、Evi、Ivona等,打造聊天机器人Alexa以及智能家居产品Echo; 英特尔收购语音识别技术公司Indisys,于近期推出IFTTT式自然语言处理Web应用程序; IBM将自然语言理解运用于超级计算机Watson,并在实际中解决了多个领域的众多疑难杂问; 加拿大人工智能初创公司Maluuba,推出一款基于自然语言理解的机器学习系统。 并不只是国外的科技公司,国内也有那么几家公司在专注于自然语言理解。比如:立志做客服界微软小冰的客服公司智齿科技,其人工智能客服为乐视节省了60%以上的客服成本,可以回答98%的问题。 在这些公司中,做的最为出色地应该是加拿大人工智能初创公司Maluuba,他们的机器学习系统EpiReader可以阅读文章,其中就有近期大热的《权力的游戏》,而在之后的提问中,EpiReader也正确的回答了测试人员的问题。 此外,据介绍,EpiReader使用了2层神经网络,类似于人类大脑神经元。第一层神经网络能让系统基于对于段落的理解挑选可能存在的答案,第二层神经网络用来评估第一层给出的答案,并最终给出一个正确的回答,在这场测试中,EpiReader分别得到了74%和67.4%的准确率,按照国内有关专家的说法,这成绩超越了谷歌的DeepMind,Facebook 和IBM沃森在今年3月份公布的结果。 哪些领域用到“自然语言理解”? 首先就是最近大热的聊天机器人。比如苹果的Siri,至今为止,Siri已经不知道被多少人调戏过了,话就不多说了,直接上图,你就能看到作为一个聊天机器人,Siri到底有多傲娇。 其次就是语音识别。作为一项人工智能,语音识别也有着自己的市场。但是说到语音识别的原理,其在依靠着自然语言理解的庞大数据库之上,才能正确理解人们所说的话,并给出正确的回应。 最后就是云服务。众所周知,云服务对于先进的各家企业来说,都是一个很好的资源,他们可以在上面对自家的数据、产品进行分析、测试。在其中,功能最齐全的应该是谷歌的云服务,其中就有自然语言API,拥有情感分析、实体识别以及语义分析三大功能,可以帮助人工智能研究团队完善自己的产品。 “自然语言理解”还欠缺点啥? 在目前来说,Maluuba的机器学习系统EpiReader应该可以说是至今性能最好的了,但这真的就够了吗?是不是还缺了那么一点? 自然语言的理解还有待继续加强。的确,在填空测试中,EpiReader的成绩完全压了Google等公司一头,也能够在读书之后正确回答问题,但要知道,小说的语言一般都是“官方语言”,并且逻辑性也相对较强的,而使用英语的人也多有着自己的“方言”用语,要想让人工智能更好地理解自然语言,它还需要一本“方言词典”。 此外,口头表达给自然语言理解增加了一个难度。在交流上,人们更倾向于口头表达,并且拥有自己的说话方式、习惯,而且也不会如文字表达那样更具有逻辑,这就要求自然语言理解能够准确识别出话语中的重点部分,千万不能出现Facebook聊天机器人那样的错误,在用户提出看科技新闻的要求时,反馈却是一条澳洲树袋熊的新闻,要是人与机器人面对面的话,这场面实在太尴尬! 原文发布时间: 2016-08-04 10:04 本文作者: 韩璐 本文来自云栖社区合作伙伴镁客网,了解相关信息可以关注镁客网。

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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