检查当前机器是不是虚拟机并确认底层虚拟化技术

要确定当前运行的系统是否在虚拟机（VM）中，并了解底层虚拟化技术，可以使用一些命令和工具进行检查。

灵魂拷问！二维码会被人类扫完吗？

其中，微信名片就是37×37 的矩阵规格，微信的付款码是 25×25 的矩阵规格。方便理解，我们用方块作为矩阵单位。

深度好文 | 机器智能的安全之困

我们终其一生，都在寻找各自的终极答案。我们无时无刻，无不希望能在自己从事的领域离真相更近一步，哪怕是一小步。对威胁的对抗、对情报的研判、对数据的分析、对知识的理解、对智能的追寻、对内心的挖掘、对人性的洞察、对生命的顿悟、对世界的认知、对宇宙的探索，归根结底都是对真相的渴望。

让机器“读懂”放射学报告

在Qure，我们建立了深度学习模型来检测放射影像中的异常。这些模型需要大量的标记数据来学习诊断异常。因此，我们从医院和门诊放射中心收集了一个大型数据集。这些数据集包含相关的临床放射学报告。

Netflix在上万台机器中管理微服务的一些技巧

任何一个普通的服务，放到 Netflix 的大规模集群（上万台机器）里运行，如果不做特别处理，会发生各种各样的问题，以实现一个电影推荐的服务为例，传统方案。

罗振宇跨年演讲后第一周，人类失守了最后的智力阵地

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基于智能手机传感器数据的人类行为识别

人类行为识别的目的是通过一系列的观察，对人类的动作类型、行为模式进行分析和识别，并使用自然语言等方式对其进行描述的计算机技术。由于人类行为的复杂性和多样性，往往识别出的结果是多样性的，并且连带着行为类型的概率输出的。随着信息技术的发展，各种移动设备和可穿戴设备正在以加速度的方式增长，其性能和嵌入的传感器也变的多样化，例如：高清相机、光传感器、陀螺仪传感器、加速度传感器、GPS以及温度传感器等。各种各样的传感器都在时刻的记录着使用者的信息，这些记录信息不仅可以用于用户位置的预测，也可以进行用户行为的识别等。

本文使用了智能设备加速度传感器的数据，结合支持向量机的特性进行人类行为识别模型的设计和应用。

本文信号数据的采集来自于嵌入在智能手机中的加速度传感器，实验选用了人类日常行为中的六类常见行为，分别为：走路、慢跑、上楼梯、下楼梯、坐、站立，数据收集后，对数据进行特征抽取，抽取后的特征使用支持向量机的分类功能对特征进行分类，最后识别出人类的六类行为。

Ubuntu 17.10的超震撼声音权限

从GNOME GUADEC 2017开发者大会归来之后，Canonical的Didier Roche就开始了一个日更博客系列，主要讲述即将带来的Ubuntu 17.10（Artful Aardvark）发行版将如何从Unity到GNOME Shell的转变。有趣的是，Ubuntu Unity桌面环境中隐藏了一项技能——允许用户超过100%的最大音量限制。如果你笔记本喇叭不给力，比如x220在欣赏YouTube视频或用Rhythmbox听音乐时的音量就很低，那么这项功能将极大改善你的使用体验。

人类一P腿，上帝就发笑

人体各个部位，环环相扣，牵一发动全身。就好比，高晓松的身板上不会出现彭于晏般的胸肌，身高1米5腿长3米8，你说这事合理吗？万事万物都必须遵守自然规律。

所以在P腿前，最好先深刻认识正常地球人的身体构造，否则，想当然p出的生物形态，可能姚明看了会流泪，达尔文看了想打人。

本期《走进伪科学》栏目，本人修图师傅属性再次上线，押上毕生所学，拨开层层迷雾，带你探索人体的奥秘，还原真实的腿长，直面心灵的暴击。

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