老牌Linode升级仅需5$1T流量!新用户充值送20$!

Linode开启新Plan 每个月仅需5$!1核 1CPU 20G存储 1T流量!新用户充值送20$!

今天得到最新消息老牌VPS服务商Linode上架了新的Plan(计划) ,最低配置每月只需5$。 20G存储,1CPU,1T流量!!而且这次 linode 除了推出5美元的套餐外,还对服务进行了升级,出网的带宽升级到 1Gbps 了,性价比又大大提升不少。

官方网站:https://www.linode.com

Linode 1GB
内存:1G
硬盘:20G SSD
CPU:1核
流量:1T/月
端口:1000M(out)
优惠码:PodcastInIt2017(使用本优惠码送20美元)
价格:5$/月

购买链接:传送门

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linode 默认只支持 信用卡付款,如果要用paypal 付款,需要发工单请求,记住,是请求,不是要求。

Linode开启新Plan 每个月仅需5$!1核 1CPU 20G存储 1T流量!新用户充值送20$!

 

linode在情人节当天进行了产品升级,新的套餐月付只需$5美元,配置十分诱人:

Linode 1GB套餐配置

月付$5/mo 即($0.0075/小时)

内存 1GB RAM

CPU核心 1CPU Core

硬盘 20GB SSD Storage

月流量 1TB Transfer

入口带宽 40Gbps Network In

出口带宽 1000Mbps Network Out

Linode 2GB套餐配置

月付$10/mo 即($0.015/小时)

内存 2GB RAM

CPU核心 1CPU Core

硬盘 30GB SSD Storage

月流量 2TB Transfer

入口带宽 40Gbps Network In

出口带宽 1000Mbps Network Out

可以看出,Linode套餐升级了vps内存、硬盘、带宽容量,相比于vultrdigitalocean来说,目前的linode是性价比最高的海外免备案vps,可搭建个人网站、vps科学上网梯子、做PT下载站,非常划算。

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Linode 9个数据中心测试IP

1、纽瓦克:50.116.57.237

2、亚特兰大:50.116.39.117

3、达拉斯:50.116.25.154

4、佛利蒙:50.116.14.9 (Fremont机房)

5、法兰克福:139.162.130.8

6、伦敦:176.58.107.39

7、新加坡:139.162.23.4

8、日本1:106.187.96.148(售罄)

9、日本2:139.162.65.37(Tokyo 2机房)

Linode当前支持信用卡绑定付款、Paypal预付款,建议使用你自己的信用卡,使用真实个人信息注册,避免人工审核的麻烦。

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5G 比 4G 强在哪?看完你就明白了

5G 比 4G 强在哪?看完你就明白了

在 2015 年的 MWC 上国内外厂商纷纷展示各自在 5G 上的进展之后,5G 就瞬间成为了业界的讨论的焦点,在媒体竭尽溢美之词的同时,芯片商、通信设备商以及电信运营商无一例外开始倾其所有布局下一代通信技术,目的就是抢占话语权。

对于数消费者而言,5G 的价值在于它拥有比 4G LTE 更快的速度(峰值速率可达几十 Gbps),例如你可以在一秒钟内下载一部高清电影,而 4G LTE 可能要 10 分钟。也正是因为这一得天独厚的优势,业界普遍认为 5G 将在无人驾驶汽车、VR 以及物联网等领域发挥重要作用。

和 4G 相比,5G 的提升是全方位的,按照 3GPP 的定义,5G 具备高性能、低延迟与高容量特性,而这些优点主要体现在毫米波、小基站、Massive MIMO、全双工以及波束成形这五大技术上。

5G 比 4G 强在哪?看完你就明白了
毫米波

众所周知,随着连接到无线网络设备的数量的增加,频谱资源稀缺的问题日渐突出。至少就现在而言,我们还只能在极其狭窄的频谱上共享有限的带宽,这极大的影响了用户的体验。

那么 5G 提供的几十个 Gbps 峰值速度如何实现呢?

众所周知,无线传输增加传输速率一般有两种方法,一是增加频谱利用率,二是增加频谱带宽。5G 使用毫米波(26.5~300GHz)就是通过第二种方法来提升速率,以 28GHz 频段为例,其可用频谱带宽达到了 1GHz,而 60GHz 频段每个信道的可用信号带宽则为 2GHz。

在移动通信的历史上,这是首次开启新的频带资源。在此之前,毫米波只在卫星和雷达系统上被应用,但现在已经有运营商开始使用毫米波在基站之间做测试。

当然,毫米波最大的缺点就是穿透力差、衰减大,因此要让毫米波频段下的 5G 通信在高楼林立的环境下传输并不容易,而小基站将解决这一问题。

小基站

上文提到毫米波的穿透力差并且在空气中的衰减很大,但因为毫米波的频率很高,波长很短,这就意味着其天线尺寸可以做得很小,这是部署小基站的基础。

可以预见的是,未来 5G 移动通信将不再依赖大型基站的布建架构,大量的小型基站将成为新的趋势,它可以覆盖大基站无法触及的末梢通信。

因为体积的大幅缩小,我们设置可以在 250 米左右部署一个小基站,这样排列下来,运营商可以在每个城市中部署数千个小基站以形成密集网络,每个基站可以从其它基站接收信号并向任何位置的用户发送数据。当然,你大可不必担心功耗问题,雷锋网之前曾报道过:小基站不仅在规模上要远远小于大基站,功耗上也大大缩小了。

除了通过毫米波广播之外,5G 基站还将拥有比现在蜂窝网络基站多得多的天线,也就是 Massive MIMO 技术。

Massive MIMO

现有的 4G 基站只有十几根天线,但 5G 基站可以支持上百根天线,这些天线可以通过 Massive MIMO 技术形成大规模天线阵列,这就意味着基站可以同时从更多用户发送和接收信号,从而将移动网络的容量提升数十倍倍或更大。

MIMO(Multiple-Input Multiple-Output)的意思是多输入多输出,实际上这种技术已经在一些 4G 基站上得到了应用。 但到目前为止,Massive MIMO 仅在实验室和几个现场试验中进行了测试。

隆德大学教授 Ove Edfors 曾指出,”Massive MIMO 开启了无线通讯的新方向——当传统系统使用时域或频域为不同用户之间实现资源共享时,Massive MIMO 则导入了空间域 ( spatial domain ) 的途径,其方式是在基地台采用大量的天线以及为其进行同步处理,如此则可同时在频谱效益与能源效率方面取得几十倍的增益。”

毋庸置疑,Massive MIMO 是 5G 能否实现商用的关键技术,但是多天线也势必会带来更多的干扰,而波束成形就是解决这一问题的关键。

波束成形

Massive MIMO 的主要挑战是减少干扰,但正是因为 Massive MIMO 技术每个天线阵列集成了更多的天线,如果能有效地控制这些天线,让它发出的每个电磁波的空间互相抵消或者增强,就可以形成一个很窄的波束,而不是全向发射,有限的能量都集中在特定方向上进行传输,不仅传输距离更远了,而且还避免了信号的干扰,这种将无线信号(电磁波)按特定方向传播的技术叫做波束成形 ( beamforming ) 。

这一技术的优势不仅如此,它可以提升频谱利用率,通过这一技术我们可以同时从多个天线发送更多信息;在大规模天线基站,我们甚至可以通过信号处理算法来计算出信号的传输的最佳路径,并且最终移动终端的位置。因此,波束成形可以解决毫米波信号被障碍物阻挡以及远距离衰减的问题。

除此之外,雷锋网最后要提到 5G 的另一大特色——全双工技术。

全双工

全双工技术是指设备的发射机和接收机占用相同的频率资源同时进行工作,使得通信两端在上、下行可以在相同时间使用相同的频率,突破了现有的频分双工(FDD)和时分双工(TDD)模式,这是通信节点实现双向通信的关键之一,也是 5G 所需的高吞吐量和低延迟的关键技术。

在同一信道上同时接收和发送,这无疑大大提升了频谱效率。但是 5G 要使用这一颠覆性技术也面临着不小的挑战,根据《移动通信》之前发布的资料显示,主要有一下三大挑战:

1. 电路板件设计,自干扰消除电路需满足宽频(大于 100MHZ)和多 MIMO(多于 32 天线)的条件,且要求尺寸小、功耗低以及成本不能太高。

2. 物理层、MAC 层的优化设计问题,比如编码、调制、同步、检测、侦听、冲突避免、ACK 等,尤其是针对 MIMO 的物理层优化。

3. 对全双工和半双工之间动态切换的控制面优化,以及对现有帧结构和控制信令的优化问题。

因此,雷锋网想说的是,尽管 5G 的势头远远超过了之前的 4G,但 5G 的未来仍充满了不确定性,现在我们需要等待的是这些技术从实验阶段走向实用。

Aria2 & YAAW 使用教程

Aria2 配置说明

  • 完整选项说明请参考 Aria2 Manual
  • 参数 --dir --input-file --save-session 根据实际情况修改路径
  • 配置示例, 可根据需要修改各项参数
    ## '#'开头为注释内容, 选项都有相应的注释说明, 根据需要修改 ##
    ## 被注释的选项填写的是默认值, 建议在需要修改时再取消注释  ##
    
    ## 文件保存相关 ##
    
    # 文件的保存路径(可使用绝对路径或相对路径), 默认: 当前启动位置
    dir=~/downloads
    # 启用磁盘缓存, 0为禁用缓存, 需1.16以上版本, 默认:16M
    #disk-cache=32M
    # 文件预分配方式, 能有效降低磁盘碎片, 默认:prealloc
    # 预分配所需时间: none < falloc ? trunc < prealloc
    # falloc和trunc则需要文件系统和内核支持
    # NTFS建议使用falloc, EXT3/4建议trunc, MAC 下需要注释此项
    file-allocation=none
    # 断点续传
    continue=true
    
    ## 下载连接相关 ##
    
    # 最大同时下载任务数, 运行时可修改, 默认:5
    max-concurrent-downloads=1
    # 同一服务器连接数, 添加时可指定, 默认:1
    max-connection-per-server=5
    # 最小文件分片大小, 添加时可指定, 取值范围1M -1024M, 默认:20M
    # 假定size=10M, 文件为20MiB 则使用两个来源下载; 文件为15MiB 则使用一个来源下载
    min-split-size=10M
    # 单个任务最大线程数, 添加时可指定, 默认:5
    split=5
    # 整体下载速度限制, 运行时可修改, 默认:0
    #max-overall-download-limit=0
    # 单个任务下载速度限制, 默认:0
    #max-download-limit=0
    # 整体上传速度限制, 运行时可修改, 默认:0
    #max-overall-upload-limit=0
    # 单个任务上传速度限制, 默认:0
    #max-upload-limit=0
    # 禁用IPv6, 默认:false
    disable-ipv6=true
    
    ## 进度保存相关 ##
    
    # 从会话文件中读取下载任务
    input-file=/etc/aria2/aria2.session
    # 在Aria2退出时保存`错误/未完成`的下载任务到会话文件
    save-session=/etc/aria2/aria2.session
    # 定时保存会话, 0为退出时才保存, 需1.16.1以上版本, 默认:0
    #save-session-interval=60
    
    ## RPC相关设置 ##
    
    # 启用RPC, 默认:false
    enable-rpc=true
    # 允许所有来源, 默认:false
    rpc-allow-origin-all=true
    # 允许非外部访问, 默认:false
    rpc-listen-all=true
    # 事件轮询方式, 取值:[epoll, kqueue, port, poll, select], 不同系统默认值不同
    #event-poll=select
    # RPC监听端口, 端口被占用时可以修改, 默认:6800
    #rpc-listen-port=6800
    # 设置的RPC授权令牌, v1.18.4新增功能, 取代 --rpc-user 和 --rpc-passwd 选项
    #rpc-secret=<TOKEN>
    # 设置的RPC访问用户名, 此选项新版已废弃, 建议改用 --rpc-secret 选项
    #rpc-user=<USER>
    # 设置的RPC访问密码, 此选项新版已废弃, 建议改用 --rpc-secret 选项
    #rpc-passwd=<PASSWD>
    
    ## BT/PT下载相关 ##
    
    # 当下载的是一个种子(以.torrent结尾)时, 自动开始BT任务, 默认:true
    #follow-torrent=true
    # BT监听端口, 当端口被屏蔽时使用, 默认:6881-6999
    listen-port=51413
    # 单个种子最大连接数, 默认:55
    #bt-max-peers=55
    # 打开DHT功能, PT需要禁用, 默认:true
    enable-dht=false
    # 打开IPv6 DHT功能, PT需要禁用
    #enable-dht6=false
    # DHT网络监听端口, 默认:6881-6999
    #dht-listen-port=6881-6999
    # 本地节点查找, PT需要禁用, 默认:false
    #bt-enable-lpd=false
    # 种子交换, PT需要禁用, 默认:true
    enable-peer-exchange=false
    # 每个种子限速, 对少种的PT很有用, 默认:50K
    #bt-request-peer-speed-limit=50K
    # 客户端伪装, PT需要
    peer-id-prefix=-TR2770-
    user-agent=Transmission/2.77
    # 当种子的分享率达到这个数时, 自动停止做种, 0为一直做种, 默认:1.0
    seed-ratio=0
    # 强制保存会话, 即使任务已经完成, 默认:false
    # 较新的版本开启后会在任务完成后依然保留.aria2文件
    #force-save=false
    # BT校验相关, 默认:true
    #bt-hash-check-seed=true
    # 继续之前的BT任务时, 无需再次校验, 默认:false
    bt-seed-unverified=true
    # 保存磁力链接元数据为种子文件(.torrent文件), 默认:false
    bt-save-metadata=true

Aria2 相关下载

YAAW 使用说明

JSON-RPC Path

  • JSON-RPC Path 默认为: http://localhost:6800/jsonrpc
  • 如果提示 Aria2 RPC 服务器错误 按照以下方法修改
    • host: 指运行 Aria2 所在机器的 IP 或者名字
    • port: 使用 --rpc-listen-port 选项设置的端口, 未设置则是 6800
    • 普通情况设置为: http://host:port/jsonrpc
    • 使用 --rpc-secret=xxxxxx 选项设置为: http://token:[email protected]:port/jsonrpc
    • 使用 --rpc-user=user --rpc-passwd=pwd 选项设置为: http://user:[email protected]:port/jsonrpc

Tips

  • 在 YAAW 中对 Aria2 的设置会在 Aria2 重启后丢失, 必要的设置请写入配置文件
  • 已经下载完成的任务会在 Aria2 重启后消失, 除非启用了 --force-save 选项
  • 因界面已汉化, 其他不再赘述.

YAAW 搭配脚本

迅雷离线

旋风离线

百度网盘

其他脚本

一加3t一键解锁,刷入第三方recovery,supersu工具箱

OnePlus 3T ToolKit, Unlock Bootloader, Flash TWRP, Root, and More!

this ToolKit all-in-one for OnePlus 3T Device, which are used Unlock Bootloader and ReLock, Flash TWRP Recovery and Stock Recovery, Root, Backup and More. based on OnePlus 3 ToolKit

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Features:

1- Backup Data Your Device [Backup app & app data]
2- Restore Data Your Device
3- Install USB drivers On PC
4- Unlock – ReLock Bootloader
5- Check Device Status
6- Check Bootloader Status
7- Flash – Boot TWRP Recovery
8- Flash – Boot Stock Recovery [SOON]
9- Push Systemless SuperSU
10- Push Debloater Script
11- Restart Menu
12- Wipe Cache Your Device
13- Force Decryption Device [WIPE]
14- Change LCD Density On Device

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Downloads:

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Mirror 2: soon

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Credits:

  • Chainfire: SuperSU
  • jcadduono: Recovery

XDA:DevDB Information
OnePlus 3T ToolKit, Unlock Bootloader, Flash TWRP, Root, and More!, Tool/Utility for the OnePlus 3T

Contributors
来自XDA

Version Information
Status: Beta
Current Beta Version: v1.0
Beta Release Date: 2016-11-26

Created 2016-11-26
Last Updated 2016-11-26

2016年Python机器学习开源项目排行榜

当今时代,开源是创新和技术快速发展的核心。本文来自 KDnuggets 的年度盘点,介绍了 2016 年排名前 20 的 Python 机器学习开源项目,在介绍的同时也会做一些有趣的分析以及谈一谈它们的发展趋势。和去年一样,KDnuggets 介绍了 GitHub 上最新的并且排名前 20 的 Python 机器学习开源项目。令人吃惊的是,去年一些最活跃的项目已经停滞不前了,也有一些项目跌出了前 20 名(在 contribution 和 commit 方面),当然,也有 13 个新项目进入了前 20。

 

2016 年排名前 20 的 Python 机器学习开源项目

1.Scikit-learn 是一种基于 NumPy、SciPy 和 matplotlib 的用于数据挖掘和数据分析的工具,其不仅使用起来简单高效,而且还是开源的,可供所有人使用,并且拥有商业可用的 BSD 许可证,在不同的环境下都能很好的被使用。

提交:21486,贡献者:736

链接:http://scikit-learn.org/

2.TensorFlow 最初由 Google 机器智能研究机构的 Google Brain 团队的研究人员和工程师开发。该系统旨在促进对机器学习的研究,同时也让机器学习研究原型过渡到生产系统更加高效容易。

提交:10466,贡献者:493

链接:https://www.tensorflow.org/

3.Theano 能让您更加高效地定义、优化和评估涉及多维数组的数学表达式。

提交:24108,贡献者:263

链接:http://deeplearning.net/software/theano/

4.Caffe 是一个由伯克利视觉与学习中心(BVLC)和社区贡献者开发的深度学习框架,它兼具表现力和速度,还有模块化的优点。

提交:3801,贡献者:215

链接:http://caffe.berkeleyvision.org/

5.Gensim 是一个免费的 Python 库,它具有诸如可扩展的统计语义等特征,它可用于分析纯文本文档的语义结构和检索语义相似的文档。

提交:2702,贡献者:145

链接:https://radimrehurek.com/gensim/

6.Pylearn2 是一个机器学习库。它的大部分功能都是建立在 Theano 的基础之上。这意味着你可以使用数学表达式编写 Pylearn2 插件(新模型、算法等),然后 Theano 将为你优化这些表达式让其更加稳定,并将根据你的选择把它编译适配相应的后端(CPU 或 GPU)。

提交:7100,贡献者:115

链接:http://github.com/lisa-lab/pylearn2

7.Statsmodels 是一个允许用户挖掘数据、估计统计模型和执行统计测试的 Python 模块。描述性统计、统计测试、绘图函数和结果统计的详细列表可用于不同类型的数据和估计器。

提交:8664,贡献者:108

链接:https://github.com/statsmodels/statsmodels/

8.Shogun 是一种提供大量高效且统一的机器学习(ML)方法的机器学习工具箱。它能容易地把多种数据表示,算法类和通用工具紧密地联系起来。

提交:15172,贡献者:105

链接:https://github.com/shogun-toolbox/shogun

9.Chainer 是一个基于 Python 并且独立的深度学习模型开源框架。Chainer 提供一种灵活、直观且高效的方法来实现整个深度学习模型,包括如循环神经网络和变分自动编码器等最先进的模型。

提交:6298,贡献者:84

链接:https://github.com/pfnet/chainer

10.NuPIC 是一个基于一种被称为分层式即时记忆(HTM/ Hierarchical Temporal Memory)的新皮质理论的开源项目。HTM 理论中的一部分已经在应用中被实现、测试和使用了,而其他部分仍在开发中。

提交:6088,贡献者:76

链接:http://github.com/numenta/nupic

11.Neon 是 Nervana (http://nervanasys.com/) 公司的一个基于 Python 的深度学习库。它提供易用性的同时也提供了最高的性能。

提交:875,贡献者:47

链接:http://neon.nervanasys.com/

12.Nilearn 是一个用于在 NeuroImaging 数据上快速轻松地进行统计学习的 Python 模块。它利用 scikit-learn Python 工具箱来处理如预测建模、分类、解码或连接分析等多变量统计信息。

提交:5254,贡献者:46

链接:http://github.com/nilearn/nilearn

13.Orange3 是一个新手和专家都可以使用的开源机器学习和数据可视化工具。在交互式数据分析工作流程中拥有大型的工具箱。

提交:6356,贡献者:40

链接:https://github.com/biolab/orange3

14.Pymc 是一个实现贝叶斯统计模型和拟合算法的 Python 模块,其中包括马尔可夫链和蒙特卡罗方法。其灵活性和可扩展性使其适用于大量问题。

提交:2701,贡献者:37

链接:https://github.com/pymc-devs/pymc

15.PyBrain 是 Python 的一个模块化机器学习库。它的目标是为机器学习任务提供灵活且易于使用但仍然强大的算法,以及各种预定义环境来对你的算法进行测试和比较。

提交:984,贡献者:31

链接:http://github.com/pybrain/pybrain

16.Fuel 是一个数据管道框架(data pipeline framework),它为你的机器学习模型提供所需的数据。它将被 Blocks 和 Pylearn2 神经网络库使用。

提交:1053,贡献者:29

链接:http://github.com/mila-udem/fuel

17.PyMVPA 是一个用于简化大型数据集的统计学习分析 Python 包。它提供了一个可扩展的框架,具有大量用于分类、回归、特征选择、数据导入和导出等算法的高级接口。

提交:9258,贡献者:26

链接:https://github.com/PyMVPA/PyMVPA

18.Annoy(Approximate Nearest Neighbors Oh Yeah)是一个绑定 Python 的 C ++库,用来搜索在空间中距离给定查询点较近的点。它还创建了基于大型只读文件的数据结构,这些数据结构被映射到内存中,以便许多进程可以共享相同的数据。

提交:365,贡献者:24

链接:https://github.com/spotify/annoy

19.Deap 是一个用于快速原型和测试思想的新颖的进化计算框架。它试图使算法更加浅显易懂,数据结构更加透明。它与并行机制(例如 multiprocessing 和 SCOOP)能完美协调。

提交:1854,贡献者:21

链接:https://github.com/deap/deap

12.Pattern 是 Python 编程语言的 Web 挖掘模块。它捆绑了数据挖掘(Google + Twitter +维基百科 API、网络爬虫、HTML DOM 解析器)、自然语言处理(词性标记、n-gram 搜索、情感分析、WordNet)、机器学习(向量空间模型、k-means 聚类、朴素贝叶斯+ k-NN + SVM 分类器)和网络分析(图形中心性和可视化)等工具。

提交:943,贡献者:20

链接:https://pypi.python.org/pypi/Pattern

 

机器之心编译

参与:杨旋、吴攀