引文：在今天这个时代，Email已经成为一种重要的通信方式。给导师发邮件，学术研究之间的交流，etc。常常用到Email，然而Email的验证却有点小难度，下面给出一个在Linux下使用shell脚本编写的一个实例。linux中将正则表达式和sed、gawk结合起来，功能非常强大。我说的是真的，没骗你的，好好学吧。邮箱验证
Email地址的基本格式为：username@hostname1.user...
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系统相关 时间：
2015-05-25 22:31:24
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（此文章同时发表在本人微信公众号“dotNET每日精华文章”，欢迎右边二维码来关注。) 题记：机器学习无疑是现在一个高大上的热点，而且微软在Azure提供了机器学习的服务。那么如何更快找到正确的机器学习算法呢？微软也给大家提供了建议。 随着大数据的深入应用，机器学习也从学术界逐步走入到工业界，现在电...
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编程语言 时间：
2015-05-24 23:15:45
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土耳其Abant Izzet Baysal大学和Gazi大学的研究人员针对现有Android权限管理无法动态调整、用户难以理解权限意义等问题，提出了一种基于权限的Android恶意软件检测方法，并实现了其原型系统APK Auditor。APK Auditor的服务器端可以对用户设备中的应用和Google Play应用商店中的应用进行权限分析，并基于概率论方法对每个权限的安全性进行打分，通过公式给出应用为恶意应用的可能性分数，并通过Logistic回归方法确定恶意应用分数临界值。
APK A...
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移动开发 时间：
2015-05-24 15:51:55
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移动应用程序现在变得更复杂，有许多第三方库和成千上万的功能，并且可以访问个人敏感数据和网络，这也导致了个人隐私数据泄露的不断增多。当前应用审计方法主要是静态分析。静态分析由于不可扩展的分析结构，可能遇到代码库的可扩展问题。因此，静态分析通常很耗时，尤其是大型应用。同时，静态分析可能产生误报，因为在实际执行时有一些分析代码路径不可能发生。这些缺点限制了应用审计方法的可用性。因此，针对现有Android应用存在用户隐私数据泄露的问题。
加拿大麦吉尔大学和上海交通大学的研究人员提出了一种基于静态...
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移动开发 时间：
2015-05-24 15:51:48
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1. 土耳其Abant Izzet Baysal大学和Gazi大学的研究人员针对现有Android权限管理无法动态调整、用户难以理解权限意义等问题，提出了一种基于权限的Android恶意软件检测方法，并实现了其原型系统APKAuditor。APKAuditor的服务器端可以对用户设备中的应用和Google Play应用商店中的应用进行权限分析，并基于概率论方法对每个权限的安全性进行打分，通过公式给出应用为恶意应用的可能性分数，并通过Logistic回归方法确定恶意应用分数临界值。实验数据集采用公开的cont...
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移动开发 时间：
2015-05-24 11:36:36
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目前的云平台主要有两种迁移类型：动态迁移和块迁移。动态迁移需要实例保存在NFS共享存储中，这种迁移主要是实例的内存状态的迁移，速度很快。块迁移除了实例内存状态要迁移外，还得迁移磁盘文件，速度会慢些，但是它不要求实例存储在共享文件系统中。（NFS允许一个系统在网络上与他人共享目录和文件。通过使用NFS，用户和程序可以像访问本地文件一样访问远端系统上的文件。）
在云计算基础架构中，虚拟机动态迁移已成为公有云和私有云的必备功能。虚拟机动态迁移是指将一台虚拟机从一个物理机器迁移至另一个物理机器，而迁移过程中虚拟机...
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2015-05-14 22:10:19
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strict function，严格函数。什么是严格函数呢？学术上的定义是：假如有一个函数f。我们定义。其中是一个表达式，这个表达式要么没有返回值，要么是一个死循环（或者循环直到出错退出）。这就是严格函数。通俗来讲，如果一个函数被调用前，它的参数被完全计算求值了，那么它就是一个严格函数。与严格函数相...
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2015-05-13 21:48:22
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一直觉得自己应该会比较适应外企氛围。在美帝公派一年，与HK还有美国孟加拉泰国的博士生每周2次的group meeting探讨学术都很开心，也蛮吃得开。而且至今对新的技术也保持有很强的好奇心。但今天看到了这篇，还是打了退堂鼓。暂时决定还是老老实实呆在事业单位混，空闲时折腾点自己感兴趣的东西吧。以下为原...
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2015-05-13 12:00:44
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互联网广告综述之点击率特征工程 声明： 1）该博文是整理自网上很大牛和专家所无私奉献的资料的。具体引用的资料请看参考文献。具体的版本声明也参考原文献 2）本文仅供学术交流，非商用。所以每一部分具体的参考...
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2015-05-12 21:10:52
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基本是一篇论文，以研究的心态去整理分析医生的心态。不过样本不够多。主要的数据是医生的微博。除此之外还有一些访谈。再加对一些现有资料的综述。这样做可能会遗漏掉一些不在微博上发言的医生。基本的思路是用两个维度把医生分为六种：维度一：工龄性收入补偿，有高低两档，维度二：转移性收入补偿（基本等同于医院级别）...
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2015-05-11 23:50:18
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134
