Scott McMahan个人网站关于《Automating Windows With Perl 》的说明

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#perl #windows #unix #system #database #python

Scott McMahan是一位专注于网络和数据库编程、系统设计等领域的软件开发者。他从1984年开始接触计算机，并自1993年起成为软件开发者。本书《Automating Windows With Perl》探讨了使用Perl作为“胶水”语言来自动化Windows系统管理和任务。

 

Scott McMahan个人技术网站： http://www.scottmcmahan.net/

Scott McMahan个人网站： http://cyberreviews.skwc.com/

 

Scott McMahan个人简介

Scott McMahan is a software developer who specializes in web and database programming, system design and architecture, and developing software tools. He works with Linux, UNIX, and IBM mainframes; and programs in a variety of languages including C, Perl, Java, and PHP. He has been involved with computers since 1984, and been a software developer since 1993. Scott can be contacted by e-mail

 

Automating Windows With Perl (1998)

A critically acclaimed but commercially unsuccessful book, ahead of its time, which discussed using Perl as a "glue" language to automate Windows system administration and tasks. Included code for a portable cron daemon which is now an open source project (cronw.sourceforge.net). Also included early chapter on using OLE Automation with Perl.

This book was about five years ahead of its time, and what I wanted to do with this technology wasn't quite possible yet. With the adoption of the .NET CLR runtime, and the targeting of languages like Perl and Python to the CLR, seamless integration with COM servers became trivially easy.

I began to concentrate on UNIX and mainframe development actually while the book was being written, and never returned to the Windows world to update it.

Advances and Open Problems in Federated Learning
ZJQ的博客
09-24 188
《Advances and Open Problems in Federated Learning》是联邦学习（Federated Learning, FL）领域的**权威综述论文**，由Peter Kairouz、H. Brendan McMahan等58位学者联合撰写，系统梳理了FL的核心进展与跨学科挑战。以下从**核心定位、关键进展、开放问题**三方面展开解释： 将个性化视为解决联邦学习核心挑战的关键方向之一**。
大语言模型原理与应用实践：基于监督学习进行微调 Supervised Learning & Fine-Tuning
AI天才研究院
06-25 2005
近年来，随着深度学习技术的快速发展，大规模语言模型(Large Language Models, LLMs)在自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)领域取得了巨大的突破。这些大语言模型通过在海量无标签文本数据上进行预训练，学习到了丰富的语言知识和常识，可以通过少量的有标签样本在下游任务上进行微调(Fine-Tuning)，获得优异的性能。其中最具代表性的大模型包括OpenAI的GPT系列模型、Google的BERT、T5等。
论文阅读：Deep Learning with Differential Privacy
三金samkam的博客
01-25 5948
论文名字 Deep Learning with Differential Privacy 来源 会议 23rd ACM （CCS2016） 年份 2016.10 作者 Martín Abadi, Andy Chu, Ian Goodfellow, H. Brendan McMahan, Ilya Mironov, Kunal T alwar, Li Zh...
论文阅读：Differentially Private Learning with Adaptive Clipping
三金samkam的博客
03-30 1657
论文名字 Differentially Private Learning with Adaptive Clipping 来源 年份 2019 作者 Galen Andrew, Om Thakkar, H. Brendan McMahan, Swaroop Ramaswamy 核心点 提出对更新的范数的自适应裁剪方法 ...
Distributed Stochastic Gradient Descent with Event-Triggered Communication
weixin_41697507的博客
07-29 1567
Distributed Stochastic Gradient Descent with Event-Triggered Communication Abstract We develop a Distributed Event-Triggered Stochastic GRAdient Descent (DETSGRAD) algorithm for solving non-convex optimization problems typically encountered in distributed
Federated Weakly Supervised Video Anomaly Detection with Multimodal Prompt
weixin_46687145的博客
04-20 1355
视频异常检测（Video Anomaly Detection, VAD）旨在定位视频中的异常事件。近年来，弱监督视频异常检测（Weakly Supervised VAD）取得了显著进展，其在训练时仅需视频级标签。在实际应用中，不同机构可能拥有不同类型的异常视频。然而，出于隐私保护的考虑，这些异常视频无法在互联网上流通。为了训练一个能够识别多种异常类型的更具泛化能力的异常检测器，将联邦学习引入 WSVAD 是合理的。
【论文阅读】(FedPer)Federated Learning with Personalization Layers
qq_56483157的博客
10-27 1774
联邦学习的新范式试图使在网络边缘上实现机器学习模型的协作训练，而无需集中聚合原始数据，从而提高数据隐私。Thissharplyand这与传统的机器学习有很大的不同，需要设计对各种异质性来源具有鲁棒性的算法。canseverely尤其是，跨用户设备数据的统计异构性会严重降低标准联邦平均对传统机器学习应用的性能，比如深度学习的个性化。本文提出了FedPer，一种用于深度前馈神经网络联邦训练的基础+个性化层方法，该方法可以对抗统计异构性的不良影响。我们证明了FedPer对。
初识联邦学习
AI浩
05-09 9003
摘要 联邦机器学习又名联邦学习，联合学习，联盟学习。联邦机器学习是一个机器学习框架，能有效帮助多个机构在满足用户隐私保护、数据安全和政府法规的要求下，进行数据使用和机器学习建模。 中文名：联邦机器学习 外文名：Federated machine learning/Federated Learning 背景 联邦学习技术及数据隐私保护大会上明确提出了“联邦机器学习”这个概念。数据是机器学习的基础 ，而在大多数行业中,由于行业竞争、隐私安全、行政手续复杂等问题,数据常常是以孤岛的形...
Federated Learning with Non-IID Data
GJ_007的博客
07-16 5032
Federated Learning with Non-IID Data 论文中分析了FedAvg算法在Non-IID数据时，准确率下降的原因。并提出共享5%的数据可提高准确率。 Federated Learning with Non-IID Data Abstract 联邦学习支持边缘受限的计算设备（例如移动电话和物联网设备）在保持训练本地数据的同时共享模型。用去中心化的方法训练模型保障...
【论文阅读】Exploiting Label Skews in Federated Learning with Model Concatenation
zMelodyXblue的博客
01-13 1226
其他讲解：Exploiting Label Skews in Federated Learning with Model Concatenation——利用模型级联的联邦学习中的标签偏移_联邦学习 标签偏移-优快云博客尽管现有的联邦学习（FL）方法已经在处理数据异构性问题上取得了一定进展，但它们依然面临标签偏斜问题的挑战。在标签偏斜的情况下，不同客户端之间的标签分布差异会显著降低FL模型的性能，尤其在极端的标签偏斜情况下，现有的基于模型平均的算法效果并不理想。为了应对这一问题，本文提出了一种新的方法——F
Automating Windows with Perl
07-15
作者Scott McMahan通过本书向读者展示了如何利用Perl的强大功能来高效地管理和自动化Windows环境中的各种任务。Perl是一种高度灵活且功能丰富的脚本语言，尤其适合处理文本和系统管理任务。 在Windows环境中，Perl...
基于AI的大数据智能脱敏技术最新进展
AI天才研究院
05-05 873
随着大数据时代的到来，数据隐私保护已成为全球关注的焦点。数据脱敏技术作为保护敏感信息的重要手段，正在经历从传统规则驱动到AI驱动的范式转变。本文旨在全面介绍基于AI的大数据智能脱敏技术的最新进展，包括核心技术原理、算法实现和实际应用。本文首先介绍数据脱敏的基本概念和技术挑战，然后深入分析AI驱动的智能脱敏技术，包括深度学习、差分隐私、联邦学习和同态加密等。接着通过实际案例和代码实现展示这些技术的应用，最后讨论未来发展趋势和挑战。数据脱敏(Data Masking)
AI原生应用领域对话状态跟踪：助力智能语音交互
AI天才研究院
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本文旨在为读者提供对话状态跟踪(DST)技术的全面理解，特别关注其在AI原生应用和智能语音交互系统中的实现和应用。我们将覆盖从基础概念到高级实现的完整知识体系。文章将从DST的基本概念开始，逐步深入到技术实现细节，包括算法原理、数学模型和实际代码示例。我们还将探讨实际应用场景、工具资源和未来发展趋势。对话状态跟踪(DST): 在多轮对话中维护和更新对话状态的技术，包括用户意图、槽位填充和对话历史等关键信息。槽位(Slot): 对话中需要填充的关键信息单元，如时间、地点、数量等。意图(Intent)
Perl Socket 编程
csbysj2020
11-21 46
Perl Socket 编程是一种强大的网络编程方法，可以帮助开发者轻松实现网络通信。通过本文的介绍，相信读者已经对 Perl Socket 编程有了基本的了解。在实际开发过程中，还需要不断学习和实践，提高编程技能。
Java泛型详解：尖括号＜＞、通配符?与类型参数T
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语法基础：尖括号<>是泛型的语法标志。定义泛型：当需要定义一个可重用的泛型类、接口或方法时，使用类型参数T（或EKV。它提供了类型安全和一致性。使用泛型：当需要使用泛型结构，且方法的逻辑不依赖于具体类型时，使用通配符?（尤其是上界extends T>和下界super T>），这能极大提高API的灵活性。记住PECS原则。避免使用原始类型：不要使用没有类型参数的泛型类（如List list），这会失去类型安全优势。# Java泛型详解：尖括号<>、通配符?与类型参数T。
单链表（C语言，手撕）
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weixin_51226647的博客
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手撕单链表
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weixin_45776000的博客
11-21 558
1.2 常用操作1.3 列表推导式1.4 性能考虑。
Kotlin中的infix函数：优雅的DSL设计利器
dongdeaiziji的专栏
11-21 513
Kotlin的infix函数允许以更自然的语法调用函数，省略点号和括号。它必须是成员/扩展函数，且只能有一个参数。常见应用场景包括：创建测试断言（如x shouldBe y）、构建DSL（如SQL查询）、数学运算和集合操作。虽然infix能提高代码简洁性，但需注意优先级规则（低于算术运算符）并避免过度使用影响可读性。最佳实践包括选用直观的函数名、保持简单逻辑，特别适合领域特定语言开发。合理使用infix可使API更优雅，但应始终以代码清晰度为优先考量。
Spring boot启动原理及相关组件
2509_94083376的博客
11-21 1060
ConfigurationClassPostProcessor的优先级为最高，它会对项目中的@Configuration注解修饰的类(@Component、@ComponentScan、@Import、@ImportResource修饰的类也会被处理)进行解析，解析完成之后把这些bean注册到BeanFactory中。在github里，我把Spring Boot应用启动的拓展组件（自定义的应用初始器、监听器、事件、ApplicationRunner）都写了例子，可参照阅读。
请推荐关于联邦学习的高引用英文文献
04-04
以下是关于联邦学习的高引用英文文献推荐： 1. McMahan, H. B., Moore, E., Ramage, D., et al. (2017). Communication-efficient learning of deep networks from decentralized data. Proceedings of the 20th ...
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