2024年7月1日发布，openssh 9.8p1版本，修复安全漏洞CVE-2024-6387 适用于centos 7 redhat 7 x86架构的服务器使用，更新升级，修复安全漏洞。

《ATOMIC：机器常识推理的综合图谱》 在当今的自然语言处理（NLP）领域，理解人类的常识推理是关键挑战之一。"atomic_data.tgz" 是一个专门针对这一问题的数据集，名为 ATOMIC（An Atlas of Machine Commonsense for If-Then Reasoning）。这个数据集致力于推动机器学习模型在推理人类日常生活中“如果-那么”关系的能力上的进步。 ATOMIC 数据集由 Iyyer等人在2019年提出，旨在帮助人工智能系统理解并生成与因果、目的、结果等相关的事件推理。它包含了大量关于人们行为和事件之间关系的实例，覆盖了九种不同的关系类型，如 "Intent"（意图）、"Effect"（结果）、"Cause"（原因）等。 1. 数据结构与内容： - **v4_atomic_all.csv**: 这个文件包含了整个数据集的所有样本，包括训练、验证和测试集。每个样本通常包含一个事件描述，以及相关的从句和关系类型。 - **v4_atomic_trn.csv**: 训练集，用于训练模型理解并预测“如果-那么”关系。 - **v4_atomic_all_agg.csv**: 所有数据的聚合版本，可能用于宏观分析或评估模型性能。 - **v4_atomic_tst.csv**: 测试集，用来评估模型在未见过的数据上的表现。 - **v4_atomic_dev.csv**: 验证集，用于在训练过程中调整模型参数和性能监控。 - **README.md**: 文件包含了关于数据集的详细说明，包括如何使用和引用数据。 - **sap2019atomic.pdf**: 可能是研究论文，详细阐述了ATOMIC数据集的设计理念、构建过程和应用场景。 2. 标签 "nlp" 指出这个数据集主要用于自然语言处理任务。在这些任务中，ATOMIC可以被用来增强机器对文本的理解，例如事件抽取、语义角色标注、问答系统、对话生成等。 3. 使用方法： - 训练模型：使用训练集（v4_atomic_trn.csv）训练机器学习或深度学习模型，使其能够理解和预测人类行为的因果关系。 - 模型评估：通过验证集（v4_atomic_dev.csv）和测试集（v4_atomic_tst.csv）评估模型的泛化能力。 - 应用场景：在对话系统中，ATOMIC可以帮助生成更自然、合理的回应；在问答系统中，可以提高对问题深层含义的理解。 4. 挑战与应用前景： - 模型需要处理复杂的语言结构和丰富的语义，这对自然语言理解提出了高要求。 - ATOMIC 的广泛应用前景在于构建更加智能的AI助手，它们不仅理解文字，还能理解文字背后的逻辑和常识。 总结，ATOMIC 数据集为研究者提供了一个宝贵的资源，用于提升机器理解人类行为逻辑的能力，推动自然语言处理领域的进步。通过深入研究和利用这个数据集，我们可以期待未来的人工智能更加接近于人类的常识推理，更好地服务于我们的日常生活。

spark-2.0.0-bin-hadoop2.7.tgz.zip 提示：先解压再使用，最外层是zip文件

linux的spark新版本，匹配hadoop2.7版本，spark-3.2.1-bin-hadoop2.7.tgz

此 Linux VDA 版本中增加了以下新增功能和增强功能。 支持 Xauthority 本版本支持 Xauthority。 启用此功能后，Linux VDA 现在支持适用于 X Window 授权的基于 cookie 的访问。 有关详细信息， 请参阅 Configure Xauthority（配置 Xauthority）。 提示 Xauthority 文件可以在每个登录用户的主目录中找到，用于在 xauth 使用的 cookie 中存储凭据用于 X 会话的身份验证。 启动 X 会话 后，该 cookie 将用于对与该特定显示的连接进行身份验证。 支持 IPv6 本版本支持 IPv6。 启用此支持后，128 位寻址架构现在扩展到 Linux VDA。 有关详细信息，请参阅配置 IPv6。 支持 LDAPS 对安全 LDAP (LDAPS) 的支持在本版本的 Linux VDA 中已实现。 启用此支持后，可以为您的 Active Directory 管理的域启用安 全轻型目录访问协议以提供通过 SSL（Secure Socket Layer，安全套接字层）/TLS（Transport Layer Security，传输层安全 性）进行通信。 有关详细信息，请参阅配置 LDAPS。 注意 使用 LDAPS 时，必须先获取有效的证书才能启用安全 LDAP。 使用安全 LDAP 证书时请注意以下指导原则： 证书必须由要使用该证书连接到域的 Linux VDA 信任的颁发机构颁发。 此颁发机构可以是企业认证颁发机构，或者是运行 Linux VDA 的设备信任的向公众开放的颁发机构。 证书必须长期有效。 根据经验来看，证书的有效期至少应为 3-6 个月以防止证书过期时出现不必要的中断。 在托管域上对证书使用者名称使用通配符被视为最佳做法。 例如，如果您的域名为 mydomain.com，则证书的使用者名称应为 *mydomain.com。 此外，请将 DNS 名称设置为此通配符名称。 应配置安全 LDAP 证书以获取数字签名和密钥加密。 证书必须对 SSL 服务器身份验证有效。 用于域加入的 SSSD 本版本的 Linux VDA 向管理员提供使用 SSSD 将 Linux 计算机加入域的功能。 与使用利用 Winbind 的当前方法（以及其他方 法）相比，此功能提供对不同身份和身份验证提供程序的访问权限。 SSSD 为系统守护程序，其主要功能是通过能够提供缓存和脱机支持的通用架构提供对身份和身份验证远程资源的访问权限。 SSSD 同时提供 PAM 和 NSS 模块。 有关详细信息，请参阅为 RHEL 配置 SSSD 和为 Ubuntu 配置 SSSD。 支持 Ubuntu 16.04

Pointwise_tutorials.tgz

Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架，Spark，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。 Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境，但是两者之间还存在一些不同之处，这些有用的不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越，换句话说，Spark 启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。 Spark 是在 Scala 语言中实现的，它将 Scala 用作其应用程序框架。与 Hadoop 不同，Spark 和 Scala 能够紧密集成，其中的 Scala 可以像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集。

flink-1.18.0-bin-scala-2.12.tgz

Juniper交换机系统版本，使用与juniperEX3300设备，jinstall-ex-3300-15.1R1.8-domestic-signed.tgz

基于hadoop2.7.2，scala2.11的sparklinux软件包，解压到指定目录后即可使用，实测可行