为什么在大文件上拖放要花时间？

在大文件上拖放会花费时间的原因有以下几点：

文件大小：大文件通常包含更多的数据，因此在拖放过程中需要更长的时间来处理和传输这些数据。
网络速度：拖放操作涉及将文件从一个位置拖动到另一个位置，如果网络速度较慢，文件传输的时间就会延长。
文件格式：某些文件格式可能需要更长的时间来处理和解析。例如，视频文件通常较大且需要进行编解码处理，这可能会导致拖放操作花费更多的时间。
硬件性能：如果计算机的硬件性能较低，例如处理器速度较慢或内存不足，那么在处理大文件时可能会出现延迟。
并发操作：如果同时进行多个拖放操作或其他计算密集型任务，系统资源可能会被占用，导致拖放操作变慢。

在处理大文件时，可以采取一些优化措施来减少拖放时间，例如：

使用压缩算法：在传输大文件之前，可以使用压缩算法将文件压缩，以减少传输时间和网络带宽的使用。
分块传输：将大文件分成较小的块进行传输，可以提高传输效率。这样可以在传输过程中逐个传输块，而不是等待整个文件传输完成。
并行处理：利用多线程或并行计算的技术，可以同时处理多个文件块，从而加快拖放操作的速度。
使用高速网络：如果网络速度较慢，可以考虑使用更快的网络连接，例如千兆以太网或光纤网络，以提高传输速度。

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为什么我们经常要花将近一个月的时间来发布几行代码?

你有没有想过，为什么我们要花将近一个月的时间，才能把几行代码修改交付给我们的明星客户或忠实客户？当所做的更改符合产品、营销和应用程序管理人员的要求时，有什么会妨碍它立即发布？...为什么管理人员会针对维护发布列出一个在你看来如此“不现实”的时间表呢？这些是我在编写生产级代码的最初几个月里的思考。在大学的时候，我总以为完成项目就是开发，就是永无止境地编写代码。...当测试团队在代码上执行严格的迭代测试时，开发人员也没闲着，他们会执行需求级的集成测试。他们通过集成各种单元测试来测试特性 / 需求。他们有了足够的信心，事情会按预期进行，但这还没完。...为什么要花近一个月的时间来发布几行代码？假设我们的目标是一次维护发布，我们只执行开发、测试和文档编制的步骤（步骤 4-6）。...对于一名 S/W 开发人员来说，代码更改看起来可能需要两天的时间，但是考虑到上面的步骤，实际上可能需要几周到一个月的时间。我用下图来说明一下。 ? 为什么我们经常要花将近一个月的时间来发布几行代码?

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在 Octree 网格上扩展的本地时间步长（CS）

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你可能会疑惑，为什么不用数据集中的所有数据来训练及评估模型呢？这看上去是合理的。通常我们会有如下的猜测：应该用尽可能多的数据来训练模型；再同一个数据集上评估模型生成报告能评价模型的好坏。...在这篇文章中，你会发现证明上述猜测的困难，同时能明白为什么在未知数据上测试模型是很重要的。...最好的描述性数据能够在观测数据集上非常准确，而最好的预测性模型则希望能够在为观测数据集上有着良好的表现。过度拟合在训练集上评估预测性模型的不足之处在于你无从得知该模型在未观测数据集上的表现如何。...你可能会愿意多花点时间来得到对未观测数据集上的准确度的更准确的估计。您可以通过降低模型的复杂度来提高模型的准确性。以决策树为例，您可以在训练之后进行剪枝（删除分支）。...上述观点帮组我们理解为什么评估预测性模型的好坏时我们采用划分训练集测试机、交叉验证和多重交叉验证是至关重要。

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用机器学习预测药物在靶点上的停留时间

传统上，药物-靶点复合物形成和解离的速度，不被认为是影响药物在体内作用或持续时间的主要因素。2006 年引入了药物-靶点停留时间的概念后，这种传统的观点受到了挑战。...摘要药物在靶点上的停留时间（即与特定蛋白靶点结合的持续时间），在某些蛋白家族中，对药效的影响比结合亲和力更重要。为了在药物发现中对停留时间进行有效的优化，需要开发能够预测该指标的机器学习模型。...1 简介药物在靶点上停留时间，即配体解离率的倒数，对于某些靶点来说，对药效的影响比平衡结合亲和力更大。已经有几个将停留时间与体内药效关联起来的研究发表。...噻托品与伊普拉托品相比，停留时间长50倍，两者都是M3毒蕈碱受体的配体，这意味着噻托品的用药频率可以降低。配体在靶点蛋白上的停留时间与在非靶点蛋白上的停留时间的差异，决定了产生非靶点副作用的概率。...表1 已发表的预测药物-靶点停留时间的ML方法部署这些ML模型的能力，在很大程度上取决于所研究的特定蛋白质系统，因为只有当有足够的蛋白质动力学结合数据来训练ML模型时，我们才能预测化合物在蛋白质靶点上的停留时间

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检查高 CPU 进程在 Linux 上运行时间的脚本

该脚本将帮助你确定高 CPU 消耗进程在 Linux 上运行了多长时间。 # vi /opt/scripts/long-running-cpu-proc.sh#!...24:14daygeek 6301 Web 57:40---------------------------------------------------- 2）检查高内存消耗进程在...Linux 上运行了多长时间的 Bash 脚本该脚本将帮助你确定最大的内存消耗进程在 Linux 上运行了多长时间。

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这篇不足700字的文章为什么能发表在Science上？

这篇文章为什么能发表在Science上？ ?...在我们课题组的一次大组讨论会上，一位研究生向大家介绍了这篇文章，引起了大家很大的兴趣和热烈的讨论。就是这样一篇看去“很简单”的文章，为什么能发表在“顶尖级”的刊物Science上呢？...阅读障碍者在母语的嗓音识别上有显著差异，而在不熟悉的汉语上，差异不显著。...文章的起点站得不高，提出的问题不是学术界普遍关心的重要问题，也就很难有希望发表在高端的国际刊物上。...本文的通信作者在这个领域很有影响，已经在Science上发表过文章，可能存在“名人效应”，这些就不必分析了。

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在搜狗IPO敲钟仪式上，为什么王小川流泪了？

王小川泪洒纽交所只因创业维艰在敲钟仪式上，王小川说，“十四年太可怕，把最美好的青春都献给了互联网。”王小川将搜狗当成自己的儿子一般看待。...从大学实习就加入搜狐的王小川，将最美好的青春也完全献给了搜狗，事实上，在搜狗走到每一个十字路口，外界都认为，凭借自己的才能和天资，王小川完全可以离开搜狗再行创业，同样可以取得一番成就，不过，王小川还是扎在了搜狗这只船上...在商业化上，王小川提出的“三级火箭”模式则给PC客户端软件找到了变现的模式，搜狗财报显示，2014年Q1起，搜狗已经持续15个季度实现了规模性盈利，2016年的总营收达到了44亿元，非美国会计准则下的净利润达...有消息称，豆瓣、美团、魅族等发展较长时间的公司，都在筹划IPO，搜狗算是打响了慢公司IPO的第一枪。当然，不论是什么形式的创业，都必须回归生意本质。...一些公司抓住风口快速壮大，尽管不被外界认同在赚钱能力上却很有说服力——毕竟资本也不是傻子。一些公司过于注重情怀，甚至有“生意洁癖”，忽视或者弱化生意本质，不接地气，也缺乏市场竞争力。

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为什么在支付宝修改昵称这事上，我们应该较真？

“规模化修改”的营销价值无需赘言，为什么之前没有？不是因为别的平台运营不聪明，而是大家都有一个常识：用户资料是用户在互联网平台最基础的数字资产。...，但在特定时间段内的支配权是属于你个人的。...如果大家都这样改，以后App是不是又可去卖“用户资料广告”了，在某某时间集中修改1000万用户昵称和头像这样的服务？手机屏幕太小，这样的广告一定会很受欢迎。...而且，还有一些用户的昵称没有被修改，这些用户也会疑惑，为什么隔壁老王都是“宝宝”了，我却不是？一个华而不实的功能，却让用户疑惑，为什么要这样去设计产品？...对于支付宝而言，诚然，大胆地改昵称，确实让其在六一儿童节这天收获了不少关注，微博上确实也有一些用户对这个“彩蛋”是表示惊喜的。

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在Linux上，使用time优雅的统计程序运行时间

time 在 Linux 下是比较常用的命令，可以帮助我们方便的计算程序的运行时间，对比采用不同方案时程序的运行性能。看似简单的命令，其实蕴藏着很多细节和技巧，来跟着肖邦一起学习吧。...cpu，程序真实的运行时间就是 2 秒那我们是不是可以得出如下结论了呢: real >= user + sys 其实这个结论在单个 cpu 情况下，是正确的。...其实在 Linux 系统上，使用 time 时，你可能会遇到三种版本： # 1. Bash time is a shell keyword # 2....4 在性能分析中的作用看到这么多系统参数指标，难免会有同学会感到疑惑，这些参数能干什么呀？其实这些指标，对应到操作系统 cpu、内存、IO 这几方面。...深刻的理解了这些指标参数，可以帮助你从本质上把握程序的运行情况，甚至可以协助你分析程序的性能瓶颈。下边我简单解释几个概念，希望能起到抛砖引玉的作用。

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独家 | 在时间关系数据上AutoML：一个新的前沿

作者：Flytxt 本文介绍了AutoML的发展历史及其在时间关系数据上的应用方案。现实世界中的机器学习系统需要数据科学家和领域专家来建立和维护，而这样的人才却总是供不应求。...自动化机器学习（AutoML）由于在构建和维护机器学习工作流中的关键步骤中所展现出的广泛适用性，使得该领域的研究前景一片光明。...在时间关系数据库中使用AutoML 在诸如在线广告，推荐系统，自动与客户交流等机器学习应用中，数据集可以跨越多个具有时间戳的相关表来显示事件的时间安排。...在没有域信息的情况下，实现基于时态关系数据的真实世界的AutoML案例包括自动生成有用的时态信息和跨多个子表格有效合并特征，且不会导致数据泄露。...模型选择在计算和存储方面，尝试几种线性和非线性模型的成本可能会非常昂贵。由于梯度增强决策树在处理分类特征和可扩展性方面的鲁棒性，我们将模型组合限制在CatBoost的实现上。

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今年年初，亚美尼亚开发人员 Edgar Gomtsyan 有一些空闲时间，他就对这个问题感到困惑。...他没有等待政府实体实施解决方案，也没有打电话给公交车调度员确认公交车到达时间，而是开发了自己的解决方案。基于机器学习，它可以高度准确地预测公交车到达时间。...您可以在 GitHub 上的jetson-inference 存储库中访问各种库和经过训练的模型。实时流协议 (RTSP) 将来自相机视频流的细节连接到 Jetson Nano。...例如，如果“到达巴士”类别预测在 15 帧内大于或等于 92%，则它将到达时间记录到本地 CSV 文件中。为了改进收集的数据，他的系统在每次检测到公共汽车时都会从流中截取屏幕截图。...此外，为了克服在本地存储 CSV 文件数据的限制，Edgar 选择使用Google IoT服务将数据存储在BigQuery中。

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神经网络在算法交易上的应用系列——多元时间序列

本期作者：Alexandr Honchar 本期翻译：yana | 公众号翻译部这是公众号关于神经网络在金融领域特别是算法交易上的一个连载系列： 1、简单时间序列预测（已发表） 2、正确的时间序列预测...这引出我们处理多元时间序列，每个时间点不止一个变量。在例子中，我们将使用整个OHLCV元组。...在时间序列的例子中，我们的图片只是1维的（通常在图表上的情况），通道扮演不同值的角色——操作的开盘价，最高价，最低价，收盘价和成交量。...这就是为什么我们会冒险只通过他们的均值和方差（z-分数归一化）来归一化30天窗口，假设在单一时间窗口内，这些值改变不大，且没有触碰未来信息。...在我们之前的实验中，我们没有成功地产生好的结果。不幸的是，在盈利上效果仍然不好： ? 回归问题的损失减少 ? 价格变动的预测预测收盘价不太好 ?

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