今天给大家介绍来自苏黎世联邦理工学院和耶拿弗里德里希-席勒-耶拿大学团队发表在Nature Methods上的文章，文章提出了一种基于encoder-decoder神经网络的从质谱生成小分子结构的新方法：MSNovelist，它首先使用SIRIUS和CSI：FingerID来分别从质谱中预测出分子的指纹和表达式，然后将其输入到一个基于encoder-decoder的RNN模型来生成分子的SMILES。作者使用来自Global Natural Product Social Molecular Networking网站上的3863个质谱数据集进行评估，MSNovelist重现出了61%的分子结构，这些重现的分子结构都是未在训练集中见过的；并且使用CASMI2016数据集进行了评估，MSNovelist重现了64%的分子结构。最后，本文将MSNovelist应用在苔藓植物质谱数据集上进行验证，结果表明MSNovelist非常适合在分析物类别和新化合物表现不佳的情况下注释质谱对应的分子。
阅读——阅读书籍、浏览网页、翻阅杂志、细品文章等 不管花多少时间都要找到适合你的语言 思考——你写这个程序的目的是什么？ 流程图——让你有效组织代码，省时省力 做好备份 注释代码 勇于寻求帮助 找一本好书 测试——指的是让其他人来评价你的程序，或者当做免费软件提供给他人使用 以上是文章《写给年轻程序员的一些建议》给出的，也有网友在看完此文后增加了一条：“一定要挤出时间的，泡MM。” 上周热门的文章基本上都和程序员的成长、学习有关，不管是准程序员、初级程序员以及老鸟程序员，都应该看一下这一期的一周极客热文
之前一篇文章中已经完成了kali虚拟机的一些基本环境的搭建，现在我们开始用kali进行Lineage源码编译。整个流程基本上说按照官方wiki来的，但是肯定会踩不少坑，即使是完全照着这篇文章来，也不一定会成功，但是还是记录一下踩坑记录。
在打开的finder窗口中，双击Solarized Dark.itermcolors和Solarized Light.itermcolors即可安装明暗两种配色：
据国外媒体VB报道，微软正在开发一款新的编程语言：M# 。它在C#的基础上添加了系统编程特性，可用来构建各种类型的应用，尤其是云计算应用。 微软员工Joe Duffy日前在其个人博客中对M#的主要特性有： Lifetime understanding Side-effects understanding 大规模异步编程（Async programming at scale） 类型安全系统编程（Type-safe systems programming） 现代架构（Modern frameworks） 现
IO流使用cout进行输出cout格式化调整字节宽度以及填充字符setf（）相关字符串流文件流
对每个人而言，真正的职责只有一个：找到自我。然后在心中坚守其一生，全心全意，永不停息。所有其它的路都是不完整的，是人的逃避方式，是对大众理想的懦弱回归，是随波逐流，是对内心的恐惧 ——赫尔曼·黑塞《德米安》
描述：Resin是 CAUCHO 公司(http://www.caucho.com/) 的产品，是一个非常流行的应用服务器支持 servlets 和jsp的引擎，速度非常快。 官网介绍:“Resin的动态扩展和集群消除了停机时间，无需重大代码更改”，从单个服务器扩展到数百万用户，没有外部依赖关系,全球数以百万计的网站在 Resin 上运行。
作者个人研发的在高并发场景下，提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架，具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来，已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案，经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益，现给出开源框架地址：
智能外呼在国内已发展多年，整体的技术早已非常成熟。那么一个简单的智能外呼系统应该包含哪些东西呢？
本文这主要是用于会话推荐的推荐方法，该方法主要针对冷启动方面，提出了对应的解决方式。主要包含两个方面，分别是基于自注意力转换模式学习和基于聚类的元学习。
作者：Python芸芸 链接：https://www.jianshu.com/p/232d3798af55
本文介绍了R语言中的各种包及其特点，包括base、datasets、tools、utils、stats、grDevices、datasets、graphics、methods、merge和tests包。这些包涵盖了从基础数据结构、输入输出、统计分析、绘图、数据处理、机器学习、模型测试等多个方面。通过这些包，用户可以方便地使用R语言进行数据处理、分析和建模等工作。
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paper: http://vis-www.cs.umass.edu/fddb/fddb.pdf
如果没有声明构造函数，编译器会定义一个默认构造函数（无参数、无内容），让你可以不初始化来直接创建对象：
研究人员结合人类参与者的高密度脑电图 (EEG) 与经颅电刺激 (tES) 期间的生理和连续行为指标，提出了一个数据集。数据包括九种高清 tES (HD-tES) 类型，针对三个皮层区域(额叶、运动、顶叶)，具有三种刺激波形(DC、5 Hz、30 Hz)；超过 783 次总刺激试验,超过 62 个会话，包括 EEG、生理(ECG、EOG)和连续行为警觉性/警觉性指标。实验 1 和 2 包括参与者分别在三个 70 分钟和两个 70.5 分钟的会话中执行持续的警惕/警觉任务。在每次会话前后，研究者收集了人口统计学数据以及自我报告的健康问卷。参与者在实验 1 中接受了所有 9 种刺激类型，每个会话包括三种刺激类型，每种类型有 4 次试验。参与者在实验 2 中接受了两种刺激类型，每个会话对给定刺激类型进行 20 次试验。通过重复选择会话来测试参与者内部的可靠性。这个独特的数据集支持一系列假设检验，包括 tDCS/tACS 位置和频率、大脑状态、生理、疲劳和认知表现的相互作用。
Fiddler是一款强大的HTTP抓包工具，它能记录所有客户端和服务器的http和https请求，允许你监视，设置断点，甚至修改输入输出数据. 使用Fiddler无论对开发还是测试来说，都有很大的帮助。Fiddler提供的功能基本上能满足大部分人的基本要求。但是如果我们需要一些更复杂，更便捷的方式的功能来支持我们的工作（比如同时对多个指定的会话设置端点，不带cookie发起会话等），那么Fiddler提供的功能就往往力不从心了，或者使用起来比较复杂。Fiddler提供了Jscript脚本，让我们随心所欲的改造Fiddler，实现一些其他更强大的功能。本文主要介绍的是通过编写Fiddler的Jscript脚本的方法来实现Fiddler功能的拓展。
如题，本章主要讲下当服务器出现 ERROR 1040: Too many connections错误时的一些处理心得。
Spring Boot总体来说，搭建还是比较容易的，特别是Spring Cloud全家桶，简称亲民微服务。
Azure Cosmos DB 是 Microsoft 提供的全球分布式多模型数据库服务。Cosmos DB是一种NoSql数据库，但是它兼容多种API。它支持SQL, MongoDB、Cassandra或 Gremlin，你可以挑选自己喜欢的方式进行存储跟访问。
VIP（虚拟IP）不要和公司内网IP重复，首先去ping一下，不通才可用。VIP需要和主机在同一个局域网内
仅仅需要标识该会话并为该会话启用跟踪(专用模式为一对一模式，即一个用户进程对应一个服务器进程)
MySQL 8.0.28开始，新增一个特性，支持监控统计并限制各个连接（会话）的内存消耗，避免大量用户连接因为执行垃圾SQL消耗过多内存，造成可能被OOM kill的风险。
Ubuntu系统打开Windows下生成的文本文件，会在每行的末尾出现’^M’ 原因就是Windows和Linux的回车符是不同的
本文将以MySQL 5.7 X Plugin为例，对比分析流水线（pipelining）和并行查询技术。 另一篇博文《MySQL 5.7 X Plugin支持异步查询》（Asynchronous Query Execution with MySQL 5.7 X Plugin），介绍了运行MySQL 5.7 X Plugin的方法： Hash分区 开放MySQL的CPU内核数连接 由于5.7 X Plugin只支持流水线技术（缩短往返延时），且不支持MySQL连接复用（MySQL在执行单项
GuLoader 是一种基于 Shellcode 的无文件恶意软件，下载的后续恶意 Payload 包括 AgentTesla、NetWire RAT 与 Ramcos RAT 等。研究人员发现，过去几周恶意的 VBScript 文件激增，这些文件会在受害者的机器上下载并执行 GuLoader Shellcode。 分析环境中的错误提示 GuLoader 在旧的变种中滥用 Microsoft OneDrive，而研究人员发现新变种改用 Google Drive 来部署 Shellcode 与恶意载荷。旧版
Tensorflow工具或者说深度学习本身就是一个连贯紧密的系统。一般的系统是一个自治独立的、能实现复杂功能的整体。系统的主要任务是对输入进行处理，以得到想要的输出结果。我们之前见过的很多系统都是线性的，就像汽车生产工厂的流水线一样，输入- 系统处理- 输出。系统内部由很多单一的基本部件构成，这些单一部件具有特定的功能，且需要稳定的特性；系统设计者通过特殊的连接方式，让这些简单部件进行连接，以使它们之间可以进行数据交流和信息互换，来达到相互配合而完成具体工作的目的。
在MongoDB中，对单个文档的操作是原子的。由于可以在单个文档结构中使用内嵌文档和数组来获得数据之间的关系，而不必跨多个文档和集合进行范式化，所以这种单文档原子性避免了许多实际场景中对多文档事务的需求。
墨墨导读：有人说目前为止8.0是最好的版本，我们来看看在运维方面MySQL 8.0带来了哪些便捷命令。
Caffe2 提供了很多 Operators - Operators Catalogue.
在 MySQL5.7.30 主从读写分离环境下，从库在某天出现了 MySQL crash.
本文作者Favio Vázquez从2018年开始发布《数据科学和人工智能每周文摘：Python & R》系列文章，为数据科学家介绍最好的库、repos、packages以及工具。
一位码农总结了自己的编程生涯，总结了以下几点： 对框架了解的越多，你才能用得更好。——更好意味着更快，更可靠，写出的代码更容易向上兼容。但另一方面来说，你得先停下来进行学习然后才能开始使用它。只有我理解这些框架是如何实现的了，使用的时候才能感到比较有信心。 我可以做的更好，但我不会这么做。因为它已经实现好了，也足够好用。——你其实并不需要最好的。你需要的只是一个足够好的解决方案就可以了。 原文《一位码农的几点思考》还有更精彩和详细的论述。 一、 Facebook将神奇动画引擎Pop开源了！ Facebo
机器之心专栏 作者：孙泽维 一会儿「梦露」，一会儿「门罗」，如何帮机器翻译改掉这类低级错误？ 大家都听过大名鼎鼎的图灵测试。近年来取得巨大进步的机器翻译在众多场景下都取得了媲美人类的成绩[1]，许多人惊呼，机器翻译能成功「骗」过人类了。但如果深入研究，就能发现机器翻译在一些特殊的场景下，仍然有些肉眼可见的瑕疵。篇章级翻译就是一个典型的场景。 人类在翻译的过程中会保持上下文一致，比如翻译英文名「Monroe」，不会一会儿翻译成「梦露」，一会儿翻译成「门罗」，但许多商用机器翻译仍然会犯这种「低级错误」。
如果你想进入数据科学领域，你可能立即会想到R和Python。然而，我们并不是要以作为两种选择来考虑他们，相反地，我们更多的是去比较他们。R和Pyhton在他们各自的领域里，都是非常完美的工具。尽管如此，他们往往成为各自敌人而争吵。如果你在谷歌搜索栏里输入“R vs Python”,你会看到非常多的关于他们霸权之争。
爱可生华东交付服务部 DBA 成员，主要负责Mysql故障处理及相关技术支持。爱好看书，电影。座右铭，每一个不曾起舞的日子，都是对生命的辜负。
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
在最近工作中接触到了视频点播和直播业务，也了解到了一些流媒体的后端技术，这段时间希望将了解到的一些知识总结下来，这篇文章主要介绍 HLS 流媒体协议 的基础知识。
为了及时共享行业案例，通知共性问题，达成共享和提前预防，我们整理和编辑了《云和恩墨技术通讯》，通过对过去一段时间的知识回顾，故障归纳，以期提供有价值的信息供大家参考。同时，我们也希望能够将热点事件、新的产品特性及其他有价值的信息聚集起来，为您提供具有前瞻性的支持信息，保持对于当前最新的数据库新闻和事件的了解，其中包括重要数据库产品发布、警报、更新、新版本、补丁等。
中南大学刘韶教授团队通过整合两个不同的分子网络，构建了 IMN4NPD 平台，可用于全面挖掘微量且结构特异性的天然药物药效成分。
hlpsl2if：将用HLPSL语言编写的规范转换为IF语言的低级规范的工具。cl-atse：用于分析安全属性的工具
CREATE USER NORTHBOUND IDENTIFIED BY NORTHBOUND DEFAULT TABLESPACE "TBS_DNINMSV31" TEMPORARY TABLESPACE "TEMP2" QUOTA UNLIMITED ON "TBS_DNINMSV31";
Elasticsearch 常用分词器介绍与 ik 分词器自定义词库添加 但事实上，更加常见的场景是我们需要为一个已有大量数据的线上 ES 集群添加分词库。 这时，配置分词库只是第一步操作，因为大量的历史数据在索引时并没有使用新添加的分词库，将导致查询出现不可预期的效果。 此时，我们需要做的就是重建索引。
TensorFlow是一个由Google创建的开源软件库，用于实现机器学习和深度学习系统。这两个名称包含一系列强大的算法，它们共享一个共同的挑战——让计算机学习如何自动识别复杂模式和/或做出最佳决策。
1.安装Redis不再过多赘述。 2.创建一个redis-cluster目录、在该目录下创建8001、8002、8003、8004、8005、8006目录用于存放redis的配置。
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