或是你是想自动化完成一些乏味的任务让你有更多的时间看窗外的风景？也许你只是想更具有就业竞争力找个好工作。...学习 C 语言会帮助你以靠近底层的视角思考问题，并且在后期帮助你理解操作系统层级的一些原理。 4 入门 结束启蒙阶段后，初学者积累了一定的代码量，对编程也有了一定的了解。...具体内容不多说了，这本书会贯穿你的整个编程入门阶段，你入门阶段的目标就是坚持完成这本书的所有项目（包括一个最简的编译器与操作系统）。...完成这本书后，你会具备坚实的系统基础，也具有了学习操作系统，编译器，计算机网络等内容的先决条件。...当学习更高级的系统内容时，翻阅一下此书的相应章节，同时编程实现其中的例子，一定会对书本上的理论具有更加感性的认识，真正做到经手的代码，从上层设计到底层实现都了然于胸，并能在脑中回放数据在网络->内存->
DragonOS龙操作系统是一个面向云计算轻量化场景的，完全自主内核的，提供Linux二进制兼容性的64位操作系统。它使用Rust语言进行开发，以提供更好的可靠性。...目前在Rust操作系统领域，DragonOS在Github的Rust内核操作系统排行全国稳居前三位。 （在github 搜索language:rust os，并按照star排序，人工筛选国内项目。...截止2024年4月14日，DragonOS在github位居全国第2） DragonOS具有Linux二进制兼容性，能够“一次编译，随处运行”。...我们的目标是，构建一个完全独立自主的、开源的、高性能及高可靠性的服务器操作系统，打造完全自主可控的数字化未来！ DragonOS具有优秀的、完善的架构设计。...相比于同体量的其他系统，DragonOS支持虚拟化，并在设备模型、调度子系统等方面具有一定优势。当前正在大力推进云平台支持、riscv支持等工作，以及编译器、应用软件的移植。
这是我们传统的阻塞式网络编程，一个线程被挂起，望眼欲穿，什么事情也干不了，干等着。 想想看，要是有个几千几万的连接过来，那么我们得启动对应数量的线程大军，全都hang住，这对操作系统来说是灾难性的。...03 基于I/O复用模型的Reactor模式 当~当~当~，NIO就要闪亮登场，NON-Blocking，同步非阻塞模式，和BIO的区别是什么呢？...04 Reactor模式的多样变化 Reactor模式最基本的俩个组件： Reactor，反应器，起反应的人，他就像是电话接线员，接听来自各个地方的客户电话并转移到适当的联系人。...一般Reactor运行在一个线程或者进程上，负责监听和分发事件，有事件到来，就分发给适当的处理线程去对IO事件做出反应。 Handlers，操作者，就好比是公司里的业务员。...Reactor实例个数来充分利用CPU资源 可复用性，Reactor模型本身与具体事件处理逻辑无关，具有很高的复用性
由于代谢网络的复杂性，某代谢的扰动可以产生级联效应，从而影响网络中看似相对较远的部分，因此亟待工具将特定反应/酶的观测与代谢及其在疾病中的失调系统地联系起来。...图片 分析实例 图片 如上图所示，使用单细胞转录组（Th17p细胞和Th17n细胞）和代谢模型作为COMPASS的输入，经过流平衡分析（compass代谢分析算法），找到了两群细胞间异常的代谢通路及相关的反应...其中的值是反应罚分（reaction penalties），高得分表示该反应的可能性较低。...图片 上述获得的是每个反应在每个样品中的反应罚分，我们需要根据Recon2 meta信息（图5）将A列的反应编码转成人们可读的代谢通路名字，将反应罚分进行转化（转成数值大的表示反应活性高，加1，取-log...，包括识别具有共同代谢变化的代谢模块或细胞群，对酶对整个代谢通量影响的敏感性评估，以及对细胞组织和细胞间代谢通信的推断。
Dash是基于Flask的Python可视化工具，我在学习之余尝试着翻译官方的Tutorial，有不足之处，还望不吝指正” Dash Callbacks 本章节描述了如何使Dash应用程序具有可交互性...有点像Microsoft Excel的编程，每当输入单元格发生变化时，依赖于该单元格的所有单元格都会自动更新，这成为“反应是编程”。 还记得每个组件是如何通过其关键字参数集来被完整描述的吗？...我们在app的最开始节点加载数据集df = pd.read_csv(‘…’)，这个数据集df处于程序的全局状态，可以在回调函数的内部读取。 3....加载数据到内存中可能很昂贵，通过在应用程序开始时而不是在回调函数内部加载查询数据，可以确保我们只在应用程序启动时执行此操作。当用户访问应用程序会与程序交互时，数据（df）已经在内存当中了。...综述 我们已经介绍了Dash中回调函数的基本原理，Dash应用程序是基于一系列简单但是强大的原则构建的：声明UI，可以通过反应性和功能性Python回调函数来自定义。
目标：双通路模型已被提出，通过两种基于不同脑回路的独立心理通路来解释注意缺陷多动障碍(ADHD)症状的异质性。作者试图测试假设的认知和动机通路是否具有可分离的神经相关性。...结论：双通路模型具有共享的和可分离的神经解剖学相关性，而枕叶皮层的共享相关性有可能作为ADHD的影像特征标志物，特别是注意力不集中症状。1....为了解释这种异质性，双通路模型建议，两个可分离的病理生理通路导致多动症的不同症状，包括认知功能障碍，如工作记忆缺陷，注意力调节（物体内变异）和反应抑制（停止信号反应时间）和动机功能障碍，如相比于更大的延迟奖励喜欢小...在这些具有协变量和相应基线症状的回归模型中，行为变量和灰质体积被逐一输入。如果某一变量显著的提升了模型的性能则该变量会被保留(即，一个显著的ΔR2, p 0.05)，因此不纳入进一步分析。
看似神奇的“意念输入法”，原理其实很简单。詹姆斯介绍，人看到自己想要输入的笔画闪亮时，会产生心理刺激，此时大脑会释放出脑电波。...然后再依次输入其他笔画，依靠软件的联想功能，屏幕上也会不断出现文字或词组，供使用者选择。 2013年发的一篇文章，发现了人们在处理不同的文字和信息的时候，大脑中的不同脑区会有组合性的不同反应。...凭借这个BCI，该项研究的参与者(手瘫痪)的打字速度超过了其他任何一个BCI的打字速度:每分钟90个字符，准确率达到99%，并且具有通用自动校正功能。...并通过调整神经活动的时间来消除书写速度的反复变化，研究者发现每个字母的活动模式是一致的。 ? 图1 手写运动时的神经编码 上图1为手写操作的神经编码。...然后，递归神经网络（RNN）将此神经种群时间序列(xt)转换为描述每个字符的可能性和任何新字符开始的可能性的概率时间序列(pt-d)。
接下来，如何实现此目标，以便在完成操作时不会删除过多的文档，而保留一组唯一的文档？...下面是控制流的概要: 预处理所有标题文本 生成所有标题成对 测试所有对的相似性 如果一对文本未能通过相似性测试，则删除其中一个文本并创建一个新的文本列表 继续测试这个新的相似的文本列表，直到没有类似的文本留下...一旦你这样做了，计算两条直线夹角的余弦就能让你知道它们是否指向相同的方向。 ? 所以，在上图中，想象一下，A线代表“闪亮的橙色水果”，B线代表“闪亮的红苹果是一种水果”。...总结 回顾一下，我已经解释了递归python函数如何使用余弦相似性和spacy自然语言处理库来接受相似文本的输入，然后返回彼此不太相似的文本。...可能有很多这样的用例……类似于我在本文开头提到的归档用例，可以使用这种方法在数据集中过滤具有惟一歌词的歌曲，甚至过滤具有惟一内容类型的社交媒体帖子。
在这种情况下，如果优先考虑其他指标（例如活性）并在最后考虑“合成的难易程度”，则倾向于选择具有相似化学型和骨架的化合物。为了防止这种情况，期望从筛选的初期就通过均等地处理“合成可及性”来评价化合物。...因此，有必要使用计算机来评估“合成的容易性”。...计算机辅助合成难度评估方法 基于分子结构复杂性的方法 基于逆合成分析的方法 前者基于一种分子结构复杂性方法，其中当存在难以合成的部分结构（例如中环，螺骨架和许多不对称中心）时，判断难度级别较高。...这是一种判断合成难度的技术。后者可以说是更可靠的指标，但是计算量很大，并且反应数据库的维护也很困难。 SA Score SA Score是根据简洁的规则设计的，可以快速评估大量化合物。...该方法基于分子的“复杂性”，但是为了结合试剂和反应的作用，可以立即构建复杂的结构，因此使用了“经常出现的子结构易于合成”的假设。
Desai 表示，在 GPU 中，电压调节模块（VRM）负责将输入功率的 12V 电压降至约 1V，以驱动 GPU 核上的晶体管，要求是 VRM 输出的电压必须非常纯净。...为了测试这一点，Desai 编写了一个内核，该内核可以从全局内存中执行大量加载，这是一项非常耗能的操作，并改变内核启动之间的持续时间，Desai 发现确实可以通过这种方式控制线圈噪音！...博客地址：https://www.vrushankdes.ai/diffusion-inference-optimization Desai 介绍了如何优化扩散策略，Desai 表示 GPU 具有内存层次结构...SRAM 单元由 6 - 晶体管触发器电路组成，并且由于这里涉及到的唯一电容是晶体管栅极，因此访问数据的速度变快了很多。 但是，SRAM 也有缺点，它的芯片面积和制造复杂性导致了更高的成本。...，而你原本可能会天真地认为这些内核应该接近 100%，而且这个问题的复杂性非常深。
在每次实验中，首先在窗口的中心位置显示一段提示文字，告知参与者根据所看到的颜色按相应的键盘映射进行输入。然后，在每次循环中随机选择一个颜色和一个文字。 根据颜色和文字是否匹配，可以判断是否存在干扰。...如果按下的键与所呈现的颜色对应，则判断为正确；否则，判断为错误。 根据响应结果和反应时间，生成反馈信息，并在窗口中显示。...trials = 10 cue = visual.TextStim(win, text='根据你所看到的颜色进行输入\n红色输入r 蓝色输入b 绿色输入g 黄色输入y\n实验进行' + str(...DF = pandas.read_excel('data.xlsx') DF = pandas.concat([DF, df], ignore_index=True) DF.to_excel...实验结果：实验一共测试了25次，其中有干扰和无干扰的平均反应时间如下图所示，由此可知，在有干扰的情况下，人的反应时间会延长。
静态绘图的一些限制是，我们无法放大绘图中有趣的部分，也无法将鼠标悬停在绘图上以查看特定信息。 于是，plotly包闪亮登场了！...Plotly不仅具有 matplotlib及seaborn 所缺少的交互功能，还提供了更多种类的图表，例如： 统计类图表，如树状图、误差带、平行类别图等。 科学类图表，如等高线图、对数图等。...我们会在pandas dataframe上进行数据选择和操作，如果你还不熟悉 pandas，那么建议可以先学习“用python进行数据分析。...'] == 'China']df_india 下表是印度的数据，时间跨度从 1952 年到 2007 年。...这些年来，世界各国都取得了很大的发展。我们可以看到所有国家的预期寿命与人均 GDP（均随时间增加）之间存在直接相关性。从这张图表中你还可以发现更多，请在评论中分享你的发现。 写在最后！
远程唤醒技术(WOL，Wake-on-LAN) 是由网卡配合其他软硬件，通过局域网或广域网实现远程开机的一种技术，配合远程桌面软件的使用，可最大程度的为办公、家庭等的远程操作控制提供便利。...这种技术非常适合具有远程网络管理要求的环境，如果有这种要求在选购网卡时应注意是否具有此功能。 一、远程唤醒技术的必备条件。...3、网卡是否支持远程唤醒的简单判断方法：在关机状态下，网卡指示灯闪亮的即支持远程唤醒功能。 二、安装网卡驱动，便能魔术包。 1、在被唤醒电脑的设备管理器的网络适配器中启用该功能魔术包。...3、下载后直接安装即可，安装后的属性窗口如下，使用魔术包。 4、在电源管理选项卡中，勾选如下两选项，默认已勾选，点击确定。 5、关机测试发现网卡指示灯不闪亮，也无法实现开机。...直接输入MAC地址和掩码即可实现，较简单。如图： 2、广域网唤醒。
5张照片组成10张照片，打乱这10张照片的顺序，再次展示给被试者，被试者需要判断该图片是否展示过，记录过程中的正确率和反应时间。...图4 然后从展示过的照片中随机选出5张和刚刚选取的15照片中未展示的后5张照片组成10张照片，打乱这10张照片的顺序，再次展示给被试者，被试者需要判断该图片是否展示过，如果展示过则输入Y，没有展示过则输入...图18 每组实验记录的平均反应时间如图19所示。 图19 由实验结果可以知道，人脸对于经过倒置和模糊处理的图像存在反应时间加长的情况，而且倒置处理比模糊处理的时长增加的更加明显。...而模糊图片的正确率比较高可能是因为模糊图像可能会引起被试者更多的注意力，因为被试者需要更加集中精力去解释和理解图像，模糊图像通过简化和平滑图像，降低被试者的认知负荷，不需要处理过多的细节和复杂性，可以使被试者更容易理解和处理图像...文件已经存在则追加数据 DF = pandas.concat([DF, df], ignore_index=True) DF.to_excel(excel, index=False) except
，如果跟随机置换得到的结果站队较近，则说明相关性不显著，相反则说明两个矩阵具有较强的显著相关性。...p值是判断r值相关系数是否具有统计学意义，判定标准一般为0.05，如果p值小于0.05说明两者之间具有较强的相关性，即r值有意义。然后再看r值，|r|值越大，相关性越好。...return pd.DataFrame(distance_df) 距离向量 其实，上一步得到的非冗余距离矩阵还是可以再次压缩，使之成为向量的格式： 这样的话，对两个数据矩阵计算得到的距离矩阵经过一系列的操作后...def condensed_distance_matrices(df): """ 输入一个距离矩阵，对该矩阵进行压缩 :param df: 一个下三角距离矩阵 :return...在得到两个距离向量之后，就可以使用Pearson相关系数来反应两个距离向量之间的相关性。 而且我本人经过检验（R、Python），确实是这么一回事儿。
最近，来自麻省理工的炭水泥超级电容器又闪亮登场了！ MIT News、Science纷纷报道了这一研究。 据公开的论文，可以发现这个超级电容器的制作十分简单！...另一方面，炭水泥超级电容器具有优异的结构强度，能够融入建筑用的混凝土中，泛用性极强。 这个看上去简单到让人不敢相信的炭水泥超级电容器，将有望成为新型低成本储能系统的基础。...电容器储能和放电的过程不涉及化学反应，因此循环寿命很长，但因为电容器的能量密度较低，放电速度过快等，限制了电容器的应用场景。 而电池是化学能转化为电能的装置。...它通过在化学反应中将化学能转化为电子的形式来储存电能。其寿命有限，在能量转化的过程中会有损耗。 - 炭水泥超级电容器的工作原理 超级电容器能够存储异常多电荷的电容器。...研究人员指出，在炭水泥超级电容器中，水化反应促成了促成了碳黑颗粒的解聚和形成电子导电网络，从而使超级电容器具有高倍率能力。 进而炭泥水超级电容器成为了住宅和工业应用大容量储能的理想选择。
MacMillan：Late-Stage Trifluoromethylation 关于C-H活化反应，通常将其用作后期Late-Stage Functionalization，其在合成结束时增加分子的多样性...，尤其是其在小分子药物上的应用，以证明其有用性。...如三氟甲基（一种常用于药物发现化学中的部分结构）可以一步一步直接引入到药物分子本身中，是否有可能创造出一个具有新特性的有用分子？如果一口气就能制造出来，它们就能增加有潜力分子的种类！”...立普妥（Lipitor）具有三个苯环和大量反应位点，但MacMillan及其同事在1：1：1的区域异构体混合物中生产了三种主要的三氟甲基化产物（产率为74％）。...考虑到该反应不会与氟苯基一起进行，而与苯胺的反应这一事实，该三氟甲基化反应的选择性似乎受到富电子环和空间空位的影响。
对此我们总结了五点： 没有用户/没有时间的信息，因此无法对用户建模，对于同一个query，不同人不同时间段都会有不同的反应。 实事热点转移快，训练集中点击率高的，测试集中不一定高。...该模型结合了TextCNN,DeepFM,AFM等相关操作。...具体流程如下：输入分为两部分，对于prefix，title和query_prediction进行TextCNN操作提取文本特征，tag和统计特征通过全连接层获取对应的Embedding特征。...另外一部分是AFM相关操作，就是Bi-Interaction Pooling && Attention，对每两两Field的文本特征向量进行交叉，由于不同文本向量交叉的特征重要性不同，所以此处加入Attention...在模型方面仅使用稳定性比较高的LightGBM，并且具有很好的解释性。 从特征提取到模型训练仅使用三个小时完成，可以更高效的生成结果。 单模型取得top2的成绩，从特征提取到模型训练可以短时间完成。
注意：本文讨论的是合并具有公共ID但不同数据字段的Excel文件。 Excel文件 下面是一些模拟的电子表格，这些数据集非常小，仅用于演示。...图1：投保基本信息.xlsx 图2：投保金与类型.xlsx 图3：到期保单.xlsx 注：如果你不想自己输入，那么可以到知识星球完美Excel社群下载这些演示工作簿。...注意到“保险ID”列包含一个称为“唯一密钥标识符”的内容，该标识符可用于链接三个电子表格中的保单。由于熟悉Excel，我的第一反应是：这很容易，VLOOKUP函数将能完成这项工作。...图6：合并数据框架，共21行和8列 第二次合并 我们获取第一次合并操作的结果，然后与另一个df_3合并。...:\combine_df.xlsx') 合并操作的性能：Excel与Python 你可能已经熟悉Excel，并且知道如果有数千个查找公式，它会有多慢，而此时Python合并两个大型数据集的速度会飞快。
这种方法增加了学习环境的挑战性和复杂性，允许代理与自己的不同版本进行交互。例如AlphaGo Zero，就是一个自我博弈的案例。...这个迭代过程一直持续下去，直到主模型能够熟练地有效区分LLM的反应和人类的反应。 对手模型的更新 更新对手模型涉及改进主模型的能力，他们在训练时已经学会区分真实数据和语言模型反应。...这个过程一直持续下去，直到很难区分生成的响应和真实情况，从而实现高水平的相似性(降低损失)。 SPIN算法有两个循环。...原论文使用马尔可夫过程，其中条件概率分布pθ (y∣x)可通过分解表示为: 这种分解意味着给定输入序列的输出序列的概率可以通过将给定输入序列的每个输出标记与前一个输出标记的概率相乘来计算。...例如输出序列为“I enjoy reading books”，输入序列为“I enjoy”，则在给定输入序列的情况下，输出序列的条件概率可以计算为: 马尔可夫过程条件概率将用于计算真值和Zephyr LLM
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