如图第一个方框内是异步复位和同步释放电路。有两个D触发器构成。第一级D触发器的输入时VCC，第二级触发器输出是可以异步复位，同步释放后的复位信号。
通常我们说对原时钟进行N分频，即分频后的时钟的一个周期是原时钟周期的N倍。N可以为偶数、奇数、半整数、分数（小数）。
load average 后面的三个数分别是5分钟、10分钟、15分钟的负载情况，如果这个数除以逻辑CPU的数量，结果高于5的时候就表明系统在超负荷运转了
本文介绍由瑞典分子人工智能研究所的Atanas Patronov团队发表在Nature Machine Intelligence的研究成果。作者将课程学习应用于药物发现中。在全新的设计平台中实现课程学习（CL），并将其应用于不同复杂性的分子设计问题中。结果表明，与标准的基于策略的强化学习相比，课程学习能够加速学习效率和优化模型输出的质量。
今天跟大家分享的是2020年2月发表在Nature Communications(IF=11.878)杂志上的一篇文章Inferring structural variant cancer cell fraction。文章中作者推断了结构变异癌细胞分数。
Micro/WIN SMART提供了PID Wizard（PID指令向导），可以帮助用户方便地生成一个闭环控制过程的PID算法。此向导可以完成绝大多数PID运算的自动编程，用户只需在主程序中调用PID向导生成的子程序，就可以完成PID控制任务。
论文地址：https://openaccess.thecvf.com/content/ACCV2020/papers/Zhang_Localize_to_Classify_and_Classify_to_Localize_Mutual_Guidance_in_ACCV_2020_paper.pdf
经典电路设计是数字IC设计里基础中的基础，盖大房子的第一部是打造结实可靠的地基，每一篇笔者都会分门别类给出设计原理、设计方法、verilog代码、Testbench、仿真波形。然而实际的数字IC设计过程中考虑的问题远多于此，通过本系列希望大家对数字IC中一些经典电路的设计有初步入门了解。能力有限，纰漏难免，欢迎大家交流指正。快速导航链接如下：
一言以蔽之，node2vec=动态随机游走生成sequence+skip-gram的word2vec，本文将简单聊聊如何欢快地实现动态随机游走构造sequence。
这个项目是由艾伦·王，Aravind Srinivasan,Kevin Yee和Ryan O ‘ farrell设计的。 脚本和模型地址：https://github.com/allenwang28/YouTube-Virality-Predictor 在我们的模型中输入你自己的缩略图和标题来预测视频视图。 模型地址：https://enigmatic-wave-74142.herokuapp.com/ 背景 在过去的5年中，YouTube向YouTube的内容创作者支付了超过50亿美元。PewDiePie
ECOD首先以非参数方式估计变量的分布，然后将所有维度的估计尾部概率相乘，得出观测值的异常得分。ECOD假设变量独立，并且可以估算出每个变量的经验累积分布。虽然变量独立的假设可能过于严格，但这并不是新的假设，因为前一章中的HBOS也做了同样的假设，并且已被证明是有效的。
古人云二十弱冠、三十而立、四十不惑，在我们的咖啡店数据中有张各门店店长的信息表，店长年龄数字是在20-50之间，如果我们想按照这三个年龄段建立分组有多少种方法来实现？常见的方法你可能会想到下面图中的两种，编辑查询器中的添加条件列或者建模中使用DAX公式IF和Switch函数。不过两种方法还都不够"敏捷"，今天的目的是想要介绍第三种。
所有负载均衡的场景几乎都会用到这个算法：假设有2个服务器A、B，其中A的分配权重为80，B的分配权重为20，当有5个请求过来时，A希望分到4次，B希望分到1次。
在本文中，我们将分析一个经典的序列对序列(Seq2Seq)模型的结构，并演示使用注意解码器的优点。这两个概念将为理解本文提出的Transformer奠定基础，因为“注意就是您所需要的一切”。
为了帮助用户根据评分找到优质房源，现在领导要你找出分数（满分10分）在0-5分，5-7分，7-9分，9分及以上分别有多少。
数理统计是数学的一个分支，分为描述统计和推断统计。它以概率论为基础，研究大量随机现象的统计规律性。描述统计的任务是搜集资料，进行整理、分组，编制次数分配表，绘制次数分配曲线，计算各种特征指标，以描述资料分布的集中趋势、离中趋势和次数分布的偏斜度等。推断统计是在描述统计的基础上，根据样本资料归纳出的规律性，对总体进行推断和预测。
在c语言中，我们需要手动分配和释放对象的内存，但是在java中，所有的内存管理都交给了java虚拟机，程序员不需要在手动进程内存的分配和释放，大大的减少了程序编写的难度。
笔者写的 JavaScript 数据结构与算法之美 系列用的语言是 JavaScript ，旨在入门数据结构与算法和方便以后复习。
超级负载均衡旨在为解决服务不断扩展、机器不断增多、机器性能差异等问题，以增强系统的稳定性，自动分配请求压力。算法实现了多个模型和均衡策略，能通过配置实现随机、轮询、一致hash等。同时也能实现跨机房的相关分配。现已经在多个系统中使用。
Luecken MD, Theis FJ. Current best practices in single-cell RNA-seq analysis: a tutorial. Mol. Syst. Biol. 2019, 15: e8746.
参数化配置元件（以下简称CSV）能够在文件中读取一行数据，根据特定的符号切割成一个或多个变量放入内存中。相比于JMeter函数助手中提供的 __CSVRead()、__StringFromFile()函数，CSV使用更加简便。而且，CSV非常适合处理大量的数据，也适用于生成“随机值”、“唯一值”这张的变量。 JMeter支持数据被双引号括起，被双引号括起的数据允许包含分隔符，例如：a,b,"c,d"
在 K8s 集群治理过程中，常常会因 CPU 、内存等高使用率状况而形成热点，既影响了当前节点上 Pod 的稳定运行，也会导致节点发生故障的几率的激增。
《非随机漫步华尔街》是由Lo和MacKinlay撰写的一本在学术上具有挑战性的教科书：
开发者在程序设计时，擅于运用优秀合理的算法相较于被动陷入逻辑之沼潭，是更被推荐的上上之策。算法的思想精髓是值得每个开发者深入研究和细细品味。本文总结腾讯游戏、微信红包等腾讯王牌的后台开发在设计过程中涉及到的一些常用算法，试图尽量以简洁的文字和图表来解释和说明其中的思想原理，希望能给大家带来一些思考和启示。
CAP理论：一个分布式系统最多只能同时满足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition tolerance）这三项中的两项。 Redis选择了AP，牺牲了C。
大家好，我是零一。我的公众微信号是start_data，欢迎大家关注。今天接着第一篇的内容，我们继续利用excel来做分析。 首先，回应派友的疑问。 我这系列文章，是从0开始的，可能读者的基础并不是太好，我是这么安排的，先学会基本的操作，会操作了后，再回过来学一些分析思路和方法。自己做过之后，再学心法，可能会有更大的收获。 说回主题，上一篇中，我们看出了走势图，也看到了占比图。这两个必须同时看，才能清楚的，因为你单看走势图，是看不出占比的。单看占比图也会看不粗走势。因此，这两个图，是结合一起，才能读出相对完
抛开一些公司岗位设置奇怪的因素不谈，其实从一般意义的岗位职责或者技能要求的层面上来看，数据分析师和财务分析师的界限还是挺明显的：
今天将花费很多页面来介绍一个项目中的关键概念——循环。在实际应用中，你需要多次运行相同的代码。相比于我们多次重复写下相同的代码行，循环对于我们就方便很多了。在Python中，有两种循环类型，今天的课程中我们将介绍“For循环”。
一、数据挖掘术语 【算法】指的是用于实现某一数据挖掘技术－如分类树、辨识分析等等的特定程序。 【属性】也被称为“特性”、“变量”、或者从数据库的观点，是一个“域” 。 【个体】是关于一个单元的测量值的集合――例如一个人的身高、体重、年龄等等；它也被称作“记录”、 或 者“行”（每一行通常代表一个记录，每一列代表一个变量）。 【置信度】在形如“如果买了A和B，就要买C”的关联法则里有特定的含义。置信度是已经买了A和B，还要买C的条件概率。 【因变量】在有约束学习里是那个被预测的变量；也
我们在进行Java开发的时候，很少关心Java的内存分配等等，因为这些活都让JVM给我们做了。不仅自动给我们分配内存，还有自动的回收无需再占用的内存空间，以腾出内存供其他人使用。但是我们经常面临的一个问题就是内存泄漏，JVM无法完成回收工作，导致内存占用暴涨，最后可能让程序奔溃。本章主要了解下运行时数据区域分布情况以及溢出异常。
大家好，我是佛系工程师☆恬静的小魔龙☆，不定时更新Unity开发技巧。
在实际场景中，在均匀分割假设成立的情境下，很多时候分的不是一个单元，大概率结果不是真分数，因此就存在大于1的分数的表达问题。我只有知道2个人分5个蛋糕是每人2 + 1 / 2个蛋糕，才能帮助我给一人2个，再把最后一个对半切开各自拿一个这个结论，这恰好源自带分数的使用场景。这远比其5 / 2的原始表达式有用，因为按照定义，那需要把5个蛋糕全切了才能分得清。
单细胞RNA测序（scRNA-seq）是重建细胞分化轨迹的有力方法。然而，同时推断分化的状态与方向是一项具有挑战性的工作。今天分享的文章于2020年1月发表在期刊Science上，文章作者利用转录多样性的度量方法来开发了计算框架（CytoTRACE），从而利用scRNA-seq数据预测分化状态。文章题为：Single-cell transcriptional diversity is a hallmark of developmental potentia 。DOI:10.1126/science.aax0249
oom_killer（out of memory killer）是Linux内核的一种内存管理机制，在系统可用内存较少的情况下，内核为保证系统还能够继续运行下去，会选择杀掉一些进程释放掉一些内存。通常oom_killer的触发流程是：进程A想要分配物理内存（通常是当进程真正去读写一块内核已经“分配”给它的内存）->触发缺页异常->内核去分配物理内存->物理内存不够了，触发OOM。
大侠好，欢迎来到FPGA技术江湖，江湖偌大，相见即是缘分。大侠可以关注FPGA技术江湖，在“闯荡江湖”、"行侠仗义"栏里获取其他感兴趣的资源，或者一起煮酒言欢。
来源：DeepHub IMBA本文约1500字，建议阅读5分钟我们将讨论使用 python Pandas 库对数值进行分箱的 4 种方法。 分箱是一种常见的数据预处理技术有时也被称为分桶或离散化，他可用于将连续数据的间隔分组到“箱”或“桶”中。在本文中，我们将讨论使用 python Pandas 库对数值进行分箱的 4 种方法。 我们创建以下合成数据用于演示 import pandas as pd # version 1.3.5import numpy as npdef create_df():df
作者：lynhlzou，腾讯 IEG 后台开发工程师 孙子云：“上兵伐谋，其次伐交，其次伐兵，其下攻城”，最上乘行军打仗的方式是运用谋略，下乘的方式才是与敌人进行惨烈的厮杀。同样的，在程序设计中，解决问题的办法有很多种，陷入到与逻辑进行贴身肉搏的境况实属下下之策，而能运用优秀合理的算法才是”伐谋”的上上之策。 算法的思想精髓是值得深入研究和细细品味的，本宝典总结了服务器开发设计过程中涉及到的一些常用算法，试图尽量以简洁的文字和图表来解释和说明其中的思想原理，希望能给大家带来一些思考和启示。 思维导图
“订单表”中记录了某店铺每个用户的订单数量。“客户编号”是用户的唯一识别。请问订单数在0-2、3-5、5单以上的各有多少人？
今天为大家介绍的是来自Fengqi You团队的一篇论文。计算机辅助的新型分子和化合物设计是一项具有挑战性的任务，可以通过量子计算（QC）来解决。在这里，作者使用了量子计算辅助学习和优化技术，用于分子性质预测和生成任务。所提出的概率能量基深度学习模型是在QC的支持下以生成式训练方式进行训练，生成了分子的稳健潜在表示。同时，所提出的基于数据驱动的QC优化框架通过利用基于能量的模型捕获的结构-性质关系，在目标化学空间中进行有导向性的导航。
分箱是一种常见的数据预处理技术有时也被称为分桶或离散化，他可用于将连续数据的间隔分组到“箱”或“桶”中。在本文中，我们将讨论使用 python Pandas 库对数值进行分箱的 4 种方法。
每当给变量名赋值时内存便会开辟一块空间用于存储变量值，当变量值的引用计数为零时，垃圾回收机制会回收这块内存。
从用户界面到应用程序，从驱动程序到操作系统的内核，几乎所有软件都存在着系统性能上的缺陷，许多看起来完全不同的性能问题实际上有着相同的根本原因。对于成功经验的抽象一般被称为软件模式或者设计模式，那么导致系统性能问题的行为方式和做法则可以称为性能设计的反模式。
拷贝数分析大家都不陌生， 其可能和表型变异紧密关联，同时在物种的演化和发展中发挥着重要作用。今天我们来介绍一个在R语言环境下运行的拷贝数分析包cn.mops.。
我们编写的代码在运行时会被加载到内存中，接着CPU会执行程序中的每一条指令，该程序就被成为进程。
曾经有一份丰厚的报酬摆在我面前，我没有珍惜。直到失去之后我才意识到，我可以会写线程上下文切换。 如果客户能给我一次重新组织语言的机会，我要跟他说三个字：“我会写！！！”
图神经网络的可解释性是目前比较值得探索的方向，今天解读的2021最新综述，其针对近期提出的 GNN 解释技术进行了系统的总结和分析，归纳对比了该问题的解决思路。作者还为GNN解释性问题提供了标准的图数据集和评估指标，将是这一方向非常值得参考的一篇文章。
“深度强化学习一直以来都以智能体训练时间长、计算力需求大、模型收敛慢等而限制很多人去学习，比如：AlphaZero训练3天的时间等，因此缩短训练周转时间成为一个重要话题。深度强化学习大神Pieter Abbeel最近发表了深度强化学习的加速方法，他从整体上提出了一个加速深度强化学习周转时间的方法，成功的解决了一些问题，Pieter Abbeel，伯克利大学教授，也是强化学习的重要科学家之一。”
https://colab.research.google.com/drive/1yWTl2OzOnxG0jCdmeIN8nV1MoX3KQQ_1%3Fusp%3Dsharing
本文为分布式Redis深度历险系列的第三篇，主要内容为Redis的Cluster，也就是Redis集群功能。
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