从install_github("jmzeng1314/AnnoProbe")能看出来这是曾老师的包。...嗯，是没有的。查包的帮助文档，发现支持的物种人、小鼠、大鼠。 AnnoProbe做了什么？...所以背后其实还有适用范围更广的策略对吧，嘻嘻嘻~ 小结 推文的内容扒到这里就先告一顿落~。 说来惭愧，在我之前肤浅的理解：注释文件是公司上传的，没有上传作为使用者是无法开展数据挖掘的。...作为小白的我从来都没有想过自己可以通过写代码的来获取ids，经过这次的扒一扒之后对ids有了更深的理解。...致谢 感谢曾老师和各位在生信路上的前辈提供的代码支持，因为你们的帮助生信的学习难度惨遭滑铁卢。 也感谢各位R包的作者，短短几行就能完成许多原本按照我的水平不可能完成的生信分析。
软件最初是源代码的形式，仅仅是存放在某个仓库的文本文件，然后通过独特的构建过程，这些源代码会转变为其他形式。...Windows、macOS、iOS、Android 等操作系统都具有用于确保可执行软件制品的可信来源的机制，方法是强制要求存在签名。这些系统是现代软件世界中极其重要的组件，构建它们非常困难。...但是，如果你真的想在整个软件开发生命周期 (SDLC) 的安全性方面取得重大进步，那么你就需要超越简单的签名，而是要考虑证明。 证明是一种事实断言，是对制品或制品所做的声明，并由可被认证的实体创建。...之所以可以进行认证，是因为声明已签名，并且用于签名的密钥是可信的。 最重要和最基础的证明类型之一是断言有关制品来源和创建的事实 - 它来自的源代码和将源代码转换为制品的构建指令，我们称之为来源证明。...in-toto 是一个 CNCF 毕业项目，其存在目的之一是提供一系列有关供应链和构建过程的相关信息的标准化元数据架构。 构建这样的东西需要什么？
两年前，曾看过刘知远老师的一篇文章《好的研究想法从哪里来》，直到现在印象依然很深刻，文中分析了摘低垂果实容易，但也容易撞车，啃骨头难，但也可能是个不错的选择。...其中有一个点当时认为还不错，是做攻击者画像的反方向，攻击者画像是从黑样本角度从十几个维度把攻击者数字化掉，那按照逻辑顺序中的空间维度推导逻辑，就可以做反面从白名单角度数字化正常用户，把一个人的设备、（域...像反入侵、流量安全这些点既具体，又可以是长期工作，是可以考虑作为终点的。关键路径即技术手段，我想要长期经营的是安全、数据和算法，这点很明确。从个体的模型思维到组织的连接思维。...上面从人的层面我们说反入侵是目的，这里从事的层面说反入侵是手段，其实不矛盾，因为人的层面我们目的是修炼核心技术能力，而事的层面，是要借助人的核心能力持续带来商业价值。...引用 好的研究想法从哪里来 杜跃进：数据安全治理的基本思路 来都来了。
今天的内容来自视频群里一个朋友的提问： 当Power Pivot数据模型里的表很多的时候，到底这些表都是从哪儿来的？如果某个表的数据源需要改变，到底从哪改？...对于Power Pivot的数据来源问题，的确有点儿复杂，因为至少有3种情况是非常常见的： 1、从Power Query加载到数据模型 2、从工作簿直接通过添加超级表到数据模型...3、从外部文件直接导入数据模型 另外其实还有从数据库接入，会因为数据库接入方式的不同也存在一定差异，但是，无论怎样，查询Power Pivot中数据来源的方式基本是一个——...主要理由如下： 1、通过PQ，可以很容易实现数据的清洗转换等操作（目前发现大量朋友日常工作中的数据都存在各种不规范现象，如果直接放入PP，会导致各种处理困难）； 2、这种方式是...Power BI的实现方式，后续有利于大家对PBI的数据处理过程的理解； 3、相对稳定：有很多朋友在使用2016的某些版本（尤其是D版），会偶尔出现数据模型中表的连接丢失的情况，这种情况常见于直接将数据导入
从自己十多年研究经历来看，如何判断一个研究想法好不好，以及这些研究想法从哪里来，对于初学者而言的确是个难题。所以，简单攒了这篇小短文，分享一些经验和想法，希望对刚进入NLP领域的新同学有用。...而计算机领域流行着一句话“IDEA is cheap, show me the code”，也说明对于重视实践的计算机学科而言，想法的好坏还取决于它的实际效能。这里就来谈下好的研究想法从哪里来。...所以从推动学科发展的角度，评判什么是好的研究想法的标准，首先就在一个“新”字。 过去有个说法，人工智能学科有个魔咒，凡是人工智能被解决（或者有解决方案）的部分，就不再被认为代表“人类智能”。...好的研究想法从哪里来 想法好还是不好，并不是非黑即白的二分问题，而是像光谱一样呈连续分布，因时而异，因人而宜。...那么，好的研究想法从哪里来呢？我总结，首先要有区分研究想法好与不好的能力，这需要深入全面了解所在研究方向的历史与现状，具体就是对学科文献的全面掌握。
从代码注释和官方文档对 innodb_table_locks 的介绍来看，执行存储过程和触发器时，InnoDB 也可能会加表级别的共享锁、排他锁，我们就不展开介绍了。...对需要加表锁的 SQL 来说，表锁等待时间包含两部分： 加表级别的共享锁、排他锁的等待时间。 执行一些初始化逻辑花费的时间。 如果是 FLUSH TABLES ......行锁等待时间 我们先来看看对一条记录加行锁的等待时间是怎么计算的。 InnoDB 读取一条记录时，如需加行锁，会调用 sel_set_rec_lock() 进行加锁。...累计时间 一滴水的梦想是终有一天能够汇入大海。 表锁、行锁等待时间的归宿是累加起来，最终成为 lock_time，这个过程是通过调用 thd_set_lock_wait_time() 实现的。...if (thd->start_utime) 分支，lock_utime = thd->get_lock_usec()，从当前线程对象（thd）中获取之前累加的表锁、行锁等待时间。
我感谢在这个过程中进行经验分享的所有人，不论是成功或者失败，从他们那里我都能得到极大的灵感启发。 最近我新增的一个爱好是探索新的移动应用程序，并评估每一个应用程序的设计和可用性。...在这些程序的设计上，我们可以列举出成千上万的建议，方法或者趋势的见解，但是从设计层面来讲，最重要的是如何让用户使用你的软件时不会“迷路”。...例如chanel.com，prada.com和dior.com这些流行品牌网站给我们提供了一个很好的例子—设计是如何从传统上延续至今，以及设计如何变成有选择性的使用最新的趋势。”...我很有幸能够采访到她，并且希望能够从采访中了解究竟是什么带给了她设计出独特的作品的灵感，同时讨论当前的设计字体，并获得一点灵感。 问：“究竟是什么为你的工作带来灵感？...“我的灵感大部分来源于休憩时间，制作在线体验的最好的灵感是来自现实世界的经验。我会骑摩托车到新的地方，从每一个微时刻中学习。
因此，融入知识来进行知识指导的自然语言处理，是通向精细而深度的语言理解的必由之路。然而，这些知识又从哪里来呢？这就涉及到人工智能的一个关键研究问题——知识获取。...通过设计少次学习机制，模型能够利用从过往数据中学到的泛化知识，结合新类型数据的少量训练样本，实现快速迁移学习，具有一定的举一反三能力。...根据从维基百科采样的人工标注数据的统计表明，至少40％的实体关系事实只能从多个句子中联合获取。...BC5CDR [28] 是人工标注的文档级关系抽取数据集，由1,500篇PubMed文档构成是生物医学特定领域，且仅考虑“化学诱导的疾病”关系，不一定适合用来探索文档级关系抽取的通用方法。...工作 [29] 提出使用阅读理解技术回答问题的方式从文档中提取实体关系事实，这些问题从”实体-关系“对转换而来。由于该工作数据集是针对这种方法量身定制的，也不那么适用于探索文档级关系抽取的通用方法。
大家伙想要找份好工作，刷题是一道绕不过的坎，Leetcode大家都很熟悉了，很多公司面试的时候会用上面的原题，今天我们就来看看这Leetcode上的题！ ?...第1、3、2、7、5是提交次数最多的五道题，而AC也就是accept概率最高的五个题分别是1265，1303，1270，1119，1302，Leetcode上的题目序号越靠后，意味着题目越新，这些题都是...2019年新收录的题，想必能刷到这些题号的同学都已经是身经百战，以他们敏捷的思维，稳健的coding分分钟将Leetcode征服，因而才会出现97.6%的AC率。...从这题目的名字来看，palindrome也就是与回文数相关的问题可能是一个潜在的难点。...下面是有奖问答环节： 假设我是勤奋的小李，并且我每天拥有两个小时的自由刷题时间，以Easy20分钟，Medium40分钟，Hard60分钟的速度刷题，同时Leetcode以每天一道Easy,两天一道Medium
因此，融入知识来进行知识指导的自然语言处理，是通向精细而深度的语言理解的必由之路。 然而，这些知识又从哪里来呢？这就涉及到人工智能的一个关键研究问题——知识获取。...通过设计少次学习机制，模型能够利用从过往数据中学到的泛化知识，结合新类型数据的少量训练样本，实现快速迁移学习，具有一定的举一反三能力。...根据从维基百科采样的人工标注数据的统计表明，至少40％的实体关系事实只能从多个句子中联合获取。...工作 [29] 提出使用阅读理解技术回答问题的方式从文档中提取实体关系事实，这些问题从”实体-关系“对转换而来。由于该工作数据集是针对这种方法量身定制的，也不那么适用于探索文档级关系抽取的通用方法。...具体来说，关系孪生网络RSN采用孪生网络结构，从预定义关系的标注数据中学习关系样本的深度语义特征和相互间的语义相似度，可用于计算包含开放关系文本的语义相似度。
以下是内核线程执行时地址空间的来源和管理方式： 地址空间来源 共享内核地址空间： 所有内核线程共享内核地址空间，这包括内核代码段、内核数据段、内核堆、内核栈等。...内核地址空间是整个操作系统的一部分，不是为每个线程独立创建的。每个内核线程在执行时，都使用这个共享的内核地址空间。 内核栈： 尽管所有内核线程共享内核地址空间，每个内核线程都有自己的内核栈。...这是线程执行时所需的唯一独立内存区域，用于保存函数调用、局部变量和中断处理信息。内核栈也位于共享的内核地址空间中，但每个栈是独立的。...例子 假设有两个内核线程A和B，地址空间管理过程如下： 内核线程A被调度： 调度器保存当前执行线程的上下文（假设是线程B），然后恢复线程A的上下文。 切换到线程A的内核栈，线程A继续执行。...整个过程中，内核地址空间（代码段、数据段、堆等）是共享的，唯一需要切换的是内核栈和线程的上下文信息。 总结 内核线程被调度执行时使用的地址空间是整个操作系统的共享内核地址空间。
因此，融入知识来进行知识指导的自然语言处理，是通向精细而深度的语言理解的必由之路。然而，这些知识又从哪里来呢？这就涉及到人工智能的一个关键研究问题——知识获取。...通过设计少次学习机制，模型能够利用从过往数据中学到的泛化知识，结合新类型数据的少量训练样本，实现快速迁移学习，具有一定的举一反三能力。...根据从维基百科采样的人工标注数据的统计表明，至少40％的实体关系事实只能从多个句子中联合获取。...工作 [29] 提出使用阅读理解技术回答问题的方式从文档中提取实体关系事实，这些问题从”实体-关系“对转换而来。由于该工作数据集是针对这种方法量身定制的，也不那么适用于探索文档级关系抽取的通用方法。...具体来说，关系孪生网络RSN采用孪生网络结构，从预定义关系的标注数据中学习关系样本的深度语义特征和相互间的语义相似度，可用于计算包含开放关系文本的语义相似度。
因此，融入知识来进行知识指导的自然语言处理，是通向精细而深度的语言理解的必由之路。然而，这些知识又从哪里来呢？这就涉及到人工智能的一个关键研究问题——知识获取。...通过设计少次学习机制，模型能够利用从过往数据中学到的泛化知识，结合新类型数据的少量训练样本，实现快速迁移学习，具有一定的举一反三能力。...根据从维基百科采样的人工标注数据的统计表明，至少40％的实体关系事实只能从多个句子中联合获取。...工作 [29] 提出使用阅读理解技术回答问题的方式从文档中提取实体关系事实，这些问题从”实体-关系“对转换而来。由于该工作数据集是针对这种方法量身定制的，也不那么适用于探索文档级关系抽取的通用方法。...我们与腾讯微信的这些合作是基于“清华-腾讯联合实验室”开展的。
△ 俯瞰好奇号 对结果的预测 参照地球气体环境，甲烷最常由微生物产生，很有可能是证明生命活动的有力证据。因此火星上甲烷的产生原因，很大程度上可以成为火星生命体发掘的关键路标。...即便和生物过程不相关，甲烷的活动也与液态水的存在息息相关，而液态水也是生命活动的必需因素。...除了提到的对甲烷含量的检测，探测器对陨石坑中土壤岩石样品的分析测定，以及对地质环境的数据收集等，也取得了各种重大发现。这些分析数据，都为火星上水的存在历史提供了信息基础。...对夏普山低岩层采集研究，得到的数据表明，夏普山是由湖泊沉积物沉淀风化形成的。 盖尔陨石坑内富含矿物盐的沉积物，表明有盐水湖的存在。...通过对湖底泥岩层的成分分析，富含粘土矿物质地层变成富含氧化铁泥岩地层（呈现出红褐色），得到高盐水渗透导致粘土矿物层改变的结论，是气候变化湖泊干涸的证据，证明了火星气候从湿润变得干燥的过程。
从自己十多年研究经历来看，如何判断一个研究想法好不好，以及这些研究想法从哪里来，对于初学者而言的确是个难题。所以，简单攒了这篇小短文，分享一些经验和想法，希望对刚进入NLP领域的新同学有用。...而计算机领域流行着一句话“IDEA is cheap， show me the code”，也说明对于重视实践的计算机学科而言，想法的好坏还取决于它的实际效能。这里就来谈下好的研究想法从哪里来。...所以从推动学科发展的角度，评判什么是好的研究想法的标准，首先就在一个“新”字。 过去有个说法，人工智能学科有个魔咒，凡是人工智能被解决（或者有解决方案）的部分，就不再被认为代表“人类智能”。...好的研究想法从哪里来 想法好还是不好，并不是非黑即白的二分问题，而是像光谱一样呈连续分布，因时而异，因人而宜。...那么，好的研究想法从哪里来呢？我总结，首先要有区分研究想法好与不好的能力，这需要深入全面了解所在研究方向的历史与现状，具体就是对学科文献的全面掌握。
MBTI，迈尔斯-布里格斯类型指标，是由美国作家伊莎贝尔·布里格斯·迈尔斯和她的母亲凯瑟琳·库克·布里格斯共同制定的一种人格类型理论模型。...从决策方式来看，情感型人格偏向于从自己价值出发，理性型人格更注重客观分析；灵活型人格喜欢随心所欲的生活方式，而组织型人格更喜欢有计划、有条理地安排自己。...02<<<< 但这里存在一个常见误区，并不是说只有这几种人格可以选择做程序员的工作。虽然从16种人格类型在IT行业分布情况调查来看，这几种人格在行业内分布较多，但并没有占据百分之一百的市场。...而且需要注意的是，MBTI指标并不是一成不变，而是有可能更改的。根据环境的不同，时间的历练，一些人的指标会发生改变。...---- 下面是MBTI官方测试链接，快来测一测吧！ https://www.16personalities.com/ch 【END】 你的测试结果是什么呢？ 欢迎在下方留言讨论！
1 -> Linux背景 1.1 -> Linux发展史 要说Linux的发展史，还得从UNIX说起。...它运行在小型机上，满足了系统对科研环境的要求。从产生开始，UNIX就是一个有价值的、高效的、多用户和多任务的操作系统。...UNIX从满足个人的设计需求开始，逐步成长为由许多不同开发商所支持的标准软件产品。 第一个UNIX版本是免费给许多知名大学的计算机系使用的。...选项： -> -n 显示的行数 2.14 -> tail指令 tail 命令从指定点开始将文件写到标准输出。...时间戳->时间：date -d@1508749502 -> Unix时间戳（英文为Unix epoch, Unix time, POSIX time 或 Unix timestamp）是从
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