文章更新: 20160530 初次成文 应用名称:AcDisplay 应用包名:com.achep.acdisplay 备注说明:部分功能需Xposed框架支持 这段时间一直在忙别的事情，所以博客的更新就被搁置了。在这段时间内，博客被百度收录了，几乎每篇文章百度都有收录(虽然目前为止只写了那么几篇文章)。重建博客改为Typecho之后，盼星星盼月亮盼百度收录，然而度娘并不鸟你，这段时间忙别的事情去没有怎么维护博客，百度反而收录了，看来不能给度娘好脸看。 而且，
Scrapy是一个用于爬取网站数据的流行框架，有时爬虫可能会停止工作，这通常是由多种原因引起的。以下是一些常见问题及其解决方法：
控制目的： 控制的根本目的就是要使控制对象当前的状态值与用户的设定值相同（最大限度的接近）。
1、请说明什么是Apache Kafka? Apache Kafka是由Apache开发的一种发布订阅消息系统，它是一个分布式的、分区的和重复的日志服务。 2、请说明什么是传统的消息传递方法?
（图一 最简单锂电池充电电路）
无论我们的Mac使用的是 SSD固态硬盘或HDD机械硬盘，都必须保持硬盘读写健康程度。毕竟，数据的丢失对于来我们来说是一个重大的损失，毕竟有些数据不是花钱就能买到的。如果你也非常关注你的Mac硬盘健康情况的话，这篇文章应该可以帮助你！
启动jupyter notebook，使用新增的pytorch环境新建ipynb文件，为了检查环境配置是否合理，输入import torch以及torch.cuda.is_available() ，若返回TRUE则说明研究环境配置正确，若返回False但可以正确导入torch则说明pytorch配置成功，但研究运行是在CPU进行的，结果如下：
提到在线加索引都是商业数据库的功能，例如SQL SERVER 在线加索引就是你花钱买的版本也必须是企业版， 标准版都不能在线加索引。POSTGRESQL 支持在线加索引的功能，在本文撰写期间MYSQL 是不支持 online add index 对于几千万的大表建立索引还是要使用工具，并且8.0 使用gh ost 是有我问题，所以对于大表加索引并且是8.0的情况还得是 pt-osc.
对许多研究人员和分析师来说，预测股价的艺术一直是一项艰巨的任务。事实上，投资者对股票价格预测的研究领域非常感兴趣。许多投资者都渴望知道股票市场的未来情况。良好和有效的股票市场预测系统通过提供股票市场未来走向等支持性信息，帮助交易员、投资者和分析师。本文提出了一种基于RNN和LSTM的股票市场指数预测方法。
Checkpoint 机制
本文为您盘点最常见的Kafka面试题，同时也是对Apache Kafka初学者必备知识点的一个整理与介绍。
大多数人在一段时间内使用HOLC（高、开、低、收）价格和交易量。这些信息不足以反映出市场的有关信息和交易者的行为。我们需要从订单中获取更直接的价格bids和asks，它将给我们最“原始”的信息。
Go 在 1.7 引入了 context 包，目的是为了在不同的 goroutine 之间或跨 API 边界传递超时、取消信号和其他请求范围内的值（与该请求相关的值。这些值可能包括用户身份信息、请求处理日志、跟踪信息等等）。
自1876年亚历山大·贝尔发明电话那刻开始，人类的听觉能力就借助“电线”延伸到了千里之外，再到后来的互联网革命，视频通话在听觉的基础上加入了视觉的“远程感知力”，紧接着无人机、水下航拍器、远程机器人等
遵循以上步骤和注意事项，可以确保智能COD回流消解仪的正确使用和样品分析的准确性。
Linux 基金会编辑总监 Jason Perlow（JP）采访了 Linux 基金会研究员、Linutronix GmbH 首席技术官、PREEMPT_RT[1]实时内核补丁集项目负责人 Thomas Gleixner（TG）。
2012 年 7 月写这篇文章，我已经有大约一年没有运行 WRF了。或许我在本文中所写的内容已过时，它只包含当 WRF 不运行时可以尝试的方法。我感觉到你的痛苦，但我无法让它消失。对不起，我希望我能知道更多，以便我可以给你提供帮助。
在一场成功的战役中，指挥中心能根据各种情况，审时度势，做出正确的决策固然重要，但是前沿士兵在战争中所起到的作用，同样不可忽视。前沿士兵了解前方的敌人情况，把消息传递给指挥中心，并正确领会和贯彻指挥中心的作战意图，才能取得战争的最后胜利。
这两天大家的元旦礼物肯定收了不少，不过安全界的爆炸性新闻也是层出不穷，让你不断地挑战着自己的思维认知。就在前两天，南洋理工大学的Shivam Bhasin博士研究出了一种可以通过传感器破解安卓智能手机PIN码的方法，且通过三次尝试后，准确率可达到99.5%。如果你认为这个已经是个很疯狂的技术的话，那今天我要介绍的技术绝对会让你绝望，那就是声波攻击技术。 声波攻击的历史 其实声波攻击技术并非现在就出现，使用声波来破坏硬盘并不是一个新鲜的想法，早在10年前即2008年，美国云计算公司Joyent 首席技术官
在讲goroutine的调度原理之前，有些与操作系统相关的知识，我们需要先知道，例如：
在机器学习的模型中，如果模型的参数太多，而训练样本又太少，训练出来的模型很容易产生过拟合的现象。在训练神经网络的时候经常会遇到过拟合的问题，过拟合具体表现在：模型在训练数据上损失函数较小，预测准确率较高；但是在测试数据上损失函数比较大，预测准确率较低。
今天翻译一篇关于缓存策略的文章，原文标题是Cacheing Strategies and How to Choose the Right One，同事推荐看的，觉得总结的不错，鉴于很多同学都懒得看英文的，所以皮皮就用蹩脚的水平试着翻译一波，如何觉得还凑合，记得点个“在看”，^-^。
Kubernetes平台是围绕控制器的软件设计模式构建的，该控制器是管理两个实体之间数据流的软件组件。在Kubernetes中，控制器监视在一个资源中发现的声明状态的更改，然后通过创建或更改其他下游资源来响应状态更改请求。由于控制器对帐过程连续发生，因此此过程称为“主动对帐”。如图1所示。
1.3 网络编程模型与服务治理 服务治理和服务划分密不可分。服务之间既然进行了划分，那么服务之间就要进行通信。当今服务整个链路中最耗时的不是链路节点本身，而是节点间的通信。理解网络编程模型可以更好的进行服务治理。 网络编程模型的选择与服务治理关心的性能指标，各种参数的配置，维护的上下游之间是怎样的关系都密切相关。 1.3.1 网络模型的分类 偶尔自己炖个汤，一条活鱼分成几个部分，头部用来炖汤。将鸡切块配上豆腐，冬瓜等时蔬入锅葱姜一起先炒后加水炖，只放水豆豉，不放其他调料。将鱼头放入笊篱中，入
在Scrapy爬虫中，我们需要深入分析time.sleep和Request对象对并发请求的影响。time.sleep函数用于在发起请求之前等待一段时间，而Request对象用于发送HTTP请求。我们必须仔细考虑这些操作对其他并发请求的潜在影响，以及在异步情况下可能会导致所有并发请求被阻塞。这种分析需要Python的协程机制、异步IO操作以及Scrapy框架的异步特性，以便全面理解这些操作对爬虫性能和效率的影响。
context 主要用来在 goroutine 之间传递上下文信息，包括：取消信号、超时时间、截止时间、k-v 等。
线程是操作系统调度的最小单位，实现线程有三种方式，而 Java Thread 采用的是 内核线程实现
中，如果有些指令用错会使系统崩溃，所以用户程序是不可信的，无论程序员是否有意，都可能把系统弄崩溃。
早期的Windows没有线程的概念,整个系统只有一个"工作线程",上面同时跑着操作系统代码和应用程序代码.这种方式最大的缺点就是,一个应用程序运行时会霸占整台机器(应为只有一个工作线程),且当它发生死循环时,会造成PC停止工作.如果此时重启,更shit的是,所有的应用程序都会停止,且丢失数据.
Apache Kafka是由Apache开发的一种发布订阅消息系统，它是一个分布式的、分区的和重复的日志服务。
Fast R-CNN的区域建议生成算法SS(Selective Search)还是一个独立的东西，Faster R-CNN引入了RPN使得区域建议也由第五个卷积层来确定，这样相当于将区域建议的生成算法直接集成到网络里，集成RPN后能进一步共享卷积层，因为RPN是基于第五个卷积层的。RPN通过Attention引导Fast R-CNN关注一些特定区域。可将区域建议由SS输出的2000降低为300。
冗余电源是指单个网络设备使用两个或多个物理电源运行。每个电源都具有独立运行设备的能力。这样可以确保即使一个电源出现故障，设备也可以正常运行。它通常用于服务器和其他非常重要的计算机，以最大限度地减少计算机完全关闭或故障的机会。现在，它在许多网络设备（如网络交换机）中也很流行。
本篇将主要讲解微服务架构究竟指的是什么，它包括了哪些核心组件，它又能给我们带来哪些帮助。
深度学习中的双下降现象，可能大家也遇到过，但是没有深究，OpenAI这里给出了他们的解答。
你有没有这样的经验: 坐在电脑前开始一个项目，打开你的编辑器，然后只是盯着屏幕？这种情况一直发生在我身上，所以我理解你的内心挣扎。 即使你很热爱自己的工作，也并不总是每天都充满热情。有很多因素影响你的热情的工作能力，无法整天一直努力工作。 影响情绪的外部事件中，首先是你的家庭问题，分手，生病的宠物 - 使你难以集中注意力。然后，当然，工作中的挣扎会使人很难有动力。得到一个糟糕的评论可能会让你偏离正轨。同样，如果你在一个项目上真的很努力，而你的经理似乎根本不重视它，你可能会想知道为什么你这么努力。 其他时候你必须处理你不喜欢的任务（对我来说是写了很多测试或文档）或者没有挑战性的项目。如果你的工作没有意义，或者你被分配的任务似乎低于你的能力，找到动力可能很难。 所以你会怎么做？许多人转向拖延或忽视任务 - 但这只会推迟不可避免的事情。你可以试着说出你的任务，也许你的经理会支持你，但在某些时候，工作还是需要完成。 如果你想成功，那么无论如何，它都会让你更好地适应这种场合。这意味着学习如何应对挑战并提供有价值的结果。 由于这种情况经常发生在我身上，所以即使在我不喜欢的情况下，我已经抓住了五个最好的策略来完成惊人的工作。 1.轻松开始 一个非常大的项目曾经难倒了我。如果项目有很多任务，我不知道该怎么做或者看起来真的很难，我甚至开始拒绝，因为我对范围之大如此不知所措。 当然，这意味着我拖延了，直到完成项目只剩下最少的时间。然后我最终会疯狂地工作很长时间，有时我必须进行编码“工作”，但是还是没有准备好，没有进入黄金时间，这是超级压力。 这是我职业生涯早期最大的障碍之一：我很难开始一个项目。 我发现，如果我让开始的过程变得更容易，那么令人生畏的项目的前几步变得更加稳固。一旦我采取了几个步骤，继续前进就容易得多。 我的解决方案是通过将项目转化为尽可能多的微小步骤来实现项。这样我就可以获得一些非常轻松的胜利。例如，每个步骤都是一项任务，例如“在Google上搜索______”或“与______进行对话”。 从你的待办事项列表中删除一些东西可以让你的大脑获得快乐的小多巴胺，即使任务很小 - 它可以保持你的动力和你的借口。 尝试将您的下一个项目分成尽可能小的增量。每一步都应该非常小（我尝试的是15分钟或更短的任务）并且很容易完成，这样你就可以获得胜利！ 你必须克服惯性。小胜加起来并且更容易做到这一点。 2.保留每个项目的日历时间 在日历上留出时间专门用于处理您无法启动的任务。像对待任何其他约会一样认真对待它。你必须出现在约会上，你必须在该项目上工作。 预留一定时间的准备进度 - 至少30分钟到一小时。这种策略对忙碌的人或经理来说至关重要。如果你没有安排时间做有意义的战略工作，你的时间将充满战术任务。 如果您不想在约定时间完成任务，该怎么办？在您开始工作时设置计时器。将其设置为10分钟并告诉自己只有在计时器到时前才能停止工作。 在这10分钟内开始处理您为自己创建的微小步骤列表：google something; 建立你的项目; 发一封电子邮件; 审查一份文件。 几乎总是，采取这些微小步骤中的一个或两个将使你的大脑工作，并继续前进将更容易。你完成一项任务，将其从列表中删除，然后再执行另一项任务。您的计时器将持续10分钟，您将继续前进，因为现在您正在参与该项目。 如果你在10分钟后真的没有参与其中（虽然这很少发生在我身上），那就让自己休息一下吧。但是阻止你日历上的另一段时间很快回来。 3.让其他人参与进来 有时，让自己做某事的最好方法是让自己对另一个人负责。 根据美国培训与发展协会的一项研究，1个如果与其他人交互的人有65％的机会完成目标。如果您承诺与该人进行特定的责任预约，则该数字将达到95％。 我们的大脑有点不想让别人失望。如果某人同意帮助您实现目标而投资于您，那么您就会为实现这一承诺而努力。 有几种方法可以做到这一点： •与您的经理一起设定截止日期，以确定项目的某些方面是否完整，并安排定期检查状态。 •在一部分项目上寻求帮助。在另一个人的帮助下减少您的工作量，您可以完成项目的其他部分。设定一个时间与您的帮助者会面以合并最终结果。 •与同伴一起制定重复日期以协同工作。例如，如果您的任务是运行一系列繁琐的测试，而您宁愿推迟测试，请设置一段时间以后再完成它们。 •拥抱敏捷的scrum部分，每天与你的队友站起来。 当你面前有一个非常大的项目时，委派工作会特别有用。有时项目的范围太大，以至于很难开始; 如果您可以向团队寻求帮助来解决某些项目，那么您可以将精力集中在更易于管理的工作量上。 4.说出来
中断就是系统正在处理某一个正常事件，忽然被另一个需要马上处理的紧急事件打断，系统转而处理这个紧急事件，待处理完毕，再恢复运行刚才被打断的事件。 无论在单片机开发还是嵌入式开发中，中断都是一个非常重要的概念。而重要的原因，是中断的概念符合我们普世生活的场景。 你正在上班努力编程，却有一通电话打了进来，而不得不停止工作，接通完电话后，发现只是外卖到了楼下，这时候你又恢复到工作的状态，这是短期中断。 你本科毕业，因为第一年的工作经验的优先级高于考研所以你去找了份工作，干了一年后，去考研，回到学校继续学习，对你的学业来说，这也是中断，无非是中断处理时间长而已。 本文将会介绍嵌入式开发中，中断管理的概念，及基于RTOS的一些例子。
dropout可以让模型训练时，随机让网络的某些节点不工作（输出置零），也不更新权重(但会保存下来，下次训练得要用，只是本次训练不参与bp传播)，其他过程不变。我们通常设定一个dropout radio=p，即每个输出节点以概率p置0（不工作，权重不更新），假设每个输出都是独立的，每个输出都服从二项伯努利分布p(1-p),则大约认为训练时，只使用了(1-p)比例的输出，相当于每次训练一个子网络。测试的时候，可以直接去掉Dropout层，将所有输出都使用起来，为此需要将尺度对齐，即比例缩小输出 r=r*(1-p)。
本文档通过一些探索性数据分析来制定河流的评级曲线和流量预测。目的是利用 (1) 在底部安装单元的定期部署期间测量的瞬时流量和 (2) 来自长期部署在河流中的水位数据记录器的瞬时深度测量，以创建和更新评级曲线。额定曲线将用于计算 HOBO 压力传感器部署期间（大约 1 年）的流量。所得数据将用于创建和验证河流 10-15 年期间的回归和 DAR 流量估计。
机器学习很复杂。你可能会遇到一个令你无从下手的数据集，特别是当你处于机器学习的初期。 在这篇文章中，你将学到一些基本的关于建立机器学习模型的技巧，大多数人都从中获得经验。这些技巧由Marios Mic
在上篇文章末尾，我发起了一项投票，调查读者对于人工智能的兴趣程度。调查结果如图所示：
记得博主以前被问到 CPU 负载如何才算高的时候，出过一次糗，具体就不记录了。。。在网上找了一篇比较详细的 Linux 下的 CPU 负载算法教程，科普一下。不感兴趣，或看不懂的朋友无视即可，不必浪费时间哈。 ---- 昨天查看 Nagios 警报信息，发现其中一台服务器 CPU 负载过重，机器为 CentOS 系统。信息如下： 2011-2-15 (星期二) 17:50 WARNING - load average: 9.73, 10.67, 10.49 还有前两个小时发出的警报信息： 2011-2
谷歌大脑工程师Eric Jang近期体验了Snapchat的性别交换滤镜并写了一篇体验文章，AI研习社 将这篇文章编译如下。
介绍 培养深度工作的习惯，关键在于越过良好的意图，在工作生活中加入一些特别设计的惯例和固定程序，使得进入并保持高度专注状态消耗的意志力最小化 比如每天下午安排特定的时间或安静的场所用于完成深度任务，就只需很少的意志力便能启动工作并保持下去。从长远看，你会因此更成功地实现深度工作 介绍的几种策略可以看作惯例和固定程序的弹药库，根据有限意志力的科学设计，旨在最大限度地实现日常安排中的持续深度工作 选定你的深度哲学 介绍 著名的计算机科学家唐纳德·克努特（Donald Knuth）很关注深度工作。他在个人网站上这
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解决痛点：“还有一个月就春节了，老板希望预测春节的订单量，该如何预测呢？”本文以预测的价值为出发点，和大家分享不同场景所适用的预测方式，并着重介绍一种容易理解且精准度较高的预测模型 - Prophet。
答案：assign out = (in&(a^b))|(~in&{in[6:0],1’b0});
单台机器的下JMeter启动较大线程数时可能会出现运行报错的情况，或者在运行一段时间后，JMeter每秒生成的请求数会逐步下降，直到为0，即JMeter运行变得很“卡”。
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