随着当今计算机网络技术的发展，Web技术由于其良好的跨平台特性，其对于更新迭代较慢的工控行业的影响也越来越大。包括西门子在内的工业自动化巨头都将Web技术融入到自身最新控制系统中: WinCC Unified PCS7 neo等。但是在传统的SCADA系统中，往往对于最新的Web技术的兼容性不够理想。例如西门子公司的Wincc软件，由于强大的功能和可扩展性，在工控行业应用广泛，笔者在最近的项目中就遇到一个问题，因为某品牌称重模块的参数设置和校准是通Web页面来实现的，但是在用Wincc的WebBrowser Control控件时经常会遇到一个问题，那就是新打开网页的时候经常会报浏览器脚本执行错误，客户不接受系统有报错显示，所以必须想办法给予解决。通过查询相关资料得知，Wincc的WebBrowser Control控件因为采用的旧的IE内核的原因，对于JS脚本兼容性不够好。
生存数据就是关于某个体生存时间的数据。生存时间就是死亡时间减去出生时间。例如，以一个自然人的出生为“出生”，死亡为“死亡”。 那么，死亡时间减去出生时间，就是一个人的寿命，这是一个典型的生存数据。类似的例子，还可以举出很多。所有这些数据都有一个共同的特点， 就是需要清晰定义的：出生和死亡 。如果用死亡时间减去出生时间，就产生了一个生存数据。因为死亡一定发生在出生的后面，因此，生存数据一定是正数。 因为，从理论上讲，出生死亡时间都可能取任意数值，因此 生存数据一定是连续的正数。
大家好，这次给大家分享一篇2020年1月发表在Int. J. Biol. Sci.杂志上的文章，即时影响因子5.03。本文主要是研究与食管癌预后相关的7-mRNA，同样是一篇预测模型的文章，下面一起来看一下这篇文章！
图形后处理有一种操作称为 Dithering(抖动),所谓 Dithering,就是一种能够在较小色彩空间上"模拟出"较大色彩空间的图像处理方法,说的有些抽象,我们来举个例子:
基础的room库的使用可以参考本篇文章：Android Jetpack 之 room库 (zinyan.com)
接上文，Kaplan-Meier曲线有助于可视化两个分类组之间的生存差异，当你设置参数pval = TRUE时，可以获得的对数秩检验值有助于探讨不同组之间的生存率是否存在差异。 但这并不能很好地评估连续性定量变量的对生存的影响。比如你的某一个node属性取值范围是0-33，这将导致生存曲线图上出现33条生存曲线。如果遇到分组过多或者想要评估多个变量如何协同以影响生存。 例如，比如当希望同时检查种族和社会经济状况对生存的影响时就可能需要换种生存分析方法。
前段时间我踩过一个坑：在mysql8的一张innodb引擎的表中，加了唯一索引，但最后发现数据竟然还是重复了。
与完全数据相反，如果在研究结束的时候，研究对象发生了研究之外的其他事件或生存结局，无法明确的观察记录到发生终点事件的生存时间，我们把这种类型的数据称之为删失数据，或不完整数据（Incomplete data）。
群聊是多人社交的基本诉求，一个群友在群内发了一条消息，期望做到： (1)在线的群友能第一时间收到消息； (2)离线的群友能在登陆后收到消息； 群消息的实时性、可达性、离线消息的复杂度，要远高于单对单消息。 常见的群消息流程如何？ 群业务的核心数据结构有两个。 群成员表： t_group_users(group_id, user_id) 画外音：用来描述一个群里有多少成员。 群离线消息表： t_offine_msgs(user_id, group_id, sender_id,time, msg_id, msg
不行。存储在数据库的数据面临很多威胁，有应用程序层面、数据库层面的、操作系统层面的、机房层面的、员工层面的，想做到百分百不被黑客窃取，非常困难。
今天给大家讲讲面试过程当中最长遇到的窘境，也是最能体现一个候选人临场应变能力的地方，那就是当我们在面试的过程当中，遇到的问题回答不上来的时候，该怎么办？
在比较性的纵向临床研究中，主要终点往往是发生特定临床事件的时间，如死亡、心衰住院、肿瘤进展等。_风险_比例估计值几乎被常规用于量化治疗差异。然而，当基础模型假设（即比例危害假设）被违反时，这种基于模型的组间总结的临床意义可能相当难以解释，而且很难保证模型的建立在经验上的正确。例如，拟合度检验的非显著性结果并不一定意味着_风险_比例假设是 "正确的"。基于限制性平均生存时间（RMST）的组间总结指标是_风险_比例或其他基于模型的措施的有用替代方法。本文说明了如何使用该包中的函数来比较两组限制平均生存时间。
对于寿命数据的分析，在生物学和医药学中是非常重要的话题。除此之外，在工程应用中的可靠性分析中也非常重要。寿命数据往往是高度非正态数据，因此使用标准的线性模型可能会有很多问题。
什么是中断？ 在Java中没有办法立即停止一条线程，然而停止线程却显得尤为重要，如取消一个耗时操作。因此，Java提供了一种用于停止线程的机制——中断。 中断只是一种协作机制，Java没有给中断增加任何语法，中断的过程完全需要程序员自己实现。若要中断一个线程，你需要手动调用该线程的interrupted方法，该方法也仅仅是将线程对象的中断标识设成true；接着你需要自己写代码不断地检测当前线程的标识位；如果为true，表示别的线程要求这条线程中断，此时究竟该做什么需要你自己写代码实现。 每个线程对象中都有
组织是人的集合，过程是人在处理。如果人的因素出现问题，那么过程就可能出现问题；而过程有问题，任务的完成就会大打折扣
在大家进行科研工作的过程中，拿到一个基因，获取表达量后，总要先与预后来一波分析。分析过程中势必会涉及到分组，说到分组，肯定是老生常谈的以中位值，平均值，抑或是3分位数来进行。但是如果这样分组后预后依旧没有意义呢？就能说这个基因的表达与预后就真的没有关系嘛？
【需求缘起】 之前的文章更多的聊了单对单的消息投递： 《微信为什么不丢消息？》 《http如何像tcp一样实时的收消息？》 群聊是多人社交的基本诉求，不管是QQ群，还是微信群，一个群友在群内发了一条消息： （1）在线的群友能第一时间收到消息 （2）离线的群友能在登陆后收到消息 由于“消息风暴扩散系数”的存在（概念详见《QQ状态同步究竟是推还是拉？》），群消息的复杂度要远高于单对单消息。群消息的实时性，可达性，离线消息是今天将要讨论的核心话题。 【常见的群消息流程】 开始讲群消息投递流程之前，先介绍两个群业
作者 | acco 译者 | 王强 策划 | 蔡芳芳 对许多 API 来说，Webhooks 是一种辅助手段。有了 Webhook 系统，系统 B 可以通过注册来接收有关系统 A 某些更改的通知。当系统 A 发生更改时，它通常以发出 HTTP POST 请求的形式将更改推送到系统 B。 Webhook 旨在消除或减少不断轮询数据的需求。但根据我的经验，Webhooks 也带来了一些挑战。 一般来说，你不能只依靠 Webhooks 来保持两个系统的一致性。我曾参与开发的集成最后都得通过轮询来增强 Webho
Java开发者对于面向对象编程思维与命令行编程思维的协调程度，取决于他们如下几种能力的水平： 1. 技巧(任何人都可以编写命令行形式的代码) 2. 教条(有的人使用“模式 - 模式”的方式，即模式无处不在，并以名字作为标识) 3. 情绪状况(在初期，真正面向对象形式的代码比起命令式代码会更加难懂。) 但是，当Java开发人员编写SQL语句时，一切都变得不同了。SQL是一种说明式语言，与面向对象思想和命令式思想无关。在SQL语言中，查询非常容易表达。但它也不是那么容易以最佳或最正确地方式编写出来。开发人
今天给大家讲讲面试过程当中最长遇到的窘境，也是最能体现一个候选人临场应变能力的地方，那就是当我们在面试的过程当中，遇到的问题回答不上来的时候，该怎么办。
https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/innodb-locking.html#innodb-shared-exclusive-locks
网上很多资料在描述Java内存模型的时候，都会介绍有一个主存，然后每个工作线程有自己的工作内存。数据在主存中会有一份，在工作内存中也有一份。工作内存和主存之间会有各种原子操作去进行同步。
上一篇文章我们讲解了 RavenDB 的安装以及示例数据库的创建，并且其中涉及到了 RavenDB Stuido 的使用，但是只是简单的讲解了一下。那么在这篇文章中我将带领大家来具体的学习 如何在 RavenDB Studio 中实现增删改查。
今天将聊的是每个用过Linux控制台的朋友都知道的一个存在：terminal的历史记录。关于它最常见的操作就是使用上下方向键进行历史命令的切换。刚接触命令行的同学会觉得这样就找到历史的操作真的非常棒。但是用的久了，会觉得每次上下键查看太烦人，甚至会有很多疑问和其他的一些需求。比如：
本系列文章将整理到我在GitHub上的《Java面试指南》仓库，更多精彩内容请到我的仓库里查看
我们先不讲算法的原理，也不讲一些七七八八的概念，因为对于初学者来说，看到这些术语和概念往往会很头疼。头疼也是正常的，因为无端突然出现这么多信息，都不知道它们是怎么来的，也不知道这些信息有什么用，自然就会觉得头疼。这也是很多人学习算法热情很高，但是最后又被劝退的原因。
R-Studio这个软件是Windows电脑和Windows服务器上都能运行的、可以恢复Windows文件系统的绝好软件，我试过了5种以上的恢复软件，就这个软件的恢复效率和结果最好。我先普及一些背景再介绍R-Studio怎么用。文档比较长，但是你看完的话肯定不虚此行。怕你看不完，我把最重要的一句话先说下，一旦发生误操作，赶快停下、关机，不要破坏原现场、不要破坏原现场、不要破坏原现场，先冷静下来然后仔细看完这篇文档。(建议先收藏，文档用时方恨没收藏，我保证不删除)
看到标题，有的童鞋心中暗想“数据删除有什么可提的呢？不就是执行个delete语句吗？有什么难的呀？”其实呢数据删除没有你想的这么简单，一般情况下公司会明确的要求数据只能逻辑删除，不能物理删除。那什么优势逻辑删除，什么又是物理删除呢？
本文我们分享两个知识点，算是PHP编程中的稍微高阶一点的用法，一般不会用到。可是有了这个思路之后，你对于自己的冗余代码，应该会有想法了。
之前我们已经讲到了，Android 8.0系统最主要需要进行适配的地方有两处：应用图标和通知栏。在上一篇文章当中，我们学习了Android 8.0系统应用图标的适配，还没有看过这篇文章的朋友可以先去阅读 Android应用图标微技巧，8.0系统中应用图标的适配 。
要说清终端是什么，我们先来看看操作系统的组成。简化来说，操作系统分为两个部分，一部分称作内核，另一部分成为用户交互界面。内核部分负责系统的全部逻辑操作，由海量命令组成，这一部分是系统运行的命脉，不与用户接触；交互界面则是开机之后所有我们所看到的东西，比如窗口，软件，应用程序等等。
本章将介绍路由的通信原理，主旨是让大家理解路由的过程，而实验是次要的。在实际生产环境中，都使用的是企业级路由器，不会使用windows或Linux主机做路由用，所以读者应该把握好学习重点，更多的去思考通信原理。
地址 | https://www.zhihu.com/question/22334626/answer/103835591
大家在协同开发的时候应该都有这样的经历，有的时候我们的功能开发了一半，因为某些原因我们想要checkout到其他的分支上查看代码或者是执行某个工作。但是如果我们直接执行checkout，git会禁止我们的行为。
如图所示，R1，R2，R3为模拟的路由器，A，B为两个主机。配置IP也在图中有所说明。
蓝图的基本设想是当它们注册到应用上时，它们记录将会被执行的操作。 当分派请求和生成从一个端点到另一个的 URL 时，Flask 会关联蓝图中的视图函数。
环形缓冲区通常有一个读指针和一个写指针。读指针指向环形缓冲区中可读的数据，写指针指向环形缓冲区中可写的缓冲区。通过移动读指针和写指针就可以实现缓冲区的数据读取和写入。在通常情况下，环形缓冲区的读用户仅仅会影响读指针，而写用户仅仅会影响写指针。如果仅仅有一个读用户和一个写用户，那么不需要添加互斥保护机制就可以保证数据的正确性。如果有多个读写用户访问环形缓冲区，那么必须添加互斥保护机制来确保多个用户互斥访问环形缓冲区。
受试者2、3、5、6、8、9和10 在10年时都是无事件的。受试者4和7 在10年之前发生了该事件。主题1 在10年之前已被审查，因此我们不知道他们是否在10年之前有此事件-我们如何将该主题纳入我们的估计中？
生存分析是一种回归问题（人们想要预测一个连续值），但有一个转折点。它与传统回归的不同之处在于，在生存分析中，结果变量既有一个事件，也有一个与之相关的时间值，部分训练数据只能被部分观察——它们是被删失的。本文用R语言生存分析晚期肺癌患者数据
SMTP(SimpleMail Transfer Protocol) 即简单邮件传输协议，正如名字所暗示的那样，它其实是一个非常简单的传输协议，无需身份认证，而且发件人的邮箱地址是可以由发信方任意声明的，利用这个特性可以伪造任意发件人。
本文我们一起来看看，MySQL 在崩溃恢复过程中都干了哪些事情，Redo 日志又是怎么大显身手的。
人类总是痴迷于“算命”。无论是中国文化中的“算命”，还是西方文化中的“占星术”，都显示出人们对此的热情。在这一部分，我们将讨论另一种科学的“算命”。 该模型将用于评估患者的预后。作为一名肿瘤科医生，在临床实践中你将面临癌症患者提出的诸如“我能活多久”之类的问题。这是一个令人头痛的问题。大多数情况下，我们可以根据相应疾病的临床分期来判断患者的中位生存时间。实际上，临床分期是我们对这些患者进行生存预测的基础，换句话说，临床分期就是“预测模型”。我们根据患者的临床分期用中位生存期来回答这个问题。但是，这样做可能会引出新的问题，因为用一群人的中位生存期来预测特定个体的生存时间可能并不那么准确，无法判断该特定个体的预后是更好还是更差。
原子性的问题是因为线程切换,如果能够禁用线程那不就可以解决问题了吗，而操作系统做线程切换是依赖CPU中断,所以禁止CPU发生中断就可以禁止线程切换
记录头信息里面有很多属性，最容易理解的就是next_record指针，单链表都会有next指针，这样才会找得到下一个结点，这对于页中的每条记录也是一样，上一条记录需要知道下一条记录在哪里。
本章主要是对上一篇文章讲的垃圾回收机制的扩展，垃圾回收其实本身是有很多可以优化的点的，本章就进行对这些优化点进行介绍。
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