【导语】据了解，全球有 30 亿台智能手机和 70 亿台边缘设备。每天，这些电话与设备之间的交互不断产生新的数据。传统的数据分析和机器学习模式，都需要在处理数据之前集中收集数据至服务器，然后进行机器学习训练并得到模型参数，最终获得更好的产品。
谷歌作为联邦学习的提出者，在其深度学习框架TensorFlow的基础上开发出了一套联邦学习的框架Tensorflow Federated（后文简称TFF）。TFF是一个开源框架，用于机器学习和其他分散数据计算，其开发旨在促进联邦学习的研究。
WDM （Wavelength Division Multiplexing）技术是通过在光纤中传输多个不同波长的光信号来扩大光纤传输带宽并提高网络传输能力的一种技术，而TFF(薄膜滤波)和AWG（阵列波导光栅）则是两种常用的WDM技术。
这种谷歌于2017年打造的机器学习新形式，在2019年成为全球AI第一大厂频频强调的潮流、方向和未来。
今天凌晨，TensorFlow开发者峰会（TensorFlow Dev Summit 2019）在美国加州桑尼维尔市Google Event Center举行，此次峰会是第三届，据媒体称这次的规模比前两次都要大。
常用的WDM波分复用技术：介质薄膜滤波器TFF（Thin Film Filter）、阵列波导光栅AWG
目前已知WDM波分复用技术有很多种，如：FBT (熔融拉锥，Fused Biconical Taper)、FBG(光纤布拉格光栅，Fiber Bragg Grating)、TFF (薄膜滤波， Thin Film Filter)、AWG (阵列波导光栅， Arrayed Waveguide Grating)、EDG (刻蚀衍射光栅，Etched Diffraction Grating)、MZI (马赫-曾德干涉，Mach-Zehnder Interferometers)、MRR (微环谐振器型， Micro Ring Resonator)。其中TFF和AWG是最常用的两种WDM技术。本文介绍一下TFF型WDM器件的结构组成。
https://github.com/nowsyn/DVM https://arxiv.org/abs/2104.11208 视频demo链接：https://www.bilibili.com/video/BV1F44y1B7Nd 本文来源：https://mp.weixin.qq.com/s/XFnUeaXErTgGDGjjn-pQ4Q
我们知道，光纤通信是技术是实现互联网并改变世界的关键技术之一，光纤通信的一个优势是可以在一根光纤中同时传输数十个波长，称作波分复用（WDM）。WDM传输的基本元件是光学滤波器，可通过光纤熔融拉锥（FBT）、薄膜滤光片（TFF）、阵列波导光栅（AWG）和光学梳状滤波器等技术实现。TFF和AWG是最常用的两种WDM技术，本文讨论基于TFF的WDM器件。
网络提供商一直面临着如何应对不断扩大的带宽需求，维护随着倍增光纤容量带来的更多服务数量和用户端点，WDM波分复用技术的应用是除了增加铺设光缆之外的另外一种解决方案。对已建的光纤系统，WDM波分复用技术可进一步增容，实现多个单向信号或双向信号的传送而不需要对原系统进行大的改动，具有灵活性。在骨干网及长途网络中广泛应用之外，基于CWDM和FOADM（固定光分插复用器）的波分复用技术也同时在城域网开始得到应用。WDM的特点和优势也在CATV传输系统中表现出广泛的应用前景。即将到来的5G应用促进全光网的升级，作为全光网中的关键部分，ROADM市场有望迎来快速增长，特别是在城域网中的应用。
自 2015 年开源以来，TensorFlow 得到了越来越多开发者的认可，成为了当前最受欢迎的深度学习框架之一。据现场介绍，目前为止 TensorFlow 已经被下载超过 4100 万次、提交 5 万多次代码更新、1800 多位贡献者。
随着深度学习的发展，深度神经网络被应用于抠图技术中，从深度网络提取的高层语义特征能够从复杂场景中准确区别前后背景，从而极大地提升了抠图效果，基于深度学习的图像抠图技术也因此成为主流的图像抠图技术。近年来，短视频的大热进一步催生了更复杂的视频抠图的需求，如何提升视频抠图效果也成为了时下的重要课题之一。
也就是说，只要是多分组，就涉及到多次差异分析，而且多分组意味着样品数量肯定不少，这样的话，在这个表达量矩阵里面，不同基因之间可以计算合理的相关性， 就可以根据基因之间的相似性进行基因划分为不同的模块了。
光模块的传输距离分为短距、中距、长距。通常短距离传输是指2km以下的传输距离，中距为10-20km。≥30km的则为长距离传输。根据不同的传输距离，光模块类型分为SR（100m）、DR（500m）、FR（2km）、LR（10 km）、ER（40 km）、ZR（80 km）几种。
博客改了一下字体，字体放在了腾讯OSS里，好家伙，这下肯定比把字体文件放本地好多了，下面简单记录一下改字体的过程，其实不复杂，就是在那个字体跨域废了点时间，主要还是我菜，但是经过折腾后发现，还是把选择把字体文件存在github仓库里比较好，各位自行选择吧。
参考我前面介绍过 CNS图表复现08—肿瘤单细胞数据第一次分群通用规则，这3大单细胞亚群构成了肿瘤免疫微环境的复杂。比如 Clin Cancer Res 2021; 的文章《Spatially Distinct Reprogramming of the Tumor Microenvironment Based On Tumor Invasion in Diffuse-Type Gastric Cancers 》，就是如此的第一层次降维聚类分群：
为啥叫傻瓜式fuzzing呢，可能我觉得吧，一步一步从最初始的部分去探索和研究将会很好玩，不过有时候也会很难（遇到问题的时候），但是解决每一个问题都会有小小的成就感，继续激励前行，坚持下去总会有收获的，我会把我对fuzzing的探索与研究做成一系列的paper，希望大家同样觉得很好玩，have fun。
在上一篇文章中"介质薄膜滤波器TFF”"，我们讨论了介质薄膜滤波器TFF在波分系统中的分合波功能，今天我们将深入探索另一种同样具有此类功能的重要器件——光纤布拉格光栅（Fiber Bragg Grating, FBG）
肿瘤/癌症方向一直是空间转录组发文章的“大户”。所以今天来捋一捋空间转录组在这个方向上的用法。
不利于网站速度优化，cos，oss非常耗费流量，早上一起来可能不注意一套房子就没了
我们知道，DWDM技术可以在单根光纤中传输数十个波长，大大扩充了光纤通信系统的传输容量。DWDM系统中最早采用的波分复用/解复用模块是基于介质膜滤光片TFF的，如图1和图2所示。这两种都是串联结构，不同波长在模块中经历不同数量的器件，产生不同的功率损耗。随着端口数增加，DWDM模块的损耗均匀性劣化。同时，在最后端口产生的最大损耗是制约端口数量的另一个因素。因此，基于TFF技术的DWDM模块，其信道数通常不超过16。
猫眼的字体加密相信大家都很熟悉，每一个分析字体加密的博主都会写一次字体加密，没写过至少也会做过。
import javax.xml.parsers.DocumentBuilder;
对于css样式不熟练的我发现uni-app的demo中有很多类似uni-row的样式，不过需要先引入到自己的项目中。下面为具体步骤
TAP主要安装于光纤网络中的两个或多个点之间提供实时网络信号监控报告功能。TAP一般有两种不同的类型，有源TAP和无源TAP。无源TAP是一种不需要电源的纯无源器件。它在企业数据中心中更为常见，用于创建网络可视性和增强网络安全性。无源TAP主要有两种技术方法：采用FBT(熔融拉锥)或TFF(薄膜滤波器)。
既然这么多的网站都采用了字体加密，那么它一定是一个有效的反爬手段，作为爬虫工程师我们应该如何应对呢？
问题分析 1. 两台服务器收到告警，top 查看进程发现如下可疑进程 # top PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND 19078 vmuser 20 0 680232 14284 1032 S 342.8 0.1 1583:11 md 501 vmuser 20 0 32348 3264 760 R 55.9 0.0 2172:49 [at
上一篇文章写了xml文件4种读取方式，本篇文章将简介使用四种方式对xml进行写入。
1969 gml(通用标记语言) [主要的目的是要在不同的机器进行通信的数据规范]
导出数据的应用框架，通常对于具体的导出内容和格式是有要求的： 分成三部分，文件头、文件体、文件尾 文件头：分公司编号、导出数据的日期，对于文本格式，中间用逗号分离 文件体：表名称，然后分条描述数据。。。。 文件尾：输出人 不管是输出文本文件，还是输出XML文件，步骤基本一致 先拼接文件头的内容 然后拼接文件体的内容 在拼接文件尾的内容 最后把拼接好的内容输出去成为文件
参考我前面介绍过 CNS图表复现08—肿瘤单细胞数据第一次分群通用规则，这3大单细胞亚群构成了肿瘤免疫微环境的复杂。比如 EMBO Mol Med (2021) 的文章《 Mitogen-activated protein kinase activity drives cell trajectories in colorectal cancer 》，就是如此：
目前HTTP/2.0（简称h2）已经在广泛使用（截止2018年8月根据Alexa流行度排名的头部1千万网站中，h2占比约29%,https://w3techs.com/technologies/details/ce-http2/all/all）。写此文章的目的是：h2作为较新的技术，并逐渐占有率广泛，虽然目前有更新的QUIC，但其实现思路类似于h2。颠覆以往的HTTP/1.x，H2的创造性的技术值得我们细细品味。此篇文章根据笔者在h2开发经验和思考，向你介绍全面的h2知识以及是非功过。本篇更注重于帮助读者理解h2的设计思路、亦可作为一篇RFC导读或者总结。
用的是antd官方带的antd icon组件, 组件中的代码是这样写的: /** * Created by apple on 2017/12/30. */ import React from 'react'; import { Icon, Grid } from 'antd-mobile'; const list = [ 'check-circle', 'check', 'check-circle-o', 'cross-circle', 'cross', 'cross-circle-o',
在万能的链接里下载kindle-fonts-4.4.N-k3.zip，update后kindle里出现linkfonts/fonts，这里就是存放字体的位置，字体格式需用.ttf。
/** * 创建xml文件、解析与生成xml文件 * @param args */ public DocumentBuilder getDocumentBuilder(){ // 创建一个DocumentBUIDERfACTORY的对象 DocumentBuilderFactory def = DocumentBuilderFactory.newInstance(); // 创建一个DocumentBrilder对象 DocumentBuilder db = null; try { db = def
零、前言 Xml是一种应用广泛的标记语言，我们常见的html便是它的子集。形如：<XXX>xxx</XXX>组成的闭合标签 安卓的res目录下的xml想必大家都是否熟悉，它们最终都是在代码中被读取并解析发挥效果的 安卓的SharedPreferences是以Xml的形式存储数据的，就连AndroidManifest注意一看也是Xml 可以说xml涉及到了安卓的很多方面，我们并不陌生，Xml最大的好处就是解耦，容易复用和更换 安卓的Xml解析有Pull解析、Sax解析和Dom解析，这篇说Dom解析与
胃癌的异质性是治疗中的一大阻碍，作者拿到了31位包含各个临床分期和组织学分型的胃癌患者，并取得了48份标本，构建了一个全面的胃癌单细胞图谱(多达200,000个以上细胞)。鉴定了34个不同的细胞谱系状态，包括一种新的罕见细胞群。发现弥漫型胃癌中，浆细胞比例的增加与上皮细胞表达的KLF2相关，INHBA在癌症相关成纤维细胞 (CAF) 特定亚型中具有一定作用。另外还是要患者来源的类器官(PDOs)和原发性肿瘤的单细胞数据对比说明了谱系之间、谱系之内的相似性和差异性。
所以，现在很容易看到动辄几百个样品的单细胞课题，比如2021年初的来自中国39家研究所和医院的研究人员携手合作，深入分析了新冠病毒（SARS-CoV-2）感染后的免疫反应。他们对来自196例新冠肺炎（COVID-19）患者及对照的284个样本（总共146万个细胞）进行了单细胞RNA测序，发表于Cell主刊，题目为“COVID-19 immune features revealed by a large-scale singlecell transcriptome atlas**”。又或者是2023年9月的题为“An invasive zone in human liver cancer identified by Stereo-seq promotes hepatocyte–tumor cell crosstalk, local immunosuppression and tumor progression”的研究论文，利用Stereo-seq和scRNA-seq两种技术，其中仅仅是Stereo-seq就有共计98张切片，如果市场价5万，这个就是500万经费啦，当然了，真实收费可能是一两万就足够了，即使是这样的内部价也是一两百万科研经费哦。
0x01 前言 前两天在百家号上看到一篇名为《反击爬虫，前端工程师的脑洞可以有多大？》的文章，文章从多方面结合实际情况列举了包括猫眼电影、美团、去哪儿等大型电商网站的反爬虫机制。的确，如文章所说，对于一张网页，我们往往希望它是结构良好，内容清晰的，这样搜索引擎才能准确地认知它；而反过来，又有一些情景，我们不希望内容能被轻易获取，比方说电商网站的交易额，高等学校网站的题目等。因为这些内容，往往是一个产品的生命线，必须做到有效地保护。这就是爬虫与反爬虫这一话题的由来。本文就以做的较好的“猫眼电影”网站为例，搞定
作者：AI前线 数据里蕴含着价值。在人工智能时代，机器学习尤其深度学习模型的获得需要大量的训练数据作为前提。但是在很多业务场景中，模型的训练数据往往分散在各个不同的业务团队、部门、甚至是不同的公司内的。由于用户隐私，这些数据无法直接使用，形成了所谓的“数据孤岛”。近两年，联邦学习技术 (Federated Learning)迅速发展，为跨团队数据合作，打破“数据孤岛”提供了新的解决思路，并开始从理论研究迈向批量应用的落地阶段。本文系统的介绍了联邦学习的发展历程以及业界情况，并重点介绍了TEG数据平台
通过nginx请求websocket的时候需要修改配置文件，对于websocket请求需要特殊处理一下，需要在conf配置文件中添加一些配置：
React-Native设置自定义字体文件 今天主要说说如何通过字体文件加载应用中的一些图标 首先推荐一个网站iconfont-阿里巴巴矢量图标库，这里有海量的图标，可以下载你想要的各种矢量图标，你也可以在注册并登陆账号后，把自己想要的图标打包、下载为文件 A.关于<Text>组件 通过fontFamily可以指定<Text>显示的字体文件，下文将详细说明 B.代码 C.效果图 用字体文件加载图标 现下面说重点 A.从阿里巴巴矢量图标库中选择适合的图标，并打包下载 B.下载后得到如下文件，iconfo
明敏 衡宇 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 刚刚，KDD 2022所有奖项正式对外公布！ 作为数据挖掘、知识发现领域的最高学术会议，每年KDD奖项花落谁家都会引发学界热烈讨论。 今年，中国团队的表现依旧令人瞩目。 清华裘捷中获得博士论文奖亚军，成为亚洲高校首位获得者。 阿里巴巴达摩院智能计算实验室，获得应用数据科学方向最佳论文奖，是中国工业界研究团队首次独立获得这一奖项。 论文提出了一个面向联邦图学习的库FederatedScope-GNN。 主办方SIGKDD评价其“推动了联邦图学习的
文章标题：《Resolving the difference between left-sided and right-sided colorectal cancer by single-cell sequencing》
前列腺癌（PCa）是男性中最常见的癌症，尽管筛查中约40％的PCa是惰性的，但晚期PCa的5年生存率仅为29％。PCa具有复杂的疾病谱，从临床惰性到具有高度异质性的侵袭性亚型，因而临床上需要根据生物标志物和影像学检查来考虑疾病是否可能进展，当前的标准化治疗（SOC）中基于血清PSA的前列腺癌筛查会导致较高的假阳性、活检并发症和过度诊断，最终导致过度治疗。作者希望以蛋白组学研究来鉴定用于早期检测侵袭性PCa的蛋白标志物，以提高现有预后模型对患者进行风险分层的能力。
使用 Windows 的童鞋，大家估计都用惯了默认的微软雅黑字体，字体本身也很不错，但使用久了也该换个别的字体了，换个字体换个心情嘛。
WDM波分复用技术提供了一种经济高效的解决方案，无需在现有光纤网络中部署额外的光纤即可增加网络容量。 CWDM 和 DWDM 是两种主要的 WDM 技术，具有不同的波长模式、功能、成本和应用。
当地时间 5 月 7 日上午（北京时间 5 月 8 日凌晨一点），一年一度的 Google I/O 开发者大会如期而至。今年也是 Google 旗帜鲜明推行 “AI First” 战略的第四个年头。
关键帧的周期，也就是两个IDR帧之间的距离，一个帧组的最大帧数，一般而言，每一秒视频至少需要使用 1 个关键帧。增加关键帧个数可改善质量，但是同时增加带宽和网络负载。
federated learning是一种训练数据去中心化的机器学习解决方案，最早于2016年由谷歌公司提出，目的在于通过对保存在大量终端的分布式数据开展训练学习一个高质量中心化的机器学习模型，解决数据孤岛的问题。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
