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如何将"O()“从症状中移除

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程序员进阶之算法练习（八十八）- CF883

题目链接题目大意：在地面上有n个点，点都在同一条垂直地面的线上面，每个点的高度为a[i]；每个点有一条绳子，绳子长度为b[i]，一端连着点，一端连着小球（每个点相连的小球是同一个）；

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ODIR2019——北京大学“智慧之眼”国际眼底图像智能识别竞赛

医疗一直是人工智能研究最为热门的领域之一。随着近几年人工智能技术的飞速发展，如何将最先进的技术有效的应用于临床领域，获得了更多的关注。数据、算法、计算力、专业性四大要素促进着医疗人工智能的发展。由北京大学主办、北京大学健康医疗大数据国家研究院和北京大学人工智能研究院承办、上工医信和北京大学信息技术高等研究院协办的“北京大学国际眼底图像智能识别竞赛 ”，是国内首次面向国际举办的眼科疾病智能识别竞赛。上工医信将为参赛者提供5000组包含患者的性别、年龄、双眼彩色眼底照片和医生的诊断关键词等的结构化脱敏后眼科的数据集。该数据集来自于在合作医院及医疗机构进行眼健康检查的患者们。基于这个数据集，参赛者将会有一个现实的临床环境中进行眼科疾病识别比赛。本次比赛旨在为有志于医疗人工智能产品开发的潜在人才提供一个同台竞技的机会，并从中发现和选拔优秀的创新型人才，促进我国医疗人工智能在视网膜图像分析领域的应用。

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发生了这么多事的三星，正用VR来减轻他人的伤痛

上周五，韩国首尔法院批准了对三星掌门人李在镕逮捕请求。在这之前，李在镕就曾被爆出卷入朴槿惠“闺蜜干政”事件，并面临贪污、贿赂和伪证等多项指控。支持三星的人都不免感叹，三星近来真是流年不利。先是旗舰机三星Note 7刚问世就炸机导致将近300万台手机被召回，上月其位于天津的电池工厂又发生了火灾事故。在韩国国会通过“提高企业活力特别法”推进企业并购的当下，不知三星的低迷是否会让其成为这场游戏的输家。然而，三星本身依然心态平和，并试图用稳打稳扎的方式一步步努力做好自己的产品。前段时间，三星刚达成了与Appli

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混合图形模型MGM的网络可预测性分析

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tomcat在eclipse中启动成功，主页却打不开

tomcat在eclipse中启动成功，主页却打不开症状： tomcat在eclipse里面能正常启动，而在浏览器中访问http://localhost:8080/不能访问，且报404错误。同时其他项目页面也不能访问。关闭eclipse里面的tomcat，在tomcat安装目录下双击startup.bat手动启动tomcat服务器。访问htt://localhost:8080/能正常访问tomcat管理页面。症状原因： eclipse将tomcat的项目发布目录（tomcat 目录中的

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R语言混合图形模型MGM的网络可预测性分析|附代码数据

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干货 | 行业智能客服构建探索

戴祥鹰，就职于携程数据智能部。此前先后供职于腾讯、百度，主要从事搜索、推荐、知识图谱、自动问答等相关工作。硕士毕业于哈尔滨工业大学。本文为作者加入携程前所做项目工作的经验总结。

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【笔记】算法OJ 杂记C++ Java 容器使用

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一文搞懂 Java 中的内存泄漏（Memory Leak）

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［译］大数据助我们走进自闭症患者的世界

翻译：孙沁(Kiki) 校对：孙强作者：JennLonzer 摘自：http://nuviun.com 导读脑显像数据交换等大数据技术使全大脑研究成为可能。华威大学(University of Warwick)的大数据研究将自闭症患者和非自闭症患者人群的大脑差异区分开来。我女儿9岁的时候被诊断患有自闭症谱系障碍(autism spectrum disorder)。这么多年来，她一直被当作是一个古怪的，敏感的和天赋异秉的孩子。她的老师喜爱她。每个人都认她是快乐之源，除了和她亲近的人。拿到女儿诊断书

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新冠，两年！Science封面：是时候反思了

---- 新智元报道编辑：David 好困【新智元导读】距离2020年初，新冠疫情的爆发已经过去了两年多时间。这两年全球抗疫的经验教训，是时候总结一下了。 2年前，也就是2020年3月12日，世界卫生组织正式将新冠疫情升级为「大流行」（pandemic）。无症状传播让病毒可以逃脱检查，而随着年龄的增长，人体在病毒前也越发地无助。对于西方各国的政府来说，即便是国境线都无法遏制这种病毒。好在，病毒的基因组序列不仅被迅速破译，而且还发现了突刺蛋白结构。有了这些信息，科学家们便开始日以继夜地研

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WHO总干事《柳叶刀》发文力挺中国战疫科学家！Nature确诊标准大讨论

日前，医学顶刊《柳叶刀》的评论专栏刊登了世界卫生组织总干事Tedros Adhanom Ghebreyesus和世界卫生组织首席科学家Soumya Swaminathan写的一篇文章。

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李飞飞团队最新成果：通过口语和3D面部表情评估抑郁症严重程度

雷锋网按：本文作者Albert Haque, Michelle Guo, Adam S Miner和Li Fei-Fei。文章主要介绍了李飞飞团队的最新研究成果：一种基于机器学习的抑郁症症状严重程度测量方法，该方法使用了视频、音频和文本数据集，以及因果卷积神经网络模型，准确率超过80%。

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统计了1077个程序员的新冠感染情况

大家好，我卡颂。前几天在朋友圈发了个关于「程序员新冠感染情况」的问卷调查，共有1077位程序员朋友参与。下面是本次调查的一些结果。

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大脑和行为个体化模型的精神病学生物标志物识别

转化神经科学的一个主要目标是识别精神病理学的神经相关因素（“生物标志物”），可用于促进诊断、预后和治疗。这一目标已经导致了对精神病理学症状如何与大规模的大脑系统相关的大量研究。然而，这些努力还没有产生在临床实践中使用的实际生物标志物。这一令人失望的进展的一个原因可能是，许多研究设计关注的重点是增加样本量，而不是在每个个体中收集额外的数据。这一焦点限制了任何一个人的大脑和行为测量的信度和预测效度。由于生物标记物存在于个体的水平上，因此更加关注在个体中验证它们是有必要的。我们认为，从个人内部的大量数据收集中估计出来的个性化模型可以解决这些问题。我们回顾了来自两个迄今为止独立的关于(1)精神病理症状和(2)大脑网络功能磁共振成像测量的个性化模型研究的证据。最后，我们提出了跨两个领域的方法，以改进生物标志物研究。

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AD阶段分类论文阅读笔记

-- Yosra Kazemi 阿尔茨海默氏病(AD)是一种不可逆转的渐进性神经障碍，会导致记忆和思维能力的丧失该论文使用深度学习的方法成功地对AD病的五个阶段进行了分类：非病态健康控制(NC)、显著性记忆关注(SMC)、早期轻度认知损害 (EMCI)、晚期轻度认知损害(LMCI)和阿尔茨海默病(AD) 在进行分类之前，fMRI的数据经过严格的预处理以避免任何噪音；然后，利用AlexNet模型提取从低到高水平的特征并学习阿尔茨海默病以不同的速率发展，每个个体可能在不同的时间经历不同的症状，在不同阶段的阿尔茨海默氏症中，类别间的差异很低。阿尔茨海默病是痴呆的主要病因,不同类型的痴呆症包括:老年痴呆（AD）、路易体痴呆、额颞叶紊乱症和血管性痴呆在阿尔茨海默病中，大脑细胞中某些蛋白质水平的变化会影响神经元在海马体区域的交流能力，因此阿尔茨海默氏症的早期症状是失忆病人的大脑中有一些不正常的团块和缠结在一起的纤维束，它们分别被称为淀粉样斑块和神经纤维缠结。这些现在被认为是老年痴呆症的一些主要症状研究人员认为AD病人在出现症状之前的20年或更多年以前，大脑就发生了变化目前，对于AD的阶段没有很好的定义，一些专家为更好地理解疾病的进展使用了七阶段的模型

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Google I/O 2019 Android 应用源代码现已发布

今年的 I/O 应用大幅修改了现有功能并添加了若干新特性。在这篇文章中，我们将着重围绕其中几项主要变更进行说明。

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成果展示 | 清华大学大数据研究中心——医工结合科研创新支持计划

“医工结合科研创新支持计划”（以下简称：计划）由清华大学大数据研究中心、北京清华长庚医院和清华大学临床医学院联合发起，旨在全力推动医疗大数据与人工智能技术深度融合的科研创新。该计划重点支持的研究课题，包括健康大数据与人工智能、智能医学影像工程、精准能量外科技术等方向，研究团队均由清华大学专注数据科学技术创新的工科教授（助理教授及以上）和专注科研的学术型医生（副主任医师及以上）组成。以下内容为该计划部分成果展示：

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云存储硬核技术内幕——(20) 中国AI战胜美国病毒的奥秘

在上一期，我们讲述了列奥尼达带领勇士们捍卫家园，抵御侵略的故事，也充分理解了分布式对象存储Swift如何将数据均匀分布到不同的节点上。

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NLP(6)——命名实体识别

普通的工具如hanlp，htp，不能识别特定领域的专有名词，所以需要实体识别的算法。下面就以医疗专业为例子来谈一下医疗专业的命名实体识别。

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机器学习模型说你有精神病，信不信？

核磁共振成像也叫磁共振成像，简称 MRI ，是一种可以对身体内部进行成像，帮助医生诊断疾病的技术。功能性磁共振成像（fMRI ）属于 MRI 的一种，主要用于对大脑的血液流动进行成像，判断大脑的活跃区域。这些看似跟机器学习没什么关系，但其实研究人员已经开始将 MRI 和 fMRI 与机器学习算法结合起来，帮助人们了解大脑对社交场合的反应机制。

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GLMM：广义线性混合模型（遗传参数评估）

这篇文章，主要是介绍了抗性数据，如何利用GLMM模型进行的分析，文中，他将9级分类性状变为了二分类性状，进行分析。

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最近实现的一个分离文章内容功能，挺有意思，分享一下

本文讲述了一种分离文章内容中标题与内容的方法，并对该方法进行了优缺点分析。该方法通过正则表达式或逐行处理的方式，将标题与内容分离，并存储在数据库中。该方法具有可读性高、效率高等优点，但也存在一些缺点，如正则表达式难以掌握、消耗内存较大等。该方法可用于社区、媒体、产品等多种场景。

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抑制细胞代谢紊乱的抑制剂 | MedChemExpress

作者团队发现，缺乏 CD4+ T 细胞能保护小鼠免受应激诱导的焦虑样行为，物理应激诱导的白三烯 B4 (LTB4) 触发 CD4+ T 细胞中的严重线粒体裂变，进而导致各种行为异常，包括焦虑，抑郁和社交障碍。代谢组和单细胞转录组学显示，CD4+ T 细胞衍生的黄嘌呤通过腺苷受体 A1 作用于左侧杏仁核的少突胶质细胞。线粒体裂变通过 CD4+ T 细胞中干扰素调节因子 1 (IRF-1) 的积累促进嘌呤从头合成。

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业界 | 借助人工智能，百度推进医疗业务

机器之心报道作者：吴欣经历一次重大业务框架调整之后，百度医疗大脑有了第一个应用项目。 4 月 26 日，百度医疗大脑宣布与国内社区医疗服务领导者社区 580 合作，将为分级医疗注入人工智能的「技术大脑」，基于百度医疗大脑能力的「医生诊疗助手」也将于 4 月中下旬全面上线。双方共同推动人工智能赋能医疗社区，为用户带来 24 小时医疗咨询服务，解决分级医疗政策实施中遇到的种种问题，探索未来医疗健康服务的新模式。作为中国医药教育协会委托建立的社区医疗服务平台，社区 580 可为用户提供家庭医生预约、自检咨

虚机cbt

借助 VMware Data Recovery (VDR)、vSphere Data Protection (VDP) 或利用更改块跟踪 (CBT) 来执行增量式虚拟机备份而同时在 ESXi 5.x 主机上运行的任何第三方备份工具来运行虚拟机备份时，可能会遇到以下一个或所有症状：

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NeuIPS｜在知识图谱上嵌入逻辑查询

今天为大家带来斯坦福大学Jure Leskovec教授课题组发表在NeuIPS上的一篇论文。本文引入了一个框架GQE，以便在不完整的知识图谱上有效地对合取逻辑查询进行预测。在本文的方法中，作者在低维空间中对图节点进行嵌入，并在这个嵌入空间中将逻辑运算符表示为学习过的几何运算（例如平移、旋转）。本文通过在低维嵌入空间中执行逻辑运算，实现了线性时间复杂度的变量查询。

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Linux内存、Swap、Cache、Buffer详细解析

设计的目的就是当上面提到的+buffers/cache表示的可用内存都已使用完，新的读写请求过来后，会把内存中的部分数据写入磁盘，从而把磁盘的部分空间当做虚拟内存来使用。

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Elasticsearch高级调优方法论之——根治慢查询！

Elasticsearch是非常灵活且功能丰富的搜索引擎，它提供了许多不同查询数据的方法。在实战业务场景中，经常会出现远远低于预期查询速度的慢查询。作为分布式系统的Elasticsearch，可能有各种影响查询性能的因素，包括外部因素，如负载均衡设置，网络延迟（带宽，NIC卡/驱动程序）等。

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Human Brain Mapping：广泛性焦虑症患者低频振幅ALFF的动态变化

广泛性焦虑症(Generalized anxiety disorder,GAD)是一种普遍的精神障碍，其特征为对日常生活或可能发生事情的莫名、长期、持续的担忧。患者常常遭受疲倦、烦躁不安、睡眠障碍等一系列身体或心理症状的困扰。与其他焦虑症相比，GAD发病率高，治疗后症状缓解慢，阐明其病理机制将促进治疗方法的发展。

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用机器学习方法从症状预测疾病

Win10 Python3.6 Jupyter Notebook Graphviz （简介和安装请参考https://www.jianshu.com/p/b559dc689b7f）

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libevent源码深度剖析八集成信号处理

（1）libevent源码深度剖析一序（2）libevent源码深度剖析二 Reactor模式 (3）libevent源码深度剖析三 libevent基本使用场景和事件流程（4）libevent源码深度剖析四 libevent源代码文件组织（5）libevent源码深度剖析五 libevent的核心：事件event （6）libevent源码深度剖析六初见事件处理框架（7）libevent源码深度剖析七事件主循环 (8）libevent源码深度剖析八集成信号处理（9）libevent源码深度剖析九集成定时器事件（10）libevent源码深度剖析十支持I/O多路复用技术（11）libevent源码深度剖析十一时间管理（12）libevent源码深度剖析十二让libevent支持多线程（13）libevent源码深度剖析十三 libevent信号处理注意点

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Nature子刊：用「反事实推断」帮模型识别罕见病，跻身专家水平，Judea Pearl力荐

近年来，人工智能和机器学习成为解决不同领域复杂问题的强大工具。在医疗诊断方面，机器学习辅助诊断有望通过大量病人数据提供精确、个性化的诊断，从而革新临床决策和诊断。

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对PTSD和MDD共病患者的TMS临床治疗反应的脑网络机制的探索性研究

PTSD（创伤后应激障碍）和MDD（重度抑郁症）均为常见且伴有重要精神症状和心理社会失能的精神障碍。PTSD和MDD经常共病，高达50%的PTSD患者也被诊断患有MDD。PTSD和MDD这两种精神障碍，经过标准化的治疗后仍旧有大量的患者存留精神症状，并且那些共病焦虑、抑郁的患者治疗预后更差。应用在PTSD与MDD中，对新兴神经网络异常的理解来解决上述问题显得更为有希望。同时，在数据分析过程中，无论是简单相关（例如皮尔逊相关）发现的相关关系还是利用GLM模型发现的相关关系在在被试量较少的情况下其假阳线都会有一定程度的提升，因此使用灵活而有效的方法去控制预测分析的假阳性发生率是非常有必要的。

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TW洞见 | 运用系统思考，走上改善之路

今日洞见文章作者来自ThoughtWorks：李剑。图片来自ThoughtWorks。本文版权归【ThoughtWorks中国】（微信ID：思特沃克ThoughtWorks）。任何个人或单位未获得明确的书面许可，得对本文内容复制、转载或进行镜像，否则将追究法律责任。为什么敏捷实施，或是任何一点的过程改进都步履维艰？即使是十几人的团队中，也会出现“写自动化测试”──“不写自动化测试”──“写自动化测试”──“不写自动化测试”这种循环往复的过程？除了人们常常总结的“敏捷实施模式”，或是“敏捷失败经验分享

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BRAIN：路易体痴呆的波动性认知障碍：病理生理学框架

波动性认知障碍是一种复杂的致残症状，在路易体痴呆和帕金森痴呆中常见，（路易体痴呆(dementia with lewy bodies，DLB)是一种常见于中年晚期及老年的进行性神经系统变性引起的临床表现主要为波动性的认知功能障碍、帕金森综合征及视幻觉的疾病。DLB是仅次于阿尔茨海默病(Alzheimer disease，AD)的第二大变性痴呆性疾病，占人口总数的0-5％、痴呆患者总数的0-30.5％，其年发病率约为0.1％，占年新发痴呆患者总数的3.2％，最近一项基于人口15年的前瞻性研究报道法国西南地区65岁以上老年人中DLB的年发生率为112/10万人。国内DLB的临床研究报道例数很少，30余年间仅有35例临床资料比较详细的报道，DLB是值得人们加强认识和重视的疾病。）的核心诊断症状。

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默认模式网络及其内部功能连接的中断是帕金森患者产生轻微幻觉的基础

轻微幻觉及结构良好幻觉是帕金森病精神症状之一。虽然它们的关系在很大程度上是未知的，但这两种幻觉形式中的脑萎缩空间分布部分重叠，这表明它们具有相似的病理生理过程。功能连通性研究表明，参与感知和注意的功能网络的中断可能与结构良好幻觉的出现有关。然而关于轻微幻觉的神经功能影像研究是缺乏的。此研究的目的是探究存在轻微幻觉症状的帕金森患者大脑结构及功能改变。

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大教堂与集市（中）

可以很明显地观察到市集模式极大地加速了debug与程序演化。另一件可以清楚明白的是，在微观上，开发者与测试者的每天活动中，市集模式如何与为何可以达到这样的成果。在本章（初版完成三年后，依据开发者多次亲身体验过的洞察力），我们将仔细的检查它的实际机制。非技术性倾向的读者可以略过这一章，直接跳到下一章去。

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谁再说搞不懂 Linux 的内存、Swap、Cache、Buffer，就把这个给他扔过去！

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Nature neuroscience：大脑发育中功能连接的个体化和稳定的延迟性与精神障碍相关

就像指纹一样，人类大脑的连接构成了一种个性化的模式，使个体彼此区别开来。事实上，利用重复fMRI成像，Finn等人发现，这样的功能连接以较高的准确率从群体中识别出个体，并且证明最能识别出个体的子网络也最能预测流体智力的个体差异；在童年和青少年时期大脑会发生转化性的改变，这些改变对个体在认知和社会功能、适应性、个性和心理健康等方面发展轨迹的塑造至关重要。

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一文解释Linux 的内存、Swap、Cache、Buffer

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Java 程序员常犯的 10 个 SQL 错误

Java程序员编程时需要混合面向对象思维和一般命令式编程的方法，能否完美的将两者结合起来完全得依靠编程人员的水准：

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Brain: 利用机器学习揭示精神分裂症两种不同的神经解剖亚型

越来越多的研究表明传统的精神疾病诊断体系有很大的局限性。被临床医生诊断为同一种疾病的群体，可能有很大的不一致性。同时被诊断为几种疾病的人，可能表现出同样的临床症状、拥有同样的脑影像异常等。对于同一种的疾病的异质性，以往的研究都没有考虑病人和正常人的差异，只是简单的将病人进行聚类，比如以前我们解读过Nature Medicine的那篇文章《Resting-state connectivity biomarkers define neurophysiological subtypes of depression》。这篇文章最大的创新性有两个：一个是对揭示了精分的2个神经解剖亚型，另一个就是方法的创新，即用一种全新的半监督的聚类方法，来寻找精分的亚型。那么这是一个什么方法呢？简单点来讲，如下图所示：

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我碰到的那些面试题html+css

http://www.sohu.com/a/330231789_120174705

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Web前端面试题目汇总

以下是收集一些面试中经常会遇到的经典面试题以及自己面试过程中无法解决的问题，通过对知识的整理以及经验的总结，重新巩固自身的前端基础知识，如有错误或更好的答案，欢迎指正。:） HTML/CSS部分 1、什么是盒子模型？在网页中，一个元素占有空间的大小由几个部分构成，其中包括元素的内容（content），元素的内边距（padding），元素的边框（border），元素的外边距（margin）四个部分。这四个部分占有的空间中，有的部分可以显示相应的内容，而有的部分只用来分隔相邻的区域或区域。4个部分一起构成了c

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治疗性经颅磁刺激后大规模脑电图神经网络的变化

背景：经颅磁刺激（TMS）是一种有效的治疗难治性抑郁症的治疗方法。TMS可能诱发与抑郁症相关的异常回路的功能连接改变。脑电图（EEG）“微观状态”是指假设代表大规模静息网络的地形图。典型的微状态最近被提出作为重度抑郁症（MDD）的标志物，但目前尚不清楚它们在经颅磁刺激后是否会改变或如何改变。方法：对49例MDD患者在基线时和每日经颅磁刺激6周后进行静息脑电图检测。采用极性不敏感的修正k-means聚类方法将脑电图分割为组成的微观状态。微观状态通过sLORETA进行定位。重复测量混合模型检验了被试内随时间的差异，t检验比较了TMS应答组和无应答组之间的微观状态特征。结果：从所有可用的脑电图数据中鉴定出6个微观状态（MS-1 - MS-6）。对TMS的临床反应与MS-2特征的增加以及MS-3指标的降低相关。无反应者在微状态中没有显示出明显的变化。在TMS治疗过程中，MS-2（增加）和MS-3（减少）的发生率和覆盖率的变化与症状的变化幅度相关。结论：本研究确定了与治疗性经颅磁刺激作用相关的脑电图微观状态。结果表明，脑电图可观察到静息网络的特异性改变。

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资源 | 企业应该怎样选择数据科学机器学习平台？

选自kdnuggets 机器之心编译参与：吴攀、黄小天、Nurhachu Null 一个弹性的数据科学平台（Data Science Platform）对于大型企业内的每个集中化数据科学团队都是不可或缺的。它能帮助团队在 PB 级尺度上对模型进行集中化、再利用和产品化。本文作者为 Algorithmia 的 Ahmad AlNaimi。你开发了一个 R/Python/Java 模型。它运行得很好。然后呢？首先你的 CEO 要听闻机器学习，并且知道数据是新的石油。数据仓库团队中有个人刚提交了他 1P

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有没有精神病，和这个模型聊聊就能确认

【导读】精神疾病和语言之间，存在着一些微妙的关系，但即便是经验丰富的医生，也不足以完全掌握这一联系。但从数据的角度出发，机器学习算法有望被利用在语言分析中，从那些异常的语言特征中，找到会演变成精神疾病的个体，从而帮助精神健康的建设和预防。

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