最近遇到个从系统中导出的报表，将不同时间段的天成本分别作了汇总，即多个时间段，对应多个天成本，如下图所示：
在我们编写了一些主题和包之后，让我们花一些时间来深入了解一些Atom的工作方式。在这一章中，我们会更进一步了解Atom中独特的内部API和系统，甚至查看一些源码来看一看它们是如何很好地工作的。
；（2）噪声矢量z，它可以使得生成多样化并去学习一个分布而非一对一（重建）映射；（3）一组掩码
在上周由ETSI举行的NFV Plugfest中，开源MANO（OSM）工作组测试了其与各种网络功能虚拟化（NFV）基础设施和虚拟网络功能（VNF）的互操作性代码。 参与NFV Plugfest的众多
一、介绍 资源是游戏开发中的原材料，也就是组成游戏的模块。 Unity只是一个游戏开发引擎，而并不是一个资源开发软件。这就意味着在游戏中需要的资源通常是由一些设计者使用其他软件开发出来的，然后设计者会将这些制作好的资源导出，并传递给Unity，而Unity负责将这些资源有机地组合到一个游戏系统中。 本文介绍的是如何将3ds Max文件导入进Unity的方法，其他3D模型或文件的导入与此类似。 软件环境：3ds Max2015，Unity 2017.3.0f3 (64-bit) 二、导入步骤 1，在3ds
上篇博客我们详细的聊了《JavaEE开发之Spring中的多线程编程以及任务定时器详解》，本篇博客我们就来聊聊条件注解@Conditional以及组合条件。条件注解说简单点就是根据特定的条件来选择Bean对象的创建。条件注解就是可以根据不同的条件来做出不同的事情。在Spring中条件注解可以说是设计模式中状态模式的一种体现方式，同时也是面向对象编程中多态的应用部分。而组合注解就是将现有的注解进行组合。下方会给出具体的介绍和实例。 一、条件注解----@Conditional 本篇博客的本部分我们来聊一下条件
在第一部分中，我们将通过示例介绍如何读取CSV文件，如何从CSV读取特定列，如何读取多个CSV文件以及将它们组合到一个数据帧，以及最后如何转换数据 根据特定的数据类型（例如，使用Pandas read_csv dtypes）。
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随着信息化和数字化的持续推进，越来越多企业和人员会涉及到软件开发业务中。了解软件设计流程成为了IT和OT、业务之间有效协作的关键基础背景知识。
「假设有10个接口访问的日志，每个日志的大小为300M，每个文件里的日志都是按照时间戳从小到大排序的。现在我们希望将这10个较小的日志文件，合并为一个大文件，合并之后的文件依旧按照时间戳从小到大排序，如果处理上述任务的机器只有1G内存，那么该如何将这10个日志文件合并？」
上篇文章为我们总结了数字身份的诞生以及重要功能与意义，那么到了 Web3，数字身份的应用又会出现什么变化？本篇就为大家解答这个重要问题。
很多伙伴都希望快速理解 Power BI 以及 DAX 的精髓，以便可以快速工作，但往往被很多程序员误导必须要学习编程。还有很多程序员看了大量图书，在自我总结，希望可以提纲挈领地找到自助商业智能分析框架或者密码。在下，也是其中一员，在回答自己和伙伴的各种疑问的过程中，在积累中有所感悟，将这些分享给你，也许可以帮助有缘人打通，快速领略模型驱动的自助商业智能分析之妙。
在这之上构建我们的微服务体系，包括k8s、中间件、微服务、监控系统、CI/CD系统。
https://www.nature.com/articles/s41588-022-01051-w
要问最近音乐圈有什么热点新闻，莫过于王力宏近期发布的新专辑《A.I. 爱》，他在MV中首次尝试跨界，不仅自导自演，而且变身技术宅，与拟真机器人女主“谈情说爱”。 📷 无独有偶，8月21日，在国外各路网红大咖云集的youtube上，美国网红泰伦（Taryn Southern）上传了歌曲《打破自由（Break Free）》。这是一首人和AI共同创作的歌曲，将收录于世界首张AI作曲专辑《I AM AI》中。 人工智能已经在音乐领域中大放异彩，改变了艺术家创造音乐的方式。想知道这些都是怎么做到的吗？就让小编来为你解
架构即代码，是一种架构设计和治理的思想，它围绕于架构的一系列模式，将架构元素、特征进行组合与呈现，并将架构决策与设计原则等紧密的与系统相结合。 如我的上一篇文章《为“架构”再建个模：如何用代码描述软件架构？》中所说，要准确描述软件的架构是一件颇具难度的事情。仅就实现的层面来说，也已经很难通过一个标准模型来让所有人达成一致，“哦，这就是架构”。也因此，在无法定义架构的情况下，也很难无法给出一个让所有人信服的架构治理模型。毕竟：模型只有合适的，永远没有对的。 （ 示例代码见：https://github.com
有很多技术概念让我们能够真正理解AI，但最重要要记住的是，AI是关于构建智能计算机程序来执行如下任务：
茶碱数据文件报告来自抗哮喘药物茶碱动力学研究的数据。给 12 名受试者口服茶碱，然后在接下来的 25 小时内在 11 个时间点测量血清浓度。
最近我们被客户要求撰写关于非线性混合效应 NLME模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。
茶碱数据文件报告来自抗哮喘药物茶碱动力学研究的数据。给 12 名受试者口服茶碱，然后在接下来的 25 小时内在 11 个时间点测量血清浓度 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
茶碱数据文件报告来自抗哮喘药物茶碱动力学研究的数据。给 12 名受试者口服茶碱，然后在接下来的 25 小时内在 11 个时间点测量血清浓度（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
随着企业追寻容器架构带来的优势，来自谷歌、Docker、CoreOS、Mesosphere和Joyent之类的容器生态系统通过采用者和贡献者的工作继续发展壮大。跨行业组织都将容器用于提高基础设施成本效
发表于 WWW 2012 – Session: Creating and Using Links between Data Objects 摘要：语义Web的链接开放数据(LOD)云中已经发布了大量的结构化信息，而且它们的规模仍在快速增长。然而，由于LOD的大小、部分数据不一致和固有的噪声，很难通过推理和查询访问这些信息。本文提出了一种高效的LOD数据关系学习方法，基于稀疏张量的因子分解，该稀疏张量由数百万个实体、数百个关系和数十亿个已知事实组成的数据。此外，本文展示了如何将本体论知识整合到因子分解中以提高学习结果，以及如何将计算分布到多个节点上。通过实验表明，我们的方法在与关联数据相关的几个关系学习任务中取得了良好的结果。 我们在语义Web上进行大规模学习的方法是基于RESCAL，这是一种张量因子分解，它在各种规范关系学习任务中显示出非常好的结果，如链接预测、实体解析或集体分类。与其他张量分解相比，RESCAL的主要优势在于：当应用于关系数据时，它可以利用集体学习效应。集体学习是指在跨越多个互连的实体和关系中自动开发属性和关系相关性。众所周知，将集体学习方法应用于关系数据可以显著改善学习结果。例如，考虑预测美利坚合众国总统的党籍的任务。自然而然地，总统和他的副总统的党籍是高度相关的，因为两人大部分都是同一党的成员。这些关系可以通过一种集体学习的方法来推断出这个领域中某个人的正确党籍。RESCAL能够检测这种相关性，因为它被设计为解释二元关系数据的固有结构。因为属性和复杂关系通常是由中介节点如空白节点连接的或抽象的实体建模时根据RDF形式主义,RESCAL的这种集体学习能力是语义网学习的一个非常重要的特性。下面的章节将更详细地介绍RESCAL算法，将讨论RDF(S)数据如何在RESCAL中被建模为一个张量，并将介绍一些对算法的新扩展。 语义Web数据建模 让关系域由实体和二元关系类型组成。使用RESCAL，将这些数据建模为一个大小为n×n×m的三向张量X，其中张量的两个模态上的项对应于话语域的组合实体，而第三个模态拥有m不同类型的关系。张量项Xijk= 1表示存在第k个关系(第i个实体，第j个实体)。否则，对于不存在的或未知的关系，Xijk被设置为零。通过这种方式，RESCAL通过假设缺失的三元组很可能不是真的来解决从积极的例子中学习的问题，这种方法在高维但稀疏的领域中是有意义的。图1a显示了这种建模方法的说明。每个额片Xk=X:，:，k (X)可以解释为对应关系k的关系图的邻接矩阵。 设一个关系域由n个实体和m个关系组成。使用RESCAL，将这类数据建模为一个大小为n×n×m的三向张量X，其中张量的两个模态上的项对应于话语域的组合实体，而第三个模态包含m种不同类型的关系。张量项Xijk= 1表示存在第k个关系(第i个实体，第j个实体)。否则，对于不存在的或未知的关系，Xijk被设置为零。通过这种方式，RESCAL通过假设缺失的三元组很可能不是真的来解决从积极的例子中学习的问题，这种方法在高维但稀疏的领域中是有意义的。图1a显示了这种建模方法的说明。每个切片Xk=X:，:，k 可以解释为对应关系k的关系图的邻接矩阵。
在本教程中，我们将讨论一种非常强大的优化（或自动化）算法，即网格搜索算法。它最常用于机器学习模型中的超参数调整。我们将学习如何使用Python来实现它，以及如何将其应用到实际应用程序中，以了解它如何帮助我们为模型选择最佳参数并提高其准确性。
在当下行业大地震的环境中，如何不让自己陷入被替代或被裁员的危机？掌握硬技术，向技术要红利非常重要！
作者简介 本文作者为携程基础业务研发部呼叫中心团队，其在传统呼叫中心基础上，结合软交换、智能分配、自动语音语义处理等技术，为携程用户提供人性化、人机互动、便捷的电话语音服务。 一、背景 随着中国经济的发展，在线旅游服务商和传统的旅行社服务商面向不同年龄层次的客户群体竞争，越来越多的人选择携程旅行，享受更快捷更优质的服务体验。而在旅行的过程中，尤其是国外游、自助游比率日益增大的情况下，旅行途中遇到突发状况时，往往需要随时随地、便捷高效的联系客服，快速解决问题。 庞大的客户群体激发的需求，也让携程基础业务呼叫中
今天早晨有消息称微软将于2.5 亿美元的价格收购人工智能输入法应用 SwiftKey。而就在刚刚，微软和 SwiftKey 在各自的官方博客上分别发表了声明，正式确认了此次收购的消息。不过双方并未透露
本文介绍一篇胡戎航2020年的博士论文 《视觉与语言推理的结构化模型》（《Structured Models for Vision-and-Language Reasoning》），本篇论文采用了考虑到人类语言、视觉场景和智能体技能中的模式和规律的体系结构模型，建立了数据效率高、易于推广的更好的推理模型。
这篇教程帮助人们来创建基于 Tapestry 的 web 应用程序。你是否有过使用 Tapestry 早期版本或者其它 web 框架的经历，这一点并不重要。事实上，从某些立场来看，对于一般的 web 开发了解的越少，你就能学得更好……因为那样你要忘掉的就不太多啦！
原文 http://www.codeplex.com/AppArchGuide 本人英语水平较差献丑了 :) 框架设计指导方针 目的 1明白软件架构的概念 2学习软件架构中的关键的设计原则 3
在之前的文章Spring Boot 整合 Thymeleaf[1]中，我们学习了如何将模板 Thymeleaf 整合到 Spring Boot 中，那今天我们就来看看，另一个老牌的开源免费模板引擎 - FreeMarker！
几天前，我发表了一篇新的博文，详细介绍了我使用styled-components的经验，以及如何将动态样式整合到 js 域中，避免使用 CSS 文件。后来我发现了另一种将样式整合到应用程序中的方法... 那就是 TailwindCSS。
导语：人工智能是当前最炙手可热的技术之一，很多人相信，人工智能将会在未来影响人类的生活。毫无疑问，人工智能的确有可能让人类的生活变得更加美好，但是与此同时，它也带来了一些担忧，例如很多人都害怕人工智能会导致大规模的事业，更有甚者，还有一些人认为它的智力甚至有可能会超过人类，从而导致人类变成人工智能的努力。国外媒体The India Express近日采访了微软印度公司人工智能部门总经理桑达尔·斯理尼万森(Sundar Srinivasan)，他认为，“人工智能革命正在一步步走进人们的生活中。” 📷 以下为文
构建网络以处理混合云应用程序的方式如今存在一个基本的演变，也就是计算资源越来越向边缘移动，数据中心的工作负载变得越来越分散，一些云计算巨头正在建立更大的骨干网来处理这些流量。
为了追求长期的超额收益，投资者们经常结合使用进攻和防守的策略。其中进攻端一般采用质量、价值、动量及低波动的因子以获取长期优于市场的回报。但是这些策略一般都具有较大的波动和回撤，这对于风险偏好较谨慎的投资者很难接受。
作者 | Bill Mulligan 译者 | 平川 策划 | 丁晓昀 纵观云原生生态，不管是云原生还是开源，都有很大的商业价值。时至今日，相关公司总市值接近 143 亿美元，融资接近 295 亿美元。在外人看来这可能很难理解，“免费”的东西如何能挣到这么多钱？实际上，免费和开源并不会降低这些项目为企业和终端用户提供服务的价值。相反，开源生态系统的可组合性提升了整个生态系统的创新和价值。 可组合性相当于复利 在金融领域，复利是世界第八大奇迹，因为钱能生钱。在软件、IT 和开源领域，可组合性是世
cocos2d是经常使用的iOS游戏引擎，在编写代码的时候，经常需要参考它的API文档，本文主要介绍如何将cocos2d的文档整合到XCode中。
在SaaS领域，近来最吸引眼球的一则消息莫过于Salesforce以大约65亿美元收购了应用集成服务商MuleSoft，业界普遍认为通过此举Salesforce不仅能继续巩固其在云服务中的领先地位，而且通过API与数据集成，还能将自身塑造成一家具有成本效益的数据流供应商。 在技术世界中，“一切都有关于数据”已经是陈词滥调，而随着社交网络、在线网络以及物联网的出现，数据量出现了激增，因此如何去利用这些海量的数据去最大化的满足客户需求从而获得竞争优势成为了云供应商的一项重要的任务。 当前，企业和机构所面临的最大
我是那种会留下所有损坏的电子设备的人，因为我有可能会在某天用到这些东西。我有一张坏了的CD，一个磁带盒和一个别人送我的收音机，它会随机地保持关机状态。事实证明，这不过是因为收音机的某个焊点坏了。把收音机拆开后我才意识到，由于我们已经有了手机，这些年我们已经很少用到它了。如果我再把它组装回来，也不过是放在架子上落灰。 我决定把它身上多余的东西拆掉，用剩下的关键部位组装出一种功能不变但外表新颖的东西。这样起码还能将它作为架子上的装饰品。如果你也喜欢利用废品做机器人，那么你可能会喜欢这样的尝试。这个机器人
如果是为下一代大型移动应用的前端UI组件工作，那么谈论加快速度和破坏东西看上去还不错。当进入服务器领域时，就没有人希望看到破坏了。业务在飞速发展，但是如果后台基础架构包含手动部署还带有硬编码配置的应用程序的话，要想满足这些变化中的需求就会变成噩梦。本文介绍五大部署技术，使得即使是小团队也能够部署灵活的，响应式技术堆栈。 容器管理系统 Docker容器在过去两年中占领了IT世界，这是有原因的。Unix chroot命令的演化，和内核命名空间以及分层文件系统的组合，容器将应用的完整依赖集合打包在一起，这样可以将
今天是2022.2.14，浪漫的周一 情人节，今天来给大家分享一些浪漫的适合情人节的Github开源项目啦～选一个，送给你爱的那个她/他！
论文：Popularity Prediction on Online Articles with Deep Fusion of Temporal Process and Content Features
在一个文件夹下有很多字段一致，格式统一的数据文件（csv，txt，excel），可以使用R快速的统一成一个文件方便后续分析和处理。
人工智能和机器学习已经证明了其在预测化学性质和小分子合成设计中的潜在作用。数据驱动的合成路线设计是由MLPDS(Machine Learning for Pharmaceutical Discovery and Synthesis)联盟开发和评估的一部分，该联盟包括MIT和13个化学和制药公司成员。他们一起写了“Current and Future Roles of Artificial Intelligence in Medicinal Chemistry Synthesis”刊登于2020年4月JMC，分享了如何将预测模型整合到药物合成工作流程中，如何在MLPDS成员公司中使用预测模型以及该领域的前景。
实体识别 作者：蒙 康 编辑：黄俊嘉 命名实体识别 1 命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）就是从一段自然语言文本中找出相关实体，并标注出其位置以及类型，如下
如果 2019 年技术圈有十大流行词，容器化肯定占有一席之地，随着 Docker 的风靡，前端领域应用到 Docker 的场景也越来越多，本文主要来讲述下开源的分布式图数据库 Nebula Graph 是如何将 Docker 应用到可视化界面中。
前言 如果你读过有关于Flutter的代码，那么你有时候你会注意到Semantics或者SemanticsConfiguration，但官方文档却对这个很有趣的话题却没有很多的资料。 这篇文章是对这个话题的介绍。与此同时也会向您展示您的应用是否会考虑使用Semantics，这取决于其重要性和兴趣度。
如果你读过有关于Flutter的代码，那么你有时候你会注意到Semantics或者SemanticsConfiguration，但官方文档却对这个很有趣的话题却没有很多的资料。
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