今天要和大家分享的是2020年6月发表在Multiple sclerosis and related disorders（IF=2.889）杂志上的文章“Identification and functional analysis of specific MS risk miRNAs and their target genes”，作者将相关文献里的miRNA进行了GO分析、KEGG富集分析、PPI网络构建，确定了多发性硬化症（MS）相关的miRNAs及其靶基因，并对其进行了全面评估。为今后发现MS的发病机制和可能的生物标志物的研究提供参考。
Maven 是一个非常流行和强大的 Java 项目管理工具，它可以帮助我们自动化地处理项目的构建、依赖、文档、测试、发布等各个环节。然而，Maven 项目中也经常会遇到一些依赖问题，比如依赖冲突、依赖缺失、依赖过多等，这些问题会影响项目的正常运行和性能。为了解决这些问题，我们需要一个能够分析和优化 Maven 项目依赖关系的工具，而这个工具就是 Maven Helper 插件。
7.x之后的ES，采用-种新的选主算法Raft [rɑːft] n. 筏；救生艇。
主节点的主要作用之一是确定将哪些分片分配给哪些节点，以及何时在节点之间移动分片以重新平衡集群。
注意：部署这些编排工具的时候服务器数量不定，1台服务器也行，所以读者可以自由增减服务器。
最好提交最精简的deployment yaml，如果评论被限制，请提交反亲和性配置块yaml，也可多次评论提交
我现在经常在实验室服务器上跑程序，而老师要求我们使用SLURM作业管理系统，网上资料零零散散，这篇文章算是一个简单的汇总
Json提取器属于JMeter的后置处理器, 所谓后置提取器就是请求结束后, 对响应结果进行变量提取, 提取变量是为了验证变量是否符合预期或者将变量值作为全局变量, 以供其他请求使用.
关于hexo使用的免费图床 更新为2020.3.22 GitHub+PicGo+jsDelivr 搭建自己的私人图床（无备案推荐） 七牛图床（有备案推荐） 微博图床（凉凉） qq图床（不推荐） 风过不留痕大佬的图床 https://pic.alexhchu.com/ （强烈推荐+1） 其他我这里就不推荐了 GitHub+PicGo+jsDelivr 搭建自己的私人图床 教程很多，操作简单，可拓展性强，速度快并且背靠github，jsdelivr都是全球靠谱的社区/cdn。github作为储存空间使用jsde
ClusterShell 轻量级集群管理工具，它是基于ssh和scp命令进行封装。ClusterShell 工具使用 clush命令管理节点。通过clush命令批量管理多台服务器执行相同的命令（例如安装软件，监测运行状况...），从而实现配置批量的配置下发。使用ClusterShell工具需要主机之间建立ssh免密。
使用 kubernetes 遇到最多的 70%问题都可以归于网络问题，最近发现如果内核参数: bridge-nf-call-iptables设置不当的话会影响 kubernetes 中 Node 节点上的 Pod 通过 ClusterIP 去访问同 Node上的其它 pod 时会有超时现象，复盘记录一下排查的前因后因。
在一些特殊场景中，可能 一串json有几个甚至上万个节点，那么要去获取里面某一个节点或者说设置某个json指定key的值，那就非常麻烦了，一般我们是通过递归来进行获取，获取后还需要再通过递归进行遍历设置值，所以相当来说非常麻烦。是否有已有现成的工具进行设置呢？
https://leetcode-cn.com/problems/path-sum/
并查集合前缀，字符串和在往年考试出现频率不算太高，但也会涉及到，考察的时候往往结合一些其他知识带点一起考察，当然也不排除今年蓝桥杯会考察到，学一下也是未自己增加一份保险
《本文同步发布于“脑之说”微信公众号，欢迎搜索关注~~》 一、背景 大脑的发育受多方面因素影响，较高的社会经济地位（higher socioeconomic status, SES）就是其中一个重要的因素。儿童、青少年时期的SES与其较强的认知能力，学业成就和较低的精神疾病发病率有关，甚至会影响婴儿时期的大脑皮层发育。已有的一些研究发现SES与大脑的结构发育呈现紧密关系，具体表现为低SES个体的大脑结构发育加速，这表明SES会调节年龄和大脑结构发展之间的关系，目前尚不清楚其在大脑功能发育中是否存在这种调节关系，这促使人们深入地研究社会经济地位是否以及如何影响青少年大脑功能网络的发育。在大多数这些研究中，关于SES的研究是在家庭层面进行的，包括家庭收入，成员学历等，部分研究也关注了邻里社区SES的影响。然而已有的研究结果还不足以清晰的揭示SES与儿童、青少年的大脑功能发育之间的关系，以及SES是如何影响的发育的，特别是与年龄的交互作用。该研究利用费城跨年龄段的大样本横断面影像数据来研究年龄，SES和大脑功能网络拓扑之间的关系，分别从全脑水平，网络水平，以及单个大脑区域三个层次，利用图论的聚类系数和模块化指数两个网络指标，从整体到局部的研究了在青少年发育过程中，SES对其功能网络拓扑结构的影响。该研究为SES与功能网络拓扑的发展之间的联系提供了证据，为早期成长环境影响大脑神经活动提供了更深入的见解。 二、材料和方法 1、被试和数据 从Philadelphia Neurodevelopmental Cohort(PNC)数据集中选取符合排除标准的，年龄在8到22岁之间的，1012名儿童和青少年的神经影像数据，其中平均年龄15.78，女性552名。SES的测量结合了被试社区的结婚率，贫困人口比例，家庭收入以及邻里家庭收入，教育占比，人口密度，就业率等多个特征计算其SES得分。结构和功能数据的预处理借助ANTs和XCP工具包处理，将功能数据映射到皮层上进行后续功能网络分析 2、构建功能网络 对每个被试，提取N = 360 个皮层区域的BOLD信号，通过计算皮尔逊相关系数来表示每两个区域之间的功能连接，最后得到了一个360*360的功能连接矩阵，如图1。基于个体数据的差异性与局限性，只有359个节点被纳入到后续分析中。
编辑说明：《Oracle性能优化与诊断案例精选》出版以来，收到很多读者的来信和评论，我们会通过连载的形式将书中内容公布出来，希望书中内容能够帮助到更多的读者朋友们。 在2015年1月13日凌晨3:4
一、前言 首先这里说的原始选择器是指除 querySelector 、 querySelectorAll 外的其他选择器。从前我只使用 getElementById 获取元素并没有觉得有什么问题，但随着参与项目的前端规模逐步扩大，踩的坑就越来越多，于是将踩过的和学习过的经验教训记录在这里，供以后好查阅。 二、
同事反映在AWS的s3增加自定义header: Content-Encoding:gzip后，通过AWS 的cdn(cloudfront)加速后，chrome浏览器发现无法打开。
lsof（list open files）用于查看进程打开的文件，是十分方便的系统监测工具。因为 lsof 命令需要访问核心内存和各种系统文件，所以需要 root 权限才可执行。
Source: a(N=38)Studies Remaining:(N=76)Source: b(N=32)Source: c(N=30)Filter: a(N=24)Filter: b(N=14)Filter: c(N=27)Filter: d(N=17)Studies Remaining:(N=62)Studies Remaining:(N=35)Studies Remaining:(N=18)Studies in Analysis(N=18)
本文作者系肖遥（花名），现任甲骨文技术支持工程师 ，目前专注于Oracle RAC领域。个人主页:
给定一个数组和一个目标和，从数组中找两个数字相加等于目标和，输出这两个数字的下标。
首先， Tor官方提供已不再提供单独的Tor内核下载，只提供集成了Tor内核的Tor-Browser下载。Tor Browser 内置了Tor，firefox，配置工具等，使用方便，但是安装和启动需要依赖GUI图形界面，在Windows或者Mac系统上推荐安装Tor-Browser，会简便很多。如果Linux上没有安装图形界面系统，如代理服务器VPS等，是无法安装Tor-Browser的，这个情况下可以通过安装Tor内核软件的方式实现TOR代理功能。
做为一款专业的光线追踪与全域光渲染软件，KeyShot一直致力于让更多用户使用到更强大、更不可思议的新功能。万众期待的2023新版Keyshot也正式发布了，今天为大家分享10大新功能。
Redis提供了redis-cli、redis-server、redis-benchmart等shell工具，今天对这些工具做下介绍。
1.ssh -CfNg -L 11001:10.10.10.128:3389 XXX@10.10.10.133
题记：在RAC数据库的故障当中，节点重启的现象很常见，在这种问题的处理当中，有一定的规律性。为了更好的说明这个问题的处理过程，保证出现该类问题的时候，能够有序的进行处理，特编写此文档。 作者介绍 曾天水（水哥） ， oracle认证大师，在数据库领域钻研了10多年，擅长数据库优化，系统架构方案设计，疑难杂症问题解决等，并在开源领域也有广泛的涉猎。 问题现象描述 此问题的现象比较明显，也就是数据库自动重启，或者是节点自动重启，客户端在数据库重启期间无法连接数据库，导致业务断连的现象。这种情况如果出现在业务高
Elasticsearch 是一个极其强大的搜索和分析引擎，其强大的部分在于能够对其进行扩展以获得更好的性能和稳定性。
WebCopilot是一款功能强大的子域名枚举和安全漏洞扫描工具，该工具能够枚举目标域名下的子域名，并使用不同的开源工具检测目标存在的安全漏洞。
记忆抑制（Memorysuppression，MS）与精神健康相关。然而，没有研究探索内在静息态功能连接（resting-state functional connectivity，rs-FC）如何预测这种能力。本文基于rsfMRI脑功能连接组预测模型（connectome-based predictivemodeling，CPM）来探究预先定义脑网络（额顶控制网络或FPCN）中的rs-FC图谱是否能以及如何预测健康个体的MS（497名参与者）。在think/no-think范式中，使用由MS导致的遗忘来评估MS能力。结果表明，FPCN网络有利于建立MS预测模型。FPCN中的一些区域，如额中回、额上回和顶下叶在预测MS能力中起着重要作用。此外，FPCN与多个网络（如背侧注意网络（DAN）、腹侧注意网络（VAN）、默认模式网络（DMN）、边缘系统和皮下层区域）间的功能相互作用能够预测MS。关键的是，用于预测的FPCN网络是稳定的并对MS是特定的。这些结果表明FPCN与其他网络相互作用能够表明MS能力。这些结果有助于解释这些功能网络的相互作用是如何导致某些精神障碍中的特定入侵性思维和记忆的。
上一篇：Linux下使用ssh密钥实现无交互备份 上二篇：Linux下使用rsync实现文件备份 缘起 由于公司要对支付做压测，于是使用了公司的服务器搭建了一个简单的集群环境，但是各个节点分别部署确实有点麻烦，由此产生了一下想法，使用rsync+inotify同步部署集群项目，就是主节点项目变更会自动同步到其他集群节点上。 优点 使用rsyn工具和inotify机制相结合，可以实现触发式部署(实时同步)，只要原始(主)位置的文档发生变幻，则立即启用增量推送操作，否则处于静态等待状态，这样以来，就避免了分布式
关联规则背景 关联规则来源 上个世纪，美国连锁超市活尔玛通过大量的数据分析发现了一个非常有趣的现象：尿布与啤酒这两种看起来风马牛不相及的商品销售数据曲线非常相似，并且尿布与啤酒经常被同时购买，也即购买尿布的顾客一般也同时购买了啤酒。于是超市将尿布与啤酒摆在一起，这一举措使得尿布和啤酒的销量大幅增加。 原来，美国的妇女通常全职在家照顾孩子，并且她们经常会嘱咐丈夫在下班回家的路上为孩子买尿布，而丈夫在买尿布的同时又会顺手购买自己爱喝的啤酒。 注： 此案例很精典，切勿盲目模仿案例本身，而应了解其背后原理。它发生
白质束是大规模大脑网络的结构基础。我们使用30,810名成人（英国生物样本数据库）的扩散张量成像表征全脑束造影，发现90个节点水平和851个连边水平的网络连接测量具有显著的遗传性。多变量全基因组关联分析确定了325个基因位点，其中80%在这之前没有与大脑指标相关。富集分析涉及神经发育过程，包括神经发生、神经分化、神经迁移、神经投射引导和轴突发育，以及产前大脑表达，特别是在干细胞、星形胶质细胞、小胶质细胞和神经元中。
前面的文章我们学习了性能高效的基于二叉搜索树的动态数据结构红黑树，其平均时间复杂度为O（logN），今天我们再来学习另外一种优秀的数据结构跳跃表，其综合性能与红黑树一样，而且功能更强大，从某种意义上来说是可以替代红黑树的。
题记：在RAC数据库的故障当中，节点重启的现象很常见，在这种问题的处理当中，有一定的规律性。为了更好的说明这个问题的处理过程，保证出现该类问题的时候，能够有序的进行处理，特编写此文档。
中风后的行为障碍通常归因于局灶性损伤，但最近的证据表明，分布式脑网络破坏起着关键作用。来自华盛顿医学院研究人员在PNAS发文，他们招募了132名中风患者，测量静息态功能连接、病灶分布和多类行为表现（注意、视觉记忆、形象记忆、语言、运动和视觉），并使用机器学习模型来预测单个受试者的神经损伤。结果发现，FC能更好地预测视觉记忆和形象记忆，而病灶图能更好地预测视觉和运动损伤。两者都能很好地预测注意力和语言缺陷。接下来，研究者确定了生理网络功能障碍的一般模式，包括半球间整合和半球内连接的减少，这与多个领域的行为损伤密切相关。网络特异性的功能障碍模式预测了特定的行为障碍，而跨网络模块的大脑半球间沟通的丧失与跨多个行为领域的损伤相关。这些结果将大脑网络的关键组织特征与中风的大脑行为关系联系起来，阐明了脑结构与脑功能的补充价值，并为中风后多个行为领域障碍提供了生理机制。本文发表在PNAS杂志。
总结了一下常见集中排序的算法 归并排序 归并排序也称合并排序，是分治法的典型应用。分治思想是将每个问题分解成个个小问题，将每个小问题解决，然后合并。 具体的归并排序就是，将一组无序数按n/2递归分解成
原文链接：https://my.oschina.net/liuyuantao/blog/749329 总结了一下常见集中排序的算法 归并排序 归并排序也称合并排序，是分治法的典型应用。分治思想是将每个
rqt_console 是一个 图形化用户接口（GUI） 工具，用于查看 ROS 2 中的日志消息。通常，日志消息会显示在终端中。 使用 rqt_console，可以随时间的推移收集这些消息，更有条理的方式仔细查看、过滤、保存，甚至重新加载保存的文件在不同的时间进行查阅。节点使用日志以多种方式输出有关事件和状态的消息。 对于用户而言，它们的内容通常是信息性的。
假想我们有 4 个 Redis 实例 R0，R1，R2，R3； 很多表示用户的键，像 user:1，user:2等。 有如下方案可映射键到指定 Redis 节点。
如果一本新华字典假如没有目录，想要查找某个字，就不得不从第一页开始查找，一直找到最后一页(如果要找的字在最后一页)，这个过程非常耗时，这种场景相当于数据库中的全表扫描的概念，也就是循环表中的每一条记录看看该记录是否满足条件，扫描次数为表的总记录数。
总结了一下常见集中排序的算法 归并排序 归并排序也称合并排序，是分治法的典型应用。分治思想是将每个问题分解成个个小问题，将每个小问题解决，然后合并。 具体的归并排序就是，将一组无序数按n/2递归分解
归并排序也称合并排序，是分治法的典型应用。分治思想是将每个问题分解成个个小问题，将每个小问题解决，然后合并。
最近，ATTO Technology, Inc. 以前所未有的方式 完成了 VMware vSAN® ReadyNode 认证套件。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/117527.html原文链接：https://javaforall.cn
给你n个人的社交关系（你知道任意两个人之间是否认识），然后请你找出这些人中的「名人」。
局灶性脑损伤是深入了解潜在神经、精神症状的神经解剖学基础。几十年前就已有对中风和脑肿瘤的左额叶损伤和抑郁有关的相关研究报道。随后的研究进一步阐明了这种关联与背外侧前额叶皮层(DLPFC)病变的关系。这些病灶的定位研究非常重要，因为抑郁症是脑卒中发病率和死亡率的独立预测因子。其次，这些病变的定位研究对于深入了解原发性抑郁症的神经解剖学也很重要，包括治疗靶点的确定。
环境：两台联想R680的物理机搭建一套2节点RAC，数据库版本为ORACLE 11.2.0.4
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
