二值图像分析最基础的也是最重要的方法之一就是连通域标记，它是所有二值图像分析的基础。它通过对二值图像中目标像素的标记，让每个单独的连通区域形成一个被标识的块，进一步的我们就可以获取这些块的轮廓、外接矩形、质心、不变矩等几何参数。
网络测试就是验证网络的建设是否成功的手段，主要是验证以下几个方面：链路连接情况、错包率、连通性、网络质量、路由策略、备份路由、网管等。
2021-09-04：加油站。在一条环路上有 N 个加油站，其中第 i 个加油站有汽油 gasi 升。你有一辆油箱容量无限的的汽车，从第 i 个加油站开往第 i+1 个加油站需要消耗汽油 costi 升。你从其中的一个加油站出发，开始时油箱为空。如果你可以绕环路行驶一周，则返回出发时加油站的编号，否则返回 -1。说明: 如果题目有解，该答案即为唯一答案。输入数组均为非空数组，且长度相同。输入数组中的元素均为非负数。力扣134。
创伤后应激障碍(posttraumatic stress disorder, PTSD)是一种常见的令人衰弱的精神疾病，在美国成年人中终生患病率为7%，在退伍军人中的患病率为0.25%。PTSD可能发生在经历或暴露于危及生命的事件之后，其特征是侵扰性的想法或记忆，认知和情绪的负面改变，高度唤醒和回避。执行功能的认知缺陷也可能在PTSD中表现出来。
最近在工作中验证istio的网格扩展方案，其中涉及打通网络的需求，也即希望在外部虚拟机可以连通kubernetes集群内部的服务IP、Pod IP，在kubernetes的Pod中可以连通外部虚拟机的IP。
在做好架构部署，并确认Tungsten Fabric和Kubernetes（K8s）集群的初始状态没有问题后，就可以开始尝试创建虚拟网络了。
以上命令可以帮助管理员监控Ceph集群的健康状态、数据的存储和使用情况，以及集群中各个组件的运行情况。
跨站请求伪造（CSRF）攻击可以无需他人授权，假冒他人身份发起恶意操作。为了防止此类攻击行为，Jira在客户端某HttpOnly Cookie中部署了CSRF token，因此，对于执行状态更改的操作请求，Jira服务端会检查其中的token是否与CSRF Cookie和CSRF参数中的token匹配，这样一来，攻击者就很难重用cookie发起CSRF攻击。并且，其中的Referer header头信息还可验证与Jira服务端的域名和端口一致性，防止同源策略绕过操作。
K8s与Tungsten Fabric集成后有四种配置模式，分别为：默认模式、自定义隔离模式、命名空间隔离模式、嵌套模式。
例如，假设有3个节点，它们的IP地址分别是192.168.1.10、192.168.1.11和192.168.1.12，可以依次执行以下命令来验证它们的网络连通性：
https://www.howtouseubuntu.com/network/how-to-check-dns-server-in-ubuntu/
今天将分享前庭神经鞘瘤分割的完整实现过程，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。
并查集做，首先想到的是判断两个点是否连通，不连通就合并，已连通的话说明会形成回路，则可以判定 No，交了一发错了。 想了一下没有考虑到多个连通域的情况，该题必须只有一个连通域
鼠标发明人Douglas Engelbart曾经针对人工智能的简称AI提出了另一个理念——Augmented Intelligence，即增强智能。在他看来，人已经足够聪明，我们无需再去复制人类，而是可以从更加实用的角度，将人类的智能进一步延伸，让机器去增强人的智能。 OCR （Optical Character Recognition，光学字符识别）就是这样的一项技术，它的本质上是利用光学设备去捕获图像并识别文字，将人眼的能力延伸到机器上。本文将介绍OCR技术在移动环境下面临的新挑战，以及在自然场景图像下
开发中偶尔需要判断网络的连通性，没有什么方法比 ping 更直接了当，通常检查网络情况都是运行命令ping www.baidu.com ，查看输出信息即可。
深部脑刺激可能是一种有效的疗法，以治疗严重的难治性抽动秽语综合征的选择病例；然而，患者的反应是多变的，并且没有可靠的方法来预测临床结果。这项回顾性研究的目的是确定与抽搐和共病强迫行为改善相关的刺激依赖的结构网络，比较不同手术目标之间的网络，并确定连接是否可以用于预测临床结果。多部位患者队列(n = 66)苍白球内肌(n = 34)或丘脑中央内侧部(n = 32) 双侧植入的激活组织体积被用于生成概率性纤维束追踪以形成规范的结构连接体。纤维束追踪图用于识别与抽搐或共患强迫行为改善相关的网络，并预测整个队列的临床结果。然后，相关网络被用来生成“反向”示踪图，以划分所有患者的刺激总量，以确定需要瞄准或避免的局部区域。结果表明，苍白球内区与边缘网络、联想网络、尾状核、丘脑和小脑的连通性与抽动症状的改善呈正相关；该模型预测了临床改善评分，并且对交叉验证是稳健的。与后腹侧苍白球相比，内侧前苍白球附近区域与正相关网络的连通性更高，与该图谱重叠的组织激活体积与抽搐改善显著相关。丘脑中央内侧，与感觉运动网络、顶叶-颞-枕神经网络、壳核和小脑的连接与抽搐改善呈正相关；该模型预测了临床改善评分，并且对交叉验证具有鲁棒性。丘脑前部/外侧中央内侧区域与正相关网络的连通性更高，但与该图谱重叠的组织激活量并不能预测改善。对于强迫性行为，两个目标都显示与前额叶皮层、眶额皮层和扣带皮层的连接与改善呈正相关；然而，只有中丘脑地图预测了整个队列的临床结果，但该模型对交叉验证并不稳健。总的来说，结果表明，刺激部位的结构连接可能对调节症状的改善很重要，而且参与抽搐改善的网络可能因手术靶点的不同而不同。这些网络为潜在的机制提供了重要的见解，并可用于指导导联的放置和刺激参数的选择，以及细化神经调节治疗难治性抽动秽语综合征的靶点。
昨天介绍了《Windows&Linux&MacOS如何快速搭建Redis》。搭建完成，往往会出现同一内网下其他主机无法连接redis-server的情况，原因可能有：protected-mode(保护模式)已开启、bind绑定了无效的主机地址、bind设置了本地回环地址......为了彻底弄清楚protected-mode和bind对远程访问redis-server的影响，我特地设计了一些测试场景，像测试产品需求一样测试这两项配置。
追踪网络可以应用于简单网络建模，并实现资源追踪功能。以下是在ArcGIS Pro中创建并发布的全过程记录。
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使用机器学习方法，可以从个体的脑功能连通性中以适度的准确性预测认知表现。然而，到目前为止，预测模型对支持认知的神经生物学过程的洞察有限。为此，特征选择和特征权重估计需要是可靠的，以确保具有高预测效用的重要连接和环路能够可靠地识别出来。我们全面研究了基于健康年轻人静息状态功能连接网络构建的认知性能各种预测模型的特征权重-重测可靠性(n=400)。尽管实现了适度的预测精度(r=0.2-0.4)，我们发现所有预测模型的特征权重可靠性普遍较差(ICC＜0.3)，显著低于性别等显性生物学属性的预测模型(ICC≈0.5)。较大的样本量(n=800)、Haufe变换、非稀疏特征选择/正则化和较小的特征空间略微提高了可靠性(ICC＜0.4)。我们阐明了特征权重可靠性和预测精度之间的权衡，并发现单变量统计数据比预测模型的特征权重稍微更可靠。最后，我们表明，交叉验证折叠之间的特征权重度量一致性提供了夸大的特征权重可靠性估计。因此，如果可能的话，我们建议在样本外估计可靠性。我们认为，将焦点从预测准确性重新平衡到模型可靠性，可能有助于用机器学习方法对认知的机械性理解。
深部脑刺激（DBS）对帕金森病（PD）的疗效可能取决于刺激部位与其他脑区之间的连通性，但是刺激哪些脑区，以及脑区间连通性是否能够预测患者的预后，仍然未知。在这里，我们确定了有效的DBS刺激丘脑底核（STN）所涉及的结构和功能连通性，并在独立队列中测试了其预测疗效的能力。
认知神经科学的一个关键目标是从神经结构和功能来预测行为，从而为谁可能从临床和/或教育干预中受益提供关键的见解。在整个发育过程中，分布的大脑区域之间功能连接的强度与儿童的数学技能有关。因此，在本研究中，我们使用基于连接体的预测模型来研究数字处理和休息期间的功能连接是否“预测”儿童的数学技能(N = 31, Mage = 9.21岁，14名女性)。总的来说，我们发现功能连通性在符号数比较和休息期间，而非非符号数比较期间，能预测儿童的数学技能。每一项任务都揭示了分布在典型大脑网络和主要脑叶上的一组明显不同的预测性连接。大多数这些预测性联系与儿童的数学技能呈负相关，因此，较弱的连接预示着较好的数学技能。值得注意的是，这些预测性连接在不同的任务状态下很大程度上是不重叠的，这表明儿童的数学能力可能取决于网络隔离和/或区域专门化的状态依赖模式。此外，目前的预测建模方法超越了大脑行为相关性，并朝着建立大脑连接模型的方向发展，最终可能有助于预测未来的数学技能。
= /usr/lib/psqlodbcw.so = /usr/lib/libodbcpsqlS.so = /usr/lib64/psqlodbcw.so = /usr/lib64/libodbcpsqlS.so = 1 odbc配置文件 打开/etc/odbc.ini文件，并填写下列配置。
默认模式网络(DMN)是最重要的内在连接网络，是大脑功能组织的关键架构。相反，失调的DMN是主要神经精神疾病的特征。然而，该领域仍然缺乏对DMN调控的机制和对DMN调控失调的有效干预。目前的研究通过操纵神经同步来解决这个问题，特别是α(8-12Hz)振荡，这是一种主要的内在振荡活动，在功能和生理上与DMN越来越相关。使用高分辨率α-频率经颅交流电流刺激(α-tACS)刺激皮层α振荡源，结合同时脑电图和功能MRI(EEG- fMRI)，我们证明了α-tACS(与伪对照相比)不仅增强了脑电图α振荡，还增强了DMN核心内的fMRI和(源水平)α连接。重要的是，α振荡的增加介导了DMN连接的增强。因此，这些发现确定了α振荡和DMN功能之间的机制联系。经颅α调制可以上调DMN，进一步强调了一种有效的非侵入性干预，以使各种疾病中的DMN功能正常化。
本文介绍社群发现算法在关联图谱中的应用。社群发现算法是图算法中的一种，图算法是图分析的工具之一。
今天将分享肺动脉分割完整实现版本，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。
在大规模的网络架构中，为了实现高效的数据传输和路由管理，开发了许多路由协议。开放最短路径优先（OSPF）是一种内部网关协议（IGP），被广泛应用于企业网络和互联网服务提供商（ISP）网络。本文将重点介绍OSPF中的虚链路（Virtual Link）技术，它为网络管理员提供了极大的灵活性，使得即使在非直连区域之间也能建立起逻辑上的连接。
灰质区域之间的交流支撑着大脑功能的各个方面。我们通过对20个医疗中心共550人进行29,055次单脉冲直接电刺激(平均每个受试者87±37次电极接触)后获得的颅内脑电图记录，研究了人脑的区域间通信。我们发现网络通信模型——基于扩散核磁共振推断的结构连通性计算——可以解释焦点刺激的因果传播，以毫秒时间尺度测量。在这一发现的基础上，我们表明，一个包含结构、功能和空间因素的简洁统计模型可以准确而稳健地预测脑刺激的全皮层效应(来自医疗中心的数据R2 = 46%)。我们的工作有助于网络神经科学概念的生物学验证，并提供了连接组拓扑如何塑造多突触区域间信号的见解。我们期望我们的发现对神经通讯的研究和脑刺激范式的设计有一定的启示。
本文是计算机视觉领域顶级会议 ECCV 2020 入选论文《Learning Connectivity of Neural Networks from a Topological Perspective》的解读。
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CS 作为PBX系统电话功能处理的主要模块，所有电话信息的数据都在上面。目前系统中是HA架构。两块CPPM卡片通过HSP心跳线做实时数据同步以及状态监测。若Enable CS0出现问题或者Standby CS1找不到CS0时，那么Standby CS1会起来变成Enable CS1负责电话系统的处理，此时从HA架构变成了单一架构，客户端基本影响很小。当原来的Enable CS0再次起来后是会变成Standy CS0,不会去主动抢占，可以手动切换。
人脑是一个大规模的网络，其功能依赖于空间分布区域之间的动态相互作用。在快速发展的网络神经科学领域，有两个尚未解决但有望取得突破的挑战。首先，应该使用非侵入性和易于使用的神经成像技术来识别功能性脑网络。其次，这些技术的时间-空间分辨率应足以评估所识别网络的动态特性。现有证据表明，只要对头皮EEG信号进行适当处理，EEG源连通性方法可以解决这两个问题。因此，该技术的性能很大程度上依赖于不同方法的信号处理，如预处理方法、逆向求解、信号间的统计耦合以及网络科学。
来自密歇根州立大学的Ralf Schmälzle等人在PNAS上发文，主要介绍了社交交互过程中的脑网络的大脑连接的变化，并发现基于脑网络可以一定程度地揭示社交网络结构。社会关系的破坏会对人的思想和感受有显著的影响，因此，为了探究社会网络变化以及社会疼痛如何引起大脑网络变化，研究利用获取的80名男性青少年的fMRI数据，发现了社会排斥时心理系统网络的连接数量的增加。在研究社交网络与基于任务态的动态连接的相关性方面，研究指出，在被社会排斥的情况下，参与者的心理系统（Mentalizing System）的脑区连
大数据文摘转载自机器人大讲堂 让大鼠在跑步机上行走，这是要作甚？ 受环境因素的影响，如低光环境，动物在行走时可能无法视觉观测到地形的变化，这使得它们需要调整自己的动作来适应不可预测的地形。 随着神经科学的发展，越来越多的研究表明大脑皮层在动物对意外干扰的反应中起着重要作用，但科学家对这一过程中皮层区域之间的功能网络知之甚少。 北理工大鼠实验 为了研究这个问题，北京理工大学的研发团队训练了六只视力受阻的大鼠在跑步机上行走（跑步机上有一个随机的不平坦区域），研究人员记录了大鼠的全脑脑电图信号，并使用相位滞后
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背景 接口自动化期望代码push后触发实现持续集成，代码push后，自动化执行jenkins的job。 步骤 准备工作 工具：jenkins，gitlab jenkins需要安装插件：git plug
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作者简介：yangjunsss，曾就职于IBM、青云QingCloud，现就职于华为，研究方向：容器微服务、IaaS、P2P分布式。邮箱 cj.yangjun@gmail.com
摘要：较高的家庭收入F1与较大的皮质灰质体积和儿童认知能力的提高有关。然而，人们对Fl对大脑功能和结构连接的影响知之甚少。本横断面研究调查了Fl对9-11岁儿童大脑连通性和认知表现的影响。低Fl与默认模式网络(DMN)、上下顶叶皮层和小脑后部的整体功能连接密度(gFCD)下降有关，而运动、听觉、外皮层视觉区和皮质下区域的gFCD增加有关。认知表现部分介导了语速与DMN连通性之间的关联，而DMN连通性不介导语速与认知表现之间的关联。相比之下，Fl与结构连通性之间没有显著关联。研究结果表明，较差的认知表现可能反映了多种因素(遗传、营养、父母互动的水平和质量以及教育暴露)，导致低收入家庭儿童DMN功能连通性降低。需要后续研究来帮助澄清这是否会导致这些儿童随着年龄增长而结构连通性下降。
配置完ospf之后，在市场部的终端上测试一下终端设备之间是否已经可以互相ping 通：ping+目的地址
B站讲解视频地址：https://www.bilibili.com/video/BV1cV41167ES
当用到 SSH 方式来连接 GIT 仓库的时候，难免会同时用到多个仓库，一般生成公私钥的默认配置文件为：
在过去的数年中，腾讯数平精准推荐(Tencent-DPPR)团队一直致力于实时精准推荐、海量大数据分析及挖掘等领域的技术研发与落地。特别是在广告推荐领域，团队自研的基于深度在线点击率预估算法及全流程实时推荐系统，持续多年在该领域取得显著成绩。而在用户意图和广告理解上，借助于广告图片中的文本识别以及物体识别等技术手段，可以更加有效的加深对广告创意、用户偏好等方面的理解，从而更好的服务于广告推荐业务。 OCR（Optical Character Recognition, 光学字符识别）是指对输入图像进行分析
本文将主要介绍数平精准推荐团队的文本检测技术。
PageRank 是谷歌公司起家的算法，在数据科学领域具有重要的地位和作用。PageRank 算法最初提出来用于利用网页之间的链接关系来对网页进行排序，从而优化搜索引擎的效果。如今，我们可以将 PageRank 算法用作网络中节点排序的一般算法。
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