模型出错了，请稍后重试~
WeTrust通过其以太坊驱动的区块链平台，将这一自愿性自治结构的发张向前推进了一步。通过智能合约技术， WeTrust旨在加速已经应用的分布式技术的发展。...通过使用WeTrust，小组中的成员几乎可以将整个过程自动化，同时由于使用了技术驱动，WeTrust增加了额外的功能层。圈子可以确定在什么条件下完成支付，例如，根据设定的时间表或指定的拍卖出价。...对于未来的发张，他们的规划图如下： 你可以在他们的网站，Twitter，Facebook，GitHub，Reddit或他们的博客上与WeTrust联系，你还可以在这里查看他们的白皮书。
在以下部分中，我将介绍： 为什么我们转向开源项目来建立我们的警报机制 从技术角度深入探讨我们如何构建警报 在我们的场景中使用 Prometheus 的优点和缺点 一些结束语 建立告警机制：无需重新发明轮子...当链路跟踪与警报条件匹配时（例如，数据库查询时间超过 5 秒），我们将跨度转换为 Prometheus 指标。 Prometheus模型符合我们的目标。...span -to-metrics 连接器将每个匹配的范围转换为具有以下属性的度量： 它的名称是根据我们数据库中的客户 ID 和警报定义 ID 构建的。...如果我们从头开始构建这个解决方案，我们就可以完全控制这个机制，并且可以随时进行更新。在这里，使用 AWS Managed Prometheus，我们没有这种控制权，这迫使我们构建额外的同步机制。...我们找到了一种将链路追踪跨度和指标关联起来的方法，这样当我们获取链路追踪数据跨度并将其转换为指标时，我们就知道如何将警报连接回业务逻辑。
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在比如，AI与教育，国内的几家在线教育机构都有涉猎。...英语流利说，用语音识别的方法，来判断用户的发音是否准确；乂学教育，将高中小学的题目，依据语义识别，将题目背后的知识点挖掘出来，用来诊断用户对一道题的不会做，究竟是哪些知识点不会，可能涉及到的小初高的各个知识点...如何将深度学习与你正在做的事情相结合 智能运维 运维的发展目前经历了从基于规则到基于学习的。运维面临的最大挑战就是：在互联网公司很难人工指定规则。...算法：运维人员向算法开发人员描述运维异常，开发人员负责构建异常检测系统和检测器。 应用：运维人员可以设计、部署、使用、并受益于智能运维系统，形成有效闭环。...参考文献： https://arxiv.org/abs/1705.06640 其他领域例如化学、制药工程与深度学习相结合 这种结合可以发生在从宏观到微观的多个层面： 例如上面这幅图，是使用SVM和决策树来发现无机
来源：Deephub Imba本文约1200字，建议阅读5分钟将Prophet的预测结果作为特征输入到 LightGBM 模型中进行时序的预测。...predictions predictions = pd.concat([predictions_train, predictions_test], axis=0) return predictions 上面的函数将返回一个给我们的...fontsize=16) plt.legend(labels=['Real', 'Prediction'], fontsize=16) plt.grid() plt.show() 执行上述代码后，我们将合并特征...df，创建滞后的lag值，训练 LightGBM 模型，然后用我们训练的模型进行预测，将我们的预测与实际结果进行比较。...总结 将监督机器学习方法与 Prophet 等统计方法相结合，可以帮助我们取得令人印象深刻的结果。根据我在现实世界项目中的经验，很难在需求预测问题中获得比这些更好的结果。 编辑：于腾凯
将Prophet的预测结果作为特征输入到 LightGBM 模型中进行时序的预测 我们以前的关于使用机器学习进行时间序列预测的文章中，都是专注于解释如何使用基于机器学习的方法进行时间序列预测并取得良好结果...predictions = pd.concat([predictions_train, predictions_test], axis=0) return predictions 上面的函数将返回一个给我们的...plt.legend(labels=['Real', 'Prediction'], fontsize=16) plt.grid() plt.show() 执行上述代码后，我们将合并特征...df，创建滞后的lag值，训练 LightGBM 模型，然后用我们训练的模型进行预测，将我们的预测与实际结果进行比较。...总结 将监督机器学习方法与 Prophet 等统计方法相结合，可以帮助我们取得令人印象深刻的结果。根据我在现实世界项目中的经验，很难在需求预测问题中获得比这些更好的结果。
反应定义中省略了某些试剂、辅助因子和离去基团，因此可以将反应建模为单一产物。这是执行迭代逆向合成时所必需的。...通过迭代选择、更新和扩展构建以输入目标分子为根的搜索树（图 1b）。在扩展步骤中，作者的算法使用相应的模板优先排序模型对酶模板和合成化学模板进行评分。使用softmax函数对分数进行归一化。...然而，当将达到的目标与合成搜索和混合搜索进行比较时，混合搜索找到了56个分子的路线，合成搜索中没有找到其中的路线。...屈大麻酚和阿莫特罗的个案研究说明了独特的酶化学可如何解锁从新型构建基块或中间体到目标化合物的途径。...理论上不能保证新模型之间会观察到与本研究中相同的理想平衡，但是将softmax变换应用于每个模型的分数会限制模型的范围输出，以及与训练示例相似的输入的更高模型置信度的经验趋势似乎可能会持续存在。
install && npm run build 默认打包使用的 production 环境的配置，如需打包其他环境则可以使用npm run build --mode testing 指定环境 testing...，并使用 .env.testing 环境变量文件 使用echo -e "\nVITE_API_URL=${{ secrets.API_HOST }}" >> .env.production 将配置中的...run: node -v && npm -v && npm install && npm run build # 将dist复制到docker目录中 - run: cp ....，还需要更加严谨，比如需要手动执行，而不是自动构建，以及可以将打包和部署分开，生成构建物体，快速回滚部署 本文为了演示远程 docker，所以每次都是构建了 docker，其实也可以直接上传到服务器目录...By 易墨 转载请注明出处 相关资料 项目说明 如果对部署的项目感兴趣可以参考前两篇文章 zhontai Admin.Core: 01.前后端分离中台框架后端 Admin.Core 学习-介绍与配置说明
系列 本地使用 Docker Compose 与 Nestjs 快速构建基于 Dapr 的 Redis 发布/订阅分布式应用 目录 目录 系列 目录 安装 Dapr CLI 本地环境中初始化 Dapr.../components/ -- npm run start order-processor 服务将 orderId key/value 写入、读取和删除到 statestore.yaml 组件中定义的.../components -- npm run start 在 checkout 发布者服务中，我们将 orderId 消息发布到名为 order_pub_sub 的 Redis 实例（在 pubsub.yaml...Secrets 管理 开始使用 Dapr 的 Secrets Management 构建块 Dapr 提供了一个专用的 secrets API，允许开发人员从 secrets store 中检索 secrets...cd secrets_management/javascript/sdk/order-processor 安装依赖项： npm install 与 Dapr sidecar 一起运行 order-processor
从零搭建 Npm 包持续集成 在了解了基本的知识之后，我将通过一个实际的项目来带大家快速上手 Github Action，最终实现的目标: 当我们将代码推送到 github 上后, 通过 Github...设置 Github Secret 我们在拿到 npm token 后, 打开对应项目的 Github 仓库, 切换到 settings 面板, 找到 secrets 子菜单, 创建一个新的 secret..., 将 npm token 复制到内容区并命名 填写 Name 和 Value 字段，Name 为 ACCESS_TOKEN 和 NODE_AUTH_TOKEN，Value 为刚刚保存的 Personal...Token NameKeyValePersonal Access TokenACCESS_TOKEN${{ secrets.ACCESS_TOKEN }}Npm Access TokenNODE_AUTH_TOKEN...dependencies ️ run: npm install # 执行构建步骤 - name: 构建 run: | npm
在蛋白质设计方法中引入进化信息可以将突变的空间限制在更类似原生蛋白的序列中，从而在保持功能的同时提高稳定性。最近，经过对数百万蛋白质序列训练的语言模型在预测突变效果方面表现出色。...因此，在这项工作中，作者着手将利用进化尺度建模（ESM）模型家族的PLMs的优势与Rosetta的灵活性相结合，实现对PLM预测的蛋白质序列空间的高效组合采样。...如预期的那样，与FixBB协议相比，限制可用的氨基酸导致Rosetta能量更低，但具有相似的序列恢复（图1C，D）。...最后，作者测试了设计的预测结构是否与目标结构匹配，并由OmegaFold以高置信度预测（图3C、D）。...结论 将PLM预测与基于结构的设计相结合可以帮助改造现有蛋白质并创造新序列。本篇工作的潜在应用包括但不限于，将酶到抗体等蛋白质进行热稳定化，并将突变空间限制在可行的序列范围内。
与之类似，从AI诞生的那一刻，科学家们则在憧憬：AI 如何能够达到像人类一样的智能？...而广义AI充分利用感知与料（sensory perception）、以往经验和学习到的技能成功胜任不同的任务。...（详情参考AI科技评论过往介绍：深度学习败于“捷径”） 5 神经-符号系统结合 神经网络与符号系统能够更好地促进 AI 模型对世界知识与抽象推理等能力的融合。...基于理性主义的符号系统立足于逻辑和符号表征，直接将人类的推理方式编码到机器中，它的优势在于抽象能力强大、使用较少的数据就可以达到比较好的结果。...不过受限于现实世界知识的复杂多样以及非结构化，很难将这些完美无缺地编码到机器可读的规则中。
该活动的记忆将永远与你的线上互动和表现方式联系在一起。 这种将回忆、事件和时尚表达融入线上身份的愿景同样也成为了传统品牌的需求。...“将身份绑定到虚拟形象中”这一措施可以将时尚、动画、风格和参与标识从一种体验带到另一种体验，实现身份的迁移。 实现路径 实现的其中一个挑战是如何解决“合作问题”。...当可组合的身份和去中心化数据客户端变得司空见惯时，创作者将有权打造以人为中心的游戏、世界、音乐和戏剧体验，而无需从零开始构建复杂的虚拟形象和登录系统。...这一趋势已经开始：我们可以观察到不断激增的模块组件数量，个人构建了游戏系统的核心体验，并在其上增加了自己独特的经历。...新一代的构建者感兴趣的是通过游戏创造、建模和世界建设来塑造元宇宙，以及如何将自己的身份投射到数字空间。他们的动机是表达自我、创作体验，并以自己的方式与他人建立联系。
添加 token，记得将 token 保存起来。 ? 打开 Jenkins 首页，点击 新建 Item 创建项目。 ? 点击构建触发器，选择触发远程构建，填入刚才创建的 token。 ?...install npm run build - name: Deploy # 将打包内容发布到 github page uses: JamesIves...将上文代码中的 ACCESS_TOKEN: {{ secrets.VUE_ADMIN_TEMPLATE }} 替换成刚才创建的 secret 名字，替换后代码如下 ACCESS_TOKEN: {{ secrets.TEST_A_B...阿里云入端口要在网络安全组中查看与配置。 ?...env，设置与小步骤相关的环境变量。 with，提供参数。 ?
---- 自动部署个人博客到服务器 我的个人博客是使用Hexo构建的，所以这里就以Hexo为例。...此时我们可以看到我们的actions中有一些切换分支、下载 git submodule、使用 node:10、npm install等，相信你基本上都可以看得懂，最重要的就是最后一个action，他的目的就是把构建好的代码拷贝到自己的服务器的某个目录下...首先添加的是ACCESS_TOKEN（名字与第二步的workflow中名字相同就可以了），这个值并不是你服务器的密码。那么这个值是什么呢？...通过上述设置后只要往master推送，就可以自动构建了，非常方便。...首先需要告诉你的是，如果有人知道ACCESS_TOKEN与你的服务器的地址那么就可以不用密码登录到你的服务器。但是Github作为一个有责任的、受社会监督的公司，是绝对不会泄露和使用你的这些数据的。
CI/CD 通常应包括以下几个部分： 持续集成是验证代码已经构建、测试并合并到仓库的自动化过程 持续交付是将更改交付到仓库的过程 持续部署是将更改发布到生产服务器，使更改可供用户使用的过程 现在，让我们考虑如何为应用程序实现...整个流程将如下所示： 运行应用程序的所有代码检查（单元测试和集成测试、linting、类型检查、格式检查等） 构建应用程序并运行端到端测试 如果两个过程都成功完成，我们可以部署我们的应用程序 这个过程将确保我们的应用程序始终处于最佳状态...runs-on：设置将运行作业的运行程序 # 配置测试流水线 我们的测试流水线将包含两个 job，应该完成以下操作： 运行所有代码检查，如 linting，类型检查，单元测试和集成测试等 构建应用程序并运行端到端测试...install - run: npm run test - run: npm run lint # E2E 测试 name: CI/CD on: - push jobs...: ${{ secrets.VERCEL_PROJECT_ID}} scope: ${{ secrets.VERCEL_ORG_ID}} working-directory
Github Actions是Github近来推出的新功能，能够自动化构建，部署我们的github项目。...与传统的架构不同，Serverless架构需要把项目拆成多个云函数，然后进行部署。 个人理解，虽然架构模式不一样，但是软件开发的生命周期是一样的。...然后Github Actions提供了secrets，可以将API秘钥此类隐私信息保存在secrets中。...install # 安装函数的依赖 run: cd hello_world && npm install - name: pip --version run: pip...项目整个的构建发布流程。
经过计算发现，比将站点部署在云服务器以及传统的 CDN 更加实惠。这么好的服务，不用天理难容啊！ ?...之前我们是通过 Node.js 写了一个部署服务，一定程度上减轻了部署的负担，但还是需要在每个文档里，新加入脚本做构建和触发部署。...而 Github Action 推出后，完美解决了 Github 项目构建与部署问题，因此基于 Github Action 做一个部署方案是比较好的解决方案。...第二个 step 是 Build and Deploy，用于运行 npm run build 命令构建，并将构建到 build 目录的代码都上传到 gh-pages 分支做存档。...这里是使用了Pendect/action-rsyncer这个Github Action，将 HTML 文件，通过rsync命令传输到远端的服务器。
本文将帮助您使用GitHub操作设置一个工作流，该工作流将构建和标记Docker镜像并将其推送到Docker Hub注册表。...如果你沿着我，你将构建一个包含Angular CLI的镜像。如果你需要一个不同的镜像，那么修改以下内容以满足你的需求。Dockerfile的内容应该是： # ....\ && npm cache verify \ && sed -i -e "s/bin\/ash/bin\/sh/" /etc/passwd # Angular CLI RUN npm install...要找到secrets，请单击存储库顶部的设置，然后单击左侧导航列表中的Secrets，然后添加您需要的secrets，在本例中是我们的Docker Hub用户名和密码： 标签和发布 最后一步是在我们的GitHub...这将启动我们的工作流程的构建。要做到这一点，点击代码标签下的releases部分： 点击“Draft a new release”按钮。
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