并发执行会打破事务的隔离性，根据破坏的程度分成可重复读、读已提交、读未提交等隔离级别，每种级别都决定了多线程并发时数据可见性不同，是并发和隔离性之间的权衡，也因此产生了幻读、不可重复读、脏读等问题。
一、背景 互联网产业拥抱AI成为了当下的热潮：无人驾驶、医疗AI和智能推荐从实验室走出，融入到工程实业中；腾讯自主研发的王者荣耀等游戏AI给人们带去了快乐，“绝艺”更是获得了UEC杯冠军；而AI和海量计算力分不开，绝艺每天的盘数计算量都在亿级，王者每天计算结果均在百T，这些业务源源不断的计算力均来自腾讯架平TCS-弹性计算平台。该平台是根置于架平存储设备搭建而成，建设中最突出的问题是如何发现并调度异常计算点，本文从cpi的角度来介绍弹性平台的解决之道。 二、CPI 弹性平台中的设备都是在线业务与计算业务混部
本文介绍了如何监控调度异常点，通过弹性计算平台实现异常点检测、业务建模、调度、冲突检测、跨机调度等功能。
FPGA调试本身就是挺辛苦的一件事情，尤其是在刚开始调试FPGA的时候，无论培训的时候如何强调一些注意事项，如跨时钟域问题，如接口问题，以及RAM读写冲突问题，但一旦做起项目来，每每还是有同学必须要亲自往这些坑里面跳一次才真正懂得这些BUG的含义。
通过空间校正，线扫描偏振相机可以探测到双折射、应力、表面粗糙度以及常规成像无法检测到的物理特性。 光有三个基本特性：强度、波长和偏振.今天几乎所有的相机都是为单色或彩色成像而设计的。单色相机用于测量在像素级宽带光谱上的光强，而彩色或多光谱相机则用于检测红、绿、蓝和近红外波段的光强。同样，偏振照相机用于在多偏振状态下捕捉光的强度。
今天给大家介绍由美国斯坦福大学计算机科学系Jure Leskoveck课题组在《Nature methods》上发表了一篇名为“MARS: discovering novel cell types across heterogeneous single-cell experiments”的文章。文中提出了用于识别和注释已知的以及新的细胞类型的元学习方法MARS,MARS通过跨多个数据集传输潜在细胞表示，克服了细胞类型的异质性。使用深度学习来学习细胞嵌入功能以及细胞嵌入空间中的一组地标。该方法具有发现以前从未见过的细胞类型并注释尚未注释的实验的独特能力。将MARS应用于大型小鼠细胞图集，并展示了其准确识别以前从未见过的细胞类型的能力。此外，MARS通过概率性地在嵌入空间中定义细胞类型，自动为新的细胞类型生成可解释的名称。
运动检测是指检测物体相对于周围环境的位置是否发生了变化。接下来，让我们一起使用Python实现一个运动检测器应用程序吧！
Link：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.est.1c07638
在抑郁、焦虑、成瘾和其他精神障碍中，普遍存在认知控制缺陷的能力——即抑制默认的有效反应以支持更具适应性的选择。在这里，我们报告了概念验证证据，在接受颅内癫痫监测的患者中，闭环直接刺激内囊或纹状体，特别是背侧部位，增强了患者在冲突任务中的认知控制。我们还表明，闭环刺激在认知控制产生失误的检测比开环刺激更大的行为变化，和单任务性能试验可以直接解码来自神经特性兼容现有的闭环大脑植入的少量电极活动。认知控制的闭环增强可能纠正潜在的认知缺陷，并帮助严重精神障碍的治疗。
锁是计算机协调多个进程或纯线程并发访问某一资源的机制。在数据库中，除传统的计算资源（CPU、RAM、I/O）的争用以外，数据也是一种供许多用户共享的资源。如何保证数据并发访问的一致性、有效性是所在有数据库必须解决的一个问题，锁冲突也是影响数据库并发访问性能的一个重要因素。从这个角度来说，锁对数据库而言显得尤其重要，也更加复杂。
TDSQL是腾讯面向企业级应用场景的分布式数据库产品，目前已在众多金融、政务、电商、社交等客户应用案例中奠定金融级高可用、强一致、高性能的产品特性和口碑，帮助20余家金融机构完成核心替换，有力推动了国产数据库的技术创新与发展。 日前，TDSQL新敏态引擎正式发布，高度适配金融敏态业务。该引擎可完美解决对于敏态业务发展过程中业务形态、业务量的不可预知性，实现PB级存储的Online DDL，可以大幅提升表结构变更过程中的数据库吞吐量，有效应对业务的变化；最关键的是，腾讯独有的数据形态自动感知特性，可以使数据
前一篇文章分享了RAID 2020上的论文《Cyber Threat Intelligence Modeling Based on Heterogeneous Graph Convolutional Network》，基于异构图卷积网络的网络威胁情报建模。
路线图 常见代码问题 空值 未捕获潜在的异常 低性能 影响范围过大 单测问题 与原有业务逻辑不兼容 缺乏必要日志 错误码不符合规范 参数检测缺乏或不足 引用错误 名字冲突 细节错误 多重条件 文不符实 跨语言或跨系统交互 可维护性问题 硬编码 重复代码 通用逻辑与定制业务逻辑耦合 直接在原方法里加逻辑 多业务耦合 代码层次不合理 不用多余的代码 使用全局变量 缺乏必要的注释 更难发现的错误 并发 资源泄露 事务 SQL问题 安全问题 设计问题 较轻微的问题 命名不贴切 声明时未初始化 风格与整体有不一致 类型转换错误 否定式风格 容器遍历的结构变更 API参数传递错误 单行调用括号过多 修改方法签名 打印日志太多 多级数据结构 作用域过大 分支与循环 残留的无用代码 代码与文档不一致 使用冷僻用法或奇淫巧技
18年nature发了一篇单细胞方法类文章，讲得就是如何利用RNA velocity来做细胞发育路径的推断。
持续集成是一种软件开发实践，团队成员经常集成他们的工作，通常每个人至少每天集成 - 导致每天进行多次集成。每个集成都通过自动构建（包括测试）进行验证，以尽快检测集成错误。许多团队发现这种方法可以显着减少集成问题，并允许团队更快地开发有凝聚力的软件。本文是对持续集成的快速概述，总结了该技术及其当前使用情况。
1 MySql的三种锁 1.1 表锁 开销小，加锁快 不会出现死锁 锁定粒度大，发生锁冲突的概率最高，并发度最低 1.2行锁 开销大，加锁慢 会出现死锁 锁定粒度小，发生锁冲突的概率最低，并发度最高 1.3页锁 开销和加锁时间介于表锁和行锁之间 会出现死锁 锁定粒度介于表锁和行锁之间，并发度一般 1.4 引擎与锁 MyISAM和MEMORY支持表锁 BDB支持页锁,也支持表锁 Innodb既支持行锁,也支持表锁,默认行锁 //查询表锁争用情况 检查`table_locks_waited`和`table_l
随着生物技术在医学领域的快速发展和人们在细胞分子水平对肿瘤发病机制认识的深入，肿瘤治疗逐渐从前基因组的细胞毒性药物治疗时代过渡到后基因组的靶向治疗新时代。提到基因检测，前几年，临床医生在向患者推荐时还心存疑虑，而近两年，基因检测已成为癌症诊疗的标准动作，基本上每一个癌症患者都有一套自己的基因检测报告。不得不说，一个患者一套方案的个体化诊疗时代已经到来。比如，一位患者患了癌症，不仅要做病理诊断还要做全基因检测，发现突变位点，进而为患者制定包括化疗，靶向，免疫治疗方案，以及家族癌症风险评估。
Kubernetes是谷歌开源的容器集群管理系统，是Google多年大规模容器管理技术Borg的开源版本，主要功能包括:
我们已经将 Kubernetes 集群扩展到了7500个节点，该集群主要是为 GPT-3、CLIP 和 DALL·E 等大型模型提供可扩展的基础设施，同时也为神经语言模型的缩放定律等快速的小规模迭代研究提供基础支持。将单个 Kubernetes 集群扩展到这种规模是很少见的，因而需要特别小心，但好处是一个简单的基础设施，使我们的机器学习研究团队能够更快地迁移和扩展，而不需要更改他们的代码。
检查table_locks_waited和table_locks_immediate状态变量分析
Kubernetes API Server的核心功能是提供了Kubernetes各类资源对象（如Pod、RC、Service等）的增、删、改、查及Watch等HTTP Rest接口，成为集群内各个功能模块之间数据交互和通信的中心枢纽，是整个系统的数据总线和数据中心。除此之外，它还有以下一些功能特性：
来源：Deephub Imba本文共2400字，建议阅读5分钟本文介绍了MOT的基本概念。 多目标跟踪（Multiple Object Tracking） MOT 获取单个连续视频并以特定帧速率 (fps) 将其拆分为离散帧以输出。 检测每帧中存在哪些对象 标注对象在每一帧中的位置 关联不同帧中的对象是属于同一个对象还是属于不同对象 MOT的典型应用 多目标跟踪（MOT） 用于交通控制、数字取证的视频监控 手势识别 机器人技术 增强现实 自动驾驶 MOT 面临的挑战 准确的对象检测的问题是未能检测到
准确的对象检测的问题是未能检测到对象或者为检测到的对象分配错误的类别标签或错误地定位已识别的对象：
一般来说，智能系统和自动系统通常会通过一个“控制系统”来不断修正系统的工作状态。在Kubernetes集群中，每个Controller都是这样的一个“控制系统”，它们通过API Server提供的（List-Watch）接口实时监控集群中特定资源的状态变化，当发生各种故障导致某资源对象的状态发生变化时，Controller会尝试将其状态调整为期望的状态。
因为数据也是一种供许多用户共享的资源，如何保证数据并发访问的一致性、有效性是所有数据库必须解决的一个问题，锁冲突也是影响数据库并发访问性能的一个重要因素，所以进一步学习MySQL，就需要去了解它的锁机制。
本系列为 CMU 15-445 Fall 2022 Database Systems 数据库系统 [卡内基梅隆] 课程重点知识点摘录，附加个人拙见，同样借助CMU 15-445课程内容来完成MIT 6.830 lab内容。
作者 | Uber Engineering 译者 | Sambodhi 策划 | 赵钰莹 本文是 Uber 在 Go 代码中数据竞争经验两篇文章中的第一篇。详细版本将在 2022 年 ACM SIGPLAN 编程语言设计与实现（Programming Languages Design and Implementation，PLDI）中发表。在本文系列的第二部分，我们将介绍关于 Go 中竞争模式的学习。 Uber 已将 Go 作为主要编程语言，广泛用于开发微服务。我们的 Go 单体仓库由大约 5
从本文开始，将带领还未分析过单细胞(scRNA-seq)数据的读者，从如何构建环境，什么是单细胞，单细胞的完整分析流程各方面开展学习，由于内容较多，将会分章节展开，后续会整理成完整PDF教程，请持续关注本公众号。
从本文开始，将带领还未分析过单细胞(scRNA-seq)数据的读者，从如何构建环境，什么是单细胞，单细胞的完整分析流程各方面开展学习，由于内容较多，将会分章节展开，后续会整理成完整PDF教程，请持续关注。
常见的潜在代码问题是当前直接会导致BUG、故障或者产品功能不能正常工作的类别。
本研究开发了一种专门用于酶测乙醇的电流型TH传感器和一种无干扰伏安型TH传感器，用于针对对乙酰氨基酚(APAP，一种广泛使用的镇痛药物)进行靶向检测。所设计的伏安TH传感方法可以广泛检测电活性的生物标志物，尤其是在存在非靶向干扰电活性物质的情况下，可以用于检测多种药物。发达的生物分析能力和生理学研究的发现为设计基于触摸的加密生物HMI (CB-HMI；图1A)能够将用户基于触摸的输入转换为加密的生化、生物物理和生物特征指数。为了设计CB-HMI，将每个已开发的TH传感器与光体积脉搏波(PPG)传感器和指纹扫描仪集成在一个统一的平台内，允许获得额外的生物输。为了实现无缝和多模态传感器信号采集和数据处理，利用专用的信号调理电路和推理/加密算法增强了传感器读数，形成了完整的HMI解决方案。利用其生物感知/解释功能，CB-HMI可以集成到周围的物体中，以智能和交互的方式确定并为每个用户提供适当的行动方案(图1B)。为此，本研究将设计的CB-HMI应用于两个具有代表性的场景:驾驶安全和用药，其中使用开发的乙醇和APAP TH传感器分别获取相关的生化指标。因此，本研究展示了一个车辆激活系统和一个药物分配系统，其中集成的CB-HMI在提供预期服务之前独特地启用了用户生物认证(基于用户的生物状态和身份)。这些演示的应用说明了CB-HMI在升级周围物体以达到前所未有的生物感知水平方面的能力。最终，CB-HMI和其他HMI的无处不在的集成/部署将创造智能环境——配备对个人心理生理状态和需求的深刻和全面的认识——可以积极地帮助用户有效地达到最佳结果(图1C)。
本提案目标是：改变区块版本中 version字段的含义，允许同时部署多个向后兼容的更改(或称软分叉)。该功能的实现依赖于将 version字段解释为bit vector,每个bit位可以用来跟踪一个独立的更改。在每个目标周期统计部署该bit位的区块的个数，一旦部署达成共识或超时(失败)，接下来有一个暂停期，之后该bit 位可以被以后新的规则变化重新使用。
串行化的隔离级别和高性能就是相互矛盾的吗？也许不是，一个称为可串行化快照隔离（SSI, serializable snapshot isolation）算法很有前途。提供完整的可串行化保证，而性能与快照隔离相比只有很小性能损失。 SSI在 2008 年首次被提出，如今既用于单节点DB（PostgreSQL9.1后的可串行化）和分布式DB（FoundationDB）。由于 SSI 与其他并发控制机制相比还很年轻，还在实践中证明自己。
载波侦听多路访问/碰撞检测(Carrier Sense Multiple Access with Collision Detection, CSMA/CD) 协议是CSMA协议的改进方案，适用于总线形网络或半双工网络环境。“载波侦听”就是发送前先侦听，即每个站在发送数据之前先要检测一下总线上是否有其他站点正在发送数据，若有则暂时不发送数据，等待信道变为空闲时再发送。“碰撞检测”就是边发送边侦听，即适配器边发送数据边检测信道上信号电压的变化情况，以便判断自己在发送数据时其他站点是否也在发送数据。
如今Node.js凭借其跨平台、高性能的JavaScript执行环境，被广泛应用于服务器端和桌面程序（如Skype）的开发。在过去几年中，有报道称其他动态编程语言（例如 PHP 和 Ruby）在共享对象方面是不安全的。然而，这种安全风险在 JavaScript 和 Node.js 程序中并没有得到很好的研究和理解。
集群是一种计算机系统，通过一组计算机或服务器的软硬件连接起来高度紧密地协作完成计算工作。在客户端看来为其提供服务的只有一台设备，实际上它是一群设备的集合，只不过这些设备提供的服务一样。
损坏状态异常 (CSE) 指示进程中存在内存损坏。 如果攻击者可以将攻击放置到损坏的内存区域，则捕获它们（而非允许进程崩溃）可能导致安全漏洞。
当SD-WAN出现问题或者您怀疑它导致应用程序出现问题时，您会怎么做？当然是，排除故障。
对于ＭyISAM的表锁，主要有以下几点 （１）共享读锁（S）之间是兼容的，但共享读锁（S）和排他写锁（X）之间，以及排他写锁之间（X）是互斥的，也就是说读和写是串行的。
__name__ 显示模块名字，显示 __main__ 的时候意思是主模块，也就是第一次运行的模块/不是被导入的模块。
不知从什么时候开始，前端白屏问题成为一个非常普遍的话题，'白屏' 甚至成为了前端 bug 的代名词：_喂，你的页面白了。_而且，'白' 这一现象似乎对于用户体感上来说更加强，回忆起 windows 系统的崩溃 '蓝屏'：
Kubernetes由两种节点组成:master节点和工作节点，前者是管理节点，后者是容器运行的节点。其中master节点中主要有3个重要的组件，分别是APIServer,scheduler和controller manager。APIServer组件负责响应用户的管理请求、进行指挥协调等工作;scheduler的作用是将待调度的pod绑定到合适的工作节点上;controller manage提一组控制器的合集，负责控制管理对应的资源，如副本(replication)和工作节点(node)等。工作节点上运行了两个重要组件，分别为kubelet和kube-proxy。前者可以被看作一个管理维护pod运行的agent，后者则负责将service的流量转发到对应的endpoint。在实际生产环境中，不少用户都弃用了kube-proxy，而选择了其他的流量转发组件。
时间序列异常检测（TSAD）在各种应用中具有重要性，但面临挑战，需同时考虑变量内和变量间依赖性，基于图的方法在应对这方面取得了进展。
Redis 事务是一种将多个命令打包在一起执行的机制。通过使用事务，可以确保一系列命令在一次执行中依次执行，而不会被其他客户端的命令请求打断。
MAC 地址表作用，为交换机提供转发的凭据。交换机根据 MAC 地址对应的接口，然后转发。
异步 Swift 代码需要能够和现有同步代码一起使用，这些同步代码使用 completion 回调或者 delegate 方法等技术来响应事件。在 continuations 上，异步任务可以挂起自身，同步代码能够捕获并调用 continuations 来恢复任务，响应事件。
我们知道在Kubernetes集群中apiserver是整个集群的控制入口，etcd在集群中充当数据库的作用，只有apiserver才可以直接去操作etcd集群，而我们的apiserver无论是对内还是对外都提供了统一的REST API服务，包括一个8080端口的非安全服务和6443端口的安全服务。组件之间当然也是通过apiserver进行通信的，其中kube-controller-manager、kube-scheduler、kubelet是通过apiserver watch API来监控我们的资源变化，并且对资源的相关状态更新操作也都是通过apiserver进行的，所以说白了组件之间的通信就是通过apiserver REST API和apiserver watch API进行的
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