接手别人的工作，想把一些操作集成到ansible管理，但是因为之前同事没留下任何文档，只能自己摸着石头过河。编写playbook要清楚某些配置文件做了哪些改动，使用diff命令，让类似文件比较的工作更加高效。
Navicat是一个非常好用的可视化mysql管理软件（其他数据库也有对应版本的支持）
在CDM做数据迁移的过程中，客户基本述求都是要校验下数据是否完整迁移到腾讯云COS上？
前面有一篇文章《一个有些意思的项目--文件夹对比工具（一）》，里面简单讲了下diff算法之--Myers算法。
本文介绍我们最近的一篇TPAMI工作：Unsupervised Multi-Class Domain Adaptation: Theory, Algorithms, and Practice。
在支付渠道中，除了联机交易以外，最重要的功能是对账，而对于不同的支付渠道，支持的对账方式都不同。这篇文章就给大家详细讲讲支付渠道对账设计的那些事。
试想一下，如果你的网站被入侵，攻击者留下隐藏的后门，你真的都可以找出来嘛？面对一个大中型的应用系统，数以百万级的代码行，是不可能做到每个文件每段代码进行手工检查的。
「视频结构化」是一种 AI 落地的工程化实现，目的是把 AI 模型推理流程能够一般化。它输入视频，输出结构化数据，将结果给到业务系统去形成某些行业的解决方案。
之前的一些推文，大部分收录专题于生物信息学，目的是帮助大家入门生物信息学的领域。本次开设新专题，“富集分析”，了解富集分析的各种手段，学会十八般武艺。
在Istio项目中，istio/istioctl/pkg/waypoint/waypoint.go文件是istioctl的源代码之一，用于管理Istio的路由规则。
一些研究需要不止一个调整后的p值cutoff值。 为了对重要性进行更严格的定义，可能需要log-fold-change（log-FC）超过最小值。 一般用来计算经验贝叶斯慢化t-统计的p值，并具有最小的log-FC要求。
很多朋友在获取系统当前时间时，都会用到DateTime.LocalNow或DateTime.FixedLocalNow这两个非常非常相似的函数。
单细胞RNA-seq分析介绍 单细胞RNA-seq的设计和方法 从原始数据到计数矩阵 差异分析前的准备工作 scRNA-seq——读入数据详解 scRNA-seq——质量控制 为什么需要Normalization和PCA分析 scRNA-seq聚类分析（一） scRNA-seq聚类分析（二） scRNA-seq Clustering (一) scRNA-seq Clustering (二) scRNA-seq Clustering quality control (一) scRNA-seq Clustering quality control (二)
描述：cat命令(Concatenate)连接文件并打印到标准输出设备上(显示、读取或拼接文件内容),他经常用来显示文件的内容,类似于下的type命令。 当文件较大的时候建议采用more或者less命令进行查看文件：
接着上一期，我们找到差异基因以后，我们希望找到这些差异基因的功能，看它富集在哪些功能上，我们就可以做一下GO的富集分析。 一般GO（Gene oncology）按照生物途径（Biology Process），分子功能（Molecular Function）和细胞定位（Cellular Location）对基因进行注释和分类。通过对差异表达基因进行GO terms富集度统计学的分析，计算出差异基因GO term的p-value和p-value的FDR值（q-value），定位差异基因最可能相关的GO term
猫眼的字体加密相信大家都很熟悉，每一个分析字体加密的博主都会写一次字体加密，没写过至少也会做过。
React重构了，从v15升级到了v17，重构了整个架构，首先我们来聊聊v15。
我写的工具能提供多少价值，将由其快速诊断内存配置文件问题的能力的大小决定。考虑到我可以利用直觉工程 来增强可视化的方法，我提出了三个成功的标准:
静电说：在Midjourney中，经常被问到的问题还有一个值得我们注意，那就是AI生成的图片太小，无法满足印刷或者其它大图片场景的使用需求。而且Midjourney在某些情况下生成的图片虽然尺寸一样，但是仔细一看，里边一片模糊。也就是说，只能远观，不能近看。
将上面在设计器中定义的流程部署到activiti数据库中，就是我们讲的流程部署。 通过调用Activiti的api将流程定义的bpmn和png两个文件一个一个添加部署到activiti中，还可以将两个文件打车zip包部署。
然而对于大多数生物学工作者而言，学习和使用一种或者多种统计分析手段并不一定非常容易，这需要付出时间和努力。Bioconductor的很多软件包很好的避免了人们为学习统计分析手段而付出的时间。其中最为优秀的软件包就是LIMMA软件包了。
很早就想学习深度学习了，因为平时都是自学，业余时间也有限，看过几个pyTorch的入门，都是一些碎片化的东西，始终串不起来。最近也是正好赶的疫情，出差少了，也是在B站看pyTorch视频时有评论说刘二大人的《pyTorch深度学习实践》讲的好，整个教程看下来后，确实是深入浅出，感觉就是宛然打通自己任督二脉，算是入门了。
每次登陆游戏利用cocos的assetManager从服务器拉去当前最新的两个文件。 一个是version.mainifest,一个project.mainifest. 这两个文件都是xml的描述文件。
第一篇文章通过类字段的比较返回一个有字段值不同的 List，然后自己构造表字段和字典的 Map 来生成修改前和修改后的差异字符串。从而实现“信息”修改“前”和修改“后”的对比记录。
对开发人员来说，需要在时间允许的条件下定期的review自己和别人的代码，加深对项目的整体理解。对自己的成长做总结。如果过了一段时间，还看到自己之前的代码，觉得写的很好的话，就需要质疑自己的成长，更努力的学习了。
序列化是将变量转换为可保存或传输的字符串的过程；反序列化就是在适当的时候把这个字符串再转化成原来的变量使用。这两个过程结合起来，可以轻松地存储和传输数据，使程序更具维护性。
原文地址：https://juejin.im/post/5b1c76f4e51d450688135cfd 咱们聊聊对账系统该如何设计 在互联网行业中只要涉及到支付，必然就会有对账的需求，几乎所有互联网公司的业务中多多少少的都会涉及到支付，大一点的公司甚至都标配有了自己的第三方支付公司，因此对账具有普遍性。对账系统是支付体系中最重要的一环，也是保证交易、资金安全的最后一道防线。在大多数的互联网公司中，一般都会有独立的对账系统来处理，比如：电商平台、互联网金融、第三方支付公司等。 对账是支付系统中的一环，因此在
最近在开发的一个项目因为是要用在车中，我们所选的芯片NXP的KEAZ128是供应商推荐的汽车级。但因为在官网没有对应的SDK可以快速来评估和做demo功能，后发现KE06和KEAZ基本完全相同，只是一个是工业级，一个是汽车级，应用温度范围不同，所以随想使用KE06的SDK来移植到KEAZ上。 1 准备工作 官网在线配置KE06的SDK，下载解压到本地电脑上 装有IAR的电脑 系统平台FRDM-KEAZ128 2 SDK源码结构 以SDK中的demo为例来建立我们自己的工程，首先先来看下SDK源码目
我在ThoughtWorks经历的一些敏捷交付项目中，估算方式有采用人天的“绝对”估算，估算值采用的是自然升序序列，比如1、2、3、4、5... 。也有采用复杂度相对估算，估算值有采用自然升序数列的，最多的还是斐波数列（1，2，3，5，8，13，21，34.....，前头去掉了一个1）。我还听过一种相对估算，估算值采用衣服尺寸，比如：S，M，L，XL，XXL，XXL。由于经验匮乏，这种估算我本人只是听说过，实际中没有经历过，但我对这种估算是心存疑虑的...
[接上篇]提到“配置”二字，我想绝大部分.NET开发人员脑海中会立即浮现出两个特殊文件的身影，那就是我们再熟悉不过的app.config和web.config，多年以来我们已经习惯了将结构化的配置定义在这两个XML格式的文件之中。到了.NET Core的时代，很多我们习以为常的东西都发生了改变，其中就包括定义配置的方式。总的来说，新的配置系统显得更加轻量级，并且具有更好的扩展性，其最大的特点就是支持多样化的数据源。我们可以采用内存的变量作为配置的数据源，也可以将配置定义在持久化的文件甚至数据库中。在对配置系统进行系统介绍之前，我们先从编程的角度来体验一下全新的配置读取方式。
工作流(Workflow)，就是通过计算机对业务流程自动化执行管理。它主要解决的是“使在多个参与者之间按照某种预定义的规则自动进行传递文档、信息或任务的过程，从而实现某个预期的业务目标，或者促使此目标的实现”。文章中涉及的相关软件资料扫左侧哦。
众所周知，知行合一并不容易，将概念理解到落地仍有很长的路要走，本篇主要从B端产品经理落地实践角度，所需要具备的认知，从而更好实现从概念到价值的落地。
VMAF 的全称是 Video Multi-Method Assessment Fusion，它是由 Netflix 所推出的一款视频质量比较分析工具，即以原视频为标准对受损视频进行画质打分。
watch用于定期运行任意命令，并在终端窗口上显示该命令的输出。当你必须重复执行命令并观察命令输出随时间变化时，它非常有用。
上面提示你已经安装过了，不需要重复安装。记住检查安装是否成功的唯一标准就是library，library一下看看
本文的出发点是 graph-level 的图分类任务，在图分类中，每个图都被视为一个数据样本，目标是在一组训练图上训练一个分类模型，通过利用其相关节点特征和图结构来预测未标记图的标签。当建立一个用于图分类的 GNN model 时，训练集中的图数据假定满足同分布。然而在现实世界中，同一数据集中的图可能具有差异性很大的不同结构，即图数据彼此之间可能是非非独立同分布的（Non-IID）。基于此本文提出了一种适用于 Non-IID 图数据的 GNN model。具体来说，首先给定一个图，Non-IID GNN 可以适应任何现有的图神经网络模型，为该图数据生成一个特定样本的模型。
.NET的配置支持多样化的数据源，我们可以采用内存的变量、环境变量、命令行参数、以及各种格式的配置文件作为配置的数据来源。在对配置系统进行系统介绍之前，我们通过几个简单的实例演示一下如何将具有不同来源的配置数据构建为一个统一的配置对象，并以相同的方式读取具体配置节的内容。(本篇提供的实例已经汇总到《ASP.NET Core 6框架揭秘-实例演示版》）
真正的应用开发总是会使用到配置选项，如演示程序中性能指标采集的时间间隔就应该采用配置选项的方式来指定。由于涉及对性能指标数据的发送，所以最好将发送的目标地址定义在配置选项中。如果有多种传输协议可供选择，就可以定义相应的配置选项。.NET Core应用推荐采用Options模式来使用配置选项，所以可以定义如下这个MetricsCollectionOptions类型来承载3种配置选项。
无论您是想要统一中文排版风格、改进文字质量还是提高技术文章的清晰度与易读性，这里推荐的几个开源项目都能满足您的需求。它们提供了详细的规范和指南，帮助您正确使用空格、标点符号以及中英文之间的排版等方面。这些项目还支持多种文件格式，并且具有灵活性和可定制性，让您能够根据自己的需要进行调整。无论您是初学者还是经验丰富的作者，在撰写中文文案或技术文档时，这些开源项目都将成为不可或缺的资源。
各位好，我是A哥(YourBatman)。上篇文章：2. 妈呀，Jackson原来是这样写JSON的 知道了Jackson写JSON的姿势，切实感受了一把ObjectMapper原来是这样完成序列化的…本文继续深入讨论JsonGenerator写JSON的细节。
各位好，我是A哥(YourBatman)。上篇文章：2. 妈呀，Jackson原来是这样写JSON的 知道了Jackson写JSON的姿势，切实感受了一把ObjectMapper原来是这样完成序列化的...本文继续深入讨论JsonGenerator写JSON的细节。
float在java中打印用科学技术法表示 可以打印小数点后8位小数，但是准确表示的只有小数点后6位
如果其中一个变量的分布随着另一个变量的水平不同而发生变化时，那么两个分类变量就有关系。
题目描述 考虑你从家出发步行去往一处目的地，该目的地恰好离你整数单位步长（大于等于1）。你只能朝向该目的地或者背向该目的地行走，而你行走的必须为单位步长的整数倍，且要求你第N次行走必须走N步。 请就给出目的地离你距离，判断你是否可以在有限步内到达该目的地。如果可以到达的话，请计算到达目的地的最短总步数(不能到达则输出-1)。 输入描述: 1个整数：目的地离你距离T 输出描述: 1个整数：最短总步数（进行了多少次行走）
运维工作的性质与其他工作有较大差异，比如 24*7 standby，每一个操作都是风险很高的操作
维恩图是集合之间以及共享某些共同点的对象组之间关系的图示。有时，维恩图被用作视觉头脑风暴工具，用于比较和对比两种（有时是三种或更多种）不同的东西。比较是看事物的共同特征，而对比是看它们彼此之间的差异。
HMR - Hot Module Replacement，当 webpack 开启 HMR 功能后，代码修改时 webpack 会重新打包，并将修改后的代码发送到浏览器，浏览器替换老的代码，保证了页面状态不会丢失，在不刷新整个页面的前提下进行局部更新。
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