软件真是个有趣又深奥的东西，它由看似神奇的代码片段组成，这些代码运行在最终的终端上，本身却并非生命体，但拥有自己的生命周期。...软件最初是源代码的形式，仅仅是存放在某个仓库的文本文件，然后通过独特的构建过程，这些源代码会转变为其他形式。...制品经历的旅程细节要么丢失，要么模糊不清，很难将制品与其来源的源代码和构建指令联系起来。 这种缺乏对制品生命周期的可见性是当今许多最严峻的安全挑战的根源。...以下是如何使用 OpenSSL 和 SHA-256 算法完成此操作： openssl dgst -sha256 ~/important-file.txt 现在，你拥有了一个哈希值（也称为散列值），它是一个由字母和数字组成的...这就是 Sigstore[4] 的作用所在，它是一个开源项目，提供 X.509 CA 和基于 RFC 3161 的时间戳机构。
两年前，曾看过刘知远老师的一篇文章《好的研究想法从哪里来》，直到现在印象依然很深刻，文中分析了摘低垂果实容易，但也容易撞车，啃骨头难，但也可能是个不错的选择。...不折腾新东西就很难受，这时候，面临的很直接的问题就是，下一步做什么新的不确定性的东西，既要考虑自身的延续性，又要考虑和之前工作的连贯性。 尝试空间顺序推导工作想法。想了七八个点，都不满意。...其中有一个点当时认为还不错，是做攻击者画像的反方向，攻击者画像是从黑样本角度从十几个维度把攻击者数字化掉，那按照逻辑顺序中的空间维度推导逻辑，就可以做反面从白名单角度数字化正常用户，把一个人的设备、（域...人的三维+时间半维 具体如何找到好的想法，一时半会没有头绪。因此，回到最初的起点，从人的层面，我有什么？我想要有什么？...引用 好的研究想法从哪里来 杜跃进：数据安全治理的基本思路 来都来了。
内核线程被调度执行时确实需要一个地址空间，但这个地址空间并不是为每个内核线程独立创建的。内核线程运行在操作系统的内核空间中，而不是在用户空间。...以下是内核线程执行时地址空间的来源和管理方式： 地址空间来源 共享内核地址空间： 所有内核线程共享内核地址空间，这包括内核代码段、内核数据段、内核堆、内核栈等。...内核地址空间是整个操作系统的一部分，不是为每个线程独立创建的。每个内核线程在执行时，都使用这个共享的内核地址空间。 内核栈： 尽管所有内核线程共享内核地址空间，每个内核线程都有自己的内核栈。...调度执行时的地址空间管理 当内核线程被调度执行时，操作系统会进行一系列的上下文切换操作，以确保内核线程在正确的地址空间中运行： 上下文切换： 当调度器决定调度一个内核线程时，它会进行上下文切换。...整个过程中，内核地址空间（代码段、数据段、堆等）是共享的，唯一需要切换的是内核栈和线程的上下文信息。 总结 内核线程被调度执行时使用的地址空间是整个操作系统的共享内核地址空间。
从install_github("jmzeng1314/AnnoProbe")能看出来这是曾老师的包。...于是继续顺着代码巴拉巴拉 发现了以下推文 《GEO数据库的每个GPL平台对应的详细信息获取txt文本文件》 GEO数据库的每个GPL平台对应的详细信息获取txt文本文件 (qq.com) 再次看到曾老师分享...所以背后其实还有适用范围更广的策略对吧，嘻嘻嘻~ 小结 推文的内容扒到这里就先告一顿落~。 说来惭愧，在我之前肤浅的理解：注释文件是公司上传的，没有上传作为使用者是无法开展数据挖掘的。...作为小白的我从来都没有想过自己可以通过写代码的来获取ids，经过这次的扒一扒之后对ids有了更深的理解。...致谢 感谢曾老师和各位在生信路上的前辈提供的代码支持，因为你们的帮助生信的学习难度惨遭滑铁卢。 也感谢各位R包的作者，短短几行就能完成许多原本按照我的水平不可能完成的生信分析。
我感谢在这个过程中进行经验分享的所有人，不论是成功或者失败，从他们那里我都能得到极大的灵感启发。 最近我新增的一个爱好是探索新的移动应用程序，并评估每一个应用程序的设计和可用性。...在这些程序的设计上，我们可以列举出成千上万的建议，方法或者趋势的见解，但是从设计层面来讲，最重要的是如何让用户使用你的软件时不会“迷路”。...例如chanel.com，prada.com和dior.com这些流行品牌网站给我们提供了一个很好的例子—设计是如何从传统上延续至今，以及设计如何变成有选择性的使用最新的趋势。”...我很有幸能够采访到她，并且希望能够从采访中了解究竟是什么带给了她设计出独特的作品的灵感，同时讨论当前的设计字体，并获得一点灵感。 问：“究竟是什么为你的工作带来灵感？...“我的灵感大部分来源于休憩时间，制作在线体验的最好的灵感是来自现实世界的经验。我会骑摩托车到新的地方，从每一个微时刻中学习。
今天的内容来自视频群里一个朋友的提问： 当Power Pivot数据模型里的表很多的时候，到底这些表都是从哪儿来的？如果某个表的数据源需要改变，到底从哪改？...对于Power Pivot的数据来源问题，的确有点儿复杂，因为至少有3种情况是非常常见的： 1、从Power Query加载到数据模型 2、从工作簿直接通过添加超级表到数据模型...3、从外部文件直接导入数据模型 另外其实还有从数据库接入，会因为数据库接入方式的不同也存在一定差异，但是，无论怎样，查询Power Pivot中数据来源的方式基本是一个——...但这里说一下，我个人比较推崇的方式：从Power Query加载到数据模型。 为什么？...Power BI的实现方式，后续有利于大家对PBI的数据处理过程的理解； 3、相对稳定：有很多朋友在使用2016的某些版本（尤其是D版），会偶尔出现数据模型中表的连接丢失的情况，这种情况常见于直接将数据导入
从自己十多年研究经历来看，如何判断一个研究想法好不好，以及这些研究想法从哪里来，对于初学者而言的确是个难题。所以，简单攒了这篇小短文，分享一些经验和想法，希望对刚进入NLP领域的新同学有用。...而计算机领域流行着一句话“IDEA is cheap, show me the code”，也说明对于重视实践的计算机学科而言，想法的好坏还取决于它的实际效能。这里就来谈下好的研究想法从哪里来。...所以从推动学科发展的角度，评判什么是好的研究想法的标准，首先就在一个“新”字。 过去有个说法，人工智能学科有个魔咒，凡是人工智能被解决（或者有解决方案）的部分，就不再被认为代表“人类智能”。...好的研究想法从哪里来 想法好还是不好，并不是非黑即白的二分问题，而是像光谱一样呈连续分布，因时而异，因人而宜。...那么，好的研究想法从哪里来呢？我总结，首先要有区分研究想法好与不好的能力，这需要深入全面了解所在研究方向的历史与现状，具体就是对学科文献的全面掌握。
************************************************************ 1、不使用额外空间交换2个数据, 请写出任意3种方法，并阐明其优缺点。 ...，通常有三种做法： 1、加减法 a = a + b; b = a - b; a = a - b; 该方法可以交换整型和浮点型数值的变量，缺点是在处理浮点型的时候有可能会出现精度的损失。...4、栈法 （需要额外空间，不推荐） push a; push b; pop a; pop b; 使用反向的出栈顺序来完成交换，它虽然没有显式的使用临时变量，但还是会用到额外的存贮空间，不太符合题意...要求，空间复杂度O（n），时间复杂度O（n）。 1. 主程序需要包含对给定的2个测试文件的文件读取操作。 2. 请编写计时器类，并且对每个文件样例的输入和运算时间进行测量。 ...解题思路： Google面试题，必须结合异或的性质，任何一个数字异或它自己都等于0，参考《剑指Offer》的面试题56：数组中数字出现的次数。
从代码注释和官方文档对 innodb_table_locks 的介绍来看，执行存储过程和触发器时，InnoDB 也可能会加表级别的共享锁、排他锁，我们就不展开介绍了。...把当前迭代表所属表空间的脏页，同步刷新到磁盘。 一些初始化逻辑（执行快，花费时间极少）。...WITH READ LOCK 语句，表锁等待时间还包含：把其中涉及的表所属表空间的脏页同步刷新到磁盘所花费的时间。...row_quiesce_table_start() 会调用 buf_LRU_flush_or_remove_pages()，并把当前加表锁的表所属表空间对象传给该方法，表示把该表空间的脏页刷新到磁盘。...if (thd->start_utime) 分支，lock_utime = thd->get_lock_usec()，从当前线程对象（thd）中获取之前累加的表锁、行锁等待时间。
因此，融入知识来进行知识指导的自然语言处理，是通向精细而深度的语言理解的必由之路。然而，这些知识又从哪里来呢？这就涉及到人工智能的一个关键研究问题——知识获取。...远程监督的这种启发式标注规则是把双刃剑，它是自动标注训练数据的有效策略，但其过强的设定不可避免地产生错误标注。...通过设计少次学习机制，模型能够利用从过往数据中学到的泛化知识，结合新类型数据的少量训练样本，实现快速迁移学习，具有一定的举一反三能力。...根据从维基百科采样的人工标注数据的统计表明，至少40％的实体关系事实只能从多个句子中联合获取。...工作 [29] 提出使用阅读理解技术回答问题的方式从文档中提取实体关系事实，这些问题从”实体-关系“对转换而来。由于该工作数据集是针对这种方法量身定制的，也不那么适用于探索文档级关系抽取的通用方法。
题目 假如有x、y两个数，如何在不占用任何额外空间的情况下交换两个数的值？...思路 平时我们在交换两个数的值时，往往会用一个中间数temp来实现效果，现在需要不占用任何额外空间，自然就不能使用这种寻常的方法了；这里可以有两种方法来实现。...y，y就拿到了x原本的值。...任何数与0异或结果还是其自身 异或运算满足交换律和结合律 于是将x^y的结果赋予x，接着再将x与y异或，此时y的值就是x^y^y = x^(y^y) = x，也就是说y拿到了x原本的值。...此时x依然是两数异或的结果，而y是x原本的值，接着进行x^y就等同于x^y^x = y， 于是x就拿到了y原本的值。 这种方法很巧妙，也不太好理解，但是不存在溢出的情况。
因此，融入知识来进行知识指导的自然语言处理，是通向精细而深度的语言理解的必由之路。 然而，这些知识又从哪里来呢？这就涉及到人工智能的一个关键研究问题——知识获取。...远程监督的这种启发式标注规则是把双刃剑，它是自动标注训练数据的有效策略，但其过强的设定不可避免地产生错误标注。...通过设计少次学习机制，模型能够利用从过往数据中学到的泛化知识，结合新类型数据的少量训练样本，实现快速迁移学习，具有一定的举一反三能力。...根据从维基百科采样的人工标注数据的统计表明，至少40％的实体关系事实只能从多个句子中联合获取。...工作 [29] 提出使用阅读理解技术回答问题的方式从文档中提取实体关系事实，这些问题从”实体-关系“对转换而来。由于该工作数据集是针对这种方法量身定制的，也不那么适用于探索文档级关系抽取的通用方法。
即便和生物过程不相关，甲烷的活动也与液态水的存在息息相关，而液态水也是生命活动的必需因素。...对火星的其他探索 甲烷气体活动可能作为地下水体运动的指示现象，或需要液态水参与化学反应的产物，结合火星液态水痕迹的证据，可以对火星历史研究提供大量信息。...除了提到的对甲烷含量的检测，探测器对陨石坑中土壤岩石样品的分析测定，以及对地质环境的数据收集等，也取得了各种重大发现。这些分析数据，都为火星上水的存在历史提供了信息基础。...对夏普山低岩层采集研究，得到的数据表明，夏普山是由湖泊沉积物沉淀风化形成的。 盖尔陨石坑内富含矿物盐的沉积物，表明有盐水湖的存在。...通过对湖底泥岩层的成分分析，富含粘土矿物质地层变成富含氧化铁泥岩地层（呈现出红褐色），得到高盐水渗透导致粘土矿物层改变的结论，是气候变化湖泊干涸的证据，证明了火星气候从湿润变得干燥的过程。
4月30日--CNCF宣布Helm是第十个毕业的项目。从孵化的成熟度级别过渡到毕业阶段，项目必须表现出良好的采用、开放的治理过程，以及对社区、可持续性和包容性的强烈承诺。...Helm是一个软件包管理器，它提供了一种简单的方法来查找、共享和使用为Kubernetes构建的软件。该项目使用一种称为chart的打包格式，它是描述一组相关Kubernetes资源的文件集合。...“这是一个高度可定制的工具，它将应用程序部署抽象为一个简单的配置文件。我很高兴看到Helm成为一个毕业阶段的CNCF项目，因为它是一种保持开放协作并缩小应用程序和基础设施团队之间差距的机制。”...“我们最近开始使用Helm在京东的Kubernetes平台上部署我们的ChubaoFS集群，这有助于将部署时间从几个小时减少到几分钟。...我很高兴看到Helm毕业，并希望这个项目变得越来越活跃，并受益于更多的用户。” 为正式从孵化阶段毕业，项目需要采用CNCF行为规范。
从自己十多年研究经历来看，如何判断一个研究想法好不好，以及这些研究想法从哪里来，对于初学者而言的确是个难题。所以，简单攒了这篇小短文，分享一些经验和想法，希望对刚进入NLP领域的新同学有用。...而计算机领域流行着一句话“IDEA is cheap， show me the code”，也说明对于重视实践的计算机学科而言，想法的好坏还取决于它的实际效能。这里就来谈下好的研究想法从哪里来。...所以从推动学科发展的角度，评判什么是好的研究想法的标准，首先就在一个“新”字。 过去有个说法，人工智能学科有个魔咒，凡是人工智能被解决（或者有解决方案）的部分，就不再被认为代表“人类智能”。...好的研究想法从哪里来 想法好还是不好，并不是非黑即白的二分问题，而是像光谱一样呈连续分布，因时而异，因人而宜。...那么，好的研究想法从哪里来呢？我总结，首先要有区分研究想法好与不好的能力，这需要深入全面了解所在研究方向的历史与现状，具体就是对学科文献的全面掌握。
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
