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一场实验室意外爆炸事故,解决了58年量子难题,让科学家意外发现“核电共振”

然而直到58年后,在一场实验室的意外爆炸事故中,澳洲的科学家们才验证这个预言。...这群新南威尔士大学科学家的新发现登上了最新一期的Nature,开辟了一种操控原子的新方法,也为基于核自旋的量子计算机技术铺平了道路。 ?...一次偶然的发现 核电共振的研究一蛰伏就是几十年。Morello教授的团队过去一直在研究核磁共振,核电共振并不是他们的研究方向。 起初他们是在锑(Sb)原子核上进行核磁共振。...这让研究人员意识到,他们可能发现了核电共振的现象。 他们的结果也得到了微观理论模型的支持,该模型揭示了存在晶格应变的情况下,核四极相互作用的纯电调制如何导致相干核自旋跃迁。...Morello教授认为,这一具有里程碑意义的发现将未来会有一系列新的应用。 这一发现意味着,我们不用磁场就可以构建基于自旋的量子计算机,另外还可以用它来制造超灵敏的电磁场传感器。

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大连软件公司图鉴 第2回:面试后的意外发现

在boss直聘上惊鸿一瞥,才发现某某居然是大连一家公司做的,众所周知,“浪漫之都,外包大连”,居然能冒出来一家互联网公司,真是难能可贵。...某某APP现在也需要借助大数据技术,分析用户行为,为用户提供精准的个性化推荐,正好我做过一段时间相关的工作,可谓一拍即合,再加上某某APP号称九险一金(是的,你没看错)、弹性工作时间,于是决定去面试一下...某某APP的CTO对组建大数据团队表示了坚定的决心,双方对大数据团队的人员构成等问题进行了深入的探讨。 面试完毕后,在某某APP楼下发现了一处世外桃源!真是意外之喜!以后请客再不怕找不到地方喽。 ?

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Redis 数据持久化?-----意外宕机如何避免数据丢失

-----意外宕机如何避免数据丢失 我们在实际应用生产中,大部分公司会把 Redis 当做缓存使用,用它来把后端数据库中的数据存储在内存中,然后直接从内存中直接读取数据,这样会使这个程序响应速度变得非常快...我们第一时间肯定想到从后端数据库中读取数据,但是这样会频繁访问数据库,会给后端数据库带来巨大的压力;还有就是数据数据库中读取出来,性能肯定比不上 Redis 中读取,导致使用这些数据的应用程序响应变慢...(快照存储那些数据,存储数据的时候还能被改变吗) 给哪些内存数据做快照?...但是,如果主线程要修改一块数据(例如图中的键值对 C),那么,这块数据就会被复制一份,生成该数据的副本。...到这里,你可以发现,虽然跟 AOF 相比,快照的恢复速度快,但是,快照的频率不好把握,如果频率太低,两次快照间一旦宕机,就可能有比较多的数据丢失。

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Redis 数据持久化?-----意外宕机如何避免数据丢失

-----意外宕机如何避免数据丢失 我们在实际应用生产中,大部分公司会把 Redis 当做缓存使用,用它来把后端数据库中的数据存储在内存中,然后直接从内存中直接读取数据,这样会使这个程序响应速度变得非常快...我们第一时间肯定想到从后端数据库中读取数据,但是这样会频繁访问数据库,会给后端数据库带来巨大的压力;还有就是数据数据库中读取出来,性能肯定比不上 Redis 中读取,导致使用这些数据的应用程序响应变慢...(快照存储那些数据,存储数据的时候还能被改变吗) 给哪些内存数据做快照?...但是,如果主线程要修改一块数据(例如图中的键值对 C),那么,这块数据就会被复制一份,生成该数据的副本。...到这里,你可以发现,虽然跟 AOF 相比,快照的恢复速度快,但是,快照的频率不好把握,如果频率太低,两次快照间一旦宕机,就可能有比较多的数据丢失。

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MySQL意外查不到数据,真相令人惊掉下巴

前几天,我的朋友小明同学火急火燎地找到我,说有个表刚导入了几千万数据,却怎么也查不到数据,很是抓狂,让我给看看。...再看看执行SELECT时的线程状态,发现是正常的Sending data,没啥特别的。...经过确认,原因确定了,事务 40199 在导入数据过程中,小明同学耐心不足,以为导入过程发生了啥问题,对导入线程贱贱的按了CTRL+C。 就问你意不意外,惊不惊喜吧。。。...首先,在本案例中,导入数据过程中,由于buffer pool有限,没办法把所有新数据都放在buffer pool中,部分数据会先写入到表空间磁盘文件中,所以才能看到表空间文件大小不为零。...其次,show table status看到的统计信息本身不是精确值,在本案中,随着导入数据增多(虽然导入事务还没提交),但统计信息也会更新。

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帮女神修手机的意外发现:隐匿在iOS文件系统中的隐私信息

本文所讨论的内容适用于iOS 8.4环境,其应用程序数据文件夹在/var/mobile/Containers/Data/。...我拿来看,发现她很不机智,把对应的软件源删除了。憋住笑,我边给她科普软件源,apt,blabla,边顺手下了个ssh服务端,然后用我的iPad 连上去,dpkg -r解决问题。...Containers/Data -name "QQ.db" |xargs -I {} dirname {} | xargs -I {} cp -r {}/../../ /spy/QQ 打开sqlite数据库惊喜地发现全是明文...注意:上述命令复制了所有微信和qq的数据,但是实际操作会发现缓存文件太多严重影响sftp速度,可以考虑压缩一下再sftp传回来,或者放弃图片和语音,只取数据库文件。...现在常去地点服务的数据是难以翻到了,但是应用的定位缓存并没有加密,一览无余。

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SQL数据发现与分类

任何使用Azure动态数据屏蔽的人都会很熟悉SQL数据发现和分类功能。这两个功能都使用T-SQL来解析列的名称以识别和分类数据。...(数据迁移助手中也提供此功能,你可以在其中获得一个受益于动态数据屏蔽或始终加密的列的列表。) SQL数据发现和分类功能将帮助用户发现,分类和标注包含敏感数据的列。该功能还允许为审计目的生成报告。...运行SQL数据发现和分类 使用数据发现和分类工具很容易。只需选择一个数据库并右键单击。转到任务 > 分类数据...。...总结 SQL数据发现和分类功能是微软迈出的第一步,帮助用户了解企业中哪里可能存在敏感数据。这也是一个好时机来提醒你为什么数据字典非常重要。...它需要数据专业人员的努力来为数据分类策划必要的元数据。并非每个数据专业人员都有时间或耐心进行此类工作。 但是数据发现和分类工具只是迈出的第一步。我迫不及待地想看着它成长。

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数据恢复:如何恢复Linux中意外删除的Oracle和MySQL数据

让我们完整的再复习一下这篇文章的步骤,一定要记住这种方法: 今天有客户的数据意外被删除了整个目录中的数据文件,操作系统级别的删除,然而幸运的是这个数据库没有崩溃,仍然处于 open 状态的时候,客户就发现了问题...,求助到我们,最终完整地恢复了所有数据文件。...在 Linux 下大致重新演示一下恢复的过程,恢复的步骤与数据库版本没有太大关系,与操作系统的不同会有所不同。 1. 在数据库 open 的时候,直接删除 users 表空间中的数据文件。 2....进行数据文件 recover 完成数据文件恢复。...但是要注意的是,此时如果关闭数据库,则此句柄会消失,那么除了扫描磁盘进行文件恢复之外就没有其它方法了,因此在数据库出现问题的时候,如果不确认情况的复杂程度,千万不要随便关闭数据库。

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服务器意外断电后的数据恢复方案过程

最近小编我连续几天接到了大量关于服务器断电后的各种数据丢失,有的是意外断电导致服务器无法启动了,有的是服务器可以启动但是虚拟机丢失了,还有的是服务器断电后有多块硬盘出现故障离线了等等........好了回到我们案例中来,经过数据恢复工程师的分析发现客户服务器中丢失的虚拟机磁盘全部采用了LVM的存放结构,这时候我们到“/etc/lvm/backup/frombtye.com”目录下查询看有没有损坏的虚拟磁盘信息...在本案例中就是从底层数据中查询到了尚未更新的lvm信息,请见下图: 服务器数据恢复;服务器断电数据恢复过程2.png 找到lvm信息就说明数据还在,以lvm信息为基础进行分析查找虚拟磁盘的分区数据,但是在本案例中经过数据恢复工程师的一分析发现虚拟磁盘被破坏掉了...经过服务器数据恢复工程师的进一步查找和分析发现该区域的数据确实被破坏了,仅发现了一些数据库页碎片,要想进行数据恢复只剩下拼数据库碎片这一种方法了。...数据恢复理论方法到此就介绍完了,但是在实际恢复过程中却出了意外,提取出来的压缩包解压时报错,报错信息如下图所示: 服务器数据恢复;服务器断电数据恢复过程3.png 由于解压数据报错,数据恢复工程师首先尝试使用

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数据之道:发现数据真与假?

ANZ银行的研究人员就用该法则对中国的GDP增长数据进行了研究('Benford's Law' Questions Integrity of Chinese Economic Data),他们发现,中国从...该研究人员认为,这样的偏差说明了中国的GDP数据可能存在相当的「进位」现象,即将较大的数码进位到10,才导致了第一位数的数码1出现次数偏高且第二位数的数码0的出现次数偏高。...仍然不能确定,但至少这种解释与数据所体现的现象不矛盾。 四,特大事故的死亡人数被修改了吗? 终于回到本文正题。先看一个研究数据是否调整的典型例子:p=0.05现象。...这一项研究(ncbi.nlm.nih.gov/pubmed)检查了三份心理学期刊,发现报告的p值略微小于0.05的文章比例畸高于正常情况,显示了「调整」p值可能已经成为了一种客观存在的现象。...仔细检查数据的话,死亡28人的事故有22次(模型预测10.2次),29人事故13次(模型预测9.1次),30人和31人迅速下降到7次和4次。

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