合并查询在Power Query中是很成熟的应用，相当于SQL中的各种JOIN（抽时间会写几篇SQL的join，算是SQL的小核心）。但同时，在Power Query中合并查询是一个常见的影响刷新效率的因素。在我的工作中，经常会遇到对一些非文件夹性质的数据源进行合并查询操作，所以我一直在想，有没有办法可以对其进行优化。最近我正好做了一些测试，希望这些结果能够帮助到大家。
如果液体不动时，在视觉上是无法与固体区分开的。你看的到底是水，果冻还是玻璃杯呢？水池是结冰的吗？但可以肯定的是，如果干扰它并观察它是否会变形，以及变形多少就可以区分。仅从创建上看起来像流体的材质是远远不够的，实际上它必须要能动起来。否则，它就是看起来像是水的玻璃雕塑或已经结冰的水。当然，这对于一张照片来说已经足够了，但对于电影或游戏来说远远足够。
这是关于学习使用Unity的基础知识的系列教程中的第四篇。对测量性能的介绍。我们还将在函数库中添加从一个函数转换为另一个函数的功能。
Power Query里，日期、时间、时长、数字都是不同的类型，需要严格区分和转换，两个日期/时间相减是时长(duration)，时长要经过转换才能得到相应的天时分秒等“数字”——这是跟excel里不一样的地方，也是很多朋友感觉PQ里日期时间处理困难或易错的关键。
翻译自：https://docs.swift.org/swift-book/LanguageGuide/MemorySafety.html
各位使用Power BI的小伙伴有很多是从事项目管理相关工作的，咱们的Power BI除了可以基于数据对现状展示以外，还可以对不同项目以及各个阶段工作量进行宏观展示。今天我们就来扒一扒如何利用Power BI做出项目Roadmap以及对项目一目了然的甘特图。
随着监控项目的增多,有一些警告性质的报警可能不许要让领导收到，如果监控项长时间处于一个反复报警的状态时，可能是没有人去解决 也可能是他们无法去解决的时候，再去向上级发送告警 那么zabbix就可以通过它的告警机制去实现 它可以通过自定义时间段，发送消息、命令 从而形成一个梯度的报警机制。通过下图解释梯度报警的设置方法.
本文中，我们讨论了一个将Poisson过程与Wiener过程结合在一起的最佳算法的问题。实际上，为了生成泊松过程，我们总是习惯于模拟跳跃之间的持续时间。我们使用给定时间间隔内跳跃的均匀性，该条件取决于跳跃的次数。
简单的配置第个，剩下的配置类似，重点不在于如何配置这个，重点在于如何配置“告警升级”和发送时间的理解
这是有关对象管理的系列文章的第11个教程。通过增加生长和死亡的行为，它引入了更多的行为来丰富形状的生长和销毁。
抛开移动的过程只看移动完成的结果。记图片左上角为顶点 (0, 0)，正方形边长为 N，要使得两张图片有重叠，那么其中一张图片移到的某一点 (x, y) 一定与另外一张图片的顶点 (0, 0) 重合。
3.给定一个整数数组 a，其中1≤a[i]≤sn（n为数组长度），其中有些元素出现两次而其他元素出现一次。找到所有出现两次的元素。你可以不用到任何额外空间并在O（n）时间复杂度内解决这个问题吗？ function findRepeat2Element (arr: number [ ]) i // TODO: ｝
路易体痴呆包括路易体和帕金森痴呆两种，而且两者都有认知波动这样的暂时性临床症状。一般认为这种功能障碍是由于大脑内在动力学特性的异常导致。在此背景下，英国纽卡斯尔大学的研究者Schumacher，Taylor以及剑桥大学的合作者O’Brien等人采用横断设计将42例路易体痴呆患者与27例阿尔茨海默症患者和18名健康人进行对比，并采用脑电微状态（该微状态是指一种短暂且稳定的脑内拓扑结构，其时间特征可为大脑动态变化提供有力视角）技术在毫秒级别上进行了分析。此外，作者也使用动态fMRI探究大脑中的哪种加工过程驱动着这种微状态。结果发现，与阿尔茨海默症患者和健康对照组相比，路易体痴呆患者的微状态持续时间明显延长。而阿尔茨海默症患者的微状态动力性基本与对照组持平。相应的，路易体痴呆患者每秒内微状态降低的数量也显著较其他两组更多。路易体痴呆患者组的平均微状态持续时间与认知波动的严重程度呈正相关，而与神经基底节、丘脑网络和大型皮层网络(如视觉和运动网络)之间的动态功能连接呈负相关。
通过"日期偏移"来解决"因中美习惯不同而导致的PowerBI相对日期切片器周分析错误"问题
Android6.0以后引入了Doze和Standby省电模式，看了下源码，主要体现在DeviceIdle服务中。
浏览器对振动API的支持情况，一个好的习惯就是在使用之前要检查一下当前你的应用环境、浏览器是否支持振动API。下面就是检测的方法：
本文的编写目的，更多的在于介绍性能、启动测试以及我进行启动测试背后的原因。但如果您只是希望能够快速获得结论，可以直接参考下面的内容:
概述 设备方向(Orientation) API 是通过vibrate()方法来实现的,通过该方法, 当有事件通知时,WEB应用程序可以让设备震动以达到提醒用户的目的。
该红外远程库由两部分组成：IRsend发送IR远程数据包，而IRrecv接收和解码IR消息。IRsend使用连接到输出引脚3的红外LED。要发送消息，请针对所需协议调用send方法，其中包含要发送的数据和要发送的位数。该examples/IRsendDemo草图提供了如何发送代码一个简单的例子：
平流层爆发性增温（SSW）是北半球平流层大气环流中突然增温的一种现象，平流层爆发性增温期间，极涡发生的剧烈扰动常给欧亚大陆和北美地区带来寒潮，其变化近年来引起了公众和新闻媒体的广泛关注。由于强爆发性增温状态下开展的数值预报可为对流层天气预测提供2周以上（“次季节尺度”）的参考，因此平流层爆发性增温受到科学界的重视。
线性混合效应模型是在有随机效应时使用的，随机效应发生在对随机抽样的单位进行多次测量时。来自同一自然组的测量结果本身并不是独立的随机样本。因此，这些单位或群体被假定为从一个群体的 "人口 "中随机抽取的。示例情况包括
微状态最近被建议作为甲基苯丙胺使用障碍（MUD）的标志物，然而尚不清楚它们在rTMS干预后是否以及如何变化。本研究纳入了一个全面、完整的受试者群体，以探究rTMS对MUD微状态的影响。
问题发生在2017年下半年，当时摩拜单车每日骑行订单量已经超过1000万。有一段时间地理网格服务时不常的会响应变慢，每次持续几秒钟到几十秒钟就自动恢复。
前言 ????原题样例：提莫攻击 ????C#方法：一次遍历 ????Java 方法：一次遍历 ????总结 ????前言 ???? 算法题 ???? ???? 每天打卡一道算法题，既是一个
原标题：CNN Training Loop Refactoring - Simultaneous Hyperparameter Testing
数据异常到监控发出告警的时间与多个参数相关，包括采集间隔，扫描间隔，group 发送间隔，告警持续时间 for 等。 最长的时间为 采集间隔 + 扫描间隔 + group 发送间隔 + 告警持续时间 for。 默认采集间隔，扫描间隔均为 60s，group 发送间隔设置为 30s，告警持续时间 1min。告警的最长最短时间为
作为一个半吊子全栈工匠，在20多年的职业生涯里遇到过太多关于软件性能的问题。论证或者证明性能的问题往往很关键，能否通过一次一个小而有逻辑的可证明可审核的步骤来解决性能问题呢？
借助PLC中集成的运动控制功能，可以轻松高效地控制单轴和多轴驱动系统。SIMATIC 控制器和工艺模块，辅以 SINAMICS 驱动系统，提供了完美协调的产品组合。如果驱动器通过PLC的工艺对象进行定位调速工作，则它们被称为单轴。针对单轴运动控制来说，其运动需要具有高动态和重复精度高的需求，西门子的工艺对象特别适用于这样的运动过程。典型的单轴是速度轴和定位轴，例如传送带和提升定位。用户可以对机器中多个单轴的动作进行编程，以在机器中实现所需的运动。
使用PyTorch Profiler进行性能分析已经一段时间了，毕竟是PyTorch提供的原生profile工具，个人感觉做系统性能分析时感觉比Nsys更方便一些，并且画的图也比较直观。这里翻译一下PyTorch Profiler TensorBoard Plugin的教程并分享一些使用经验，我使用的时候也是按照这个教程来来的，有一点不一样的是可以在vscode里面直接安装TensorBoard插件，然后Command+Shift+P打开vscode的命令行窗口输入TensorBoard启用TensorBoard插件并把PyTorch Profiler输出的日志文件所在的文件夹路径传给它就可以直接在vscode里面查看可视化Profile结果了。
* An object that accurately measures elapsed time: the measured duration between two
四种典型脑电微状态中的微状态C和D的动态特性被认为是精神分裂症的一种潜在的内表型。对于内表型，未受影响的患者亲属也必定会表现出异常。本研究检测了精神分裂症患者未受影响的同胞、精神分裂症患者、健康对照和首发精神病(FEP)患者的静息状态记录中的微状态动态特性。精神分裂症患者及其同胞与对照组相比，微状态C的出现增多，微状态D的出现减少。FEP与慢性患者之间无明显差异。本研究结果表明，微状态C和D的动态特性是精神分裂症的一种候选内表型。
最近在看Gophercon大会PPT的时候无意中看到了关于Metrics，Tracing和Logging相关的一篇文章，凑巧这些我基本都接触过，也是去年后半年到现在一直在做和研究的东西。从去年的关于Metrics的goappmonitor，到今年在排查问题时脑洞的基于log全链路(Tracing)追踪系统的设计，正好是对这三个话题的实践。这不禁让我对它们的关系进行思考：Metrics和Looging的区别是什么？Tracing还需要Logging吗？我们什么时候需要Metrics？它们之间有什么关联？
大脑的瞬时整体功能状态反映在其电场构型中，聚类分析方法显示了四种构型，称为脑电微状态类A到D。微状态参数的变化与许多神经精神障碍、任务表现和精神状态相关，这确立了它们与认知的相关性。然而，使用闭眼休息状态数据来评估微状态参数的时间动态的常见做法可能会导致与警觉性相关的系统性混淆。研究人员研究了两个独立数据集中的微状态参数的动态变化，结果表明，微状态参数与通过脑电功率分析和fMRI全局信号评估的警觉性水平有很强的相关性。微状态C的持续时间和贡献，以及向微状态C过渡的概率与警觉性正相关，而微状态A和微状态B则相反。此外，在寻找微状态与警觉性水平之间对应关系的来源时，研究发现警觉性水平对微状态序列参数的格兰杰因果效应。总而言之，本研究的发现表明，微状态的持续时间和发生具有不同的起源，可能反映了不同的生理过程。最后，本研究结果表明，在静息态EEG研究中需要考虑警觉性水平。
所谓的泊松分布（请参阅http://en.wikipedia.org/…）由SiméonPoisson于1837年进行了介绍。亚伯拉罕·德·莫伊夫（Abraham De Moivre）于1711年在De Mensura Sortis seu对其进行了定义。
6.交易属性 键 默认值 描述 spring.jta.atomikos.connectionfactory.borrow-connection-timeout 30 从池借用连接的超时时间（以秒为单位）。 spring.jta.atomikos.connectionfactory.ignore-session-transacted-flag true 创建会话时是否忽略事务标记。 spring.jta.atomikos.connectionfactory.local-transaction-mode fa
GSAP语法由三部分组成，分别是方法、目标和变量，其调用格式为gsap.to( “.box” ,{ x:200 })各部分含义如下图所示：
海马在睡眠相关的记忆加工中扮演关键的角色，但目前尚不清楚海马决定哪些特定的睡眠特征。针对局灶性双侧海马损伤和健忘症患者睡眠生理机制的研究可为其提供重要证据，但这样的研究却很少。英国伦敦大学科研人员在Current Biology杂志发表文章研究该问题。实验通过使用家庭多导睡眠仪研究选择性/局灶性双侧海马损伤的记忆障碍患者和匹配对照组在4个夜晚的睡眠，对其睡眠进行综合定性和定量分析，以确定海马对睡眠表型的作用。研究发现：患者的睡眠生理机制和质量的一般特征是完整的。
数字温湿度传感器DHT11是一种复合传感器，包含温度和湿度的校准数字信号输出。采用专用数字模块采集技术和温湿度传感技术，确保产品具有高可靠性和优异的长期稳定性。 该传感器包含一个电阻湿感元件和一个NTC温度测量设备，并与一个高性能8位微控制器连接。其精度：湿度+-5%RH， 温度+-2℃。量程：湿度20-90%RH， 温度0~50℃。采样周期：大于等于1秒/次。 在我们刚开始练习写传感器的时序时，DHT11非常适合新手入门练习如何写时序。
集群部署在 k8s 上，告警使用 Prometheus + alertManager + prometheusManager，helm 方式部署。
EEG具有高时间分辨率，是研究大脑电活动的有力工具。已有研究提出数种从EEG信号中提取信息的方法，微状态分析是其中一种，它认为多通道EEG记录是一系列准稳态的微状态，每个微状态的特征是整个通道独特的地形图拓扑结构。该方法同时考虑整个大脑皮层区域的信号，能评估大尺度脑网络功能，并且这些网络的损坏与数种神经精神障碍有关。来自哈佛医学院Berenson-Allen无创脑刺激中心和多伦多大学Temerty大脑治疗干预中心的Arjun Khanna、Faranak Farzan等人在Neuroscience & Biobehavioral Reviews发表文章。包含几方面内容：
今天Rose小哥结合案例代码给大家介绍一下MNE是如何从Raw对象中解析event的。
背景：ADHD的EEG研究历来都集中于EEG频谱或者事件相关电位上。本研究中，我们探讨了一种替代性框架——EEG微状态（MS）作为一种检查ADHD大尺度皮层动态性的新方法，MS是重复出现地形图模式的聚类。
睡眠紊乱是重度抑郁症（MDD）的一个关键症状。目前的文献对快速眼动（REM）睡眠的改变进行了很好的描述，但对非快速眼动（non-REM）睡眠的改变却知之甚少。此外，睡眠障碍与MDD的各种认知症状有关，但non-REM睡眠EEG的哪些特征导致了这一点目前尚不清楚。我们综合分析了三个独立收集的数据集（216名被试的N = 284个数据，）中两个中央通道的non-REM睡眠EEG特征。这项探索性和描述性的研究纳入了年龄范围广泛、抑郁症持续时间和严重程度不同、用药或未用药、以及年龄和性别与健康对照组相匹配的MDD患者。我们探讨了睡眠结构的变化，包括睡眠阶段和周期、频谱功率、睡眠纺锤波、慢波（SW）和SW-纺锤波耦合。接下来，我们分析了这些睡眠特征与抑郁症严重程度和程序性记忆的夜间巩固的关系。总的来说，与对照组相比，患者的non-REM睡眠结构没有发现重大的系统性改变。对于non-REM睡眠的微观结构，我们观察到与对照组相比，未用药患者的纺锤波振幅较高，并且在开始使用抗抑郁药物后，SW较长，振幅较低，SW-纺锤波耦合更分散。此外，长期（而非短期）的药物治疗似乎会降低纺锤波的密度。用药患者夜间程序性记忆巩固受损，这与较低的睡眠纺锤波密度有关。我们的结果表明，MDD的non-REM睡眠 EEG的改变可能比以前报道的更精细。我们在抗抑郁药物摄入和年龄的背景下讨论这些发现。
大脑区域之间的相互作用随着时间的推移而变化，这可以用时变功能连接(tvFC)来描述。估计tvFC的常用方法使用滑动窗口，并提供有限的时间分辨率。另一种替代方法是使用最近提出的边中心方法，这种方法可以跟踪成对大脑区域之间共同波动模式的每时每刻变化。在这里，我们首先研究了边时间序列的动态特征，并将其与滑动窗口tvFC (sw-tvFC)中的动态特征进行了比较。然后，我们使用边时间序列来比较自闭症谱系障碍(ASD)受试者和健康对照组(CN)。我们的结果表明，相对于sw-tvFC，边时间序列捕获了快速和突发的网络水平波动，这些波动在观看电影期间同步。研究的第二部分的结果表明，在CN和ASD中，大脑区域集体共同波动的峰值振幅的大小(估计为边时间序列的平方根(RSS)是相似的。然而，相对于CN, ASD中RSS信号的波谷到波谷持续时间更长。此外，高振幅共波动的边比较表明，网络内边在CN中表现出更大的幅度波动。我们的研究结果表明，由边时间序列捕获的高振幅共波动提供了有关脑功能动力学中断的细节，这可能被用于开发新的精神障碍生物标志物。
这里使用了一个软件：fail2ban。它可以在尝试失败一定次数后，禁止其登录一段时间，让尝试破解的黑客付出超长的时间代价。
今天我们来实现如何使用ThreeJS实现产品的三维爆炸图分解与组合的效果，先看下最终项目完成后的效果展示动画
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