把结构体名称去掉，这样更简洁，不过也不能定义其他同结构体变量了——至少我现在没掌握这种方法。
经过研究和同行沟通，发现解决方案是有的：就是将PR的release indicator的后台配置 Field Selection Key栏位定义一个单独的field selection，只能修改PR里的供应商等字段；然后将changeable栏位改成2（允许修改）。
本文针对人群行为分类建立了一个数据库，包含5类异常行为：Panic、Fight、Congestion、Obstacle和Neutral。该数据库包含31个视频序列，共计44,000个正常和异常视频片段，视频帧率为30帧/秒，使用固定摄像头的视频拍摄高度，俯瞰人群通道，视频分辨率为554x235。数据库中人群密度变化大，从稀疏到非常拥挤。另外，本文还测试了两类算法：Dense trajectories适用于动作识别，Histogram of Oriented Tracklet（HOT）适用于异常检测。
这个是 Mac 自带的监视器，可以监视 包括 CPU，内存在内的多种资源，使用简单，可以针对某个进程进行 Kill。
纳米诊疗药物往往难以实现最佳的尺寸大小以调和有效的肿瘤保留和快速清除之间的矛盾。在此，天津大学王生、常津和山东省医学影像学研究所高飞基于聚合前药修饰的氧化铁纳米粒子(IONPs)和聚集诱导发光型光敏剂，开发了一种尺寸可改变的程序化纳米诊疗试剂，并将其用于增强磁共振成像(MRI)指导的化学-光动力联合治疗。
审批场景：当采购订单类型是NB，采购组织是ZY11，采购订单净金额小于1000CNY时，二级审批（采购主管、采购经理）
11 月我们发布了 Neuron 2.2.11 版本，主要优化修复了一系列在 2.2 版本中发现的问题，同时为 2.3 版本的发布做准备：增加 EtherNet/IP 驱动，完善 CNC FOOCAS 驱动，OPC DA 支持远程连接；MQTT 插件依赖库切换为 NanoSDK，极大提高数据收发性能。
从C#到TypeScript - 接口 为了更好的抽象出行为和属性，TypeScript在ES6的基础上增加了接口interface。 C#也有interface，不过TypeScript的接口还不
基本定义：结构体，通俗讲就像是打包封装，把一些有共同特征（比如同属于某一类事物的属性，往往是某种业务相关属性的聚合）的变量封装在内部，通过一定方法访问修改内部变量。具体一点说，结构体是让一些很散的数据变得很整，不管是网络传输，还是函数传参，还是为了便于你肉眼管理。
前面我们已经尝试了Python程序的几种运行方式，并运行了第一个Hello World的Python程序，并且列举了 Python2 与 Python3 的部分差异！
MachineLP的Github（欢迎follow）：https://github.com/MachineLP
儿童节将至，腾讯ISUX联合腾讯行政合作，以PUPU Aliens为角色形象，针对大小朋友设计了儿童节背包套装，给大小朋友送上萌力十足的儿童节祝福。 1. 设计概念 | Concept 今年六一儿童节，我们决定以噗噗星人为角色打造一系列的儿童节品牌产品。我们希望借此机会，让更多使用这些产品的大小朋友更加熟悉噗噗星人的角色。 For this year’s Children’s day, we have decided to make some brand products for children w
使用如下, 直接在原有接口上面添加刚刚定义好的注解。其中 count 为最大访问次数，time为时间范围（本处时间单位采用的是秒）
记录universe bios 操作指南；universe-bios 主要是街机NEO-GEO的BIOS系统，可以对游戏进行设置，开启隐藏功能；当我们只使用手柄进行控制的时候，使用UNIBIOS可以使得手柄能够快速配置游戏；
英文：Igor Ribeiro Lima 译文：众成翻译/乐何 zcfy.cc/article/graphql-overview-build-a-to-do-list-api-with-a-react-front-end-mdash-sitepoint 设想你想要参考食谱烤一个蛋糕。你将需要一些原料，并且一些合适的量。如果你能拿一个盒子装好你烘焙所需要的各种原料 ，并且已经称量好匹配菜谱的份量，那肯定会让烘焙更简单。如果你把前端 UI设想成一块蛋糕的话，那这就是GraphQL所做的事。 在本教程中我们将
目前为止的S40第六版目前共有四款机型，分别是：6700c 6303c 6260s 7510s
摘要: 原创出处 https://mp.weixin.qq.com/s/PjJVYkMY67i7T-93tPpK7g 「渣渣王子」欢迎转载，保留摘要，谢谢！
Apache Flink was purpose-built forstatefulstream processing. Let’s quickly review: what is state in
请求在处理结束时，会按请求路径的配置上下文记访问日志。 如果在请求处理期间产生了内部跳转(参考另一篇nginx跳转讲述)， 请求结束时的路径可能不同于原始的请求路径。
摘要: 原创出处 https://mp.weixin.qq.com/s/_ghOnuwbLHOkqGKgzWdLVw 「渣渣王子」欢迎转载，保留摘要，谢谢！
问耕 假装发自 LV 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 下一代通信网络5G，意味着什么？ 百度集团总裁兼COO陆奇美国时间10日在出席CES一个对话活动时说，AI是5G网络下最好的加速器，陆奇表
与前面许多已经讨论过的概念一样，人们如何定义统计以及统计与一般数学（mathematics）有何不同，存在着很大的差异。
面试了几家公司之后，最后来到了爱奇艺（坐标上海），工作的内容是笔者个人非常感兴趣的领域。能拿到这个结果对于入行两年半&非科班的笔者来说无疑是幸运的。
Control Groups提供了一种机制，可以把task以及他们的子task聚集或者分组成带有特定行为的hierarchical groups。
摘要： With the development in the Cloud datacenters, the purpose of the efficient resource allocation is to meet the demand of the users instantly with the minimum rent cost. Thus, the elastic resource allocation strategy is usually combined with the prediction technology. This article proposes a novel predict method combination forecast technique, including both exponential smoothing (ES) and auto-regressive and polynomial fitting (PF) model. The aim of combination prediction is to achieve an efficient forecast technique according to the periodic and random feature of the workload and meet the application service level agreement (SLA) with the minimum cost. Moreover, the ES prediction with PSO algorithm gives a fine-grained scaling up and down the resources combining the heuristic algorithm in the future. APWP would solve the periodical or hybrid fluctuation of the workload in the cloud data centers. Finally, experiments improve that the combined prediction model meets the SLA with the better precision accuracy with the minimum renting cost. 预测式策略，使用功能了exponential smoothing and auto-regressive and polynomical fitting model，组合预测模型的目的是满足不同流量的需要同时满足服务SLA的要求使用PSO算法来进行一个细粒度的调度。用更低的租用成本实现更高的预测精度。
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Redux 是JavaScript 应用的状态管理容器，提供集中式、可预测的状态管理。
/* * linux/mm/memory.c * * Copyright (C) 1991, 1992, 1993, 1994 Linus Torvalds */ /* * demand-loading started 01.12.91 - seems it is high on the list of * things wanted, and it should be easy to implement. - Linus */ /* * Ok, demand-loading wa
Android系统在MarshMallow之前，权限都是在安装的时候授予的，虽然在4.3时，Google就试图在源码里面引入AppOpsManager来达到动态控制权限的目的，但由于不太成熟，在Release版本中都是把这个功能给隐藏掉的。在6.0之后，Google为了简化安装流程且方便用户控制权限，正式引入了runtime-permission，允许用户在运行的时候动态控制权限。对于开发而言就是将targetSdkVersion设置为23，并且在相应的时机动态申请权限，在适配了Android6.0的App运行在Android 6.0+的手机上时，就会调用6.0相关的API，不过在低版本的手机上，仍然是按安装时权限处理。
在本文中，我们将分享ISUX设计趋势报告的最后一部分“用户体验趋势”。用户体验是产品、人与环境共同作用下，用户使用产品的感受。随着科技不断进步，新的产品和服务层出不穷，消费者的行为和心理也在不断变化。我们从技术、硬件、环境和人四个维度，来分析和总结用户体验趋势，在这个多变的行业中，大家进行新的设计和改进设计时，加以对趋势的了解，为即将到来的未来做准备。
腾讯ISUX isux.tencent.com 社交用户体验设计 在本文中，我们将分享ISUX设计趋势报告的最后一部分“用户体验趋势”。用户体验是产品、人与环境共同作用下，用户使用产品的感受。随着科技不断进步，新的产品和服务层出不穷，消费者的行为和心理也在不断变化。我们从技术、硬件、环境和人四个维度，来分析和总结用户体验趋势，在这个多变的行业中，大家进行新的设计和改进设计时，加以对趋势的了解，为即将到来的未来做准备。 In this article, we will share the
杜杨浩，腾讯云高级工程师，热衷于开源、容器和Kubernetes。目前主要从事镜像仓库、Kubernetes集群高可用&备份还原，以及边缘计算相关研发工作。 前言 SuperEdge 介绍 SuperEdge 是基于原生 Kubernetes 的边缘容器管理系统。该系统把云原生能力扩展到边缘侧，很好的实现了云端对边缘端的管理和控制，极大简化了应用从云端部署到边缘端的过程。同时SuperEdge设计了分布式健康检查机制规避了云边网络不稳定造成的大量pod迁移和重建，保证了服务的稳定。 SuperEdge 分
University of North Carolina at Chapel Hill
Graph neural networks (GNNs) have been demonstrated to be a powerful algorithmic model in broad application fields for their effectiveness in learning over graphs. To scale GNN training up for large-scale and ever-growing graphs, the most promising solution is distributed training which distributes the workload of training across multiple computing nodes. However, the workflows, computational patterns, communication patterns, and optimization techniques of distributed GNN training remain preliminarily understood. In this paper, we provide a comprehensive survey of distributed GNN training by investigating various optimization techniques used in distributed GNN training. First, distributed GNN training is classified into several categories according to their workflows. In addition, their computational patterns and communication patterns, as well as the optimization techniques proposed by recent work are introduced. Second, the software frameworks and hardware platforms of distributed GNN training are also introduced for a deeper understanding. Third, distributed GNN training is compared with distributed training of deep neural networks, emphasizing the uniqueness of distributed GNN training. Finally, interesting issues and opportunities in this field are discussed.
大家好, 我在接下来的两个会议中的目标是向大家提供有关编写Go代码最佳实践的建议。
本文为 QCon 2018 上海站主题演讲嘉宾、Heptio 资深工程师、著名 Go 语言专家 David Cheney 关于 Go 语言实践的英文分享。为方便大家阅读，在此由 Austin Luo 翻译为中文，在文中难以理解之处，也特别增加了译者的理解说明。翻译水平有限，如有偏颇之处，烦请联系我更正。转载请注明出处，保留本节译者注。
【1】 Data-Driven and SE-assisted AI Model Signal-Awareness Enhancement and Introspection 标题：数据驱动和SE辅助的AI模型信号感知增强和自省 链接：https://arxiv.org/abs/2111.05827
【1】 STAR: Sparse Transformer-based Action Recognition 标题：STAR：基于稀疏Transformer的动作识别
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