学生宿舍管理系统可以包括学生信息管理、宿舍信息管理、评价管理等功能。以下是一个简单的Python实现：
动物必须不断地评估其环境中的刺激，以决定追求哪些机会，在许多情况下，这些决定可以从根本上的经济角度来理解。虽然几个大脑区域单独参与了这些过程，但与这些区域在决策中相关的全脑机制尚不清楚。通过一种大鼠的经济决策任务，我们发现两个连接的大脑区域，即腹外侧眶额皮层（OFC）和背内侧纹状体（DMS）的神经活动是经济决策所必需的。这两个大脑区域的相关神经活动惊人地相似，主要是由决策过程的空间特征决定的。然而，OFC中选择方向的神经编码先于DMS，并且这种时间关系与选择的准确性密切相关。此外，为了进行适当的经济决策，还需要特别开展OFC预测DMS的活动。这些结果表明，OFC中的选择信息被传递到DMS，以引导准确的经济决策。
轻量应用服务器是面向入门级云计算及简单应用用户，提供基于单台云服务器的域名管理、应用部署、安全和运维管理的一站式综合服务。用户可以选择精品应用镜像（比如wordpress），并可在控制台实现全方位的服务器、域名、防火墙、安全防控、监控等管理和操作。轻量应用服务器 （Simple Application Server），是可快速搭建且易于管理的轻量级云服务器。
这两天王力宏的瓜可谓是闹的沸沸扬扬，不怎么吃瓜的我也听了不少传闻。网上观点主要分为两派，一种无脑直接喷的，一种是说人品和艺术无关的。而我也想看看大家对他都什么看法，因此写了个爬虫爬了一下b站视频的弹幕。
官方教程链接： http://dock.compbio.ucsf.edu/DOCK_6/tutorials/sphere_generation/generating_spheres.htm
表空间是数据库系统中数据库逻辑结构与操作系统物理结构之间建立映射的重要存储结构，它作为数据库与实际存放数据的容器之间的中间层，用于指明数据库中数据的物理位置。任何数据库的创建都必须显式或隐式的为其指定表空间，且数据库中的所有数据都位于表空间中。
在进行生产服务器升级、或更换数据库服务器、搭建测试环境时，需要对生产数据库进行备份以及将来可能的还原。
如上图所示是模拟客户的业务网页构建的一个并发访问模型。用户在页面点击从而产生一个HTTP请求，这个请求发送到业务生产进程，就会启动一个投递线程（Deliver Thread）调用Kafka的SDK接口，并发送3条消息到DMS（分布式消息服务），每条消息大小3k，需要等待3条消息都被处理完成后才会返回请求响应⑧。当消息达到DMS后，业务消费进程调用Kafka的消费接口把消息取出来，然后将每条消息放到一个响应线程(Response Thread)中进行处理，响应线程处理完后，通过HTTP请求通知投递线程，投递线程收到响应后返回回复响应。
大会背景 在此背景下，智车行家携手易贸信息科技于2022年3月25-26日于上海举办2022（第二届）座舱监控系统（IMS）前瞻技术展示交流会。与知名车企、Tier1、系统集成商、模组企业、核心元器件供应商、封装测试以及科研院所等400余位行业专家共同探讨汽车座舱监控系统的行业趋势、创新应用、技术发展等话题。力图打造一个集信息共享、经验交流、技术支持以及产品展示的综合性平台。 本届大会部分重磅嘉宾精彩展示 大会日程 3月25日上午（09:00-11:30） 签到注册 & 商务交流 专题一：D
分布式系统理念渐渐成为了后台架构技术的重要选择，本文介绍了作者在手游领域对分布式系统进行的种种尝试，并在尝试中制定了对服务的定义、整体框架的构建以及服务内部拆分的流程。
提高软件团队效率的方式之一是实现CICD（持续构建部署），基于Gitlab,Jenkins搭建一套流水线作业过程，可以很方便的做到从提交代码到部署到目标机器上。现代部署的方式大多会采用Docker部署，而使用Docker Hub 比较慢，可以选择自建一个Docker仓库来使用。本文 是一个 Harbor 来搭建私有仓库。
项目需要拉取用户的头像，而linkedin和微信的头像存放于cdn中，这边涉及到的跨域问题。
WEB 数据库管理平台简介 给大家推荐一个自研的开源 WEB 版数据库管理工具：kb-dms 开源项目地址:[kb-dms] ，如果能帮到你，请帮忙点个星。谢谢~ 本工具主要有以下特点： 权限控制： 避免数据源权限不可控的风险，避免数据、库表被无故修改。 误操作拦截： SQL 语句不小心写错，不用担心，该工具将阻断相应 SQL 的执行，保障数据的安全。 记录可追踪： 所有的 SQL 执行记录都会被该工具记录，方便数据的恢复和定责。 操作体验： 该工具的操作体验与客户端基本无异，而且还开发了很多新功能，方便大
说来惭愧，自己因为穷所以买了星际蜗牛安了黑群晖来做 nas，但自己对 nas 相关的知识实在是不了解，不敢随便升级系统（事实证明好像不升级系统是正确的选择？因为Zerotier对于DMS6.2.4的支持并不是那么好。）因此我 nas 上 DMS 的版本一直停留在 6.2.3 而最新版本的Zerotier需要 6.2.4，因此无法直接根据 Zerotier 的官方教程安装。
深度学习已经越来越多地应用于蛋白质工程领域。使用语言模型学习大规模序列的数据，得到序列分布的规律最为流行。但是，从Uniprot、Pfam等大规模序列库中学到的信息只能捕获广义上的context，缺乏对需要工程改造序列的特异性。在蛋白质工程中，学习整个序列空间context性质的模型，应对突变后的序列性质预测往往不够敏感。针对这一问题，伊利诺伊大学香槟分校的Huimin Zhao教授课题组与Jian Peng教授课题组发展了ECNet，可以挖掘全序列空间与同源序列内的进化信息（context），用以蛋白质工程中的序列功能预测。ECNet对于序列-功能的关系预测超过了现有的机器学习方法，该工作近期发表在Nature Communications上。
机器之心报道 编辑：shanshan 智能驾驶的又一个尴尬时刻。 眼睛小难道就不配使用智能辅助驾驶功能？ 近日，一位汽车博主（微博名为“DerekTLM”）反映，在使用小鹏汽车的智能辅助驾驶功能（NGP）的时候，因为自己的眼睛比较小，所以被系统判定为“开车睡着了”，从而多次被小鹏扣减了智驾分。 这种尴尬的事整笑了广大网友，而这位博主也成功喜提热搜。 7 月 26 日晚，小鹏汽车在官方微博回应：自动驾驶方面的同事已经连夜收到了优化需求。 车载 DMS 应用仍处于早期阶段 智能汽车误判小眼睛人士为闭眼的情况不
中国煤炭行业作为传统行业和基础产业，长期以来在世界经济发展中发挥着重要作用，中国煤炭资源的高效安全开采与清洁利用水平已进入世界先进行列，中国已成为世界上最大的煤炭生产国和消费国。
SQLE 是爱可生自主研发支持多元数据库的 SQL 质量管理平台，于 2021 年正式开源。应用于开发、测试、上线发布、生产运行阶段的 SQL 质量治理。通过 “建立规范、事前控制、事后监督、标准发布” 的方式，为企业提供 SQL 全生命周期质量管控能力，规避业务 SQL 不规范引起的生产事故，提高业务稳定性，也可推动企业内部开发规范快速落地。
所有好用的洋SaaS都有一个致命的缺点：GFW。对于Slack这样的团队协作明星产品来说，一旦套牢退市对于企业的开发团队来说无疑是巨大的风险。况且，Slack并非开源产品，对知识产权和敏感数据泄露的顾
近几年，由于受到政策的影响，以及市场环境的不断变化与信息技术的革新升级，传统建筑建材市场正迎接新的机遇与挑战。对于建筑建材企业来说，要想抓住发展机遇在市场竞争中脱颖而出，就得重视经销商渠道管理问题，通过“互联网+”实现经销商渠道的细致化管理。
今天用Python写了一段小代码，实现的功能是ping某一个网段的所有ip，然后将ping的结果提取出来，输出可以ping通的ip以及往返时间。
最近，老项目新增了日报优化的需求我用Oracle触发器去实现当数据插入或者更新的时候，实现对日报表数据更新操作。之前学习数据库的时候，有碰到过触发器，但都是一跳而过，也没怎么去真正的实践，这次就权当再次去学习吧~~
点击关注公众号，Java干货及时送达 背景 你还在用 System.currentTimeMillis... 统计耗时？ 比如下面这段代码： /** * @author: 栈长 * @from: 公众号Java技术栈 */ @Test public void jdkWasteTime() throws InterruptedException { long start = System.currentTimeMillis(); Thread.sleep(3000); Syst
作者：沉默王二 Java 程序员进阶之路：https://tobebetterjavaer.com
上篇文章发布之后，一位朋友告诉忽略了一件事，假设女朋友会 Python 的话，那岂不是要翻车？如果是这样的话，女朋友发过来的图片包含的地理位置是否真实，要打一个 Big Big 的问号了？
昨天一位朋友问了一个程序问题：一个csv电子表格文件，里面有不规范数据，如何用pandas的dataframe，将某一列是空值的记录行删掉。 收到了CSV文件，如果RPROC_DMS_ID没有内容，则
过去几年涌现出了大批“颠覆性”的新型科技初创公司，它们扎堆进入市场，为小公司和大企业推出各种各样的软件即服务(SaaS)和应用软件解决方案。乍一看，这是个好消息。然而，“选择太多了”这个短语也许同样适
读写节点和只读节点共享一份底层存储读写节点和只读节点之间通过TCP或RDMA协议使用DMS组件共享Shared Buffer Pool中的热数据页读写节点和只读节点通过DSS API和DSS Server的协同访问底层共享存储中的持久化的数据
上期在registerBeanPostProcessors方法中，我们发现spring将beanDefinitionMap中的bean的后置处理器全部按照顺序注册到了IOC中的BeanPostProcessor中。那么显然这块也是有顺序的。否则肯定会导致一些方法调用不到。而这里的后置处理器显然是在getBean方法中被调用的。这里我们先不探索getBean方法，我们还是先建立自己的逻辑大厦，这有助于我们更好的学习spring。
该轮融资由Catalio Capital Management牵头，参与方包括BMS和现有投资者Andreessen Horowitz Bio Fund、Allen & Co.和50 Years VC。自成立以来，Octant已募集到1.15亿美元的资金。
help 命令只能显示 Bash 内部命令的帮助信息，对于外部命令的帮助信息需要使用 man 或 info 命令查看。
RAR Extractor - The Unarchiver Pro for mac是应用在mac上的一款解压缩软件，是专门针对Rar，Zip，Tar，7-zip，Gzip，Bzip2，XZ，Tar.gz，bz2，iso，pkg，swf，exe，jar，xip，dms等的应用程序
C调用lua脚本效率测试是本文要介绍的内容，以下代码以C语言为基准，测试了C调用Lua循环和循环调用Lua的效率。结论是不要频繁地穿越C/Lua边界.
在 Halodoc，我们始终致力于为最终用户简化医疗保健服务，随着公司的发展，我们不断构建和提供新功能。我们两年前建立的可能无法支持我们今天管理的数据量，以解决我们决定改进数据平台架构的问题。在我们之前的博客中，我们谈到了现有平台的挑战以及为什么我们需要采用 Lake House 架构来支持业务和利益相关者以轻松访问数据。在这篇博客中，我们将讨论我们的新架构、涉及的组件和不同的策略，以拥有一个可扩展的数据平台。
---- 新智元报道 编辑：拉燕 桃子 【新智元导读】尴尬局面常有，谁曾想竟被辅助驾驶嫌弃。这次，一位车主竟因为眼小被小鹏汽车误判成睡觉，引上亿网友围观。 难道眼小也有错？ 眼小，我的锅 昨天，小鹏登上了热搜。 一名博主微博喊话何小鹏，说自己因为误判被扣了好多智驾分。 只是因为，驾驶员眼睛太小，小鹏汽车认为驾驶员闭眼了。 是不是有点好笑...小编也是直接就想到了另一起交通经典误判的案例。 汽车挡风玻璃上有一块鸟屎，导致拍违章的摄像头以为主驾位置上的司机在抽烟。驾驶员不服申请复议，没想到
编辑手记 MySQL是目前最流行的开源数据库，由于其部署方便，运维简单，被广泛用于互联网的各个领域。随着整体IT架构的变更，传统的金融，电信业务，也逐渐走上从商用到开源，从DB2到MySQL，从传统业务到互联网架构的转型之路。 云和恩墨为某证券公司进行了从DB2到MySQL数据库系统的迁移论证、验证，对两类数据库展开全方位多角度的对比分析，并根据用户的业务现状进行了相关架构、性能、备份恢复及高可用验证。本系列将带领大家全面学习DB2迁移至MySQL的实践。 前文回顾： 从商用到开源：DB2迁移至MySQL的
本文主要介绍了如何将DB2数据迁移到MySQL数据库以及在这个过程中可能会遇到的常见问题和解决方案。包括数据类型转换、数据类型不匹配、空值处理、数据量统计等方面的内容。
Linux常用命令help命令 用于显示shell内部命令的帮助信息。help命令只能显示shell内部的命令帮助信息。而对于外部命令的帮助信息只能使用man或者info命令查看，下面为大家分享一下Linux常用命令help命令具体使用方法。
在多台linux主机上执行相同的命令 By tianjing on 2011 年 06 月 05 日
本文提供了一个经济案例。着重于原油市场的例子。简要地提供了在经济学中使用模型平均和贝叶斯方法的论据，使用了动态模型平均法（DMA），并与ARIMA、TVP等方法进行比较。希望对经济和金融领域的从业人员和研究人员有用。
在阅读完 registerBeanPostProcessors 源码之后， 下一步就进入到 initMessageSource，这一步主要作用是初始化国际化文件。
本文提供了一个经济案例。着重于原油市场的例子。简要地提供了在经济学中使用模型平均和贝叶斯方法的论据，使用了动态模型平均法（DMA），并与ARIMA、TVP等方法进行比较 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ） 。
机器学习模型在广泛的股票预测任务中表现出了令人瞩目的有效性和效率。然而，数据稀缺性所带来的固有挑战，包括低信噪比（SNR）和数据同质性，对准确预测构成较大挑战。
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本文提供了一个经济案例。着重于原油市场的例子。简要地提供了在经济学中使用模型平均和贝叶斯方法的论据，使用了动态模型平均法（DMA），并与ARIMA、TVP等方法进行比较（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
mysql当前的版本，运行的时间，以及当前系统时间。 MySQL服务器版本信息表明MySQL服务器包含和不包含哪些特点。 MySQL服务器运行时间表明报告价值的代表性。服务器运行时间对于评估报告是很重要的，因为如果服务器不运行几个小时的话，输出报告有可能存在曲解和误导性。有时甚至运行几个小时时间都是不够的，比如，MySQL服务器运行了午夜的6个小时几乎没有业务访问过。最理想的情况是，MySQL服务器运行一天之后再运行mysqlreport来输出报告，这样报告的代表价值要比系统刚运行时要好的多。 在性能场景的运行周期前启动mysql，在性能场景结束后生成mysqlreport会比较有用。比如此例中，场景运行了1小时后执行了mysqlreport。
show status 输出的报告是用来计算性能瓶颈的参考数据，mysqlreport会对这些参数进行加以融合和计算，整理成优化参考点，然后针对这些参考点进行优化，进行性能调优。
本文略长，需一定耐心看完！不当处望指出。 前言 扩散模型(DMs)将生成过程顺序分解，基于去噪自动编码器实现，在图像数据和其它数据上实现了先进的生成结果。此外，它们可以添加引导机制来控制图像生成过程而无需再训练。 然而，由于这些模型直接在像素空间中操作，优化扩散模型DM消耗数百个GPU天，且由于一步一步顺序计算，推理非常昂贵。为在有限的计算资源上进行DM训练，同时保持其质量和灵活性，本文应用了预训练自动编码器的潜在空间。与之前的工作相比，在这种表示上训练扩散模型，可以在复杂性降低和细节保留之间达到一个接近最
package main import ( "flag" "fmt" "net" "os" "strconv" "time" ) func main() { var count int var timeout int64 var size int var neverstop bool flag
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