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ECNet:学习进化信息指蛋白质工程

针对不同功能改造的深度突变扫描(DMS)的被用以监督ECNet模型的训练。 ——表现评估——在各个DMS集上,ECNet的表现都都超过了现有的无监督与有监督方法。图1. 各个机器学习方法预测与DMS结果的spearman系 从低阶突变体迈向高阶突变体对于指定向进化来说,能够预测高阶突变体(>=2)的意义更大。但是DMS实验中更多的是单突变体。 因此作者尝试了用单突变体训练ECNet,用高阶突变体的fitness检验模型的能力。 fij-(fi+fj)这一指标可以衡量两个突变点间的联合影响,这一指标的预测值与DMS计算的Spearman系显示ECNet也优于其他模型(如图2右)。图2. 他们使用以前的DMS实验(包含单突变与12%的邻位双突变)训练ECNet。

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分布式系统设计的求生之路

失败的首次尝试最初考虑使用分布式的发点很简单:解决端游开发时单点结构致容灾、扩容困难的问题。一种朴素的想法就是将相同功能的进程作为一个整体对外提供服务。这里简要描述下基本框架:? 架构设计的层次不清晰 对架构的层次、模块划分没有作很好的规划,比如通信底层、服务发现、集群探测与保活等等没有清晰定义接口,致相互耦合,替换、维护较为困难。2.  2.3 通信协议格式服务间通信,需要将结构对象和传输过程中的二进制流做相互转化,一般称为 序列化反序列化 。不同编程语言或应用场景,对结构对象的定义和实现是不同的。 Get 根 Key 获取对应节点的,如果是父节点可以获取其子节点列表。Watch 对节点设置监视器,当该节点自身,以及嵌套子节点发生变更时,服务发现组件将变更事件主动通知给监视者。 如果服务者收到请求者的任何包,认为请求者存活,如果超一定时间没有收到(含PING),则认为请求者掉线。这个超时时间包含在READY协议中,由请求者告知服务者。

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    SAP 深入理解SAP DB2表空间(Tablespace)

    使用DMS表空间的表的可以分开存储,即为常规,索引和大对象指定不同的DMS表空间。 改变表笔记本, ALTOBJ 过程, 自动重组(包括 db.tb_reorg_req 运行状况指示器), 自动收集统计信息(包括 db.tb_runstats_req 运行状况指示器), 配置自动维护向, 由RID的结构我们就可以计算页能够容纳的记录(行)和表空间的容量了:因为一个RID只有1个字节(8位)槽号,所以,一个页存储的记录的最大值为255条(2的8次方-1,为什么要减1? 同理,可以根3个字节的页号,得一个表空间最多能容纳16777216(16M,2的24次)个页。那么,如果是一个页4KB的话,表空间大小就是16M*4KB=64GB了。 如果不进行索引重组,那么先前存在的表将延续每页255行以及3字节量的限制,因为索引使用的仍是旧的RID,无法索引到超原范围的页。

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    煤炭行业DMS经销商系统建立字化渠道体系,构建企业核心竞争力

    建立煤炭行业DMS经销商系统,可实现在统一的信息中台进行多方角色的互动与协作,通过经销商系统实现品牌企业、经销商、终端客户等的双方或多方交流沟通,保证品牌企业和经销商之间的黏性,维系企业与经销商之间的战略伙伴关系 2、自动化集成工具,煤炭DMS经销商系统后台模式一键链接通过煤炭行业经销商平台,自动和自动传输,千种后台,一键对接。 基于商云经销商管理平台强大的网关集成功能,煤炭经销商智能管理系统支持大量主流后台系统快速智能适配,正向传输反向调用双向支持,国际互通安全性认证,自定义格式和EDI标准格式支持。 3、煤炭行业DMS经销商系统可帮企业迅速扩展代理量煤炭经销商DMS协同平台同时生成的二维码可以轻松的被分享,吸引更多客户驻足。 经销商平台能够实现渠道实时上报,精准掌控市场动态,实现经销商渠道通路字化、透明化,对煤炭企业突围市场竞争,实现高质量发展具有重要意义。

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    Hbase

    平时用于从生产环境hbase到到测试环境。 :import java.io.BufferedReader;import java.io.File;import java.io.FileReader;import java.io.IOException : ks){ put.add(Bytes.toBytes(f1),Bytes.toBytes(key),Bytes.toBytes(map.get(key))); } t.put(put); } }}

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    mysql

    mysql workbench入之前 ?准备 ? by n;命令行mysql> select * from mytable into outfile ....test.csv fields terminated by , lines terminated by n;命令行window下1.整个库mysqldump -u 用户名 -p 库名 > 的文件名mysqldump -u dbuser -p dbname > dbname.sql2 .一个表mysqldump -u 用户名 -p 库名 表名> 的文件名mysqldump -u dbuser -p dbname users> dbname_users.sql3.一个库结构 drop table4.库常用source命令进入mysql库控制台,如mysql -u root -pmysql>use 库然后使用source命令,后面参为脚本文件(如这里用到的.

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    从商用到开源:15个维度,全面剖析DB2与MySQL库的差异

    尽管它会致 不可重复读、幻读和第二类丢失更新这些并发问题,在可能现这类问题的个别场合,可以由应用程序采用悲观锁或乐观锁来控制。MySQL支持标准的四个隔离级别。 使用DMS表空间的表的可以分开存储,即为常规,索引和大对象指定不同的DMS表空间。 特性DB2MySQL存取支持支持XML函支持不支持 例1 将MySQL查询结果为xml格式。 当事务在对某个对象进行操作前,先向系统发请求,对其加锁。加锁后事务就对该对象有了一定的控制,在该事务释放锁之前,其他的事务不能对此对象进行更新操作。 ,我们进程面临需要将一个格式化的文本文件或sql文件库。

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    DB2单表排序查询报错分析及解决办法

    * 系统临时表中所需的列超过了库中最大系统临时表空间中可接受的限制。* 表空间可能已脱机。 3. 值,应该是此原因致;推测和EXTENDED_ROW_SZ参有关系;EXTENDED_ROW_SZ参可以允许行长度超过一个pagesize,但是在进行排序时如果超过系统默认表空间的pagesize, 可能致系统临时表空间报错 4. 库参EXTENDED_ROW_SZ说明库参EXTENDED_ROW_SZ在设置为ENABLE时可以允许创建表时定义的行长度超过一个pagesize;超部分的子集存储为LOB;此参在 pagesize都是4k,但是由于extend_row_sz参设置,可以让存超过1个pagesize的行,但是在排序时系统临时表空间pagesize无法支持extend_row_sz特性,致此报错

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    MySQL

    MySQL MySQL中你可以使用SELECT...INTO OUTFILE语句来简单的到文本文件上。----使用 SELECT ... INTO OUTFILE 语句以下实例中我们将表 runoob_tbl 到 tmprunoob.txt 文件中:mysql> SELECT * FROM runoob_tbl -> ----表作为原始mysqldump 是 mysql 用于转存储库的实用程序。 使用 mysqldump 需要使用 --tab 选项来指定文件指定的目录,该目标必须是可写的。 ******---- SQL 格式的 SQL 格式的到指定文件,如下所示:$ mysqldump -u root -p RUNOOB runoob_tbl > dump.txtpassword

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    mysql

    mysql -uuser -hhost -ppws -C -N -e "select * from bi_datacenter.dc_behavior limi...

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    mysql

    mysql -uuser -hhost -ppws -C -N -e "select * from bi_datacenter.dc_behavior limi...

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    NPOI

    NPOI开发工具与关键技术:MVC 作者:盘洪源 撰写时间:2019年4月14日星期天将一个表的到Excel表中和将Excel表中的入到库中,需要怎么做? 首先先说一下这个相对于入来说简单些,入比较多判断,分几步理解就很容易明白了。步骤:第一步先把你所需要的这张表先查询来,根实际情况来查询,这个就不多说。 第二步就是将刚刚查询来的转化为对象列表的格式,你直接查询来的是不可能直接就可以的,先转化为一个列表先。 然后就到创建行,这要用到一个for循坏,因为每次可能不一样。 +strTemp.substring(1, strTemp.length));这样一个简单的就可以实现来。就分这几个步骤来做,容易理解。

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    MySQL

    INTO OUTFILE 语句以下实例中我们将表 runoob_tbl 到 tmprunoob.txt 文件中:mysql> SELECT * FROM runoob_tbl -> ----表作为原始mysqldump 是 mysql 用于转存储库的实用程序。 使用 mysqldump 需要使用 --tab 选项来指定文件指定的目录,该目标必须是可写的。 ******---- SQL 格式的 SQL 格式的到指定文件,如下所示:$ mysqldump -u root -p RUNOOB runoob_tbl > dump.txtpassword -h other-host.com database_name以上命令中使用了管道来将入到指定的远程主机上。

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    五款 Slack 开源替代品

    况且,Slack并非开源产品,对知识产权和敏感泄露的顾忌也会让很多创业公司和企业团队望而生畏。目前市场上已经涌现了很多Slack的开源替代品,可以帮助人们更好地控制安全。 DNS),本地聊天WebRTC 连接,使用 Hyperlog进行传播优势 即使中央服务器宕机也可以继续通讯使用 Bonjour 或者 LE Bluetooth 支持离线工作劣势 没有 e2e 加密 DMs 技术后端使用 JavaScript(NodeJS)MongoDB 作为存储前端使用 Backbone优势 Hubot 支持在 GitHub 有着庞大的社区大量跟 Slack 相同的特性Security Compass 还在继续开发Sandstorm 支持使得自部署更简单,对非技术用户友好劣势 没有 e2e 加密 DMs无原生移动应用无线程转换无测试套件Mattermost? 技术后端使用高性能 Go 语言编写前端使用 React支持 MySQL 和 PostgreSQL优势有一些 Slack 没有的特性原生 Gitlab 集成入 Slack 用户账户,频道文档和主题跟 Slack

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    ——Hive

    Hive作为大环境下的仓库工具,支持基于hadoop以sql的方式执行mapreduce的任务,非常适合对大量的进行全量的查询分析。 本文主要讲述下hive载cli中如何:? 第一种方式,直接从本地文件系统我的本机有一个test1.txt文件,这个文件中有三列,并且每列都是以t为分隔# cat usrtmptest1.txt1 a1 b12 a2 b23 inpath,表明路径为本机路径 overwrite表示加载的会覆盖原来的内容第二种,从hdfs文件中首先上传到hdfs中hadoop fs -put usrtmptest1.txt hive> select * from test5;OK1 a1 b12 a2 b23 a3 b34 a4 b4Time taken: 0.147 seconds, Fetched: 4 row(s)到本地文件执行本地文件命令 -08-23 21:42 usrtmptest000000_0 hive> dfs -cat usrtmptest000000_0;1a1b12a2b23a3b34a4b4hive> 到另一个表样例可以参考前面入的部分

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    MongoDB入与

    文档mongoexport -d Vshuo -c post -o D:post.json-d 库名 -c 集合名词-o 的路径入文档 mongoimport --db info --collection  student --drop --file db.json-db test  想往哪个库里面入--collection restaurants  想往哪个集合中入--drop 把集合清空--file

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    mysql 入与

    开始之前 在日常的运维工作中除了频繁操作基本的SQL语句外,还有另外一种场景,就是入操作。 举个栗子: 例如逻辑备份需要使用mysqldump进行逻辑备份,或者需要将测试环境的某个表、处理后在生产环境使用mysql命令等。 环境描述1. 1. 表结构不# 含有 `create table` 语句,注意选项 `-d`# mysqldump -d 库名 -u用户 -p > my-db.sqlmysqldump -d test -u 单个表(结构和)# 与上述示例不同,仅库中的某个表,而不是库中所有表# mysqldump --opt 库名 表名 -u用户 -p > table.sqlmysqldump --opt

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    SQL DML:入&

    SQL DML:入&预处理将文件入到Hive中,需要文件编码格式为UTF-8,n为换行符,否则就需要进行预处理。处理过程分为两部分:编码格式、换行符。 Windows文件直接入到Hive表中时,最后一列因为多了’

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    elasticsearch-dump

    安装elasticsearch-dump 使用nodejs下载 npm install elasticdump 可执行文件在项目根目录下的 .bin 目录中elasticsearch-dump的使用 elasticdump --input=http:localhost:9200jtthink --output=jtthink.json --type=data 就会在当前文件夹生成jtthink.json文件将入索引 elasticdump --input=jtthink.json --output=http:localhost:9200jtthink --type=data 然后重新删除索引,创建mapping,入 json,然后执行分词查询。

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