数据质量是指数据的准确性、完整性、可靠性和一致性。这些特征对于数据的有效性和可用性至关重要。如果数据质量不高，可能会导致决策失误、成本增加、浪费资源。因此，维护数据质量是非常重要的。
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就像区块链让任何人都能完全保管他们的加密货币一样，如果你被骗、被黑或被诈骗，几乎没有追索权。链上研究是预防为主，解决问题的方法并不存在。
随着区块链技术的使用越来越广泛，存储在区块链上的数据量也在增加。这是因为更多的人在使用该技术，而每笔交易都会给区块链增加新的数据。此外，区块链技术的使用已经从简单的资金转移应用，如涉及使用比特币的应用，发展到更复杂的应用，包括智能合约之间的相互调用。这些智能合约可以产生大量的数据，从而造成了区块链数据的复杂性和规模的增加。随着时间的推移，这导致了更大、更复杂的区块链数据。
Footprint是链上数据分析平台以及数据处理基础设施，使命是让链上数据分析以及使用随手可得。目前，Footprint 从 22 条公链上收集、解析和清理数据，把无语义以及无序的链上数据，转化成让用户能使用无代码拖放界面、SQL等多种形式构建图表以及仪表盘。除了提供链上原始数据，Footprint 根据业务逻辑抽象出具有业务逻辑的流水数据，既能实现快速生产数据，也能方便分析师在此数据的基础上，快速计算自己需要的业务指标。而这也适用于开发者使用。
1 月是近一年来代币价格最好的一个月，ETH、BTC 和 altcoins 的涨幅是 7 月以来最猛的。自然，这导致了 NFT 行业的交易量和市值增加。
世界住区足迹和演变¶。 2015年世界住区足迹¶。 2015年世界住区足迹（WSF）是一个10米（0.32角秒）分辨率的二进制掩码，概述了2015年全球住区范围，是通过联合利用多时相哨兵一号雷达和陆地卫星8号光学卫星图像得出的。
* 参考（https://micro.ros.org/docs/concepts/rtos/comparison/）
GPT的横空出世将全球的目光吸引至大语言模型，各行各业都尝试着利用这个“黑科技”提高工作效率，加速行业发展。Future3 Campus携手Footprint Analytics共同深入研究AI与Web3结合的无限可能，联合发布了《AI与Web3数据行业融合现状、竞争格局与未来机遇探析》研报。该研报分为上下两篇，本文为下篇，由Future3 Campus研究员Sherry、Humphrey编撰。
加密市场在逐渐回暖了。Web3 游戏这一引人瞩目的领域也在吸引着更多 buidler 来贡献。
我大约是在2012年左右时，在网络和私有云两大领域之外，又在操作系统领域得到一个非常有挑战的新机遇：为公司超过30万台的服务器提供安全的Linux操作系统解决方案，并为操作系统领域提供24x7应急响应和支持服务（Tier 3 Escalation）。我得到Linux社区一些朋友的帮助，在较短的时间内快速成立了一个研发团队，其中一位技术大拿是看到我们这个领域的大牛左耳朵耗子转发贴子后和我取得联系并加入的。我们最终在Linux领域交付的产品，内部的名字叫“APOL Image” （基于Oracle Linux 和Oracle VM Server），以及相关用于操作系统安全评估、修复和强化的工具集。这个解决方案不仅应用企业内部的部署，还应用于公有云和一些特别需求的外部客户，包括XX联邦政府。在2018年，团队成员在美国旧金山的Oracle OpenWorld 2018上发表了主题为“Perform In-Place Upgrade for Large-Scale Cloud Infrastructure”的演讲，将部分经验分享了出来。
熊市之中，PlanetIX 成长为最强的 Web3 游戏，在 Polygon 网络上独占鳌头。而其开发团队深度使用了 Footprint Analtics 的零代码数据分析平台和-GameFi 的数据 API 来提升用户的游戏体验。
加拿大高分辨率数字高程模型（HRDEM） 这个数据集目前只提供给内部人员计划中的人。
被动扫描主要是指在目标无法察觉的情况下进行的信息搜集。Maltego就是一款优秀的信息搜集工具。
TFs odom → base footprint 和 odom → obstacle
“区块链三难题”，或“可扩展性三难题”，强调了区块链平台想要去平衡安全性、去中心化和可扩展性将面临的挑战。通常情况下，区块链架构只能有效地优先考虑其中两个难题。例如，以太坊优先考虑了安全性和去中心化，导致了可扩展性方面面临着许多挑战。但以太坊社区已经认识到可扩展性的重要性，并一直在积极寻求解决方案。
我大约是在2012年左右时，在网络和私有云两大领域之外，又在操作系统领域得到一个非常有挑战的新机遇：为公司超过30万台的服务器提供安全的Linux操作系统解决方案，并为操作系统领域提供24x7应急响应和支持服务（Tier 3 Escalation）。我得到Linux社区一些朋友的帮助，在较短的时间内快速成立了一个研发团队，其中一位技术大拿是看到我们这个领域的大牛左耳朵耗子转发贴子后和我取得联系并加入的。我们最终在Linux领域交付的产品，内部的名字叫“APOL Image” （基于Oracle Linux 和Oracle VM Server），以及相关用于操作系统安全评估、修复和强化的工具集。解决方不仅应用企业内部的部署，还应用于公有云和一些特别需求的外部客户，包括XX联邦政府。在2018年，团队成员在美国旧金山的Oracle OpenWorld 2018上发表了主题为《Perform In-Place Upgrade for Large Scale Cloud Infrastructure》的演讲，将部分经验分享了出来。
DBD = Database Designer，是Vertica数据库优化中最主要的原生工具。
The Global Ecosystem Dynamics Investigation (GEDI) mission aims to characterize ecosystem structure and dynamics to enable radically improved quantification and understanding of the Earth's carbon cycle and biodiversity. The GEDI instrument, attached to the International Space Station (ISS), collects data globally between 51.6° N and 51.6° S latitudes at the highest resolution and densest sampling of the 3-dimensional structure of the Earth.
当今市场上有无数种的无代码分析工具，允许开发人员和非开发人员使用拖放的方式构建图表和仪表盘。
回到正题，今天说的是技巧是：在Protel 99中如何批量的修改元件的封装。我们在自己设计电路板时，一个板子上的同一类元件的封装一般都是一样的，比如可能板子上用到20个电阻，那这些电阻封装都是一样的，或者有18个是一样的，只有2个不一样，那就可以用今天说的这个方法来快速的换封装了。具体步骤如下：
IMWebConf 2020 直播期间，腾讯课堂上课页出现 flv 流直播场景页面崩溃现象：此稳定性问题颇为严重，在此记录下解决过程以示警戒。 现象 IMWebConf 2020 直播期间，腾讯课堂上课页出现 flv 流直播场景页面崩溃现象： 此稳定性问题颇为严重，在此记录下解决过程以示警戒。 定位过程 定性为内存泄露 通过搜索了解到页面崩溃通常是因为内存泄露导致（非网络等其他问题情况下）。 稳定重现 音视频分队同学首先是去做实验重现这个问题，针对直播的代码做测试页面： 空白测试页面：XHR 请求 fl
Gas 就像是机车行驶过程中需要燃烧燃料一样，对于区块链信息的记录至关重要，它是指在网络上执行特定操作所需的计算工作量。
PerfDog是一个移动全平台Android/iOS性能测试、分析工具。可以快速定位分析性能问题。手机无需ROOT/越狱，手机硬件、游戏及应用APP也无需做任何修改，极简化即插即用。
导语 苹果于上周推送了iOS 13.2版本，带来了用户备受期待的图像处理系统深度融合（Deep Fusion），新增70多个表情、HomeKit安全视频、Siri隐私设置和支持AirPods Pro等。不过iOS 13.2也带来了一个遭到用户疯狂吐槽的“封杀”后台问题，只要用户切换到别的应用一段时间，返回刚才打开的应用将会重新加载。 在最新发布的iOS12.2正式版本中，苹果主要修复了频繁杀后台的问题，新版本是否成功修复？是否还有可能产生新的bug？别担心，快用PerfDog来检测！ *本文
目前 Github 的这个新功能处于测试阶段，关于该功能的更新信息记录可以看 Github 的 blog：https://github.blog/2021-12-15-a-brief-history-of-code-search-at-github/。
从https://github.com/danfis/libccd下载源码，解压缩后进入主文件夹下的src，编译
NAV2 中的节点由 ROS2 的生命周期管理器管理（参考ROS2极简总结，核心和新增概念部分）。
生产厂家：TEXAS INSTRUMENTS 描述和应用：High-or Low-Side Measurement, Bi-Directional CURRENT/POWER MONITOR with
在开发和运营 Web3 游戏时，会面临许多挑战，因此有效地应对这些挑战对游戏的成功至关重要。其中一些策略包括在正式发布之前进行全面测试，并持续提供新的游戏玩法和内容，以确保游戏经济系统稳定。
URDF机器人模型ROS1&2案例_zhangrelay的专栏-CSDN博客 ROS机器人URDF建模_zhangrelay的专栏-CSDN博客 如上两篇博客所涉及案例，如下： zhangrelay / urdf_tutorial · GitCode 为啥不使用github…… 主要是方便学生朋友使用，网络稳定且快速 📷 ros1 ：master/noetic ros2 : galactic 请注意分支选择，不要搞错了。 ros1编译使用catkin； ros2编译使用colcon。 除了官
在我去年的一篇博客自动化的高效团队开发环境提到了用vagrant来统一开发团队的开发环境。用vagrant基本上解决了开发环境异构的问题，但VM（vagrant使用virtual box）footpr
版权声明：署名，允许他人基于本文进行创作，且必须基于与原先许可协议相同的许可协议分发本文 （Creative Commons）
生产厂家：TEXAS INSTRUMENTS 型号参数：ADS1115IDGSR参数Brand NameTexas Instruments是否无铅不含铅是否Rohs认证符合生命周期ActiveIHS 制造商TEXAS INSTRUMENTS INC零件包装代码MSOP包装说明MSOP-10针数10Reach Compliance CodecompliantECCN代码EAR99HTS代码8542.39.00.01Factory Lead Time1 week风险等级1.21Samacsys Confide
在前面部门已经涉及到了对StringTable的一些基本使用。但是或许很多人还并不知道什么是StringTable。StringTable也可称为StringPool,是jvm在1.7之后，在堆内存中分配的一块区域，用于存放常用的字符串。这点与IntegerCace类似，实际上在java中，存在很多这样的常量池。其目的只有一个，就是为了复用，节约内存。 StringTable实际上是一个固定大小的HashTable。因此被称为StringTable。其默认大小为60013。这个值是可以设置的，可以通过-XX: StringTableSize 设置这个值的大小。而最早在jdk1.6的时候这个值是固定的为1009。而在jdk1.8中1009是可设置的最小值。 实际上，这个值的变化，也可以从中看出，java应用不断大型化的过程。包括垃圾回收器，也是从CMS演化到G1,这些都是为了支持在更多的内存中进行更加复杂的业务支撑。 StringTable的长度不能像HashMap那样动态扩容。因此，如果hash冲突，那么它只能采取拉链法来解决。这就类似于一个不能扩容的1.7版本中的HashMap。那么这样带来的坏处就是，随着链表长度的增加，StringTable中检索的时间复杂度会增加。这样会造成其性能急剧下降。 虽然在1.8版本中默认长度为60013，但是如果某些特殊应用造程StringTable中链表的长度不断增加的话，势必会影响性能。 StringTable我们可以通过-XX:+PrintStringTableStatistics进行查看，这个参数会将StringTable和SymbolTable在程序执行完之后都进行print。输出如下：
为了更好的衡量ATAC的文库质量，有很多的软件相继被开发出来，ATACseqQC是应用的较为广泛的一个。该软件是一个R包，存储在bioconductor上，链接如下
微服务化后，应用数量可能高一个数量级。一般企业，以前三五个应用能支撑业务，微服务化之后应用数量可能多达几十个。每个微服务往往独立部署，内存的消耗自然也高居不下，以前两台8核16G机器指不定就能跑起来，现两台16核64G还不一定够用，同时由于多套环境的存在加上容器编排工具(如K8s)所需的资源，硬件资源的投入自然是成倍增加。
方法区是java虚拟机中所有线程共享的共享区域，主要存放类的结构相关信息(成员变量，方法、构造器的代码)，运行时常量池,类加载器。方法区在虚拟机启动时被创建，在逻辑上属于堆的组成部分(具体产商实现时不一定遵守逻辑上的划分标准)。
小编最近刚接触了一款性价比较高的性能评测工具-PerfDog，这是腾讯旗下的一款移动全平台iOS/Android性能测试及指标分析工具平台，简而言之就是测试采集手机在运行App时的性能指标数据：FPS、Jank、FTime、CPU、GPU、Memory、Battery 、Network、CTemp等性能参数，从而快速定位分析App的性能问题，小编在这里主要介绍下相关名词含义、使用技巧及案例分析。
区块链游戏在开发运营过程中需要追踪的关键指标包括红馆加密市场数据，DAU、MAU 和用户留存相关的用户数据、社交媒体参与数据，以及游戏内资产等生态系统相关数据。
mobot.gazebo <?xml version="1.0"?> <robot> <gazebo> <plu
我们可以很容易的想到很多的场景，其中人工智能给人类带来了灾难。让我们回到最本真的思考，回到当初人类为什么要创造出人工智能(in the first place)。
机器学习算法对算力要求较高，通常会采用 GPU ，或者专用的处理器如 NPU 进行加速运算。NXP 先后推出的两款处理器iMX8QuadMax 和 iMX8M Plus 分别可以采用 GPU 和 NPU 对常用的机器学习算法例如 TensorFlow Lite 等进行加速。文章将使用 NXP eIQ 框架在两个处理器上测试不同算法的性能。
在前面做的所有工作都成了现在项目的铺垫，而最大的乐趣也即将开始，这是赋予机器人生命的时刻。
costmap翻译过来是代价地图的意思。由SLAM算法生成栅格地图。我们为栅格地图中的每一个栅格分配一个代价值，这样就形成了costmap。路径规划算法则可以在具有代价的栅格地图上生成路径。规划路径的生成则是强依赖于代价值。为了生成合适的路径，我们需要为每个栅格分配合适的代价值。最开始想到的是在单层的costmap中更新每个栅格的代价，然后直接给路径规划算法。但这样会引起诸多问题。比如因为所有的数据都在同一个costmap中更新，任何一个数据的变动都需要拿到之前其他的数据重新一起计算代价值。比如数据更新的地图范围也不好确定。比如当数据类型多了之后，数据整合的顺序不好控制。
WP 默认的登陆 URL 是 wp-login.php或wp-admin.php，许多spamer会根据这些footprint来收集可注册的wordpress站点，然后你的站内就多出许多垃圾评论。如果你不想成为其中的一员，那就改改登录url吧
我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第73天，我们正在讲解CUDA 动态并行，希望在接下来的27天里，您可以学习到原汁原味的CUDA，同时能养成英文阅读的习惯。
有时候由于urdf以及代码中有些遗漏，可能导致TF出现问题，此文只作为阐明TF重要性的示例，不是解决方案！
设好了《跟老驴一起学PR | 数据的输入》文中提到的一坨init_XX 变量之后，下一步就是执行init_design. 在innovus 中saveDesign 会写出一个.globals 的文件，在这个文件中有控制变量跟这一坨init_XX 变量。执行init_design 命令，会发生：
对于UltraScale/UltraScale+芯片，几乎FPGA内部所有组件都是可以部分可重配置的，这包括CLB中的查找表（LUT）、触发器（FF）、移位寄存器（采用LUT实现）、分布式RAM/ROM等，Block如BRAM、URAM、DSP、GT（高速收发器）、PCIe、CMAC、Interlaken MAC等，SYSMON（XADC和System Monitor），时钟单元如BUFG、MMCM和PLL等，I/O相关单元如ISERDES、OSERDES和IDELAYCTRL等。只有与配置相关组件必须在静态区，包括BSAN、CFG_IO_ACCESS、EFUSE_USR、ICAP、FRAME_ECC、MASTER_JTAG、STARTUP、和USR_ACCESS。
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