它们可能会被放置在软件包注册表（例如 npm、RubyGems、PyPI 等）或容器注册表（例如 GitHub Packages、Azure Container Registry、AWS ECR 等）中，...也可能作为附加到 GitHub 版本发布的二进制文件，或者仅仅以 ZIP 文件的形式存储在某个 Blob 存储服务中。...在整个软件开发生命周期 (SDLC) 中，有机会保护代码转换为制品的流程 - 如此一来，可以消除威胁行为者破坏最终软件并造成严重后果的风险。一些网络安全挑战似乎难以成功应对，但这种情况并非如此。...只要更改该文件中的任何内容，然后再次运行哈希函数，你就会得到不同的字符串。你可以将哈希值写在某个地方，然后第二天回来尝试相同的过程。...如果你两次没有得到相同的哈希值字符串，则文件中的某些内容已发生更改。 到目前为止，我们可以确定某个文件是否被篡改。如果我们想要对制品进行声明怎么办？
从代码注释和官方文档对 innodb_table_locks 的介绍来看，执行存储过程和触发器时，InnoDB 也可能会加表级别的共享锁、排他锁，我们就不展开介绍了。...update_thd(thd); 以上代码，创建 InnoDB 的事务对象（trx_t），保存到 server 层的用户线程对象（thd）中。...WITH READ LOCK 语句时，才会命中代码中的 case 分支。...最终会调用 THD::inc_lock_usec() 把表锁等待时间累加到 server 层的线程对象 thd 的 m_lock_usec 属性中。...if (thd->start_utime) 分支，lock_utime = thd->get_lock_usec()，从当前线程对象（thd）中获取之前累加的表锁、行锁等待时间。
两年前，曾看过刘知远老师的一篇文章《好的研究想法从哪里来》，直到现在印象依然很深刻，文中分析了摘低垂果实容易，但也容易撞车，啃骨头难，但也可能是个不错的选择。...其中有一个点当时认为还不错，是做攻击者画像的反方向，攻击者画像是从黑样本角度从十几个维度把攻击者数字化掉，那按照逻辑顺序中的空间维度推导逻辑，就可以做反面从白名单角度数字化正常用户，把一个人的设备、（域...三维排列组合还不够，防守方视角还可以再交叉一个事前事中事后的时间维度，所以做的事情又可细分为：普通员工误用数据的事前检测、事中感知、事后溯源三个点，每一个点都是独一无二有自己定位的点，简称“不卷点”。...威胁对抗方向和组织天然自带事中的时间轴属性和事终的目的属性，这是相较于其他方向和组织最大的特色，无论是攻击者或是其他组织，想从此路过，留下买路财。...引用 好的研究想法从哪里来 杜跃进：数据安全治理的基本思路 来都来了。
先来看一个场景，看看该处的 this 应该指向哪：首先在 request.js 中定义一个 getAction 函数export function getAction(url,parameter) {...name从结果可知，最后print() 输出"global name", 而不是 testObj 中的 name。...从结果可以发现，嵌套函数 innerFun()中的 this 此时是指向全局环境。所以从这个案例可以说明作用域链和 this 没有关系，作用域链不影响 this 的绑定。...箭头函数与普通函数中的 this 差异从 上面的例子可以看出箭头函数和普通函数在 this 的处理上存在很大的差异，主要有：this 绑定方式普通函数的 this 是在运行时确定的；箭头函数的 this...箭头函数中的 this 指向其上层的作用域，也就是 getAction() 中的 this 值，而从隐式绑定调用规则，当前是 vue 实例调用 getTableData()然后再调用 getAction
关键词：“GPL16956注释” bing 的第一条就是 《探针注释文件中没有基因名字怎么办？》...从install_github("jmzeng1314/AnnoProbe")能看出来这是曾老师的包。...所以背后其实还有适用范围更广的策略对吧，嘻嘻嘻~ 小结 推文的内容扒到这里就先告一顿落~。 说来惭愧，在我之前肤浅的理解：注释文件是公司上传的，没有上传作为使用者是无法开展数据挖掘的。...作为小白的我从来都没有想过自己可以通过写代码的来获取ids，经过这次的扒一扒之后对ids有了更深的理解。...致谢 感谢曾老师和各位在生信路上的前辈提供的代码支持，因为你们的帮助生信的学习难度惨遭滑铁卢。 也感谢各位R包的作者，短短几行就能完成许多原本按照我的水平不可能完成的生信分析。
今天的内容来自视频群里一个朋友的提问： 当Power Pivot数据模型里的表很多的时候，到底这些表都是从哪儿来的？如果某个表的数据源需要改变，到底从哪改？...对于Power Pivot的数据来源问题，的确有点儿复杂，因为至少有3种情况是非常常见的： 1、从Power Query加载到数据模型 2、从工作簿直接通过添加超级表到数据模型...3、从外部文件直接导入数据模型 另外其实还有从数据库接入，会因为数据库接入方式的不同也存在一定差异，但是，无论怎样，查询Power Pivot中数据来源的方式基本是一个——...即Power Pivot中的“现有连接”，上面提到的3种数据来源总结如下图所示： 对图中的内容不做过多解析。...主要理由如下： 1、通过PQ，可以很容易实现数据的清洗转换等操作（目前发现大量朋友日常工作中的数据都存在各种不规范现象，如果直接放入PP，会导致各种处理困难）； 2、这种方式是
在这些程序的设计上，我们可以列举出成千上万的建议，方法或者趋势的见解，但是从设计层面来讲，最重要的是如何让用户使用你的软件时不会“迷路”。...我的方式，就是反复地不厌其烦地去思考，穷尽所有的办法。这个过程中，我一般不太愿意和别人讨论，也更不喜欢去看别人怎么做的——这两个事情，往往可能是在我得到某个“灵感”之后或者之前。...我遇到过许多从事用户体验设计师这个职业的人，但是在独特创意上，他们中没有一个人能够比Kai ByRoade给我留下的印象深刻。...“我的灵感大部分来源于休憩时间，制作在线体验的最好的灵感是来自现实世界的经验。我会骑摩托车到新的地方，从每一个微时刻中学习。...你应该在网页、英雄风格（指运用大标题且与内容直接相关的超大背景图设计风格）及封面的形式中，也意识到这种设计模式。我们可以推测这就是为什么苹果公司将不同的拟物概念融入他们产品的原因。
从自己十多年研究经历来看，如何判断一个研究想法好不好，以及这些研究想法从哪里来，对于初学者而言的确是个难题。所以，简单攒了这篇小短文，分享一些经验和想法，希望对刚进入NLP领域的新同学有用。...而计算机领域流行着一句话“IDEA is cheap, show me the code”，也说明对于重视实践的计算机学科而言，想法的好坏还取决于它的实际效能。这里就来谈下好的研究想法从哪里来。...这里面提到的图模型加圈、神经网络加层、优化目标加正则，神经网络中的门、注意、记忆等，都是一些改进模型性能的创新思路，被各大NLP任务广泛使用并发表论文，也许就是因为被不同NLP任务的重复使用和发表，多少有些审美疲劳而缺少更深的创新思想...好的研究想法从哪里来 想法好还是不好，并不是非黑即白的二分问题，而是像光谱一样呈连续分布，因时而异，因人而宜。...那么，好的研究想法从哪里来呢？我总结，首先要有区分研究想法好与不好的能力，这需要深入全面了解所在研究方向的历史与现状，具体就是对学科文献的全面掌握。
因此，融入知识来进行知识指导的自然语言处理，是通向精细而深度的语言理解的必由之路。然而，这些知识又从哪里来呢？这就涉及到人工智能的一个关键研究问题——知识获取。...实体关系抽取是一个经典任务，在过去的20多年里都有持续研究开展，特征工程、核方法、图模型曾被广泛应用其中，取得了一些阶段性的成果。...在对少次学习关系抽取探究的过程中，课题组的高天宇同学等进一步发现两个长期被忽视的方面 [25]：要将少次学习模型用于生产环境中，应具备从资源丰富领域迁移到资源匮乏领域（low-resource domains...课题组高天宇同学等人工作 [32] 则从另一个角度出发，对于开放域的特定新型关系，只需要提供少量精确的实例作为种子，就可以利用预训练的关系孪生网络进行滚雪球（Neural SnowBall），从大量无标注文本中归纳出该新型关系的更多实例...总结 为了更及时地扩展知识图谱，自动从海量数据中获取新的世界知识已成为必由之路。以实体关系抽取为代表的知识获取技术已经取得了一些成果，特别是近年来深度学习模型极大地推动了关系抽取的发展。
因此，融入知识来进行知识指导的自然语言处理，是通向精细而深度的语言理解的必由之路。然而，这些知识又从哪里来呢？这就涉及到人工智能的一个关键研究问题——知识获取。...实体关系抽取是一个经典任务，在过去的20多年里都有持续研究开展，特征工程、核方法、图模型曾被广泛应用其中，取得了一些阶段性的成果。随着深度学习时代来临，神经网络模型则为实体关系抽取带来了新的突破。...在对少次学习关系抽取探究的过程中，课题组的高天宇同学等进一步发现两个长期被忽视的方面 [25]：要将少次学习模型用于生产环境中，应具备从资源丰富领域迁移到资源匮乏领域（low-resource domains...课题组高天宇同学等人工作 [32] 则从另一个角度出发，对于开放域的特定新型关系，只需要提供少量精确的实例作为种子，就可以利用预训练的关系孪生网络进行滚雪球（Neural SnowBall），从大量无标注文本中归纳出该新型关系的更多实例...总结 为了更及时地扩展知识图谱，自动从海量数据中获取新的世界知识已成为必由之路。以实体关系抽取为代表的知识获取技术已经取得了一些成果，特别是近年来深度学习模型极大地推动了关系抽取的发展。
因此，融入知识来进行知识指导的自然语言处理，是通向精细而深度的语言理解的必由之路。 然而，这些知识又从哪里来呢？这就涉及到人工智能的一个关键研究问题——知识获取。...实体关系抽取是一个经典任务，在过去的20多年里都有持续研究开展，特征工程、核方法、图模型曾被广泛应用其中，取得了一些阶段性的成果。随着深度学习时代来临，神经网络模型则为实体关系抽取带来了新的突破。...在对少次学习关系抽取探究的过程中，课题组的高天宇同学等进一步发现两个长期被忽视的方面 [25]：要将少次学习模型用于生产环境中，应具备从资源丰富领域迁移到资源匮乏领域（low-resource domains...课题组高天宇同学等人工作 [32] 则从另一个角度出发，对于开放域的特定新型关系，只需要提供少量精确的实例作为种子，就可以利用预训练的关系孪生网络进行滚雪球（Neural SnowBall），从大量无标注文本中归纳出该新型关系的更多实例...总 结 为了更及时地扩展知识图谱，自动从海量数据中获取新的世界知识已成为必由之路。以实体关系抽取为代表的知识获取技术已经取得了一些成果，特别是近年来深度学习模型极大地推动了关系抽取的发展。
这可能是因为，由于昼夜差异，微量气体卫星没能成功捕获到大气层甲烷信息；也有可能火星大气层中没有甲烷，而探测器刚好位于地面甲烷来源中心附近。...甲烷的可检测寿命只有330年，之后会被阳光完全分解掉。这意味着现在甲烷仍然被不断产生，并被补充到环境中，同时，这个现象也排除了天体带来的外源甲烷可能性。人类的探索目标就是找出产生它的物质。...除了提到的对甲烷含量的检测，探测器对陨石坑中土壤岩石样品的分析测定，以及对地质环境的数据收集等，也取得了各种重大发现。这些分析数据，都为火星上水的存在历史提供了信息基础。...对夏普山低岩层采集研究，得到的数据表明，夏普山是由湖泊沉积物沉淀风化形成的。 盖尔陨石坑内富含矿物盐的沉积物，表明有盐水湖的存在。...通过对湖底泥岩层的成分分析，富含粘土矿物质地层变成富含氧化铁泥岩地层（呈现出红褐色），得到高盐水渗透导致粘土矿物层改变的结论，是气候变化湖泊干涸的证据，证明了火星气候从湿润变得干燥的过程。
从自己十多年研究经历来看，如何判断一个研究想法好不好，以及这些研究想法从哪里来，对于初学者而言的确是个难题。所以，简单攒了这篇小短文，分享一些经验和想法，希望对刚进入NLP领域的新同学有用。...而计算机领域流行着一句话“IDEA is cheap， show me the code”，也说明对于重视实践的计算机学科而言，想法的好坏还取决于它的实际效能。这里就来谈下好的研究想法从哪里来。...这里面提到的图模型加圈、神经网络加层、优化目标加正则，神经网络中的门、注意、记忆等，都是一些改进模型性能的创新思路，被各大NLP任务广泛使用并发表论文，也许就是因为被不同NLP任务的重复使用和发表，多少有些审美疲劳而缺少更深的创新思想...好的研究想法从哪里来 想法好还是不好，并不是非黑即白的二分问题，而是像光谱一样呈连续分布，因时而异，因人而宜。...那么，好的研究想法从哪里来呢？我总结，首先要有区分研究想法好与不好的能力，这需要深入全面了解所在研究方向的历史与现状，具体就是对学科文献的全面掌握。
我们都知道局部变量是在一个函数内部定义的变量，它只在本函数范围内有效，也就是说只有在本函数内才能使用它们，在此函数以外是不能使用这些变量的。...在复合语句内定义的变量只能在本复合语句范围内有效，只有本复合语句内才能引用他们，在该复合语句外不能使用这些变量。还有就是函数的形参，只在该函数内有效。...而全局变量的有效范围为从定义变量的位置开始到本源文件结束。 但还有一种形式的局部变量不是以函数为限制，而是以括号为限制的，局部代码。 在｛｝中的代码，输入局部变量，在括号外面不能调用。...实例： #include int main() { int a=5; //在｛｝中的代码，输入局部变量，在括号外面不能调用 { int a=1; printf("%d\n"...很简单的一个知识点，但是很实用。
从时间的维度上来看，HashMap要比HashTable出现得晚一些。 2. 作者 以下是HashTable的作者： ? 以下是HashMap的作者： ?...3.1 Public Method 下面两张图，我画出了HashMap和HashTable的类继承体系，并列出了这两个类的可供外部调用的公开方法。 ? ? 从图中可以看出，两个类的继承体系有些不同。...0个bucket中。...从代码可以看到，对于哈希桶的内部表示，两个类的实现是一致的。 4.2 算法 上一小节已经说了用来表示哈希表的内部数据结构。...因为这是两个类相同的一点。事实上，这个优化在JDK 1.8中已经去掉了，因为JDK 1.8中，映射到同一个哈希桶（数组位置）的Entry对象，使用了红黑树来存储，从而大大加速了其查找效率。 5.
1 -> Linux背景 1.1 -> Linux发展史 要说Linux的发展史，还得从UNIX说起。...它运行在小型机上，满足了系统对科研环境的要求。从产生开始，UNIX就是一个有价值的、高效的、多用户和多任务的操作系统。...UNIX从满足个人的设计需求开始，逐步成长为由许多不同开发商所支持的标准软件产品。 第一个UNIX版本是免费给许多知名大学的计算机系使用的。...选项： -> -n 显示的行数 2.14 -> tail指令 tail 命令从指定点开始将文件写到标准输出。...常用选项： -> -3 显示系统前一个月，当前月，下一个月的月历 -> -j 显示在当年中的第几天(一年日期按天算，从1月1号算起，默认显示当前月在一年中的天数) ->
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