，尝试清理IDEA缓存无效再次进入jar包目录E:\java\maven\repository\com\x3\x3-common-base-core\2022.3.RELEASE下进行检查,发现jar与source.jar
早晨刚到公司，收到同事推送的一条生产机器磁盘使用率<90%的告警，我们的机器部署了日志清理脚本一般仅保存2～3天的日志，其他都会上传到ES，通过ELK模式管理。...
调研node-exporter运作方式 大部分与系统相关的prometheus指标都是直接从系统指标文件中读取并转换过来的。...node-exporter中与CPU相关的指标就读取自/proc/stat，其中与CPU相关的内容就是下面的前两行，每行十列数据，分别表示User、Nice、System、Idle、Iowait、IRQ...那么根据采样到的数据，可以得出当前虚拟上的mode为User的CPU占用率为：(((double) ((18424137 - 0) - (18424040 - 0))) / (117) * 100)=82.9%，与预期相符...mode="system", instance="drg1-prd-dragon-redis-sentinel-data-1:9100"}[10m])) 得出的mode为User的CPU占用率曲线图如下，与mpstat
主内存的转储映像作为可执行与可链接格式（ELF）对象导出，可以在处理内核崩溃时通过/proc/vmcore直接访问，也可以自动保存到本地可访问的文件系统、 裸设备或通过网络访问的远程系统。
image.png 在我们使用EasyGBS与上级级联的时候，正常情况下回复的是source里面的ip（例如我们EasyGBS和EasyCVR）： image.png 但是如果上级对contact里面的
它是一个复杂工程，需要参与者了解迁移前后的技术栈知识，掌握或者至少善于分析与理解遗留系统。我们需要审慎地做出技术决策，通过识别迁移过程的风险来驱动整个迁移过程。...当然，团队协作、架构设计、组织管理、进度跟踪等一系列技术与管理实践同样重要，只是这些实践并非技术栈迁移所必须的，而是所有开发过程都必须经历的过程，因而本文不再赘述这些内容。...参考文献： [1]：http://en.wikipedia.org/wiki/Legacy_system，原文为：“A legacy system is an old method, technology
简单的方法孕育着大大的文章 平时做的原代细胞培养更多的是把细胞做成单独的细胞去p培养，而随着大家认识到肿瘤微环境和间质免疫细胞重要作用后，单独的细胞培养对于研究真实环境来说并不是一个很好的模型。...这篇Cell的新模型恰好解决了上面两个模型的痛点，体外用培养基模拟体内环境。1周就可以做下游实验，这样对于临床应用来说太有意义了。这个模型制作的思想其实是很简单的。...技术上，找消化分离组织的方法和培养是难点，这关过了剩下就好办了，作者在不断摸索中提供了下面这个培养方法 新模型->>组学验证 这样的新模型文章，只要模型是有用的，套路很简单。...多组学验证这个模型能够代表模拟的肿瘤，基因组，转录组，单细胞转录组等各个层次，与原来的肿瘤一致即可。最后只求一句，Together!...，或者找到对于这个患者特异性的肿瘤表面marker与免疫治疗组一起设计新的CAR-T治疗方案，就用这个原代肿瘤小块验证即可。
最近几年，肿瘤免疫变成科研的热点，紧跟科研热点，今天介绍一篇5.5分的免疫基因构建生存预后模型的文章。...研究思路非常的清晰，先差异分析，再筛选免疫相关的基因，构建生存预后模型，之后结合转录因子，免疫浸润做一些相关分析。...生存分析 将差异表达的免疫基因，分别进行单因素Cox分析，与生存预后显著相关的基因。 结合基因差异表达和单因素生存分析，分析两者的相关性。...多因素COX分析，构建免疫基因的生存预后模型，并在不同亚型的癌症中进行验证，发现模型具有很好的稳定性 结合临床信息，进行多因数Cox分析，发现免疫基因构建的生存预后模型具有一定的独立性。...免疫浸润分析 从免疫浸润网站TIMER上获得癌症样本中的各类免疫浸润细胞的含量，并计算免疫预后模型的预测值与免疫细胞含量的相关性。发现一些免疫细胞和免疫预后模型存在一定相关性。
一篇高质量的meta分析需要在选题、检索文献以及筛选文献这三部分花很大的精力。在讲解文献检索和筛选之前，我想和大家讲讲如何选题？...一般来说，Meta分析的选题和一般的科研选题几乎没有差别，但是meta分析其实更偏向与临床实践应用，在这一点上它和一般的理论研究和基础实验研究有较大的差别。...所以，meta分析的选题主要来自临床实践，文献阅读以及平时的生活观察，其实处处皆可有课题。 接下来言归正传，如何检索文献呢？...这样检索的好处是不容易遗漏文献，但对应的后果是检索出来的文献数目太多，给筛选带来麻烦，当然为了meta的质量，还是比较推荐大家采取这种检索策略的。 ?...注意，一般只需要查阅文章的摘要就可以筛选出合格的文献，如果对于一些特殊文献，则需要详细阅读全文。
机器之心简要地介绍了该项目，并测试了使用Inception_V1预训练模型抽取图像特征。...然后再使用如下命令行加载数据与预训练模型就能抽取出图像的特征： tar -xvf inception_v1_2016_08_28.tar.gz python compute_features.py --...读者可查与具体的模型定义并构建适合于我们自己任务的用法。...在使用预训练模型抽取图像特征的同时，我们还需要了解各个模型的架构与特点，这样才能更有效地利用它们抽取出来的特征向量。...其它还有很多如特征抽取的效果或模型架构等还需要各位读者自己尝试。 我们测试了 inception_V1 预训练模型，它完成特征计算后会输出一个包含特征的 pkl 文件。
发现实际上就使用了300多个G，根本达不到上面 所显示的700多G，导致du和df命令显示的差异主要原因可能是有一些文件已经被删除，但是由于一直被程序占用未被释...
平台可支持多协议、多类型设备接入，包括国标GB28181、RTMP、RTSP、海康SDK、大华SDK、海康Ehome等，同时也提供API接口供用户二次开发、集成与调用。...针对用户的反馈，我们立即进行了排查与分析。..."Transport": "TCP", "Username": "" }EasyCVR支持海量视频设备接入、视频汇聚与管理等...，能兼容多类型的设备接入，平台可对前端接入设备进行统一管理，并能支持采用设备树对设备进行分组、分级、用户与角色权限管理等。
，而育种讲求时效性，所以难以高效指导育种实践；因此，如何优化模型，尽可能减少人为设定参数，与机器学习方法有效结合，并融入高效可并行运算，既能保证较高准确性的同时，大大提升计算效率，是未来全基因组选择模型优化的方向...参考文献 尹立林, 马云龙, 项韬, et al. 全基因组选择模型研究进展及展望[J]. 畜牧兽医学报, 2019, 50(02):9-18. 2....根据统计模型的不同，全基因组选择的模型大体可分为两大类： 第一类是直接法，此方法把个体作为随机效应，参考群体和预测群体遗传信息构建的亲缘关系矩阵作为方差协方差矩阵，通过迭代法估计方差组分，进而求解混合模型获取待预测个体的估计育种值...利用系谱信息的BLUP模型准确性明显低于利用基因组信息的模型； 间接法模型准确性优于GBLUP模型，计算时间更长，但与基于GBLUP改进的模型准确性基本等同； 虽然间接法模型不断改进，但准确性并未明显提升...，所以难以高效指导育种实践；因此，如何优化模型，尽可能减少人为设定参数，与机器学习方法有效结合，并融入高效可并行运算，既能保证较高准确性的同时，大大提升计算效率，是未来全基因组选择模型优化的方向。
摘要 文献引用是规范写作的一个重要步骤。文献引用的丢失直接导致作品的抄袭嫌疑，接下来笔者给出了Google学术与百度学术引用文献步骤，与生成BibTeX至LaTeX中的具体操作方法。...---- 文献查找 登录谷歌学术或百度学术选择相应的文章，如下图所示： 谷歌的引用 ? 百度的引用 ?...---- BibTex导入bib文件 当然，很多时候我们会用更专业的文章写作工具LaTeX来写论文，此时对参考文献自动管理与编号就变得非常重要，因为在修改时，我们可能会增加一个参考文献或者删除一个参考文献...写入 LaTeX代码，自动编号与管理 bib文件引用的部分：（这一部分最好放在\end之前） \bibliographystyle{splncs04} %这是一个样式文件 \bibliography{reference...结果可以看到参考文献的风格已经调整 ?
EasyCVR可支持多协议、多类型设备接入，平台可在复杂的网络环境中，将分散的各类视频资源进行统一汇聚、整合、集中管理，实现视频资源的鉴权管理、按需调阅、全网分...
的第三个参数里出现重复引用导致问题 解决办法：每次都调用第一个参数的supplier创建新map 相关pr：[Fix] 修复 github issue 3380 CollectorUtil.reduceListMap与collectors.groupby...一起使用时出现与预期不符的结果 · Pull Request !
此外，与其他视频平台不同的是，EasyCVR能够支持视频分析数据与多源数据融合，通过智能分析算法挖掘价值数据，这也是EasyCVR一个重要特点。
video-container { height: calc(100% - 90px); } } } 现象：通过元素的 getBoundingClientRect() 获取的元素宽高与实际展示的不相符...原因：这里获取的是初始化给该元素设置的宽高，如果后续通过 css 媒体查询或者其他条件修改了元素的宽高，这里会有一个异步或时间顺序问题，导致获取的与实际的不一致 解决：由于我这里的属性 v-direction
新开一个文献分享系列。今天分享一篇UBS的研报，获取原文后台回复“paper1”。 按照报告的顺序来写吧。 01 Summary 开篇三个要点 风险模型非常重要。...这块讲了风险模型和alpha模型的关系，在MPT理论里，最优组合的边际收益和边际风险相等如果收益模型和风险模型匹配的话，模型会更稳健。...具体做法如下 首先把所有因子拆分成时序模型（TS）和截面模型(XS)两组，因子模型可以分开来写成这杨 按照前面两个模型的假设，时序模型里，f已知，需要估计B，截面模型里，B已知，需要估计f。...04 模型对比 最后就是模型实阵分析以及和截面模型的对比了。...混合模型和截面模型的比较，但这里的对比最终只说明混合模型和界面模型的估计结果在风格因子上高度相关，没能说明混合模型的优势。
比如，老板让你比对自己测定序列与 NCBI 库中序列，并构建相应的进化树，而这个序列需要大于100条。...webenv, query_key=query_key) records = hd_fetch.read() res_file.write(records) 二、自动获取参考文献...利用PubMed数据库来查询所有关于小鼠的文献资料，为了展示基础的流程，这里采用逐条下载的方式 from Bio import Entrez from Bio import Medline # 参数设置
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