使用 Roam Research 已经半年多了。其间我记录了很多有意思的笔记，从中收获了不少。
本星球嘉宾之一永锡老师总是爱给我安利新的应用。有一款应用不是很新，可他还是不止一次撺掇我去买，那就是 theBrain 。
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OSGi中的每个模块（称为Bundle）与普通的Java类库区别并不太大，两者一般都以JAR格式进行 封装[2]，并且内部存储的都是Java的Package和Class。但是一个Bundle可以声明它所依赖的Package（通 过Import-Package描述），也可以声明它允许导出发布的Package（通过Export-Package描述）。在OSGi 里面，Bundle之间的依赖关系从传统的上层模块依赖底层模块转变为平级模块之间的依赖，而且类库的可见性能得到非常精确的控制，一个模块里只有被Export过的Package才可能被外界访问，其他的 Package和Class将会被隐藏起来。以上这些静态的模块化特性原本也是OSGi的核心需求之一，不过它和后来出现的Java的模块化系统互相重叠了，所以OSGi现在着重向动态模块化系统的方向发展。
API（应用程序编程接口）是一个计算接口，限定了多个软件中介之间的相互作用。定义了可以进行的调用或请求的类型，如何进行调用，应使用的数据格式，遵循的约定等。具备扩展机制，以便用户可以通过各种方式不同程度扩展现有功能。API可以完全针对组件定制，也可以基于行业标准进行设计以确保操作的互通性。通过信息隐藏，API支持模块化编程，允许用户独立使用界面。
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最近的一段时间一直在学习的数据库实例，在学习的过程中遇到了很多的问题，第一个问题就是数据库到底是什么东东？大脑里面没有任何的东西，上网查资料，不断总结。上面也给大家简单的列了目录，数据库的系列文章，近期会为大家一一展现。
属于 Nosql 的一种，用于记录点和点之间关系，可以形成网状结构，比如好友关系，拓扑关系等等
七牛云于6月底发布了一个针对视频直播的实时流网络LiveNet和完整的直播云解决方案，很多开发者对这个网络和解决方案的细节和使用场景非常感兴趣。
一个软件产品存储架构是需要仔细斟酌和考虑的事情，既要保持稳定性也要保持跟上主流技术的发展趋势。元数据产品从最初主要支持关系型的数据管理到现在的大数据平台、数据湖、微服务这种新的数据架构形态的管理。原有的存储架构从分析元数据关系效率、检索速度都不能满足应用的需求了。
这几天百度不断出新，让人目不暇接。在极简首页之后，《小时代3》的百度知识图谱也悄然在搜索页上线。《小时代3》大热之际，其错综复杂的人物关系并不是每个观众都能理清，百度通过掌握的知识图谱数据直接给出了清晰的网状关系，可视化、支持互动。笔者注意到这个产品的网址前缀是tupu.baidu.com，看来接下来百度必然会推出各种独立的“图谱”页面，知识图谱产品狂想曲已然奏响。 我们已从信息时代进入知识时代 如果要对互联网进行分层，它大概可以分为四层。 最底层是将实体世界比特化的“数据”。二进制存储技术、文件结构以及
数据库的概念最早可以追溯到1960年，经过多年的发展和演变才有了现在使用广泛的关系型数据库，被企业广泛采用。
在当今数字时代，通讯业务成为人们生活不可或缺的一部分，而手机号码在网状态的实时了解对于通讯业务的效率和可靠性至关重要。为了满足这一需求，手机号码在网状态API应运而生，为企业、运营商等提供了查询手机号码状态的强大工具。
手机在网状态 API 支持传入手机号码，查询手机号在网状态，返回在网、在网不可用、不在网（销号/未启用/停机）等多种状态，查询手机号在网状态之后，可以根据具体的业务需求来进行不同的处理。
使用 CorelDRAW2023，随时随都能进行设计创作。在 Windows或Mac上使用专为此平台设计的直观界面，以自己的风格尽情自由创作。同全球数百万信赖CorelDRAW Graphics Suite 的艺术家、设计者及小型企业主一样，大胆展现真我，创作出众的创意作品。上半年又出了CorelDRAW 2023（25.1.1.328）中文全功能 64-Bit直装版，再次跟大家分享下。由于本次安装的 CorelDRAW 2023简体中文安装包非常精简，直接安装就行，老规矩：在纯净的 Windows 10/11 操作系统下，断网安装CorelDRAW 2023安装包即可!
网站站内优化对于关键词排名优化工作来讲无疑是最重要的一部分，只有做好站内优化才能更加快速有效的提升排名。很多SEO在网站内部没有优化好之前就匆忙上线，上线之后又觉得关键词不合理、网站结构不合理，总之是喜欢在线反复调整。搜索引擎对这类网站降低印象分，会影响日后的SEO优化。
在现实的生活中，描述一件事物，是非常简单的，但是如何将客观世界中，我们所理解，所认知的数据放到数据库中就需要人们对其进行整理、规范和加工，也就是根据其特征进行数据的抽象，然后才能存放到数据库中
使用简单的无线传感器而非摄像头构建IoT网状网络可以帮助了解购物者的行为。但是，为什么要建立一个物联网网状网络来监视购物者呢？在线零售商非常了解其客户如何浏览其虚拟商店，但是线下零售商就没有那么幸运了。
各位下午好，我是CC视频的唐通，先简单介绍一下CC视频，CC视频成立于2005年，实际上做视频领域已经整整11年了，我们公司的目标和愿景主要是为企业提供场景化的视频解决方案，这里面“场景化”就比较关键了，可能是因为我们深入到一些垂直的领域，比如说教育、金融、互联网，今天我主要会聊一些教育方面的，比如说我们在教育方面一些代表的客户，大家都熟知的像新东方、华图，还有类似高顿这样一些客户。
手机在网状态是指手机是否已经连接到网络，以便能够进行通信和数据传输。了解手机在网状态可以帮助用户更好地使用手机和网络资源，提高手机使用效率和安全性。手机在网状态查询API是一种通过网络接口获取手机在网状态信息的工具。
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随着移动通信技术的迅猛发展，越来越多的人依赖于手机进行通信和数据交流。传统上，查询手机在网状态需要直接联系电信运营商或通过其官方渠道进行查询，这可能会带来一定的不便。而手机在网状态 API 为我们提供了一种快速、便捷的方式，通过传入手机号码即可实时查询手机号的在网状态。
A. 在一个面向对象数据库中，对象会在需要时被实例化，数据和程序（称之为方式）则会在被要求时跟随对象。这不同于关系数据库，关系数据库中的应用程序用它自己的程序获取并处理从数据库中检索到的数据。
本项目是使用Java编程语言进行数据结构与算法的学习，学习的内容包括：抽象数据类型的角度讨论三大数据结构，即线性结构、层次结构和网状结构的逻辑特性、存储表示、基本操作及其应用，还有查找和排序的各种实现方法和综合分析比较
英文标题：Single-cell transcriptomes of the human skin reveal age-related loss of fibroblast priming
在网络世界中，经常会看到各种各样的网络拓扑，网络拓扑主要就是描述网络中各个元素的对应关系，那么网络中包含哪些类型的拓扑呢？
Meta分析也称荟萃分析，它的目的是对大量原始研究结果进行综合评价和系统分析，给出一个最终的指导性结果。举个简单的例子，新出来的抗癌药A在多个临床试验中呈现出不同的治疗效果，有的实验结果显示A药物能显著杀伤癌细胞，提高患者5年生存率，有的实验结果则说A药物并没有抗癌效果，那么到底A药物有没有效果？这里导致实验结果有很大差异的原因有很多，其中最主要的可能就是各个实验的样本量不足，使得统计效力降低。Meta分析最大的优势就是通过合并不同原始研究的效应量（OR值或β值）来提高样本量，这样能显著提高统计效力。比如A研究的样本量为100，B研究的样本量为200， C研究的样本量为50，这样通过meta分析可以使样本量达到350。
2)主人要看电视时，各个设备可以协同工作，自动完成看电视的准备工作，比如流程为：闹铃响起->咖啡机开始做咖啡->窗帘自动落下->电视机开始播放
soa和微服务之间的区别是什么? 相同点: 目的相同: 有序, 复用, 高效 开发技术选型都可以使用不同技术, go,c,java都可以互相通信协作 不同点: 网络结构: 微服务: 网状; SOA:
概念模型又称信息模型，是从用户观方面来对数据和信息进行建模的结果，是对现实世界的事物及其联系的第一级抽象，它不依赖于具体的计算机系统，不是 DBMS 支持的模型，主要用于描述用户所关心的信息结构，属于信息世界中的模型，用于数据库的设计。
腾讯ISUX isux.tencent.com 社交用户体验设计 一只普通的企鹅白模 遇见设计师之后， 会发生怎样的化学反应？ 前不久，腾讯原创馆联合顺德区文化广电旅游体育局举办了顺德文化创意大赛，其中一个比赛项目就是用PUPU白模涂鸦的形式，结合顺德主题进行创作。 最后，根据网友票选，100多个参赛作品中，有25位设计师的作品脱颖而出，并获得奖金。今天来盘点一下，那些令人过目不忘的获奖作品。 PUPU美食 提起顺德，大家首先想到的就是美食。不少设计师围绕美食这个主题，开启了脑洞。 先上
数据库演习 成绩构成：20+80， 20最多3次点名，80大作业 推荐实现：MySQL + Java 时间： 20：20 数据库 结构化的数据存储方式。 sscanf,fprintf 数据库类型：关系型，网状型。 文件型，内存型，服务型。 MySQL：开源关系型数据库，典型的C/S结构， 【客户端/服务器】 SQL基础 Struct Query Language 结构化查询语句 关系型数据库都支持SQL语句 SQL属于高级语言： select name,password f
平时经常听到网络拓扑这个名词哈，本文瑞哥带大家详细了解一下网络拓扑，包括网络拓扑的几大类型。
不同于C++需要编程人员手动释放内存，Java有虚拟机，因此Java不需要程序员主动去释放内存，而是通过虚拟机自身的垃圾回收器(Garbage Collector-GC)来进行对象的回收。Java语言由于有虚拟机的存在，实现了平台无关性，在任意平台都是通过将代码转换为字节码文件，从而在平台下的虚拟机中运行代码的。
网状meta分析（Network Meta-Analysis,NMA）是一个用来比较多种不同治疗方案对疾病影响的有效方法，它最大的优势在于能使用间接比较的方法去评价无直接临床实验比较的两种治疗方案的优劣。
共识协议 HotStuff 由 VMware Research 等团队于2018年3月提出，其预印版经过五轮迭代修改，并将于并行与分布计算领域著名的国际会议 PODC 2019上正式发表。HotStuff 是一个基于主节点（Leader）的拜占庭容错共识协议。我们可以看到，和很多共识协议一样，其网络被假定为了一个可靠安全的点对点网络，其通信模型采用了部分同步模型。所谓部分同步模型，就是网络中存在一个消息传递延迟的上界，这个上界要么不为网络中的节点所知，要么所有节点知道这个上界，并在某个未知点后遵循这个上界。
近年来基于严格设计的随机对照试验（RCT）已经被公认为评价干预措施疗效的最佳手段，这种比较所采用的针对两组研究结果比较的定量综合方法，被称为传统的 Meta 分析方法。传统 Meta 分析通过合并多个直接比较的研究而得到一个综合的评估结果，从而克服了单个研究样本量不足的缺陷，提高了研究的检验效能，特别是研究结果出现不一致时，运用 Meta 分析对判断某种干预措施的有效性与否发挥了重要作用。当欲开展两种干预措施利弊比较(A vs B)的 Meta 分析，但不能找到 A vs B 直接比较的 RCT，却可找到 A vs C与 B vs C 进行比较的 RCT，我们可以将 C 作为共同对照，通过 A vs C 与 B vs C的比较结果来间接得到 A vs B 的疗效比较，这种方法叫做间接比较(indirect comparison)。在实际的临床工作中，临床医生常常需要同时比较多种干预措施，权衡利弊以进行临床决策，这时证据网络中既存在直接证据，又存在间接证据，这种综合直接及间接证据的分析方法即为网状 Meta 分析（Network Meta-analysis, NMA）。 网状 Meta 分析可以同时比较三个或三个以上干预措施的疗效，因而被认为是传统 Meta 分析的扩展及延伸，即 NMA 可基于严格设计 RCT 同时比较多个干预措施，对直接及间接比较进行综合性分析。当无直接比较的研究存在时，间接比较成为提供有价值的卫生决策信息的有效途径；当有直接比较的研究存在时，综合直接比较与间接比较的研究结果能够提高结果的精度。不仅如此，NMA 还能够就不同干预措施的疗效进行排序，提供每一个干预措施是最佳干预措施的概率。关于 Meta 分析方法的研究迄今已经有 30 多年的时间，NMA作为一门新崛起的、一种循证医学统计学方法，越来越受到流行病学家、统计学家、临床研究者及药学家的关注及青睐。
数据库，简单来说是本身可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所，用户可以对文件中的数据进行新增、截取、更新、删除等操作。
1、下面程序的输出结果是（） public class Test { public static void main(String[] args) { int j = 0 ; for(int i = 0 ; i < 100 ; i++){ j = j++ ; } System.out.println(j); } } A. 0 B.99 C.100 D.101
问题现象：开机向导到联网状态，一直失败，查看log输出，如下信息： 2-31 20:35:15.312 3722 3722 E AndroidRuntime: Caused by: java.la
大数据可视化是个热门话题，在信息安全领域，也由于很多企业希望将大数据转化为信息可视化呈现的各种形式，以便获得更深的洞察力、更好的决策力以及更强的自动化处理能力，数据可视化已经成为网络安全技术的一个重要
其实层次数据模型就是的图形表示就是一个倒立生长的树，由基本数据结构中的树（或者二叉树）的定义可知，每棵树都有且仅有一个根节点，其余的节点都是非根节点。每个节点表示一个记录类型对应与实体的概念，记录类型的各个字段对应实体的各个属性。各个记录类型及其字段都必须记录。
2021年12月17日下午，由深圳市瑞云科技有限公司主办，深圳市虚拟现实产业联合会协办的 __云XR如何赋能元宇宙——3DCAT实时云渲染首届行业生态合作交流会__ 圆满落幕。此次活动围绕“云XR如何赋能元宇宙”这一行业热点话题，吸引了云XR领域的多家头部企业及行业专家参与探讨。
大家口中的SEO（Search Engine Optimization），中文翻译为“搜索引擎优化”，从本质上来说，其实就是如何迎合搜索引擎的规则，使得网站在搜索结果中能有更好的排名，比如富贵论坛https://www.fgba.net/，当用户输入“富贵”，在没有进行SEO的情况下，也许这个网站排在第2页或者第3页之后，通过用户行为分析，我们得知，用户在搜索的时候，基本80%左右的用户在浏览完第一页之后就会放弃继续浏览，这样对一个公司来说，如何让你的网站排在尽可能靠前的位置，获得更多流量，就意味着能有更多展示公司产品和品牌的机会。简单一句话，SEO就是让网站，在搜索引擎自然排序中能尽量排在靠前的位置。
这次和大家分享的还是基于R包‘gemtc‘的网状Meta分析，之前已经讲解过如何导入数据以及使用固定效应模型去分析。这一次主要内容是使用随机效应模型去进行网状Meta分析，同时包括一致性检验和概率排序的结果。
数据库模型是关系型数据库的核心概念之一，它描述了数据库中的数据结构和数据之间的关系。
数据的表现形式还不能完全表达其内容，需要经过解释，数据和关于数据的解释是不可分的。
「“京东工业品”确实是一个好名字。“京东”放置于“工业品”之前，其中的意味也可以毫无隐晦的放大来说——京东正在想要挤进“工业品”生产的前线，进军工业互联网的意图很是明显；未来京东工业品所销售的“工业品”也会是京东IoT技术赋能、带有京东标签的工业产品。」对于京东第四只独角兽“京东工业品”的发展路径，“智能相对论”曾如此作出判断。
人们把客观存在的事物以数据的形式存储到计算机中，经历了对现实生活中事物特性的认识、概念化到计算机数据库里的具体表示的逐级抽象过程，即现实世界－概念世界－机器世界三个领域。有时也将概念世界称为信息世界；将机器世界称为存储或数据世界。
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