由Softing Industrial开发的新edgeConnector系列使客户能够将其生产集成到全面的工业4.0环境中。安装Docker环境以用于Windows操作系统, Linux操作系统或者苹果个人计算机电脑，它们很快就开始运转了:
2）在S12708上配置集群、多主检测，实现设备级可靠性。配置Eth-Trunk，提高链路可靠性。
就在不久前，AWS发布了其重量的数据库产品-Aurora Serverless形态的最新预览版本：Aurora Serverless V2。其对云数据库产品发展带来很大的引领意义。本文将从Aurora Serverless V2的能力谈起，并谈谈数据库产品Serverless的发展趋势。
公司中有一台HP DL380 G5服务器硬盘红灯报警，使用ACU工具查看后，显示磁盘损坏，截图如下：
持续性的挖矿、远控后门等事件可以通过直接排查发现，但是在实际工作中，很多恶意行为（访问恶意域名、连接恶意IP）只集中出现了几次，无法直接通过网络连接找到恶意进程及文件或者有些恶意程序处置结束后，无法确定是否已经清理完整，所以需要有一个专门的章节来处理这类事件，我们将它命名为非持续性事件
作为西门子工业边缘市场的一部分，Softing edgePlug 软件产品通过西门子工业边缘将西门子可编程逻辑控制器 (PLC) 连接到业务应用程序，西门子工业边缘是一个开放的、随时可用的边缘计算平台，由边缘设备、应用程序和设备管理组成基础设施。
如前所述，容器应用程序是具有精确定义的功能的软件模块，允许新的部署选项，为自动化技术带来许多好处。好处是运行在不同计算机平台上的低资源、通用的应用程序或软件的实际隔离、封装和可移植性。这种方法的特别之处在于，容器像一种包含所有必需组件的虚拟机一样运行。这意味着它们可以独立于任何外部组件和现有环境运行。如果在一个硬件平台上使用几个容器应用程序，它们共享操作系统，并且如果必要的话，共享某些硬件资源，同时彼此完全分离，并且与系统完全分离。这确保了容器应用程序总是行为一致，而不管它在什么环境中执行。
回归分析是研究一个变量（因变量）和另一个变量（自变量）关系的统计方法，用最小二乘方法拟合因变量和自变量的回归模型，把一种不确定的关系的若干变量转化为有确定关系的方程模型近似分析，并且通过自变量的变化来预测因变来预测因变量的变化趋势，在回归分析中两个变量的地位是不平等的，考察某一个变量的变化是依存于其他变量的变化程度，就是存在因果关系。 今天将利用回归分析对游戏数据分析的某些指标进行分析探讨。 今天针对DAU、PCU、ACU、新登等指标进行回归分析。一般而言我们可以使用Excel就能做一元回归分析，Excel
通常，由于两个编译器在内存中以不同的顺序放置变量，bug变得可见:bug已经存在，而不是编译器创建的。我们看到读取错误的数组索引会有后果——但是当写入数组末尾以外的元素时会发生更糟糕的事情——因为它们会覆盖其他好的值。由于两个编译器可以选择不同的顺序和内存布局——一个编译器可能会创建一个布局，其中的变量特别容易受到杂散写入的影响，而另一个编译器的编译可能很幸运，不会受到影响。
很多人反映刚刚接手数据分析工作，不知道怎么来做一份数据日报，不知道取哪些数据，关注哪些重点指标，事实上对于新手而言最好的办法就是去参考前辈和看看行业一些日报的形式，但是核心在于你的产品是页游，还是app，还是手游，还是网站，还是开放平台，还是端游，或者是一款互联网应用，产品定位和属性决定了数据分析日报的形式和内容。 今天要说的这些指标和内容，基本可以保证基本的日报数据需求，换句话这是要关注的一些方面，剩下的要根据你的产品来了，不全或者纰漏错误还请各位批评指正。 在开始之前还要明确一点，仔细想清楚你的报告服务
通过这个斐波那契数列生成器来理解 __iter__。 定义 __iter__ 表示这个类是一个迭代器（iterator）。它只在迭代开始的时候运行一次。返回的是对象本身。这里还给顺手给对象添加了 a 和 b 两个属性。接下来就是循环调用 __next__ 直到遇到 raise StopIteration 为止。调用的过程就是模拟斐波那契数列的过程。
在HART环境中，mobiLink从连接的HART设备通过4-20 mA电流回路，同时通过通电的HART回路向现场设备供电。基金会现场总线上的通信和PROFIBUS PA协议使用相同的物理层。在这种情况下，电力供应由通电的现场总线段处理。在连接握手期间，mobiLink检查现场总线电压和极性。如果这些不正确，则不建立连接。
随着传统的工业自动化软件应用程序转向新的 IIoT 解决方案，IT/OT 集成的要求发生了变化。以前，重点是专用网关的低维护性和易用性。现在，需要灵活且可自动化的配置、接口抽象和 IT 安全性。 这导致了新的数据集成解决方案的两个关键特征：
通过使用天然材料来达到我们的目的，例如树木，我们取得了重大进展。随着人口需求的增长，我们发明了自动化来加快流程。然而，在某一时刻，我们发现我们正在达到这种增长的极限。不久之后，我们还发现这种砍伐树木正在引发气候变化等问题。是时候发明塑料来替代植物性原材料了。但随着使用一段时间，塑料也带来了一系列问题。技术问题的解决方案在于人类规范他们的消费和处置，而不是拒绝提供如此多的便利和安全的技术。
回归分析是研究一个变量（因变量）和另一个变量（自变量）关系的统计方法，用最小二乘方法拟合因变量和自变量的回归模型，把一种不确定的关系的若干变量转化为有确定关系的方程模型近似分析，并且通过自变量的变化来预测因变来预测因变量的变化趋势，在回归分析中两个变量的地位是不平等的，考察某一个变量的变化是依存于其他变量的变化程度，就是存在因果关系。 今天将利用回归分析对游戏数据分析的某些指标进行分析探讨。 今天针对DAU、PCU、ACU、新登等指标进行回归分析。一般而言我们可以使用Excel就能做一元回归分析，Exc
行业中的领跑者正在开启一个以精益经验为基础的时代，但不仅仅是简单的自动化，而是利用敏捷和迭代协作原则，如果这仅意味着精益 + 数字“领先”，则远远超过数字精益。这个软件驱动制造的新时代将有利于能够通过采用新型软件驱动制造来管理复杂性的制造商。新的自适应技术鼓励分散的决策制定和灵活的操作，同时保持制造工程师和高级管理人员执行相关问题解决的能力。为什么？因为他们可以访问有关生产基本方面的完整实时数据（Mirandette 2019）。那些这样做的人将比那些坚持 20 世纪集中控制和执行操作概念的行业落后者具有持续的竞争优势。在我们的愿景中，一线运营将支持任何共享的、可互操作的、功能性的形式因素，以提高人类的工作绩效。
本次更新主要有四项，其中较大的改动是加入了拷贝取证、进程启动文件检查 全盘拷贝常规情况都需要关闭受害主机，此时会失去进程以及内存信息 ，进程拷贝需要保证系统不变，更改系统后，进程无法恢复
一、运营数据 （1）平均同时在线人数（ACU: Average concurrent users）：即在一定时间段抓取一次数据，以一定周期为期限；周期内的ACU可取时间段的平均数据。[例如：系统每一小时抓取一次数据，全天24小时共24个不同时刻的在线数据，则每天的ACU是这24个数据的平均值（每个公司有每个公司的定义，一般ACU取平均值，若针对某一时刻，则直接在某时刻内直接统计用户数） （2）最高同时在线人数（PCU:Peak concurrent users）：即在一定时间内，抓取最高在线数据。（例如
数据分析在APP运营中的作用非常重要，也是每一个运营人员必须把握并不断提升的技能。而对于一个刚刚入门的运营人员来说，首先你要明白每一条专业术语的具体意思。下面笔者将运营中的常用术语分为六类，并一一解析。
基本上，作为运营人员以上为每天接触的数据指标数量。下面详细的来看每个指标怎么来分析。
说明： CCU：实时在线曲线 PCU：每日峰值 ACU：平均同时在线人数 DAU：每日活跃账号数（每日总登） MAU：月活跃账号数 RU：首登玩家 ARPPU：付费用户平均盈利（此处注意和ARPU的区别） APA：付费用户 PUR：付费渗透率 CAC：每日充值（我自己的充值缩写） 基本上，作为运营人员以上为每天接触的数据指标数量。下面详细的来看每个指标怎么来分析。 CCU：实时在线曲线 下面的内容是根据以上数据的分析过程
今天小编整理了一些常用数据分析指标分享给大家，快来拿出你喜欢的互联网行业数据，尝试着为它做个简单的数据分析吧！遇到问题时可随时联系我！
最近，亚马逊云科技向正在运行 Amazon Aurora 的现有客户发出通知，将停止对无服务器 v1 的支持，并计划在一年内关闭该服务。新的 Aurora Serverless v2 没有零伸缩特性，这引发了社区对潜在的使用成本上升以及 AWS 平台上缺失“真正”无服务器关系型数据库的担忧。
结合这份财报，以及李彦宏刚刚在电话会议上的发言，我们发现了百度业务的现状和未来前（钱）景几个亮点：
V853支持最高1T NPU算力，在进行NPU相关开发前，需要先配置NPU开发环境。
这个诊断是正确的——是人类为了一己私利而剥削自然。这种利用会导致不希望的、有时是无法预料的后果。但如果年轻一代因为副作用而反对技术本身，那将是一个不祥的预兆。我想引导他朝着正确的方向前进。答案不是一起停止开发，而是规范技术和产品的使用。通过使用技术，我们能够提供更好的医疗保健和更好的沟通。特别是通过使用自动化，我们能够制造商品和服务来为地球上的 80 亿人提供衣食。我们能够在全球范围内分销商品和服务。
一共20种编码氨基酸，除去3个终止密码子，一共61个密码子。也就是说61个密码子编码20种氨基酸。会出现每个氨基酸对应几个密码子的现象，这些编码同一个氨基酸的密码子叫同义密码子。但是这些密码子不是平均使用，而是有一定的使用倾向性。
Acunetix是一个自动化的Web应用程序安全测试工具，可以扫描任何可通过Web浏览器访问的和遵循HTTP/HTTPS规则的Web站点和Web应用程序，提供全面的漏洞扫描服务，并生成响应的报告
本次文章，没有太多好写的，就是最近做的一个机器视觉的课程设计作业，是要做一个流水线的生产线建模以及对于产品的检测识别，我个人承包了圆心半径检测的内容，熬了好几天，终于找到了一个好的算法可以比较迅速准确的找到圆了。天不负我！！
今天小编为大家分享的关于磁盘阵列恢复的案例，本次故障的设备是HP LH6000，其中一块硬盘红灯闪亮，机器还在正常运行，但没有多久，系统就不能正常运行，这时才发现另一块硬盘的红灯也在闪亮。
游戏，说白了就是一个程序，这个程序或在 PC 上或在移动设备上运行，玩家通过与这个程序交互来达到娱乐性的目的。区块链小游戏系统开发，代币分红模式定制，游戏链改。
这一篇均是在上一篇的基础上实现的，在上一篇写了如何批量测试VOT数据集及保存跟踪结果。并进行了简单的CLE绘制，这一篇总结一下常用的跟踪评价标准及其实现。
首先的步骤，安装模型转换工具 下载Verisilicon_Tool_Acuity_Toolkit和Verisilicon_Tool_VivanteIDE，按照文档安装配置
AARRR是产品用户运营链路体系，从拉新 -> 促活 -> 留存 -> 传播 -> 收入形成一个用户链路，注重以用户为中心，关注用户生命周期的产品运营方式。也可以基于此做运营策略，面向用户增长，当然目前有些人认为AARRR不是很适合互联网行业。
今天将分享Unet的改进模型ACUNet，改进模型来自2020年的论文《ACU-NET:A 3D ATTENTION CONTEXT U-NET FOR MULTIPLE SCLEROSIS LESION SEGMENTATION》，通过理解该模型思想，在VNet基础上可以做同样的改进。
下载地址：https://github.com/wsfengfan/SecurityTraceability/
我在生物信息学：全景一文中，阐述了生物信息学的应用领域非常广泛。但是有一点是很关键的，就是细胞内的生命活动都遵从中心法则，生物信息学很多时候就是在中心法则上做文章：
讲师简介：毕业于华中科技大学，负责智能图像相关AI产品，熟悉AI视觉工程化，对计算机图像处理有一定的理解，现担任腾讯云大数据及人工智能产品中心高级工程师。
Acunetix Web Vulnerability Scanner（简称AWVS）是一款知名的网络漏洞扫描工具，它通过网络爬虫测试你的网站安全，检测流行安全漏洞，现已更新到10。（下面用的是AWVS9）
点击Start对所输入的URL进行爬取，但是有的页面需要登录，不登录有些文件爬不到，就可以选择可以登录的login sequence进行登录（login sequence在处Application Settings处详细说明）,爬网结果可以保存为cwl文件，以便后续站点扫描使用。
研究密码子偏向性的论文通常都会分析RSCU值，论文中通常会用堆积柱形图来展示RSCU的值，之前在论文里也看到过下面这幅图的形式展示RSCU分析的结果
在开始了解序列的处理流程时，我们先要知道序列下载网址。其中一个知名的网站就是NCBI （National Center for Biotechnology Information）美国国立生物技术信息中心。
这段时间没怎么更新公众号，第一个呢，老样子项目忙，第二个在想着怎么继续更新公众号这块，之前也想过开始讲解自己的课程来分享给大家，一直没有行动，技术文章其实在5月3号开始就在写了，录制的话这几天才开始尝试，也算是找到了一点经验，因为之前从来没讲解过课程，还需要多多锻炼，希望大家多多担待，有什么不足或者好的建议都可以留言，暂时是把一个知识点位一个章节，如果需要大篇幅讲解的情况下，会分层多篇讲解，课程录制不是一个视频40多分钟把所有知识点讲解完，而是把一个章节的内容分成几个视频来讲解，一个是博主刚开始时间可以自由安排，不满意的地方可以重新讲解，不会太消耗时间，另外这种方式对于大家学习起来也方便，不用一次性全部看完。（后续博主讲课经验多了，会更加得心应手、性行云流水的时候可能会改变，这个后续在慢慢看。）
最近接了一个私活，指导学妹完成毕业设计。核心思想就是利用SVM模型来预测股票涨跌，并完成策略构建，自动化选择最优秀的股票进行资产配置。
因为我实习的工作是游戏后端开发，所以难免会遇到游戏领域的一些专业知识，就比如游戏数据分析。因为之前从未接触过游戏这一块，所以很多东西得去学，在之前老大给我一个任务：统计一下XX款游戏近三个月的留存情况、Guide分布、付费情况，当时接到任务脑袋里是蒙的，留存？？Guide分布？？付费的指标有哪些？？这些我都不知道，这些都属于游戏数据分析的内容，本文就记录一下我近期学习的游戏数据分析吧。
来源 / ToB行业头条 （ID：wwwqifu） 作者 / 平越 · 编辑 / 李晓松
OLAP 是一个很卷的赛道，创业公司也众多。在本文中，笔者基于 10+ 年的大数据与数据仓库的工作经验，就目前的主流趋势：离在线一体化、引擎一体化、云原生化等写一些思考，抛砖引玉，希望能与各位共同探讨。
欢迎熟悉外语（含各种“小语种”）的朋友，加入大数据文摘翻译志愿者团队，回复“翻译”和“志愿者”了解详情。 “可视化”专栏诚招：如果您是专业人士并愿意与大家分享，请后台留言，加入我们，一起把这个平台和专栏做得更好。 作者：Casey Fleischmann 编译：崔浩 校对：高航，康欣 欢迎个人转发朋友圈；其他机构或自媒体转载，务必后台留言，申请授权 如果你刚刚大学毕业，那么现在是时候进入工作的现实世界。即使你仍在接受教育，但是已经开始找工作，你需要为即将到来的改变做好准备。 这包括定制你的简历，准备面
这边有大疆首次官宣自动驾驶方案，那边华为自动驾驶首秀，还“猖狂”开炮，说现阶段做RoboTaxi的企业都得“完蛋”...
验证码（CAPTCHA）是“Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart”（全自动区分计算机和人类的图灵测试）的缩写，是一种区分用户是计算机还是人的公共全自动程序。可以防止：恶意破解密码、刷票、论坛灌水，有效防止某个黑客对某一个特定注册用户用特定程序暴力破解方式进行不断的登陆尝试，实际上用验证码是现在很多网站通行的方式，我们利用比较简易的方式实现了这个功能。这个问题可以由计算机生成并评判，但是必须只有人类才能解答。由于计算机无法解答CAPTCHA的问题，所以回答出问题的用户就可以被认为是人类。
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