该框架旨在提供标准内核接口来控制 SoC 上的互连设置。这些设置可以是多个互连设备或功能块之间的吞吐量、延迟和优先级。这可以动态控制以节省功率或提供最大性能。
通过ifconfig查看docker0的网络设备，docker守护进程就是通过docker0为docker的容器提供网络连接的各种服务。
__irqchip_of_table在RK3399中断控制器GICv3初始化时赋值。
Intel oneAPI 是一种统一的跨架构的的编程模型，提供了CPU、GPU、FPGA、专用加速器的产品。
0.不要使用特权容器 描述 使用--privileged标志将所有Linux内核功能赋予容器，从而覆盖--cap-add和--cap-drop标志。 确保不使用它。 --privileged标志为容器提供了所有功能，并且还解除了设备cgroup控制器强制执行的所有限制。 换句话说，容器可以完成主机可以做的几乎所有事情。 存在此标志是为了允许特殊用例，例如在Docker中运行Docker
摘要：由弥散磁共振成像（dMRI）衍生的大脑结构网络反映了大脑区域之间的白质连接，可以定量描述整个大脑的解剖连接模式。结构性脑连接组的发展导致了大量dMRI处理包和网络分析工具箱的出现。然而，基于dMRI数据的全自动网络分析仍然具有挑战性。在这项研究中，我们开发了一个名为“扩散连接组管道”（DCP）的跨平台MATLAB工具箱，用于自动构建大脑结构网络并计算网络的拓扑属性。该工具箱集成了一些开发的软件包，包括 FSL、Diffusion Toolkit、SPM、Camino、MRtrix3和MRIcron。它可以处理从任意数量的参与者那里收集的原始dMRI数据，并且还与来自HCP和英国生物样本库等公共数据集的预处理文件兼容。此外，友好的图形用户界面允许用户配置他们的处理管道，而无需任何编程。为了证明DCP的能力和有效性，使用DCP进行了两次测试。结果表明，DCP可以重现我们之前研究的发现。但是，DCP存在一些局限性，例如依赖 MATLAB 并且无法修复基于度量的加权网络。尽管存在这些局限性，但总体而言，DCP软件为白质网络构建和分析提供了标准化的全自动计算工作流程，有利于推进未来人脑连接组学应用研究。
摘要: 本文介绍了如何在Java中加载和使用ICC文件。ICC文件用于颜色管理，确保在不同设备和应用程序之间的颜色一致性。文章详细描述了如何使用Java的java.awt.color.ICC_Profile类来加载ICC文件，并展示了如何查询文件信息和应用颜色转换。
ICC2不应该被理解为ICC的升级版，而是应该理解为一个全新的工具。无论从底层框架结构，还是数据模型，亦或是变量的命名方式，都是全新的。与ICC没有任何的继承性。如果说有继承性的话，可以看到命令似乎有某种联系，图形界面中的某些元素还有所保留。
后端ICer经常会在项目中遇到问题，如何解决问题，则体现出经验。今天遇到的一个问题，这里做个记录。同时也希望通过读这篇文章，你也能增加一个解决问题的经验。
对整个大脑的时空组织的全面表征对于理解人类大脑的功能和功能障碍都是至关重要的。灰质静息状态功能连接(FC)有助于揭示大脑固有的基线网络。然而，尽管有研究表明脑白质(WM)的FC在任务和休息时确实发生了变化，但白质(WM)几乎占大脑的一半，在这一表征中却基本被忽略。在本研究中，我们鉴定了静息态fMRI的9个白质功能网络(WM-FNs)和9个灰质功能网络(GM-FNs)。利用多路fMRI数据计算类内相关系数(ICC)，评估静态功能连接(SFC)和动态功能连接(DFC)的可靠性。在GM-FNs、WM-FNs和GM-WM-FNs中估计SFC、DFC和它们各自的ICCs之间的关联。GM-FNs的SFC强于WM-FNs，但对应的DFC较低，说明WM-FNs更具动态性。在GM-和WM-FNs中，SFC、DFC及其ICCs之间的关联相似。这些结果表明，WM fMRI信号包含与GM相似的丰富时空信息，可能为更好地建立全脑功能组织提供重要线索。
Cellular heterogeneity and transcriptomic profiles during intrahepatic cholangiocarcinoma initiation and progression
本文研究了CAF在肝内胆管癌(ICC)中的功能作用，通过遗传谱系追踪、单细胞RNA测序和配体-受体分析发现肝星状细胞(HSC)是CAF的主要来源，而HSC来源的CAF是与肿瘤细胞相互作用的主要亚群。单细胞RNA测序将CAF分为炎性和生长因子富集(iCAF)和肌成纤维细胞(myCAF)亚群等，它们具有独特的配体-受体相互作用。
组内相关系数(ICC)是衡量和评价观察者间信度和复测信度的信度系数指标。通常可以用于问卷调查中评价一个对象对多个样本在一段时间的重测信度，或者判断一批对象对多个样本的一致性检验。
当Docker启动时，会自动在主机上创建一个名为docker0虚拟网桥，实际上是Linux的一个bridge，可以理解为一个软件交换机，它会在挂载到它的网口之间进行转发。 同时，Docker随机分配一个本地未占用的私有网段中的一个地址给docker0接口。比如典型的172.17.0.1，掩码为255.255.0.0。此后启动的容器内的网口也会自动分配一个同一网段（172.17.0.0/16）的地址。 当创建一个Docker容器的时候，同时会创建了一对veth pair接口(当数据包发送到一个接口时，另外一个接口也可以收到相同的数据包)。这对接口一端在容器内，即一端在本地并被挂载到docker0网桥，名称以veth开头（例如vethb305ad8）。通过这种方式，主机可以跟容器通信，容器之间也可以相互通信。 Docker创建了在主机和所有容器之间一个虚拟共享网络。
这篇文章基于Russell King所写的《the ARM booting document》，并与AArch64 Linux kernel的所有公开版本相关。
1. Docker 简介 直接运行于操作系统内核上的虚拟化解决方案，他是一个操作系统级别的虚拟化也就是说容器只能运行在相同或者相似的内和操作系统之上的。所以我们只能在 docker 中运行 Linux
当 Docker 启动时，会自动在主机上创建一个 docker0 虚拟网桥，实际上是 Linux 的一个 bridge，可以理解为一个软件交换机。它会在挂载到它的网口之间进行转发。
公众号的安装教程里常说的“Intel全家桶”指的是Intel Parallel Studio XE，里面集成了C/C++/Fortran语言的编译器（分别是icc、icpc、ifort）、MKL数学库及各种高效调试工具，甚至还有Intel MPI，可以说是编译量化软件最常用的一套“装备”。然而从2021年开始Intel不再提供旧版Parallel Studio XE下载页面，而是改成了（或称升级成了）oneAPI，又可具体细分为oneAPI Base Toolkit和oneAPI HPC Toolkit等等。
由北京博奥和北京贝瑞公司提供测序 single-cell 3' v2 or v3 (10x Genomics)
第三种情况 （我们只设置了memory限制时300M，swap没有指定，默认被设置为与memory一样的值。memory＋swap一共是600M）
卡库的封装和调用，这是一个重头戏，完成了它，则就完整了所有的封装。至于网络通信，记录存储等，则可以
xmake 是一个基于 Lua 的轻量级跨平台构建工具，使用 xmake.lua 维护项目构建，相比 makefile/CMakeLists.txt，配置语法更加简洁直观，对新手非常友好，短时间内就能快速入门，能够让用户把更多的精力集中在实际的项目开发上。
使用机器学习方法，可以从个体的脑功能连通性中以适度的准确性预测认知表现。然而，到目前为止，预测模型对支持认知的神经生物学过程的洞察有限。为此，特征选择和特征权重估计需要是可靠的，以确保具有高预测效用的重要连接和环路能够可靠地识别出来。我们全面研究了基于健康年轻人静息状态功能连接网络构建的认知性能各种预测模型的特征权重-重测可靠性(n=400)。尽管实现了适度的预测精度(r=0.2-0.4)，我们发现所有预测模型的特征权重可靠性普遍较差(ICC＜0.3)，显著低于性别等显性生物学属性的预测模型(ICC≈0.5)。较大的样本量(n=800)、Haufe变换、非稀疏特征选择/正则化和较小的特征空间略微提高了可靠性(ICC＜0.4)。我们阐明了特征权重可靠性和预测精度之间的权衡，并发现单变量统计数据比预测模型的特征权重稍微更可靠。最后，我们表明，交叉验证折叠之间的特征权重度量一致性提供了夸大的特征权重可靠性估计。因此，如果可能的话，我们建议在样本外估计可靠性。我们认为，将焦点从预测准确性重新平衡到模型可靠性，可能有助于用机器学习方法对认知的机械性理解。
OpenCV是目前最流行的计算机视觉处理库之一，受到了计算机视觉领域众多研究人员的喜爱。计算机视觉是一门研究如何让机器“看”的科学，即用计算机来模拟人的视觉机理，用摄像头代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等，通过处理视觉信息获得更深层次的信息。例如，通过拍摄环绕建筑物一周的视频，利用三维重建技术重建建筑物三维模型；通过放置在车辆上方的摄像头拍摄前方场景，推断车辆能否顺利通过前方区域等决策信息。对于人类来说，通过视觉获取环境信息是一件非常容易的事情，因此有人会误认为实现计算机视觉是一件非常容易的事情。但事实不是这样的，因为计算机视觉是一个逆问题，通过观测到的信息恢复被观测物体或环境的信息，在这个过程中会缺失部分信息，造成信息不足，增加问题的复杂性。例如，当通过单个摄像头拍摄场景时，因为失去了距离信息，所以常会出现图像中“人比楼房高”的现象。因此，计算机视觉领域的研究还有很长的路要走。
背景:功能性磁共振成像的重测可靠性对于识别精神疾病的可重复性生物标志物至关重要。最近的研究表明，可靠性如何限制了大脑行为关联的可观察效应，阻碍了这些效应的检测。大量文献探讨了健康个体的单变量和多变量可靠性，但相对较少的研究探讨了精神疾病人群的可靠性或其与年龄存在相互作用。
新版本(libpng-1.6)在检查ICC配置文件(主要用于色彩校正)方面更加严格。您可以忽略该警告，但有些应用程序会将该警告处理为错误。
在进行后端设计时，为了使得最终的结果更加优化，也就是面积，功耗，性能更好，工具在优化时可能会把module的port改变。但是这样可能会带来一些问题。问题之一就是前端在进行仿真的时候，由于某些module port找不到了，很难找到需要监测的信号。
关闭SElinux：修改/etc/selinux/config文件中的SELINUX= 为 disabled
本文档用于比较六个不同统计软件程序（SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus）的两级分层线性模型的过程和输出。
本文用于比较六个不同统计软件程序（SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus）的两级分层线性模型的过程和输出。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/163452.html原文链接：https://javaforall.cn
我是synopsys的重度用户，但是对于cadence的innovus工具，请叫我“小白”。
本文用于比较六个不同统计软件程序（SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus）的两级分层线性模型的过程和输出
其链接是；https://www.cell.com/cancer-cell/pdf/S1535-6108(17)30205-2.pdf ，建议跟 Cell. 2017 Jun 15的文章对比看《Comprehensive and Integrative Genomic Characterization of Hepatocellular Carcinoma》
我们使用简单的测试用例来对各种高级编程语言进行比较。我们是从新手程序员的角度来实现测试用例，假设这个新手程序员不熟悉语言中可用的优化技术。我们的目的是突出每一种语言的优缺点，而不是宣称一种语言比其他语言更优越。计时结果以秒为单位，精确到四位数，任何小于 0.0001 的值将被视为 0 秒。
C在数字EDA领域长期处于二流角色，被S压着打，当然，他也有拿手的，在模拟领域，占据霸主地位。
进行编译安装[root@h165 Python-3.6.1]# ./configure && make && make installchecking build system type... x86_64-unknown-linux-gnuchecking host system type... x86_64-unknown-linux-gnuchecking for python3.6... nochecking for python3... nochecking for python... pytho
在实际的系统开发中，某些业务场景下，我们经常需要给原始图片添加水印，以防止图片信息在互联网上随意传播！
本期开始之前，小编想问大家一个问题：对于一场数学考试，分数高的应试者一定比分数低的应试者能力高吗？答案显然是否定的。那如何通过一场测试来衡量一个人在某方面的能力呢？当然是项目反应理论(item response theory, IRT)！[1]
基于深度学习算法，来自麻省总医院等机构的研究者可以全自动地从MRI图像中分割脑胶质瘤，其效果与专家手工分割不相上下。该研究发表在最近的Neuro-Oncology期刊上。
今天给大家解释一个组内相关系数（intraclass correlationefficient,ICC）分析方法，其主要用于评价具有确定亲属关系的个体间某种定量属性的相似程度，同时也可以用于评价不同测量方法或者评定者对同一定量结果的可重复性或一致性。当前呢，在医学应用比较广泛，主要用来评价不同实验者或者不同时间同一实验者对同一实验结果的可重复性。
https://docs.o-ran-sc.org/projects/o-ran-sc-o-du-phy/en/latest/wls-lib.html
描述: 最近公司业务中有这么一个需求就是在保证图像的清晰度的情况下, 减少其体积大小使得减轻外部请求流量带宽对网关的请访问压力，同时提高用户访问体验。所以在进行前期需求、运维成本等综合分析后，还是建议将图片格式转为Google推出的一种现代图像格式 Webp，考虑到 WebP图片已经是一种趋势了，现在已经有很知名的网站支持了这种格式的图片，当然你也可以使用 Google 出品的PageSpeed模块有一个功能，会自动将图像转换成WebP格式或者是浏览器所支持的其它格式(比较吃配置)。
如下所示是的降维聚类分群和命名，很明显的可以看到髓系免疫细胞里面的巨噬细胞和树突细胞的比例是有问题的，而且那些高表达量基因明明是单核细胞的并不是树突细胞的 ：
1 将电脑F盘下目录bpe\source下文件aa.txt和文件夹bb通过软连接连接至目录bpe\dest下
我使用docker至今已有一段时间了，与绝大部分的人一样，我被docker强大的功能和易用性深深的折服。简单方便是docker的核心之一，它强大的功能被抽象成了非常简单的命令。当我在使用和学习docker的时候，我很想知道docker在后台都做了一些什么事情，特别是在网络这一块（我最感兴趣的一块）。 我找到了很多关于创建和操作容器网络的文档，但是关于docker如何使网络工作的却没有那么多。 Docker广泛使用linux iptables和网桥接口，这篇文章是我如何用于创建容器网络的总结，大部分信息来
ORCA官方于2021年7月1日发布了5.0版本，前期从ORCA论坛上来看，有不少同行都非常期待。除了昨天的线上发布会，今天还会有一个线上的论坛，感兴趣的朋友可以去官方论坛查看相关帖子：
摘要 目前centos7系统自带的Python版本是2.7.5，这个版本呗系统中的很多程序锁依赖，所有我们不可能去删除它。如果这个时候我们还想用python3.x 版本，其实这里有两个方式，一个是利用pyenv 创建一个纯净的python3.x 环境，可以参考Centos 下 python 纯净虚拟环境；另外一个就是这里介绍的。 下载 root@pts/0 $ wget https://www.python.org/ftp/python/3.6.1/Python-3.6.1.tgz --2018-01
下一代英特尔 C/C++ 编译器的表现会更加出色，因为它们将使用 LLVM 开源基础架构。
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