最近使用linux系统module模块安装中，使用root用户，执行以下高危命令后
首先我是在python3的环境上面完成的。我保留了python2的版本，然后安装python3的版本。然后在安装scrapy的过程中出现的错误，以及切换python版本后出现的错误。 一、安装python3
与ftp配置一样，同样可以通过rclone config来配置cos，但我们也可以通过直接修改配置文件的方式来配置cos：
本文介绍了LSF-SCNN模型在短文本分类和答案选择问题上的应用。首先，作者介绍了模型的基本原理和结构，然后详细阐述了模型在两个数据集上的实验结果。实验结果表明，模型在两个数据集上均获得了较高的准确率，在答案选择问题上表现尤为突出。
学习Docker，免不了的就是搭建环境了。搭建环境是一个复杂的工程，而且还是相当费时间的，不过话又说回来了，磨刀不误砍柴工嘛，光有理论是不够的，还需要自己动手实践才行。
机器中有数据的话，操作起来必须要非常小心。内部samba服务器访问不了，到了/share（共享目录）下，什么也没有。数据全部都没看到。后来，仔细查看，发现机器有5块硬盘，好像是做了软raid
光学传递函数（OTF）包括调制传递函数（MTF）和相位传递函数（PTF）两部分，其中MTF代表物像频谱对比度之比，表明各种频率传递情况，PTF代表目标物经过光学系统成像后相位的变化。
Nextflow通过容器来实现可扩展且可重复的数据分析工作流程。它适用于最常见的脚本语言编写的流水线。其流畅的DSL简化了在云和集群上实现和部署复杂并行的生信数据分析流程。
Dying Light Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 131072/131072 K (Java/Others) To
问题：安装包出现Retrying (Retry(total=4, connect=None, read=None, redirect=None, status=None)) after connection broken by 'ConnectTimeoutError
链接：https://pan.baidu.com/s/124fYJYBzT1JmLAjJ9yGZtA
CIPS2016 中文信息处理报告《第五章 语言表示与深度学习研究进展、现状及趋势》第三节 技术方法和研究现状中有一些关于语言表示模型划分的内容P33-P35，其中：
IC 设计一般来说都是在 Linux 服务器上完成的，频繁的启动、结束 EDA 工具，生成、删除临时数据，难免会出现类似 .nfs000xxx 的文件。当尝试使用 rm 去删除它时，会有下面的提示：
兼容posix 接口的文件系统中我们不仅要测试 posix 接口是否兼容。随机读，随机写，顺序读，顺序写等读写模式下的性能。我们还要测试在不同工作负载条件下的文件系统的性能的情况；Filebench 是一款文件系统性能的自动化测试工具，它通过快速模拟真实应用服务器的负载来测试文件系统的性能。它不仅可以仿真文件系统微操作（如 copyfiles, createfiles, randomread, randomwrite ），而且可以仿真复杂的应用程序（如 varmail, fileserver, oltp, dss, webserver, webproxy ）。 Filebench 比较适合用来测试文件服务器性能，但同时也是一款负载自动生成工具，也可用于文件系统的性能。所以filebench 是非常好用文件系统负载生成工具；
腾讯云服务团队曾收到客户反馈：在使用SDK时，调用IM后台接口偶现超时的现象。在经过腾讯云客服人员排查后，发现部分用户请求并未到达IM后台。此时往往会引导从客户侧网络开始排查，其中有一项优化措施是建议客户端使用长连接+连接池的调用方式。本文会详细介绍连接池技术的原理和使用方式，并通过实验验证在调用REST API时的优化效果。
Nextflow 支持自动获取在网络上的所有流程，包括流程代码，软件，参考基因组，甚至远程数据源
最近总能看到bpf，但苦于找不到合适的资料理解，终于找到一个分析讲解较全面的文章，分享给大家，原网址如下： http://www.linux-ren.org/tech/2230.mhtml https://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-lo-eBPF-history/index.html
Rclone 是一个命令行程序，用于管理云存储上的文件。它是云供应商的网络存储接口的一个功能丰富的替代品。超过 40 种云存储产品支持 rclone，包括 S3 对象存储、企业和消费者文件存储服务以及标准传输协议。
在实际的生产环境中，使用单用户模式直接运行命令的机会不是很多，通常是采用提交作业任务给集群计算的方式。这样一来既能节约资源和时间，又能申请到更大规模的计算资源，对于平台管理人员还是用户来说都是非常有利的。国家超算中心，地方超算中心，学校超算中心一般都对外提供这样的服务，不过需要按核时进行计费。所谓“核时”就是一个 CPU 核运行一个小时，这也是高性能计算中通常使用的资源衡量单位。作为超算中心或者高性能集群，必不可缺的就是集群作业管理系统，它可以根据用户的需求，统一管理和调度集群的软硬件资源，保证用户作业公平合理地共享集群资源，提高系统利用率和吞吐率。
目前我发现想要用bsub命令指定在特定的conda虚拟环境中运行脚本有两种办法：1. 在运行目标命令前使用source命令加载虚拟环境。例如下面要运行base环境中的spades.py命令：#BSUB -q 5220r#BSUB -n 1,48#BSUB -J spades_hq#BSUB -o spades_hq.out#BSUB -e spades_hq.err# >>> 激活base环境 <<<source /fsa/home/mw_shenw/install/miniconda3/bin/activ
大家都知道tfs分布式存储安装方法，特别是v1版本的，v2版本的几乎没人讲，维护的文档更是少之又
他们必须在过程的顶部进入人体，在任何其他声明块（即input，output等），并具有以下语法：
提出一些类MTL框架，包含并行网络结构、串行网络结构，在 ATIS, Snips和一个自有大数据集上表现良好。
IC技术圈期刊内容涵盖FPGA、前端、验证、后端、自动化、模拟、求职、管理等IC技术领域，欢迎阅读，欢迎投稿。
在/etc/vsftpd.conf（或在/etc/vsftpd/vsftpd.conf）配置文件中添加如下几项：
合成测试程序根据统计的真实负载发生规律，如请求的读写比例，大小，频率和分布等信息。建立响应的io存取模型。在测试时产生符合存取模型的io请求序列。发送给存储系统。这类程序包括 IOMeter,IOZone 和 Bonnie++。
理论计算模拟在理解化学反应的微观机制，指导化学反应或催化剂的理性设计等方面发挥了不可或缺的作用。然而，真实化学反应体系通常涉及海量的构象变化以及复杂多样的化学键重组过程，组成化学反应网络，见图1。这种复杂性为人工搜索化学反应路径的方式带来一定的局限性：1）构建化学反应网络耗时、耗力；2）无法保证所研究反应体系的反应路径完备性（可能会导致给出错误的机理解释或计算预测与实验结果的不匹配）。因此，发展自动化的反应路径的搜索工具，提高研究人员探索化学反应网络的效率具有重要意义。
1． 匿名服务器的连接（独立的服务器） 在/etc/vsftpd.conf（或在/etc/vsftpd/vsftpd.conf）配置文件中添加如下几项： Anonymous_enable=yes （允许匿名登陆） Dirmessage_enable=yes （切换目录时，显示目录下.message的内容） Local_umask=022 （FTP上本地的文件权限，默认是077） Connect_form_port_20=yes （启用FTP数据端口的数据连接）* Xferlog_enable=yes （激活上传和下载的日志） Xferlog_std_format=yes （使用标准的日志格式） Ftpd_banner=XXXXX （欢迎信息） Pam_service_name=vsftpd （验证方式）* Listen=yes （独立的VSFTPD服务器）* 注释：以上配置只能连接FTP服务器，不能上传和下载 注：其中所有和日志欢迎信息相关连的都是可选项,打了星号的无论什么帐户都要添加，是属于FTP的基本选项
Enumerable.Cast(IEnumerable) Method ： Casts the elements of an IEnumerable to the specified type. 将一个IEnumerable的元素转换为一个具体的类型。
eBCC，顾名思义则是extended BCC的缩写，是阿里巴巴内核团队在Aliyun Linux 2上对BCC项目的拓展，包含BCC本身已有的工具集，和我们新开发的一些小的工具；eBCC则是基于在最新的BCC版本0.9之上做了一些拓展。
这几天做一个复制文本的需求，突然看到QQ上复制昵称跟QQ号的效果，觉得很不错，就想要模仿一波，办法比较简单粗暴，反编译QQ获取了那个.9图片,然后就是用PopWindow实现了。
声网 Agora 在 2019 年 10 月 24 日，正式对所有开发者开源自研的抗丢包音频编解码器 SOLO。该编解码器适用于需要实时音频交互的场景，特别针对弱网对抗进行了优化，并且在相同弱网环境下 MOS 分优于 Opus。SOLO 可应用于各类 RTC 应用，并且可不与 Agora SDK 绑定使用。本文将从源码角度解读 SOLO 的带宽扩展与窄带编码。
声明：本文仅代表原作者观点，仅用于SAP软件的应用与学习，不代表SAP公司。注：文中所示截图来源SAP软件，相应著作权归SAP所有。
2019年5月，美国商务部将华为列入了出口管制的“实体清单”，华为被推向了这波中美对抗的风口浪尖。紧随其后，6月，特朗普政府又对其他几家中国机构实行了限制出口政策，包括中科曙光、江南计算技术研究所、成都海光等。其中，中科曙光和江南计算技术研究所均为中国超级计算机研发机构，中科曙光研发了“曙光”系列，江南计算技术研究所研发了“神威”系列。另外一个国产超算巨头“天河”相关单位早在2015年就被纳入了实体清单。至此，国产超算三巨头“天河”、“曙光”和“神威”均已被特朗普政府封杀。继“华为禁令”之后，“超算禁令”再次暴露美国欲限制中国发展的野心。那何为“超算”？本文将简述超级计算机的背景知识与发展现状。
github是大家常用的代码管理工具，也被戏称为世界上最大的程序员交友网站，它的每次升级都会影响很多用户。在我的个人github网站上，之前在做JAVA NIO demo的时候上传了一个自制的大文件，最近对这个项目进行了一些修改，但是却上传不上github网站了，查看报错的原因，就是说项目中有一个大文件无法上传，现在github提供了一个叫做Git Large File Storage (LFS)的工具来替换github中的大文件。
软件安装是生物信息实战中最基础的技能之一，只有确保软件安装无误，后续使用起来才会得心应手，不会有很多的bug。juicer软件提供了Hi-C数据一键化分析的pipeline, 这样高度的封装使得用户操作起来更加简便，当然分析能力强大的同时其依赖的软件就会越多，安装过程的复杂程度也会有所提高，本文主要记录下该软件的安装过程，可以分为以下几个步骤
下面这篇文章来自 zz 学弟，作为非CS专业的选手，分享自己转行互联网，参与校招、斩获大厂 Offer 的经验。全篇干货满满，希望能给大家带来收获。
Horovod 是Uber于2017年发布的一个易于使用的高性能的分布式训练框架，在业界得到了广泛应用。
机器学习 (ML) 工程在过去几年已演变为一门学科和职业道路。软件工程师构建 Web、移动和嵌入式体验，而 ML 工程师提供模型版本、推理和整个 RAG 应用程序。
最近因为新疆移动项目的要求，必须要用负载均衡来实现HTTP请求，没办法，我这个人一般是有压力的环境下才会好好学习，所以只有老实的自己来边学边写了。
人类越来越接近于了解大脑如何编码视觉信息，因为研究人员现在已经开发出一种方法，可以将随时间变化的大脑反应映射到图像，以揭示大脑如何处理视觉信息。
Level Set是基于能量的图像分割方法，通过求解最小能量泛函，得到目标轮廓的表达式。其轮廓表示借鉴了水平集的概念，将低维度的曲线嵌入了高维度的曲面中。
普通刀片节点配备 两颗 Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2692 v2 @ 2.20GHz 共24物理核，内存为64G 调度系统为 Slurm， 以下为常用指令
IB（InfiniBand）和 RDMA（Remote Direct Memory Access）是一种高性能网络技术，通常用于加速数据传输。它们不是基于传统的 TCP/IP 协议栈，而是使用自己的协议栈，以实现低延迟、高带宽的数据传输。
对于机器学习来说，模型和数据是非常重要的。而模型与数据相比，模型即便是优化得再好，数据不够、不好的话，最终也不能得到一个好的预测结果。因此，我们在使用机器学习方法去建立某个领域模型的同时，也要注意相关原始数据的收集和整理。当我们需要通过庞大的计算量来获取数据的时候，通常可能需要使用大型服务器集群，甚至高性能集群、超算等等。这个时候，即使我们提交的计算在一段时间后得到了结果，恐怕也会是很多个结果文件，我们也很难从这些文件中抽取出我们关心的、想要的某些数据，更难将其整理成可直接用于机器学习的数据格式。
IO访问流程概览 📷 lustre 客户端提供linux kernel中的vfs和lustre server质检的接口层。lustre客户端是由不同的服务组成，每个服务层提供特定的lustre服务。比如MDC提供访问一个或者多个MDS的服务，OSC提供访问lustre集群中的OST. MGC用来管理管理整个集群配置的客户端，每个MGC都会和MGS进行通信获取集群的最新的配置变更。MDC是lustre集群中MDS的客户端，每个MDC连接到MDS在客户端测提供目录或者文件的元数据管理操作服务。 LMV是logi
衡宇 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 不做大模型，就没有算力用。 这是ChatGPT点燃AI风口后，国内某top3高校AI实验室的残酷现状。 同一个实验室里，非大模型团队6人用4块3090卡，比起同实验室的大模型团队10个人用10块A800卡，本就已经不算富裕。 现在，校企合作也更偏爱大模型。去年11月ChatGPT发布后，与非大模型团队合作的企业骤减，近期找上门的，也是张口就问： “你们做大模型不？” 做，有高校和企业的通力支持；不做？那就只能眼睁睁看着算力花落别家。 哪怕某量化私募基金的
由于集群是生信所有分析工作的基础，我们所用的 IBM LSF 集群一共有 30 多个计算节点，其中还包括了 2 个大内存 fat 节点，log 节点挂掉后，整个生信部门几十号人的工作都没法正常进行，情况可谓是非常紧迫。负责硬件的同事在加班加点联系供应商更换主板后，终于可以把系统启动起来，但是问题也来了：
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