上班的途中看了网络大V的一篇关于差距是如何产生的文章，略有小感。 文章的大意是差距是因为勤奋而导致的，无论先天和后天条件如何，只要足够勤奋都可以和别人产生差距。...举个例子，上学的时候，相信很多人身边都有这样的同学存在，平时很勤奋、很努力，时间都不够他们用的，就是成绩上不去，最后搞得自己都快绝望了，认为自己已经够勤奋了，开始怀疑自己是不是块读书的料。...再说一下笔者自己的经历，第一次开始阅读Spring源码的时候，笔者是拒绝的，因为刚开始无从下手，源码太多、太绕了，一不小心就掉进某个坑里爬不出来了，导致自己心理上的抵触，当然这样也是有收获的，只不过知识点很散乱...对于上面的例子，相信都会总结出问题的原因，是的，勤奋需要讲究方法和方式。牛人在勤奋的同时，更加会注重方法和方式。...当然，牛人的方法和方式也不一定就是公式、定理，每个人的条件不同也需要因人而异，找寻属于自己的方法和方式。 最后，还是很喜欢那句经典的励志警句， 「最可怕的就是比你牛掰的人居然还比你努力」。
BizOps联盟希望通过一项名为BizOps宣言的工作来弥合技术投资与业务成果之间的差距，该宣言提供了许多指导原则，以帮助组织基于信任，信心和协作来实现业务成果。...该组织于10月13日在其网站上发布了该文档，作为解决其关键问题的框架：扩展和加速BizOps运动的进展。...BizOps联盟主张通过使用旨在将技术投资与业务成果联系起来的新框架，对业务和IT在现代软件开发中的协作方式进行根本性的改变。...SaltStack的首席技术官兼联合创始人Thomas Hatch指出，当今的数字化转型强制了该宣言的概念。 “我认为需要BizOps联盟是真正的需求。...公司在不断增长的数字业务世界中面临的挑战可能很难跟上。BizOps联盟正在帮助简化数字化转型和数字业务的核心点这种方式可以被当今的公司更轻松地利用。”他告诉TechNewsWorld。
/details/766912 如今回头看书稿和自己当年的文字，汇编语言以及WebAssembly等底层技术的新面貌再度翻红，而程序员的基本功仍然是与同行拉开距离的最大因素，花时间与精力深入理解计算机还是回报率最高的...当评审人指出问题时，听到的最多的辩解是：“嗯，这里是有问题，因为项目刚开始，代码不成熟，我们打算在正式版（下一版）优化它。” 但我想说的是：“你不是在做优化，只是把劣化的代码改正过来而已。”...阅读本书能使你大大减少踩入劣化的陷阱。 作为以编写卓越代码为目标的程序员，精读《编程卓越之道》的意义绝不止于加固基础那么简单，我更大的感触是它让我认识到基础的重要性。...因为自己害怕离开自己熟悉的语言和平台不能让自己发挥小聪明，让人识破自己是只纸糊的“老虎”，心魔成了追求进步的最大障碍。...读完第一卷，我的感想是，做大事要有做大事的策略，但天下大事必作于细，没有坚实的基础知识，是没有掌控大事的能力的。 所以，要放好心态，给自己慢慢来的胆量，一步一步来，从底层重修。
问题 全连接神经网络算法是一种典型的有监督的分类算法，通过算法所分类出来的预测值与真实值之间必定存在着差距，那如何利用pytorch评估真实值与预测值之间的差距了？从来确定训练模型的好坏。...方法 我们可以应用一个损失函数计算出一个数值来评估真实值与预测值之间的差距。...然而在torch.nn中有很多的损失函数可供使用，比如nn.MSELoss就是通过计算均方差损失来评估输出和目标值之间的差距。...也可以调用loss.backward()进行反向传播计算得出真实值与预测值之间的差距。...应用nn.MSELoss计算损失的例子 结语 在pytorch的框架下我们能够很轻松调用其自身提供的损失函数，如nn.MSELoss评估输出和目标值之间的差距或者是更为复杂的反向传播来计算损失值。
深夜，我成功被上面这张与现实毫无违和感的图片搞失眠了。在失眠之余我居然还从中悟出一个道理：理想与现实之间的差距是真实存在的，而且这个差距还可以拿来供人搞笑。...来来来，下面请跟随我一起来盘点那些理想与现实之间的搞笑片断： 0、我写的代码不需要测试。 1、本站资源仅供交流学习之用，请于下载后24小时内删除。 2、我已阅读并同意该条款。...3、您的开机速度击败了全国99.99%的电脑，特此授予您七星级神机称号！ 4、PHP是世界上最好的编程语言。 5、21天精通JavaScript。 6、windows正在联机寻找解决方案。...16、这个十分钟就可以修复的。 17、我以后肯定给代码写注释和文档。 18、只改一行代码，不会影响其它东西的。 19、这个BUG没有人会发现的…… 20、以前从来没出过问题！...21、肯定有人改了我的代码！ 22、这个很简单。 23、已经完成90%了。 24、这个是浏览器的问题。
参考链接： Java程序计算两组之间的差异 今天继续分享一道Java面试题: 题目:Java 中，如何计算两个日期之间的差距？ ...00 1、时间转换 data默认有toString() 输出格林威治时间，比如说Date date = new Date(); String toStr = date.toString(); 输出的结果类似于...ss").format(date); System.out.println(dateStr); 输出结果像下面这样： 2009-09-16 07:02:36当然啦，你也可以把：hh:mm:ss去掉，输出的结果也就只有年...* 24* 60* 60; longnh = 1000* 60* 60; longnm = 1000* 60; // long ns = 1000; // 获得两个时间的毫秒时间差异
假设所有的前端程序员的技术水平都是0，二三年之后必然会有一些人水平拨尖。那么是什么造成了他们之间的区别呢？就学习态度来讲，好像许多水平平庸的程序员，他们也是经常学习的呀。...因为代码优化与迭代的基础之一，就是代码量达到一定程度。 至于学校为什么不教你调试与迭代代码，因为学校讲课是要备课的，在正式上课的时候的示例都是要求能够正常运行的。否则学生与领导会怀疑讲师的能力。...当你写完一个模块的时候，要思考一下， 你的代码在线上运行或是内部测试的时候，在面对大并发的时候，你的回调是不是会卡住？如果有定时器setInterval什么的，那么在使用完之后有没有及时清除它？...这决定了你的栈是不是能够及时清空。 有没有可能，在别人的代码或数据出问题的时候，你的代码依然可以正常运行？或是出现相应情况的提示？这往小了说叫代码健壮性，往大了说叫不背黑锅。...你的代码在线上或线下，也就是在测试和部署的时候，是不是需要修改很多地方？ 就是这些点点滴滴的地方，当它们积累到二三年以至更久之后，拉开了不同的前端开发之间的技术距离。
也就是说，应用程序和基础设施之间的交付存在差距，需要协调/合作来弥合这一差距。 该小组的主要目标是：a)确认存在差距的假设，b)阐明差距对最终用户的影响，以及 c)确定并鼓励新出现的趋势，以促进合作。...在过去的一年中，我们还了解到，虽然基础设施和应用程序团队之间的“合作”是我们寻求实现的，但“合作交付（cooperative delivery）”对我们的大多数贡献者来说并不是一个熟悉的术语。...认识到这种合作也是“内部开发人员平台”（IDP，internal developer platform）和新兴平台工程运动的目标，我们准备重新命名为平台工作组(Platforms WG)。...重心的转移也使平台开发更好地与企业的真正价值流保持一致，而不是让基础架构团队成为带外成本中心。这不完全是技术性的，平台工程和应用团队之间的同理心关系可以更好地协调基础设施功能和应用需求。...总结 合作交付工作组（即将成为平台工作组）的任务是收集反馈，并强调解决基础设施能力和应用协调差距的新兴趋势。
文章转自:https://www.howtoforge.com/tutorial/sudo-vs-su/，非常好的一篇文章，我就不总结了，最后只补充一下轮子组wheel。...二.sudo vs. su 现在，我们已经讨论了关于 su 命令的基础知识，是时候来探讨一下 sudo 和 su 命令之间的区别了。 sudo可以跳过root用户登录而去执行一些特定命令。...同时，想要阻止特定用户访问 root 权限，只需要调整 sudoers 文件中的相应配置即可。 2.默认行为 两个命令之间的另外一个区别是其默认行为。...（或一组完全不同的）权限来执行任务时，这篇文章以及之前的教程（其中侧重于 sudo 命令）应该能给你一个比较好的建议。...如果您也想分享关于 su 或 sudo 的相关内容或者经验，欢迎您在下方进行评论。 四.关于轮子组wheel 下面先将moonrong添加到wheel组。
该研究由休斯顿大学、加利福尼亚大学默塞德分校和南佛罗里达大学的一组研究人员进行，发表在 Scientometrics 期刊上。...此外，男性教师的平均 h 指数也更高，比女性教师高出 5.32 - 8.33。 图注：获得博士学位的时间、h 指数、薪酬之间的统计数据及其相关性。...2 薪酬差距在 STEM 学科中更严重 在对获得博士学位以来的时间长度、薪酬、所属部门的平均工资等变量进行统计控制后，研究人员发现，在 SBS 领域的男性和女性研究人员之间，在按生产力付费方面并没有特别显著的差异...以往有研究表明，在 STEM 领域表现出色的女性可能需要过度补偿，即建立更多的关系、获取更多的知识或投入更多的研究时间，才能达到与男性同事相同水平的生产力指标。...可以推测，在不公开工资数据的大学中，工资的性别差距可能更大，这项研究中的大学都有薪酬透明度，所以以上数据可能已经代表了最好的情况。
.bash_history .bash_logout .bash_profile .bashrc .emacs file1 .gtkrc /etc/group 添加一行，组。...当用useradd加入用户时在etc/group下会默认加入一行这一行是该用户所代表的组， 默认组中是没有成员的例如以下所看到的： lisi:x:500: 有成员的 lisi:x:503:zhy1,zhy.../etc/login.defs 的影响，它是以它的父文件夹的umask值为标准，所以手动加入的用户的权限就是 777-home的umask所得到的。...四、加入一个组 #groupadd 组名（该组名必须是一个用户） 打开：这个文件夹 /etc/group你能够看到： 组名：口令： gid 改组中的用户（用,分隔开）例如以下 zhy4:x:503:zhy1...,zhy 五、对组的编辑 向组中加入一个成员 #gpasswd -a user group 删除成员从组中 #gpasswd -d user group 补充： 1、不加-的切换用户 [。。
组件之间的关系 在项目开发中，组件之间的关系分为如下3种： 父子关系 兄弟关系 后代关系 2....父子组件之间的数据共享 父子组件之间的数据共享又分为： 父 -> 子共享数据 子 -> 父共享数据 父 子双向数据同步 2.1 父组件向子组件共享数据 父组件通过v-bind属性绑定向子组件共享数据...兄弟组件之间的数据共享 兄弟组件之间实现数据共享的方案是EventBus。可以借助于第三方的包mitt来创建 eventBus对象，从而实现兄弟组件之间的数据共享。...后代关系组件之间的数据共享 后代关系组件之间共享数据，指的是父节点的组件向其子孙组件共享数据。此时组件之间的嵌套关系比较复杂，可以使用provide和inject实现后代关系组件之间的数据共享。...示例代码如下： 5. vuex vuex是终极的组件之间的数据共享方案。在企业级的vue项目开发中，vuex可以让组件之间的数据共享变得高效、清晰、且易于维护。 6.
今日拔刺： 1、骁龙660和骁龙835之间的差距到底有多大？ 2、特斯拉model 3怎么样，值得入手吗？ 3、5G时代到来，现在换手机是不是不划算，要不要等等？...本文 | 1626字 阅读时间 | 三分钟 骁龙660和骁龙835之间的差距到底有多大？ ?...你说到底有多大差距，也就从参数，跑分上，用数据去看他们之间差距，把芯片装在手机上，那么正常使用，非高压使用，非对比试验，很难发觉他们之间特别大的差距。 特斯拉model 3怎么样，值得入手吗？...简而言之就是电池组变轻了。Model 3 电池包的重量比原来 Model S 85D 电池包减轻了 15%，比顶配 Model S/X P100D 电池包轻 6%。...简单讲就是，在同样电池容量下，Model 3 电池包的重量更轻。而电池组变轻并不会影响汽车本身性能，电芯正极中镍含量的提高反而带来了续航能力的提高，可以说是技术上的一大革新了。
今天先讲解消费者与消费组之间的关系，后续再结合案例再细致地讲解如何使用。 消费者负责订阅 Kafka 中的主题（Topic），并且从订阅的主题上拉取消息。...与其他一些消息中间件不同的是：在 Kafka 的消费理念中还有一层消费组的概念，每个消费者都有一个对应的消费组。当消息发布到主题后，只会被投递给订阅它的每个消费组中的一个消费者。...按照 Kafka 默认的规则，最后的分配结果是消费组A中的每一个消费者分配到1个分区，消费组B中的每一个消费者分配到2个分区，两个消费组之间互不影响。每个消费者只能消费所分配到的分区中的消息。...此时消费组内又加入了一个新的消费者C1，按照既定的逻辑，需要将原来消费者C0的部分分区分配给消费者C1消费，如上图所示。消费者C0和C1各自负责消费所分配到的分区，彼此之间并无逻辑上的干扰。...以上分配逻辑都是基于默认的分区分配策略进行分析的，可以通过消费者客户端参数 partition.assignment.strategy 来设置消费者与订阅主题之间的分区分配策略。
在物理空间内的生产效率方面，有能力的人与没能力的人之间的差距最多也就几倍。但像程序员这种以信息空间为主战场的人，由于不受物理方面的制约，各个程序员之间的生产效率有很大的差别。据说能差30倍。...也因此，他们之间的能力水平，并不能简单的依靠“同样的时间内能写出多少代码”这样的生产效率来衡量。 到底，程序员之间的能力，可以依靠哪些方面来衡量呢？...到这里，你就能看出来，有能力的程序员和没有能力的程序员，他们之间的差别在什么地方了，还能够看出来，有能力的程序员比没有能力的程序员强出好几个档次。...架构落地的本质还是依靠代码的填充。 而代码变得越来越混乱是软件开发中自然而然的事情。 请相信这是真的。程序员的能力水平是有差距的。...用户关心系统的什么 系统并不仅仅是一些事物的简单集合，而是一个由一组相互连接的要素构成的、能够实现某个目标的整体。从这一定义可见，任何一个系统都包括三种构成要件：要素、连接、功能和目标。
今天先讲解消费者与消费组之间的关系，后续再结合案例再细致地讲解如何使用。 消费者负责订阅 Kafka 中的主题（Topic），并且从订阅的主题上拉取消息。...与其他一些消息中间件不同的是：在 Kafka 的消费理念中还有一层消费组的概念，每个消费者都有一个对应的消费组。当消息发布到主题后，只会被投递给订阅它的每个消费组中的一个消费者。 ?...按照 Kafka 默认的规则，最后的分配结果是消费组A中的每一个消费者分配到1个分区，消费组B中的每一个消费者分配到2个分区，两个消费组之间互不影响。每个消费者只能消费所分配到的分区中的消息。...此时消费组内又加入了一个新的消费者C1，按照既定的逻辑，需要将原来消费者C0的部分分区分配给消费者C1消费，如上图所示。消费者C0和C1各自负责消费所分配到的分区，彼此之间并无逻辑上的干扰。 ?...以上分配逻辑都是基于默认的分区分配策略进行分析的，可以通过消费者客户端参数 partition.assignment.strategy 来设置消费者与订阅主题之间的分区分配策略。
几年的时间，阿里巴巴和腾讯的营收赞华为的比重就有，百分之20-30%，提高到2017年的60%。 阿里巴巴和腾讯的快速增长，以及全球互联网科技创业方兴未艾，使得其成为中国市值最高的两家企业。...华为的合理估值应该在2000-3000亿美元之间。 华为身处制造业，是中国先进科技制造业的代表。阿里巴巴和腾讯是中国互联网科技企业的佼佼者，代表中国互联网科技的影响力。 ?...财富网世界500强的排名是按照企业的营业收入来排序的，华为这类的实体经济，其销售额就是其收入，但是阿里巴巴和腾讯则不是。...财富网只把网上平台入驻商户交给阿里的服务费和会员费等当作阿里的收入，而入驻商户的营业额不算在阿里的收入里面。腾讯也是这样，计算入公司的收入只有游戏充值等可以明明白白看看钱的几个业务。...所以，财富网给出的阿里和腾讯的营业收入与两家企业自己公布的有很大出入，自然阿里和腾讯在500强里面的排名就低了。 ? 至于三家公司的差距，所属行业不同，很难比较。可以从一些财务数据上入手，作比较。
转录组(RNA-seq)测序是啥？ChIP-seq又是啥？它们之间有什么差别么？傻傻分不清，不用怕，多学习下就会了，下面让我们一起来从平均测序深度和区域覆盖度的角度来区分它们吧！...1 基础概念 平均测序深度： 指定区域内得到的所有碱基数目与该区域的长度的比值，如果是全基因组，就是整个测序的碱基数目除以基因组的大小。...比如人类的基因组大小是3G(30亿个碱基)，我的全基因组测序共8.9亿条150bp的reads，那么全基因组范围的平均测序深度就是8.9亿*150/30亿~45X，这个概念很重要！...一般全外显子测序的测序深度为50X~200X，具体深度依研究目的而定，其个体之间的变异小（在VCF文件上记录着少许差异，一点点）。...写在最后 上面的WGS,WES,RNA-seq组与ChIP-seq之间的异同我曾经在生信菜鸟团QQ群里面讲解过，以QQ群视频的形式，而且还录制了视频，大家可以在公众号后台回复"组学"就可以获取啦！
更好地了解肺癌与肺微生物组之间的相互作用，可以促进肺癌早期预防和个性化治疗的创新策略的制定。 亮点 肺并不是无菌的，肺微生物群与肺健康有关。 肺微生物群与肺癌有关。...此外，在哮喘患者和对照组之间也发现了真菌类型的差异[45，46]。 特发性肺纤维化 以往的研究表明，感染原可能在急性加重期起作用，但在特发性肺纤维化(IPF)的发病机制中可能起不到作用。...然而，微生物学组在IPF中的作用机制尚不清楚。 一般而言，如图1所示，肺微生物群的稳态与免疫感应和共菌群耐受之间的平衡有关[50]。宿主肺已经建立了三条主要途径来感知和抵御病原体的入侵。...一旦屏障缺陷或免疫缺陷，微生物组分和细菌易位就会发生扰动，导致微生物组与上皮细胞或免疫系统之间的相互作用[72，73]。这可能会促进失调和随后的连锁反应，导致癌变。...展望 一些初步研究为我们提供了肺微生物组与肺癌之间相互作用的初步概述。然而，许多问题仍有待回答，目前对肺癌的了解远远少于其他癌症，如胃癌和结肠癌。
本文转载自：AI深度学习视线 这是一种通过直接模仿两阶段特征来训练一阶段检测器的新颖高效框架，旨在缩小一阶段和两阶段检测器之间的精度差距。...在本文中，我们提出了MimicDet，这是一种通过直接模仿两阶段特征来训练一阶段检测器的新颖高效框架，旨在弥合一级和两级检测器之间的精度差距。...2 本文思路 在本文中，我们提出了一个新的训练框架MimicDet，它可以有效地缩小一级和二级检测器之间的精度差距。...因此，它不需要预先培训一个教师模型，也不需要一个更强的骨干模型来充当教师。这些特性使得MimicDet效率更高，并且可以扩展到更大的模型中。...然后我们将这些特征分组为{P2, P3, P4, P5, P6}和{P3, P4, P5, P6, P7}两组，构建交错特征金字塔。
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