博主今年第一次参加国考，也是第一次感受到了，想交个钱还要排队，于是我开发出了这个一键自动登录脚本，可以免去账号密码还有验证码的识别，减少了重复输入验证码的时间，本次采用Devchat协助开发，事半功倍，以下是成品演示效果
#!/usr/bin/env python # coding=utf-8 import os import sys appYml = '''#!/bin/bash ymlName1="docker-compose.yml" build_compose_yml(){ cat>"${ymlName1}"<<EOF version: "3" services: gateway: image: xxx/ait0/gm_subscribe:\${TAG} container_name: "gm
从string-db下载蛋白质相互作用的信息，在处理时发现蛋白A与B互作被记录了两次比如下边的例子（即AB、BA）
本题要求你计算A−B。不过麻烦的是，A和B都是字符串 —— 即从字符串A中把字符串B所包含的字符全删掉，剩下的字符组成的就是字符串A−B。
选自towardsdatascience 作者：William Koehrsen 机器之心编译 参与：Jane W、蒋思源 作为探索时间序列的第一步，Python 中的加法模型是必经之路。本文使用Facebook 开发的预测工具Prophet和金融数据集探索如何对时序数据进行建模与分析。加法模型可以快速构建与部署，并解释和预测不确定性，是我们进一步采用LSTM等深度模型进行建模的基础。 时间序列是我们日常生活中最常见的数据类型之一。金融产品价格、天气、家庭能源使用量、甚至体重都具有变化规律。几乎每个数据科学
转载自：脑子进煎鱼了 最近金三银四，是面试的季节。很多在面试 Go 工程师的朋友应该都有碰到比较棘手的题目。 今天的主角，是 Go 面试的万能题 GMP 模型的延伸题（疑问），那就是 ”GMP 模型，为什么要有 P？“ 进一步推敲问题的背后，其实这个面试题本质是想问：”GMP 模型，为什么不是 G 和 M 直接绑定就完了，还要搞多一个 P 出来，那么麻烦，为的是什么，是要解决什么问题吗？“ 这篇文章我就带你一同探索，GM、GMP 模型的变迁是因为什么原因。 GM 模型 在 Go1.1 之前 Go 的调度模型
以苏州商品房房价为研究对象，帮助客户建立了灰色预测模型 GM (1,1)、 BP神经网络房价预测模型，利用R语言分别实现了 GM (1,1)和 BP神经网络房价预测可视化。
此次实验为设计一个16位全加器模块并对其进行测试，本实验是以数据流的方式描述全加器模块，其中16位全加器有一个进位输入端和一个进位输出端，以及16位的数据输入和输出端，实现16位数据的计算，具体的实验如下。
背景交代，以下写的demo都是参照《python3网络爬虫开发实战》用node实现的，所以demo的具体思路什么的，大家可以去看书上的介绍，感兴趣的，可以去了解一波。
Gearman是一个用来把工作委派给其他机器、分布式的调用更适合做某项工作的机器、并发的做某项工作在多个调用间做负载均衡、或用来在调用其它语言的函数的系统。Gearman是一个分发任务的程序框架，可以用在各种场合，开源、多语言支持、灵活、快速、可嵌入、可扩展、无消息大小限制、可容错，与Hadoop相比，Gearman更偏向于任务分发功能。它的任务分布非常简单，简单得可以只需要用脚本即可完成。Gearman最初用于LiveJournal的图片resize功能，由于图片resize需要消耗大量计算资 源，因此需要调度到后端多台服务器执行，完成任务之后返回前端再呈现到界面。
在《写给开发人员的实用密码学 - Hash算法》和《写给开发人员的实用密码学 - MAC》这两篇文章分别介绍了哈希算法和消息验证码，其中消息验证码使用到了哈希算法。国密标准中也定义了一种哈希算法 SM3，本文就来谈一谈在 libtomcrypt 中实现 SM3 算法的要点。
最近约车真是越来越难了，网上约车经常车位刚放出来便已空空如也。突然回想起之前学车时教练反复提到的约车软件，去淘宝上一查：我去，卖出去一千多份了！还能约到车那就是有鬼了……此刻我深深怀疑这个软件是他们自家开发的，贵圈水真深。然而作为一名程序猿的尊严是不允许我去买这软件的……于是花了一天捣鼓出来一个极其简陋的约车系统，虽然因为官方网站对这方面的限制很多，效果并不是很好，不过试用了一下淘宝的爆款约车软件基本确定原理相同，那么就满足了吧……（挽尊可矣）
上一篇利用交互式可视化分析了一下金州勇士队4年3冠的原因，其中数据处理部分使用了numpy和pandas，可视化部分使用的是Bokeh和Plotly，效果非常赞，链接如下：
预备知识 (1)灰色系统 白色系统是指系统内部特征是完全已知的；黑色系统是指系统内部信息完全未知的；而灰色系统是介于白色系统和黑色系统之间的一种系统，灰色系统其内部一部分信息已知，另一部分信息未知或不确定。 (2)灰色预测 灰色预测，是指对系统行为特征值的发展变化进行的预测，对既含有已知信息又含有不确定信息的系统进行的预测，也就是对在一定范围内变化的、与时间序列有关的灰过程进行预测。尽管灰过程中所显示的现象是随机的、杂乱无章的，但毕竟是有序的、有界的，因此得到的数据集合具备潜在的规律。灰色预测是利用这种规律建立灰色模型对灰色系统进行预测。 目前使用最广泛的灰色预测模型就是关于数列预测的一个变量、一阶微分的GM(1,1)模型。它是基于随机的原始时间序列，经按时间累加后所形成的新的时间序列呈现的规律可用一阶线性微分方程的解来逼近。经证明，经一阶线性微分方程的解逼近所揭示的原始时间序列呈指数变化规律。因此，当原始时间序列隐含着指数变化规律时，灰色模型GM(1,1)的预测是非常成功的。
Gitee地址：https://gitee.com/BytomBlockchain/bytom
GPU的加速技术在深度学习、量子计算领域都已经被广泛的应用。其适用的计算模型是小内存的密集型计算场景，如果计算的模型内存较大，则需要使用到共享内存，这会直接导致巨大的数据交互的运算量，通信开销较大。因为pycuda的出现，也使得我们可以直接在python内直接使用GPU函数，当然也可以直接在python代码中集成一些C++的代码，用于构建GPU计算的函数。有一个专门介绍pycuda使用案例的中文开源代码仓可以简单参考一些实现的示例，但是这里面的示例数量还是比较有限，更多的案例可以直接参考pycuda官方文档。
我是一名工作5年的前端，2020年爆发了疫情，不得不提前打算从现在的公司跳槽，而我本人心中一直有一个大厂梦，因为个人的学历问题，并不能像一些本科或者211和985的同学一样，在毕业或者工作1~2年可以尝试冲击大厂，所以我在社会上工作了5年多的时间，不停的学习，积累知识，最后因为写知乎文章的原因，认识了一些阿里的同学，帮我内推，从此开始了为期半年多的冲击大厂经历。
•https://liuyangjun.blog.csdn.net/article/details/82759650
gevent是一个基于libev的并发库。它为各种并发和网络相关的任务提供了整洁的API。 嗯，确实很简洁，很易使用。待会我们就见识到了。 同步IO 我们知道对于网络请求这种IO bound的场景来说，最怕的就是某个请求阻塞了其余的操作，让并发性大大降低。
不同的情况会遇到不同的时间问题：具体时间点、时间间隔、星期等，无时不刻我们在和时间碰撞。本文将利用Python对时间相关的类，及其方法与属性等进行详细的讲解
众所周知，**安服工程师**又叫做**Word工程师**，在打工或者批量SRC的时候，如果产出很多，又需要一个一个的写报告的情况下会非常的折磨人，因此查了一些相关的资料，发现使用python的docxtpl库批量写报告效果很不错，记录一下。
负荷预测是电力系统的重要工作之一，对电力系统各个部门的工作都起着非常重要的作用（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
M+ N*0.5/ diffDays。M是根据玩家等级策划配置的值，N是某一天到当前时间的收入总和，diffDays 是收入的天数。
接着，我们可以使用awk模仿cut的操作（结果与cut -f2,3 example.bed一致）：
人口流动与迁移，作为人类产生以来就存在的一种社会现象，伴随着人类文明的不断进步从未间断。
k8s API服务器在接收到请求后，会经过 1) 认证插件; 如果其中一个认证插件通过，则认证结束。2) 进入授权流程。3) 进入准入控制链，所有注册的注入控制节点全部通过，则准入结束
nas存储一直提示可以升级7.0.于是在一个月黑风高的夜晚，手一抖，点了个升级。升级完之后就发现抑郁了，smb协议的共享在Windows下慢的1b。之前千兆网络基本是秒开，结果升级之后打开共享需要等将近10s钟。管理后台更卡，从开始加载到完全显示需要半分钟。这tm就抑郁了，于是开始搜索降级教程。
最近在做一个和对象识别相关的项目，由于团队内技术栈偏向 JavaScript，在已经用 Python 和 Tensorflow 搭建好了对象识别服务器后，为了不再增加团队成员维护成本，所以尽可能将训练和识别之外的任务交给 Node.js 来做，今天要讲到的图片预处理就是其中之一。
【GiantPandaCV导语】这篇文章分享的是笔者最近在OneFlow做的一个项目，将Pytorch FX移植到OneFlow之后实现了自动量化感知训练动态图模型(在Pytorch和OneFlow中都称为nn.Module)。现在用户可以在自己构建的nn.Module基础上，修改很少的代码即可完成从nn.Module量化感知训练到用TensorRT将量化感知训练后的模型部署到GPU上运行的完整链路。在TensorRT上推理是利用了ONNX作为中间表示，即Oneflow动态图模型(nn.Module)->OneFlow量化感知训练模型(nn.Module)->OneFlow静态图(nn.Graph)->ONNX->TensorRT。量化感知训练是基于支持在Eager下写Pass的FX模块（FX被Pytorch率先提出，笔者将其基础设施移植到了OneFlow）来完成的。读者如果想体验这个功能可以按照本文的方法进行操作，有任何使用上的问题可以联系笔者。
记事本打开httpd.conf文件 ，该文件在apache的目录下，如： D:\AppServ\Apache2.2\conf，修改如下两处：
Licensee：University of Science and Technology of China (CLASSROOM)
原文链接及原作者：Python3网络爬虫(十三)：王者荣耀那些事！(Fiddler之手机APP爬取) | Jack Cui
新赛季的NBA已经在本周打响了第一枪，热血的全球第一篮球联赛的热情高涨，同时高涨的还有大家对数据科技的追求。本期DT数据侠与纽约数据科学学院合作的数据专栏中，作为计算机专业出身的数据侠Thomas Deegan，使用Python爬取了NBA的三分球数据，并用数据可视化的方式向大家解析NBA这几十年的“三分球革命”，并在最后为大家分析NBA的“三分球策略”是否真的很有效。
不支持单独给一个包编译权限：grant alter on emp_bonus to gm2; 正确写法：grant alter any procedure to gm2;
import java.util.Scanner; /** * Created by Administrator on 2018-02-14. */ public class Graph { static final int MaxNum = 20; static final int MaxValue = 65535; public void CreateGraph(GraphMatrix GM) { int i, j, k; int wei
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如果我们要做更多 这就需要使用Tamermokey提供的应用程序接口, 即高级API
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。
最近在使用Python语言编写测试的小工具，提供给他人使用。因此工具需要以GUI形式输出，使得使用者能够快速上手。充分调研过后，选择了Tkinter，主要是因为其语法简单，并且是Python中自带的标准GUI库，不需要下载安装，随时使用，跨平台兼容性比较好。
TADbit是一个hi-c数据分析的软件，提供了从原始数据处理到染色质三维模型构建的完整功能，对应的文章链接如下
Python 提供了多个图形开发界面的库，几个常用 Python GUI 库如下：
一个数据工作者面试数据相关岗位，SQL查询语句是必不可少的笔试环节，今天云朵君给大家带来了某厂一道面试题，附上参考答案，希望能够帮到大家！
解决微信群，QQ群学者或者专业更难的提问，无人积极回答问题，由彬哥策划的产品。 问答系统特征如下：
在分类问题中，它通过改变训练样本的权重，学习多个分类器，并将这些分类器进行线性组合，提高分类的性能。
摘要: Ffrpc可以很方便的构建c++ server， 在网游服务器程序开发中，进程间通讯非常的重要，比如gateserver和gameserver或dbserver之间的通信。而ffrpc可以使得进程间通信非常简单，是由于ffrpc的broker模式封装了位置无关性，使得如gate调用gameserver的接口只需要知道对方的服务名，从而使得程序中各个节点的关系与系统的拓扑关系是完美吻合的。这也使得系统的架构更加清晰，系统的实现更健壮和易维护。 之前ffrpc只提供了
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