- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏全栈开发那些事
重新排序-研究生组G题
重新排序-蓝桥杯研究生组G题 1、问题描述 2、解题思路 3、代码实现 1、问题描述 给定一个数组 A 和一些查询 Li,Ri, 求数组中第 Li 至第Ri个元素之和。 样例输入 5 1 2 3 4 5 2 1 3 2 5 样例输出 4 样例说明 原来的和为6+14=20, 重新排列为(1,4,5,2,3) 后和为10+14=24, 增 加了4。 3、代码实现 import java.io.BufferedReader; import java.io.IOException; import java.io.InputStreamReader; import nextInt() throws IOException { st.nextToken(); return (int)st.nval; } } 亲测这里不用java快读会超时
1.7K20编辑于 2023-03-23 - 来自专栏机器之心
奥特曼重返OpenAI董事会：看完3万份文件，调查组认定了
OpenAI 董事会特别委员会今天宣布完成由美国著名律师事务所 WilmerHale 执行的审查，该审查对 OpenAI 前任董事会成员、OpenAI 高管、前任董事会顾问以及其他相关证人进行了数十次询问 同时，OpenAI 董事会宣布了以下几点新举措： 采用一套新的公司治理准则； 优化 OpenAI 的利益冲突政策； 创建举报热线，作为所有 OpenAI 员工和承包商的匿名举报资源； 创建额外的董事会委员会 在审查 WilmerHale 的调查结果后，特别委员会向全体董事会建议批准 11 月 21 日重新聘用奥特曼和 Brockman 的决定。 苏德斯・蒙德 - 赫尔曼博士（Sue Desmond-Hellmann）是比尔和梅琳达・盖茨基金会的前首席执行官，目前也在辉瑞董事会以及总统科学技术顾问委员会任职，她是美国肿瘤学和生物技术领域的著名学者 openai.com/blog/review-completed-altman-brockman-to-continue-to-lead-openai https://www.theverge.com/2024/3/
37410编辑于 2024-03-18 - 来自专栏程序员的知识天地
Python 3 会害死 Python
如果你的公司运营在用Python 2写的软件上（就像很多公司那样），移植到Python 3将会消耗大量资金，因为你的requirements文件可能十分大，并且充斥着各种还没有移植到Python 3的库 没有哪个理智的商业理由会花成百上千甚至百万美元价值的开发时间来移植到Python 3。 ? 如果相比更便宜的话，你都可能会要求某某把他们整个代码库移植到Ruby。 现在如果你必须要重写你的软件的话，你会选择Python 3吗？不。 那些支持Python 2和3的比较流行的库几乎都只用该语言的子集，这样在两个平台上就都能运行。 Python 3颓废得没人用。Python 3的改动不大。没有带来多少好处，但缺失去了很多。在过去的几个月，我用Python 3构建了一些项目和服务。我没有被它打败。 Python 3里的特性可以向后移植到Python 2，然后发布Python 2.8。那些已经花时间用纯Python 3写新的软件的人可以使用例如3to2的工具变成与Python 2.8兼容。
97450发布于 2019-05-10 - 来自专栏玉龙小栈
【组播】HCIE面试考官会问哪些呢？
问题二：组播地址的范围是多少？ 答：IPv4 组播地址范围： ? 问题三：协议组播地址有哪些?特殊的组播地址说下? 224.0.0.13 PIM 224.0.0.18 VRRP 224.0.0.22 IGMPV3 问题四：什么叫 ASM？ 答：ASM 模型 ASM 模型仅针对组地址提供组播分发。 一个组播组地址作为一个网络服务的集合，任何源发布到该组地址的数据得到同样的服务。接收者主机加入组播组以后可 以接收到任意源发送到该组的数据。 答：SSM 模型针对特定源和组的绑定数据流提供服务 接收者主机在加入组播组时， 可以指定只接收哪些源的数据或指定拒绝接收来自哪些源的数据。加入组播组以后， 主机只会收到指定源发送到该组的数据。 问题六：组播地址能配置给主机使用吗？ 答：组播地址不能配置给主机使用。 问题七：二层组播地址和三层组播地址的对应关系是什么？
1.2K20发布于 2021-03-23 - 来自专栏组学
代谢组学为冬奥会保驾护航！
代谢组学(metabonomics/metabolomics)是新近发展起来的一门学科,是研究生物体被扰动、刺激后其代谢物组种类、数量及其变化规律的科学，研究对象为基因、蛋白表达和代谢形成的中间产物和最终产物 ，是基因组学和蛋白质组学的延伸，但比蛋白质组学和基因组学更具动态性、时间敏感性。 代谢物组为生物体内小分子代谢物的总和，因此生物体液(如血液、尿等)、细胞提取物、细胞培养液和组织等生物标本便成为代谢组学的具体检测对象。 摩赛恩科技助力代谢组学研究，与您一起为北京冬奥会和冬残奥会加油助威！为国争光！ 冬奥会期间参赛运动员需要进行违禁药物抽检、运动性疲劳的快速恢复、以及科学应用运动饮料和功能补剂，对于受伤的运动员还需采取综合措施实现快速康复等等，而代谢组学作为科学、有效的检测和分析手段，将为冬奥会的顺利举行保驾护航
98810编辑于 2021-12-24 - 来自专栏肠道菌群与代谢组学
非靶向代谢组学—全分析流程3（以3分组为例）
非靶向代谢组学—全分析流程3（以3分组为例）这里记录下非靶向代谢组学的全分析流程，以3分组为例，即正常组、疾病组、治疗组。对于简单的2分组或者更为复杂的分组，只需要对应修改下即可。 这里是第3部分，直接接着第1、2部分运行即可，详情见非靶向代谢组学—全分析流程1（以3分组为例）非靶向代谢组学—全分析流程2（以3分组为例）6.代谢组学KEGG背景基因集构建我想使用“clusterprofiler ”包进行代谢组学的kegg分析，但是“clusterprofiler”包是面向基因组学的，要是想使用其做代谢组学，就需要自己构建背景基因集，该代码只需要执行一次，之后做其他的代谢组学只需要直接用即可。 labs(x = "KEGG Pathways", y = "Number of Metabolites") + scale_fill_manual(values = c('#1B9E77',"#ff3c00 "), size = "Metabolite Count" ) + scale_fill_gradientn(colours = c("#f7ca64", "#46bac2","#7e62a3"
2.8K24编辑于 2025-07-04 - 来自专栏python3
Linux 用户和组 (3) userm
.:14301:0:60:7:10:14609: 范例三：我们建立 vbird3 这个系统帐号时并没有给予家目录，请建立他的家目录 [root@www ~]# ll -d ~vbird3 ls: / [root@www ~]# cp -a /etc/skel /home/vbird3 [root@www ~]# chown -R vbird3:vbird3 /home/vbird3 [root @www ~]# chmod 700 /home/vbird3 [root@www ~]# ll -a ~vbird3 drwx------ 4 vbird3 vbird3 4096 Sep -rw-r--r-- 1 vbird3 vbird3 33 May 25 2008 .bash_logout -rw-r--r-- 1 vbird3 vbird3 176 May 25 2008 .bash_profile -rw-r--r-- 1 vbird3 vbird3 124 May 25 2008 .bashrc drwxr-xr-x 3 vbird3 vbird3 4096
1.3K10发布于 2020-01-14 - 来自专栏生信菜鸟团
转录组数据质量评估-3
FastQC软件可以对fastq格式的原始数据进行质量统计，评估测序结果，为下一步修剪过滤提供参考。
68510编辑于 2024-07-10 - 来自专栏时悦的学习笔记
MySQL组复制(MGR)全解析 Part 3 组复制机制细节
前期回顾 MySQL组复制(MGR)全解析 Part 1 组复制背景 MySQL组复制(MGR)全解析 Part 2 常用复制技术介绍 这期的专题我们来介绍MySQL组复制相关的内容 1. 用来为哪些服务器故障(怀疑)提供信息 一个服务器被怀疑意味这该服务器无响应(mute) 当服务器A在一段时间内为收到服务器B的信息，一个超时异常发生并且服务器B会被标记为 suspicion状态，这意味着，组内其他的成员服务器会协调将其踢出复制组 如果一个服务器无法和其余的服务器通信，则他会怀疑其他服务器都故障了. ) 重新配置过程中需要大多数节点同意，即组内故障服务器低于大多数，否则视图无法更新且会阻塞事务的执行以防止脑裂的发生 这时就需要人为的干预了 3.容错机制(Fault-tolerance) MGR利用 Paxos分布式算法来协调组内成员，他需要组内到多数服务器在线以达到仲裁成员数从而进行决断 例如我们需要容忍f个服务器故障，则组内至少有2 x f + 1个成员 ?
89410发布于 2020-08-18 - 来自专栏软件工程师Michael
Vue3组件基础
tips：在Vue3中，可以使用component组件方法来自定义组件component方法的第一个参数为组件名称，定义之后可以以html方式输出component方法的第一个参数为json,template =device-width, initial-scale=1.0"> <title>Document</title> <script src="https://unpkg.com/vue@<em>3</em>"
40830编辑于 2022-09-18 - 来自专栏python3
Linux Basic 3:用户和组管理
# id `who | tail -n 1 | cut -d' ' -f1` uid=0(root) gid=0(root) 组=0(root) 3、取出当前系统上被用户当作其默认shell的最多的那个 su Username-->非登录式切换，不会读取目标用户的配置文件 su - Username-->登录式切换，会读取目标用户的配置文件，完全切换 常用选项：-a user :将user添加至指定组中 -d user：三层用户user的以当前组为组名的附加组 -A user1， ：设置有管理权限的用户列表； newgrp:临时切换用户的基本组；如果用户本不属于此组，则需要组密码； 练习： (1)、创建组distro，其GID为2016； ，最长为180天，警告为3天； # echo "mageedu" | passwd --stdin slackware && passwd -n 3 -x 180 -w 3 slackware
1.2K20发布于 2020-01-14 - 来自专栏软件工程师Michael
Vue3组件Props
=device-width, initial-scale=1.0"> <title>Document</title> <script src="https://unpkg.com/vue@<em>3</em>"
64160编辑于 2022-09-21 - 来自专栏深度学习与python
一名在读研究生的自白：我为什么会沉迷于openGauss 社区？| Q推荐
1“与 openGauss 的结缘始于课题，忠于社区氛围” 在与 openGauss 第一次正式合作之前，陈同学便在研究生导师的指导下接触到了 openGauss 社区。 通过与社区伙伴的交流，陈同学对 openGauss 的内核代码了解加深，为研究生课题研究提供了很大助力。 陈同学就曾参加过由 openGauss 社区与 Gauss 松鼠会、墨天轮联合举办的“知识问答竞赛"和“8 小时玩转 openGauss 训练营"两个活动。 3“openGauss 社区基础设施建设真的越来越棒！” 通过陈同学我们也了解到，他身边许多同学在遇到技术问题时，也会优先想到去 openGauss 社区相关的 SIG 小组去寻求解决方案。
77020编辑于 2023-03-29 - 来自专栏AiCharm
组会系列 | 自动梯度下降：没有超参数的深度学习
3. 通过实验验证了该框架的有效性，并且证明了它可以在不同的数据集和模型上取得良好的结果。 3.Majorise-Minimise for Generic Learning Problems 3.1 Decomposition of linearisation error 机器学习系统的线性化误差分解方法
1.2K20编辑于 2023-05-15 - 来自专栏AiCharm
组会系列 | TCTrack: 用于空中跟踪的时序信息框架
然而，当存在快速运动和严重外观变化时，这些跟踪器会遇到困难。最近，Siamese-based网络已经成为了精确、鲁棒跟踪的强大框架。 3.方法 3.1 TCTrack Pipeline 如图2所示。提出的框架从两个新的角度考虑时间上下文： （1）在线特征提取，我们通过TAdaCNN时间上下文纳入考虑。 但是，存储大量的时序信息会导致内存占用和计算量的增加。因此，我们最终通过在线生成时序调制向量，并与预训练的卷积核进行运算，以减少相应的计算量。 对不同场景不同物体利用第一帧进行初始化的方式相较于随机可学习参数效果更好； 3. 提取t-1帧信息 融入当前帧 是更好的选择。 而在针对TAdaConv的分析中，我们选择了L=3作为时序信息的窗口。
1.4K30编辑于 2023-06-07 - 来自专栏AiCharm
组会系列 | Visual Saliency Transformer: 视觉显著性检测Tranformer
3.方法 3.1 VST Pipeline ViT 将每个图像分成一系列扁平化的二维块，然后采用变换器进行图像分类。T2T-ViT 采用 T2T 模块来建模局部结构，从而生成多尺度令牌特征。 Transformer Encoder 与其他基于CNN的SOD方法类似，它们经常使用预训练图像分类模型，如VGG 和ResNet 作为其编码器的主干以提取图像特征，我们采用预训练的T2T-ViT 模型(上一篇组会系列解析的模型 如图2(a)所示，T2T模块[3]将邻近的tokens整合从而逐步地缩减tokens的长度。 (a) T2T 模块[3] (b) 本文所提出的RT2T上采样方法 具体来说，我们首先使用一个线性投影将patch tokens的维度从 扩展到 。 3. 基于token的多任务解码器 受现有的纯变压器方法的启发，图像分类在patch-token序列中添加了一个cls-token，我们也利用任务相关的token来预测结果。
2.3K20编辑于 2023-05-15 - 来自专栏AiCharm
组会系列 | 强化学习在目标跟踪中的应用
States: 状态是一个包含响应图F’_l和历史动作h_l的二元组 (F’_l,h_l)。F’_l使用的是当前层和之前所有层响应图的平均，相当于结合了浅层的细节和深层的语义。 图 3 展示了一些 early stop 的例子，如跟踪清晰的人脸时只需 C1-C2 的特征，但跟踪一个模糊的人脸则需要更深层的 C5 特征。 Decision Module 给定一组状态S和动作A，马尔可夫选项\omega \in \Omega 包括三部分：intra-option policy \pi: S \times A \rightarrow 按照公式 7 总共有 3 种情况：一个成功一个失败，两个均成功，两个均失败。 针对步骤 3，现有方法简单地直接用当前结果替换模板，不考虑结果的正确性，会导致误差逐渐累积。因此需要利用强化学习智能切换。
1.5K10编辑于 2023-12-14 - 来自专栏软件工程师Michael
Vue3组件进阶--emit
=device-width, initial-scale=1.0"> <title>Document</title> <script src="https://unpkg.com/vue@<em>3</em>/
1.5K40编辑于 2022-10-02 - 来自专栏数据科学（冷冻工厂）
空间转录组: DLPFC数据集分析 (3)
引言 本系列讲解 空间转录组学 (Spatial Transcriptomics) 相关基础知识与数据分析教程[1]，持续更新，欢迎关注，转发，文末有交流群！
27810编辑于 2025-11-19 - 来自专栏生信技能树
3D基因组—实验技术
一、3D基因组之ChIP-seq 基因组的三维立体结构的主要组成是DNA和蛋白质。研究基因组的三维立体结构就是研究DNA与蛋白之间的互作。ChIP一直是研究蛋白与DNA互作的重要方法。 二、3D基因组之Hi-C技术 Hi-C（High-throughput/resolutionchromosome conformation capture）技术，以整个细胞核为研究对象，利用高通量测序技术 Hi-C数据强大我们已经看到，但想精确地模拟3D基因组的结构，还需要与ChIP-seq、RNA-seq、DNase-seq、FAIRE-seq等联合分析，才能精确构建3D模型。 ? 三、3D模型验证技术 基因组模型构建完成后，我们需要对模型进行验证。主要从两个方面对模型进行验证，一个是模型结构进行验证，一个是对模型功能进行验证。 3.CRISPR-模型功能验证 我们利用CRISPR 技术敲掉CTCF motif，使CTCF无法结合，基因组的3D结构模型被破坏，相应基因的表达受到影响，细胞功能也可能会受到影响。
1.7K31发布于 2019-05-08
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号