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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。 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 - 来自专栏光城(guangcity)
学习卧谈会之LeetCode(8)
卧谈会之LeetCode(8) 0.说在前面 1.正则表达式匹配 2.思路 3.实现 4.参考资料 5.作者的话 0.说在前面 点击公众号右下角合作转载->联系我，即可加入我的个人微信，共同探讨交流 在这里也非常感谢各位大佬给予的指导，之前跟老表学弟一起搞了个LeetCode交流小分队，每次法LeetCode的文章顺序是他先出，然后我再来补充，正是这一步步的交流，也才使得我的LeetCode更新到现在的第8篇
87820发布于 2019-09-20 - 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? 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？ 例如组播组地址 224.0.1.1 对 应的组播 MAC 地址为 01-00-5e-00-01-01。
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Hadoop数据仓库
MySQL 8 复制（八）——组复制安装部署
目录 一、部署单主模式组复制 1. 安装MGR插件 2. 准备配置文件 3. 重启主库实例 4. 启动组复制 5. 向组中添加实例 二、组复制监控 三、容错示例 1. 启动该组的服务器不使用此选项，因为它是初始服务器，负责引导组。换句话说，引导该组的服务器上的任何现有数据都是用作下一个加入成员的数据。 启动组复制 在hdp2上执行以下步骤启动组复制。组复制使用异步复制协议实现分布式恢复，在将组成员加入组之前同步数据。 要启动该组，需指示服务器S1引导该组，然后启动组复制。 8eed0f5b-6f9b-11e9-94a9-005056a57a4e，它是ONLINE并且在hdp2上侦听端口3306上的客户端连接。
2.4K21发布于 2019-08-01 - 来自专栏Hadoop数据仓库
MySQL 8 复制（九）——组复制联机配置
单主模式 在此模式下，组中具有单一可读写的主服务器，通常是第一个引导组的服务器，所有其它成员都为只读。这种设置自动发生。当主服务器失败时，会自动选择新的主服务器，如图1所示。 ? 如果组的通信协议版本小于或等于X，则版本X的MySQL服务器加入到复制组并达到ONLINE状态。新成员加入复制组时，该组的现有成员会检查加入成员的通信协议版本。 此模式确保在本地成员上提交事务时，后续事务会读取最新值，而无论在哪个成员上执行。将此模式与主要只读操作的组一起使用，保证应用的读写事务在提交后随处可用。 捐赠者是从组中当前在线成员中随机选择的，这样当多个成员进入组时，很大可能不会选择同一服务器作为捐赠者。如果新成员与捐赠者的连接失败，会自动尝试连接到另一个新的候选捐赠者。 如果误用，可能会创建一个人工的裂脑情景或完全阻止整个系统。 首先要检查hdp2的组通信标识符，在hdp2上执行下面的查询获取此信息。
4.3K20发布于 2019-08-01 - 来自专栏指点的专栏
Java 多线程（8）---- 线程组和 ThreadLocal
线程组可以说是为了方便和统一多个线程的管理而产生的。我们知道，在一个 Java 程序运行的时候会默认创建一个线程，我们称其为主线程，即为执行 main 方法的线程。 其实，在一个 Java 程序运行的时候也会创建一个线程组，而这个主线程正是属于这个线程中的。 recurse 参数为 true， // 那么会递归将其子线程组中的线程也拷贝， // 如果线程数组的长度小于线程组中线程的数量，那么多余的线程不会拷贝 int enumerate(Thread[] int enumerate(ThreadGroup[] list) // 将当前线程组（不包括本身）中的子线程组拷贝到参数指定的线程组数组中，如果 recurse 参数为 true， // 那么会递归将其子线程组中的子线程组也拷贝 纳尼，，，903 行代码报空指针异常，没道理吧，value 是一个新建的 ThreadLocal 对象，调用其 get() 方法怎么会空指针。。。
85030发布于 2019-01-18 - 来自专栏生信技能树
转录组讲师带你读文献(8)-RNA-Seq与表观组学结合
我在我在04-转录组笔记推文任务列表（半年期）里面安排了6个经典综述和10篇转录组应用文献给大家，可惜愿意沉下心了认真苦学的并不多。 （https://share.mubu.com/doc/14uneHKvPg） 所以安排转录组讲师给大家做一下领读： 下面是转录组讲师的投稿 文章信息 标题：Sex-specific adipose GSE121838 RNA-seq：GSE121836 ATAC-seq：GSE121837 RNA-Seq 和分析 测序平台：an Illumina NextSeq 500，75 bps，双端 参考基因组： least 2 libraries were excluded from downstream analysis 标准化及差异分析：limma 筛选阈值：FDR<0.1和 FC >1.2 数据样本类别： 8个 tissue 33个tissue: Visceral adipose tissue内脏脂肪组织 4个Adipocytes脂肪细胞 6个Adipose tissue 4个CD4 T cells 4个ILC2 8个
1.4K20发布于 2021-05-27 - 来自专栏生信菜鸟团
转录组数据分析定量featureCounts-8
salmon.readthedocs.io/en/latest/ # 构建salmon索引 salmon index -t Homo_sapiens.GRCh38.cdna.all.fa -i salmon_index -t：参考基因组fasta
89510编辑于 2024-07-10 - 来自专栏Hadoop数据仓库
MySQL 8 复制（十）——组复制性能与限制
目录 一、组复制性能 1. 概述 2. 测试规划 3. 消息压缩 4. 组通信线程循环 5. 写入集 6. 流控 7. 其它配置 8. 主从、半同步、组复制性能对比测试 二、组复制要求与限制 1. 简单说，组复制性能受限于组通信层、认证和二进制日志应用程序三个主要组件： 缺乏网络带宽会降低在途消息数量，而高的网络往返时间会相应地增加用户事务延迟。 %E8%AF%95%E8%A7%84%E5%88%92。 其它配置 （1）消息分段 当组复制组成员之间发送异常大的消息时，可能会导致某些组成员报告为失败并从组中移除。 8. 主从、半同步、组复制性能对比测试 现在将关注点从组复制性能本身，转移到主从、半同步、组复制三种MySQL复制的横向性能对比上。我们最为关心的是不同复制方式对主库TPS的影响。
2.8K40发布于 2019-08-14 - 来自专栏分析工具
转录组8种免疫浸润分析方法整理
8.ESTIMATE原理: 通过基因表达特征推断肿瘤样本中的肿瘤纯度以及免疫细胞和基质细胞的比例。 ● 基于标记基因的方法：这种方法使用一组特定的基因，这些基因是某种细胞类型的特征。这些基因集合通常来源于对每种免疫细胞类型的靶向转录组学研究，或者是通过全面的文献查找和实验验证得出的。 例如，在临床试验中，可以使用相对评分方法来推断治疗组与对照组之间的倍数变化，或者监测纵向样本中免疫成分的变化。 去卷积方法的一个局限性是它们容易受到背景预测的影响，即会预测出实际不存在的细胞类型的比例(比例很小，但是存在) 。因此，如果关注某种细胞类型的存在或不存在，建议使用xCell。 另外，转录组测序数据与芯片数据计算过程的主要不同是platform选项修改为illumina。
4.4K00编辑于 2024-08-17 - 来自专栏路人甲Java
java高并发系列 - 第8天:线程组
java高并发系列第8篇文章 线程组 我们可以把线程归属到某个线程组中，线程组可以包含多个线程以及线程组，线程和线程组组成了父子关系，是个树形结构，如下图： ? 使用线程组可以方便管理线程，线程组提供了一些方法方便方便我们管理线程。 为线程组指定父线程组 创建线程组的时候，可以给其指定一个父线程组，也可以不指定，如果不指定父线程组，则父线程组为当前线程的线程组，java api有2个常用的构造方法用来创建线程组： public ThreadGroup 线程组名称:thread-group-1 threadGroup1父线程组名称:main ---------------------- 所属线程组:thread-group-2,线程名称:t4 所属线程组 线程组中的t1、t2，以及子线程组threadGroup2中的t3、t4 线程组的list()方法，将线程组中的所有子孙节点信息输出到控制台，用于调试使用 根线程组 获取根线程组 package com.itsoku.chat02
79830发布于 2019-12-10 - 来自专栏Hadoop数据仓库
MySQL 8 复制（七）——组复制理论基础
内置的组成员服务可以在任何给定的时间点保持组的视图一致并可供所有服务器使用。当服务器加入或离开组时，视图也会相应更新。当服务器宕机，故障检测机制会检测到此情况并通知组其视图已更改。 但如果第二个服务器继续失败，那么该组（剩下一个服务器）会阻塞，因为没有多数票可以做出决定。 四、组复制技术细节 1. 如果服务器离开该组，其余服务器会知道它已离开并自动重新配置该组。 3. 在分布式恢复期间，加入组的服务器会缓冲其正在接收的，组中所需的事务和成员事件。一旦加入该组的服务器收到了该组的所有事务，它就会应用在恢复过程中缓冲的事务。 加入该组的服务器正在从捐赠者复制时，它也会缓存来自该组的传入事务。最后它停止从捐赠者复制并切换到应用缓存的那些事务，如图8所示。 ? 图8 排队的事务 4.
2.3K10发布于 2019-07-11 - 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。 ”往往都会设置 2 天共计 8 个小时的课程，由业界资深专家共同授课，内容充实且深度结合实践。 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 用WorkBuddy 8分钟搞定港校研究生申请PPT
前几天刷到香港城市大学在东莞开了新校区，研究生项目还挺香的，就想着做一份介绍PPT分享给一起申请的朋友们。以前做这种PPT，找资料、搭框架、调排版，一套连招下来半天就没了。 第一步：直接上指令我没废话，直接在对话框里输入了我的真实指令：@command:ppt-generator帮我生成一个用于介绍香港城市大学东莞校区的研究生申请项目的ppt发出去之后，WorkBuddy秒进状态 本来以为这种AI生成的东西会很空洞，结果看着它一点点把内容填进去，排版也自动对齐了，强迫症表示极度舒适。第三步：成品出炉没几分钟，一份完整的PPT就出来了。
11110编辑于 2026-09-20- 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
在深度学习中，优化算法是非常重要的，因为它们可以帮助我们训练出更好的模型。然而，现有的优化算法需要调整大量的超参数，这是一项非常耗时和困难的任务。此外，现有算法忽略了神经网络结构信息，而采用隐式的体系结构信息或体系结构不可知的距离函数。
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。 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。
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
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
2.3K20编辑于 2023-05-15 - 来自专栏用户9378866的专栏
JDK17会代替JDK8吗？
俗话说：“它发认它发，我用Java8”。 但是随着Spring 6.0以及SpringBoot 3.0的发布，JDK17似乎大有取代JDK8的趋势了。 If you are currently using Java 8 or Java 11, you'll need to upgrade your JDK before you can develop 随着各大框架对JDK17的支持，JDK17取代JDK8只是时间问题。 比如SpringBoot3.0的源码中就用到了新特性： 虽然JDK17跟JDK8相比较确实增加了很多新特性，不管是语法上、性能上，都在积极的吸取其他语言的特点，并且整个Java生态也在不断的升级为
1.1K20编辑于 2023-02-27 - 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。 h_l包含历史 4 个动作的向量，每个动作是 8 维的 one-hot 的向量，所以h_l总共是 32 维。 Q 函数用网络模拟，如图 2 虚线框所示，包含两个 128 维的 FC 层，输出对应 8 维动作的回报。训练时采用 TD learning 进行迭代。 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 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
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