Robinhood 团队成员高级工程师 Balaji Varadarajan 和技术主管 Pritam Dey 描述了他们公司的数据Lakehouse的实现，Robinhood 的数据团队如何基于 Apache Hudi 和相关 OSS 服务来处理数 PB 规模的指数级增长。
在前篇文章中，和大家分享了一下宝塔面板备份功能的使用，对于个人站长来说，虽然已经很方便了，但是有时候我们还想更省心一些，这时候就可以使用宝塔面板的自动备份功能，在本文中我们教大家如何设置宝塔面板定期自动备份网站到腾讯云COS并设定相关的权限
_自组织_映射神经网络（SOM）是一种无监督的数据可视化技术，可用于可视化低维（通常为2维）表示形式的高维数据集。在本文中，我们研究了如何使用R创建用于客户细分的SOM。
九宫图算法（Nine-grid algorithm）是一种用于屏幕监控软件的图像处理算法，通过将屏幕分割成九个等大小的网格区域，并对每个区域进行像素值的分析和比较，从而实现对屏幕图像的精准度分析。
该文提出了一个大尺度多样性的真实世界图像超分数据集DRealSR，同时提出了一种“分而治之”(Component Divide-and-Conquer, CDC)的超分网络，它探索了low-level图像成分引导的图像超分。DRealSR克服了传统合成图像降质的局限性，构建了一个新的多样性的图像超分基准数据集。一般而言，不同区域的图像超分目的存在一定差异性：平坦区域的平滑性，边缘区域的锐利度，纹理区域的增强性。传统的L1/L2损失超分模型性容易受平坦区域和边缘区域主导，进而导致难以很好的复原复杂纹理。
用户希望将历史数据迁移到OSS上的用户目标存储桶。需要迁移的源数据可能来自某个OSS桶，也可能来自本地或第三方云存储(例如腾讯云COS)。等等，HTTP等。
共享单车的分配与调度 摘要 随着共享经济的到来，共享单车发展迅速，已成为人们出行的重要交通工具。在共享单车迅速发展的同时也存在着资源配置的不合理性，本文通过研究共享单车的分配与调度模型，解决如何衡量在不同时空共享单车资源的需求量；如何分配不同地区共享单车，使共享单车数量趋于合理；设计优化资源配置的调度方案；以及作为共享单车公司负责人，设计一套运营方案这四个问题。针对以上问题解决如下： 针对问题一：建立合理指标分析不同时空共享单车资源的需求量。收集相关数据并分析，以10个区域为例，分别选取不同区域总需求量、不同时间段各区域实际骑行数量、不同区域不同时间段实际骑行数量等合理指标，分析不同时间和空间上共享单车资源的需求量。结果为短距离骑行人数较多，需求更大；区域6和区域8需要骑行的总人数较多；所有区域7:30-8:00、9:00-9:30、12:00-12:30为骑行高峰期，需求量更大。 针对问题二：本文基于马尔科夫链算法得到不同地区共享单车的分配方法。首先，利用各个区域实际骑行次数与各个区域总骑行次数得到转移矩阵，然后运用马尔科夫链，利用MATLAB软件得到各个区域共享单车数量最终趋于稳定值，且分配量与初始值的设定无关，从而得出不同区域共享单车的分配方法。最终得到共享单车分配数量从区域1到10分别为92辆、101辆、99辆、103辆、102辆、103辆、100辆、109辆、98辆、100辆。 针对问题三：结合不同区域的共享单车需求量和不同时间段不同区域共享单车的需求量以及不同区域共享的那车归还率，采取就近原则在三个高峰期分别从区域1向区域2调动20辆，区域7向区域5调度10辆，区域9向区域8调动10辆，区域10向区域8调动15辆的调度方案，从而解决共享单车的无车可用与车辆淤积问题。 针对问题四：作为共享单车公司负责人，设计出一套合理的运营方案。主要考虑前期的市场调研以及后期的运维及盈利。前期主要调查共享单车的骑行需求、空间分布特征以及骑行行为（供给时段性及空间失衡性），后期考虑运维问题，包括成本、利润以及客户满意度。通过热量图实时观测投放量、骑行量、归还比例等数据，给出合理的投放及调度方案。 关键字：共享单车 马尔科夫链 转移矩阵 MATLAB 调度模型 一、问题重述 随着共享经济的到来，共享单车飞速发展，极大提高了生活的便利性。但共享单车资源配置还存在一定的不合理性，请基于我国共享单车行业现状，搜集相关数据，回答以下问题： （1）建立合理的指标，分析不同时空共享单车资源的需求量。 （2）给出不同地区共享单车的分配方法，使共享单车的数量分配趋于合理。 （3）依据以上研究结果，建立新的模型，设计出共享单车的调度方案。 （4）从共享单车公司负责人的角度，设计出一套合理的经营方案，并论述其合理性。 二、问题分析 2.1问题一的分析 问题一需要建立合理的指标，来分析在不同时间和空间下共享单车的需求量。“不同时空”表示的含义是在一天中的不同时间段、不同区域。本文根据所搜集的资料，选择了十个区域，并且每30分钟划为一个时间段进行讨论。 首先，将搜集到的数据进行整理。分析在十个区域共享单车的需求量有什么区别，其次分析在不同时间段，需求量有什么差异。然后根据整理的数据建立不同时空下，共享单车的需求量模型。 2.2问题二分析 题目要求给出在共享单车数量能够趋于合理的情况下，不用同地区共享单车的分配方法。 根据已搜集到的数据，我们分别统计从第 个区域到第 个区域需要共享单车的人次，再统计实际骑行的从第 个区域到其他区域的总车辆数，得到转移矩阵。每个区域之间的共享单车的移动形成马尔可夫链（makov chain），最终得到线性系数差分方程组，得到不同地区的共享单车的分配方法。 2.3问题三分析 合理的调度方案能够促使在最低的投放量达到最好的运营效果。我们分析了调度的影响因素，主要分为两个：各个时间段各个区域共享单车的需求系数和共享单车的使用周转率。通过以上两个指标衡量共享单车的调度方案，我们求出需求矩阵以及不同时间段的各个区域的实际骑行量以及需求量，进而分析得到高峰期单车调度方案。 2.4问题四分析 原本定位在校园的共享单车开始在各大城市的地铁站点，公交站点，居民区，商业区等普及，共享单车成为了人们出行的重要交通工具。在共享单车迅速发展的同时也存在着资源配置的不合理性，用户无车可用，车辆淤积以及共享单车乱停乱放现象严重影响了用户体验，同时给城市管理也带来了挑战[1]。题目要求我们作为共享单车公司负责人，设计出一套合理的经营方案，同时分析其合理性。主要从两个方面入手：前期的市场调研以及后期的经营利润，在以上两个方面，考虑到实际情况，包括投放量、市场调度、市场需求、归还等因素。 三、符号说明 符号 说明 四、模型假设 （1）假设共享单车在行驶过程中不计入任何一个区域；
表一：周度销售表记录了每个自然周全国店铺的销售信息，字段包含了周、店铺代码、吊牌金额、销售金额。
Aggregates over a given property of the objects in a collection, calculating a list of all the values of the selected property.
Python中如何实现分层抽样 在我们日常的数据分析工作中，常用到随机抽样这一数据获取的方法。 如果我们想在一个大的数据总体中，按照数据的不同分类进行分层抽样，在Python中如何用代码来实现这一操作呢。 下面我们要进行分层抽样的应用背景： 随机抽取2017年重庆市不同区域高中学生的高考成绩。 这里数据总体为2017年重庆市所有区域高中的学生高考成绩。 分层抽样按照区域分类。 设沙坪坝区为1，渝北区为2，南岸区为3（作为方法展示，只列出三个区，实际分析中按照抽样方法添加参数即可 代码实现： #分层抽样 gb
问题：工作表格数据量太大，要在一张表的不同区域内进行查看，来回拖拽太麻烦了，有什么好方法实现方便不同区域的查看和编辑？
【导读】近日，针对基于视频的行人再识别中局部噪声大、数据集质量低的问题，来自商汤科技（SenseTime）、香港中文大学和北京航空航天大学的学者发表论文提出基于区域的质量估计网络和一个更高质量的数据集。其方法使用一种巧妙的训练方法，能够提取不同帧之间的互补的区域信息，从而更好地进行训练。其数据集包含7,694个tracklets，超过590,000个图片，并具有年龄跨度大、姿态多样性等特点。所提出的方法在PRID 2011，iLIDS-VID和MARS分别达到91.8％，77.1％和77.83％的效果。数据
DNS可以针对一个域名设置权重比例，按照预设的权重比例给LDNS返回不同的解析结果，继而将用户访问流量引流到不同的服务器/集群上，达到负载均衡的目的。
excavator2是一款利用WES数据进行CNV分析的软件，其他同类软件通常只关注捕获的exon区域，而该软件则进行了延伸，将捕获区域划分为exon和非exon区域两部分，在校正测序深度的分布时对这两部分区域分别分别进行处理，对应的文章发表在Nucleic Acids Research上，链接如下
对于线上和线下的零售行业，销量预测都是一项至关重要的任务，它可以帮助企业更好的预备库存以及在各个仓库之间分配商品。特别是在大型购物节期间，强劲的促销活动将极大地促进消费。然而，可供参考的历史数据却非常稀缺。如何同时对城市的不同区域和不同时间段的销量进行预测，是一个非常具有挑战的问题。
阿里函数计算与腾讯云的SCF类似，都是无服务的执行环境，它支持配置OSS的触发器，借助该功能我们可以把阿里OSS的增量数据同步到COS上。
剑桥大学的神经科学研究人员将计算机视觉与语义相结合，开发出一种新模型，有助于更好地理解大脑中物体的处理方式。
本文将分享如何从零开始搭建一个基于腾讯云 Serverless 的图片艺术化应用！ 项目已开源，完整代码见文末 线上 demo 预览： https://art.x96.xyz/ 在完整阅读文章后，读者应该能够实现并部署一个相同的应用，这也是本篇文章的目标。 项目看点概览： 前端 react（Next.js）、后端 node（koa2） 全面使用 ts 进行开发，极致开发体验（后端运行时 ts 的方案，虽然性能差点，不过胜在无需编译，适合写 demo） 突破云函数代码 500mb 限制（提供解决方案）
整理｜褚杏娟、核子可乐 近日，加州大学伯克利分校的 Sky Computing 实验室发布了开源框架 SkyPilot，这套框架能够在任何云环境上无缝、且经济高效地运行机器学习与数据科学批量作业，适用于多云和单云用户。SkyPilot 的目标是大大降低云使用门槛、控制运行成本，而且全程无需任何云基础设施专业知识。 SkyPilot GitHub 地址： https://github.com/skypilot-org/skypilot 据悉，Sky Computing 实验室成员研发了一年多的时间，Sky
所谓动静分离就是通过nginx（或apache等）来处理用户端请求的静态页面，tomcat（或weblogic）处理动态页面，从而达到动静页面访问时通过不同的容器来处理。 0x01网站“动静分离”分
大家可以叫我黄同学(博客名:Huang Supreme)，一个应用统计硕士，爱好写一些技术博客，志在用通俗易懂的写作风格，帮助大家学到知识，学好知识!
内存是计算机临时存储数据的区域，我们会将内存在逻辑上分配成不同区域方便对数据进行分类高效管理。
有时候，我们想基于指定的条件对数据进行排序，如下图1所示，记录了不同区域员工的销售额。
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我看到一个软件的参数是；-R Genomic *regions* to plot: tss, tes, genebody, exon, cgi, enhancer, dhs or bed ，就是设计好了可以针对基因组的任意功能区域进行探索。
本文给大家带来的是OSPF技术连载第6篇：OSPF多区域，瑞哥开始会介绍一下多区域相关的理论知识点，包括原理、优点等等，会着重介绍多区域的配置，老规矩，安排了华为、思科、junifer三个厂商的命令示例。
数据实验楼Spark大数据分析综合实训项目正式发布 http://idatacoding.cn/project_main?project_id=3 重要提示 数据实验楼面向全国高校师生提供服务，如未加
在近日的一个风和日丽的下午，正在快乐的写 bug 时，突然间钉钉就被 call 爆了，原来是 k8s 测试集群的一个 namespace 突然不见了。这个 namespace 里面有 60 多个服务，瞬间全部没有了……虽然得益于我们的 CI/CD 系统，这些服务很快都重新部署并正常运行了，但是如果在生产环境，那后果就是不可想象的了。在排查这个问题发生的原因的同时，集群资源的灾备和恢复功能就提上日程了，这时 Velero 就出现了。
■ 具体玩法，可以搜微信小游戏【挤水果】，只实现了部分功能。游戏开始后，点击屏幕，出现标尺，松开后，水果上的水滴滴落到杯子中，单局中没有落入杯子中的水滴数不超过 3 完成游戏，表示游戏成功，否则失败。这一期讲解 4 部分的实现：
今天在整理我们的R语言可视化课程相关的资料时，发现了一个绘制韦恩图的可视化工具-「ggVennDiagram」，赶紧分享给大家~~
环境光是没有特定方向的光源，会均匀的照亮场景中的所有物体，主要是均匀整体改变Threejs物体表面的明暗效果，这一点和具有方向的光源不同，遴选公务员比如点光源可以让物体表面不同区域明暗程度不同 环境光影响整个场景，它的光线没有特定来源但是又无处不在，它不能影响阴影生成，因为它没有方向，并且不能作为唯一光源，使用其他光源的同时使用 THREE.AmbientLight，目的是弱化阴影和添加一些颜色，同一平面的不同位置与点光源光线入射角是不同的，点光源照射下，同一个平面不同区域是呈现出不同的明暗效果http:/
空间层次： 划分街道 不同区域 城市的区域、街道等这些地理信息里都蕴藏着明确的多层次的语义信息
代码链接：https://github.com/sharpstill/AU_R-CNN
最近发展起来的DETR方法将transformer编解码器体系结构应用于目标检测并取得了很好的性能。在本文中，作者解决了训练收敛速度慢这一关键问题，并提出了一种conditional cross-attention mechanism用于快速训练DETR。作者动机是cross-attention在DETR中高度依赖content embeddings定位的4端和预测框，这增加了对高质量content embedding的需求进而增加了训练的难度。
在没有单细胞转录组技术的年代，我们如果有足够的流式筛选技术提取到各个单细胞亚群后去普通转录组，得到的图表和生物学结论未必差到哪里。同理，目前的空间单细胞其实也不需要具体到一个平面的每个点的细胞，终归是需要把平面划分为不同区域。扪心自问，如果真的是让你关心每个单细胞或者说空间里面的每个点，你玩的过来吗？分门别类的思想无处不在，既然我们并不关心具体的每个单细胞的表达量，而是看各个单细胞亚群的表达量，所以就有了流式筛选的策略，同理我们并不关心空间上面的每个点，而是划分为不同区域，所以就有了荧光显微切割的多位点取样。
上一篇文章给大家分享了100台路由器组网，选择哪款路由协议，在面试中问的比较详细一点，下面把面试中常见的几个面试问题做一个总结。
CDN这个词在我们技术圈中经常听到，什么CDN节点呀、CDN加速呀，当同事跟你谈到这些话题的时候，是不是大家都只顾着点头呢? CDN其实作用很大，我们每天都在享受CDN带来的福利，只是你感受不到。比如
最近leader给了KingYiFan一个任务，就是对接某国企的业务，人家用的淘宝的HSF框架RPC通信 根本不用httpclient what？？？ RPC不是Dubbo底层协议吗？这怎么通讯呢？翻遍了整个百度没有我想要的。 有一个大佬人家自己封装了一个RPC通讯含监控中心（积分下载的）需要联系我哈。
为方便广大研究人员尽快尽早将最新的科研成果应用于自己的研究，悦影科技特提供顶级期刊文献方法复现服务。
效果：拉动zoomBar，可以使一张图像进行渐变色，视频也如此。 应用：广场上的字变色过程，图像魔术等。 代码： #include <opencv2/core/utility.hpp> #include "opencv2/imgproc.hpp" #include "opencv2/imgcodecs.hpp" #include "opencv2/highgui.hpp" #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; Mat
2019年1月16日，世界旅游城市联合会（WTCF）与中国社会科学院旅游研究中心（TRC-CASS）共同发布了《世界旅游经济趋势报告（2019）》（以下简称“报告”）。 《世界旅游经济趋势报告（2019）》发布会现场 来自世界旅游城市联合会、中国社会科学院、巴拿马和南非驻华使馆等外国驻华机构、重庆市及国内旅游相关机构等60余位代表和100余家国内外媒体共同参加了报告的发布与论坛研讨。 中国社会科学院旅游研究中心主任、 联合会特聘专家宋瑞发布报告主要研究成果 中国社会科学院旅游研究中心主任、联合
SpringMVC中的Servlet一共有三个层次，分别是HttpServletBean、FrameworkServlet和 DispatcherServlet。 HttpServletBean直接继承自java的HttpServlet，其作用是将Servlet中配置的参数设置到相应的属性；FrameworkServlet初始化了WebApplicationContext，DispatcherServlet初始化了自身的9个组件。 在学习9个组件之前，我们需要先了解Handler的概念，也就是处理器。 它直接应对着MVC中的C也就是Controller层，它的具体表现形式有很多，可以是类，也可以是方法。在Controller层中@RequestMapping标注的所有方法都可以看成是一个Handler，只要可 以实际处理请求就可以是Handler。 Handler的概念清楚了，下面开始对9个组件一一介绍。 1. HandlerMapping
要想了解Java虚拟机的垃圾收集算法就要知道分代收集理论，因为当前大多数商用垃圾收集算法都是基于分代收集理论进行的。
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