离线数据分析平台实战——240JavaSDK数据收集引擎编写 JavaSDK设计规则 JavaSDK提供两个事件触发方法，分别为onChargeSuccess和onChargeRefund。我们在java sdk中通过一个单独的线程来发送线程数据，这样可以减少对业务系统的延时性。 SDK测试 启动集群上的hdfs+nginx+flume进程， 通过模拟数据的发送然后将数据发送到nginx服务器中， 查看最终是否在hdfs中有数据的写入。 命令： 启动hdfs start-dfs.sh： 命令 su r
报错信息如上，摘自 the same bug in the stackoverflow。
今天分享一个非常不错且开源的分布式存储组件MinIO，有多人朋友在用，文末留言评价一下~
JAVASDK就是JDK，JDK是整个Java的核心，包括了Java运行环境（Java Runtime Envirnment），一堆Java工具和Java基础的类库(rt.jar)。不论什么Java应用服务器实质都是内置了某个版本的JDK。最主流的JDK是Sun公司发布的JDK，除了Sun之外，还有很多公司和组织都开发了自己的JDK，例如IBM公司开发的JDK，BEA公司的Jrocket，还有GNU组织开发的JDK等等。
在我们进行环境配置的时候，jdk下载需要验证，linux中直接从主页下载链接不方便，可以从当地下载到linux服务器，最后再进行完整的环境配置工作。
Hadoop系列课程安排 手把手带你转行大数据人工智能 大数据和人工智能的发展前景 大数据开发都在开发什么 项目整体介绍与大数据开发训练速成 开发运行测试环境的介绍与搭建 通过前端代码了解大数据业务 离线日志分析系统页面展示 程序后台框架搭建 用户信息分析结果展示 用户数据的抽取转换加载（ETL数据清洗） 新增会员和总会员分析代码编写 活跃用户分析模块代码编写 活跃会员分析模块代码编写 新增会员和总会员分析模块代码编写 会话分析模块代码编写 每小时会话分析模块代码编写 数据分析
首先登陆科大讯飞开发者平台，注册账号，（走你->http://www.xfyun.cn/） 可以根据功能（语音识别，语音播放等），平台（java，window等），来创建属于自己的应用。 应用创建成功后对有一个对应的appid以及sdk（开发工具包）; 我们自己开发的话需要sdk里面的四个文件
如果要进行Groovy开发，搭建运行环境。本质上来说我们只需要Groovy SDK+记事本 就可以了。
我们简单的了解下Java中的集合框架，其实集合就是将若干用途相同、近似的“数据”结合成一个整体。 集合从体系上分为三种： (1)列表(List):List集合区分元素的顺序，允许包含相同的元素。 (2)集(Set):Set集合不区分元素的顺序，不允许包含相同的元素。 (3) 映射(Map):Map集合保存的”键”-“值”对，“键”不能重复，而且一个“键”只能对应一个“值”，所有的内容是以：key->value的形式保存的。 Java集合中只能保存引用数据类型，也就是保存的是对象的地址，而非对象本身。集合中元
动力节点Java培训最新上线Java实验班，等你来测试自己适不适合学习Java编程哦！ 今天的主题我们来谈谈求职，每个程序员的生涯总有几次求职经历，对于求职者而言，在面对自己心仪的公司之前总要做足成分的准备，一份全面精细的面试题可以帮助我们减少很多麻烦，为此动力节点IT培训的小编特地做了Java面试题的文章，一方面可以帮助大家巩固基础，另一方面也希望帮助苦于面试的朋友。
Apache Tomcat最早是由Sun开发的，在1999年被捐献给ASF（Apache 软件基金会 Apache Software Foundation），隶属于Jakarta(雅加达)项目，现在已经独立为一个顶级项目。因为Tomcat 技术先进、性能稳定，同时也是一个免费的开放源代码的Web 应用服务器，因而深受Java 爱好者的喜爱并得到了部分软件开发商的认可，被很多企业普遍使用，也是开发和调试JSP程序的首选。成为目前比较流行的Web 应用服务器。
本篇主要介绍，如何在Windwos环境中通过VSCode搭建Croovy开发环境。
一、下载与安装 Charles：charles-proxy-3.10.2.dmg javaSDK：javaforosx.dmg
访问：http://192.168.56.10:9090/login 用户名：密码 minioadmin：minioadmin
在本blog中，主要介绍的是Crystal Reports 2008使用JDBC连接mysql数据库。
简介 在您第1次接触和学习Spring框架的时候，是否因为其繁杂的配置而退却了？在你第n次使用Spring框架的时候，是否觉得一堆反复黏贴的配置有一些厌烦？那么您就不妨来试试使用Spring Boot来让你更易上手，更简单快捷地构建Spring应用！ Spring Boot让我们的Spring应用变的更轻量化。比如：你可以仅仅依靠一个Java类来运行一个Spring引用。你也可以打包你的应用为jar并通过使用java -jar来运行你的Spring Web应用。 Spring Boot的主要优点： 为所有S
本视频是 Global Video Tech Meetup：BCN 站的一场演讲，由 Millicast 的流媒体工程师 Ryan Jespersen 为我们介绍使用 WebRTC 和 AV1 的实时交互多媒体流。
本文主要讲解企业级OSS对象存储服务Spring Boot Starter制作，开箱即用，为项目进行赋能。基于AmazonS3协议，适配市面上的对象存储服务如：阿里云OSS、腾讯COS、七牛云OSS、MInio等等 什么是OSS? OSS（Object Storage Service），对象存储服务，对象存储服务是一种使用HTTP API存储和检索对象的工具。就是将系统所要用的文件上传到云硬盘上，该云硬盘提供了文件下载、上传、预览等一系列服务，具备版本，权限控制能力，具备数据生命周期管理能力这样的服务以及技术可以统称为OSS OSS在项目中的使用 OSS对象存储在目前大部分项目中必不可少的存在，如下图所示。
很多人对威胁建模这项活动抱有陌生感，什么是威胁？什么是建模？和安全威胁情报是不是有关？和架构安全分析（Architecture Risk Analysis）什么关系？ 能否用Kill Chain替代？
作者个人研发的在高并发场景下，提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架，具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来，已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案，经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益，现给出开源框架地址：
“社区重于代码”，一直是长安链开源社区的核心理念所在。 长安链·ChainMaker社区以“开源开放”为初心，采取“联合开发、多元共治”的模式，项目代码来自国内目前一流的研究院机构、高校、头部大厂以及更广大的开发者。在大家的协作与努力下，长安链·ChainMaker技术保持了快速的迭代与升级。社区重于代码，一直是长安链开源社区的核心理念所在。 目前，长安链社区已开放出文档、代码等超多阶梯式任务，并提供了社区认证、超值礼盒等丰富的激励，助力开发者实现从“小白”到“专家”的晋级成长。我们期待着有更多开发者成为
XXE全称是——XML External Entity，也就是XML外部实体注入攻击。漏洞是在对不安全的外部实体数据进行处理时引发的安全问题。
数据猿导读 结合区块链的可信任、自动化、多中心等特征，其在银行、供应链金融、物联网以及智能制造等方面都有很好的应用实践。其中，在银行领域，区块链技术可以涉及数字汇票、供应链金融、同业和监管以及其他业务
在小度系列产品中， 一个叫做『益智乐园』的栏目逐渐引起了人们的关注， 这是一个由益智、娱乐、游戏组成的板块，集成了多种领域相近，题材和形式又各不同的技能和内容。例如在我自己的小度有屏设备上， 益智乐园的样子是这样的——
如果您细心对比过 JSON Java SDK 和 XML Java SDK 的文档，您会发现并不是一个简单的增量更新。XML Java SDK 在架构、可用性和安全性上有了非常大的提升，而且在易用性、健壮性和性能上也做了非常大的改进。如果您想要升级到 XML Java SDK，请参考下面的指引，完成 Java SDK 的升级工作。
由云+社区联合腾讯云免费体验馆及各产品团队举办【玩转腾讯云】征文活动，吸引入驻作者积极参加，非常感谢各位作者的参与。经过评委老师从产品创新性、实用性、可借鉴性、代码规范度、与云计算能力的结合这几个维度的评分以及阅读数、分享数、评论数、收藏数四个维度的指标，综合得出获奖作者名单如下：
前言 记录一下最近使用SpringBoot基础腾讯云里的短信产品功能的体验。 1、腾讯云申请开通短信服务。 2、配置短信内容：分别创建签名、模板和群发短信。 3、使用SpringBoot工程集成测试。
Elasticsearch的启动引导类为 Bootstrap 类，在创建节点 Node 对象之前，Bootstrap 会解析配置和进行一些安全检查等
Chen YC. Beware of docking! Trends Pharmacol Sci. 2015 Feb;36(2):78-95. doi: 10.1016/j.tips.2014.12.001. Epub 2014 Dec 24. Erratum in: Trends Pharmacol Sci. 2015 Sep;36(9):617. PMID: 25543280.
基于结构的虚拟筛选（SBVS）能够从大规模化合物库中快速识别潜在的活性分子。分子对接是SBVS中最常用的技术之一，它可以用于预测配体的结合姿态，描述蛋白质-配体的结合强度，并识别关键的相互作用。传统的分子对接方法一般使用刚性的蛋白质口袋作为对接的受体，即当蛋白-配体晶体结构已知时，移除配体分子再重新对接配体回到已知蛋白质的Holo态结合口袋。然而，在现实应用场景下的分子对接任务中，如果事先不知道受体的结合构象，由配体诱导的口袋构象的变动会使得刚性对接方法给出错误的预测。尽管AlphaFold2能够较准确地预测目标蛋白质的结构，但预测的靶标蛋白结构与结合态有一定差别，导致未考虑蛋白质柔性的刚性分子对接方法无法利用预测的结构给出正确的复合物结构。而现有的柔性分子对接方法，受限于计算复杂度，仅能考虑少量的侧链构象变化。一些基于深度学习的分子对接方法，对蛋白质进行粗粒化的主链编码在一定程度上可以克服局部的侧链构象变化，但由于口袋残基侧链原子信息的缺失以及缺乏基于物理模型的配体分子建模，所生成的对接构象经常出现配体构象不合理及配体与蛋白间的碰撞等问题，也不能提供对于配体进行优化所需要的受体与配体的相互作用细节。
如何配置企业微信客服，无缝对接拼者供应链卡券积分商城系统，实现智能客服机器人？众所周知： 拼者企服作为企业礼品卡券福利数字化供应链平台服务商，专业搭建礼品卡券兑换、企业福利商城、会员积分商城、食堂饭卡餐余等应用场景，对接海量优质商品货源一件代发，减少了企业采购、仓储、压货成本，真正帮企业降本增效！ 为更好的帮拼者供应链系统用户降低客服人工成本，拼者系统无缝对接企业微信客服，实现智能客服机器人，对接流程如下：
接下来你可以按照下图设置显示形式，颜色按照前面的倒三角形里面选择显示二级结构，通过链显示颜色。
我们把对接这个事情想像成我们在手机上点外卖，商家是不是需要我们提供 购买人的手机号，姓名，配送地址，才能把外卖准确的送到我们手里面，在这个流程里面，商家就相当于一个提供服务的服务端（我们的 TTS 服务），然后商家需要我们提供的这些个信息其实就相当于是 我们的 API 接口，他提前告诉我们订外卖我们需要给他提供什么参数，然后他才能给我们正常的进行制作 和配送，那如果别人想使用我们的 TTS 服务进行语音合成，我们也会提前告诉他们我们需要他们传递什么参数过来，然后我们根据他们提供的参数来进行 TTS 合成，并把制作结果给他们。然后接口就是商家或者服务端提供服务需要的参数；
2022年11月18日，英国东安格利亚大学计算科学学院的研究人员在Journal of Chemical Information and Modeling上发表论文“Interactive Flexible-Receptor Molecular Docking in Virtual Reality Using DockIT”。
发射后约19个小时，在东北和蒙古边境上空，载人龙飞船与国际空间站成功对接；今天凌晨1点25分，宇航员Bob Behnken和Doug Hurley顺利进入空间站，宣告运送任务圆满成功。
2022年11月11日，波兰Jagiellonian大学的Tomasz Danel等人在Drug Discovery Today上发表综述Docking-based generative approaches in the search for new drug candidates。作者提出了基于对接的生成方法的新分类法，讨论了基于对接的生成模型的未来可能方向。
水分子在配体-蛋白质相互作用中的作用至关重要，AutoDock开发小组的研究人员设计了一种新的力场，可以优化水分子参与的分子对接，使得AutoDock程序能够自动预测水分子介导的配体蛋白结合方式，该力场考虑了离散水分子对配体结合的熵和焓贡献，提高了能量估算精度和对接性能。该方法无需事先知道蛋白与水分子的水合状态，在基于结构的药物发现过程中具有较大的应用价值。本文对AutoDock的水合对接方法的精度进行了总结，并且提供了如何利用最新版AutoDock进行水分子参与的分子对接教程。
基于结构的大型化合物库对接筛选已经成为早期药物的常见方法。随着计算资源的增加和化合物库的扩大，对数亿甚至数十亿化合物进行筛选已经成为中小规模计算机集群的可行选择。在这里，作者概述了大规模对接之前进行靶点对接参数的评估策略，以及给予了一个基于褪黑素受体筛选的实例，获得的化合物活性在subnanomolar范围。并且提供了一些额外的参考因素用于确保hits的特异活性。虽然本文使用DOCK3.7进行对接，但是提供的策略和建议对于其余的对接软件也是适用的。
CommerceHub 为多渠道电子商务商家提供托管集成、直销配送和产品内容管理，旨在帮助在线和实体零售商扩大和促进在线市场上的销售。CommerceHub将这些集成需求通过EDI（Electronic Data Interchange，中文名称是电子数据交换，也称为“无纸化贸易”）等技术标准化，以实现零售商、供应商和贸易伙伴之间的高效交易。让CommerceHub成为了为Home Depot家得宝、Bed, Bath, & Beyond、Costco好市多、Best Buy百思买、chewy等多家零售商提供托管集成EDI的服务商。
2022年12月10日，山东大学物理学院李伟峰、智峪生科郑良振、南洋理工大学生物科学学院慕宇光等人在Brief Bioinform杂志发表文章A fully differentiable ligand pose optimization framework guided by deep learning and a traditional scoring function。
今天为大家介绍的是来自Degui Zhi团队的一篇论文。准确预测蛋白质-配体结合亲和力在药物发现中至关重要。现有方法主要是不涉及对接的，当无法获得结晶的蛋白质-配体结合构象时，这些方法并未明确考虑蛋白质与配体之间在原子级别的相互作用。作者引入了一个框架——折叠-对接-亲和力（FDA）。该框架折叠蛋白质，确定蛋白质-配体的结合构象，并从三维蛋白质-配体结合结构预测结合亲和力。实验表明，FDA在DAVIS数据集中的表现超越了现有的最先进的无对接模型，展示了明确模拟三维结合构象对提高结合亲和力预测准确性的潜力。
公网对讲机借助现有的4G/5G公网环境，能够承载更为丰富的宽带对讲功能，因而广受用户喜爱，其应用场景十分广泛。但在许多行业中，专网对讲机因其不可替代性，被视为关键通信应用，许多用户无法将其替换为公网对讲机。因此，实现两种不同制式对讲机的融合互通已成为迫切需求。
作为此次载人龙飞船发射活动的“周边”，这款在线模拟器能够让用户以第一视角操控龙飞船与国际空间站的对接（这是太空活动中需要手动操控的关键步骤之一）。
当前，人工智能正广泛应用于疫情防控与复工复产，机器之心发起的「智能战疫联合行动」在所有参与机构的支持和努力下取得了显著的阶段性效果，两周内收录并完成百余项抗击疫情相关需求与人工智能解决方案的匹配对接。 为更加高效促进各方合作，进一步推动人工智能在抗击疫情和复工复产中的实际应用，机器之心最新上线「人工智能产业对接平台」和「智能战疫方案精选」，「平台」旨在帮助产业需求方对接最合适自身业务场景的解决方案和技术提供方，「精选」旨在通过针对应用场景与解决方案的全面剖析帮助产业需求方了解市场现状、辅助决策。
今天给大家带来的是Paul Beroza、James J. Crawford 于2022年10月发表在nature communications上的《Chemical space docking enables large-scale structure-based virtual screening to discover ROCK1 kinase inhibitors》。作者提出了一种结合了两个优点的虚拟筛选方法(1)它避免了对完整的库进行枚举(2)利用蛋白质结构信息，通过分子对接来评价产生的分子。作者应用这种方法从近10亿种商业可用化合物中鉴定ROCK1的抑制剂。在购买的69种化合物中，27种(39%)的Ki<10μM（Ki是抑制常数，值越小抑制强度越大）。这篇论文的对接方法比传统的对接方法快好几个数量级。
首先声明下，对接公众号的话需要自行注册公众号“订阅号” 对接失败的原因大多是域名变红导致！简单的测试方法就是把域名链接发给qq好友或是qq群里看看有没有变红，域名变红以后大概率不会对接成功的，请知悉。
今天给大家介绍的是墨尔本大学Douglas E.V.Pires课题组在Bioinformatics“Application Note”系列发表的工作“EasyVS: a user-friendly web-based tool for molecule library selection and structure-based virtual screening”。基于结构的虚拟筛选已广泛成功地应用于药物开发的早期阶段，有助于识别潜在的命中，并指导进一步的实验验证。分子对接是最广泛使用的虚拟筛选方法之一，它使用目标蛋白质的三维结构来预测小分子与感兴趣目标的主要结合模式。通过这种方式，对接可以用于评估一个大的分子库，并识别那些最有可能以期望的方式与目标相互作用的分子。这是识别初始命中的有力工具，大大减少了实验测试的化学空间，增加了筛选阳性化合物的比例。
本文介绍一篇来自浙江大学侯廷军教授、谢昌谕教授、潘培辰研究员和之江实验室陈广勇研究员团队联合发表的关于分子对接方法的论文。该文章提出了一种基于深度学习的分子对接模型，KarmaDock，可以快速且准确的预测蛋白配体结合构象及其结合强度。该方法通过混合密度函数学习蛋白配体间最优距离分布用于结合强度打分，并将其作为归纳偏置，利用融合自注意力机制的EGNN模型来迭代更新分子坐标从而预测蛋白配体间结合构象。KarmaDock跳过了传统分子对接软件的构象搜索阶段，极大提升了分子对接的速度（0.017 s/complex），适用于超大规模的虚拟筛选。
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