,以及是否有做出最优决策的思维模式,更甚是总结一套适合组织的决策思维模式,形成高质量的决策方法论,确保组织始终行走在正确的方向上,间接提高个人和部门的工作产出,为组织创造更多的效益。...----更新结束 《斯坦福商业决策课》中,有一段关于10/10/10决策原则的介绍,用于界定个人决策时由于我们看世界的观点和立场的局限性,产生的决策失误,特别是没有长远的考虑,所以针对每个决策的选择,判断接下来的...,试图解析什么是组织决策思维,以及多元文化和决策思维对组织内人员行动一致性的影响,并提出多元文化产生的失控之美:把组织切割到最小单元,通过赋能,让每个单元发挥最大潜力;构建组织的操作系统,基于系统,每个个体都能完成决策...:“如果当时我不这样选,是不是会有不一样的生活体验”,虽不至于后悔,但总归会感觉新奇;其实,那些或多或少会带来长期后果的选择,比方大学的选择、专业的选择,职业的选择,工作城市的选择,在哪里买房的选择,价值观的选择...,以及为人父母的选择,多少是下意识的决定,多少是经过推理,寻求专家帮助,慎重选择的结果,还是很值得商榷的;所以,在你人生关键路径方向的选择上面,不可小视,不可下意识地去做决定!
移动设备的屏幕对于用户体验至关重要。Android 9 Pie 中改进的 “自动调节亮度” 特性会自动将屏幕调整到您偏好的亮度级别,使您在任何光线条件下都能获得最佳体验。...△ 您的屏幕亮度会根据您周围的环境和使用情况自动调整。您也可以通过操作滑块来帮助自动调节亮度功能学习您的使用习惯。 启用后,Android 会自动选择适合用户当前环境光线的屏幕亮度。...这正是用户期望的自动化! 人对亮度感知的标度不是线性比例的,而是对数比例。这意味着当屏幕比周围环境更暗时,对屏幕亮度的调节会更加明显。...在测试该功能时,我们在一周后观察到几乎一半的测试用户都更少进行手动调节,且所有内测用户进行的滑块交互量减少了 10% 以上。...我们开发的这个模型是可更新的,在 Android 9 Pie 发布后还将根据实际使用情况进行调校。这意味着该模型的效果会不断提升。
基因组选择:(Genomic selection) 中文: 基因组选择利用覆盖全基因组的高密度SNP标记, 结合表型记录或系谱记录对个体育种值进行估计, 其假定这些标记中至少有一个标记与所有控制性状的QTL...参考群和候选群 参考群:(Reference population)候选群:(Candidate population) 中文: 基因组选择中, 参考群是指有基因型和表型信息的群体....根据参考群的数据进行建模, 预测只有基因型个体的表型值. 基因组选择的效率主要受参考群的大小, 规模以及和候选群的关系等因素的影响....中文: 基因组选择将群体分为参考群体和候选群体, 参考群体用于建模, 估算候选群体的育种值. 参考群有表型和基因型, 候选群只有基因型.
本文将总结需要考虑的相关因素,以便可以根据预算和特定的建模要求做出明智的选择。 为什么 GPU 比 CPU 更适合机器学习?...GPU选择的主要属性 选择一个够完成机器学习任务并且符合预算的GPU,基本上归结为四个主要因素的平衡: GPU有多少内存? GPU有多少个CUDA和/或张量核? 卡使用什么芯片架构?...这是因为它们是为机器/深度学习领域所需的计算而精确设计的。 但是这并不重要,因为CUDA内核已经足够快了。如果你能得到一张包含Tensor 核的卡,这是一个很好的加分点,只是不要太纠结于它。...K80的计算架构是3.7 (Kepler),CUDA 11起已经不支持(当前CUDA版本为11.7)。这意味着这张卡已经废了,所以它才卖的这么便宜。...(H100是A100的新版,目前无法评价) 但是我个人认为,我们还是选择消费者的高端游戏卡,因为如果你不差钱,你也不会看这篇文章,对吧。 选择建议 所以在最后我根据预算和需求提出一些建议。
默认情况下,列出您的分支机构只会显示您当地分支机构的名称。 添加“-a”标志将确保远程分支也包含在列表中。...使用该命令的示例如下 $ git diff 9.git 状态 ' git status '命令可以帮助显示索引中文件和工作目录中文件的状态。该命令将轻松列出未跟踪、修改和暂存的文件。...使用'git status'命令的例子如下 $ git status 10. git显示 此命令显示指定提交的元数据和内容更改。...日志 “ git log ”命令列出了项目中曾经发生的每一次提交,以查看随着时间的推移发生了什么变化,以及有关提交如何完成的其他一些信息。...为此,您要切换到的分支应该存在于您的本地系统中,并且在您进行切换之前应该提交或隐藏当前分支中的更改。您还可以使用此命令签出文件。
本文将总结需要考虑的相关因素,以便可以根据预算和特定的建模要求做出明智的选择。 为什么 GPU 比 CPU 更适合机器学习?...GPU选择的主要属性 选择一个够完成机器学习任务并且符合预算的GPU,基本上归结为四个主要因素的平衡: GPU有多少内存? GPU有多少个CUDA和/或张量核? 卡使用什么芯片架构?...这是因为它们是为机器/深度学习领域所需的计算而精确设计的。 但是这并不重要,因为CUDA内核已经足够快了。如果你能得到一张包含Tensor 核的卡,这是一个很好的加分点,只是不要太纠结于它。...K80的计算架构是3.7 (Kepler),CUDA 11起已经不支持(当前CUDA版本为11.7)。这意味着这张卡已经废了,所以它才卖的这么便宜。...(H100是A100的新版,目前无法评价) 但是我个人认为,我们还是选择消费者的高端游戏卡,因为如果你不差钱,你也不会看这篇文章,对吧 选择建议 所以在最后我根据预算和需求提出一些建议。
TreeView树状控件,在日常开发中我们会经常用到,但是我们在使用的过程中,想要点击某个节点触发某个过程方法;我们(哦不,是我自己)日常的做法,是使用节点点击事件(NodeMouseClick或者...AfterSelect)去根据节点名称Name或者节点Text逐一判断然后触发某个过程,不能把每个节点当作一个按钮来操作; 那么有没有一种方式,把节点当作按钮一样的,绑定一个独立的事件呢?...本人百度一圈都是用上面说到的方式;但是我今天要说的就是利用 TreeView的节点Node的Tag附件属性,把每个节点的事件绑定到对应的Node的Tag属性上;然后通过NodeMouseClick事件触发...,每个节点上的Tag绑定的事件;具体请看以下实现代码; ?...Process.Start("https://baidu.com") End Sub) End Sub 三、把事件委托绑定到节点Node的Tag
尽管Hadoop被设计为运行在行业标准的硬件上,提出一个理想的集群配置不想提供硬件规格列表那么简单。 选择硬件,为给定的负载在性能和经济性提供最佳平衡是需要测试和验证其有效性。...(比如,IO密集型工作负载的用户将会为每个核心主轴投资更多)。 在这个博客帖子中,你将会学到一些工作负载评估的原则和它在硬件选择中起着至关重要的作用。...为你的CDH(Cloudera distribution for Hadoop) Cluster选择硬件 选择机器配置类型的第一步就是理解你的运维团队已经在管理的硬件类型。...如果你希望Hadoop集群扩展到20台机器以上,那么我们推荐最初配置的集群应分布在两个机架,而且每个机架都有一个位于机架顶部的10G的以太网交 换。...整个集群的资源也是按各个Group进行划分,定义每个Group的最大并发任务数,Map slots与Reduce slots的使用上限。每个作业只能使用自己组的slots资源。
每个程序员应该阅读的10本经典书籍 书籍是知识和智慧的重要来源。但不幸的是,现在很多人已经不愿意看书了。程序员更是罕见地会去读书,最常见的依靠互联网搜索结果来找寻答案。...“一个煎蛋,承诺在两分钟内完成,但如果两分钟后还是没有准备好,那么客户有两种选择——等待或吃半熟品,软件客户也只能这样选择。” 不幸的是,一年又一年地过去,而我们总是在软件开发中犯着相同的错误。...《Head First Design Patterns》 看上去最不像技术的编程书籍!每个页面都包含涂鸦、图片以及其他一些吸引眼球的东西。...它将帮助你创建功能性的,优雅的,可重用的和灵活的软件。每个模式的优劣也被明确指出。大多数关于设计模式的书籍谈论的是如何实现模式,但这本书的作者同时还解释了为什么以及怎么样。...该作者将他的生活经验整理成整齐的,主题内容为Career、Marketing yourself、Learning、Productivity、Finances, Fitness和Spirit的短章。
在数据同步时提到以前的博客,在每个站点都会有创建触发器对于每个工作表,当运行CRUD。...触发器的任务就是对其进行操作sql声明拼接成一个字符串,并存储在表中synchro_tb_operate_log中,假设触发器运行出现异常,则将其异常信息保存在还有一个表中:SYNCHRO_DATA_EXCEP_LOG...,当中 synchro_tb_operate_log字段信息:主键ID、拼接的sql语句(当中包括主键ID和地区代码)、是否完毕同步(默觉得0未完毕)、创建时间 SYNCHRO_DATA_EXCEP_LOG...字段信息:主键ID、触发器异常名称、触发器异常信息、触发器异常出现的时间 以下是创建item_rec代码,也能够让我们来学习一下创建触发器相关的语法和知识: create or replace TRIGGER
2021-04-26:整型数组arr长度为n(3 <= n <= 10^4),最初每个数字是<=200的正数且满足如下条件: 1. arr0 <= arr1。2.arrn-1 <= arrn-2。...但是在arr有些数字丢失了,比如k位置的数字之前是正数, 丢失之后k位置的数字为0。 请你根据上述条件, 计算可能有多少种不同的arr可以满足以上条件。
1 在错误的分支中提交代码 我们首先提到这个问题是因为,当错误被及时发现并定位时,不会对我们造成重大影响。虽然我们在修复这个问题的时候会浪费一些时间。 在错误的分支中提交代码估计每个人都体验过一次。...5 认为你的代码不需要测试 “这段代码太小了,不会对整体代码造成什么影响。” 每个开发人员都贡献了少量代码,没有破坏任何主要内容。但是你添加的两行代码却造成了意料之外的中断。...由于缺乏对框架的全面了解,自己可能会重新造一个轮子来实现框架中已有的功能。 重复造轮子而没有使用框架中的已有功能,这非常浪费时间。 8 眼高手低,缺少训练 熟能生巧,每个人都知道这一点。...正如我所说的,继承并不总是不好的。但它不是你修复问题时的第一选择。 10 过于自信 许多开发者过于自信。当然,在一定程度上,拥有自信是一件很棒的事情。...这不是最好的办法,因为在某些情况下出现一些问题,让你措手不及 — 比如你确实选择了一个非最优的方案,甚至其他开发者觉得自己被忽视和贬低了。
/home 本文介绍了CSS(层叠样式表)的基本概念和作用,然后深入讨论了10个常用的CSS属性。...每个属性都有一个小节,解释了它的作用、语法和用法示例。 文章还包含了一些有关CSS开发的最佳实践建议,例如使用外部样式表、避免滥用!important规则和选择器的性能考虑等。...看看复选框和单选按钮的颜色是蓝色的,而不是默认(乏味的)灰色。 input{ accent-color: blue; } 就是这样。你可以使用选择器来使一些输入框变蓝色,一些变红色,一些变绿色。...Filter 我们可以使用CSS为图像添加惊人的滤镜效果。滤镜效果是我们在每个照片分享应用程序中都会看到的功能,现在让我们看看它们有多容易实现。...: 通过了解这10个新的CSS属性,可以使你的网站看起来非常专业。
表空间的选择,可以说是对表的日常管理以及访问性能有非常紧密的联系。 表空间是用来管理 MySQL 关系表的一种形式,有自己的磁盘文件。...923275 12M -rw-r----- 1 mysql mysql 12M 3月 18 10:42 ibdata1 这个文件就是 MySQL 的系统表空间文件,默认为 1 个,可以有多个,只需要在配置文件...对多张表的写入数据依然是顺序写,这就致使 MySQL 发布了单表空间来解决这两个问题。 二、单表空间 单表空间不同于系统表空间,每个表空间和表是一一对应的关系,每张表都有自己的表空间。...具体在磁盘上表现为后缀为 .ibd 的文件。...每个表空间可以包含一张或者多张表,也就是说通用表空间和表之间是一对多的关系。
年前看到了北京大学李程老师课题组的2023组会安排,时间为每两周的周一下午 3:00-5:00,每次 2 位同学主讲。...三维基因组及多组学技术开发 三维基因组构象捕获技术开发 基于深度学习的基因组学研究 早期胚胎的转录调控相关研究 内分泌衰老的单细胞转录组研究 细胞力学因素与染色质结构的关系 结直肠癌多组学及染色质结构研究...看到这里,我想起来了一个讨论,就是科研课题组的组会是选择最新文献还是专题文献好?...据我所知,绝大部分课题组都是组员们挑选最近一个月或者半年内的比较新的CNS及其子刊水平的文献进行交流,当然了,也会是围绕着课题组的研究方向,但是并不会细化到如此多的专题。...基于对癌症基因组中非整倍体变异频繁出现的原因和后果的研究兴趣和基础,李程研究组在2014年开始将研究重心聚焦在癌症三维基因组学领域,通过自主建立的Hi-C实验和分析流程,首先研究多发性骨髓瘤细胞中非整倍体变异对三维基因组和表达谱的影响
在 Docker 中高效部署 Python 应用程序始于一个看似不起眼但至关重要的步骤:选择正确的 Python 镜像。...先来感受一下 docker 官方给的 Python 镜像: 非常多的标签可供选择,该选择哪一个使用呢?请看下文。 先确定需求 选择正确 Python 镜像的第一步是了解项目的具体需求。...如果你只考虑选择镜像大小比较小的镜像,则可以从 slim 和 alpine 这样的标签选择。 典型用例:标准变体在功能和大小之间提供了一个良好的平衡,适用于需要平衡的情况。...性能和兼容性 基准测试性能:根据基础镜像的不同,性能可能有所不同。进行一些测试,看看哪个镜像为您提供了最佳的速度和资源使用平衡。...因此选择合适的镜像就非常重要,会影响从部署速度到应用程序安全的各个方面。记住,今天的最佳选择可能不是明天的最佳选择,如果本文对你有帮助,欢迎点赞、关注、转发。
我们将 α 设置为网络中每个神经元的参数。因此,α的最优值从网络中学习。...softmax 函数计算一个事件(类)在 K 个不同事件(类)上的概率值。它计算每个类别的概率值。所有概率的总和为 1,这意味着所有事件(类)都是互斥的。...10、Swish 主要特点: 该函数是通过将 sigmoid 函数乘以输入 z 构成的。 这是一个非线性函数。 该图与 ReLU 激活函数的图非常相似。 曲线比 ReLU 激活函数更平滑。...选择正确的激活函数可以被认为是一种超参数调整,通过理解问题定义并考虑模型的性能和损失函数的收敛性来手动选择激活函数。这里总结了上面讨论的不同激活函数的使用场景。...在多标签分类问题中,我们使用 sigmoid 激活函数,为每个类输出一个概率值。 隐藏层中使用非线性激活函数,通过考虑模型的性能或损失函数的收敛性来做出选择。
隔壁科室,一年13篇的产出(忽略影响因子),吓呆了许多实验室的PI。...以国人的学习能力,可用的芯片数据一定会越来越少,别人挖完了,再分析,发文章被Accepted的几率也会降低。...学会了挖数据没数据了怎么办 用文章现成的表格去挖掘很难说服审稿人的,错过了数据挖掘套路发文章的我们该怎样做呢?其实数据的获得还有一个更重要的渠道就是二代测序结果。...很多高级文章比如CNS中有一类是Resource的文章,他们也会被要求上传原始数据。对于这些数据得的挖掘,由于受到计算机及操作者的能力和网速等条件的限制,很少被人挖掘再分析。...本教程就是跟大家一起去挖掘二代测序结果的数据,从你什么也不会开始,到最后得到Figure。其实关键节点在于怎样获取二代测序的数据,得到了数据框结合其他平台的挖掘教程,为大家发高效发文章加油!
点击上方蓝色“程序猿DD”,选择“设为星标” 回复“资源”获取独家整理的学习资料! 来源:民工哥技术之路 今天列出一些最常用、最受欢迎的Linux发行版来学习黑客和渗透测试! 1....它带有来自安全和取证各个领域的大量渗透测试工具。现在,它遵循滚动发布模型,这意味着您集合中的每个工具将始终保持最新状态。 它是目前最先进的渗透测试平台,可支持各种设备和硬件平台。...这款操作系统以Debian为基础,且由Frozenbox网络公司负责开发。 下载地址:http://www.parrotsec.org/download.fx 7....下载地址:http://www.pentoo.ch/download/ 10. Cyborg Hawk CyborgLinux是目前世界上最先进的渗透测试发行版。...作为当前最先进、最强大且最为美观的Linux渗透测试发行版,CyborgHawk为白帽黑客及网络安全专家提供大量值得收藏的终极工具组合。
每个程序员都该知道的10大编程格言(Kevin Pang): 编程格言1:无风不起浪 (There is no smoke without fire) 编程格言2:预防为主,治疗为辅(An ounce...Silence is construed as approval) 编程格言9:双鸟在林不如一鸟在手(A bird in the hand is worth two in the bush) 编程格言10...一定要摒弃这种想法,按我们所知道的去做,即使那不是最完美的解决方法。 坚持自己所知很简单,不过从长远的角度讲,选择一个适合这项工作的工具要容易得多。否则,就会与你的职业生涯格格不入。..."破窗理论"与"变成惯性理论"有着宏观的联系。 编程社区就好像一个现实社区。每个作品都是一个开发者的缩影。糟糕的代码发布的越多,就越容易反映现状。...balance is critical to enhancing as well as maintaining your application in a timely manner. 10
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