上一篇文章介绍了使用Resizer实现Expander简单的动画效果，运行效果也还好，不过只有展开/折叠而缺少了淡入/淡出的动画(毕竟Resizer模仿Expander只是附带的功能)。这篇继续Measure的话题，自定义了一个带有动画的ExtendedExpander。
问题描述 今天测试人员提了一个易用性的BUG，主要是说系统目前使用的树型控件不支持自动扩张列的宽度。其实客户那边已经对这个问题提了多次，不过由于对WPF只是入门级，所以一直都没改。这两天项目比
调节支持人类陈述性记忆的认知功能是神经科学的重大挑战之一，对各种神经精神、神经退行性和神经发育疾病具有重要意义。尽管最近在提高一系列记忆任务中的表现方面的成功尝试激增，但增强记忆的最佳方法和参数尚未确定。在更基本的层面上，如何在给定的大脑区域输送电流导致增强记忆处理仍然是难以捉摸的。从局部和远端神经群的生理效应出发，直接电刺激增强记忆编码、维持、巩固或回忆的机制直到现在才被解开。随着创新的神经技术的出现，可以同时记录和刺激人脑的颅内活动，研究刺激对记忆表现和潜在神经活动的急性和慢性影响成为可能。在这篇综述中，我们总结了各种侵入性刺激方法在调节记忆功能方面的作用。我们首先概述了在记忆增强的初步研究中所面临的挑战和吸取的教训。然后，电生理生物标志物被视为比行为结果更客观的刺激效果测量。最后，基于对神经活动记录的分析，我们将各种刺激方法分为连续调制和相位调制，分别采用开环和闭环进行响应性刺激。虽然闭环反应性刺激相对于经典开环方法的潜在优势尚不确定，但我们预计，正在进行的纵向研究和临床试验的新结果将阐明改善陈述性记忆的机制和最佳策略。基于长时间生物标志物分析的适应性刺激被认为是获得对记忆功能持久影响的未来方向。通过适应性刺激对脑内神经活动进行慢性跟踪和调节，为持续监测和治疗一系列大脑疾病中的记忆和认知缺陷开辟了诱人的新途径。利用机器学习工具和无线双向连接创建的大脑协处理器，可以将植入设备与智能手机和云计算无缝集成，从而实现对大数据量的实时自动分析，并根据行为状态的电生理生物标志物自适应调整电刺激。下一代用于高密度记录和刺激电生理活动的植入式设备，以及分布式脑机接口技术被认为是调节人类记忆和相关心理过程的未来选择。
最近在自定义Expander的样式，顺便看了看它的源码。 Expander控件是一个ContentControl，它通过IsExpanded属性或者通过点击Header中的ToggleButton控制内容展开或隐藏。UWP SDK中没提供这个控件，而是在UWP Community Toolkit中 提供 。它是个教科书式的入门级控件，代码简单，虽然仍然不尽如人意，但很适合用于学习如何自定义模版化控件。
作者 | David Morrison，Evan Sheng，David Morrison 译者 | 平川 策划 | Tina 本文最初发布于 Airbnb 技术博客。 运营 Airbnb 基础设施的一项重要工作是，确保我们的云开支随着需求自动增长和下降。我们的流量每天波动很大，为此，我们的云资源占用应该能够动态扩展。 为了实现这种扩展，Airbnb 利用了 Kubernetes 这个开源的容器编排系统。我们还利用了 OneTouch，一个建立在 Kubernetes 之上的服务配置界面，在之前的 文章 中
原文： Graph-powered Machine Learning at Google 作者： Sujith Ravi 译者： KK4SBB 责编：何永灿，关注人工智能，投稿请联系heyc@csdn.net或微信号289416419 近些年来，机器学习技术取得了巨大的进步，使得计算机系统能够解决复杂的现实问题。其中一项先进技术就是由Google研究院的Expander组开发的大规模、基于图的机器学习平台。基于图的机器学习是一款功能强大的工具，被广泛用于我们日常接触到的Google产品和功能，比如用于收
WPF控件是Windows Presentation Foundation（WPF）中的基本用户界面元素。它们是可视化对象，可以用来创建各种用户界面。WPF控件可以分为两类：原生控件和自定义控件。
近来机器学习突飞猛进使计算机系统能够解决现实世界中的复杂问题。其中之一便是谷歌的大规模、基于图的机器学习平台，这是由 Google Research 的 Expander 团队制作的。很多你日常使用的
定时从 cloud provider 获取 node group 以及 node group 下的 instance 信息，并刷新本地缓存
Gen4指的是PCIE Gen4和SAS Gen4。其中PCIE Gen4每个通道带宽可达2GB/s，x16接口总带宽可达32GB/s单向。而SAS Gen4的单个通道速率可达2.4GB/s，一个x4连接器端口总带宽可达9.6GB/s单向，接近一个100GE端口了，而成本却相比100G以太网低得多。
这篇文章介绍WPF UI元素的两步布局过程，并且通过Resizer控件介绍只使用Measure可以实现些什么内容。
最终简单的效果先这样吧;以后有时间的话,可以再去摸索一下更复杂的效果;编程不息、Bug不止、无Bug、无生活;改bug的冷静、编码的激情、完成后的喜悦、挖坑的激动 、填坑的兴奋;这也许就是屌丝程序员的乐趣吧;今天就到这里吧;希望自己有动力一步一步坚持下去;生命不息,代码不止;大家抽空可以看看今天分享的效果,有好的意见和想法,可以在留言板随意留言;我看到后会第一时间回复大家,多谢大家的一直默默的关注和支持!如果觉得不错,那就伸出您的小手点个赞并关注一下！
对于其中每一点，我们都需要用很长的篇幅来讲述其原理和实现，那么对我们后端开发者来说，要想把这些知识点都掌握并落实到业务系统里，难度是非常大的，不过我们可以依赖已经被大流量验证过的框架体系。go-zero 微服务框架就是为此而生。
WPF有一个灵活的UI框架，用户可以轻松地使用代码控制控件的外观。例设我需要一个控件在鼠标进入的时候背景变成蓝色，我可以用下面这段代码实现：
摘要：静息态功能磁共振成像(rsfMRI)揭示了受试者在不受任务约束的环境中，让他们的思维自由游走时的大脑动态。因此，休息的受试者在丰富的认知和感知状态(即正在进行的体验)空间中导航。这种持续的体验如何形成rsfMRI总结指标(例如，功能连接性)尚不清楚，但可能对受试者内部和之间的差异有独特的贡献。在这里，我们认为，要理解正在进行的体验在rsfMRI中的作用，需要获得这些体验的标准化的、时间分辨的、经过科学验证的第一人称描述。我们建议通过适合用于功能磁共振成像研究的内省方法获得这些描述的最佳实践。最后，我们总结了一套融合这两种数据类型的指南，以回答关于rsfMRI病因的紧迫问题。
代码下载地址：https://github.com/f641385712/feign-learning
feign-core-10.2.3-sources.jar!/feign/Contract.java
密集预测视觉任务，如语义分割、目标检测，是现代智能计算平台(如AR/VR设备)的关键技术。卷积神经网络的发展非常迅速，在密集预测任务方面有了显著的改进。除了传统的CNN外，近期的ViTs也已经吸引了研究者广泛的兴趣，并在视觉任务中显示出竞争性的性能。
系列参考： python︱写markdown一样写网页，代码快速生成web工具：streamlit介绍（一） python︱写markdown一样写网页，代码快速生成web工具：streamlit 重要组件介绍（二） python︱写markdown一样写网页，代码快速生成web工具：streamlit 展示组件（三） python︱写markdown一样写网页，代码快速生成web工具：streamlit lay-out布局（四） python︱写markdown一样写网页，代码快速生成web工具：streamlit 缓存（五） python︱写markdown一样写网页，代码快速生成web工具：streamlit 数据探索案例（六） streamlit + opencv/YOLOv3 快速构建自己的图像目标检测demo网页（七）
随着在 YouTube 上提交的大量新视频，很容易感到挑战并努力跟上我想看的一切。 我可以与我每天将视频添加到“稍后观看”列表中的经历联系起来，只是为了让列表变得越来越长，实际上并没有稍后再看。 现在，像 ChatGPT 或 LLaMA 这样的大型语言模型为这个长期问题提供了一个潜在的解决方案。
我们在用到ItemsControl时，有时会用到分组，如ListBox，ListView，DataGrid。WPF的ItemsControl可以实现分组，是依托于GroupStyle，以ListBox为例，他的分组效果图为：
《本文同步发布于“脑之说”微信公众号，欢迎搜索关注~~》 摘要：对神经科学的一个挑战是理解意志行为构建的有意识和无意识过程,研究者在大脑手术过程中研究了人类运动意识的神经基质。在第一项实验中，清醒的患者进行了一项自主的手部运动任务，并对他们的表现进行实时观察，同时不同的大脑区域被直流电刺激(DES)短暂地干扰。在第二项实验中，清醒患者回顾性报告DES后的运动表现。根据脑损伤后运动意识障碍的解剖-临床证据，选择运动前皮层(PMC)为靶区，主要体感皮层(S1)为控制区。在两个实验中，在PMC和S1上的DES都中断了运动执行，但只有PMC上的DES显著改变了患者的运动意识，使他们对运动停止失去意识。这些发现证实了PMC在人体运动意识的解剖学功能网络中是一个至关重要的节点。
HeaderedContentControl是WPF中就存在的控件，这个控件的功能很简单：提供Header和Content两个属性，在UI上创建两个ContentPresenter并分别绑定到Header和Content，让这两个ContentPresenter合体组成HeaderedContentControl。
神经和神经发育疾病是一个主要的公共卫生问题，迫切需要新的治疗方法。有效疗法的发展依赖于对行为产生过程中涉及的神经底物的精确定位。在清醒手术中进行的认知和神经监测中进行的直接电刺激(Direct electrical stimulation, DES)目前被认为是脑功能因果关系映射的金标准。然而，DES受限于刺激位点的局限性，阻碍了在网络水平上对人脑功能的真正整体探索。我们使用了来自612例胶质瘤患者的4137个DES点，并结合人类脑连接组数据——静息态功能MRI (n = 1000)和扩散加权成像(n = 284)——来提供针对12个不同行为域的因果宏观功能网络的多模态描述。为了探讨我们的程序的有效性，我们(i)比较了健康人群和临床人群的网络地形;(ii)测试了DES衍生网络的预测能力;(iii)量化结构连接与功能连接之间的耦合;(iv)建立一个多元模型，能够量化单个受试者偏离正常人群的情况。最后，我们通过测试DES衍生的功能网络在识别与术后语言障碍相关的关键神经调控靶点和神经底物方面的特异性和敏感性，探索了其转译潜能。与单独使用DES相比，DES和人类连接组数据的组合使全脑覆盖率平均增加了29.4倍。DES衍生的功能网络可以预测未来的刺激点(准确率为97.8%)，并得到皮层下刺激的解剖连接的有力支持。我们没有观察到患者和健康人群在组和单一受试者水平之间有任何显著的地形差异。在具体的临床应用中，我们发现DES衍生的功能网络在多个功能域与有效的神经调控靶点重叠，在使用不同刺激技术的颅内刺激点进行测试时显示出高度的特异性，并可有效地用于表征术后行为缺陷。DES与人类连接组的集成从根本上提高了DES或单独功能成像提供的功能映射的质量。DES衍生的功能网络可以可靠地预测未来的刺激点，与基础白质有很强的对应关系，可用于患者特异性的功能定位。可能的应用范围从精神病学和神经病学到神经心理学、神经外科和神经康复。
来源：Google blog 编译：马文 Cecilia 【新智元导读】谷歌宣布推出 TensorFlow Lite，这是 TensorFlow 的针对移动设备和嵌入式设备的轻量级解决方案。这个框架针对机器学习模型的低延迟推理进行了优化，重点是小内存占用和快速性能。利用TensorFlow Lite，即使在半监督的设置下，也可实现在手机端跨平台训练ML模型。 今年早些时候，谷歌推出了 Android Wear 2.0，这是“设备上”（on-device）机器学习技术用于智能通讯的第一款产品。这使得基于云的
AI科技评论按：谷歌近日发布了全新应用于可穿戴设备的Android Wear 2.0系统和相关设备，而这一批系统和设备，将具有一项新技能：运行谷歌全新的“设备端”机器学习技术。下面是对该项技术的介绍，原文载于Googleblog，由AI科技评论编译整理。 设备端的机器智能 为了打造会话理解和图像识别领域领先的技术，我们通常将多种先进的机器学习技术（比如深度神经网络和基于图的机器学习）结合起来使用。然而，以上提到的机器学习系统往往需要大量的计算能力和存储空间。可是，如果想要在不论是否连接到的云端的情况下，
题意如下 问题描述 目前在一个很大的平面房间里有 n 个无线路由器,每个无线路由器都固定在某个点上。任何两个无线路由器只要距离不超过 r 就能互相建立网络连接。 除此以外,另有 m 个可
DSL == Domain Specific Language 以贴近业务领域的方式,即以类自然语言的方式来构造软件,使得我们不用花费太多精力就能看懂代码所对应的业务含义 。 它是创建规则语言的一种方式，致力于解决我们的问题域 。 DSL相当于一个转换器,它能将某一领域内的术语转换成规则语言。
看了上一篇文章看了同事写的代码，我竟然开始默默的模仿了。。。的小伙伴，应该已经对使用参数解析器来完成第三方接口的统一验签有了清晰的认识。
OpenSSL 是一个强大的安全套接字层密码库，包括主要的密码算法、常用的密钥和证书封装管理功能及SSL协议，并提供丰富的应用程序供测试或其它目的使用。
一.概要 本文主要目的，希望通过分享解密方法引起相关人士对网络安全的重视。数据库安全绝不单只数据库本身的安全，和数据库所处的整个环境都有密切关系。 本文所说的破解oracle9i、oracle10g、oracle11g密码，特指通过对oracle数据库和客户端之间通讯包进行处理破解出oracle密码明文，这有别于对oracle数据库中存储的16位密码进行破解。截获网络信息往往比登入数据库找到密码密文更易操作、更难防范、隐秘性更高。 本文会说明oracle最常见的3个版本的具体算法，但是不会揭露算法内部细节。
Elasticsearch 社区有大量关于 Elasticsearch 错误和异常的问题。
什么是HTTPDNS？ HTTPDNS 基于 HTTP 协议向腾讯云的 DNS 服务器发送域名解析请求，替代了基于 DNS 协议向运营商 LocalDNS 发起解析请求的传统方式，可以避免 LocalDNS 造成的域名劫持和跨网访问问题，解决移动互联网服务中域名解析异常带来的困扰。更有效地保障APP、小程序使用正常，避免移动互联网中的劫持、跨网域名解析错误等问题。 📷 HTTPDNS的产品特性👇 全网域名解析 支持全网域名解析，包括腾讯云/DNSPod，任意第三方注册域名。 智能化调度 智能识别来源用户I
起初在写overmind时就有考虑到之后的扩展，不仅仅是作为SQL自动审核执行的平台，更希望能将其打造成一个数据库自动化运维的专业系统，SQL自动审核执行作为第一个功能被开发了出来。三个月的使用后overmind得到了大家的认可，并且切切实实帮助我们节约了时间，这也给予了我这个非专业开发、半吊子DBA莫大的鼓励和信心。
在工作中遇到的Des解密问题，第三方发来的数据需要我们进行des解密，但是解密的结果前几位始终是乱码。废了半天劲，终于找到了问题所在。
OpenSSL整个软件包大概可以分成三个主要的功能部分:密码算法库、SSL协议库以及应用程序，OpenSSL的目录结构自然也是围绕这三个功能部分进行规划的;
在今年的DTF（Dell EMC Technology Forum）上，Dell EMC的全新刀片服务器机箱系统PowerEdge MX7000亮相。刀片服务器系统相当于一个微型机柜，其中可以安放多种不同配置的服务器节点、存储JBOD、交换机、I/O卡，相当灵活。
设计模式就是软件开发过程中形成的套路，就如同你在玩lol中的“正方形打野”，“四一分推”，又或者篮球运动中的“二夹一”，“高位单打”一样，属于经验的总结。
WPF的Expander是显示内容视图控件，扩展区域的内容可以展开或折叠。ExpandDirection是设置扩展方向，FontSize设置字体大小，IsExpanded展示显示。在Expander中加入ScrollViewer来显示指定的滚动样式。
模拟分布式存储和计算环境的一种简单方法是将Virtualbox作为VM（“虚拟机”）的提供者，将Vagrant作为配置，启动和停止这些VM的前端脚本引擎。这篇文章的目标是构建一个集群虚拟设备，将Elasticsearch作为可由主机使用/控制的服务提供。可以从Github下载本文中使用的工件。
近期正在探索前端、后端、系统端各类常用组件与工具，对其一些常见的组件进行再次整理一下，形成标准化组件专题，后续该专题将包含各类语言中的一些常用组件。欢迎大家进行持续关注。
又到了金九时分，要收获一个满意的offer，免不了花心思好好准备。而参考别人的面经，可以让我们在备战秋招时提供不小的帮助。所谓知己知彼，百战不殆，知晓面试流程使得在面试时更有信心应对面试官，了解目标公司的题型来做相应的训练，能够有效地拔高自己的“瞬时技术水平”。
DES加密算法出自IBM的研究，后来被美国政府正式采用，之后开始广泛流传，但是近些年使用越来越少，因为DES使用56位密钥，以现代计算能力，很轻松即可被破解。虽然如此，在某些简单应用中，我们还是可以使用DES加密算法，本文简单讲解DES的JAVA实现。
因此，我们不仅仅可以用shell脚本，也可以用各种二进制工具来生成代码。值得一提的是，像Kubernetes这种重量级的项目，大量地应用了这种特性。后面我也会和大家分享在开发web项目中的应用。
昨天早上，6 点多一点就起来写代码了，前天晚上和朋友一起吃晚饭回来之后也搞到很晚，有时候想尽快把某些东西写完的时候确实是会这样。
本文介绍了Airbnb的集群扩缩容的演化历史，以及当前是如何通过Cluster Autoscaler 实现自定义扩展器的。最重要的经验就是Airbnb是如何一步步演化到当前架构的，其驱动因素又是什么。
Postfix是一个开源的邮件传输代理（MTA），用于路由和传送电子邮件。它是一个可靠、安全且高性能的邮件服务器软件，常用于搭建邮件系统的核心组件之一。
当Expander 的IsExpanded属性为“True” 时给控件设个尺寸（此处为高度），当为“False”时给控件设另外一个值。
前言 各位随意看 关注公众号，一起交流，微信搜一搜: 潜行前行 Commons BeanUtils 针对Bean的一个工具集。由于Bean往往是有一堆get和set组成，所以BeanUtils也是在此基础上进行一些包装。 一个比较常用的功能是Bean Copy，也就是copy bean的属性。如果做分层架构开发的话就会用到，比如从PO（Persistent Object）拷贝数据到VO（Value Object） Commons Codec 是编码和解码组件，提供常用的编码和解码方法，如DES、SHA1、M
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
