这段时间刚好一些准大学生们也开始陆陆续续的收到录取通知书了，即将进入大学，步入新的人生阶段。
1.Needs 最重要的是需求，有一个什么样的目标 2.Values 达到这个目标，能带来什么价值 3.Principles 为了得到这样的价值，应该遵循什么原则 4.Practices 基于这些原则，有哪些最佳实践 5.Tools 实现最佳实践，有什么工具
这次又接触了一下代谢组学数据，看的文章是 Cell. 2019 May 2;177(4):
今天是8月20号，星期天，今天晚上的先行者课程，是reactJs的学生管理系统，就是一个单页的增删改查的小应用。因为时间的关系，只讲完了第一部分“增加学生”。 我觉得每周一次的进度有点慢，我想从下周开
提前预警：本文适合Java新手阅读(老手可在评论区给下建议)，希望大家看完能有所收获。
学好C可能不会让你找到个好工作，不知道你们用的是什么书，如果是清华大学的那本就直接丢垃圾桶吧。图书馆负一层的好书（ps:我们学校的计算机书都在负一层，看的人少。。）多得是，还有C语言作者写的，首选国外的书，然后是国内的。C的重要就是指针+数据结构。有一本不错的书，如《C和指针》及《C专家编程》。不过，如果不是搞嵌入式的话，C可能会用得很少，多数都是Java的面向对象。图书馆有很多，很不错的书。。这是我们学校的一个不算是优点的优点，我不知道你们系的老师怎样，但是请相信多数情况下只有混得不好的才来当老师（ps:很一般的二本院校）。只是少部分老师也很优秀，至少在我们专业中——电子信息工程是这样的。在我们专业领域，C才是神器相比于汇编语言，只是这个时代汇编语言用于提升运行效率显得有点。。。
写代码的时候，你爱听歌吗？我以前爱听，后来不爱听了。爱听歌的那段时候，我基本上是在切页面，那个时候做页面就是Html 和 css，写的熟练的很，做起来都不用走脑子，就是眼睛和手就把活干了，脑子在忙其它的事情。但后来我不爱在写代码的时候听歌了。因为我开始写js，感觉听歌会分神，我开始需要安静，这样能让我静下心来仔细思考眼下的工作。 现在实体经济不太ok，许多人就把目光盯在了it互联网，这其中的焦点工种就是程序员，其中就包括入门相对简单的web前端开发。但再简单，它也是程序员的一个分枝呀，虽然肯下功夫学应该能学
我们首先要探讨一个问题——为什么要使用框架。 它的好处是什么？有哪些优势？对个人或公司运营有哪些帮助？
本研究通过系统分析不同严重程度的COVID-19相关血浆变化脂质组学和代谢组学，并结合差分相关网络分析，发现血浆代谢物组可有效区分COVID-19患者和健康对照者（AUC = 0.975）。血浆中GM3s与COVID-19患者的CD4 + T细胞数量呈负相关，而富含GM3的外泌体与疾病严重程度呈正相关。这些观察结果表明，富含GM3的外泌体可能参与与COVID-19进展相关的致病过程。
PS：如果你的转录组实验分析报告没有这三张图，就把我们生信技能树的这篇教程甩在他脸上，让他瞧瞧，学习下转录组数据分析。
萧箫 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 堪称年度“设计春晚”的Adobe Max 2020，正式开幕。 会议在美国时间20号-22号举行，第一天主要介绍了各项软件的更新。 这次最大的亮点，还要属Photoshop 2021。 △相比于PS 2020，图标少了个框 PS 2021中，新增的功能“神经滤镜” （Neural Filters）令人惊艳，将近期有意思的CV（计算机视觉）技术都收入其中。 “神经滤镜”功能，用法简单如美图秀秀，效果却比肩设计作品，一起来看看。 神经滤镜亮相，
AR 禁毒车亮相新加坡街头 最近，新加坡城市街头出现了一辆特殊的用于宣传禁毒教育的公交车——Drug Buster Academy Bus，当游客进入这辆特殊的禁毒车内部，可以进行面部扫描。通过数字
按照某个SAP猎头的安排，笔者今天应约参加一个基于TEAMS工具的电话面试。整个面试全程英语面试，共计52分钟。面试结束后，笔者凭借记忆，记录了面试官问过的那些问题，算是做一个回顾。
#玩转大数据#新的一年应该拥有新的开端以及新的计划目标，也标志着新的希望。一个数据科学家在年尾做了一个如何成长为顶级数据分析师和数据挖掘师的计划。根据发展阶段的不同，我在此给大家分享一些每个数据科学家
（VRPinea 11月8日讯）今日重点新闻：eMagin推出全球最亮全彩Micro OLED显示器，其亮度高达10000尼特；印尼VR开发商Shinta VR获得A轮融资，新资金将用来招聘人才，以及进一步开发其VR平台；德国初创公司rooom旗下的eventCloud平台为今年的AWE博览会提供了虚拟会议和展览平台。
我们之前介绍了Docker学习的基本方法和原理，以及基础三大件：镜像、容器、仓库。还有Dockerfile和数据卷等等，如果你对前面的内容还不了解，可以进行再次回顾。
一直以来，IT行业对技术的高要求让人们把这个行业标签为男生专属，近些年随着互联网科技的发展与普及，很多女孩子发现原来IT技术没有自己想象中难，而且还可以毕业拿高薪掌控自己的人生。女孩儿可以学IT而且很适合学IT，她们比男生更细心、有耐心，尤其思维的创新与关注细节的特质，让她们在IT领域的优势甚至超过男孩。
我在生信技能树的教程：《你确定你的差异基因找对了吗？》提到过，必须要对你的转录水平的全局表达矩阵做好质量控制，最好是看到标准3张图：
但是就在刚才给一位网友发qt源码包时，突然又聊到了这个嵌入式学习路线的问题，所以这篇文章我会分享一些免费的资源学习以及学习路线：
今天斗胆来谈谈这个“死亡命题”：学 C++ 还是 Java？这是 2022 年 8 月份一位球友提的问题，我一直没敢在公众号上同步，是因为我怕这种话题引起唇枪舌剑，C++ 党肯定会说学 C++，Java 党肯定会说学 Java 好，而我明显是一个 Java 党。
近几年来，UI设计绝对是设计行业中的瞩目之星，无论在PC端、移动端还是游戏上都是大放异彩。越来越多的年轻人选择UI设计这个行业，然而刚踏入这行的设计新人对未来还是很迷茫。下面总结了新人最常问的8个问题：
#玩转大数据#12点的钟声敲响后，意味着已经跨过2015，进入2016了。新的一年应该拥有新的开端以及新的计划目标，也标志着新的希望。一个数据科学家在年尾做了一个如何成长为顶级数据分析师和数据挖掘师的计划。根据发展阶段的不同，我在此给大家分享一些每个数据科学家都应该做的新年计划。可能这个计划会相对宽泛，大家可以根据自己的需求去调整和补充。 一名数据科学家的新年计划 根据数据科学家一生的三个发展阶段，我将这些计划做了分类。大家可以自己判断哪些计划适合自己并按照计划行动起来。如果你已经成功地完成了现有阶段的
•IC50 (half maximal inhibitory concentration)最大半抑制浓度,可以用来衡量药物诱导凋亡的能力，即诱导能力越强，该数值越低;
本教材通过 TUNEL 法检测细胞凋亡， TUNEL，为原位末端转移酶标记技术。 其原理是：先增加细胞膜通透性，让 rTDT 和荧光素生物素标记的 dUTP 进入细胞内，在脱氧核糖核苷酸末端转移酶的辅助下将脱氧核糖核苷酸和荧光素等形成 的衍生物标记到 DNA 的 3’ 末端，从而可进行凋亡细胞的检测。最终通过计数 每张切片上不同视野中 TUNEL 阳性细胞的比例来判断细胞凋亡发生情况。
1、请各位每天拿出30分钟时间，学习1节课程。任何知识技能的学习都需要连续的重复，才能巩固学习的效果。
PS：高考是这个世界上相对来说最公平的一个竞争手段了，加入编程之后，寒门再难出贵子！
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今天这篇文章我就来唠唠，为什么前端开发者要一定要学习monaco-editor这个项目，之所以要写这篇文章，是想和读者们讨论一下，monaco-editor的在编辑器中的地位，以及学会它能够对前端又那些好处，此外也想表达一些自己对这方面的思考，技术投资。虽然一个技术你暂时用不到，但掌握它之后，你会拥有更多的机会。至于有哪些机会，自己体会吧。不可量数。
毫无疑问，处理数据的首要条件是理解数据从产生，对应到我们这个系列，也就是了解三维基因组的背景知识，如下：
6:30 起床洗漱 7:30 早餐 8:00 背英语单词 9:30 健身，简单运动 12:00 美味午饭 14:00 饭后午休/朋友谈心 16:00 看部电影/学计算机编程 18:00 舒心晚餐 20:00 读书 22:00 睡觉
ps: 学件由南京大学周志华教授提出，运维学件由腾讯 CSIG 赵建春先生提出并率先开源，云计算开源产业联盟和高效运维社区荣誉共同推广。 Metis 这个名字取自希腊神话中的智慧女神墨提斯（Metis），它是一系列智能运维的应用实践集合。腾讯织云 Metis 团队通过开源项目 Metis 打造智能运维的学件平台。 Metis 智能运维平台是在腾讯内部海量业务数据的基础上建设起来的，织云 Metis 团队基于腾讯已有的运维数据，在运维质量、效率、成本三个方面落地了众多智能运维实践。逐步构建智能化运维场景。
包括cd touch cp mv rm ls，find，切换目录，创建，复制，移动，删除，查看，查找等等
摘要：有证据表明，在特定领域的认知存在性别差异，女性通常在言语记忆方面表现出优势，而男性往往在空间记忆方面表现得更好。大脑连通性的性别差异得到了充分的记录，可能为这些差异提供了见解。在这项研究中，我们研究了来自英国生物银行的大型健康样本的认知和结构协方差的性别差异，作为形态测量连通性的指标。正如预测的那样，女性表现出更好的言语记忆，而男性表现出空间记忆优势。女性也表现出更快的处理速度，在执行功能上没有观察到性别差异。相对于女性，男性表现出更高的整体效率，以及更高的两个半球的区域协方差。这些发现有助于更好地理解生物性别和认知差异如何与图形论方法衍生的形态测量连通性相关。
我最近遇到微信授权认证回调的一个坑，本地测试的时候，我是用的内网穿透+端口，一切ok。等我配置公众号平台时，才发现微信那边只支持80端口，公司项目80端口已经被占用，我只能用其他端口，尼玛，微信这是个坑啊，然后想到了nginx代理，记录一下我遇到的一些问题，也感谢网上的文章
我虽不是经济学专业，但是翻开任何一本经济学的教材，或者直接翻开wikipedia的economics条目，都会看到物以稀为贵这条铁律。人才作为资源的一种，也是同样的道理。而稀缺性，换种说法也可以叫做不
量子位智库 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 这个赛道火到全球大厂都想插一脚，却从未诞生一家真正意义上的公司。 它就是计算生物。 谷歌Meta英伟达百度阿里，还有比比皆是的初创企业，都屡屡传出最新前沿进展。 作为工具类学科，很难想象会在诞生近30年之后迎来如此盛况。 如今在AI激活、数据驱动下，计算生物已经来到大规模应用前夜。它将如何落地？发展到什么阶段？国内外差距到底有多大？ 量子位智库做了个全球体系化梳理写下《计算生物学深度产业报告》，并整理出七个问答速览整个行业全貌。 1、计算生物学究
给你一张黑白图片，你如何把它转换成对应的彩色图片；给你一张白天的景色图片，你如何把他转换成对应的黑色图片；再比如给你一张PS过后的美女图片，你如何把它还原到PS效果之前？这些问题都属于图片转图片问题。如何去解决，对于不同问题我们可能又不同方法。比如深入挖掘里面的规律，找到一种图片到图片的对应关系，然后把这个关系用到新的图上，完成任务。可是，正如我们所见，不同的任务规律不尽相同，要通过找规律这种方法恐怕不能做到通吃。于是我们会想，有没有一种技术，可以做到多种图到图之间转换问题呢？答案是有的，请跟随我的介绍来了解这种神秘技术吧。
2016年，来自夏威夷大学马诺阿分校天文研究所的天文学家们曾经发布了一份包含30亿个天体的目录，其中包括恒星、星系和类星体(超大质量黑洞的活跃核心)。
本文为 AI 研习社编译的技术博客，原标题 ： The Data Science Behind Natural Language Processing 作者 | John Thuma 翻译 | luyao777 校对 | Pita 审核 | 酱番梨 整理 | 立鱼王 原文链接： https://medium.com/dataseries/the-data-science-behind-natural-language-processing-69d6df06a1f
首先，跟各位说声抱歉，由于最近关注我的同学越来越多（不管是在校生、应届生、实习生，还是已经工作的同学），私信我的朋友也逐渐变得多了起来，一天下来，微信未读列表里能有十几个是来咨询土哥问题的，有的留言由于一些原因，没能及时回复，在这里土哥说声抱歉，还望见谅。
回想起安全这条路，真是跌宕起伏。而在14-15年的时候，也就是我这安全之路开始的时候。
现在，抠图已经不再是专业设计师才会的技能，其应用的技术图像分割也不是一个新课题了，很早之前就有很多研究成果出现，按照是否使用深度学习的方法可分成传统方法（Blue Screen Matting、Poisson Matting、Bayes Matting、Closed form Matting 与 KNN Matting 等）和基于深度学习的方法（CNN、FCN 和 UNet）等，而深度学习方法的发展也大大提高了抠图的精度。
PS:放心学你的计算机吧，先不说码农未来几十年市场需求不会少，信息化的社会你不愁找工作的，
许久不见，最近公众号多了很多在校的师弟师妹们。有很多同学都加了我微信问了一些诸如 [如何自学 Java ]的问题，我都一一解答了，这是大家对我的信任，我非常感谢。你们知道我现在的职业是 java web 开发，可你们你们不知道的是我在这个份职业之前做的是 Android 开发，一年前通过自学才转过来 java 岗位。下面就跟你们聊聊我的自学经验以及一些建议，希望能帮助到大家。
PS: 国内这种公司还是很多的，他们致力于帮助互联网企业来使用docker。让企业不管是传统服务，还是微服务，都可以享受到docker带来的遍历。他们的方案基本都是安排基础服务框架做二次开发，并在实施过程中，增加生产环境必备的一些功能，一般都会有一个漂亮的UI，日志，监控，报警，配置管理等功能，他们面对的客户：没有技术能力生产级别的paas平台，还有对上云有迫切的需求，虽然有技术，但是没有资源的公司。
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2007年，第一台iPhone面世，当时AT&T是独家运营商，锁网。只有用这个公司的网络才能用爱疯。
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