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命名空间介绍之二：API

命名空间将全局系统资源包装在一个抽象中，使得命名空间中的进程认为它们拥有独立的资源实例。命名空间可用于多种目的，最重要的是实现容器，一种轻量级虚拟化技术。...本系列的第二篇文章将看一下命名空间的一些细节和 API。本系列中的第一篇文章对命名空间进行了总览。本文将看一下命名空间的 API 中的一些细节，并在一些例子中展示运行中的 API。...命名空间 API 包含三个系统调用：clone()，unshare() 和 setns()，和一些 /proc 文件。...结束语 本文中查看了一些命名空间 API 中的基本部分，以及它们是如何一起使用的。...接下来的文章中将看一些命名空间中的更深部分，尤其是 PID 和用户命名空间；用户命名空间为应用程序提供了一系列新的可能性，可以使用以前仅限于特权应用程序的内核接口。

1.8K10

Facebook推出用于android数据加密的开源API

，Facebook把它使用的用于数据加密的API开源了，的确是一件不错的事情。...正文 现如今很多的智能手机，都支持把应用安装到SD卡中，这会帮用户节省很多空间，但是许多黑客也会利用这一点窃取用户的隐私。...一般情况下，应用都有SD卡的读写权限，当然他也可以读取到其他应用，存储在SD卡上的数据。这意味着如果你安装了恶意的应用，他就可以轻易的获取SD卡上的所有数据。...当然，为了数据的安全，可以给SD卡上的数据加密，但这多多少少会影响到手机的性能。...不过，facebook开放了一个名叫，“Conceal”的安全工具的源代码，它提供了密码学的Java API接口，这些简单易用的接口可以让应用程序以最优的方式加密数据， Conceal专门为速度设计

1.6K90
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    用于探索和测试API的开源IDE工具-Bruno

    本文将介绍另一款全新且创新的 API 测试工具 - Bruno，从功能与使用上也不会输给 Postman 的。 2、简介 Bruno 是一款开源的 IDE 工具，用于探索和测试 API。...Bruno 是一款全新且创新的 API 客户端，旨在颠覆 Postman 等其他类似工具。...Bruno 可直接在你的电脑文件夹中存储 API 信息，使用纯文本标记语言 Bru 来保存有关 API 的信息。...你可以使用 Git 或选择其他任何版本控制系统来对这些 API 信息进行版本控制和协作。 Bruno 仅限离线使用，不支持云同步功能，从而重视你的数据隐私，并认为它应该留在你的设备上。...使用命令行执行API集合，导航到所在的目录，然后运行，并输出API测试结果。 bru run --output results.json 执行结果。

    1.4K10

    空间组学 | Nat.Biotech | 协方差环境定义了用于空间推断的细胞微环境

    ENVI 包含两个解码器：一个用于在空间模态中推断基因表达，另一个用于将空间信息投射到单细胞数据上。...ENVI 还可以用于将有价值的空间信息投射到分离的 scRNA-seq 数据上，并能够捕捉大而复杂的组织区域沿空间轴的连续变化。...与仅建模两种模式中均测量的基因的其他用于空间推断的 CVAE 不同，ENVI 明确建模全基因组范围内的空间信息和基因表达。...Para_02 ENVI架构包括一个用于空间和单细胞基因组数据的单一编码器以及两个解码网络：一个用于完整的转录组，另一个用于提供空间背景的COVET矩阵。...此外，ENVI 包含两个解码器：一个用于表达，其中包括从 scRNA-seq 数据中学习基因表达的额外神经元；另一个用于预测空间背景。

    36410

    提供数据代码，基于空间信息的基因表达用于预测疾病结果

    我们使用了数据的重复随机分割，其中75%（n=46）用于训练，25%（n=15）用于验证。...Discussion Para_01 在这项研究中，我们基于五种生物标志物（SPON2、ZFP36L2、ZFP36、VIM 和 HLA-DRB1）的空间表达模式开发了 TIMES 评分系统，用于预测肝细胞癌...Identification of distinct spatial patterns of gene expressions for HCC recurrence prediction 用于HCC复发预测的不同空间表达模式的识别...我们随机选择了75%的样本用于模型训练（来自46名患者的切片测量），并将剩余的25%保留用于验证（来自15名患者的切片测量）。...用于流式细胞术分析的抗体的具体信息可以在补充表25中找到。

    55010

    多波段VAE：用于持续学习中知识整合的潜在空间对齐

    ，该方法通过重新调整变分自动编码器的潜在空间。...最近的生成性持续学习工作解决了这个问题，并试图从新数据中学习而不忘记以前的知识。然而，这些方法通常侧重于人工场景，其中示例在随后的数据部分之间几乎没有相似性，这在持续学习的实际应用中是不现实的假设。...在这项工作中，作者确定了这一局限性，并将生成性持续学习的目标定位为知识积累任务。作者通过不断调整新数据的潜在表示来解决这个问题，作者称之为附加潜在空间中的频带，其中示例的编码与源任务无关。...此外，作者还介绍了一种控制遗忘过去数据的方法，该方法简化了这一过程。...在标准的持续学习基准之上，作者提出了一个新的具有挑战性的知识整合场景，并表明所提出的方法在所有实验和额外的实际评估中表现出了两倍于最先进的水平。

    50720

    Methods | 用于单细胞与空间组学的基础模型

    Nicheformer 不仅在细胞类型注释、组织定位、扰动响应预测、空间重建等任务中取得最优性能，还能够解释细胞生态位的空间组织规律和跨物种的系统相似性。...方法 Nicheformer 基于 多层Transformer架构，结合 图神经网络（GNN）与多模态注意力机制，以构建跨单细胞与空间层级的统一表征空间。...模型输出的生态位嵌入空间显示出高层次的结构聚类，不同细胞群在空间上形成生理意义的功能分区。...嵌入空间中物种间的生态位关系表明，模型学习到进化保守的细胞功能语义。...模型还可通过条件生成探索特定扰动下的空间重构过程。 图6｜Nicheformer 的生成与多模态补全能力 讨论 Nicheformer 的提出标志着基础模型在单细胞与空间组学领域的全面落地。

    27910

    matlab--------矩阵重构，重新排列的相关函数说明

    我们可以简写reshape(A,3,[]),或者reshape(A,[],4). sort函数：对向量，矩阵排序 默认从小到大，加上descend后变成从大到小进行排列 我们也可以让该函数有2个返回值，第一个是重新排列的...，第二个是原来的顺序中所对应的索引。...函数：这个函数的理论难以理解，老师引入了一个具体的案例，即一个班级中不同学生的4门成绩所组成的一个矩阵....他们的成绩组成了一个6行4列的矩阵，如果用sort函数进行排列，就会使得每列/每行都按照升序排列，这样就会导致每个人的成绩无法一一对应，而sortrows函数的强大之处就在于它可以让排列后的成绩仍然是一一对应的...特此声明：sort函数的第二项表示维度，1表示列，2表示行；但是sortrows函数的第二列表示的是column,即第几列，具体是由矩阵的列数决定的。

    49210

    技术应用｜用于 REST API 开发和测试的 10 大工具

    前言用于 REST API 开发和测试的 10 大工具这些工具将在基于 REST 的项目（如设计、开发、测试和文档）的每个阶段为您提供帮助。...Swagger简介：Swagger是一个规范和完整的框架，用于生成、描述、调用和可视化RESTful风格的Web服务。它的目标是使客户端和文件系统作为服务器以同样的速度来更新。...JMeter （最常用）简介：JMeter是Apache公司使用Java平台开发的一款开源的负载和性能测试工具，它可用于对静态的和动态的资源进行性能测试。...JMeter可以用于对服务器、网络或对象模拟繁重的负载来测试他们的强度或分析不同压力类型下的整体性能。官网：https://jmeter.apache.org/8....Apiary简介：Apiary是一个用于创建、描述、测试、文档化和托管RESTful Web服务的协作平台。

    2.4K00

    用于浏览器中视频渲染的时间管理 API

    我们的 API 我们的方案设计了一个上下文提供者（Time Context Provider），这个组件包括了任何需要访问时间的组件，并且有两个核心状态。...由于 API 的设置问题，任何使用此链接的组件都会接受当前时间值。但是当前时间值每帧都会更改，这样导致几乎画布上的所有组件每一帧都会被重新渲染。...useTimeSelector 这个函数非常简单，它用于当前时间改变时来触发副作用。...应用和总结 应用 逐帧渲染：现在的工作方式是在浏览器中打开画布，播放它，并且屏幕录制页面。但是会面临速度和帧率问题。但是利用我们的时间 API 可以逐帧推进时间，实现逐帧渲染。...充分利用用于构建 UI 的库，但不能过度使用，并且把经常运行的计算留在昂贵的渲染周期之外。

    3.1K10

    ECCV 2020 | SADNet：用于单图像去噪的空间自适应网络

    https://github.com/JimmyChame/SADNet Title：Spatial-Adaptive Network for Single ImageDenoising(SADNet)：用于单张图像去噪的空间自适应网络...为了适应空间纹理和边缘的变化，设计了一个残差空间自适应块(residual spatial-adaptive block)。...通过从粗到细的噪声去除，得到高质量的noise-free image。该方法可以用于synthetic noisy image和real-world noisy image的去噪。 1....随着深度学习的兴起，CNN被广泛应用于Denoising而且取得了不错的效果。 早期工作中大多假设噪声是独立且均匀分布的，加性高斯白噪声常被用于建模生成噪声图像。...Deformable convolution可以改变卷积核的形状，它首先为每个位置学习一个偏移图(offset map)然后将所得偏移图应用于特征图，对相应特征进行重采样来进行加权。

    2.6K31

    HyperAid:用于树拟合和层次聚类的双曲空间去噪

    ，用树形度量拟合距离的问题在理论计算机科学和机器学习界都得到了极大的关注。...尽管存在几种可证明的精确算法，用于对本质上服从树形度量约束的数据进行树形度量拟合，但对于如何对结构与树形有适度（或大幅）差异的数据进行最佳的树形度量拟合，人们所知甚少。...对于这种有噪声的数据，大多数可用的算法表现不佳，并且经常在代表树中产生负的边缘权重。此外，目前还不知道如何选择最合适的近似目标进行噪声拟合。...作者的贡献如下：首先，作者提出了一种在双曲空间中进行树度量去噪的新方法（HyperAid），当以Gromov的δ双曲性来评价时，该方法将原始数据转化为更像树的数据。...第三，作者将HyperAid与强制非负边权的方案集成在一起。

    48220

    减小和重新排列数组后的最大元素

    任意相邻两个元素的差的绝对值 小于等于 1 ，也就是说，对于任意的 1 的绝对值。 你可以执行以下 2 种操作任意次： 减小 arr 中任意元素的值，使其变为一个 更小的正整数 。 重新排列 arr 中的元素，你可以以任意顺序重新排列。...请你返回执行以上操作后，在满足前文所述的条件下，arr 中可能的 最大值 。...示例 1： 输入：arr = [2,2,1,2,1] 输出：2 解释： 我们可以重新排列 arr 得到 [1,2,2,2,1] ，该数组满足所有条件。 arr 中最大元素为 2 。...示例 2： 输入：arr = [100,1,1000] 输出：3 解释： 一个可行的方案如下： 1. 重新排列 arr 得到 [1,100,1000] 。 2. 将第二个元素减小为 2 。 3.

    64410

    知识积累---Graph Fourier transform用于复杂器官的空间组学表征和分析

    空间图傅里叶变换(SpaGFT)，将图信号处理应用于广泛的空间组学分析平台。...基于图的方法提供了一种强大的分析能力，可以有效地编码和利用空间组学数据表示中组织内的空间关系。假设FTU可以直观地看作是一个图;其节点表示spot或细胞，边缘连接空间相邻或功能相关的节点。...空间图傅里叶变换(SpaGFT)，这是一种分析特征表示方法，用于编码平滑图信号，以表示组织和细胞内的生物过程。它连接了图形信号处理技术和空间组学数据，使各种下游分析和促进有见地的生物学发现成为可能。...结果1、空间组学数据的平滑信号将当前的空间分辨组学总结为与节点粒度相关的三种类型的空间图，范围从亚细胞水平(即像素级)到更广泛的细胞水平(即细胞水平)和基于空间分辨率的多细胞尺度(即spot水平)。...具体来说，低频调频有助于图形信号的低而平滑变化，代表空间组织模式，而高频调频有助于图形信号的快速变化，通常指空间组学数据中的噪声。

    25210

    知识扩展---图神经网络GraphSAGE用于空间转录组的分子聚类

    在昨天的文章文献分享---空间转录组学鉴定与肺纤维化远端肺重构相关的分子生态位失调（Xenium + HD）中，我们可以看到文中对空间转录组的分子聚类采用的是从文章的信息可以获知，1、GraphSAGE...是一种图神经网络；2、GraphSAGE，基于转录组数据的空间位置训练了一个图神经网络模型以聚合局部邻域信息并定义一个嵌入空间，该空间为数据集中的所有单个转录组提供了新的表示。...GraphSAGE（Graph Sample and Aggregated）是一种用于图节点嵌入学习的图神经网络模型。它通过采样和聚合的方式，将邻居节点的信息聚合到目标节点上，从而学习节点的表示向量。...最终，每个节点都能够获得一个表示其自身和周围结构的嵌入向量，该向量可以用于下游的节点分类、链接预测等任务。GraphSAGE在图节点嵌入学习任务中具有较好的性能，能够有效地学习图结构中的节点特征。...它可以用于社交网络分析、推荐系统、图像分析等领域，对于挖掘和分析图结构数据具有重要的应用价值。

    55820

    重新排列单词间的空格（难度：简单）

    请你重新排列空格，使每对相邻单词之间的空格数目都 相等 ，并尽可能 最大化 该数目。...如果不能重新平均分配所有空格，请 将多余的空格放置在字符串末尾 ，这也意味着返回的字符串应当与原 text 字符串的长度相等。 返回 重新排列空格后的字符串。...7 / (3-1) = 3 个空格加上 1 个多余的空格。多余的空格需要放在字符串的末尾。...如上图所示，“i”、“love”、“you”这3个单词，如果有6个空格，是要在“i”和“love”后面分别添加3个空格的；但是，如果空格数是7个，那么就多余出了1个空格，那么就放到了“you”这个单词的后面了...所以，我们需要确定两个公式：非末尾单词后面要拼接的空格长度和末尾单词后面要拼接的空格长度。 上面所说的都确定好之后，我们就将可以通过遍历集合words来拼装最终的字符串结果了。

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