最新版本的Mono完全支持.net 1.1的所有功能，.net 2.0的功能还没有完全实现。而且Novell新推出的操作系统SUSE Linux Enterprise 10为我们运行.net应用提供了一个非常好的平台，看看下面的几张图，你可能还会认为它是Windows。 可以从Mono网站下载一个VMware image ，然后到VMware网站下载一个VMware player. （几个月前VMware发布了一个免费的虚拟机运行程序VMware Player，你可以用它来运行预先建立好的虚拟操作系统。既然
针对具体问题进行优化分析时，不仅需要对相应的优化算法具有一定的了解，还需要采用数学的方法对具体的工程问题进行描述，具有相应的的数学模型抽象能力，进而通过现代优化算法（神经网路、模拟退火以及粒子群算法等）进行优化设计。
其实感觉是第一个命令删除了dpkg关于postgresql的元数据信息，然后使用autoremove命令的时候，dpkg以为postgresql没有安装，然后提示卸载成功了。
开始社会化营销 在开始社会化营销之前，首先要规划好我们要在网络上或者社会化网络推广什么，所以要做好网站的信息架构，并且尽量符合网页标准和 SEO 的要求建好网站，让用户访问更友好。（这里插播一个小广告：建站还是选择 WordPress，使用 WordPress 选择 WordPress JAM 🙂 ）。 当网站建好之后，如何开始进行网络营销或者社会化营销呢？今天通过社会化分享这个角度，谈谈如何开始社会化营销和监测社会化营销效果。 社会化分享 社会化分享是指在网站插入一些社交网站的分享按钮，让用户将你的文章分
对于很多产品来说，分析用户行为都是非常重要的。用户分析能推动产品的迭代，为精准营销提供一些定制化服务，驱动我们做一些产品上的决策。常用的用户专题分析方法，包括用户分群、留存分析、转化分析、行为路径分析和事件分析、用户画像、用户增长等。
在文档管理软件中，可视化分析算法可以用于性能分析与优化，可以帮助提高用户体验、减少资源浪费和提高系统的效率。以下是一些步骤和方法，可以帮助你进行这方面的工作：
在开发中，如果放在本地资源太大，导致编译出来的单包或主包会超过2M大小，这个原则在小程序端真机编译上是失败的，因此如果要发布上线，必须优化编译大小，一般两种方法：
本文介绍由美国IBM研究院的Pin-Yu Chen和Payel Das共同通讯发表在 Nature Machine Intelligence 的研究成果：本文作者提出了一个通用的基于查询的分子优化框架，query-based molecule optimization framework(QMO)，其利用了分子自动编码器的潜在嵌入。QMO基于高效查询，在一组分子性质预测和评估指标的外部指导下，改进输入分子的期望性质。在相似性约束下优化有机小分子药物相似性和溶解度的基准任务中，QMO优于现有的方法。此外，作者还展示了QMO在两个新的具有挑战性的任务中的性能：(1) 优化现有潜在的SARS-CoV-2主要蛋白酶抑制剂，使其具有更高的亲和力；(2) 改进已知的抗菌肽以降低毒性。QMO的结果与外部验证的结果高度一致，为解决具有约束的分子优化问题提供了一种有效的方法。
其实就是难者不会，会者不难 ，毕竟每个人要成为一个能做这些举手之劳分析的工程师，就需要至少一年的努力学习，为大家的学习和付出买单是理所当然的。
在构建 Web 站点的过程中，任何一个细节都有可能影响网站的访问速度。如果开发人员不了解前端性能相关知识，很多不利网站访问速度的因素会在线上形成累加，从而严重影响网站的性能，导致网站访问速度变慢、用户体验低下，最终导致用户流失。页面性能对网页而言，可谓举足轻重。因此，对页面的性能进行检测分析，是开发者不可忽视的课题。那么我们如何对页面进行监控分析及性能评判？对性能评判的规则又是什么样的呢？
Abaqus/CAE是Abaqus的前后处理器，具有几何体建模、模型装配、定义材料性质、定义约束和接触、网格划分、后处理过程自动化等功能。具备Patran、Hepermesh等专用前后处理程序功能。此外，便于开发流程化环境。几何体建模模型装配定义材料性质定义约束和接触网格划分后处理过程自动化。
想要通过可视化分析算法优化电脑屏幕监控软件性能嘛，有点复杂但还是挺关键的。提高软件的效率、减少资源占用，并提供更好的用户体验。以下是一些步骤，可以通过可视化分析算法帮助您优化电脑屏幕监控软件的性能：
2）微观层面：对某个维度的客群（非整体）进行策略收紧，以达到优化策略效用的目的，具体方法包括了策略收紧、策略替换、策略新增。
NBI一站式自服务大数据可视化分析平台是一款基于.NET Core开发的自助式可视化分析大屏展示平台，可以通过平台零代码或低代码方式构建各类数据展示分析；
这两年，随着大数据、精益化运营、增长黑客等概念的传播，数据分析的思维越来越深入人心。处于互联网最前沿的产品经理们接触了大量的用户数据，但是却一直困扰于如何做好数据分析工作。 那么产品经理该如何搭建自己的数据分析知识体系？数据分析的价值又在哪里？产品经理做数据分析有哪些具体的方法？又如何学习数据分析？本文将和大家分享一下这些问题。 数据分析体系：道、术、器 “道”是指价值观。产品经理要想是做好数据分析，首先就要认同数据的意义和价值。一个不认同数据分析、对数据分析的意义缺乏理解的人是很难做好这个工作的。 “术
可持续扩展的运维知识体系按“组织、流程、工具”三部份整理，本篇为第一部份“组织”的“运维组织专业化”。
Abaqus软件是一款广泛用于工程仿真分析的有限元分析软件，具有多种功能和工具，包括结构力学、传热分析、振动分析等。本文将介绍Abaqus软件的主要功能和使用方法，并通过实际案例进行举例说明，探讨其在工程领域中的应用价值。
🐾 摘要 大家好，我是猫头虎，一只热爱技术的博主。今天，我们要探索Go语言的一个强大功能——执行追踪（execution trace）。通过深入挖掘Michael Knyszek的最新分享，我们将一起了解这一工具如何帮助我们理解和排查Go程序，特别是那些隐藏在并发编程之下的复杂问题。本文将深入探讨执行追踪的魔力、面临的挑战、近期的进展以及如何有效利用这些进步。准备好了吗？跟随我的脚步，让我们一起探索Go的奥秘吧！搜索词条：Go执行追踪、并发瓶颈、低开销追踪。
汽车共享”最早出现于上个世纪四十年代的瑞士,他们发明了“自驾车合作社”，后来日本、英国等国争相效仿，但都未形成规模。而今,共享经济通过互联网达到了一个新的高度，共享汽车项目则乘势如雨后春笋般涌现在全国多个城市，一些人看好，而一些人看衰
作 者 Gary，腾讯web前端开发 高级工程师 商业转载请联系腾讯WeTest获得授权，非商业转载请注明出处。 WeTest 导读 一项指标的变好，总少不了相应优化策略的实施。优化并不是简单的一蹴而就，而是个不断迭代与推翻的过程。更深层的优化方案，往往是在某种思维策略之下，对问题场景和基本策略优缺的深刻理解后做出的当下最优的权衡结果。本文笔者从前端高并发优化这一具体点出发，逐步向大家阐述笔者在优化的“术”之上思维层面的一些思考。希望能给各位带来共鸣和感悟。 背景：之所以会以前端高并发这一主题入手，
转化分析是我讲的最多的领域。五六年前我讲的时候，大家不是很在乎，因为那时候流量不是事儿。今天，大家似乎都开始意识到，地上钻个孔就能喷出油的日子似乎离我们越来越远，如果不学会压榨流量的价值，盈利也会离我们越来越远。 一旦涉及到转化优化分析要采用什么方法，大家一定会异口同声道：转化漏斗！但我们真的做起来，就会发现，转化漏斗仅仅只是帮我们指出了一个（或者多个）地点（严格讲，地点应该替换为页面或者app的screen）存在问题而已，至于存在什么问题，如何分析，如何解决这些问题，则完全不可能独靠转化漏斗解决。
说到优化，大家在收到“优化指标”任务的时候。通常会做两件事情——分析“优化指标”对应的痛点、寻找解决痛点的技术方案并施行。那这样是否就足够了呢？我的答案是否定的。在我的认知里这只是第一层的优化，虽然在结果上往往我们使用更优的技术后确实可以达到更好的优化效果，但却又不那么完美，优化效果还可以做得更好。那究竟缺了什么呢？下面，我会逐步阐述我的优化思路。首先，普遍的优化思路是基础，我们先来看看在普遍的优化思路下，基本的前端高并发策略是怎么样的？
本文介绍了TensorFlow在机器学习方面的应用，包括用于手写数字识别的卷积神经网络模型、用于图像分类的Inception模型和用于自然语言处理的RNN模型。作者还介绍了TensorFlow的搭建和运行过程，以及如何使用TensorFlow来训练模型。
早在Win10刚出消息的时候，笔者就一直有对它进行关注，而笔者对Win10的有些猜测居然和前几天发布会上的版本不谋而合。趁着微软这股势头，我们也来看看究竟Win10有哪些新的变化，趁此机会也分享一些个人对这些新变化的理解和对设计的启发。（多图、多文字预警） Windows 10作为微软新一代系统的统一品牌名称，将覆盖所有尺寸和种类的Windows设备，贯彻了“移动为先，云为先(mobile first, cloud first)”的设计思路，是一个跨平台最广的操作系统。主要的几个变化如下： 一.自动选择默认
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 📷 本文是篇小文，以图为主，吐诉观点，文风随意。 有意系统了解TOGAF实践落地之道的朋友，可阅读笔者所著《业务架构·应用架构·数据架构实战（第2版）》一书。 ---- TOGAF高大上，但生搬硬套到企业信息部门，会死。 TOGAF实践最重要的三件事：落地，落地，还是落地。 TOGAF 9.2是企业架构实际上的标准，在全球有广泛实践。其包含的四种架构也被广泛认同： 📷 📷 观点1：调研、诊断、优化三者的关系 📷 从小处说，调研是为了了解现状、明确问题、定
首先，为什么要搭建本地yum源呢？大部分公司里面，由于内网机不允许连接外网，所有导致不能通过网络的方式安装软件，而本地yarn源就是为了解决这个问题而诞生的一种方式。yum源说白了就是一个软件集中存放地，在内网中选择一台机器专门存放各种软件，然后在内网中工作的机器需要安装哪些软件直接访问这台机器就可以了。我们这里采用CM的方式搭建大数据集群环境，所以现在开始搭建CM。废话不多说，下面开始搭建本地yum源。
本文介绍百度公司Zhiyuan Chen，Xiaomin Fang等人的研究成果：在寻找满足各种性质要求的分子时，由于无法搜索整个化学空间，近年来的研究都采用目标定向分子生成模型，倾向于利用迭代过程优化分子生成模型的参数。然而，大多数工作需要大量昂贵和耗时的评估过程，为了减少迭代过程中的评估，本文作者提出了一种具有成本效益的潜在空间进化策略——Cost-efficient evolution in latent space(CELLS)，优化分子的潜在表示向量，采用一个预训练的分子生成模型来映射潜在和观察空间，利用大规模的未标记分子学习化学知识。为了进一步减少评估的数量，作者引入了一个预筛选器作为评估的代理。经过多个优化任务上的大量实验，所提出的框架在较少的评估下获得了更好的性能。
本文将重点探讨Docker资源限制和调度策略，以及如何通过这些策略来优化性能和管理资源。从社区角度、市场角度、领域角度、资源角度、生态角度、层面角度和技术领域应用等多个角度进行综合分析，帮助读者深入了解如何合理配置Docker容器的资源限制和调度策略，以提高应用的性能和资源利用效率。
随着计算机视觉领域的不断发展，基础视觉任务研究中受自然语言处理（NLP）的模型结构设计（Transformer-based model）的启发，视觉任务与Transformer网络模型结构相结合，通过引入自注意力机制等结构来探索和优化Transformer网络在视觉任务当中的应用，在目标检测、分割和跟踪等多项视觉任务中获得比较有竞争力的优势。同时，针对基础视觉任务的研究中，引入可解释性分析能够通过多个角度对现有模型形成更加深层的理解，能够促使研究人员进一步探索其中有效的建模过程。
一、工厂车间为什么要使用MES系统？ MES系统全称制造执行系统。工厂车间使用MES系统有以下几个原因： 1.生产过程优化： MES系统可以对生产过程进行实时监测和管理，包括生产进度、质量控制、库存管理等，通过对生产过程的优化，可以提高生产效率和产品质量。 2.数据信息化： MES系统可以将生产车间的数据信息进行数字化处理和整合，从而方便车间管理者随时查看生产流程、生产产量、质量数据和设备信息等，帮助车间管理者更好地掌控生产全局。
磁盘 中的 磁道 , 每个磁道 分成了 11 个 物理块 , 每个 物理块 存放 1 个逻辑记录 R , 分别是
提供自定义平台，将业务功能模块化、接口标准化（SOA架构设计）。用户可以灵活的按自己需求，编排组合自己的业务流程，从而达到优化现有流程。
PostgreSQL是一款功能非常强大的开源关系型数据库，它支持哈希索引、反向索引、部分索引、Expression 索引、GiST、GIN等多种索引模式，同时可安装功能丰富的扩展包。相较于Mysql，PostgreSQ支持通过PostGIS扩展支持地理空间数据、支持嵌套循环，哈希连接，排序合并三种表连接方式等一系列的强化功能。本文主要整理总结了30个实用SQL，方便大家可以高效利用PostgreSQL。
通过实时访问趋势了解产品使用情况，便于产品迅速迭代。访问用户量、访问来源、访问用户行为三大指标对于趋势分析具有重要意义。
嘉宾介绍： 李永，大数据厂商联盟理事长，20多年从事数据分析实践、10多年电信公司管理、10多年数据仓库BI经验；首批受聘广东省电子政务大数据专家；长期游历MIT、Stanford、CMU从事大数据技
在字节跳动内部，Presto 主要支撑了 Ad-hoc 查询、BI 可视化分析、近实时查询分析等场景，日查询量接近 100 万条。
專 欄 ❈PytLab，Python 中文社区专栏作者。主要从事科学计算与高性能计算领域的应用，主要语言为Python，C，C++。熟悉数值算法(最优化方法，蒙特卡洛算法等）与并行化 算法（MPI,OpenMP等多线程以及多进程并行化）以及python优化方法，经常使用C++给python写扩展。 知乎专栏：化学狗码砖的日常 blog：http://pytlab.org github：https://github.com/PytLab ❈ 前言 前段时间一直在用自己写的遗传算法框架测试算法在优化力场参数的
中南大学曹东升教授和浙江大学侯廷军教授联合碳硅智慧、国防科技大学、香港浸会大学、湖南大学、天津超级计算中心等单位在权威杂志Nature Protocols发表了题为“OptADMET: a web-based tool for substructure modifications to improve ADMET properties of lead compounds”的研究论文。
从本篇文章开始，作者正式开始讲解Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识，希望您喜欢。
监控网络流量虽然不足为奇，但监视大型企业级组织中的网络流量与家庭或家庭办公室的方式大不相同。大多数大型公司都有各种域，例如WAN，SD-WAN，数据中心，AWS，Azure等。随着大型企业网络环境的扩展，监视网络流量变得越来越困难。知道如何监视网络流量对于确保网络以最佳状态运行至关重要。以下是监控网络流量的五个基本步骤。
在数据分析领域，利用人工智能的力量可以释放大量的见解和机会。随着Power BI Copilot的出现，Microsoft推出了一种革命性的工具，有望改变我们与数据交互并从中获取价值的方式。在本指南中，我们将探讨如何在 Power BI 中有效利用 Copilot，并提供提示、常见问题解答和最佳做法，以最大限度地发挥其潜力。
某后台的功能列表，页面底部为通用分页： 总条数: 16209321 页码：1 2 3 4 5 .... 9819 页面默认展示 10 条数据，默认展示条数可选。 页面上部分搜索区域部分有多达 20-30 的筛选条件，筛选条件分别来自于不下 10 张数据表。 拿订单列表查询举例，可以使用用户表里的某个特殊字段进行筛选，如性别等，这些字段肯定不会在订单表存储，所以必然会进行联表。 使用者常常有疑问： 为何页面只有 10 条数据，查询却如此之慢？ 老板会质疑你，做的是什么玩意？查询 10 条数据都要 1 分钟以上的时间？（优化前页面需要转 1 分钟才可显示出数据，页面转圈圈～）
数字化转型战略的深入，使我国企业级软件市场得到了迅速的发展，据统计，2021年我国企业级应用软件市场规模超过了600亿元，其中商业智能（BI）市场规模超过了50亿元。
前阵子有同学在某测试群里讨论自动化成熟度的问题。笔者尝试着从用例编写自动化、测试环境自动化、新用例首次执行时机、结果分析自动化、测试效果和持续改进等六个方面，梳理了一个成熟度模型，如下图所示。
compile group: 'com.googlecode.juniversalchardet', name: 'juniversalchardet', version: '1.0.3'
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