iSCSI 互联网小型计算机系统接口是由IBM下属的两大研发机构AImaden和Haifa研究中心共同开发的,是一个供硬件设备使用的、可在IP协议上层运行的SCSI指令集,是一种开放的基于IP协议的工业技术标准.该协议可以用TCP/IP对SCSI指令进行封装,使得这些指令能够通过基于IP网络进行传输,从而实现SCSI和TCP/IP协议的连接.对于局域网环境中的用户来说,采用该标准只需要不多的投资就可以方便、快捷地对信息和数据进行交互式传输及管理.
论文名称:3D Common Corruptions and Data Augmentation(CVPR2022[Oral])
文件上传实质上还是客户端的POST请求,消息主体是一些上传信息。前端上传页面需要指定 enctype为multipart/from-data才能正常上传文件。
文件共享服务在Linux系统上有多种方式,最常用的有Samba,vsftp,iSCSI,NFS这四种方式,如下将分别配置四种不同的文件共享服务.
Server "To be, or not to be, that is a question:......"—William Shakespeare 站长的吐血历程 在过去的近两个月中,站长一直在准备环状RNA的课程环状RNA(circular RNA)研究如火如荼,作为数据挖掘的生力军,可挖程度比miRNA,lncRNA 强了n倍。配合之前SRA的教程,挖几个环状RNA,真的是做一点验证或者不做,随便发个文章什么的。思来想去站长选择了以下两个软件:DCC (https://github.com/die
这一类云,不仅仅能上窜到十几公里、深入平流层,还能够给地面带来各种剧烈的天气现象,比如短时强降水、雷暴、冰雹,甚至龙卷。这种云便是本文研究的对象,深对流(deep convection)。
2018年5月23日于纽约,全球领先的C2B区块链数据交易平台Datawallet宣布,与Distributed Credit Chain(DCC)建立合作伙伴关系。Datawallet将与DCC合作打造一个全新的信用得分系统,旨在为客户和金融服务供应商提供准确可靠且易得的信用数据,进一步将数据所有权归还给用户。
PassBreaker是一款功能强大的密码破解工具,该工具基于纯Python开发,是一款针对密码安全的命令行工具。在该工具的帮助下,广大研究人员可以针对目标密码执行多种密码破解技术,例如基于字典的攻击和暴力破解攻击等,并以此来测试目标密码的安全健壮度。
在了解反序列化漏洞之前,先了解一下php中的序列化。 php中的序列化和反序列化都是通过函数来实现的:
还记得上篇文章我们采用Plotly去画出各式各样的图,这次我们就来讲讲,如何把这些图片展示在你的前端上。
在2016年之前,TCGA项目的相关结果文件存放在CGhub和TCGA Data Coordinating Center简称DCC提供的TCGA Data Portal中,当时的结果是以hg19或者hg18为参考得到的。
简单的网页仅有几个文字就能组成,但是Dash作为交互式数据分析APP,应该包括一下内容:
最近我们被客户要求撰写关于GARCH的研究报告,包括一些图形和统计输出。 这个简短的演示说明了使用r软件包的DCC模型及其方法的使用,尤其是在存在MVT分布形状参数的情况下进行2级DCC估计的另一种方法
这个简短的演示说明了使用rmgarch软件包的DCC模型及其方法的使用,尤其是在存在MVT分布形状参数的情况下进行2级DCC估计的另一种方法。
从Engle在1982发表自回归条件异方差(ARCH)模型的论文以来,金融时间序列数据的波动性就倍受关注。同时,近几年又出现了研究股票市场的波动传递性
这个简短的演示说明了使用r软件包的DCC模型及其方法的使用,尤其是在存在MVT分布形状参数的情况下进行2级DCC估计的另一种方法。
参考https://github.com/ethereum/aleth/blob/master/doc/usingtesteth.rst
// tarjan算法求无向图的割点、点双连通分量并缩点 #include<iostream> #include<cstdio> #include<cstring> #include<algorithm> #include<vector> using namespace std; const int SIZE = 100010; int head[SIZE], ver[SIZE * 2], Next[SIZE * 2]; int dfn[SIZE], low[SIZE], stack[SIZE], new_
在数据可视化领域,仪表板是一种非常有用的工具,它能够将数据以易于理解和交互的方式呈现给用户。Plotly Dash 是一个基于 Python 的开源框架,可以帮助你快速而灵活地构建交互式仪表板。本文将介绍使用 Plotly Dash 创建仪表板的步骤和一些技巧,并附上代码实例来演示每个步骤。
股票市场波动性模型一直是金融领域研究的热点之一。传统的波动性模型往往只考虑了静态条件下的波动性和相关性,难以准确捕捉市场的复杂性和多样性。
从Engle在1982发表自回归条件异方差(ARCH)模型的论文以来,金融时间序列数据的波动性就倍受关注。同时,近几年又出现了研究股票市场的波动传递性。多市场的多维广义自回归条件异方差模型及其在不同条件下的扩展与变形,它们不仅包含了单变量的波动特性,而且很好的描述了不同变量间的相互关系。所以,多维GARCH模型为分析金融市场的相互影响提供了有力的工具。
做开源项目的时候,尤其是现在的数据量越来越大,经常会面临到数据往哪里存放的问题。因为自己刚好有一个某度云的会员,看了一下还有几十个TB的空间还没用上。于是考虑把这个网盘变成一个定向共享数据的平台,当然,传输文件容易,为了更加方便使用,需要从Linux平台上直接下载这些共享文件就最好了。
该工具基于go-smb实现其功能,支持通过远程转储的形式从目标设备SAM注册表配置单元提取哈希值以及从SECURITY配置单元提取LSA敏感数据和缓存哈希值,整个过程无需任何远程代理,也无需接触磁盘。
大家好我是费老师,回调函数是我们在Dash应用中实现各种交互功能的核心,在绝大多数情况下,我们只需要以纯Python的方式编写常规服务端回调函数即可,这也贯彻了Dash无需编写javascript即可构建web应用的理念。
普通的模型对于两个序列的波动分析一般是静态的,但是dcc-garch模型可以实现他们之间动态相关的波动分析,即序列间波动并非为一个常数,而是一个随着时间的变化而变化的系数。其主要用于研究市场间波动率的关系
原理:是在感光芯片上预留出一些规律性对称的遮蔽像素点,专门用来进行相位检测,通过像素之间的距离及变化来决定对焦的偏移量即相位差(PD值)从而实现快速对焦。
Dim rowc As Integer = prt_dgv.Rows.Count
kubernetes从1.10版本开始支持local volume(本地卷),workload(不仅是statefulsets类型)可以充分利用本地快速SSD,从而获取比remote volume(如cephfs、RBD)更好的性能。
// tarjan算法求无向图的桥、边双连通分量并缩点 #include<iostream> #include<cstdio> #include<cstring> #include<algorithm> #include<vector> using namespace std; const int SIZE = 100010; int head[SIZE], ver[SIZE * 2], Next[SIZE * 2]; int dfn[SIZE], low[SIZE], c[SIZE]; int n, m,
需求:写一个多网页的网站,包括header、footer、菜单包括主页home、博客blog(外部链接到博客)、about(自我介绍页面)
Moxa 致力于技术创新,为我们的客户和合作伙伴提供广泛的解决方案组合。凭借我们可靠的工业物联网解决方案,客户可以在 IIoT 时代取得成功。AIG 系列 IIoT 网关可以与 Azure IoT Edge 完全集成,以简化从 PCN 和各种传感器到 IoT 边缘模块的 OT 数据传输。同时,由于直观的用户界面,网关大大简化了配置并提供实时可见性。与传统的手动配置和编辑配置文件的方式相比,当您使用我们的 IIoT 网关时,整体开发效率提高了三倍以上。
自主访问控制(DAC)是一个访问控制服务,其执行一个基于系统实体身份的安全政策和它们的授权来访问系统资源。
K8S 1.17.x 之前创建deploy的命令选项很多,但从1.18.x开始就变得少了
输入:cost = 1,2,3,4,5,6,roads = [0,1,0,2,1,3,2,3,1,2,2,4,2,5]。
这是我的系列教程Python+Dash快速web应用开发的第十六期,在过往所有的教程及案例中,我们所搭建的Dash应用的访问地址都是单一的,是个单页面应用,即我们所有的功能都排布在同一个url之下。
Delphi程序的郁闷之处就在于各种第三方的库处理起来太麻烦了,总是有人喜欢引入一些从来没见过的东西,于是编译的时候就变得非常蛋疼,不是库不好找而是不同的版本导致出现各种错误。比如alphacontrols这个鸟插件就测试了n个版本。其实这个不是最蛋疼的,最蛋疼的是处理完了所有的错误之后编译出现问题了:[DCC Error] E2161 Error: RLINK32: Unsupported 16bit resource in file “.dfm”
使用的DecorationImage,相当于把图片当做一个背景,这里需要注意的就是Container的child的尺寸问题,就算不放内容,也需要设置一个带尺寸的child Widget。
需要说明的一点是,如果我们假设所有的单个资产收益率都服从正态分布,资产组合的收益率是单个资产收益率的加权和,也服从正态分布,这种情况下,计算VaR只需要对组合的波动率给出估计。如果单个资产收益率不服从正态分布,比如t分布,渐进t分布等等,组合的分布并不是非常容易刻画,因此本篇的实证都假设单个资产收益率均服从正态分布,对于其他分布的建模需要用到copula等模型,在之后几篇中会总结。
普通的模型对于两个序列的波动分析一般是静态的,但是dcc-garch模型可以实现他们之间动态相关的波动分析,即序列间波动并非为一个常数,而是一个随着时间的变化而变化的系数。其主要用于研究市场间波动率的关系。
普通的模型对于两个序列的波动分析一般是静态的,但是dcc-garch模型可以实现他们之间动态相关的波动分析,即序列间波动并非为一个常数,而是一个随着时间的变化而变化的系数。其主要用于研究市场间波动率的关系(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。
之前几篇总结的方法都是对于向前一日VaR的建模,都以是以VaR=波动率乘以分布函数逆函数为基础。但如果要计算向前k日的VaR,如果还使用上述公式,波动率和分布函数应该换成k日滚动窗口的,好像还没见过这样的Garch模型。
roads[i] = [x, y] 表示编号 x、y 的两个据点通过一条道路连接。
这是我的系列教程「Python+Dash快速web应用开发」的第六期,在上一期的文章中,我们完成了对Dash中回调交互高级特性的探讨,在今后陆续推出的教程内容中,我们将一起来学习Dash生态中那些丰富的「页面部件」,从而赋予我们打造各种强大交互式web应用的能力。
目前大多数数字内容制作(Digital Content Creation, DCC)工具(3ds Max、Maya、Blender)都能导出 FBX 和 glTF 这两种格式的模型文件,所以这些工具导出的内容都能在 Cocos Creator 中得到良好的展示。
这是我的系列教程「Python+Dash快速web应用开发」的第十六期,在过往所有的教程及案例中,我们所搭建的Dash应用的访问地址都是单一的,是个「单页面」应用,即我们所有的功能都排布在同一个url之下。
通过对某业务用户登录接口进行并发测试,模拟用户真实场景,发现服务器存在的服务瓶颈,辅助提升产品稳定性。
本文中介绍的是Dash如何利用滑动条实现数据选择,同时自动更新可视化的图形 利用Slider实现 利用RangeSlider实现 利用px库实现RangeSlider 利用Slider实现 Slider的特点是:一端是固定的,只能够移动一个端点 demo 官网上的demo import dash import dash_html_components as html import dash_core_components as dcc external_stylesheets = ['https://co
一般的小项目,比如几百人左右访问的项目,访问量几万的项目,如果想用缓存,单机实例完全够用。小黄图就是用的阿里云256MB配置的Redis缓存,日几千的访问量是妥妥够用的了。
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