在我们开始与 NTP “打交道” 之前，先花一些时间来了检查一下当前的时间设置是否正确。...你的系统上（至少）有两个时钟：系统时间 —— 它由 Linux 内核管理，第二个是你的主板上的硬件时钟，它也称为实时时钟（RTC）。...1.fedora.pool.ntp.org 你可以输入你希望使用的其它时间服务器，比如你自己的本地 NTP 服务器，在 NTP= 行上输入一个以空格分隔的服务器列表。...在大多数 Linux 上的 NTP 都来自 ntp 包，它们大多都提供 /etc/ntp.conf 文件去配置时间服务器。查阅 NTP 时间服务器池 去找到你所在的区域的合适的 NTP 服务器池。...现在，你可以在你的局域网中的其它计算机上设置 systemd-timesyncd，这样它们就可以使用你的本地 NTP 服务器了，或者，在它们上面安装 NTP，然后在它们的 /etc/ntp.conf 上输入你的本地
米琳达·费尔南多 ， 哈里·桑达尔 双曲偏微分方程（PDES）的数值解在科学和工程中随处可见。行法是一种在时空定义时对 PED 进行离散化的通俗方法，其中空间和时间是独立离散的。...在自适应网格上使用显式时间步长时，使用由最佳网格间距决定的全局时间步长会导致较粗区域效率低下。尽管自适应空间离散化在计算科学中被广泛使用，但由于时间适应性复杂，时间适应性并不常见。...本文提出了高度可扩展的算法，用于在完全自适应的八进制上实现显式时间步进（LTS）的显式时间步进方案。...在 TACC Frontera 中，我们展示了我们方法的准确性以及我们框架跨 16K 内核的可扩展性。...我们还提出了LTS的加速估计模型，该模型预测的加速与全局时间步长（GTS）相比平均误差仅为0.1。
Transformer在时间序列预测中的各种应用，可以参考之前的文章如何搭建适合时间序列预测的Transformer模型？...时间序列的不平稳性指的是随着时间的变化，观测值的均值、方差等统计量发生变化。不平稳性会导致在训练集训练的模型，在测试集上效果较差，因为训练集和测试集属于不同时间，而不同时间的数据分布差异较大。...这也是导致Transformer模型在一些non-stationary数据上效果不好的原因之一。...文中采用一个MLP网络来学习这两个部分，MLP的输入是原始平滑前的时间序列，公式如下： 通过这种方式，既能让模型在平稳化后的序列上学习，又能让模型根据非平稳化前完整的序列信息学习Transforomer...5 总结 本文从一个Transformer在非平稳时间序列预测上的问题出发，提出了简单有效的改进，让Transformer在处理平稳化序列的同时，能够从原始非平稳化序列中提取有用的信息，提升attention
传统上，药物-靶点复合物形成和解离的速度，不被认为是影响药物在体内作用或持续时间的主要因素。2006 年引入了药物-靶点停留时间的概念后，这种传统的观点受到了挑战。...摘要 药物在靶点上的停留时间（即与特定蛋白靶点结合的持续时间），在某些蛋白家族中，对药效的影响比结合亲和力更重要。为了在药物发现中对停留时间进行有效的优化，需要开发能够预测该指标的机器学习模型。...1 简介 药物在靶点上停留时间，即配体解离率的倒数，对于某些靶点来说，对药效的影响比平衡结合亲和力更大。已经有几个将停留时间与体内药效关联起来的研究发表。...噻托品与伊普拉托品相比，停留时间长50倍，两者都是M3毒蕈碱受体的配体，这意味着噻托品的用药频率可以降低。 配体在靶点蛋白上的停留时间与在非靶点蛋白上的停留时间的差异，决定了产生非靶点副作用的概率。...还有一个问题是蛋白质的周转率；如果一个靶点有很高的周转率，可能就没有必要延长停留时间。例如，一种停留时间很长的酪氨酸激酶抑制剂，停留时间为一周，但受体周转率很高，24小时后体内占用率不到50%。
例如，可以跨时间或跨实体计算汇总和汇总，并且可以构建机器学习模型以查找异常或预测未来行为。时间序列存储需要支持在廉价的硬件配置上每秒检索数十亿个单元。...像Kudu一样，它是常规数据存储，不仅限于时间序列数据。 • Kudu-tsdbd – 以上时间序列后台驻留程序，冒充InfluxDB，在同一主机上的单节点Kudu群集上运行。...查询分为两类： • 轻量查询–在所有系统上，这些查询的响应时间均在200毫秒或更短时间内，我们会同时测量吞吐量（QPS）以及第95和第99个百分位数的延迟，以此来衡量性能是否稳定。...后一种配置在遇到过载情况时测试系统的健壮性。在第一篇文章中，我们将重点介绍“轻型”查询。在后续文章中，我们将分析“大量”查询的性能。 可以使用github 上的脚本 来复制所有基准测试结果。...结果：轻量查询，8个客户端线程 在短期查询的吞吐量方面，VictoriaMetrics令人印象深刻，特别是在最简单的查询（single-groupby-1-1-1）上，该查询仅从单个主机上获取单个指标一个小时
该脚本将帮助你确定高 CPU 消耗进程在 Linux 上运行了多长时间。 # vi /opt/scripts/long-running-cpu-proc.sh#!...24:14daygeek 6301 Web 57:40---------------------------------------------------- 2）检查高内存消耗进程在...Linux 上运行了多长时间的 Bash 脚本 该脚本将帮助你确定最大的内存消耗进程在 Linux 上运行了多长时间。
time 在 Linux 下是比较常用的命令，可以帮助我们方便的计算程序的运行时间，对比采用不同方案时程序的运行性能。看似简单的命令，其实蕴藏着很多细节和技巧，来跟着肖邦一起学习吧。...cpu，程序真实的运行时间就是 2 秒 那我们是不是可以得出如下结论了呢: real >= user + sys 其实这个结论在单个 cpu 情况下，是正确的。...其实在 Linux 系统上，使用 time 时，你可能会遇到三种版本： # 1. Bash time is a shell keyword # 2....4 在性能分析中的作用 看到这么多系统参数指标，难免会有同学会感到疑惑，这些参数能干什么呀？ 其实这些指标，对应到操作系统 cpu、内存、IO 这几方面。...深刻的理解了这些指标参数，可以帮助你从本质上把握程序的运行情况，甚至可以协助你分析程序的性能瓶颈。 下边我简单解释几个概念，希望能起到抛砖引玉的作用。
作者：Flytxt 本文介绍了AutoML的发展历史及其在时间关系数据上的应用方案。 现实世界中的机器学习系统需要数据科学家和领域专家来建立和维护，而这样的人才却总是供不应求。...自动化机器学习（AutoML）由于在构建和维护机器学习工作流中的关键步骤中所展现出的广泛适用性，使得该领域的研究前景一片光明。...在时间关系数据库中使用AutoML 在诸如在线广告，推荐系统，自动与客户交流等机器学习应用中，数据集可以跨越多个具有时间戳的相关表来显示事件的时间安排。...在没有域信息的情况下，实现基于时态关系数据的真实世界的AutoML案例包括自动生成有用的时态信息和跨多个子表格有效合并特征，且不会导致数据泄露。...模型选择 在计算和存储方面，尝试几种线性和非线性模型的成本可能会非常昂贵。由于梯度增强决策树在处理分类特征和可扩展性方面的鲁棒性，我们将模型组合限制在CatBoost的实现上。
今年年初，亚美尼亚开发人员 Edgar Gomtsyan 有一些空闲时间，他就对这个问题感到困惑。...他没有等待政府实体实施解决方案，也没有打电话给公交车调度员确认公交车到达时间，而是开发了自己的解决方案。基于机器学习，它可以高度准确 地预测公交车到达时间。...您可以在 GitHub 上 的jetson-inference 存储库中访问各种库和经过训练的模型。 实时流协议 (RTSP) 将来自相机视频流的细节连接到 Jetson Nano。...例如，如果“到达巴士”类别预测在 15 帧内大于或等于 92%，则它将到达时间记录到本地 CSV 文件中。 为了改进收集的数据，他的系统在每次检测到公共汽车时都会从流中截取屏幕截图。...此外，为了克服在本地存储 CSV 文件数据的限制，Edgar 选择使用Google IoT服务将数据存储在BigQuery中。
本期作者：Alexandr Honchar 本期翻译：yana | 公众号翻译部 这是公众号关于神经网络在金融领域特别是算法交易上的一个连载系列： 1、简单时间序列预测（已发表） 2、正确的时间序列预测...这引出我们处理多元时间序列，每个时间点不止一个变量。在例子中，我们将使用整个OHLCV元组。...这篇文章中，我们会看看如何处理多元时间序列，特别是怎么处理每一个维度，如何对这种数据定义并训练一个神经网络，与上一篇文章比较结果。...在时间序列的例子中，我们的图片只是1维的（通常在图表上的情况），通道扮演不同值的角色——操作的开盘价，最高价，最低价，收盘价和成交量。...在我们之前的实验中，我们没有成功地产生好的结果。 不幸的是，在盈利上效果仍然不好： ? 回归问题的损失减少 ? 价格变动的预测 预测收盘价不太好 ?
下面我们将以带时间窗的车辆路径规划问题(Vehicle Routing Problem with Time Windows, 简称VRPTW)为例，详细测试Jsprit在该问题上的表现。...而VRPTW在容量约束的前提下，加入了时间窗的约束。对于每一个需求点，设定开始时间和结束时间，要求车辆在时间窗内开始服务顾客。...下方表格中的XCORD，YCORD为顾客的位置，Demand为顾客需求，Ready time和Due time为时间窗的开始时间和结束时间，Service time为服务时间。...通过测试不同顾客数量的样例，可以评测Jsprit在不同数据规模下对于带时间窗车辆路径规划问题的表现。...下面我们来分析下Jsprit在时间上的表现： ? 在图中，时间单位为秒，纵轴为求解20次的平均时间，横轴为求解的问题的顾客规模数。
后面在我的解答中，最后他才说是ziptoolkit.dll的问题。 我记得去年他有问过同样的问题，我翻了翻记录，终于找到了。...有一个问题请教一下，我在WIN10使用webservice.调用的COM使用ZipToolkit.dll压缩文件.在本机调用COM可以正常压缩文件。使用webservice时调用就失败了。...于是下载了一些文件夹检测的工具来看这个COM生成的临时文件在哪里，但系统产生了一堆文件，我看花了眼还是没有找到。 于是我想是不是应该把IIS的用户权限提权一下。...在应用程序池把用户设为超级管理员 问题没有解决。 我最后还是在想是不是真是权限问题，没有权限生成临时文件，所以导致加载错误，但今天时间不够了，还有其它工作要去。
MNN可以在RK3399板子上直接编译，无需交叉编译。编译主要有三部分，模型转换部分，模型推理部分，模型训练部分，编译教程网上有很多，这里不多做叙述。...笔者在RK3399测试的性能如下(未做量化，仅代表笔者的测试结果)：需要说明的是，模型在运行过程中，板子非常容易发热，而导致模型的推理时间变长。 ?
作为当下最热门的云原生存储之一，etcd 在腾讯、阿里、Google、AWS、美团、字节跳动、拼多多、Shopee 等公司都有大量应用，覆盖的业务不仅有 K8s 相关的容器产品，更有视频、推荐、安全、游戏...但哪怕是 K8s 老兵，也很难保证不在 etcd 上翻车： 无论是从内存泄露到数据不一致，还是从节点 crash 到性能慢，再到死锁、OOM 等稳定性问题等，甚至听说还有人通过混沌工程发现并修复了多个数据不一致...他 2014 年本科毕业加入腾讯，不到一年时间，就主导完成了一个亿级用户的业务核心存储平滑迁移任务。...在实践篇中，唐聪为你解读了 etcd 实际使用过程中可能会出现的各种典型问题，和各类复杂 etcd 问题的解决方案。...聪哥在 etcd 领域的建树数一数二，所以他整理出来的方法和经验，绝对值得一看。
直接计算X(t)时间序列之间的统计耦合，在头皮水平上生成M*M维功能网络。基于头皮EEG的网络在过去得到了广泛的应用。...信噪比可以用这两个时间内信号方差的比值来计算。此外，刺激前还可以用来计算噪声协方差矩阵C。在静息态数据中，由于信号和基线间的差异非常小，因此计算更难。传统上采用长EEG分段来估计C矩阵。...其中表示在时间和试次上的均值。 相位延迟指数（PLI）量化了相位差的不对称性： ? MEG/EEG源连接的另一种方法是AEC。...讨论 EEG是通过放置在头皮上的电极来测量大脑的电活动。脑电图的一个关键特征是其固有的良好的时间分辨率，这使得它在跟踪分布在大脑皮层的神经元组合的功能网络的快速重构方面具有独特性。...在源水平上的连通性分析被证明可以减少容积传导的影响，因为连通性方法被应用于局部时间序列(类似于局部场电位)，这些时间序列是由皮层神经元集成建模为电流偶极子源产生的。
pageHelper----Mybaits分页插件 前言: 批量插入数据 插入结果 pageHelper分页插件 导入相关依赖 在mybaits全局配置文件中，进行配置 设置最开始显示的页面，和当前页面显示的记录数...后面一定要紧跟着在查询语句，不能分开，这样会自动帮我们拼sql语句 使用pageinfo对查询结果进行封装 使用pageinfo的方法 连续分页功能---连续展示多少页 将连续的页码整合成一个int...id=1">首页 ListAll?...id=${info.prePage}">上一页 ${info.pageNum} ListAll?...id=${info.prePage}">上一页
其他版本理论上也可以。 IDE环境：IDEA，Eclipse,Myeclipse都可以。...OS； 是否Maven项目: 是；查看源码目录中是否包含pom.xml；若包含，则为maven项目，否则为非maven项目 数据库：MySql 8.0版本； 使用说明 使用Navicat或者其它工具，在mysql...= schoolManageService.findAllDpm(schoolManageVO); PageInfo pageInfo = new PageInfo(listAll);...= schoolManageService.findAllMajor(schoolManageVO); PageInfo pageInfo = new PageInfo(listAll...= schoolManageService.findAllGrade(schoolManageVO); PageInfo pageInfo = new PageInfo(listAll
一、分页查询概述 分页查询则是在页面上将本来很多的数据分段显示，每页显示用户自定义的行数。可提高用户体验度，同时减少一次性加载，内存溢出风险。...如果我们不进行封装的话，那么这个七个参数要全部在Session域中去取，比较复杂和恶心。 我们一般会把多个需要共享的数据，封装到一个对象，往后就只需要把数据封装到该对象，再共享该对象即可。...操作步骤： 浏览器发出分页请求参数（去往第几页/每页多少条数据），在 Servlet 中接收这些参数，并封装 到 QueryObject 对象，调用 Service 中分页查询方法（query）。...currentPage=1">首页 listall?...currentPage=${pageResult.prevPage}">上一页 listall?
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