近年来，随着 RTC 使用量的显着增长，在网络状况不佳的情况下时常发生数据丢包。数据包丢失在计算机网络中是常见现象，也是网络弹性面临的主要挑战之一。在 RTC 环境中，数据恢复不仅应该实时进行，还要利用尽可能减少带宽的占用。在视频中，作者深入探讨了如何增强视频网络在丢包场景下的弹性。
https://doi.org/10.1371/journal.pgen.1008370
学习排序(LTR)使用一个经过训练的机器学习(ML)模型为你的搜索引擎构建一个排名函数。通常，该模型被用作第二阶段的重新排序器，用于改进由简单的第一阶段检索算法返回的搜索结果的相关性。LTR函数接收一份文档列表和一个搜索上下文，并输出重排名后的文档：
在 Linux 系统中，ls 命令是一个非常常用的命令，用于列出目录中的文件和子目录。其中，ls -ltr 是 ls 命令的一个常见选项组合，它提供了一种按时间排序并显示详细信息的方式。本文将详细介绍 ls -ltr 命令的功能和用法。
Google Research出品的排序模型（LTR, learning-to-rank）库又迎来大更新，这次兼容Keras了和其他常见的tensor库，官方说：这会让用户更容易开发和部署！
从Elasticsearch 8.13版本开始，我们原生集成了Learning To Rank (LTR)功能。LTR利用训练过的机器学习（ML）模型为你的搜索引擎构建一个排名函数。通常，该模型作为第二阶段的重新排序器，以改进由第一阶段简单检索算法返回的搜索结果的相关性。
分析： A为父表，B为子表，两个表做主外键关联查询，只有主键和外键上有索引，并且A表的主键索引和B表的外键索引为聚簇索引。 以A作为外层表做嵌套循环连接计算响应时间： 第1步：通过聚簇索引AK访问A表 索引 AK TR = 1 TS = 10000000 LTR 1 * 10ms + 10000000 * 0.01ms = 100s 第2步：通过聚簇索引AK访问B表 索引 AK TR = 10000000 * 1% = 100000 TS = 100000 * 5 = 500000 LTR 100000 * 10ms + 100000 * 5 * 0.01ms = 1005s 第3步：提取数据 50000000 * 1% * 0.001% * 0.1ms = 0.5ms 所以以A作为外层表做嵌套循环连接响应时间约为1105（100 + 1005）秒 以B作为外层表做嵌套循环连接计算响应时间： 第1步：通过聚簇索引AK访问B表 索引 AK TR = 1 TS = 50000000 LTR 1 * 10ms + 50000000 * 0.01ms = 500s 第2步：通过聚簇索引AK访问A表 索引 AK TR = 50000000 * 0.001% = 500 TS = 500 LTR 500 * 10ms + 500 * 0.01ms = 5s 第3步：提取数据 50000000 * 1% * 0.001% * 0.1ms = 0.5ms 所以以B作为外层表做嵌套循环连接响应时间约为505（500 + 5）秒 8.2 在不添加冗余字段的前提下，为该连接设计最佳索引并评估响应时间。 分析： 因为B1 > :B1的FF很小，仅为0.001%，所以可以建立以B1为前缀的宽索引(B1,AK,B2) 以B作为外层表做嵌套循环连接计算响应时间： 第1步：通过索引B1访问B表，因为B1是宽索引，所以无需回表访问 索引 B1 TR = 1 TS = 50000000 * 0.001% = 500 LTR 1 * 10ms + 500 * 0.01ms = 15ms 第2步：通过聚簇索引AK访问A表 索引 AK TR = 500 TS = 500 LTR 500 * 10ms + 500 * 0.01ms = 5005ms 第3步：提取数据 50000000 * 1% * 0.001% * 0.1ms = 0.5ms 所以使用B1上的宽索引(B1,AK,B2)，以B作为外层表做嵌套循环连接响应时间约为5（(15+5005+0.5)/1000）秒。
我用到的RepeatModeler和RepeatMasker都是用conda安装的，没有进行额外的配置
在日常多人协作时，最开始习惯看文件夹更新时间来查看是否有更新，但发现总是不能如实反映情况, 文件夹日期有时变，有时不变。很是困惑，就来探究下。
尽管缺乏LTR的反转录元件或反转录转座子也通过反转录酶进行转座，但是它们利用独特的整合方法，且在进化遗传上不同于反转录病毒和LTR反转录转座子。
排序是机器学习场景中最常见的问题之一。从搜索到推荐系统，排名模型是许多主流机器学习体系结构的重要组成部分。在机器学习理论中，排序方法通常使用像learning-to-rank(LTR)或machine learning ranking机器学习排序(LTR)这样的术语。尽管具有相关性，但是在大多数机器学习框架中，大规模开发LTR模型仍然是一个挑战。最近，来自谷歌的人工智能(AI)工程师引入了TF-Ranking，这是一个基于TensorFlow的框架，用于构建高度可伸缩的LTR模型。几周前发表的一篇研究论文详细阐述了TF-Ranking背后的原则。
低延迟编码对于很多视频app来说都很重要，特别是对实时音视频场景。苹果在 WWDC 2021 在 VideoToolbox 里推出了一种新的低延迟编码模式。低延迟编码模式的主要目的是为实时通讯场景优化现有的编码流程。
新的一年加入新的公司，新的公司做新的项目。公司涉及到的项目基本都是海外的，没有国内的。做过国际化项目的同学应该知道，世界上每个国家的风俗习惯都不同。对于前端开发来说，就网页布局这方面就有正常的ltr布局，即：从左往右布局。但是在一些国家，比如阿拉伯，希伯来等国家，却有着和我们不一样的习惯，遵从了我们老祖先从右往左的阅读习惯，文字也是从右往左书写的习惯，当然是看不懂的。站在前端的角度就是rtl布局。
（注1：如果有问题欢迎留言探讨，一起学习！转载请注明出处，喜欢可以点个赞哦！） （注2：更多内容请查看我的目录。）
如果你经常使用 Linux 命令行，那么使用 history（历史）命令可以有效地提升你的效率。本文将通过实例的方式向你介绍 history 命令的 15 个用法。
大家在学习 Flutter 时一定会用过 Text，而对于一些复杂文本的处理可能会选择 RichText，再进一步，使用 RichText 就一定要用 TextSpan ,和尚本以为可以做为一个小知识点进行简单学习，但是随着深入尝试发现 TextSpan 涉及东西很多，很值得研究，因此单独整理一篇小博文。
Container是一个很方便的组件，相当于Web HTML中的div，它包含了公共的绘制，定位和尺寸组件。
按照习惯的命令式思维，遍历List计数搞定。那么，如何用递归描述List的长度（即提供其递归定义）？
作者：Guangda Huzhang、Zhen-Jia Pang、Yang Yu等
我们在flutter中使用能够包含多个child的widget的时候，经常会遇到超出边界范围的情况，尤其是在Column和Row的情况下，那么我们有没有什么好的解决办法呢？答案就是今天我们要讲解的Wrap。
本文来自苹果WWDC 2021，演讲者是苹果视频编码与处理团队的PeiKang Song，主要介绍了Video Toolbox中的低延迟编码模式，并对其API调用进行了简要说明。
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电源测量命令 60V开 FD020600010101000000 60V关 FD020600020101000000 60V保开 60V保关 -8KV开 -8KV关 FD020928020102010000 -0-2000 FD0209180001020126dc -2-4000 FD020910000102011b4f -4-8000 FD020911000102011473 +8KV开 FD020918010001010000 +8KV关 FD020918020101010000 +0-2000
LTR（Learning To Rank）学习排序是一种监督学习（SupervisedLearning）的排序方法，现已经广泛应用于信息索引，内容推荐，自然语言处理等多个领域。以推荐系统为例，推荐一般使用多个子策略，但哪个策略更好？每个策略选出多少候选集？每个候选集呈现的顺序如何排序？这些问题只能根据经验进行选择，随着策略越来越多，上述问题对推荐效果的影响会越来越大。于是乎，人们很自然的想到了用机器学习(Machine Learning)了解决上述问题，至此LTR就出世和大家见面了。发展到现在，LTR已经形成较为成熟的理论基础，并且可以解决数据稀疏、过拟合等多种问题，在实际应用中取得较好的效果。 做过LTR的人都知道AUC是机器学习中非常重要的评估指标，AUC的提升会带来线上点击率的提升，其值越高越好,最大值为1。那么AUC到底是个什么东东呢？为什么AUC的提升就一定会带来点击率的提升？本文就带大家一起了解下AUC的概念及其与线上点击率的关联。
在Flutter里面一切皆组件，不同于CSS的样式，在Flutter里面，样式的值也基本都是组件。
一、学习排序（Learning to Rank） LTR（Learning torank）学习排序是一种监督学习（SupervisedLearning）的排序方法。LTR已经被广泛应用到文本挖掘的很多领域，比如IR中排序返回的文档，推荐系统中的候选产品、用户排序，机器翻译中排序候选翻译结果等等。IR领域传统的排序方法一般通过构造相关度函数，然后按照相关度进行排序。影响相关度的因素很多，比如上面提到的tf，idf，dl等。有很多经典的模型来完成这一任务，比如VSM，Boolean model，概率
（1）对电商搜索场景中的多步排序问题进行形式化描述，定义搜索会话马尔科夫决策过程问题模型（Search Session Markov Decision Process, SSMDP）；
产品的角度（产品的受众、受众的浏览器比例、效果优先还是基本功能优先） 成本的角度 (有无必要做某件事)
在上一篇博客 【Flutter】Animation 动画 ( Flutter 动画基本流程 | 创建动画控制器 | 创建动画 | 设置值监听器 | 设置状态监听器 | 布局中使用动画值 | 动画运行 ) 中 , 使用动画时 , 需要给动画添加值监听器 , 每当动画值更新后 , 都会回调该监听器 , 在监听器的回调方法中 , 需要调用 setState 方法 , 将该动画值设置给组件 ;
一般右语言，TextView的默认行为都没问题，因为文案也是对应的右语言语种，但如果对应的文案没有翻译成右语言，比如是写死的中文，那TextView就不会按照右语言来处理了，这个时候就需要为TextView设置textDirection属性，有2种方式
真香！本来觉得用以前的java就能做的为啥还用flutter，但是最近接触flutter之后感觉这才是写移动应用的神器啊！ 尤其是用java写的listView，各种适配器传参简直了
本文将探讨 Linux 中的文件权限和访问控制列表（ACL）。了解文件权限对于管理 Linux 系统中文件和目录的访问，确保安全性和数据完整性是至关重要的。
“一带一路” 正在积极推动中国的国际化进程，前端网站也面临着前所未有的国际化挑战。那么怎么才能积极响应 “一带一路” 战略，推动网站的国际化工作呢？可以先从国际化布局开始考虑。
MediaTek T750 是一款面向新一代5G CPE无线产品，可应用于5G固定无线接入（FWA）和移动热点（MiFi）等设备，为家庭、企业和移动用户带来高速5G连接，芯片平台采用 7nm 制程工艺，高度集成 5G NR FR1 调制解调器，4 核 Arm Cortex-A55 CPU 可提供完整的功能和配置，支持 5G NR Sub-6GHz 下双载波聚合（2CC CA）200MHz 频率，不仅拥有更大的信号覆盖范围，同时也让 5G 的下行速度大幅提升。
本文包含: Ionic3 CSS实用属性、自定义颜色、平台样式、覆写Ionic Sass变量、RTL支持
在此之前，我们已经运行成功Flutter的示例工程，在main.dart文件中默认生成了很多代码，这个时候，这些代码我们是看不大明白的，所以我们从零开始学习Flutter组件，将main.dart文件清空，我们自己来写界面，一步步熟悉Flutter界面的搭建流程；
https://developer.mozilla.org/zh-CN/docs/Web/CSS/clear
总结：TextAlign.center居中对齐，left左对齐，right右对齐，start和end的含义取决于TextDirection，当TextDirection为ltr即(left-to-right)时，start和end的含义同left和right一致。当TextDirection为rtl即(right-to-left)时，start和end的含义和left、right相反。justify不生硬的换行（好吧，我翻译不了，看下图吧）
CTR预估起源于计算广告，因为关系到真金白银的定价问题，因此要求预估出来的CTR必须“绝对准确”。这是因为，假如给一个用户准备了A/B/C三个广告，那么无论预测CTR是0.9、0.8、0.6，还是0.5、0.4、0.3都不影响三个广告的展现顺序，但是向客户的收费却有天壤之别。
许多重要的非模式植物一直是支撑人类日常需求的关键自然资源。然而，改善这些植物的特性通常面临一些挑战，比如漫长的生长周期、复杂的基因组、难以辨识的家系背景以及低效率的遗传转化体系。为了解决这些问题，科学家们提出了利用泛基因组（Pan-genome）辅助育种技术，有望实现更快速地植物性状改良。泛基因组包含更加全面的遗传信息，可以有效降低参考基因组偏差对遗传变异检测的影响。通过该技术，人们能够更全面地了解植物的遗传特性。泛基因组育种方法已经在水稻、番茄等一些常见模式作物上取得了成功，并且正逐渐被应用于小麦、高粱、土豆等非模式作物的遗传改良。
在上一篇博客 【Flutter】Animation 动画 ( AnimatedWidget 动画使用流程 | 创建动画控制器 | 创建动画 | 创建 AnimatedWidget 动画组件 | 动画运行 ) 中 , 使用了 AnimatedWidget 组件实现动画 , 省略了手动添加监听器 , 并在监听器中手动调用 setState 更新动画的操作 ;
原文链接：http://blog.csdn.net/fw0124/article/details/5831096
空间转录组学（ST）正在改变我们研究基因表达的方式。然而在大量转录组数据中，转座因子（TE）由于其高度重复性而未被研究。近年来，TEs被认为是基因表达的重要调节因子。因此，以空间分辨率的方式进行TE表达分析，可以进一步帮助了解它们在组织内基因调节中的作用。
先让用户刷新再复现一遍，保持一直打开console的状态下操作。再手把手截图指导，如何打开console切到哪个面板，再让对方截图，结果是这样的报错：
1. 深入浅出数据分析 这书挺简单的，基本的内容都涉及了，说得也比较清楚，最后谈到了R是大加分。 难易程度：非常易。 2.啤酒与尿布 通过案例来说事情，而且是最经典的例子。 难易程度：非常易。 3.数据之美 一本介绍性的书籍，每章都解决一个具体的问题，甚至还有代码，对理解数据分析的应用领域和做法非常有帮助。 难易程度：易。 4.集体智慧编程 学习数据分析、数据挖掘、机器学习人员应该仔细阅读的第一本书。作者通过实际例子介绍了机器学习和数据挖掘中的算法，浅显易懂，还有可执行的Python代码。 难易程度：中
净推荐值（Net Promoter Score, NPS）是一个度量用户忠诚度的指标，用于计量用户再次访问公司网站或使用公司服务的可能性。Fred Reicheld在2003年首次提出这一概念。NPS的计算基于用户对问题“推荐可能性”(LTR)——向朋友推荐公司产品、服务、活动的可能性有多大——的反馈。用户根据愿意推荐的程度在0到10之间进行打分，基于打分结果可以计算NPS值。 打分为9或10分的用户称为“推荐者”，这些用户愿意押上他们的名声向朋友推荐。打分在0到6之间的用户称为“批评者”，这些用户对公司不
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