MATCH (d:Disease)-[:HAS_SYMPTOM]->(s) WHERE d.name='糖尿病' RETURN d.name,s.name
如果你经常用stata写论文，会了解stata有个outreg2的函数，可以把回归的结果输出成非常规范的论文格式，并且可以把多个回归结果并在一起，方便对比。例如下图
文件传输协议（File Transfer Protocol，FTP）是用于在网络上进行文件传输的一套标准协议，它工作在 OSI 模型的第七层， TCP 模型的第四层， 即应用层， 使用 TCP 传输而不是 UDP， 客户在和服务器建立连接前要经过一个“三次握手”的过程， 保证客户与服务器之间的连接是可靠的， 而且是面向连接， 为数据传输提供可靠保证。
主要记录下spring是如何支持事物的，以及在Spring结合mybatis时，可以怎么简单的实现数据库的事物功能
该站点也是字体反爬经典案例，其呈现不是以乱码形式展现，而是源码差异，具体如下图所示。
PY threading Queue 进程Queue 父进程与子进程，或同一父进程下的多个子进程进行交互 缺点：两个不同Python文件不能通过上面两个Queue进行交互
④同时在父与子关联的cpn标签，进行v-bind动态绑定将父组件的变量city值传递给子组件自定义绑定名，子组件就可以直接通过使用自定义绑定名，直接显示父组件传递的城市
在前面的文章中我们学习了部分绘制的相关方法，在本篇文章中我们会继续再介绍一些常用的绘制方法。
有了它，就能一键直达arXiv论文PDF、相关研究的关联网、GitHub存储库，以及Colab，再也不用逐项搜索！
C风格字符串应该理解成最后一个元素是‘\0’的特殊字符数组。 若使用C语言连续读入一组（多个）字符串，则面临如下问题： 1 若使用“%s”格式读入，则输入过程遇到空格、table，回车后自动终止输入，无法输入空格。 2若使用“%c”格式读入，如何连续输入多个字符串？即如何实现以回车终止输入？
整个Flink的Job启动是通过在Driver端通过用户的Envirement的execute()方法将用户的算子转化成StreamGraph
CRUD是4个单词的首字母，CRUD分别指增加（Create）、读取查询（Retrieve）、更新（Update）和删除（Delete）这4个单词的首字母。
- 又称为变形，即，可以向元素应用2D 或 3D 转换，从而对元素进行旋转、缩放、移动或倾斜
这里我们利用下json转golang struct的小工具，把接口返回的json转成golang的代码
HashMap底层原理是： 数组 + 链表 当链表长度大于8时 即链表长度等于9，链表结构就会转换为红黑树
小波变换融合算法基本思想：首先对源图像进行小波变换，然后按照一定规则对变换系数进行合并；最后对合并后的系数进行小波逆变换得到融合图像。
本文旨在介绍一种基于方向梯度直方图（HOG）和支持向量机（SVM，Support Vector Machines）的车辆检测和跟踪算法。该算法在OpenCV和Sklearn环境下开发，经不断优化后在实际路况下得到了成功的应用。
图像融合（Image Fusion）是指将多源信道所采集到的关于同一目标的图像数据经过图像处理和计算机技术等，最大限度的提取各自信道中的有利信息，最后综合成高质量的图像，以提高图像信息的利用率、改善计算机解译精度和可靠性、提升原始图像的空间分辨率和光谱分辨率，利于监测。
HTTP协议的大部分功能其实通过其协议包头来实现。因为HTTP协议包头作用如此重要，因此需要单独列出一节来详细讲解。协议包头大体上分为4类，分别为通用包头，请求包头，回复包头，和实体包头。
笔者最近在挑选开源的语音识别模型，首要测试的是百度的paddlepaddle； 测试之前，肯定需要了解一下音频解析的一些基本技术点，于是有此篇先导文章。
C1在初始的时候内部会构建图结构的HIR，它由基本块BB构成一个控制流图，每个基本块里面是SSA形式的指令。
Unix、Linux、Windows三大帝国集团发表《关于比特宇宙推进经贸合作的联合声明》的消息很快传遍整个比特宇宙，位置偏僻的NextStep帝国也收到了这条消息。
在 Transformation Object 列中，ax是一个 Axes 实例，fig是一个 Figure 实例。
从淡黄的长裙和蓬松的头发我察觉到，面前坐着的这位女面试官属实是有点东西。我的自我介绍也变得声情并茂起来。Skr~~~ 在此期间，小姐姐面无改色的看着我的简历。不过无所谓，这些都不重要。
我觉得交叉对比 ICLR 2017（一个备受欢迎的深度学习大会）的论文决策（分为四类：Oral、Poster、Workshop 和 Reject）与所有论文在 arxiv-sanity上 被添加到某些人的库的次数是一件有趣的事情。ICLR 2017 决策的制定取决于在某段时间内区域主席和评论者的数量，以此来决定某篇论文的命运，而 arxiv-sanity 是一些像我一样每月工作两小时，并能熟练使用大量论文的人来决定的。这是一场自上而下与自下而上之间的斗争。让我们看看发生了什么。 访问网址可查看 ICLR
PUT 和 PATCH 都是更新资源，而 PATCH 用来对已知资源进行局部更新。如果发送修改信息是全量覆盖就是用 PUT， 如果只是部分修改则使用 PATCH。
本文为 2018 年 5 月 11 日在微软亚洲研究院进行的 CVPR 2018 中国论文宣讲研讨会中第三个 Session——「Person Re-Identification and Tracking」环节的四场论文报告。
音频数字化就是将模拟的(连续的)声音波形数字化(离散化)，以便利用数字计算机进行处理的过程，主要参数包括采样频率（Sample Rate）和采样数位/采样精度（Quantizing，也称量化级）两个方面，这二者决定了数字化音频的质量。
疫情在家的这段时间，想系统的学习一遍 Pytorch 基础知识，因为我发现虽然直接 Pytorch 实战上手比较快，但是关于一些内部的原理知识其实并不是太懂，这样学习起来感觉很不踏实， 对 Pytorch 的使用依然是模模糊糊， 跟着人家的代码用 Pytorch 玩神经网络还行，也能读懂，但自己亲手做的时候，直接无从下手，啥也想不起来， 我觉得我这种情况就不是对于某个程序练得不熟了，而是对 Pytorch 本身在自己的脑海根本没有形成一个概念框架，不知道它内部运行原理和逻辑，所以自己写的时候没法形成一个代码逻辑，就无从下手。这种情况即使背过人家这个程序，那也只是某个程序而已，不能说会 Pytorch， 并且这种背程序的思想本身就很可怕， 所以我还是习惯学习知识先有框架（至少先知道有啥东西）然后再通过实战（各个东西具体咋用）来填充这个框架。而「这个系列的目的就是在脑海中先建一个 Pytorch 的基本框架出来， 学习知识，知其然，知其所以然才更有意思 ;)」。
前文我们对HEVC的HDR编码优化技术做了介绍，侧重编码性能的提升。本章主要阐述HEVC中HDR/WCG相关的整体编码方案，包括不同应用场景下的HEVC扩展编码技术。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 Pytorch官方英文文档：https://pytorch.org/docs/stable/torch.html? Pytorch中文文档：https
ansible是目前最受运维欢迎的自动化运维工具，基于Python开发，集合了众多运维工具（SaltStack puppet、chef、func、fabric）的优点，实现了批量系统配置、批量程序部署、批量运行命令等功能。 ansible是基于 paramiko 开发的,并且基于模块化工作，本身没有批量部署的能力。真正具有批量部署的是ansible所运行的模块，ansible只是提供一种框架。ansible不需要在远程主机上安装client/agents，因为它们是基于ssh来和远程主机通讯的。ansible目前已经已经被红帽官方收购，是自动化运维工具中大家认可度最高的，并且上手容易，学习简单。是每位运维工程师必须掌握的技能之一。
PyTorch是一个很著名的支持GPU加速和自动求导的深度学习框架，在最近几年收到学术界的热捧，主要是因为其动态图机制符合思维逻辑，方便调试，适合于需要将想法迅速实现的研究者。PyTorch是Torch7团队开发的。Torch是一个开源科学计算框架，可以追溯到2002年纽约大学的项目。Torch的核心在于在构建深度神经网络及其优化和训练，为图像，语音，视频处理以及大规模机器学习问题提供快速高效的计算方案。为了追求更高的速度，灵活性和可扩展性，Torch采用Lua作为它的开发语言，但lua语言的受众比较局限。为了满足当今业界里Python先行(Python First)的原则，PyTorch应运而生，由Facebook人工智能研究员(FAIR)于2017年在GitHub上开源。顾名思义，PyTorch使用python作为开发语言，近年来和tensorflow, keras, caffe等热门框架一起，成为深度学习开发的主流平台之一。
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【1】 Learning Vision-Guided Quadrupedal Locomotion End-to-End with Cross-Modal Transformers 标题：学习视觉引导的四足运动与跨模态Transformer的端到端运动
本章是HTML考点的⾮重难点，因此我们采⽤简略回答的⽅式进⾏撰写，所以不会有太多详细的解释。我们约定，每个问题后我们标记『✨ 』的为⾼频⾯试题 doctype的作⽤是什么？✨ DOCTYPE是html5标准⽹⻚声明，且必须声明在HTML⽂档的第⼀⾏。来告知浏览器的解析器⽤什么⽂档标准解析这个 ⽂档，不同的渲染模式会影响到浏览器对于 CSS 代码甚⾄ JavaScript 脚本的解析 ⽂档解析类型有： BackCompat：怪异模式，浏览器使⽤⾃⼰的怪异模式解析渲染⻚⾯。（如果没有声明DOCTYPE，默认就是这个模式） CSS1Compat：标准模式，浏览器使⽤W3C的标准解析渲染⻚⾯。 IE8还有⼀种介乎于上述两者之间的近乎标准的模式，但是基本淘汰了。
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