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史上首枚9飞9回收火箭「猎鹰9号」，昨日将60颗Starlink卫星送入太空
机器之心报道 编辑：维度、蛋酱 昨日，SpaceX 第 22 批 60 颗星链卫星搭载猎鹰 9 号火箭发射升空。 这是猎鹰 9 号运载火箭执行的第 9 次飞行任务，由此诞生了 SpaceX 史上首枚「9 飞 9 回收」火箭。火箭的重复回收意味着执飞过程的更安全可靠，对载人飞行的成功发射也有着重要意义。 ? image.png 这次飞行刷新了猎鹰 9 号的记录，这已经是它的第 9 次发射和第 9 次着陆，距离马斯克「一箭十飞」的承诺也就一步之遥。 2018 年，猎鹰 9 号 B5 型初次面世，也是猎鹰 9 号的最后一次重大升级。 美东时间 3 月 14 日 6 点 01 分，二级火箭从 NASA 佛罗里达州的肯尼迪航天中心发射。
71020发布于 2021-03-30 - 来自专栏JAVA相关
java工具：《Java获取昨日零点时间工具方法》
@toc一、介绍该方法用于获取昨日零点（即昨天00:00:00） 的时间戳，在日常开发中常用于统计昨日全天数据、日志按天归档或定时任务的时间范围设定。 通过调用 getDayBegin() 获取当天零点时间，再向前回退一天，即可精确得到昨日起始时刻，确保时间边界的准确性与一致性。 二、代码/** * author:Yu Yang * 获取昨天的开始时间 */public static Date getYestodayBegin(){ Calendar cal = new GregorianCalendar
13410编辑于 2026-03-07 - 来自专栏小闫笔记
昨日知识点回顾
1.1零散知识点 找到适合自己的学习方法。 多表查询：根据信息的不同，对表分门别类的进行一个存储。 设计表：三大范式；（了解一下三大范式） 内连接：取得数据是公共数据，数据的交集； 左连接：连接的时候以左表为基准，右表没有的时候连接NULL 子查询： （主查询语句，子查询语句） 标量子查询 关系运算符 列级子查询 in进行判断 行级子查询 记录中给定的字段和返回的数据，如果完全相同才认为是匹配。 函数只能返回一个值，return 1,2,3 最后返回的是一个元组。 视图：是为复杂查询提供
47220发布于 2019-07-18 - 来自专栏全栈程序员必看
python获取昨日日期
获取昨日日期 oneday = datetime.timedelta(days=1) 一天 day = datetime.datetime.strptime(self.date,'%Y-%m-%d
2.2K20发布于 2021-07-12 - 来自专栏让技术飞起来
小程序的昨日与今天
但不妨先让我们把时间回转到 5 年之前，看看它是怎么诞生的。 而如果我们把时间从这两场发布会的转至今日，却会发现小程序早已不再局限于「用完即走」与「快速打开」，各式各样的小程序已呈现百花齐放的状态，不论是工具小程序，内容小程序，交易小程序，直播小程序，各种类型应有尽有 不透明」的吐槽与争议也逐渐出现，无数企业都希望自己的应用中也能具备运行小程序的能力，希望能够借此抗争小程序被引入寡头所控制的战场，但「知易行难」，快速完成对小程序的底层与容器的研发，所需要花费的精力与时间并不是短时间就能够完成的
86340发布于 2021-10-27 - 来自专栏JusterZhu
.NET 9 中基于时间的 Guid
.NET 9 基于时间创建 Guid Intro .NET 9 中引入了基于时间来生成 Guid, 因为实现的 RFC 文档里的第七个版本, 所以 API 名称为 Guid.CreateVersion7 Console.WriteLine(guid); 输出结果如下: 0191fa19-7082-7541-ae8e-befcfffe79cb Version: 7 Variant: 10 Timestamp: 9/ ,导致即使时间一样生成的 guid 还是会不一样 那我们能否从 Guid 中获取到时间呢? /github.com/dotnet/runtime/issues/107136 https://github.com/WeihanLi/SamplesInPractice/blob/main/net9sample /Net9Samples/GuidSample.cs
51400编辑于 2025-01-23 - 来自专栏互联网运维杂谈
【扯淡篇】ITIL，是否已是昨日黄花
首先声明自己不是ITIL方面的专家，特别是具体的规范细节，后面论述如有不当，请指正。但我为什么会提起它？主要是因为它和运维（IT服务管理）相关性太大了。早起的运维完全就是以ITIL来蓝本构建的，在当时公司中还有ITIL学习小组/实践活动、ITIL的外部顾问培训等等。后来在YY的时候，当时实践CMDB、事件管理的时候，也是参照了其具体的规范和要求。我建议大家在讲ITIL的时候，一定要把ITSMF授权荷兰人Jan Van Bon写的两本书都看一下，可以迅速扫盲，避免对ITIL的耍流氓式理解。
1.8K10发布于 2019-11-18 - 来自专栏Linux运维修炼笔记007
Centos9使用chrony服务同步时间
安装chrony命令Centos9里是预安装的，没有安装的话执行以下命令：yum install -y chronyCentos9 时间同步要使用chrony命令，ntp命令没有了查看状态#启用chronyd aliyun.com iburstpool ntp4.aliyun.com iburstpool ntp5.aliyun.com iburstpool ntp6.aliyun.com iburst推荐使用阿里的时间端 ，也可以使用本地的ip地址，同步目标的系统时间。 内网设备，需要使用内网的时间服务器同步时间。 例如：时间同步地址为：10.70.130.88pool 10.70.130.88 iburst表示设置的时间同步服务器IP为：10.70.130.88再重启chronyd服务即可重启chronyd服务systemctl
1.8K00编辑于 2024-02-05 - 来自专栏云计算教程系列
如何在Debian 9上设置时间同步
Debian 9内置了时间同步，默认情况下使用ntp包提供的标准ntpd时间服务器激活。 先决条件 在开始本教程之前，您将需要一个Debian 9服务器，没有服务器的同学可以在这里购买，不过我个人更推荐您使用免费的腾讯云开发者实验室进行试验，学会安装后再购买服务器。 一个具有sudo权限，non-root的用户，如本Debian 9服务器设置教程中所述。 导航基本时间命令 查找服务器上时间的最基本命令是date。 现在我们知道如何检查时钟和设置时区，让我们确保我们的时间正确同步。 检查ntpd的状态 默认情况下，Debian 9运行标准的ntpd服务器，以使您的系统时间与外部时间服务器池保持同步。 ---- 参考文献：《How To Set Up Time Synchronization on Debian 9》
11.1K20发布于 2018-11-05 - 来自专栏媒矿工厂
Ittiam优化VP9，turnaround时间大幅减少
libvpx是Google开发的视频编解码器VP8和VP9的开源软件实现库。 这使得libvpx（VP9）在OTT(Over The Top)视频传输服务中潜力巨大。 然而，与H.264/AVC编码器相比，libvpx编码速度较慢，会产生较长的turnaround时间。 由于不同的tile列尺寸以及边界上的内容变化导致不同的线程处理时间，由此产生的损耗。 60-70%的提升，改进后的libvpx版本大幅减少了计算成本和turnaround时间。
2K50发布于 2018-03-05 - 来自专栏大数据文摘
昨日，面对种种非议，马云发了内部邮件
点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 致歉：由于疏忽，昨日文章《电脑如何下棋？深入了解人工智能》作者未写，应为黄铂钧（微软亚洲研究院）。 发件人: 马云 发送时间: 2014年7月29日 17:21 收件人: 阿里人 主题: 我最近的一些想法和大家分享。 未来相当长的一段时间，我们还会遇到各种各样的冲击，我们要客观的看待任何批评，因为大多数人在批评你的时候，尽管措词让你受不了，但他们是善意的，对我们是抱有期待的，很多人讲的是有道理的； 社会上有很多的不理解和误解 改变是需要时间的！过去，我们看到比较多的是自己推动商业社会进步发展的正面积极效应，但是对于可能带来的反作用力，我们关注的不够，沟通的也不够。这也正是我们今后必须要注意和完善的地方。
46350发布于 2018-05-22 - 来自专栏Python
【Less-9】基于SQLI的SQL时间盲注
【实验目的】 通过本实验理解SQL时间盲注漏洞的定义方法，掌握基于SQL时间盲注的手工注入方法，熟悉SQL时间盲注存在的原因，掌握SQL时间盲注的防护方法。 3.时间盲注常用函数 length(database())语句：返回当前数据库名长度。 访问SQLI-Labs的less-9。 下面基于时间盲注进行数据库信息获取： 第四步 获取数据库名的长度 http://【靶机IP】/Less-9/? 【思考与总结】 通过本次实验，成功实现了利用SQL时间盲注漏洞获取了数据库的表单信息，掌握了SQL时间盲注漏洞的手工攻击方法，在此基础上可以深入理解对其的防护策略。
47710编辑于 2024-10-12 - 来自专栏HikariLan's Blog
昨日烂活 —— 在 BukkitAPI 上实现眨眼的效果
init { action.runTaskTimer(CityCore.plugin, 20, blindTime) } } } 运行原理: 每隔一定时间给予玩家失明和夜视的效果 （源代码上还有一个当玩家眨眼时会在头顶显示的眨眼 Tag 和一个类似 SCPSL 的剩余眨眼时间 Actionbar，可以说很真实了
50020编辑于 2022-10-27 - 来自专栏DeepHub IMBA
9个时间序列交叉验证方法的介绍和对比
但是在处理时间序列时，应该确保交叉验证处理了数据的时间依赖性质。在之前的文章中，我们也做过相应的介绍。 在本文中，我们收集了时间序列的常用的9种交叉验证方法。 如果时间序列大小不大，使用单个分割可能会导致不可靠的估计。 时间序列交叉验证 进行多次拆分是个好主意。这样做可以在数据的不同部分上测试模型。一种方法是使用时间序列交叉验证。 这对时间序列来说是不成立的。所以最好选择一种尊重观察的时间顺序的交叉验证方法。 但是在某些情况下，K-fold交叉验证对时间序列是有用的。例如，当时间序列是平稳的或样本量很小时。 改进的K-Fold交叉验证 改进的K-Fold交叉验证保留了过程中的打乱部分(图9)。但是它删除了接近验证样本的任何训练观察值。 改进的K-Fold交叉验证依赖于创造间隙而不是阻塞。 总结 本文概述了9种可用于时间序列不同的交叉验证的方法，这里建议： 首选技术是蒙特卡洛交叉验证(列表中的第5个)。时间序列交叉验证(及其变体)是一个很好的选择。
2.5K50编辑于 2023-02-01 - 来自专栏Coggle数据科学
JDATA如期而至-用户购买时间预测Rank9
由于需要预测的是9月份购买的用户以及对应的第一次购买时间，因此时间的相关信息显得尤为重要。 目标解读：本次大赛分为两个部分，一个是预测购买的用户集合，一个是相应的第一次购买时间。 时间特征：用户订单的时间分布特征，用户浏览的时间分布特征，用户评论的时间分布特征，订单的时间间隔特征，浏览的时间间隔特征，最后订单、浏览、评论的时间特征等。 9月份是否购买，因此在线下我们可以假设8月份未知，用8月份之前的数据来提取用户集和特征。 同时，为了扩大样本量，我们进行了滑窗采样： image.png 同时，为了保证线上线下一致性，我们取了标签区间前3个月购买过目标品类的用户集作为我们构建训练数据的用户集合，标签日前9个月提取特征。 image.png 为了保证线上线下一致性以及其他用户的干扰，我们取了标签区间前3个月购买过目标品类的用户集作为我们构建训练数据的用户集合，标签日前1,3,6,9个月提取特征。
1.2K10发布于 2019-09-12 - 来自专栏网安菜鸟成长记
sql-labs-less9less10|脚本SQL时间盲注
前言： 此系列为sql-labs第9关和第10关，两关差别不大，这一关使用sql时间盲注的方法，写脚本进行注入，前面的关卡没有用过时间盲注，所以这一关讲的比较详细，如果错误的地方还请大佬指正！ 正文： less9: 本关无论注入正确与否页面都显示一样的回显，所以无法像第八关那样通过查看页面是否输出语句来判断注入的语句是否正确执行，这一关使用时间盲注方法 请看代码： import requests import time import datetime url = "http://localhost/sql-labs/Less-9/? column1 = '' column2 = '' column3 = '' for i in range(3): for j in range(1,9) sleep()函数 功能：执行挂起一段时间，也就是等待一段时间在继续执行，里面的参数单位为秒 less10: less10和less9的区别只是单引号双引号，less10换成双引号就好了 。
2.3K31发布于 2020-10-28 - 来自专栏Youngxj
我的世界首测即将开启 测试资格申请昨日启动
尽管目前距离《我的世界》中国版开测还有一段时间，但小编一定会争取在第一时间内为大家带来《我的世界》中国版的最新资讯；也祝愿喜欢《我的世界》的朋友们可以通过自己最擅长的参与方式成功获取首测激活码，提前感受正版
86050发布于 2018-06-07 - 来自专栏科研猫
科研“纪委”Pubpeer再揭论文造假，《Nature》昨日已撤稿
撤回了18年9月5日发表于《Nature》上的由埃及儿童肿瘤医院及贝勒医学院等单位共同完成的有关脑瘤与T细胞的研究：A homing system targets therapeutic T cells
9K10发布于 2019-09-24 - 来自专栏程序员的知识天地
Python中9大时间序列预测模型
在时间序列问题上，机器学习被广泛应用于分类和预测问题。当有预测模型来预测未知变量时，在时间充当独立变量和目标因变量的情况下，时间序列预测就出现了。 其方法的选择取决于预测的背景、历史数据的相关性和可用性、所需的准确度、预测的时间段、对企业的预测成本以及分析所需的时间。 影响预测的因素 · 增加或减少趋势 · 季节性 · 数据集的大小 时间序列的组成部分与数据本身一样复杂。随着时间的增加，获得的数据也会增加。 AR是多个并行时间序列的推广。 ，例如，多变量时间序列。
1.7K40发布于 2019-05-25 - 来自专栏腾源会
为什么说开源公司从立项到上市，需要 9 年时间？
所以二级市场表现好，VC 的投入到退出的时间在缩短。 正因为这两点， VC 在一级市场上加大了对开源软件的投入。 这些是我们对待任何一个软件公司都会考察的各项指标，这个阶段也需要 2-3年左右的时间。 所以能够看到，一个开源公司从开始决定立项开发到最后成熟 IPO，其实需要经历 9 年的过程，大家在做开源创业的时候，要做好8年抗战的心理准备。 举个简单的开源商业化成功案例：PingCAP。 PingCAP 成立于 2015 年，到现在为止经历了快 7年的时间，目前已经进入到开始商业化的阶段。 按照刚才所说的 “3+3+3” 的时间段来去看，实际上在 2015年-2017年， PingCAP 专注的是做产品的研发。
1.5K30编辑于 2022-01-27
腾讯云开发者
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