- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏IT云清
redisson的MultiLock连锁
RLock lock1 = redissonInstance1.getLock("lock1"); RLock lock2 = redissonInstance2.getLock("lock2"); RLock lock3 = redissonInstance3.getLock("lock3"); RedissonMultiLock lock = new RedissonMultiLock(lock1, lock2, lock3); // locks: lock1 lock2 lock3 lock.lock(); ... lock.unlock(); If Redis nodes stored lock state RedissonMultiLock lock = new RedissonMultiLock(lock1, lock2, lock3); // Acquire lock1, lock2, lock3 and unlock it after 10 seconds boolean res = lock.tryLock(100, 10, TimeUnit.SECONDS); ... lock.unlock(); 2.
3K10发布于 2019-01-22 - 来自专栏协
协亨手机连锁
爆)：我们用炙热的豪情，让协亨2018再创佳绩 (吴) 协亨手机连锁联欢年会到此结束! 爆)： 让我们明年再相会! (吴) 恭祝大家 合：身体健康、万事如意!
95170发布于 2018-02-23 - 来自专栏生信修炼手册
连锁不平衡：linkage disequilibrium
，基因在遗传时出现连锁的现象就叫做连锁不平衡。 D'值可以看做是归一化之后的D值，归一化之的值可以用于比较不同基因连锁程度的大小。D’的取值范围为0到1，D’ = 0 表示完全连锁平衡，独立遗传；D’ = 1 表示完全连锁不平衡。 理论上来说任意两个基因之间都可能存在连锁不平衡，但是实际操作中，认为只有一定区间范围内的基因会存在连锁不平衡，距离大于区间的基因，两者出现连锁不平衡的概率非常小，所以就不去计算。 颜色从白色到红色，代表连锁程度从低到高，方框中的数值为r2，为了美观，这里将r2 乘以了100。除了heatmap 之外，还会有下面这种散点图 ? 横坐标为基因之间的距离，纵坐标为衡量连锁不平衡的R2值。从图中可以看出连锁不平衡的规律，在一定距离内存在连锁不平衡程度较高，大于一定距离后，出现连锁不平衡的概率就大大降低了。
4K10发布于 2020-05-09 - 来自专栏大大刺猬
经验分享(2) 一次表空间不足引起的连锁反应
real_bytes_MB, round(b.seg_bytes_mb, 2) seg_bytes_mb, decode(a.num_rows, 0, 100, (1 - round (a.avg_row_len * a.num_rows / 1024 / 1024 / b.seg_bytes_mb, 2)) * 100) || '%' frag_percent from a.num_rows, 0, 100, (1 - round(a.avg_row_len * a.num_rows / 1024 / 1024 / b.seg_bytes_mb, 2) files (1023) reached for the tablespace DATA image.png 查看oracle官方文档发现. smallfile的数据文件限制为1022, 块数量限制为2的 22次方(如果每个块为8KB的话, 那就是8KB*2^22=32GB).
1.5K10发布于 2021-04-23 - 来自专栏Ms08067安全实验室
实战某大型连锁企业域渗透
下设办公室、生产部2个部门，拥有不同的IP地址网段。 2. copy runsam.bat \\pc2\C$\windows\temp\ 继续在命令行中输入如下命令，通过at指令创建远程计算机pc2的计划任务，使其在指定时间运行该批处理。 断开和远程计算机pc2的IPC$连接。 del \\PC2\C$\windows\temp\runsam.bat del \\PC2\C$\windows\temp\sam.hiv del \\PC2\C$\windows\temp\system.hiv
54710编辑于 2024-07-08 - 来自专栏生信修炼手册
haploview进行连锁不平衡分析
haploview 是基于图形界面的软件，其界面设计良好，用法简单，是进行连锁不平衡分析的主流软件之一。 需要两个输入文件， 后缀分别为ped和info。 在指定Data File的同时，程序会自动识别info文件；Ignore pairwise comparisons of markers 指定计算LD的范围，默认只对距离在500kb以内的SNP位点分析连锁不平衡 2. 对输入的SNP位点进行过滤 check markers可以对输入的SNP位点进行过滤， 可以根据HW pvalue, Min genotype, mendel error, MAF等阈值过滤。 LD plot 点击LD plot 按钮，就可以看到如下所示的连锁不平衡的热图；每个格子代表了两个SNP位点之间的LD分析结果，颜色从白色到红色，代表连锁程度从低到高。 相互之间高度连锁的SNP位点构成了haplotype block, 比如下图中的1-8构成了block1, 长度为84kb。 ?
3.8K60发布于 2020-05-11 - 来自专栏生信修炼手册
LDSC:连锁不平衡回归分析
首先来看下自变量LD score, 对于一个SNP位点，其LD score定义该位点与其邻近位点的连锁不平衡R2的总和，公式如下 ? 对于一个SNP位点j, 取其邻近位点，通常是指定一个固定窗口，比如1CM遗传距离，计算该窗口内的其他位点与该位点的连锁不平衡情况下，用R2相加即得到了该位点的LD score。
7.5K72发布于 2019-12-19 - 来自专栏云计算D1net
业务就绪：混合云的连锁反应
虽然这些好处看起来很难被忽视，但在采用混合云的过程中会产生连锁反应，这种混合云与技术本身无关，而更多的是与它所释放的业务变化有关。
70230发布于 2019-07-17 - 来自专栏AustinDatabases
MONGODB 加索引 大内存 与连锁思维
创建MONGODB 的索引，属于基本操作，但如果是一个有2T 的 collection 要加一个索引，也属于基本操作，实际上量变产生质变，很多问题的考虑都不在那么简单。 1 将节点从集群中分离2 在分离的节点添加索引3 将节点在此加入到集群中4 将添加索引的从节点替换主节点5 周而复始，直到索引的集群的节点都添加了索引 当然你要注意你的时间窗口，集群离开的时间不要超过 所以大collection添加索引，就是一个量变到质变的过程，你需要考虑的问题1 你内存的大小，是否能hold 你添加的索引2 业务上访问度是否是高强度的，如果是，那你及需要考虑上面提到的方法3 oplog
2.8K10发布于 2020-08-26 - 来自专栏智慧物联产品＆方案
如何搭建智慧连锁店物联网
传统零售行业历经高速发展已接近市场饱和，凸显一系列转型需求：包括获客成本抵近天花板，同赛道企业缺乏差异竞争优势等，导致各类型连锁门店纷纷陷入营销增长瓶颈。 得益于信息技术和物联网技术的广泛下沉应用，现在可以便捷地借助物联网通信终端，为连锁门店贴身打造物联网体系，实现多样化、个性化的智慧零售新应用，开拓新的增长点。 如何搭建智慧连锁店物联网：稳定、高速、可协调的网络是智慧连锁店的物联网基础。 2、借助智能物联网关，实现门店设施自动化与多设备智慧协作。BMG5100智能网关具备强大的接入能力和边缘计算控制能力，支持实现照明、空调、仓储、配货、补货等工作的自动化、智能化。 集团后台实现对各间连锁店铺的一站式可视化管理，深入触达每家门店的经营效果，通过大数据分析贴身制定营销策略，实现“提质、降本、增效”。
1.2K30编辑于 2022-08-19 - 来自专栏生信修炼手册
使用plink进行连锁不平衡分析
plink是进行连锁不平衡分析的常用工具之一，需要两个基本的输入文件，后缀分别为ped和map。ped文件格式在之前的文章中已经详细介绍过，这里只介绍map文件。 2. --ld-window-r2 这个参数只能和--r2参数搭配使用，默认值为0.2, 对输出结果进行过滤，只输出R2大于该参数值的LD分析结果。 输出文件为plink.ld。 2 snp2 -0.108465 通过指定--ld-snp参数，也可以只分析某个SNP位点与其他位点的连锁关系，用法如下 plink --file test --r2 --ld-snp 第一种方法一次只能分析两个SNP位点间的连锁关系，而第二种方法一次可以分析多个SNP位点间的连锁关系。
6.1K21发布于 2020-05-09 - 来自专栏生信小王子
使用PopLDdecay快速进行连锁不平衡分析
PopLDdecay是一个快速进行连锁不平衡衰减分析的工具，只需输入vcf文件就可完成所有分析，计算速度非常快。 首先，我们需要安装PopLDdecay。 /Plot_OnePop.pl -inFile snp.stat.gz -bin1 10 -bin2 100 -break 100 -output snp -inFile：上一步计算生成的后缀为stat.gz -break：距离小于break设置的值时，使用bin1计算R2，大于break设置的值时使用bin2计算R2。调整这三个参数，可以使我们的曲线变得平滑。 -output：输出文件前缀。
5.8K10发布于 2020-08-10 - 来自专栏生信小王子
使用LDheatmap快速绘制SNP连锁不平衡图
在GWAS文章中，我们经常会看到SNP连锁不平衡图，该图可以直观地将SNP间连锁不平衡程度展示出来。今天来教大家使用R包“LDheatmap”快速绘制SNP连锁不平衡图。 ? 我们的连锁不平衡图画好啦！ 但是图中方块间分割不是非常明显，我们可以输入下面的代码给方块之间加分割线。 SNP，可以输入下面的代码： ##添加SNP标记名称LDheatmap(SNPdata,pos,color=color.rgb(20),flip=TRUE,SNP.name=c("SNP1","SNP2" /out_prefix -vcf 输入包含SNP基因型的vcf文件 -pos 输入需要作图的连锁标记的位置（与上文所讲位置文件一致） -chr 输入需要作图的连锁标记的染色体名称 -out 输出文件名称的前缀 ##输出文件包含连锁标记的基因型、位置及连锁不平衡图。
4.1K30发布于 2020-08-10 - 来自专栏EasyNVR
连锁店如何进行视频监控直播？移动监控视频流媒体在连锁店直播的应用
为此有连锁店企业找到我们希望我们能够提供这样一套方案，以便他们项目进管理和监控。经过沟通之后，我们为此连锁店做了两套方案以供选择。 在各个连锁店现场部署流媒体服务器EasyNVR，在总部部署视频云管理平台EasyNVS，EasyNVR服务器将前端视频都通过RTSP协议将视频流拉到服务器进行分发，并通过私有协议传输到EasyNVS上进行转发 方案2：视频云组网和视频流媒体平台组合 这里我们拿EasyNTS和EasyNVS举例。 在连锁店部署智能云组网EasyNTS终端，在总部部署EasyNTS服务器和EasyNVR软件，EasyNTS通过网络穿透将前端的视频流RTSP协议汇聚侧的EasyNVR服务器进行分发。 ? 两套方案都具有可行性，且在远程管理和运维上都各具优点，像零散的连锁店、餐厅或者快递站点，都可以使用这两种直播管理方案。 ?
1.7K20发布于 2020-06-02 - 来自专栏数据D江湖
CCFA连锁经营企业组织能力调研报告
来源：火山引擎 DataFun 公众号后台回复： 报告 获取源文件 欢迎添加本站微信：datajh （可上下滑动或点单个图片放大左右滑动查看）
1.2K20编辑于 2022-12-08 - 来自专栏用户6465593的专栏
如何提升连锁门店的设备维修效率？
连锁门店设备管理的痛点主要有以下几个方面：1)设备维护量大，成本高在日常门店运营过程中，门店需要借助大量的软件和硬件才能维持高效运转，总部需要维护的软硬件非常多，服务量非常大，成本高昂。 2)报修过程难管理和追踪由于门店较多，分布较广，为部门协同、跨区域门店维护等工作带来了巨大挑战。从报修到维修，故障处理响应速度慢。进度无法查询，而维修进度会影响到门店的正常营业。 为了加强企业内部设备数字化管理水平，让连锁门店能成本运营，就需要帮助连锁门店打造更加高效的门店设备管理服务体系。
52420编辑于 2023-03-23 - 来自专栏智慧物联产品＆方案
连锁店物联网系统有什么好处
通过对连锁门店物联网体系的建设，能够助力实现对更大规模、更大范围、更多门店的综合感知和管理能力。要打造一套功能丰富、数据智能、管控高效的连锁店物联网体系，离不开高性能的工业物联网关。 集成了边缘计算能力、设备接入能力、综合通信能力、协议转换能力的BMG5000智能物联网关，是连锁店物联网的重要支撑，起到对接南向多种门店设施设备，以及搭建北向上云桥梁的重要作用。 连锁门店内的各种电器设备都可通过物联网关实现数据通信、智能控制和设备联动，提高管理效率。 2、节能减排：智能物联网关具有耗电监测和用电管控功能，支持对门店内空调、冷柜等会高耗电设备进行能耗监测以及状态监测，支持远程控制设备启停，部署自动策略，实现开店和打烊提前自动启停等智能策略，做到精准节能 依托环境传感器、摄像头和货架感应，可通过搜集连锁店内人流通行数据，绘制门店区域热力图，辅助店铺布置策略，摆货策略、促销策略等等，实现对店铺整体营销效率的提高。
84220编辑于 2022-08-19 商场连锁店双目客流统计系统有哪些？
模拟人类双眼视觉原理（基于视差原理，通过两个平行或汇聚的镜头采集同一场景的两幅图像，经算法计算生成深度信息），镜头可以捕捉人体的二维图像与三维空间信息（利用立体匹配算法提取像素级视差，结合相机内参外参解算人体三维坐标），分析人体的远近、形状、位置等，精准拆分重叠的个体（基于深度学习分割网络如Mask R-CNN定位人体轮廓，结合三维空间距离阈值区分重叠目标），可以排查遮挡（通过多视角特征融合补全被遮挡区域的轮廓信息）、相似物体（如行李箱、立柱）等状况的干扰（引入人体骨架关键点检测辅助判断真实人体特征）。
18610编辑于 2026-01-29- 来自专栏站长的编程笔记
【说站】云贝连锁V2独立版V2.1.5源码-优化扫码登陆流程
本文编程笔记首发 仅供赞助群成员学习研究之用，请勿商用，商用请支持正版，如有侵权请联系站长qq或者邮箱， 云贝连锁V2独立版V2.1.5 主要基于大众生态下的自助订餐系统。 主要适用于提供外送+堂食服务的连锁奶茶店、加盟餐饮店、连锁超市、水果店、蔬菜店、 零食店、咖啡厅等一切需要建立线上销售渠道的商家或在当地打造餐饮平台的连锁品牌。
1.9K20编辑于 2022-11-25 - 来自专栏育种数据分析之放飞自我
LDblock绘制连锁不平衡和单体型图
数据准备 vcf格式的数据，InVCF plink二进制文件，InPlink plink文本文件，InPlink 2. -Region chr11:24100000:24200000 -InGWAS gwas.pvalue -OutPng -SeleVar 1 结果： re2.blocks.gz re2.png re2 .site.gz re2.svg re2.TriangleV.gz 结果中包括热图，block图和GWAS图合并起来了。 上面的图，可以通过ShowLDSVG软件，进一步优化： -Cutline，阈值定义为7 -ShowNum，显示LD值 -PointSize，显示点大小 ShowLDSVG -InPreFix re2 . + 2 Parent=GeneName chr11 maker five_prime_UTR 24142730 24142738 . + .
2.8K10编辑于 2022-12-13
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号