本书《Kubernetes in Action》是一本关于Kubernetes实践的英文资料，适合想要入门学习Kubernetes的读者。Kubernetes是一个开源的容器编排平台，用于自动化部署、扩展和管理容器化应用程序。本书深入探讨了Kubernetes的各种资源和组件，为读者提供了详细的学习资源。 书中首先提到了Namespace（命名空间），这是Kubernetes中用于组织资源的非重叠分组的机制，比如可以根据租户来分隔资源。它在API版本v1中使用，是Kubernetes资源的基本组织单位。 Pod（Pod）是Kubernetes中的基本部署单元，它可以包含一个或多个在同一位置运行的进程的容器。Pod是Kubernetes中最小的可部署单位，它代表着在Kubernetes集群中运行的一个或多个容器。 ReplicaSet（副本集）在API版本apps/v1beta2中使用，它用于确保一定数量的Pod副本持续运行。而ReplicationController（复制控制器）是ReplicaSet的较老、功能较弱的前身，在API版本v1中定义。ReplicaSet比复制控制器更加灵活，能够处理复杂的更新和回滚操作。 Job（作业）资源属于batch/v1 API组，用于运行一次性的Pod，完成可完成的任务。CronJob（定时作业）属于batch/v1beta1 API组，能够在指定时间运行一次或者周期性运行任务。 DaemonSet（守护进程集）同样属于apps/v1beta2 API组，用于在集群的所有节点上或者根据节点选择器匹配的节点上运行一个Pod副本。StatefulSet（有状态集）属于apps/v1beta1 API组，用于运行具有稳定身份的Pod，这些Pod通常需要保持状态。 Deployment（部署）属于apps/v1beta1 API组，它声明性地定义了Pod的部署和更新。Service（服务）在API版本v1中使用，用于定义一组Pod的逻辑集合，以及访问这些Pod的策略。Service为这些Pod提供了一个固定的IP地址和端口对，供集群内部或外部客户端访问。 Endpoints（端点）资源也在API版本v1中定义，它代表了Service的后端的Pod集合。Ingress（入口）资源位于extensions/v1beta1 API组中，用于将外部服务的流量引入集群，通常用于配置HTTP路由规则。ConfigMap（配置图）在API版本v1中使用，为应用程序存储配置信息，并将其暴露给Pod。 Secret（密钥）与ConfigMap类似，但它用于存储敏感数据。PersistentVolume（持久卷）资源在API版本v1中定义，它指向可以被Pod挂载的持久存储。PersistentVolumeClaim（持久卷声明）请求和声明持久卷的资源，它在API版本v1中使用。StorageClass（存储类）资源定义了可动态供给的存储类型，可用在PersistentVolumeClaim中进行声明。 书中还提到了Cluster-level resource（集群级资源），这是一种不需要命名空间的资源。此外，一些资源还可能在其他API版本中存在，本书中所列出的版本是在编写本书时所使用的API版本。 综合上述内容，《Kubernetes in Action》不仅介绍了Kubernetes的基本概念和组件，还涵盖了容器编排实践，包括如何部署应用、如何管理和扩展这些应用，以及如何通过服务暴露应用等。对于初学者来说，它是一个学习Kubernetes的优秀资源，配合在线信息和订购信息，可以为读者提供完整的入门体验。

糖原合成酶激酶-3β（GSK-3β）的非ATP竞争抑制剂药效团模型研究，楚勇，蔡耿彰，糖原合成酶激酶－3(GSK-3) 在多个信号传导通路中起着重要的调节作用，其抑制剂可用于治疗糖尿病和阿尔茨海默氏症等多种疾病，尤其是

Fractional Brownian Motion and Sheet as White Noise Functionals，黄志远，李楚进，In this short note, we show that it is more natural to look the fractional Brownian motion as functionals of the standard white noises , and the fractional white noise calculu

The Fundamentals of Local Fractional Iteration of the Continuously Nondifferentiable Functions Derived form Local Fractional Calculus，杨小军，，A new posssible modeling for local fractional iteration process is proposed. Based on fractional Taylor’s series, local fractional calculus is investigated and a newly broad defi

在铸造行业中，熔体流动模拟在铸件的充型过程是至关重要的，因为它涉及到确定可能产生缺陷的关键阶段，比如冷隔、夹杂或气体陷阱以及模具侵蚀。理解和准确模拟这一过程对于获得高质量铸件至关重要。传统上，人们通过大量实验来获得模具填充的经验规则，但随着计算机的发展，通过数值模拟方法来解决非线性流体流动问题已经成为可能。 铸造过程的本质是将液态金属倒入模具型腔并让其冷却凝固。在铸造过程中，充型是形成铸件的第一个阶段。在充型过程中，由于其复杂性，很多缺陷会在模具填充过程中形成。因此，了解模具填充过程对于获得高品质铸件非常重要。但因为填充模具过程的复杂性，过去人们不得不通过大量的实验来获得填充模具的经验规则。现在随着计算机技术的发展，铸造过程中熔体流动的数值模拟取得了巨大的进步。 在铸造充型的模拟中，流动现象是由一组非线性方程所控制的，通常可以通过有限元或有限差分等数值方法来求解纳维-斯托克斯方程，从而获得液体流动状态。在早期的研究中，Chorin和Teman独立提出了投影法。1972年，Patankar和Spalding提出了简单方法，之后又相继提出了simplex方法和simplet方法。 文章介绍了一个关于铸造充型过程中熔体流动模拟的计算模型，这是一个包括连续性方程和动量方程的偏微分方程组。在本文中，作者使用了分数步长法来处理动量方程。计算被分为两个步骤：使用特征有限差分方法计算中间值；利用连续性方程得到压力的泊松方程，并通过迭代方法求解。本文还分析了方程的收敛性和稳定性。 特征分数步长法是这篇文章的关键内容，它是一种处理偏微分方程组的数值方法。这种方法通过将复杂的多变量问题分解成一系列简单问题来处理。在铸造模拟的上下文中，它可以将原本难以直接求解的动量方程拆分为两个部分，分别进行计算。这样不仅能够简化计算过程，而且可以通过交替求解每个分量，逐步获得最终的数值解。 连续性方程是描述流体流动过程中的质量守恒定律，它确保流体的密度与速度场随时间变化，但总质量保持不变。动量方程则描述了流体流动中由于作用力导致的动量变化，它与流体的速度场直接相关。 本文中提到的迭代方法是指在计算过程中反复使用同一算法直至收敛到某个解的数值计算方法。对于非线性问题，迭代方法是一种强有力的求解工具，它可以用来求解泊松方程等方程，找到满足方程的数值解。 文章中还提到了收敛性和稳定性分析，这是评估数值方法性能的重要方面。收敛性指的是随着计算过程的推进，数值解是否能无限接近于准确解；稳定性则涉及到小的计算误差是否会导致解的大波动，即计算过程是否足够健壮。 整篇文章基于数学建模与数值分析的深入研究，不仅提供了铸造充型过程熔体流动模拟的新方法，同时也为相关领域的计算流体动力学（CFD）问题解决提供了理论基础和参考。通过特征分数步长法，可以更有效地对铸造过程进行模拟，从而有助于优化铸造工艺，提高铸件质量。

DFT的matlab源代码介绍 CatHub在上提供了与Surface Reactions数据库的接口。 该模块包括一个命令行界面，可用于访问和上传数据。 下面是一个简短的指南。 有关如何提交数据的详细信息，请参阅参考资料。 使用cathub cli cathub运行cathub ： cathub --help 或其任何子命令： cathub reactions --help 例子 在Python中查询表面React数据库： from cathub.cathubsql import CathubSQL # To get data on catalysis-hub.org db = CathubSQL() # Data from local cathub .db file db = CathubSQL('filename.db') 在熊猫数据框中获取React： dataframe = db.get_dataframe(pub_id='PengRole2020', include_atoms=False, include_atoms=True, # include atoms in da

由于文件中提供的是书籍的基本信息、版权声明和目录，我们可以从中提取出与C++并发编程相关的知识点。这本书的标题是“C++ Concurrency in Action”，从这个标题可以推断出，书籍的主题是C++语言的并发编程技术。并发编程是一个广泛的话题，涉及到线程的创建、管理、数据共享、同步、内存模型、设计无锁数据结构、设计基于锁的数据结构、并发代码设计、高级线程管理和多线程应用程序的测试与调试等多个方面。 在描述中，书籍的副标题是“Practical Multithreading”，这表明书籍不仅仅介绍C++并发的理论知识，更加注重实践应用。C++作为一种支持底层操作的系统编程语言，提供了丰富的并发编程工具和库，如C++11标准引入的线程库(std::thread)、互斥量(std::mutex)、条件变量(std::condition_variable)和原子操作类型(std::atomic)等。这些工具和库能够让开发者更高效地编写多线程程序，处理资源共享和同步问题，减少线程竞争和数据不一致的风险。 通过目录部分，我们可以看到书中将按照不同的主题，逐步深入讲解C++并发编程的各个方面。例如，第二章“Managing threads”可能涉及线程的创建、启动、控制（如join和detach）、销毁等基本操作。第三章“Sharing data between threads”可能会讨论如何安全地在线程之间共享数据，以及在共享数据时遇到的同步问题。这通常需要使用互斥锁、读写锁、信号量等同步机制来确保数据的一致性。 第四章“Synchronizing concurrent operations”可能涵盖如何同步线程中的操作，如等待一个线程完成工作或多个线程同步在某个点上。在C++中，条件变量是实现线程间同步的一种常用机制。第五章“Designing lock-based concurrent data structures”和第六章“Designing lock-free concurrent data structures”则分别介绍基于锁和无锁的数据结构设计，这涉及到复杂的数据结构在并发环境下保持稳定性和性能的实现。 第七章“Designing concurrent code”可能讨论编写并发代码时的高级策略，如如何识别和避免死锁、减少锁的竞争等。第八章“Advanced thread management”可能探讨如何使用线程池、任务并行库等高级特性来管理线程，以提高效率和性能。最后两章聚焦于“Testing and debugging multithreaded applications”，并发编程的测试和调试往往比单线程程序复杂得多，这部分内容可能涉及到如何发现和修复并发程序中的bug。 需要注意的是，上述内容是根据书籍标题、描述和目录的描述进行推断的，并非书籍内容的直接摘录。实际书籍的内容可能会更加详尽，并包含示例代码、性能分析、调试技巧等实用信息。对于希望深入掌握C++并发编程的开发者来说，这本书无疑是一个很好的学习资源。

《C++ Concurrency in Action》是一本关于C++并发编程的权威指南，由Anthony Williams所著。本书深入探讨了C++中的多线程编程技术，从基本的线程管理到高级的并发数据结构设计，再到并发代码的测试和调试，每一个部分都提供了详尽的指导和实践案例。 并发编程是现代软件开发中一个非常重要且复杂的领域，尤其在多核处理器日益普及的今天，掌握并发编程对于开发高性能应用程序至关重要。C++作为一个高效强大的编程语言，对并发编程提供了原生支持，这使得C++程序员能够充分利用多核处理器的计算能力。 在这本书中，首先提到了线程管理的概念，解释了如何创建、控制和管理线程。线程是并发编程的基本单位，理解如何有效地管理线程是进行多线程编程的前提。 接下来，书中详细介绍了线程间数据共享的方法，这对于多线程应用来说是一个核心问题。由于多线程环境中的数据竞争和条件竞争可能导致不可预测的结果，因此学习如何安全地在线程之间共享和交换数据变得尤为重要。 书中进一步探讨了同步并发操作的重要性，介绍了多种同步机制，如互斥锁、条件变量、信号量等，这些都是协调线程之间操作顺序、确保数据一致性的重要工具。 关于C++内存模型和原子类型的操作章节，解释了C++11标准中引入的内存模型，以及如何通过原子操作来避免并发程序中常见的竞态条件。这部分内容对理解C++的底层并发机制是必不可少的。 书中还探讨了基于锁的和无锁的并发数据结构设计，这两种设计各有优势和局限性。基于锁的设计易于理解和实现，但可能会导致性能瓶颈和死锁问题；而无锁设计则更难实现，但可以提供更好的并发性能和扩展性。 在设计并发代码时，作者强调了并发思维的重要性，并给出了许多实用的设计模式和实践技巧，帮助读者编写出既高效又可维护的并发代码。 高级线程管理部分探讨了线程池的使用、线程局部存储、线程中断等高级特性，这些都是在构建复杂的并发应用程序时不可或缺的工具。 书中提供了测试和调试多线程应用程序的策略和技术，因为多线程程序的调试往往比单线程程序更加复杂和困难。作者分享了多种调试技巧和工具，帮助读者找到并发程序中的缺陷并优化性能。 从上述内容可以看出，《C++ Concurrency in Action》覆盖了C++并发编程的方方面面，从基础知识到高级应用，都进行了深入的讲解。无论读者是初学者还是有经验的开发者，这本书都提供了宝贵的资源和指导。通过阅读和实践本书中的内容，读者将能够更加自信地在C++中实现高效、可靠的并发程序。

本文详细介绍了如何使用mmpose和mmaction2进行视频动作识别。首先，文章简要介绍了不同类型的数据集，包括大规模动作识别数据集和小规模经典动作识别数据集。接着，文章详细讲解了如何使用mmaction2的现有模型进行推理，并提供了代码示例。然后，文章探讨了基于骨骼点的行为识别模型，包括如何安装mmcv、mmpose以及如何将mmpose生成的关键点转换为mmaction2所需的格式。最后，文章总结了预训练模型的局限性，并提出了未来可能的研究方向。整体而言，本文为读者提供了从数据准备到模型推理的完整流程，适合对视频动作识别感兴趣的读者参考。 文章详细介绍了如何利用mmpose和mmaction2进行视频动作识别。针对不同类型的数据集进行了介绍，其中包括了大规模动作识别数据集和小规模经典动作识别数据集。这样的介绍让读者能够了解到当前动作识别所依赖的数据资源的多样性和特性。 文章随后详细讲解了使用mmaction2现有模型进行推理的过程，并提供了一系列的代码示例。这些代码示例对于新手来说是宝贵的，因为它们能够直接引导初学者如何进行实际操作。同时，文章也探讨了基于骨骼点的行为识别模型，并强调了在使用这些模型之前需要做的准备工作，如安装mmcv和mmpose。这些步骤的说明使得整个过程更加清晰和易于操作。 文章还阐述了如何将mmpose生成的关键点转换为mmaction2所需的格式。这一转换过程对于两个软件包的协同工作至关重要，文章的讲解为这一过程提供了实用的解决方案。 文章总结了预训练模型的局限性，并提出了未来可能的研究方向。这部分内容对于那些希望深入研究视频动作识别领域的读者来说提供了很好的方向指引。整体而言，文章为读者提供了一个从数据准备到模型推理的完整流程，这是非常宝贵的资源，特别是对于对视频动作识别感兴趣的读者来说。 此外，文章在介绍过程中提供了丰富的知识点，这些内容不仅包括了技术操作的细节，还包括了对当前动作识别领域发展现状的概览。通过阅读这篇文章，读者不仅能够学会如何实际操作软件包，还能够对该领域有一个宏观的认识。文章的撰写方式体现了作者深厚的专业知识和对该领域发展的敏锐洞察力。

内容概要：本文提出了一种名为Efficient Multi-Supervision（EMS）的方法，旨在高效利用远距离监督数据（DS数据）来增强文档级关系抽取（DocRE）模型的性能。与传统方法不同，EMS通过两个关键组件实现这一目标：文档信息量排序（DIR）和多源监督排名损失（MSRL）。DIR从大规模DS数据集中筛选出最具信息量的文档，形成增强数据集；MSRL则通过整合来自远距离监督、专家预测和自监督的多源信息，减轻噪声标签的影响，提高训练效率和模型性能。实验结果表明，EMS不仅显著提升了DocRE模型的表现，还大幅减少了训练时间。 适用人群：从事自然语言处理（NLP）研究的专业人士，特别是关注文档级关系抽取领域的研究人员和工程师。 使用场景及目标：①需要高效利用大规模远距离监督数据来提升文档级关系抽取模型性能的研究；②希望减少预训练时间和成本，同时保持或提高模型精度的应用场景。 其他说明：本文展示了EMS在DocRED数据集上的优越表现，通过对比实验验证了其相对于现有方法的优势。此外，作者还讨论了EMS的局限性和未来改进方向，如对专家模型能力的依赖、增强数据集学习效率较低等问题。