DataWorks为什么购买了独享数据资源组并且配置了vpc和nat,还是连不通pg数据源?
DataWorks为什么购买了独享数据资源组并且配置了vpc和nat,还是连不通pg数据源?
【防火墙】nat链、规则保存、数据抓包
一、定义文章核心内容定义。二、nat2.1 SNAT2.1.1 工作原理源地址转换:POSTROUTING链,将私网IP转换为公网IP,并随机赋予一个端口号,使私网能够访问公网目的地址转换:PREROUTING链,通过出站时赋予的端口号,将公网转换为私网IP,找到私网内对应主机局限性:一个局域网内,一般只能实现100-200台主机同时使用2.1.2 案例iptables -nL -t nat #....

Nat. Commun. | 从单细胞转录组数据中学习可解释的细胞和基因签名嵌入
本文介绍由加拿大麦吉尔大学与蒙特利尔高等商学院、北京大学、复旦大学的研究人员联合发表在Nature Communications的研究成果:本文作者提出了单细胞嵌入式主题模型scETM(single-cell Embedded Topic Model)用于解决大规模scRNA-seq数据集的整合分析。scETM利用可迁移的基于神经网络的编码器,和一个通过矩阵三角分解而具有可解释的线性解码器。sc....

Nat. Mach. Intell. | 少量数据的生成式分子设计
今天介绍苏黎世联邦理工大学Gisbert Schneider团队在nature machine intelligence 2020上发表的论文,该论文利用分子语言模型,结合三种优化方法,可以用少量分子作为数据集训练出一个分子生成模型。背景生成式机器学习模型不需要明确的设计规则就可以在化学空间中对分子进行采样,这类模型学习数据的概率分布,生成符合这种分布的新数据(例如,新分子)。近些年来,各种生成....

Nat. Biotechnol | PHATE:高维生物数据的可视化方法
高维生物数据的可视化能帮助研究者以直观的方式了解数据。今天介绍2019年12月发表在Nature Biotechnology的可视化工作。1研究背景高维数据需要可视化工具,以直观的方式显示数据结构和模式。目前的降维可视化技术存在一些问题,如对噪声敏感、不能同时捕获数据的局部和全局非线性结构、受内存和运算时间的限制无法运用到大数据集上。为解决这些问题,犹他州立大学的 Kevin R. Moon等研....

本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成,如有任何问题,可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。