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　　8 月 10 日，专注于治疗肌肉疾病的初创公司 Dyne Therapeutics 宣布完成新一轮战略融资，金额高达 1.15 亿美元。本轮融资由 Vida Ventures 和 Surveyor Capital 领投，Wellington Management Company 和 Franklin Templeton 等跟投。值得一提的是，成立短短 2 年左右，这家公司已经完成了两轮融资，融资总额超过 1.6 亿美元。本次融资将会加速公司肌肉疾病治疗管线进入临床以及进一步开发包括心脏和代谢性疾病在内的其他适应症管线。 　　这家初创缘何获得众多知名 VC 青睐，短短几年获得巨额融资？ 　　Dyne Therapeutics 成立于 2018 年，总部位于马萨诸塞州，由知名 VC Atlas Ventures 孵化，是一家针对严重肌肉疾病开发靶向治疗的生物制药公司。公司拥有管理经验丰富的强大领导团队，创始人兼执行董事 Jason Rhodes 是哈佛 RNA 医学研究所顾问委员会成员；首席执行官 Joshua Brumm 具有丰富的医疗行业领导和融资经验，先后领导了 Kaleido、Versartis 和 ZELTIQ Aesthetics 等的 IPO 上市，还于 2014 年被评为 “市值 5 亿美元以下公司，硅谷商业期刊年度首席财务官”；首席科学官 Romesh

Konolige K , Grisetti G , Rainer Kümmerle, et al. Efficient sparse pose adjustment for 2D mapping[C]// 2010 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems. IEEE, 2010. 这是一篇讲解2D建图中的高效稀疏矩阵图优化的文章，谷歌的cartographer激光slam中位姿图优化主要便是基于思想来实现的。文章主要贡献是在 L M LM L M 优化过程中使用乔里斯基分解（Cholesky decomposition）实现稀疏 H H H 矩阵下的状态增量 Δ \Delta Δ x高效快速求解。 1. 摘要 图优化已经成为一种解决slam问题的主流方法。位姿图是由一系列非线性约束连接机器人位姿点构成，这些约束来自于位姿点周围共同的特征观测。由于直接非线性优化的计算时间与图的大小的3次方成比例增长， 优化大型位姿图 成为移动机器人一个比较大的瓶颈问题。文章为了解决这个问题， 提出一种有效的方法去构建和解决其中的线性化子问题 ，这是常规直接非线性优化方法中的性能瓶颈所在。作者将文中所提方法命名为 SPA（Sparse Pose Adjustment ）

前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。 知识点 • 企业资产介绍 • 财务分析方法 • 企业资产数据爬取 • 企业资产数据展示 企业资产介绍 企业的资产包括流动资产、固定资产、无形资产、股东权益等等，本次给大家介绍企业资产的数据爬取与分析。 财务分析方法 首先，给大家介绍财务分析常用的方法。 • 趋势分析法 通过对比两期或连续数期财务报告中的相同指标，确定其增减变动的方向、数额和幅度。 • 比较分析法 具体运用主要有重要财务指标的比较、会计报表的比较和会计报表项目构成的比较三种方式。 • 比率分析法 利用财务报表中两项相关数值的比率揭示企业财务状况和经营成果。 • 因素分析法 确定几个相互联系的因素对分析对象综合财务指标或经济指标的影响程度。 Python 企业资产财务数据爬取 1. 模块引入 import tushare as ts import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np 分别引入了财务模块、可视化模块与计算科学模块。 2. 参数定义 #请求财务数据接口 stock_basics = ts.get_stock_basics() #按照特定的‘scode’企业代码获取财务数据 stock__basics = stock_basics

目录介绍 01.遇到问题汇总 02.关于布局设置 03.基础语法总结 04.关于交互问题 06.关于回传数据 07.关于网络请求 08.关于页面刷新 09.关于注意问题 10.待解决和思考 01.遇到问题汇总 在我的页面，给item设置分割线时，定义view的class为line出现问题，但是把名称修改成cell-line就可以。猜想可能是设置class名称时，用line有冲突。 从A页面跳转B页面，关闭B返回到A，如何回传数据？看了往上方案，发现都有问题，最后用存取值替代。 比如切换页面布局视图刷新时，我的页面登陆，未登陆，会员，使用v-if替代v-show方式刷新页面。 网络请求，在学员信息页面，使用post提交数据，需要设置header请求头，否则会出现请求异常 数据绑定，比如动态改变view的背景颜色，建议用class设置替代style设置 在data中给字段赋值，建议赋值方式是''字符串，即使是整型。比如使用sex : "3"替代sex : 3 当父，子等多层控件都有点击事件的时候，为了避免冒泡事件冲突，可以加上@tap.stop阻止冒泡事件 图片引入，设置相对路径有时不生效，这是为什么？根据柯佳的规范文档，建议url的引入规则使用绝对路径 在省市区地区控件中，即使给scroll-view的父view设置了高度，仍然要给scroll-view设置高度，不然会撑满页面 02

　　7 月 30 日，基因编辑头部公司 Sangamo（NASDAQ: SGMO）宣布与制药巨头诺华（NYSE: NVS）达成一项全球许可协议，诺华将会借助 Sangamo 的基因调控技术 ZFP-TF，开发三种神经发育障碍（包括自闭症谱系障碍 ASD）靶点的基因调控疗法并将其商业化。 这是 Sangamo 在神经疾病领域继与辉瑞、渤健、武田之后的又一个签约大单。 　　根据协议条款，诺华将向 Sangamo 支付 7500 万美元的预付款，另外诺华还将支付后者共计 7.2 亿美元的里程碑款项，同时 Sangamo 也有资格获得潜在商品销售额的特许权使用费。在宣布达成这项合作后，Sangamo 的股票一路上扬，收于高点。 　　 　　图 | Sangamo 股票走势（来自：Google） 　　Sangamo 是一家成立于 1995 年、总部位于加利福尼亚里士满的生物技术公司，其核心技术平台包括基因组编辑、基因调控、基因治疗和细胞治疗技术。 Sangamo 经过 20 多年的发展，已经成为了基因疗法领域的领导者。 　　“将 Sangamo 的专有技术与诺华在神经科学药物开发的丰富经验相结合，这真的是一次强强联合，不仅扩展了 Sangamo 的产品管线，而且使我们能够应对具有挑战性的神经发育障碍。我们合作的目标是为患有神经发育障碍（包括自闭症）的患者开发基因组疗法

数据挖掘入门——以二手车价格预测为例 作者：张杰 数据挖掘的步骤 Data Analysis Feature Engineering Feature Selection Model Building Model Deployment 1. Data Analysis 对于数据分析部分，需要探索以下几个点： 1)Missing Values 2)All The Numerical Variables 3)Distribution of the Numerical Variables 4)Categorical Variables 5)Cardinality of Categorical Variables 6)Outliers Relationship between independent and dependent feature(SalePrice) 2. Feature Engineering 数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。那特征工程到底是什么呢？顾名思义，其本质是一项工程活动，目的是最大限度地从原始数据中提取特征以供算法和模型使用。 特征工程中可能有以下问题： 不属于同一量纲：即特征的规格不一样，不能够放在一起比较； 定性特征不能直接使用：某些机器学习算法和模型只能接受定量特征的输入，那么需要将定性特征转换为定量特征

一、引言 部门使用 Oracle 已经有一些时日，最近在工作中遇到了这么一个需求： 我们希望拿到某些数据表的全部索引信息，对索引信息进行检查，检查是否有漏掉没有创建的索引 这个需求，核心的点在于，我需要编写一条 sql 语句，来获取到 Oracle 数据库中的数据表的全部索引信息，并且输出的结果还要能够方便我后续的检查工作。 因此对这条 sql 语句我们有以下的要求： 要能输出数据表的全部索引信息，并且组合为字符串的形式，方便检查 要保证索引输出结果唯一，比如 (A,B,C)、(A,C,B)、(B,C,A) 统一输出为 (A,B,C)，这样才能方便后续检查 再把需求翻译成技术语言，那就是： 需要将同一个索引的索引字段组合成一个字符串 需要将同一个索引中的字段进行排序 由于我对数据库的陌生，导致我完成这个工作耗费了不少时间。尽管我花了很长的时间，还是摸索出来了一个解决方案，缺仍然不知道自己的解决方案是不是最佳的。 因此，写下这篇博客，一方面希望给有同样需求的人一条解决问题的思路，另一方面也是希望能够有大佬帮忙参考下有没有更佳的解决方案。 二、解决 我解决这个问题的过程，是一步步开始的： 先想办法获取到数据表的全部索引字段 再将所有的索引字段按照索引名分组 最后再考虑如何将分组后的字段进行排序，最后组合成一个字符串 先上我的最终解决方案代码： select index_name ,

制作类似pascal voc格式的目标检测数据集： https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12546061.html 训练自己创建的数据集： https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12546556.html 它的代码中的eval.py实际上使用的是test.txt里面的数据。 直接看修改后的代码：eval.py """ Adapted from: @longcw faster_rcnn_pytorch: https://github.com/longcw/faster_rcnn_pytorch @rbgirshick py-faster-rcnn https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn Licensed under The MIT License [see LICENSE for details] """ from __future__ import print_function import torch import torch.nn as nn import torch.backends.cudnn as cudnn from torch.autograd import Variable # from data import VOC_ROOT,

一、数据库设计 1、一般都使用 INNODB 存储引擎，除非读写比率<1%,才考虑使用 MYISAM 存储引擎;其 他存储引擎请在 DBA 的建议下使用。 2、Stored procedure (包括存储过程，函数，触发器)对于 MYSQL 来说还不是很成熟， 没有完善的出错记录处理，不建议使用。 3、UUID()，USER()这样的MySQL INSIDE 函数对于复制来说是很危险的，会导致主备数据不一致，所以请不要使用。如果一定要使用UUID作为主键，让应用程序来产生。 4、请不要使用外键约束，如果数据存在外键关系，请在程序层面实现。 5、必须采用 UTF8 编码。 二、数据库对象设计规范 1、表 设计 a)在设计时尽量包含两个日期字段:crt_time(创建日期),upd_time(修改日期)且 非空, 对表的记录进行更新的时候，必须包含对 upd_time字段的更新。 b)必须要有主键，主键尽量用自增字段类型，推荐类型为INT或者BIGINT类型。 c)需要多表join的字段，数据类型保持绝对一致。 d)Mysql 的表尽量设置成 KV(Key-Value)结构，这样便于扩展和维护。 e)当表的字段数非常多时，可以将表分成两张表，一张作为条件查询表，一张作为详细内容表(主要是为了性能考虑)。 f)当字段的类型为枚举型或布尔型时，建议使用 char(1)类型。 g)同一表中

Fleet of the Eternal Throne Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/65536 K (Java/Others) Total Submission(s): 461 Accepted Submission(s): 141 Problem Description > The Eternal Fleet was built many centuries ago before the time of Valkorion by an unknown race on the planet of Iokath. The fate of the Fleet's builders is unknown but their legacy would live on. Its first known action was in the annihilation of all life in Wild Space. It spread across Wild Space and conquered almost every inhabited world within the region, including Zakuul. They were finally defeated by a