1.什么是关联关联入侵检测？入侵检测整个流程是什么？
2.生信爱好者周刊（第 47 期）：RStudio 改名 Posit
3.#gStore-weekly | gstore源码解析（一）：基于boost的gstore http服务源码解析
4.SCA技术进阶系列（四）：DSDX SBOM供应链安全应用实践
5.序列怎么造句
6.Android修行手册 - TextureView和SurfaceView的属性方法以及示例

什么是入侵检测？入侵检测整个流程是什么？

       探索未知边界：深入解析入侵检测的神秘之旅

       在数字化世界中，保障网络安全如同守护一座城堡，图谱图谱而入侵检测（IDS）就是源码源码那无形的守卫者，悄然守护着我们的关联关联数据安全防线。IDS并非单纯的图谱图谱单点扫描，而是源码源码声控小车源码一种复杂而深入的分析技术，它通过图技术的关联关联革新，实现了对威胁的图谱图谱全方位洞察。青藤云安全，源码源码作为业界的关联关联创新领导者，凭借其主机万相和容器蜂巢产品，图谱图谱引领了基于NebulaGraph的源码源码实时入侵检测系统的研发潮流。

       青藤云安全的关联关联图基入侵检测系统，以其强大的图谱图谱关联分析能力和误报漏报减少的精准性，颠覆了传统检测模式。源码源码它能够捕捉到单点检测和序列规则难以识别的复杂组合关系，通过图关联和溯源功能，有效地应对告警洪流，帮助我们清晰地追踪攻击路径，甚至预测可能的攻击路径，从而提前布局防御。知识图谱和预测模型的融入，进一步扩展了安全分析的维度，借助Kill Chain/ATT&CK等框架，我们得以更深入地理解攻击者的动机和手段。

       在国际上，伊利诺伊大学/普渡大学与CrowdStrike等巨头纷纷涉足这一领域，AWS和Azure紧随其后，国内的微步在线和深信服也纷纷采用图技术。青藤云安全的万相和蜂巢产品不仅解决了告警关联和溯源的问题，还计划在多机关联场景中大展拳脚，但挑战也随之而来，如如何优化查询效率、处理一致性与速度之间的微妙平衡，以及TOB部署中的资源管理和成本优化。

       图查询需求：NebulaGraph的独特设计使其在处理多级关联和溯源时，展现出超越SQL数据库的卓越性能。

       性能优化：通过下推优化和MATCH查询的改进，青藤云安全致力于提升系统的查询效率，同时考虑引入社区版缓存来强化性能。

       实时挑战：在实时场景中，保持一致性与速度的平衡是一场技术较量，需要持续优化以确保最佳性能。

       TOB部署痛点：青藤云安全意识到单机部署的繁琐和资源占用，正寻求优化对低配机器的支持，降低HDD部署的成本。

       青藤云安全的工程师文洲分享道：“我们致力于将复杂的技术变得简单易用。尝试NebulaGraph Cloud，天免费试用，点击这里开启安全新篇章。

       在这个瞬息万变的数字世界，入侵检测不再是孤立的防御策略，而是pixhawk4 源码通过图技术编织的一张无缝防护网，让安全防护如影随形，无处不在。

生信爱好者周刊（第 期）：RStudio 改名 Posit

       祝各位读者国庆假期快乐，我们下期将延期一周准备和发布。

       本周话题：RStudio 改名 Posit

        RStudio 宣布改名为 Posit，以拓展其在数据科学领域的应用范围，其核心产品 RStudio 编辑器保持不变。RStudio 从改名中可以推测其在数据科学领域的雄心壮志，其产品如 Quarto 承载着将 RMarkdown 的成功推广到多种编程语言的愿景。我们期待 Posit 公司在未来为 R 社区带来更多的进步，包括软件生态、编程范式、计算性能。

       生信研究

        1、Science | 人类细胞图谱

        人类细胞图谱合作组发表了四篇人类多组织单细胞图谱的研究，由 Science 杂志封面展示。北京大学张泽民教授对此进行了评述，并发表了一篇观点文章：Mapping cell types across human tissues。这些论文提供了迄今为止最全面、最多组织的细胞图谱，涵盖了人类个器官的超过一百万个单细胞数据。

       2、iScience | 首个细胞级组装的人体集成细胞图谱hECA

        张学工研究团队开发了一个统一的信息学框架，用于细胞中心数据无缝组装，并从分散的数据中构建了首个细胞级组装的人体集成细胞图谱（hECA）。hECA 包含了来自个已发表数据集的1,,个已标记的人类细胞，涵盖了个器官和个系统。新概念“细胞级组装”指的是对不同来源的人体单细胞数据经过统一质控和预处理后，按照统一信息框架集成到同一个数据集合体中，保存了每个细胞的所有信息。

       3、Nature Genetics | 多维空间组学研究揭示：肿瘤微环境结构可作为乳腺癌临床预后的有效指征

        剑桥大学的研究团队使用成像质谱流式技术（Imaging Mass Cytometry, IMC）结合基因组、临床数据进行了多维空间分析，揭示了乳腺肿瘤中TME结构分布及其与基因组特征和临床结果的关系。该研究系统绘制了TME的原位结构，并确定了个具有不同富集模式的复发性TME结构，其中一些与指示免疫逃逸的基因组谱相关。该研究揭示的多细胞结构结合保守的空间组织与局部TME功能，可以用于改善患者分层。

       4、Cancer Research | 发文揭示不同癌症类型TMB与免疫治疗反应关联的免疫决定因素

        美国国立卫生研究院（NIH）国家癌症研究所的研究团队检测了TCGA中个具有不同癌症类型TME特征的免疫相关因子水平，并将其与2,名接受ICI治疗（抗PD-1/抗PD-L1）患者的TMB和反应数据相结合。在种不同癌症类型中确定了决定TMB效力的关键免疫因子。结果显示，TME中高水平的M1巨噬细胞和低静息的树突状细胞表征了具有高TMB效力的癌症类型。此外，基于这两种免疫因子的模型也准确预测了特定癌症类型中的TMB影响。

       博文资讯

        5、基因测序公司Ultima Genomics推出美元全基因组测序

        基因组测序公司 Ultima Genomics 宣布推出新型高通量、低成本基因测序平台，可提供美元的全基因组测序，将当前美元的借条搭建源码教程全基因组测序价格降低了一个数量级。Ultima Genomics 的测序平台成果已发表在预印本平台 bioRxiv 和基因组生物学技术进展大会（AGBT）上。

       6、epistack 优雅的可视化你的基因区域

        epistack 包旨在整合并可视化基因组印记（如 ChIP-seq、ATAC-seq、DNA 甲基化或基因组保守数据），以感兴趣的基因组区域为中心。

       7、节省夏令时？（英文）

        本文以数据可视化探索世界各地和美国城市的夏令时。对于可视化感兴趣的读者可以学习优化源代码。

       8、Python已可在浏览器端运行，或将成为前后端通吃语言？

        Anaconda 发布的 PyScript 开发框架允许在标准 HTML 中嵌入 Python 代码，使用 Python 调用 JavaScript 函数库，并创建 Python Web 应用。PyScript 处于 alpha 测试阶段。

       工具

        9、演讲展示工具 | Marp & DeckDeckGo

        Marp 是基于 Markdown 的演讲展示制作工具，而 DeckDeckGo 是一个 web 端的编辑工具。

       、toastui - 交互式数据展示

        toastui 包可创建交互式表格、日历和图表。

       、susieR

        susieR 实现了一种在多元回归中进行变量选择的新方法，适用于 X 变量高度相关、真实效果高度稀疏的设置，如基因精细制图应用程序。

       、pkgverse - 像tidyverse一样构建自己的R包集

        pkgverse 提供了构建自定义 R 包集的方法，类似于 tidyverse。

       、Warp

        Warp 是一款基于 Rust 的 GPU 加速终端，提供快速的工作效率，仅支持 MacOS。

       、quarto - 支持多种语言的可执行 markdown 工具

        Quarto 是一个基于 Pandoc 的开源科技出版系统，支持多种软件，包括 RStudio、Jupyter、Text Editor 等。

       资源

        、Smart - 免费医学图像集合

        Smart 提供了一个免费的医学图像集合。

       、哈佛大学的生物信息学培训

        哈佛大学提供了生物信息学培训课程，包括 Shell、R、Python 的基础使用，以及 RNAseq、sc-RNAseq、ChIPseq 的高级分析。

       历史上的本周贡献者（GitHub ID）

        「Openbiox 生信周刊」运维小队：

        该团队维护了这个每周日发布的订阅周刊，同步更新在微信公众号「优雅R」上。关注微信公众号「优雅R」或扫描二维码即可订阅。lol刷等级源码

#gStore-weekly | gstore源码解析（一）：基于boost的gstore http服务源码解析

       gStore, 由北京大学王选计算机所数据管理实验室的邹磊教授团队开发的图数据库系统，专门针对知识图谱设计，旨在高效管理大量关联数据。图谱学苑的技术分享系列将推出gStore源码深度解析系列，目标是帮助内核开发者和图数据库研究者理解系统内部构造。系列将逐步深入，从外部到核心，由易入难，以SERVER服务为核心，剖析其启动、参数处理、线程池管理和HTTP请求解析等关键环节。

       首先，ghttp模块基于Ole Christian Eidheim的Simple-Web-Service构建，提供一个基于Boost.Asio的轻量级HTTP服务器。服务启动时，采用fork创建子进程，主进程作为守护进程，确保服务的稳定运行。通过命令行参数，用户可以指定HTTP服务监听端口和预加载数据源。

       ghttp通过线程池技术实现多线程服务，个线程预设，HttpServer负责接收所有请求，而query接口则有其独立的子线程池。每个请求都会在子线程中独立处理，参数处理包括GET请求的URLEncode/Decode和POST请求的JSON格式解析。

       在request_thread方法中，接口参数的提取和校验是核心环节，但安全机制的详细实现将在后续章节深入讨论。阅读时，结合Main/ghttp.cpp源码将有助于理解。下篇文章将聚焦于核心接口如build、load、query的具体实现逻辑解析。

SCA技术进阶系列（四）：DSDX SBOM供应链安全应用实践

       在数字时代，软件已成为维持日常生活与工作运行的必要元素。伴随容器、中间件、微服务、DevOps等技术的发展，软件行业迅速壮大，但与此同时，软件设计开发的复杂度也在提升，软件供应链的复杂性加剧，软件整体透明度降低，软件供应链的安全防护难度也随之增加。

       面对软件资产管理的挑战，供应链透明度的缺失使得在环境出现新漏洞时，检测受影响的应用程序和服务变得困难且耗时。若能列举并轻松管理使用的所有软件组件，快速定位分析漏洞的算卦小程序源码影响范围，将极大提升软件资产精细管理的效率。

       为解决这一问题，供应链物料清单（SBOM）应运而生。SBOM作为记录软件组成等信息的工程文件，对提升供应链的维护和保障工作量及难度具有重大意义。随着软件供应链安全成为焦点，特别是年美国行政令EO的推动，SBOM的推广和落地变得迫切。

       SBOM的实践存在挑战，尤其是在国内缺乏自主协议框架的情况下，上游组件生成SBOM的最佳方法不统一，导致SBOM可能不完整或不准确。不同格式（如CycloneDX、SPDX、SWID）的缺乏标准化分发机制，使得SBOM的消费变得困难。此外，SBOM的分发、验证、集中数据和使用数据方面仍需改进。

       在SBOM主流协议方面，国外主要格式包括Software Package Data Exchange（SPDX）、CycloneDX和Software Identification（SWID）。尽管许可证似乎无断供风险，但违反基金会条款可能导致项目访问受限。我国在软件供应链安全物料清单管理方面基础薄弱，限制了软件信息共享和数据交换。

       DSDX协议作为国内首个数字供应链安全SBOM格式，由OpenSCA社区发起，汇聚了权威研究机构、用户、安全厂商等多方力量。DSDX旨在成为软件供应链治理与运营的核心技术抓手，助力从软件供应链安全向数字供应链安全过渡。其目标是让每个软件公司都能在可交付成果中附上SBOM，使用户完全了解组件使用情况及潜在漏洞。

       DSDX规范由基本信息、项目信息、对象信息、代码片段信息及依赖信息等部分组成。依赖树信息、备注信息等元素确保了SBOM的完整性与可追溯性。DSDX兼容国际标准，并引入了运行环境信息、创建阶段和供应链流转信息，加强清单间的引用，支持代码片段信息的存储与追踪。

       DSDX协议支持软件供应链全生命周期管理，从源码到发布阶段，覆盖组件、漏洞、许可证风险的全面覆盖。创建SBOM时，应与代码仓库集成，嵌入更新逻辑，或在CI/CD环节通过与软件集成实现审查。SBOM应跟随代码、制品动态变化，实时更新。

       DSDX协议在SBOM自身安全可信、深度与有效性、与漏洞关联、结合风险策略排查等方面提供价值。SBOM应包含真实性和完整性保障，支持深度依赖关系分析，与漏洞关联，构建风险分析和资产管理能力。悬镜安全通过源鉴SCA产品集成了DSDX、SPDX、CycloneDX、SWID四种SBOM标准格式的自动化生成能力，为用户提供全面的数字供应链安全管理解决方案。

       SBOM清单管理涉及生成、检测、资产管理和风险分析等关键环节。悬镜安全的源鉴SCA在资产视角上提供树结构和图谱结构，支持过滤检测，分析依赖关系，建立完整的软件与组件链路关系树，进行风险识别与评估。SBOM清单与组件、漏洞和知识库数据联动，帮助企业识别、分析、评估和解决网络安全威胁。

       在供应链安全事件发生时，DSDX中的详细软件组成成分帮助快速定位受影响组件，加速应急响应速度。SBOM作为关键数据，支持企业实现依赖治理、漏洞管理和开源许可证合规。通过与生成工具和研发流程的无缝集成，实时更新SBOM清单，与知识库数据动态关联，SBOM的作用得到充分发挥。

       随着软件供应链的安全问题日益凸显，SBOM作为供应链管理的重要工具，其重要性不容忽视。DSDX协议作为SBOM格式的代表，在供应链的各个关键环节发挥重要作用，悬镜安全全栈产品基于DSDX，为中国企业实战化应用场景提供安全解决方案与整体建设思路。

序列怎么造句

       1、我觉得，所有的东西都有一个序列吧，它像一个波浪那样。所以，我想广西羽毛球可能现在不行，但后面应该会崛起的。这跟梯队建设有关系吧，有可能是很多方面原因。

       2、在一阵地扎营的技术，不外是在该阵地布置作战序列的技术。

       3、愤怒就精神的配置序列而言，属于野兽一般的激情，它能经常反复是一种残忍而百折不挠的力量，从而成为凶杀的根源，不幸的朋友、伤害和耻辱的帮凶。

       4、韩公裔虽然攀龙附凤，却还是以武官的序列升迁，后来官至节度使，死后赠太尉。

       5、如果我叫喊，谁将在天使的序列中听到我，即使他们之中有一位突然把我拥到他胸前，我也将在他那强大的存在的力量中消失。

       6、这些基因与动物的形体有关，序列却不会随演化而改变，真是令人百思不解。

       7、"终身雇佣制"、"年功序列"等日本企业的管理制度都由他首创。他一生的事业奋斗经历和优秀的经营秘诀深受世人推崇。

       8、本文利用川西高原4条树木年轮年表序列，分析了树轮年表和川西高原气象要素的关系。

       9、所有钞票的序列号都是一样的。这些钱是伪钞。

       、斜体部分为引物序列，加下划线部分为开放阅读框。下同。

       、在研究序列中，有名发生股骨节或膝盖骨单纯软骨损伤的患者接受自体软骨细胞移植的移接手术。

       、这一次，我们将探究条件逻辑在常规序列图中所扮演的角色，通过它来让您了解有关UML表示的更多知识。

       、结果治疗前的HVR1区氨基酸序列高度变异，基于HVR1序列的种系发生树提示序列变化与干扰素应答类型无关。

       、图5中的序列与同步序列略有不同。

       、代表一个预定义的汇编语言指令序列的一种广义上的指令.

       、而且，你可以将序列中的两个数字相除得到的重要斐波纳契比率1.或0.。

       、实验结果表明,生成的广义混沌序列具有很好的伪随机特性.

       、Wender说：“实际上，富含精氨酸的序列也出现在许多病原体侵犯细胞的机制之中。”。

       、该源码为编写应用程序的序列号生成器.

       、侧翼序列是指染色体中特定位点两侧的DNA序列。

       、相对的，非蛋白质编码序列和生物复杂程度的关联，反而相当一致。

       、提出了云杂波背景下序列图像中弱目标检测新方法。

       、本发明还涉及所述多核苷酸序列和所述多肽的生产方法，以及这些多核苷酸和所述多肽的用途。

       、这个项目就是要绘制人体所有基因序列的图谱。

       、要求设计一个程序模拟此过程,并给出出列人的编号序列.

       、排名不分主次,只是按照时间顺序列出.

       、分析广西初、终霜日趋势变化，确定了初、终霜日早晚预报序列。

       、石蒜凝集素的纯化、性质及构象研究2。单子叶石蒜科植物朱顶红和风雨花甘露糖结合凝集素基因的克隆及序列分析。

       、本文以上证综指收益率数据为研究对象，通过拟合GARCH模型得到模型残差序列，进而研究新息和收益率的厚尾行为。

       、对候选克隆进行PCR鉴定，结果表明这些克隆存在着抗性基因的保守序列。

       、以我国西南地区松潘、黄龙、龙陵、盐源等典型地震序列为例，分析了不同尺度地震空间活动性异常的结构特征。

       、视频序列帧内与帧间的冗余使得视频压缩成为可能。

       、广义自缩序列是基于LFSR的一类非常规钟控的序列，具有良好的伪随机性，可以用作加密时的密钥流。

       、与标准C一样,一个转义序列最多接受3个八进制数字.

       、使用开放地址策略时,探测序列通常用再哈希法生成.

       、摘要主要是利用良序单调覆盖、内部保持覆盖刻画了序列中紧性.

       、结合乌什台地倾斜开始观测以来的震例，利用基于小波分析的多尺度分析原理对乌什台地倾斜的日均值观测序列进行了分析，总结了乌什台地倾斜多尺度分析结果的映震特征。

       、这个元素用来通过添加随机选择器，为一个测试运行序列提供随机选择，而不是按照测试顺序地运行。

       、在天津市宁河县七里海一带，分布着规模较大、序列较清晰的古牡蛎群。

       、本论文以东斋堂砖厂剖面为主剖面，研究建立马兰黄土的年龄序列。

       、基于解决实际问题的需要，张传义教授提出了伪概周期函数和伪概周期序列。

       、上游山区来水量多年平均无大的变化,某些时段的偏枯或偏半是正常水主序列的必然变化过程.

       、何首乌;简单重复序列区间扩增多太性;反应体系;建立与优化.

       、它采用二进制计数器以把被乘数由并行形式转换成脉冲序列形式.

       、本文通过对围网捕获的黄鳍金枪鱼渔获数据进行时间序列以及空间位置变化等时空分析，试图找出其变化规律以及趋势。

       、目的以门诊量资料为例，计算功率谱密度函数，研究时间序列信号的频率域特征。

       、结果表明,这种伪随机序列的生成方法可以应用于密码系统中.

       、图2：轴位Flair序列显示一个囊肿，与脑脊液信号相同，内部的壁结节代表一个偏心性头节。

       、序列分析表明，雌核发育银鲫的微卫星突变模式并不严格遵守逐步突变模型。

       、接著我们进一步去研究热原性外毒素B在蛋白质S上的切割位置，我们推测在蛋白质S的C端胺基酸序列和的SK，可能为热原性外毒素B第一个切割的切位。

Android修行手册 - TextureView和SurfaceView的属性方法以及示例

       欢迎阅读《Android修行手册 - TextureView和SurfaceView的属性方法以及示例》。本文将为您介绍Android开发中SurfaceView与TextureView的核心属性与方法，以及简单示例以加深理解。

       SurfaceView是Android中用于显示图像或动画的组件，主要方法包括：

       surfaceCreated(@NonNull SurfaceHolder holder)：当SurfaceView的Surface创建时回调。

       surfaceDestroyed(@NonNull SurfaceHolder holder)：当SurfaceView的Surface销毁时回调。

       surfaceChanged(@NonNull SurfaceHolder holder, int format, int width, int height)：当SurfaceView的Surface尺寸或格式改变时回调。

       SurfaceHolder.addCallback(context)：添加回调方法，包含上述三个回调。

       lockCanvas()：获取Canvas对象并锁定画布，进行绘图操作。

       unlockCanvasAndPost()：完成画布锁定与提交改变。

       TextureView用于显示和管理SurfaceTexture，其核心方法如下：

       getSurfaceTexture（）：获取关联SurfaceTexture。

       getBitmap（整型宽度，整型高度）：返回关联表面纹理内容的位图表示。

       getTransform（Matrix transform）：返回关联的转换。

       isOpaque（）：指示视图是否不透明。

       lockCanvas（）：开始编辑曲面像素。

       setOpaque（boolean opaque）：指示内容是否不透明。

       setTransform（Matrix transform）：设置关联转换。

       unlockCanvasAndPost（Canvas canvas）：完成对曲面像素的编辑。

       监听方法包括：

       onSurfaceTextureAvailable(SurfaceTexture arg0, int arg1, int arg2)：创建监听，前提开启硬件加速。

       onSurfaceTextureDestroyed(SurfaceTexture arg0)：销毁监听。

       onSurfaceTextureSizeChanged(SurfaceTexture arg0, int arg1,int arg2)：尺寸改变监听。

       onSurfaceTextureUpdated(SurfaceTexture arg0)：更新监听。

       示例代码如下：

       Java版本自定义SurfaceView实现

       Kotlin版本自定义SurfaceView实现

       布局文件使用

       示例代码提供了一种简单的使用方法，具体应用还需根据实际项目需求进行扩展，如多图同步、实时更新、动画控制等。

       本文作者：小空，如需转载，请务必保留原文出处。

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