buffer
原文发表于2009年2月5日 标题是《一个自己犯的C/C++错误》 以前自己写程序时经常犯的错误，后来才开始重视起来，为了更好的说明这个错误，我将演示代码贴出来： 可以看出，表面上这个错误是关于在函数内部将传参指向的缓冲区清零的，调试上述程序后发现主函数里定义的缓冲区被全部成功设置为0，而将这个缓冲区地址传入函数func_test后只有前4个字节被置0，那么问题出在哪里呢？问题就在sizeof上，在主函数上sizeof算得缓冲区为11（包含字符串结尾\0），而函数func_test里算得是4，很明显只是计算的指针的大小。 疑惑就在这里，buffer是数组名不就是地址吗，为什么传参后sizeof值就不算整个数组的大小而只算指针的大小呢？ 其实这个问题很容易buffer是数组名，sizeof(数组名)算得的是整个数组占用的字节数，一旦赋值给任何指针（函数传参也相当于一种赋值），也就算的是这个指针的占用空间，和数组就没任何关系了。若还是算的事数组占用空间，那这个指针的占用就没办法计算了
有人说：我知道血液的酸碱是不会改变的，那些都是网络上乱讲，你以为我不会啊？ 我心想：oh～太好了，看来普及化的教育有一点成效了？ 他接着说：那是因为我们的骨头中的钙都拿去中和掉那些酸性了，所以不会改变酸碱值。 呃，其实不是的，我们的血液酸碱值不会改变，那是因为我们的血，是一种【缓冲溶液】（buffer solution）， 简单来说，缓冲溶液是一种化学溶液，他天生可以在添加大量的酸或是碱之下，都不改变他的酸碱度， 原理是缓冲溶液的【化学性质】，遇到酸可以中和酸，遇到碱可以中和碱，从而让缓冲溶液的酸碱度不会改变。 所以不需要用到钙质
DNA Marker Ⅱ由6种线性双链DNA组成，分别是1200、900、700、500、300和100bp。上样量为5 µl时，700 bp约为100 ng，其他条带各约50 ng。 本产品已含1×Loading Buffer，可直接电泳；建议使用凝胶浓度为1.5-3.0%
先讲文章内的结论。 在 ext4 上开启 Journal filesystem 功能后并且关掉 InnoDB 的 Double write buffer 后，资料的安全性不受影响，但效能上升非常多。而与目前常用的 XFS 比较起来也是领先不少
sync命令 用于强制被改变的内容立刻写入磁盘，更新超块信息。 在Linux/Unix系统中，在文件或数据处理过程中一般先放到内存缓冲区中，等到适当的时候再写入磁盘，以提高系统的运行效率。sync命令则可用来强制将内存缓冲区中的数据立即写入磁盘中
这个就真的全区都生效了，包括一般人不能注册的 AWS GovCloud (US) 与中国区： 对判断式子里面的解读是不一样的。 先讲文章内的结论。 在 ext4 上开启 Journal filesystem 功能后并且关掉 InnoDB 的 Double write buffer 后，资料的安全性不受影响，但效能上升非常多
研发的 Super Taq DNA Polymerase 与常规 Taq DNA polymerase 相比，其扩增灵敏度、产量更高、对复杂模板的扩增能力更强。该产品配备的 10×HG PCR Buffer 1为 Mg2+自调节反应缓冲液，使用该反应液可在宽范围内Mg2+浓度下获得高特异性 PCR 扩增产物，同时该 Buffer 系统可允许引物在宽范围温度内进行退火反应，降低非特异性条带的扩增，从而减少 PCR 的优化次数。应用该酶扩增的PCR 产物含有”A”尾巴，可直接连接入 pUC57 Simple TOPO克隆载体
用这个 api 遇到了两个问题： 第一个问题现在看来，是少了 filename、filelength、content-type 这些信息，第二个问题可能是少了 content-type。 但是，如果像下面这样写，就不需要提供 file* 信息，因为 form-data 其实是可以从多种 stream 中自动获取这些信息的： 第一个例子我从网络拿到 buffer，然后根据 buffer 创建 FormData，第二个例子是直接读取本地文件，用拿到的 stream 创建 FormData，前者无法自动获取完整的 filename、filelength、content-type 等信息，后者可以。 第一个例子改成下面这样应该就没问题，既然 form-data 无法从 buffer 中拿到 filename、filelength、content-type 这些信息，那就用 file-type 获取这些信息，然后手动提供给 form-data：
逆转录活性。无论以DNA还是RNA为模板，该酶都具有5’-3’的DNA聚合酶活性和强烈的链置换活性，但该酶5’-3’和3’-5’的外切酶活性缺失。 在以RNA为模板的LAMP实验中，可实现单酶系统反应
cache改善系统性能的主要原因是数据访问的 局部性，即，通常应用程序在一段时间内操作的数据集的某个有限的部分，通常是很小的一部分。硬件实现的cache通常会只使用一小块（与主存相比）访问速度很快，但相对比较昂贵的存储部件，并放置于距离CPU较近的位置。 buffer改善系统性能的主要原因是减少不必要的状态切换和设备I/O