现在随便哪个关系网络的数据规模都非常庞大，如https://snap.stanford.edu/data/上面公开的数据集，动不动都是几万个节点，十几万个边的。
算法是问题的解决步骤，同一个问题可以有多种解决思路，也就会有多种算法，但是算法之间是有好坏之分的，区分标志就是复杂度。
最近在使用spark处理一个业务场景时，遇到一个小问题，我在scala代码里，使用spark sql访问hive的表，然后根据一批id把需要的数据过滤出来，本来是非常简单的需求直接使用下面的伪SQL即可： 但现在遇到的问题是id条件比较多，大概有几万个，这样量级的in是肯定会出错的，看网上文章hive的in查询超过3000个就报错了。 如何解决？ 主要有两种解决方法： （一）分批执行，就是把几万个id，按3000一组查询一次，最后把所有的查询结果在汇合起来。 （二）使用join，把几万个id创建成一张hiv
fd_set是一种数据类型，在select函数中包含了3个参数，就是这个fd_set类型，fd_set也是理解select模型的关键，关于select的具体说明，可以参考之前的文章嵌入式Linux编程之select使用总结。
但是很多人理解的"去批次效应"（batch effect removal）这个操作应该是会输入一个表达量矩阵，然后输出一个表达量矩阵。其实在单细胞转录组数据分析里面并不是这样的，比如我们常见的harmony操作，它针对的就并不是原始的单细胞转录组表达量矩阵（几万个基因几万个细胞），而是pca分析结果（还是几万个细胞但是只有少量的pc）。这样的话，harmony操作后并没有修改我们的原始的单细胞转录组表达量矩阵，这一点可能会确实是让大家困惑。
缺点 : 很多数据库中的属性字段中 , 没有 “时标” 字段 , 此时就无法进行数据追加 ;
好久好久没有用过discuz了，其实我接触discuz比WordPress还早，我印象中上一次接触discuz还是2015年吧？
1，调试了下http://vpn.qsfuzhu.com/ 这网站卡的问题。现在是发现这网站不同人打开，加载的元素个数还不一样。有时候会加载几万个元素，导致很卡，不过mb里应该可以在刷新脏矩形的时候优化下性能，把被前面层挡住的脏矩形绘制需求过滤掉
如果 T1 有这么一个节点 n，其子树与 T2 一模一样，则 T2 为 T1 的子树，也就是说，从节点 n 处把树砍断，得到的树与 T2 完全相同。
这不是第一次感觉三星的程序写的烂了， 以前更新kies的时候就各种问题。也不知道是三星的程序员秀逗了还是脑子有屎。下载个补丁包还要一个文件一个文件下载，下载好几万个，好吧，那下载好几万个我也忍了，但是你妈逼的能不能提示更新大小为80m下载了300m了好要继续下载？妈逼的什么时候是个结束？
我们一直以来都是给大家前面的两个方案，就是一定要先根据表达量矩阵做不同分组的差异，而且两者的结果一致性都还不错。但是前面的两个方案都会手动一个批次效应的影响，如果大家没有把握好其中的批次效应的去除，很容易在差异分析阶段就不小心引入了错误。
在我抓取网站遇到瓶颈，想剑走偏锋去解决时，常常会先去看下该网站的robots.txt文件，有时会给你打开另一扇抓取之门。
作者王平，一个 IT 老码农，写 Python 十年有余，喜欢专研通过爬虫技术来挣钱。
广义的基因有6w+个，包括lncRNA、miRNA等等，每年可能都有个别基因增增减减的情况，累计在一起，就存在基因库版本的差异，10年前查到的和今年的可能不一样，所以旧的数据仍然可以有新的解释，同一个数据集也可以在和其他数据集用不同的思路分析
在以前的博客基于指纹音乐检索于，我们介绍的基本流程，现并未做过多介绍。本博客将详细叙述检索的详细原理和实现。
客户端与服务端的长连接，比如：浏览器中使用的WebSocket、服务端使用的gRPC、其它自定义的TCP协议。
最近在重构算法的rerank模块。基本上把代码都重写了。重构的第一要义是构建测试工具，也就是每改一行代码，都要跑下整个测试用例集。对于重构，就是保证业务逻辑和之前的一致，用同样的输入流量（这里是对广告app的打分），经过rarank服务，输出要达到一致性。当然这股流量是用真实的线上旁路出来的流量。这样我们跑几个小时，从几万个请求中保证数据完全一致。
这样的话， 我们就不得不把在R里面的变量，写出到硬盘，成为文件。感觉是在使用一个独立的网页工具。。。。
不过放心，这篇文章不会只告诉你p2p”是什么“，也不会仅仅告诉你”为什么“，而要深刻探讨它的设计”是否合理“。
1，跟进zzz反馈的网页卡顿明显问题。此网页每帧设置几万个div的坐标和颜色，卡是肯定的，但有个奇怪的地方没弄明白，为什么wkexe不是那么卡，而他自己写的demo却卡。正在打印
在上一期，我们提到，Ceph将每个对象拆分为若干大小恒定(2MB或4MB)的Object，每个Object拆分为数量恒定(2的整数次方)的PG。每个PG映射到OSD(物理磁盘)并落盘。
1，修复http://www.discuz.net/forum-plugin-1.html在hover用户名字时，只显示一条宽线条的bug，原因是这个线条其实是个div，在common.js和ajax.js里通过xhr请求生成的。 此请求会返回一个xml，然后给libxml解析。但由于xml是gbk编码，libxml没带解码库所以失败了。另外有个点是，libxml其实不需要真正的gbk解码器，因为blink在 third_party\WebKit\Source\core\xml\parser\XMLDocumentParser.cpp的parseChunk里会传已解码好的数据，并且强制切换到utf16编码，但libxml会自己检查数据带的
前几天，一个开发的同学让我帮忙做一个大查询，给了我一个数据列表，里面的ID有几万个，提供了一个SQL语句，看这情况还得我自己来解析生成相关的SQL了。 假设ID列表为： T100 T200 T300 SQL语句为： select peak_transaction_id,cash ,req_time ,back_time from peak_new.peak_detail where peak_transaction_id=？; 对我来说拼成动态SQL也是分分钟，但是这种方式不推荐，还是推荐使用数据的结果
Redis 在日常的开发中，会积累大量的 Key，占用不少内存空间。有时候，我们想知道当前 Redis 里面有多少个 Key，是哪个 Key 占用了最大的内存。
本文将介绍一个准确率非常高的语音识别框架，那就是FunASR，这个框架的模型训练数据超过几万个小时，经过测试，准确率非常高。本文将介绍如何启动WebSocket服务和Android调用这个服务来实时识别，一边说话一边出结果。
虽然生存分析如此重要而且如此常见，但是仍然有一些未解之谜，不同数据库来源，病人的不同时期的记录信息，以及不同的阈值分组，拿到的结果居然是可以不一样的！虽然大家都倾向于做各种花式分析，然后挑选具有统计学显著意义的生存分析结果。
单细胞数据中包含很多细胞以及很多基因，是一个较大的数据集，维度较大，需要对数据进行降维。降维就是对原始数据进行特征提取，经常会得到高维度的特征向量。通过降维的方式来寻找数据内部的特性，提升特征表达能力，降低模型的训练成本。
在平常的工作中，更新数据是再正常不过的一个需求了，我们只需要执行一个update语句即可，如果有必要我们还可以加上事务来保证数据的可靠性。
理论上我们已经足够认识表达矩阵了，现在可以开始单细胞转录组数据的主角：降维聚类分群。如果你的背景知识不足，也可以先读一下综述，我们单细胞天地有中文指引：
① 整数规划问题 与 松弛问题 可行解集合关系 : 整数规划问题 可行解集合 , 是该整数规划问题的 松弛问题 可行解集合 的子集 , 任意两个可行解的 凸组合 , 不一定满足整数约束条件 , 不一定是可行解 ;
CountDownLatch CountDownLatch位于java.util.concurrent包下,利用它可以实现类似计数器的功能。比如有一个任务A,它要等到其它3任务完成才能执行,此时就可以用CountDownLatch来实现。 [img] 假设计数器的值为2,线程A调用await()方法之后,A线程就进入了等待状态,之后其它线程中执行countDown(),计数器就会-1,该操作线程继续执行,当计数器从2编程0,线程A继续执行。 package com.keytech.task; import
对象存储（Object Storage）的始作俑者是亚马逊2006年推出的S3（Simple Storage Service），此后新老厂商一窝蜂地推出各种产品，形态各异，但都号称对象存储。亚马逊没有给出一个定义，也没有看到有业界普通接受的说法，
因为在之前从事过一段时间的seo工作，网站优化的是家居类的，日均网站流量在20万-30万左右的水平，付费流量高于这个；本身主要从事的是SEM付费推广的优化和投放，后来有段时间也做seo优化一段时间，简单分享一下大型网站seo优化的日常工作和优化方式；
人工神经网络模型（下文简称“神经网络”）的研究和发展也是以对生物神经网络的模仿为基础的。
在我刚开始做单细胞转录组测序的相关分析时，我也有这个疑惑，为什么复现文章中的降维分群与原文形状不一致呢？
相信很多做爬虫的同学都会爬电商网站，每天爬一次，然后监控商品是否降价。如果你只监控一个商品，那么是否降价这非常容易判断，但如果你要找到这个网站里面所有降价的商品，那就非常麻烦了。
记得好像写过相关僵尸进程的东西，稍微再写一点，因为总是有人说僵尸进程的存在会导致机器的load值变高，不知道哪里看到的谬论。
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一个大型网站应用一般都是从最初小规模网站甚至是单机应用发展而来的，为了让系统能够支持足够大的业务量，从前端到后端也采用了各种各样技术，前端静态资源压缩整合、使用CDN、分布式SOA架构、缓存、数据库加索引、读写分离等等。 这些技术是高并发系统所必须的，但是今天先不细说，而先谈谈在这些架构既定的情况下，一些高并发业务/接口实现时应该注意的原则，以及通过工作中一个6万QPS的秒杀活动，来介绍一下秒杀业务的特点以及如何优化。
01 — 数据探索(Exploratory Data Analysis) 对数据进行探索性的分析，通常会用 pandas 来载入数据，并做一些简单的可视化来理解数据。 import pandas as
继阿里云之后，滴滴崩了上了热搜，故障原因了解了一些，会在文章最后谈到。近期国内多个公司发生了 P0 事故，当然也包括我司，只不过可能不出名，很多人不知道而已。本文聊一聊我对这些故障的理解。首先做个声明，下文都是根据个人所了解到的信息以及个人的认知所写，并没有消遣的意思，可能会有一些偏激，如果问题，欢迎互喷。
运行后导致redis hang住，接着CPU飙升，业务上所有支付链路卡住，所有的请求流量全部挤压到了rds数据库中，引起数据库雪崩效应，进而直接宕机。
"成熟大概就是这么一个过程：只言片语 -> 口若悬河 -> 沉默寡言。—— 小闫同学"
execute 之后会造成使用内存涨上去，并且在之后 unset 所有变量内存也会有一部分不会删除，直到内存耗尽。
朋友张三给我讲了一个故事，还给我简单谈了谈redis的常见面试问题以及解决思路。张三某日去一家闻名小镇的苍蝇馆子吃饭，碰巧今天小镇有活动，张三一行人见状抓紧前行...
vue中提供了数十种api供我们开发者日常使用，而常用的其实也就十多种，比如setup, mount, forceupdate, nextTick, compute, ref等，这些参数有的是在生命周期中进行管理，有的是在页面执行过程中，更新参数，有些是可以用来检测页面数据，这些随着项目的推进或多或少都是会使用到。其中nextTick和forceUpdate都是用来更新参数的，那这两个参数有什么差异呢？这还真值得仔细琢磨。
朋友张三给小面讲了一个故事，还给我简单谈了谈redis的常见面试问题以及解决思路。张三某日去一家闻名小镇的苍蝇馆子吃饭，碰巧今天小镇有活动，张三一行人见状抓紧前行...
本文为3Blue1Brown神经网络课程讲解第二部分《Gradient descent, how neural networks learn 》的学习笔记，观看地址：
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