人工智能

Apache IoTDB 查询引擎源码阅读——DataNode 上 DriverTask 调度与执行

背景 Apache IoTDB 查询引擎目前采用 MPP 架构,一条查询 SQL 大致会经历下图几个阶段: image FragmentInstance 是分布式计划被拆分后实际分发到各个节点进行执行的实例。由于每个节点会同时接收来自于多个并发 Query 的多个 FragmentInstance,这些 FragmentInstance 在执行时可能由于等待上游数据而处于阻塞状态、或者

不试图预测只努力创造

我的朋友,你学习《易经》,因为很多老师推荐,这是一本智慧的书,从中可以懂得世界缘由、未来趋势。 听过很多次课,却缺乏深度掌握。上课环顾左右,同学大多比我认真,能理解老师讲解。一个同学被叫上讲台,对卦象详细分析,得出结论,让人惊讶。开始到结束,我表示了配合姿态,但确实没有真正懂得,后续可能会深入研究。 原因之一,学习之初有一种感受,从实践工作中,得到未来愿景,不应预测,规划计划不是应

详解Java NIO,IO与NIO的区别

一、概念 NIO即New IO,这个库是在JDK1.4中才引入的。NIO和IO有相同的作用和目的,但实现方式不同,NIO主要用到的是块,所以NIO的效率要比IO高很多。在Java API中提供了两套NIO,一套是针对标准输入输出NIO,另一套就是网络编程NIO。 二、NIO和IO的主要区别 下表总结了Java IO和NIO之间的主要区别: 1、面向流与面向缓冲 Java IO和NIO

最新7+非肿瘤生信,机器学习筛选关键基因+样本验证。目前机器学习已经替代WGCNA成为筛选关键基因方法。非肿瘤生信分析欢迎咨询!

影响因子:7.31 关于非肿瘤生信,我们也解读过很多 目前非肿瘤中结合热点基因集,免疫浸润,机器学习,分型的分析是比较先进的。有需要的分析的朋友欢迎交流!! 研究概述: 心房颤动(AF)是缺血性卒中的主要危险因素,而仅凭临床特征和神经影像学表现都不能可靠地分类心源性栓塞性卒中(CE)。本研究旨在确定在心房颤动相关心源性栓塞性卒中(AF-CE)患者中具有诊断价值的新型潜在生物标志物,区

Linux流控框架:TC和Netfilter

摘取自 Linux TC(Traffic Control)框架原理解析 Linux内核内置了一个Traffic Control框架,可以实现流量限速,流量整形,策略应用(丢弃,NAT等)。从这个框架你能想到别的什么吗?或许现在不能,但是我会先简单说一下,和TC框架比较相似的是Netfilter框架,但是二者却又有很大的不同。 在精通了Netfilter框架之后,再来体会TC框架会简单得多,特别是,

8+SCI,机器学习+WGCNA+免疫浸润+分型+PCR验证,内容丰富,这种文章不接收,天理不容!

影响因子:8.786 研究概述: 阿尔茨海默病(AD)是一种严重的进行性神经退行性疾病,其特征是淀粉样蛋白-β(Abeta)斑块过度积累,神经功能障碍和认知障碍。本文采用ssGSEA、LASSO回归和WGCNA算法详细地评估AD患者的免疫微环境模式,使用SHAP和LIME算法分析机器学习模型的结果。接着使用了四个单独的GEO数据库进行外部验证,并根据区分基因的表达确定了免疫微环境的不

R语言绘制组间比较散点图并自动添加P值信息

查询ggprism包使用时候发现官网给出的一示例图比较常用,这里记录学习一下。 image-20221208130405959 加载R包准备数据 ## 加载R包 sapply(c('dplyr',"ggplot2","ggprism", "ggbeeswarm","rstatix"), require, character.only = TRUE) ## 准备数

“PatMax RedLineTM图案”工具

机器视觉原理与案例详解 工控帮教研组编著 电子工业出版社 2020.7 ISBN 978-7-121-39084-5 一、“PatMax RedLineTM图案”工具 “PatMax RedLineTM图案”工具的应用步骤如下: 1、在“位置工具”下选择“PatMax RedLineTM图案”工具 ,如图10-4所示。 图10-4 2、从“模型”下拉列表中选择 选择模型区域类型(

如何写金句

1. 对金句的定义:结构上对仗或者内容上有启发 2. 操作1:同字韵。比如说:人生没有如果,只有后果和结果。建议:先选词,再写句。 3. 操作2:哪有···只有···比如说:那有什么天生如此,只是我们每天坚持。 4. 操作3:AB和BA在同一句里出现 。比如说:只有心里装着美好,眼睛看到的才会美好。 5. 操作4:A的反义词不是B,而是C。比如说:细心的反义词,不是粗心,而是不上心。 6. 操作5

Celonis与SAP通信解析

       无论是Data Job还是Replication Cockpit的数据抽取,都基于Celonis特意为SAP开发的抽取器。该抽取器确保建立起可持续稳定的数据管道在Celonis和SAP之间。只有在建立了这样的管道之后,用户才可以抽取数据。 前面的两篇文章,使用Celonis Data Job 抽取数据, 使用Replication Cockpit抽取数据。我们谈到了如何抽取数据,现在