数据迁移工具DataX入门
一、DataX是什么
DataX是阿里巴巴开源的离线数据同步工具，实现了包括主流RDBMS数据库、NoSQL、大数据计算系统在内的多种异构数据源之间高效进行数据同步的功能。
二、为什么要使用DataX
DataX设计理念
为了解决异构数据源的同步问题，DataX将复杂的网状同步链路优化成了星型数据链路，由DataX作为中间传输载体来负责连接各种数据源，以此来降低整个异构数据源同步链路的
人工智能
数据批处理速度慢？不妨试试这个
业务系统产生的明细数据通常要经过加工处理，按照一定逻辑计算成需要的结果，用以支持企业的经营活动。这类数据加工任务一般会有很多个，需要批量完成计算，在银行和保险行业常常被称为跑批，其它像石油、电力等行业也经常会有跑批的需求。
大部分业务统计都会要求以某日作为截止点，而且为了不影响生产系统的运行，跑批任务一般会在夜间进行，这时候才能将生产系统当天产生的新明细数据导出来，送到专门的数据库或数据仓库完成跑
大数据入门（一）—— 数据仓库（数仓）基本概念
前言：
最近做需求的时候，涉及到了数仓相关的知识。
简单介绍下数仓的一些基本概念。
以及，了解下大数据开发的一些基本流程。
一、什么是数仓？
数据仓库 ，由数据仓库之父比尔·恩门（Bill Inmon）于1990年提出的。
1991年，他写了一本书，叫《Building the Data Warehouse》（建立数据仓库），书中提出的：数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的
R可视化——图形绘制过程中如何实现局部放大？
数据及基础图形的绘制
1、数据——以R自带数据集iris为例
df<-iris
image.png
2、基于ggplot2包绘制散点图
#加载绘图包
library(ggplot2)
library(ggthemes)
#绘图
p<-ggplot(df, aes(Sepal.Length, Sepal.Width, color = Species)) +
geom_p
预热： 四维（及以上）概念
什么是四维？
或许你压根就没接触过，你只知道什么是三维。
那么这一章节，就是带你接触四维概念的。
首先，最基础的定义想必大家都知道：
一维点，二维线，三维体，四维是时间，五维······
光是讲概念真的非常好理解，就是在三维的抽象概念上加上时间轴【虚指】
啊问题来了，四维空间是什么样的？
（以下为个人观点）
我们都知道，高维可以看到低维，但低维不可以看到高维。
我们看不到四维。
举一个很著名的悖
跟着Nature Metabolism学作图:R语言ggplot2水平堆积柱形图并添加同组连线
论文
Single-cell profiling of vascular endothelial cells reveals progressive organ-specific vulnerabilities during obesity
#Sec58
s42255-022-00674-x.p
将所有员工的名字映射成一个新的流对象
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;
import java.util.stream.Stream;
public class MapDemo {
public static void main(String[] args) {
List<Employee> list = Employee.getEmpLi
答读者问(6)：单细胞TPM矩阵如何分析？
问题
一、有的文章只提供TPM的单细胞表达矩阵，可以用seurat分析吗？
二、分析流程和用count矩阵有什么不同？
三、10X的单细胞转录组数据的标准化需要考虑基因长度吗？
先来看看第3个小问题
10X的单细胞转录组数据的标准化需要考虑基因长度吗？
答案是不需要。
我们看一下seurat里面NormalizeData()函数是如何做标准化，然后求Log。
test.seu <-
完善机器人：让 DeepSeek 使用Vue Element UI快速搭建 AI 交互页面
在前两篇文章中，我们已经使用 AI 生成了 Java API，并创建了一个简单的 HTML + JavaScript 网页，让用户可以与 AI 机器人聊天。但如果我们想要一个更美观、更专业的交互界面，该怎么办呢？🤔本篇文章，我们将利用 Vue 3 + Element Plus
