企业AI落地，烧光2000万，CIO被裁...总结了15条教训
最近，K哥的“企业AI落地私董会”拜访了我的老朋友李总。李总是国内某大型零售企业董事长，也是圈内最早一批真刀真枪推动AI落地的企业家，CIO都换了两任。几杯浓茶下肚，李总跟K哥掏心窝子分享了他们这几年在AI转型上，花费了近2000万“学费”才总结出来的15条“血泪教训”，K哥特地整理出来，分享给大
人工智能
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，
跟着Nature Communications学数据分析：R语言做随机森林模型并对变量重要性排序
论文
Drivers and trends of global soil microbial carbon over two decades
#data-availability
这个里面有很多地图的图
还有自定义图例形状的代码
数据和代码
Flink_StreamingFileSink-实时数据写入HDFS
Flink DataStream中将流数据保存HDFS文件系统方式：
第一种方式：自定义Sink，实现RichSinkFunction
使用JDBC的方式将数据写入到Hive数据库中，这种方式效率比较低
原因在于：INSERT INTO 插入数据，底层运行MapReduce程序，所以不推荐使用，了解即可。
第二种方式：StreamingFileSink Connector
流式写入H
xcLeigh微信公众号带你进阶：人工智能、AI大模型、前沿应用、前沿编程、自媒体等资料源码资源合集，免费助力技能提升
文章目录
一、前言
二、🎈 了解xcLeigh公众号
三、🎈 关于xcLeigh
四、🎈 xcLeigh公众号的资源简述
4.1 🌽 编程资料资源专栏
4.2 🌽 前沿资料资源专栏
4.3 🌽 源码和开发资源专栏
4.4 🌽 学自媒体资源专栏
4.5 ἳ
R数据可视化: PCA和PCoA图, 2D和3D
前言
主成分分析(Principal Components Analysis，PCA)，也称主分量分析或主成分回归分析法，是一种无监督的数据降维方法。PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示，可用于提取数据的主要特征分量，常用于高维数据的降维。这种降维的思想首先减少数据集的维数，同时还保持数据集的对方差贡献最大的特征，最终使数据直观呈现在二维坐标系。
数据降维展示
