一文了解 NebulaGraph 上的 Spark 项目
本文首发于 Nebula Graph Community 公众号
最近我试着搭建了方便大家一键试玩的 Nebula Graph 中的 Spark 相关的项目，今天就把它们整理成文分享给大家。而且，我趟出来了 PySpark 下的 Nebula Spark Connector 的使用方式，后边也会一并贡献到文档里。
NebulaGraph 的三个 Spark 子项目
我曾经围绕 NebulaGr
人工智能
你会学习吗？－《如何高效学习》
昨天利用一个小时听完了《如何高效学习》的解读。关于学习有了不一样的收获。
利用相同的时间内，有人什么也没有收获，有人可以收获双倍知识，其中的关键是－整体性学习。
整体性学习是做到高效学习的关键秘诀。整体性学习要求学习者可以做到搭建学习网络，建立学习框架。
关于做到高效学习，作者提出了四个步骤：如何获取知识；如何加深知识点之间的联系；如何处理随意信息；如何应用所学知识。
1.如何获取知识
获取知识
iOS GPUImage 学习日志-图片滤镜：GPUImageFilter类详解
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一、颜色调整
GPUImageBrightnessFilter：调整图像的亮度
brightness(亮度)：调整后的亮度（-1.0 - 1.
借着火热的量子，发挥下想象力，甚是有趣！
记得物理学家爱因斯坦说过：“想象力比知识更重要，因为知识是有限的，而想象力概括着世界的一切，推动着进步，并且是知识进化的源泉”。
今年的诺贝尔物理学奖颁给了研究来了量子纠缠的三位科学家。量子怎么纠缠，似乎太高深了，就简单说一下什么是量子吧。一个物理量存在最小的并且不可分割的单位，那这个物理量是量子化的，并且把这个最小单位称为量子。这就是量子的定义。
那就借着量子让自己脑洞大开吧（以下内容纯属个人想
python入门开发学习笔记之了解数据库的作用
本节重点
了解数据库的作用
本节时长需控制在5分钟内
数据库管理软件的由来
基于我们之前所学，数据要想永久保存，都是保存于文件中，毫无疑问，一个文件仅仅只能存在于某一台机器上。
如果我们暂且忽略直接基于文件来存取数据的效率问题，并且假设程序所有的组件都运行在一台机器上，那么用文件存取数据，并没有问题。
很不幸，这些假设都是你自己意淫出来的，上述假设存在以下几个问题。。。。。。
1、程序所有的组件就
文件操作（1）File 常用方法、lambda表达式
1、什么是I/O流
I代表输入流 InputStream，O代表输出流OutputStream
在 Java 中，“ 流 ” 是一个抽象概念，它代表任何有能力产出数据的数据源对象或者是有能力接收数据的接收端对象。 “ 流 ” 屏蔽了实际的输入 / 输出设备中处理数据的细节。一个程序可以打开一个数据源上的流，然后按顺序读取这个流中的数据到程序中，这样的流称为输入流。一个程序也可以打开一个目的地
【使用分享】Aspose.Words for Java高级进阶用法，彻底掌握Aspose.Words
在这篇文章中,我将尽可能全面地介绍Aspose.Words for Java的高级用法,让读者对此组件的功能有一个较为全面的了解。
邮件合并:邮件合并是Aspose.Words的核心功能之一,可以在Word模板中定义邮件合并区域,使用Java代码填充数据源,大批量生成自定义Word文件。相关API主要有:MailMerge、MergeField 等。
比较文档:Aspose.Words提供比较两
motifmatchr
motifmatchr的作用就是分析众多的序列和众多的motifs, 从中找到哪个序列包含哪个motif. 它的核心函数就是matchMotifs，最大特点就是快，因为它用的是MOODS C++库用于motif匹配。
尽管Bioconductor上也有很多工具能够做motif匹配，比如说Biostrings::mathcPWM, TFBSTools::searchSeq，但是motifmatchr
