跟着Nature Genetics学作图：使用ggarrange包对ggplot2的多个图进行组合
论文
Plasma proteome analyses in individuals of European and African ancestry identify cis-pQTLs and models for proteome-wide association studies
本地p
人工智能
树+神经网络算法强强联手（Python）
结合论文《Revisiting Deep Learning Models for Tabular Data》的观点，集成树模型通常擅长于表格数据这种异构数据集，是实打实的表格数据王者。集成树模型中的LightGBM是增强版的GBDT，支持了分类变量，在工程层面大大提高了训练效率。关于树模型的介绍，可见之前文章：一文讲透树模型
DNN深度神经网络擅长于同构的高维数据，从高维稀疏的表
《二次函数y=aⅹ^2的图象和性质》教学反思
每年教学二次函数y=αx^2的图象和性质时，以前每次都按教材的顺序，首先，用描点法画y=ax^2的图象，介绍开口方向、对称轴、顶点坐标，最低点等。其次，分别在同一个平面直角系中画函数y=(1/2)x^2、y=2x^2、y=x^2的图像再从开口方向、顶点坐标、对称轴、增减性、最值等五个方面归纳它们的性质，第三，再画y=(-1/2)x^2、y=-2x^2、y=-x^2的图象，然后又从这五个方面进行归纳
Flink 内存管理和序列化
Flink managed memory是由flink管理的内存，不受JVM管理。
自主内存管理的优点：
内存更可控，可定制更高效的算法；
减少JVM GC压力；
节省数据内存空间占用；
高效的二进制操作和缓存敏感性；
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Flink如何分配内存
MemoryManager 负责将 MemorySegments 分配、计算和分发给数据处理操作符，例如 sort 和 jo
评价的三种类型：学习性评价，学习的评价和学习式评价《大概念教学》206---209
以往我们更多的把评价分为形成性评价和终极性评价。形成性评价是在过程中收集数据，终结性评价是到结束后收集数据，其目的都在于评定学生。
形成性评价的目的在于改进，而终结性评价的目的在于评定。如果在过程中数据收集证据也是用于评定，而不是反馈，那么会使学生长期处于一种焦虑状态，不敢犯错。特别是对于一些具有高难度的任务而言，学习需要有一个过程，而改进恰恰需要给予学生犯错的空间，从而鼓励他们去完成挑战性任务。
获得二级分组的键集合，也就是性别集合
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
import java.util.function.Function;
import java.util.stream.Collectors;
import java.util.stream.Stream;
public class GroupingDemo2 {
