Apache Pulsar——Function 轻量级计算框架
一、Function背景介绍
当我们进行流式处理的时候，很多情况下，我们的需求可能只是下面这些简单的操作：简单的ETL 操作\聚合计算操作等相关服务。
但为了实现这些功能，我们不得不去部署一整套 SPE 服务。部署成功后才发现需要的仅是SPE(流处理引擎)服务中的一小部分功能，部署 SPE 的成本可能比用户开发这个功能本身更困难。由于SPE 本身API 的复杂性，我们需要了解这些算子的使用场景，明
人工智能
跟着Nature Communication学数据分析：R语言利用宏基因组的相对丰度数据做主坐标分析（PcoA)）
论文
Microbiomes in the Challenger Deep slope and bottom-axis sediments
#code-availability
对应代码链接
R语言是一门统计语言
R语言是一门统计语言，在数据分析领域优势是非常明显的。
R是一种为统计计算和绘图而生的语言和环境，它是一套开源的数据分析解决方案。
R语言作为统计学一门语言，一直在小众领域闪耀着光芒。直到大数据的爆发，R语言变成了一门炙手可热的数据分析的利器。随着越来越多的工程背景的人的加入，R语言的社区在迅速扩大成长。现在已不仅仅是统计领域，教育，银行，电商，互联网….都在使用R语言。
R语言将在数据分析
Todis 中分布式 Compact 是怎么工作的？
你看到的Todis(外存版 Redis) 性能优势，主要来自底层的ToplingDB存储引擎！
ToplingDBfork 自 RocksDB，增加了很多改进，也修改了不少 bug，其中有几十个修改也给上游 RocksDB 发了 Pull Request。
目前 Todis 仍在邀请内测中，可通过7分钟视频教程快速开始
ToplingDB 相对于 RocksDB 做了很多改进，不过题主问的是分布式
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：
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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
