人工智能
Sending build context to Docker daemon 数据很大
正在部署一个docker软件
进行docker build的时候发现文件非常大
Sending build context to Docker daemon xxGB
心中出现疑虑为何会这么大，是不是把自己有个文件夹几个T的数据也传过去了。查了一下果然
Docker client会发送Dockerfile同级目录下的所有文件到Dockerdaemon。
解决的方式：
在一个新的文件夹中进行
hdWGCNA：单细胞WGCNA分析方法
WGCNA原理和分析流程
单细胞WGCNA分析方法+随机森林
0. 数据准备
输入数据集的要求：已经进行了如下分析的Seurat对象
导入演示数据
#官方演示数据集
wget
seurat_obj <- readRDS('Zhou_2020.rds')
1分钟极速生成简历表单，AI与Flash Table实战让你领先一步
前言过去，开发和业务人员在制作复杂表单时，常常遇到流程繁琐、效率低下等问题。传统开发方式不仅耗时，还容易出现数据整合和交互设计的难题。现在有一个热门了低代码平台Flash Table，它简化了表单开发流程，让用户可以更快地创建和管理复杂表单，提高了整体效率。现在，开发者处理数据和交互问题变得更加轻松
图神经网络：GAT图注意力网络原理和源码解读（tensorflow）
标签：图神经网络，图注意力网络，注意力机制，GAT，tensorflow
本文内容分为三块：
GAT原理扫盲
GAT源码阅读（tensorflow）
GAT源码链路分析
GAT的GraphSAGE策略实现分析
原理初步理解
（1）从GNN，GCN到GAT
先看个哔哩哔哩视频理解一下，链接地址GAT原理视频链接
GNN学习的是邻居节点聚合到中心的方式，传统的GNN对于邻居节点采用求和/求平均的
clickhouse-HDFS
参考文档
前言
在hdfs格式ck能解析的情况下，比如CSV,TSV等，可以在ck中建立一个映射表。读取hdfs中的数据，使用ck来分析。需要注意的是如果uri路径中包括了Globs模糊匹配符号，那么说明ck只是映射hdfs中的文件，是只读的。如果写入会
DG知识点整理 - 数据伦理
//本系列是基于DMBOK2的学习过程中的知识点整理，方便学习与回顾//
数据伦理描述的是在数据全生命周期中，如何用符合伦理(不仅仅是法律要求)的行为来完成数据的处理。组织要注重数据伦理的原因有几个
1）数据对个人的影响，它会被用于各类决策，进而影响个人的生活；
2）数据有被滥用的可能；
3）数据具有经济价值，需要规定数据的所有权，使用权和使用方式。
数据管理者有有管理数据
