MCScanX安装与使用 (2022)
为什么要写这篇文章：
最近因为需要用到MCScanX画两个物种的共线性点图，但是发现搜到的blog中所提供的安装方法都不太相同，且在都会出现或多或少的问题，另外搜到的所有blog安装链接
下载安装包以及需要的环境
需
人工智能
一文搞懂池化层！Pooling详解(网络下采样篇)
池化(Pooling)是卷积神经网络中的一个重要的概念，它实际上是一种形式的降采样。有多种不同形式的非线性池化函数，池化层会不断地减小数据的空间大小，因此参数的数量和计算量也会下降，这在一定程度上也控制了过拟合。通常来说，CNN的卷积层之间都会周期性地插入池化层
一. 池化的目的及作用
池化层大大降低了网络模型参数和计算成本，也在一定程度上降低了网络过拟合的风险。概括来说，池化层主要有以下五点
SparkThriftServer内存泄漏排查
STS（SparkThrfitServer）版本
spark-3.2.1-bin-hadoop3.2
问题表现
Spark UI 经常无响应
STS 经常挂掉
问题分析
获取heap.hprof和gc.log
spark.driver.extraJavaOptions -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=/home/spark/
飞算 JavaAI 体验：重塑 Java 开发的智能新范式
飞算 JavaAI 体验：重塑 Java 开发的智能新范式
引言：
正文：
一、工程化代码生成：从 "片段拼接" 到 "模块交付"
1.1 传统工具的局限与突破
1.2 代码质量验证
二、智能重构引擎：从 "问题修复" 到 "
9. k-近邻的k的影响有多大？
k-近邻涉及到的参数不多，也容易玩，因此我们来看下最为关键的参数k，对结果的影响。
之前我们都是把结果设置成了3，如数字识别，3的结果是1.06%的错误率。
我们来看看其他的：
1：最靠近哪个就是哪个，1.37%的错误率，也很不错嘛！看来你和闺蜜/兄弟的性格很接近啊。
2：1.37%，也挺好；
5：1.79%，开始下滑了；
10：2% 20：2.75% 50：5.18%
AI+Decodo：构建智能电商价格监控系统的完整实战指南
在现代电商环境中，价格监控已成为商家和消费者的刚需。然而传统的网页爬虫面临着反爬虫机制越来越严格、网页结构复杂多变、IP被封禁等诸多挑战。本文将详细介绍如何结合AI智能分析与高质量代理池，构建一个既稳定又智能的电商价格监控系统。一、技术背景与挑战分析1.1 传统爬虫的痛点现代电商网站的反爬虫机制日趋完善，传统爬虫面临以下核心挑战：
网络访问
Android导入和导出数据
关于数据，占据我们思想的一件非常重要的事情就是不要丢失它。我们需要备份数据以在需要时恢复数据。因此，我们需要知道如何将数据推送到设备的SD存储器。在本文中，我们将了解如何从 JSON 文件导入和导出数据。
要导出和导入数据，我们将使用 Gson 库。它是一个将 Java 对象转换为其 JSON 表示形式的 Java 库。此外，它还将 JSON 字符串转换为等效的 Java 对象。
要进行设置：请执
Mac硬盘安装不了的常见故障，怎样恢复丢失的数据信息？
Mac硬盘驱动器一般分为各种系统分区，用以存储用户的重要信息，这样可以保证正常地引导过程，避免数据信息过载。但Mac用户常常会遇到Mac硬盘安装不了、存放重要信息的硬盘数据丢失或者存在潜在受损风险等问题，其中涉及了多个方面，涵括图像、视频、音频文件、新闻、电子邮件等。
MacOS有一个内置工具，允许用户创建或合并两个数据量。当Mac系统启动时，硬盘或硬盘驱动器将启动，并载入必要的文件。但有时硬盘驱
我为 Netty 贡献源码 | 且看 Netty 如何应对 TCP 连接的正常关闭，异常关闭，半关闭场景（上）
本系列Netty源码解析文章基于 4.1.56.Final版本
写在前面.....
本文是笔者肉眼盯 Bug 系列的第三弹，前两弹分别是:
抓到Netty一个Bug，顺带来透彻地聊一下Netty是如何高效接收网络连接的 ，在这篇文章中盯出了一个在 Netty 接收网络连接时，影响吞吐量的一个 Bug。
抓到Netty一个隐藏很深的内存泄露Bug | 详解Recycler对象池的精妙设计与实现
