现代数据栈，谁主沉浮？
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2022年已经没有人谈大数据这个概念，不是它失败了，恰恰是因为它成功了。成功技术的吊诡之处在于，它最终会被认为是理所当然，消失在背景音中。
从最近的新闻热点里，我们不难看到大数据的身影，例如大数据加持的金税四期，疫情防控下的大数据时空伴随者等等……
随着SaaS的普及和深入，数据驱动成为共识，云计算以及云端数据仓库的发展，逐渐有了
人工智能
技术争鸣——关于OLAP引擎你所需要知道的一切
1. 主流OLAP引擎技术原理大阅兵
1.1 何为OLAP
在前文 BI系统与ClickHouse：探索式BI的OLAP技术演进之路 中已经涉及过OLAP的概念，这里再简要介绍下。
60年代，关系型数据库之父E.F.Codd提出了关系模型，促进了OLTP( OnLine Transaction Processing，联机事务处理)模型的发展。
1993年，E.F.Codd提出了OLAP(OnLin
《教育心理学》学习2-6
2.2.3记忆训练程序
古希腊和罗马人区分了两种类型的记忆：“天生”（natural）记忆和“人工”（artificial）记忆。前者是与生俱来的，每个人都可以本能地使用；后者可以通过大量记忆方法的学习和实践来训练和提高。为了提高人们记忆的效率，后天进行有针对性的策略训练是一种有效的方式。
先前的研究显示，训练能够增加记忆术的使用效率，对于老年人（Jennings，Webster, Kley
Android IO 框架 Okio 的实现原理，到底哪里 OK？
前言
大家好，我是小彭。
今天，我们来讨论一个 Square 开源的 I/O 框架 Okio，我们最开始接触到 Okio 框架还是源于 Square 家的 OkHttp 网络框架。那么，OkHttp 为什么要使用 Okio，它相比于 Java 原生 IO 有什么区别和优势？今天我们就围绕这些问题展开。
本文源码基于 Okio v3.2.0。
思维导图
1. 说一下 Okio 的优
NLP之从句子中提取单词步骤
浅层自然语言处理技术可以用来从句子中提取单词，其步骤为：
1、将句子转换为小写
2、删除停顿词(这些是在一种语言中常见的词。诸如 for、 very、 and、 of、 are 等词是常见的停止词)
3、从给定的文本序列中提取 n-gram，即 n 个项目的连续序列(简单地增加 n，模型可以用来存储更多的上下文)
4、分配一个句法标签(名词，动词等)
5、通过语义/语法分析器方法从文本中提取知识，
PyTorch生成式人工智能实战（1）——神经网络与模型训练过程详解
PyTorch生成式人工智能实战（1）——神经网络与模型训练过程详解
0. 前言
1. 传统机器学习与人工智能
2. 人工神经网络基础
2.1 人工神经网络组成
2.2 神经网络的训练
3. 前向传播
3.1 计算隐藏层值
3.2 执行非线性激活
3.3 计算输出层值
3.4 计算损失值
3.5 实现前向传播
4. 反向传播
【R画图学习15】哑铃图
哑铃图，又叫做棒棒糖图。因其形状和棒棒糖相似而得名，具体来看实际上是一个散点和一条线段的组合。棒棒糖图是散点图的一种变体，又与柱状图非常相似，但其在清晰展示数据的同时，减少了图形量，使得读者能够更加关注于数据本身而非图形。棒棒糖图能够帮助将数值与类别对齐，非常适合比较多个类别的值之间的差异。
下面两张图就是柱状图展示和棒棒图的差别。可以看出用哑铃图或者棒棒图展示会比柱状图清晰很多，大大减少了图形
单细胞 & 空间整合去批次方法比较（2）
作者，追风少年i
开头先放一张marker表，供大家参考
marker list
这一篇内容很简单
接上一篇，上一篇文章单细胞 & 空间整合去批次方法比较介绍了以下几种方法整合去批次的代码
CCA
merge
SCT
merge & SCT
merge加harmony
SCT && harmony
关于上述方法我只强调一点，就是ScaleData的时
