人工智能
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
R语言宏基因组学统计分析学习笔记
3.4 微生物数据组成分析
早在1897年，皮尔逊就警告说，在器官测量中使用两个绝对测量值的比值，可能会形成“伪相关”。自1920s以来，地质学的研究人员已经知道，使用标准的统计方法来分析成分数据可能会使结果无法解释。Aitchison认识到关于组成成分的每一个陈述都可以用成分的比率来表述，并开发出一套基本原理、各种方法、操作和工具来进行成分数据分析。其中，对数比变换方法被地质学、生态学等领域的统
scanpy数据整合批次效应去除原理
引用：葬花朴
1.scanpy.external.pp.mnn_correct**
第一步：将表达量按细胞进行归一化，计算细胞之间归一化后的Euclidean距离。
第二步：识别MNN（mutual nearest neighbors， 相互最近的邻居）：假设两个batch，寻找batch1中每一个细胞的在batch2中最近的k个细胞（knn1），对batch2进行相同操作（knn2），knn1和
java_io 涉及到文件（txt,图片）上传，下载，读取文件，excel上传和下载
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字符流和字节流
UML
字符流
byte.png
字节流
[图片上传失败...(image-d5611-1662632030088)]
字符流code
字符流输入
/**
* 属于字节流 InputStream 输入流FileInputStream
* FileInputStream:
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
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
