.icu 6元/首年 活动时间：即日起至5月31日 科普小贴士： 说到.icu，你的第一反应是什么？相信大多数人马上联想到的是“重症监护室”。在三字符域名后缀中，.icu是最独特的其中一种。.
对于广大刚刚接触“图数据分析”的用户而言，一个十分具有迷惑性的问题是：图数据库和图计算系统有什么区别？今天，我们就从技术层面来简单地说一说两者的不同之处。...图数据库适合需要对子图进行并发操作的场景；图计算系统适合需要对全图进行迭代式计算的场景。 图计算系统 我们先从图计算系统开始。...图计算系统面向的场景主要是全图分析类的任务，例如：计算每个顶点的PageRank；计算从某（几）个顶点出发到其它所有顶点的最短路径；获悉整个图包含了哪些连通分量；发现图中包含的社区等等。...静态的拓扑结构使得我们可以应用很多技术来优化图计算的过程：例如，将一个大图划分成若干较小的子图并分配给不同的计算单元（节点/处理器/核/线程）进行并行处理；根据每一轮迭代的特点使用不同的方式来驱动计算/...因此，图数据库需要采用读/写效率更均衡的存储结构，例如B+树、LSM树、链表、哈希表等。尽管这么做会使得读取效率在所难免地有一定下降，但换来的是高效得多的写入性能。
科班程序员他们都会去学习一些计算机的基础理论，这些理论包括数据结构，算法，网络，图形学等，而野生程序员往往都直接从项目入手，他们可以在几乎没有理论基础的前提下就参与到项目的开发当中，他们有着很强的学习能力...只有学习过计算机的基础理论知识，才能够对编程语言有深刻的理解，才能够对算法有深刻的认知，才能够时刻用辩证的思维去思考问题，才能够写出更高效的代码。...工作拧螺丝来形容大厂的面试题的难度，很多人认为算法在工作中不重要，的确，对于大部分人的工作，算法确实不重要，但是如果你想要提高自己的能力，或者提升自己的境界，那么算法应该是最重要的了，因为很多年前已经有大神告诉了我们程序...然而，当你深入学习过计算机原理之后，你就会发现想要成为一个领域的高手，我们需要花费无数的时间和精力，有些人穷其一生也不能在一个领域达到专家的级别。...学会计算机理论，我们发现我们的能力和精力是有限的，我们需要将我们的专研领域进行细分，而这些都是在我们学完计算机理论之后才会明白的。 结论 软件开发有两种，一种是应用开发，一种是系统开发。
在现在的市场中，很多企业都会选择安装云计算系统。互联网在高速发展，云计算的重要性越来越凸显出来。弹性伸缩功能的重要性想必大家也都清楚，我们对云计算的要求越来越高，现在更是希望它能够实现弹性伸缩功能。...那么，云计算可以弹性伸缩吗？弹性伸缩有什么特点？针对这两个关键问题，下文会有详细的介绍。 云计算可以弹性伸缩吗？ 先明确跟大家说下，很多云计算都是可以实现弹性伸缩的。...而云计算弹性伸缩一般来说都分为纵向弹性伸缩和横向弹性伸缩。想要实现云计算对外的服务，需要将所有资源集结在一起。想要将所有资源集结在一起，则需要通过横向弹性伸缩增加ECS资源。...弹性伸缩有什么特点？ 1、在固定的时间段内可以完成自动弹性伸缩，一是通过人工的预测，二是程序自动设置所需的伸缩时间段。...云计算可以弹性伸缩吗？弹性伸缩有什么特点？这两个问题我们都做了详细的介绍，如果大家之前对这两个问题都不甚明白，可以通过上文来了解一下。希望以上内容可以帮助到大家。
前言 也许你也注意到了，在临近双11之际，手机上电商类APP的应用图标已经悄无声息换成了双11专属图标，比如某宝和某东： image.png 可能你会说，这有什么奇怪的，应用市场开启自动更新不就可以了么...真的是这样吗？ 为此，我特意查看了我手机上的某宝APP的当前版本，并对比了历史版本上的图标，发现并不对应。 默认是88会员节专属图标，而现在显示的是双11图标。...有了以上知识储备后，下面就该剖析一下这个需求的具体场景了。...场景剖析 以电商类APP双11活动为例，在双11活动开始前的某个时间点（比如10天前）就要开始对活动的预热，此时就要实现图标的自动更换，而在活动结束之后，也必须要能更换回正常图标，并且要求过程尽量对用户无感知...还有 高级架构技术进阶脑图 帮助大家学习提升进阶，也节省大家在网上搜索资料的时间来学习，也可以分享给身边好友一起学习。
数据在传播过程中可能会出现一些误差，假如传输的距离越远时间越长，那么所产生的误差就可能越多，所以尽可能还原数据的本身面貌是人们一直所追求的，由此产生了边缘计算器，下面为大家简单介绍边缘计算器有什么特点及边缘计算器...边缘计算器有什么特点 1、更接近数据的本身面貌。...边缘计算器拥有多种多样的网络接口，支持多种网络接触，而且简单应用只需要简单了解其使用说明，就能够迅速上手。 边缘计算器 iot一样吗 边缘计算器 iot并不一样。...边缘计算器是指一种能够进行边缘计算的技术，使服务器的计算中心转移，从而提高数据搜集的效率和质量。...上面分别为大家介绍了边缘计算器有什么特点以及边缘计算器 iot是否一样，同传统的数据处理工具相比，边缘计算机确实是一种。
图1 基因组畸变的检测 作者展示了470例未经治疗的原发性前列腺癌活组织中无意义、插入、剪接位点突变、相关的错义突变，以及检查的拷贝数变化。...( P = 0.04) 的富集改变有差异。...补充图 原发肿瘤中有或没有RB1突变或深度缺失的患者转移时的总体生存曲线 OS定义为从诊断日期、转移性疾病日期和CRPC日期到死亡或最后一次随访日期的时间。...作者使用与初级治疗初期样本相同的面板，对61例mCRPC活组织切片进行了有针对性的二代测序检查。...图2 在相同病人、配对、首次未经治疗和mCRPC活组织检查之间的基因组谱的差异 当比较相同患者的初级治疗和mCRPC样本时，AR突变和扩增增加。
本文代码使用字典和集合模拟有向图结构，也可以改用其他的数据类型来实现。...inDegree = sum(1 for v in orientedGraph.values() if node in v) return (inDegree, outDegree) #模拟有向图...cgh'), 'g':set('fhi'), 'h':set('fgi'), 'i':set()} #查看结果 print(getDegrees(graph, 'h')) 上面代码对应的有向图结构如下图所示
Manhattan图算是GWAS分析的标配图了，可参考Bio|manhattan图 进行绘制。...1 3 0.2861395 4 rs4 1 4 0.8304476 5 rs5 1 5 0.6417455 6 rs6 1 6 0.5190959 我们知道Manhattan图实际就是点图...注意绘制前需要转化一下： 2）处理原始数据---计算SNP的累计位置 # 1)计算chr长度 chr_len % group_by(CHR) %>% summarise...(chr_len=max(BP)) # 2） 计算每条chr的初始位置 chr_pos % mutate(total = cumsum(chr_len) - chr_len...) %>% select(-chr_len) #3)计算累计SNP的位置 Snp_pos % left_join(gwasResults, ., by="CHR") %
计算机编程语言的兴起首先得必须得益于1946年在美国第一台计算机的诞生。大家还记得第一台计算机的图片吗？这是一个非常大的房间，里面还买了各种各样的设备，而这些设备的总和就是一台计算机。...因此，查找计算机的bug对于程序员来说也是有一定困难的。其实，只要是人写的东西就极有可能产生bug。大家是不是感觉非常的有意思？ 那么到底哪些人适合学习计算机编程呢？...有很多人向老刘问过，以前并不是计算机专业的，但是想转行到计算机专业去，是不是一定就不可以？当然并非如此了。天生我才必有用，千金散尽还复来。很多时候我们后天努力，将很大程度上决定我们的未来是否有可能性。...当然有一句老话，那就是隔行如隔山。如果想要转行，就必须要付出比常人更多，更大的努力，这是不用说的。所谓的天才，在这个世界上，毕竟是少数，你见过身边的天才吗？...人类去执行这些体力活动不仅效率低，而且容易劳累受伤。那就使用计算机编程去解决这个问题吧！
流，指的是流式动态变化的数据流，一般动态的数据流有实时的日志流，或者数据库的变化日志。...采访中，泰初表示，根据蚂蚁集团的应用实践和来自金融风控等多个场景的应用反馈，流图计算的价值在蚂蚁集团内部得到了广泛的认可，但因为其有一定的技术门槛，并需要更加复合型的人才，导致今天看起来似乎依旧“小众”...2018 年的双 11，流图计算做到了在大促极端流量高峰情况下，动态识别超过六度关系链（隐蔽性强）的异常资金风险，这一风控能力在当时的业界非常领先。...“那时，我们从 6、7 月份就开始和业务同学一起闭关筹备双 11，内部做了几轮流量压测，包括极端情况下的解决方案全部讨论完毕才确定推到双 11。”...，对实时计算和图计算以及上层的应用场景有深入的理解。
为什么 Julia 式的机器学习不需要计算图呢？因为 Julia 的机器学习语法就是计算图。 鉴于机器学习（ML）对编程语言、编译器和生态系统的众多需求，现在已经有很多有趣的发展。...当前的机器学习框架遇到了阻碍，很多已有的新项目都完全移除了计算图，从而使可微分编程成为主流。...Swift for TensorFlow 作为 Swift 语言的扩展，它可以将兼容的函数编译为 TensorFlow 计算图。...然而，这给出了一个艰难的权衡：我们要么接受解释器的开销（eager execution），要么固定用户的控制流并限制可以构建的模型种类（静态图）。 反之，如果「计算图」就是 Julia 自己的语法呢？...原文链接：https://julialang.org/blog/2018/12/ml-language-compiler
为什么 Julia 式的机器学习不需要计算图呢？因为 Julia 的机器学习语法就是计算图。 鉴于机器学习（ML）对编程语言、编译器和生态系统的众多需求，现在已经有很多有趣的发展。...当前的机器学习框架遇到了阻碍，很多已有的新项目都完全移除了计算图，从而使可微分编程成为主流。...Swift for TensorFlow 作为 Swift 语言的扩展，它可以将兼容的函数编译为 TensorFlow 计算图。...然而，这给出了一个艰难的权衡：我们要么接受解释器的开销（eager execution），要么固定用户的控制流并限制可以构建的模型种类（静态图）。 反之，如果「计算图」就是 Julia 自己的语法呢？...原文链接： https://julialang.org/blog/2018/12/ml-language-compiler
使用DEseq2做转录组测序差异分析的时候顺便去除批次效应，就免不了提一下可视化了： 下面复制粘贴就可以运行的代码 前些天我们的《生信菜鸟团》公众号的一个笔记：一起画个圈圈看差异基因，吸引了大家的注意，有评论说其实没有必要把不同染色体差异基因使用圈圈图展示...，简简单单火山图更好。.../data/Step03-DESeq2_nrDEG.Rdata") 画圈圈图 直接参考《生信菜鸟团》公众号的笔记：一起画个圈圈看差异基因，代码如下所示： rm(list = ls()) options...lab = deg_anno$SYMBOL, x = 'log2FoldChange', y = 'padj') 出图如下所示： 火山图...火山图还是圈圈图？
有向无环图（DAG）作为区块链的潜在竞争对手，能够在产生新加密货币的同时克服区块链技术固有的一些问题。 本文对DAG的出现以及它是否可以与区块链竞争进行了研究。...技术总是有局限的，从来都不完美，因为它是一个不断发展的学科，其本质是动态且富有创造性和创新性的。 任何技术都会有弊端和局限，而正是这一事实使得其他新技术能够脱颖而出，来弥补这些不足。...有向无环图是计算机科学领域的一个众所周知的数据结构，虽然对于非技术人员而言可能听起来很神秘且难以理解。DAG被认为可以揭露区块链的一些弊端。...2015年，Sergio Demian Lerner首次发布了一篇关于加密货币应用Dagcoin的摘要（虽然该产品还未成熟），但计算机科学家们甚至在本文发布之前都还一直在研究这一技术。...这可能吗？ DAG表示可以做到。 我们提出了一种基于DAG结构的新型加密货币，其中没有固定区块，每次交易都有自己的工作量证明。
随着近年来云计算的兴起，还有一个名词也渐渐走入公众的视野，那就是边缘计算。 其实云计算和边缘计算两者是不一样的概念，边缘计算是因为物联网技术的发展，催生出了边缘计算。...那么边缘计算到底是个什么样的技术，它背后的原理是啥？和云计算又有什么区别？ 今天瑞哥用图解的形式来大家揭开边缘计算的神秘面纱！ 什么是边缘？...边缘计算是一种将地理分布与云技术相结合的方法，边缘数据中心可以通过在地理位置上更接近您需要的数据源来帮助解决延迟问题。 边缘计算是一种分散式计算架构，而不是集中式计算模型（云计算）。...边缘计算和云计算的比较 云计算 云计算依靠远程服务器网络在异地存储和使用数据，可以同时向大量人提供数据，不需要维护自己的基础架构。...本文完~ 感谢您的阅读，有任何问题，欢迎在下方评论区与我讨论！！！
随着近年来云计算的兴起，还有一个名词也渐渐走入公众的视野，那就是边缘计算。 其实云计算和边缘计算两者是不一样的概念，边缘计算是因为物联网技术的发展，催生出了边缘计算。...那么边缘计算到底是个什么样的技术，它背后的原理是啥？和云计算又有什么区别？ 今天瑞哥用图解的形式来大家揭开边缘计算的神秘面纱！ 什么是边缘？...边缘计算是一种将地理分布与云技术相结合的方法，边缘数据中心可以通过在地理位置上更接近您需要的数据源来帮助解决延迟问题。 边缘计算是一种分散式计算架构，而不是集中式计算模型（云计算）。...边缘计算和云计算的比较 云计算 云计算依靠远程服务器网络在异地存储和使用数据，可以同时向大量人提供数据，不需要维护自己的基础架构。...边缘计算 边缘计算不依赖于数据中心或云，计算更接近数据源，最大限度地减少距离带来的损耗，当出现问题时，故障排除也很简单。
我也实现了一个简单的程序来验证这个计算公式，任何人都可以利用该公式计算它们所设计的CNN的感受野，从而对所设计的架构有更多的认识。 要阅读这篇文章，你必须要熟悉CNN的核心概念，特别是卷积和池化操作。...如果你对CNN有一定的了解，你将用不了半个小时来看完。这篇文章实际上是在这篇论文基础上完成的，使用相同的符号标记。 如果你想学习CNN如何应用在图像识别上，可以阅读这篇文章。...当采用的卷积其核大小为k，padding大小为p，步长为s，输出特征图的感受野可以按照如下公式计算： ? 第一个式子根据输入特征图大小以及卷积参数计算输出特征图大小，前面已经说过。...图3给出了一个如何计算感受野的实例，图中的坐标系统中，输入层的第一个特征中心位置记为0.5。通过利用上面公式迭代地进行计算，你可以计算出CNN中所有特征图的感受野信息。 ?...对于图像分割，感受野大小对分割效果是有很大影响的，所以DeepLab采用了扩展卷积（Atrous Convolution， Dilated Convolution）来增加感受野大小。
最近有一种感觉，好像全世界所有的人在转学计算机，大家熟悉的呆博，本科学电子的，来哈工大之后转了计算机的研究生，他的那些没读计算机研究生的同学，现在也在刷Java后端的书，准备找一个后端工程师的岗位。...就是计算机的应届生拿40W+的年薪确实是事实，但是这些高薪岗位都被那几所计算机名校的学生拿走了，跟你半毛钱关系都没有。...抛去这些最高与最低薪资不谈，我也去了解了一下大部分应届程序员的工资，大概在4-8k/月左右，所以对于非计算机专业毕业想转计算机的同学来说，做为没有接受过系统训练的非科班生，可以自己估算一下自己值这个区间的哪个数字...我有一朋友在一本读自然语言处理的研究生，最后自学转成了java后台，因为身边没有人会自然语言处理，老师也不会。所以如果你不想有这种经历的话，那就考到一所好的学校去吧！...有自己的主见很重要。别随大流，不要看着别人都转计算机了，那我也转吧！
回顾 CPU 三级缓存结构 由于 CPU 和内存的速度差距太大，为了拉平两者的速度差，现代计算机会在两者之间插入一块速度比内存更快的高速缓存，CPU 缓存是分级的，有 L1 / L2 / L3 三级缓存...好，那不考虑这个因素的话，还需要定义 volatile 关键字吗？这个问题我们在 下一篇文章[2] 展开讨论，请关注。...（第 1、2、3 章）[5] —— 方腾飞 魏鹏 程晓明 著 计算机组成原理教程（第 7 章）[6] —— 尹艳辉 王海文 邢军 著 10 张图打开 CPU 缓存一致性的大门 —— 小林 Coding...Wikipedia CPU caches[10] —— LWN.net Cache coherence[11] —— Wikipedia Directory-based cache coherence[12...https://lwn.net/Articles/252125/ [11] Cache coherence: https://en.wikipedia.org/wiki/Cache_coherence [12
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