这些更多是针对操作系统镜像盘而言，而用户数据的存储和共享也是不容忽视的。 相比之下，VDI的个人应用数据更在意安全性、性价比，此外不断代升级的性能扩展，以及数据管理等也是不容忽视的因素。...在满足用户现有需求的基础上，如果能提供未来扩展空间(容量/性能)也是一个有吸引力的地方。 在VDI应用中，集群NAS是否比传统单/双控NAS更好?它能够提供那些更多的价值?...它扩展了一个当前由戴尔PowerEdge R720组成的服务器环境。...员工的虚拟桌面获得更好的响应能力，在Citrix XenDesktop环境中的应用明显运行地更快。“作为迁移到戴尔Compellent存储的一个收益，我们看到20%的应用性能提升”，他表示。...如上图，在业界标准的SPECsfs NFS性能测试中，戴尔FS8600根据设备数量的配置不同，在2控、4控和8控的情况下，分别测得131,684、254,412和494,244每秒文件操作数(OPS)
本次巡展以“智算 开新局·创新机”为主题，腾讯云存储受邀分享数据湖存储在大模型中的应用，并在展区对腾讯云存储解决方案进行了全面的展示，引来众多参会者围观。...会中腾讯云高级产品经理林楠主要从大模型的发展回顾、对存储系统的挑战以及腾讯云存储在大模型领域中的解决方案等三个角度出发，阐述存储系统在大模型浪潮中可以做的事情。...为什么模型越来越大 对存储系统而言，通用型人工智能也属于应用的一种，那么了解大模型的应用机制和核心需求对存储系统的设计也至关重要。...大模型的推理和应用环节对存储的诉求与当前大数据/AI中台对存储的需求大致相同，需要注意的是，基于生成式AI产出的内容更需要关注数据治理，确保内容的合规性。...TStor产品系列旨在打造“公私一体”的存储平台，将公有云存储能力延伸到私有环境中，提供可靠稳定的存储能力和数据处理能力。 未来，基于大模型这一新技术的应用和业态将会日趋丰富。
前面给大家简单介绍了 ☞【R语言】R中的因子（factor） 今天我们来结合具体的例子给大家讲解一下因子在临床分组中的应用。 我们还是以TCGA数据中的CHOL（胆管癌）这套数据为例。...关于这套临床数据的下载可以参考 ☞如何从TCGA数据库下载RNAseq数据以及临床信息(一) 前面我们也给大家介绍过一些处理临床数据的小技巧 ☞【R语言】卡方检验和Fisher精确检验，复现临床paper...stage I，stage II，stage III和stage IV四个分期 接下来我们试着把组织病理分期从四个组合并成两个组，并转换成因子 方法一、使用gsub函数 前面也给大家介绍过☞R替换函数...gsub("[ABCD]$","",clin$ajcc_pathologic_stage) #将Stage III和Stage IV替换成stage III/IV，剩下的stageI和II保持不变 stage...参考资料： ☞【R语言】R中的因子（factor） ☞如何从TCGA数据库下载RNAseq数据以及临床信息(一) ☞【R语言】卡方检验和Fisher精确检验，复现临床paper ☞R生成临床信息统计表
概率函数为f(k;r,p)=choose(k+r-1,r-1)*p^r*(1-p)^k, 当r=1时这个特例分布是几何分布 rnbinom(n,size,prob,mu) 其中n是需要产生的随机数个数，...size是概率函数中的r，即连续成功的次数，prob是单词成功的概率，mu未知.....mean+3sd)几乎是在肯定的。...Gamma分布中的参数α，称为形状参数（shape parameter），即上式中的s，β称为尺度参数（scale parameter）上式中的a E(x)=s*a, Var(x)=s*a^2....F-分布被广泛应用于似然比率检验，特别是方差分析中 df(x, df1, df2, ncp, log = FALSE) pf(q, df1, df2, ncp, lower.tail = TRUE, log.p
R8作为一个新工具，鲁棒性不如proguard，在面对手Q这个庞然大物时，出现了一些问题，本文主要分享一下R8在手Q应用遇到的问题，供后面有需要的同学参考。...类实现，它通过ASM将Jar文件读取到内存，转换成DexClass集合存储在AppView中；2、Liveness Analyze：主要分析哪些类、方法成员需要保留，通过Enqueuer类去处理这部分逻辑...三、R8在手Q应用中遇到的问题3.1 Liveness Analyze过程—根可达性算法在介绍补丁问题前，先简单介绍Liveness Analyze过程，后面的几个问题都和Liveness Analyze...同时在代码复杂度角度，R8比proguard和DX工具的代码要复杂不少，刚开始看的时候一头雾水，经过了一段时间的分析和探索，初步掌握了一些分析方法和思路，能定位和解决一些实际问题，但离理解全部流程、甚至提升...R8本身性能还有很多路要走，希望有更多团队和同学能加入到R8的应用和建设上来，欢迎大家交流。
最近看到复旦赵斌老师发在 B 站上的视频“新学期，我将鼓励学生用ChatGPT来完成作业”[1]，其中有用到 ChatGPT 编写VBA 代码在 Word 中实现特定目标。...以下是老师提到的原要求 对一篇稿子当中各段内容进行计数，并将数字记录在段落开始。 ChatGPT 不仅写出了代码，还给出了使用教程。...这让我想起前几天帮同学转的一个数据。他的需求是针对第4和第5列进行判断赋值 如果等于第6列的赋为A； 如果不等于第6列但等于第7列的赋为B； 不等于第6列且不等于第7列且不等于NA的赋为H。...黄色标记为我用 IFS()计算出的结果，绿色标记为我用 ChatGPT 给的函数得到的结果，完全相同！ 数据全是我瞎编的 当然以下只是简单的例子，有没有你想要的答案取决于你的提问方式。...最近有一个 ChatGPT的项目用于提升你ChatGPT的体验， Awesome ChatGPT Prompts[2]，上面提供了基于几十种不同职业的提问方式，还不快快用起来！
由于它对实际问题的描述，具有直观性，故广泛应用于物理学、化学、信息论、控制论、计算机科学、社会科学、以及现代经济管理科学等许多科学领域。...igraph 包在图与网络分析中的应用 igraph 包是一个非常强大的包，它可以快速轻松地创建、绘制和分析无向图及有向图(图的顶点和边允许百万以上），并解决了经典图论问题，如最小生成树、最大网络流量、...source 和target 分别代表网络中要求最大流的起始点和终点，capacity 为边的权重。...该图中任意两顶点之间的最短路程(考虑方向)。 ? 解：这三个问题是图论中的典型问题。首先，应该在R中构造该图，然后分别调用相关命令即可。...观察以上代码和输出结果，发现R仅仅用短短十行代码，就解决了最大流问题、最短路问题、最小生成树问题，并绘制出两个相关的图形，其效率之高，令人叹为观止。
第三点是资源的可用性，算力平台负责给 AI4S 领域的工业客户或者科学研究院校提供算力资源，他们对资源的需求是很大的，在资源使用过程中也会用到一些抢占式资源和潮汐资源，对资源的可用性或者资源的丰富度要求高...在阿里云和 AWS 的弹性资源上也都有一些应用，相当于把一些算力资源通过桥接的方式让 K8s 能使用起来。...存储架构的思考与实践 图片 举一个业务场景的存储例子，在药物研发场景中，分子对接具有十分重要的应用价值，分子对接就是两个或多个分子之间相互识别的过程，目的是找到药物分子与致命靶点的最佳结合模式。...第四点是数据的分层，我们的数据是有典型的冷热特性，在一个任务在计算过程中，它用到的数据是热数据，任务计算之后或者过了几天之后，这个数据就变成了冷数据，我们对冷数据的读和操作是比较少的。...当任务开始的时候，会把数据从统一的存储中拉到计算集群就近的一个缓存集群里面去，在计算任务运行的过程中，只需要和本地的存储集群做通信。
因为无法确定物理过程的持续时间，模型和信号过程的时长无法同步。因此Markov链不是对时变信号最佳、最有效的描述。 针对以上问题，在Markov链的基础上提出了HMM。...既解决了短时信号的描述，又解决了时变模型间的转变问题。 RHmm包介绍 应用（训练样本是2007-2009年） 黑的是HMM模型的收益，红的是基准。...HMM在波动率市场中的应用 输入是：ATR（平均真实波幅）、log return 用的是depmixS4包 模型的输出并不让人满意。 HS300测试 去除数据比较少的9支，剩291支股票。...看看上证的Hidden states，和对应的收益率 好像和预期不相符！ 应用到沪深300成分股试试。...测试50次（舍弃年化收益率>10的） 收益率和夏普率还能接受，但是最大回撤还是不能令人满意！！！
在react router项目中，有这样的一个需求，首先展示用户名列表，点击某个用户名后，根据用户名在后台取得用户具体信息在详情页进行展示。...的时候，发现页面并没有更新，这是由component属性的性质决定的，react会进行组件复用。...所以需要在组件中添加componentDidUpdate函数，期望在userId发生变化后重新获取数据。...，componentDidUpdate中需要判断当前的userId是否和原来的userId一致，只有不一致的时候才需要重新获取数据。...不这样做的话，会导致无限循环的setState和componentDidUpdate。
(只发到 C 可能是因为 R-GCN 表现不太好) 这篇论文主要有两大贡献： 证明了 GCN 可以应用于关系网络中，特别是链接预测和实体分类中； 引入权值共享和系数约束的方法使得 R-GCN 可以应用于关系众多的网络中...Introduction 存储知识的知识库常用于多种应用，包括问答、信息检索等。但即使是最大的知识库（如Yago、Wiki等）也存在很多缺失信息，这种不完整性会影响到下游应用。...而预测知识库中的缺失信息是统计关系学习（statistical relational learning，以下简称 SRL）的主要内容。 假设知识库主要以三元组的形式（主语、谓语、宾语）进行存储。...从上面这个公式中我们可以得到以下几点信息： R-GCN 的每层节点特征都是由上一层节点特征和节点的关系（边）得到； R-GCN 对节点的邻居节点特征和自身特征进行加权求和得到新的特征； R-GCN 为了保留节点自身的信息...与 GCN 不同的地方在于 R-GCN 会考虑「边的类型和方向」。
下面通过两个例子来说明该函数的用法 有三个造纸厂A1、A2 和A3，造纸量分别为16 个单位、10 个单位和22 个单位，四个客户B1、B2、B3 和B4 的需求量分别为8 个单位、14 个单位、12...造纸厂到客户之间的单位运价如表所示，确定总运费最少的调运方案。 解：总产量等于总销量，都为48 个单位，这是一个产销平衡的运输问题。R代码及运行结果如下: ?...R中，lpSolve包提供了函数lp.assign() 来求解标准指派问题，其用法如下： lp.assign(cost.mat,direction = "min", presolve = 0, compute.sens...在实际应用中，常会遇到各种非标准形式的指派问题，有时不能直接调用函数，处理方法是将它们化为标准形式(胡运权, 2007)，然后再通过标准方法求解。...同运输问题一样，LINGO 在解决指派问题时，也必须通过各种命令建立数据集、模型、目标函数、约束函数等，比较繁琐，相比之下，R两三句代码就可以快速解决问题，较之LINGO 软件，的确方便快捷了许多。
CALL METHOD cl_http_client=>create_by_url EXPORTING url ...
HMaster选举与主备切换 HMaster选举与主备切换的原理和HDFS中NameNode及YARN中ResourceManager的HA原理相同。...分布式SplitWAL任务管理 当某台RegionServer服务器挂掉时，由于总有一部分新写入的数据还没有持久化到HFile中，因此在迁移该RegionServer的服务时，一个重要的工作就是从WAL...ZooKeeper在这里担负起了分布式集群中相互通知和信息持久化的角色。 小结： 以上就是一些HBase中依赖ZooKeeper完成分布式协调功能的典型场景。...但事实上，HBase对ZooKeepr的依赖还不止这些，比如HMaster还依赖ZooKeeper来完成Table的enable/disable状态记录，以及HBase中几乎所有的元数据存储都是放在ZooKeeper...由于ZooKeeper出色的分布式协调能力及良好的通知机制，HBase在各版本的演进过程中越来越多地增加了ZooKeeper的应用场景，从趋势上来看两者的交集越来越多。
在DevOps中，Grafana主要应用在以下几个方面： 监控与告警 监控是DevOps的核心环节之一，它能够确保应用在生产环境中稳定运行。...结合实际业务需求，团队可以进一步分析系统资源利用率和业务发展趋势，制定出更为合理的优化方案。 3. 故障排查 在应用运行过程中，难免会遇到各种故障和异常。Grafana可以帮助团队快速定位问题所在。...通过分析历史数据和业务发展趋势，结合实际情况，团队可以制定更为合理的容量规划方案，确保系统在未来的一段时间内能够稳定运行。 5. 数据驱动决策 在DevOps中，数据是决策的重要依据。...同时，这些数据也可以用于评估团队绩效、工作流程等方面，推动持续改进和创新。 为了充分发挥Grafana在DevOps中的价值，以下几点值得注意： 1....在未来，随着技术的不断发展和业务的不断扩大，Grafana在DevOps中的应用将更加广泛和深入。
当爬取需要登录之后才可以获取的页面时，我们就可以借助cookie来实现。cookie是一种存储在本地浏览器中的用户认证信息，具体表现为一串字符串。...当我们在浏览器中登录之后，可以通过F12查看对应的cookie信息，示例如下 ? cookie的表现形式是键值对，类似python中的字典，可以有多个键，有些网站还会对值进行加密处理。...在urllib模块中的用法如下 >>> headers = { ......当然，模拟登录是比较复杂的，对于简单的用户名和密码登录的网站，程序处理还比较简单，对于需要验证码的网站，验证码的机器识别的难度决定了模拟登录的难度。...本公众号深耕耘生信领域多年，具有丰富的数据分析经验，致力于提供真正有价值的数据分析服务，擅长个性化分析，欢迎有需要的老师和同学前来咨询。
EDI最初是在由美国企业应用在企业间订货业务活动的电子数据交换系统，其后EDI的应用范围从订货业务向其他业务扩展，如POS销售信息传送业务、库存管理业务、发货送货信息和支付信息的传递业务等。...由于使用EDI可减少甚至消除贸易过程中的纸面文件，因此EDI又被人们称为“无纸交易”。...总之EDI是商业伙伴之间，将按照标准 、协议规范和格式化的经济信息通过电子数据网络，在商业贸易伙伴的计算机系统之间进行自动交换和处理的全过程。...在货物运抵接收方后，物流运输业主通过EDI向发送货物业主发送完成运送业务信息和运费请示信息。...接收货物业主在货物到达时，利用扫描读数仪读取货物标签的物流条形码，并与先前收到的货物运输数据进行核对确认，开出收货发票，货物入库，同时通过EDI向物流运输业主和发送货物业主发送收货确认信息。
在Hadoop中，ZooKeeper主要用于实现HA(Hive Availability），包括HDFS的NamaNode和YARN的ResourceManager的HA。...同时，在YARN中，ZooKeepr还用来存储应用的运行状态。...ResourceManager状态存储 在 ResourceManager 中，RMStateStore 能够存储一些 RM 的内部状态信息，包括 Application 以及它们的 Attempts...需要注意的是，RMStateStore 中的绝大多数状态信息都是不需要持久化存储的，因为很容易从上下文信息中将其重构出来，如资源的使用情况。在存储的设计方案中，提供了三种可能的实现，分别如下。...小结： ZooKeepr在Hadoop中的应用主要有： HDFS中NameNode的HA和YARN中ResourceManager的HA。 存储RMStateStore状态信息
Scapy 又是scapy，这是python的一个网络编程方面的库，它在wlan中也有很强大的应用。...管理帧用来监督、管理加入和退出无线网络的包。 数据帧就是承载上层数据的包。...关系 这些帧和scapy中的数据包类的对应关系为： Dot11 三种帧通用的部分 Dot11Beacon Beacon帧，ap用它来宣誓自己的存在 Dot11Elt...也就是最基本的： 1. dns协议中的id段要从嗅探道的dns请求中取出来，并放到dns响应中去。 2. 其次是scapy中dns响应包的构造，返回自己服务器的ip。...4. sendp在发送的时候会自动计算好各协议层的校验和，如果你想resp = req.copy()这样构造响应包，一定要注意把各层的长度和校验和设置为None，让它在发送的时候重新计算，不然这个数据包是畸形的
好：图上游走方法科学有效 随机游走序列中节点共现与句子中单词共现均服从幂律分布，可通过word2vec(多使用skip-gram)求解 得到图上节点Embedding。...省：可持续迭代、节省重复训练成本 网络的演化通常是局部的点和边的变化，在网络演化过程中只需要对有变动的节点重新生成随机游走序 列，大大节省对整个图上节点重新生成游走序列的时间。...uniform：一视同仁的游走 uniform的特点是邻居节点集合中每个节点被选中的概率相等，转移概率为1/节点出度数。...frequency：带权重的游走 frequency的特点是邻居节点集合中每个节点被选中的概率与节点边的权值正相关，转移概率为归一化后的边权重。...metapath的特点是在异构图上提供有效游走路径。在某条固定的路径下，节点的下一跳节点类型已经确定，只在该类型的邻居节点集合中选取一个节点。
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