在Redis复制的基础上（不包括Redis Cluster或Redis Sentinel作为附加层提供的高可用功能），使用和配置主从复制非常简单，能使得从 Redis 服务器（下文称 slave）能精确得复制主 Redis 服务器（下文称 master）的内容。每次当 slave 和 master 之间的连接断开时， slave 会自动重连到 master 上，并且无论这期间 master 发生了什么， slave 都将尝试让自身成为 master 的精确副本。
分子优化是在输入分子X的基础上产生具有更理想性质的分子Y。目前最先进的方法是将分子划分成一组大的子结构集S，并通过迭代预测从S中选择子结构添加来产生新的分子结构。 然而，由于可用子结构S集很大，这样的迭代预测任务往往是不准确的，特别是对于训练数据中不常见的子结构。
在Redis复制的基础上（不包括Redis Cluster或Redis Sentinel作为附加层提供的高可用功能），使用和配置主从复制非常简单，能使得 【Redis从服务器】（下文称R）能精确得复制 【Redis主服务器】（下文称M）的内容。 每当 R 和 M 之间的连接断开时， R 会自动重连到 M，并且无论这期间 M 发生了什么， R 都将尝试让自身成为 M 的精确副本。
前几天，看到有人问到SAS中关于format的一些问题，最近小编用format也用的比较多，所以啊，今天小编要分享的是SAS中关于format的应用，format在SAS编程中的应用是十分广泛的，也是SAS编程中不可或缺的一部分....那么就与小编一起来初识format...
https://blog.csdn.net/qq_33774822/article/category/8575479
前文我们搭建MongoDB三成员副本集，了解集群基本特性，今天我们围绕下图聊一聊背后的细节。
(1) 速度快，因为数据存在内存中，类似于HashMap，HashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1)
8.2 架构 在数据承载节点中，一个且只有一个成员被视为主节点，而其他节点则被视为辅助节点。节点接收所有 写入操作，一个副本集只能有一个主实例能够写入，主节点记录所有变更到它的记录 辅助节点复制主节点的 oplog 并将操作应用于数据集。 仲裁员不维护数据集，仲裁器的目的是通过响应其 他副本集成员的心跳和选择请求来维护副本集中的仲裁。 因为它们不存储数据集，所以仲裁器是提供副本集仲裁功能的一种好方法。 与具有数据集的完全功能副本集成员相比，仲裁器的资源成本更低，如果副本集的成员数为偶数，则添 加一个仲裁器以在初选中获得多数票。 当一个主服务器在超过配置的周期（默认为 10 秒）内未与该组的其他成员通信时，符合条件的辅助服 务器将要求选择将其自身指定为新的主服务器。集群试图完成新的初选并恢复正常操作。 8.3 搭建步骤 (1) 准备三台虚拟机服务器，并各自安装好 mongoDB 注：为了保证复制集中三个服务器之间正常连接，请保证三个服务器的防火墙都已关闭！ 192.168.132:27017 192.168.133:27017 192.168.134:27017 (2) 修改 mongodb.conf 文件，添加 replSet 配置 ( 三台都需要修改成同一个名称 ) ，然后启动服务器 replSet=rep1 (3) 初始化复制集 登录任意一台执行初始化操作 说明 : _id 指复制集名称， members 指复制集服务器列表，数组中的 _id 是服务器唯一的 id,host 服务器主 机 ip # 复制集名称 rs.initiate({_id:'rep1',members:[{_id:1,host:'192.168.197.132:27017'}, {_id:2,host:'192.168.197.133:27017'},{_id:3,host:'192.168.197.134:27017'}]}) (4) 查看集群状态 (5) 测试 # 添加数据 db.users.insert({"name":"lisi","age":11}) # 查询数据 db.users.find() # 切换到从数据库查询数据 如果不允许查询，是因为默认情况下从数据库是不允许读写操作的，需要设置。 >rs.slaveOK() 执行该命令后可以查询数据 (6) 测试复制集主从节点故障转移功能 # 关闭主数据库 , 注意从数据库的变 >db.shutdownServer() (7) 主复制集添加仲裁者 (arbiter) 现在我们的环境是一主两从，仲裁者对偶数集群有效。需要停止一个从机，在主服务器中运行下面命令 在一主一从关系中，任意节点宕机都无法选举出主节点，无法提供写操作，此时需要加入仲裁者节点即 可。 rs.remove("ip: 端口号 ") // 删除从节点 在一主一从关系中，任意节点宕机都无法选举出主节点，无法提供写操作，此时需要加入仲裁者节点即 可。 rs.addArb("ip: 端口号 ")
Redis 中的事务 在我们平常的程序中，不是多个客户端同时处理数据时，程序都会稳定的执行，但是我们都会遇到多个客户端访问的情况，这样就会容易出现数据错误的情况。为了防止这个情况我们才有了事务这一说。那么什么是事务呢？ 事务是一个单独的隔离操作：事务中的命令都会序列化、按照顺讯的执行，并在在执行过程找那个不会被其他客户端发送过来的命令所打断。 事务是原子性的操作，命令要么是全部执行，要么是全部都不执行。 使用事务 为了方便我们在程序中使用Redis的事务，在Redis中有一个EXEC命
Redis自己构建了简单动态字符串(Simple Dynamic String,SDS)来作为默认的字符串表示。 SDS的构造如下：
矢量数据是通过记录空间对象的坐标及空间关系来表达空间几何位置的数据，主要是点、线、面，在ArcGIS中也成要素类。
（由于微信公众号外部链接的限制，文中的部分链接可能无法正确打开。如有需要，请点击文末的“阅读原文”按钮，访问可以正常显示外链的版本。）
当我在写一上来就主从、集群、哨兵，这谁受得了的时候，好多小伙伴就迫不及待的留言想看这些模式了，今天我们就从配置文件、设计原理、面试真题三个方面来聊一聊 Redis 的主从复制。
前面两篇文章和小伙伴们聊了redis中的数据备份问题，也对快照备份和AOF备份做了对比，本文我们来聊聊redis中的主从复制问题，算是数据备份的第三种解决方案。
1.1 Redis简介 1.1.1 介绍 Redis是一个使用ANSI C编写的开源、支持网络、基于内存、可选持久性的键值对(key-value)存储数据库。从2015年6月开始，Redis的开发由R
数据从业者有许多工具可用于分割数据。有些人使用 Excel，有些人使用SQL，有些人使用Python。对于某些任务，使用 Python 的优点是显而易见的。以更快的速度处理更大的数据集。使用基于 Python 构建的开源机器学习库。你可以轻松导入和导出不同格式的数据。
1、应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
作者：ROGER HUANG 本文翻译自：http://code-love.com/2017/04/30/excel-sql-python/ 来源：https://www.jianshu.com/p/51bb7726231b 本教程的代码和数据可在 Github 资源库 中找到。有关如何使用 Github 的更多信息，请参阅本指南。 数据从业者有许多工具可用于分割数据。有些人使用 Excel，有些人使用SQL，有些人使用Python。对于某些任务，使用 Python 的优点是显而易见的。以更快的速度处理更大
有个小哥因为对动漫网红主播太着迷了，于是他用深度神经网络简化了动画生成过程。具体来说，就是将动漫人物的脸部和期望的姿势等图像输入神经网络，从而生成给定姿势的输出图像。
作者：石文华 编辑：祝鑫泉 前 言 文章来源：https://hackernoon.com/latest-deep-learning-ocr-with-ker
字符串String、字典Hash、列表List、集合Set、有序集合SortedSet。
Redis是一个开源的内存数据结构存储库，具有用于持久性的可选磁盘写入。它可以用作键值数据库，也可以用作缓存和消息代理。Redis具有内置事务，复制和对各种数据结构（如字符串，哈希，列表，集等）的支持。Redis可以通过Redis Sentinel高度可用，并支持使用Redis Cluster自动分区。
Excel高级筛选功能强大，但却很少被充分利用。Excel高级筛选根据特定的条件快速筛选想要的数据。本文将通过示例来展示一些使用Excel高级筛选可以做的“很酷”的事情。
Apache Flink 是一个兼顾高吞吐、低延迟、高性能的分布式处理框架。在实时计算崛起的今天，Flink正在飞速发展。由于性能的优势和兼顾批处理，流处理的特性，Flink可能正在颠覆整个大数据的生态。
摘要：精神疾病在神经生物学和临床表征上存在异质性，基于数据驱动的疾病亚型识别有助于精神疾病的诊断和治疗，本文报告了创伤后应激障碍(PTSD)和重度抑郁障碍(MDD)两种临床相关亚型的识别，这两种疾病亚型主要通过在额顶叶控制网络（FPCN）和默认模式网络内（DMN）中稳定、有区分度的功能连接模式来建立。本文分析了四组PTSD和MDD患者数据集，在高密度静息态脑电图中重建信号，探究重建信号的能量包络连接性特征（PEC），通过有监督和无监督的机器学习确定疾病亚型，并表明这些疾病亚型在不同条件下记录的独立数据集之间是可转移的。与健康对照组相比，功能连接差异较大的疾病亚型对PTSD的心理治疗反应较差，对MDD的抗抑郁药物没有反应。在MDD数据集中，PTSD和MDD两种临床相关亚型对接受心理治疗同时接受重复经颅磁刺激（rTMS)治疗反应相似。本文通过稀疏聚类的数据驱动方法可能为基于连接组的诊断提供一个有效的解决方案。 一、背景介绍 精神病的诊断是根据一系列症状来定义的。例如，创伤后应激障碍(PTSD)涉及一系列情绪、认知和躯体症状，这些症状可能在一个人经历或目睹了一个对个人造成严重伤害或威胁的创伤事件后出现。同样，重度抑郁症(MDD)以持续的负面情绪为特征，通常与生理、心理或社会压力来源有关。研究精神疾病神经生物学的传统方法遵循了这一诊断框架，通过病例对照研究，将所有精神疾病患者与健康个体进行比较。然而，研究病例-对照组的差异可能会阻碍精神病学生物标志物的发现和对精神病理生物学的理解，在当前的临床诊断定义中，患者和健康对照患者中存在高度的生物学异质性，而这种生物异质性对治疗结果有重大影响，如何识别和复制能够阐明这种异质性的生物标志物是一个长期的挑战。本文试从高密度静息态脑电图（rsEEG）中重建源信号，并从重建的信号中提取功能包络连接特征（PEC），从PEC特征中寻找生物标志物。 研究主要目标：描述PTSD和MDD的神经生物学异质性，通过稀疏聚类的数据驱动方法，从静息态脑电图的功能包络连接（rsEEG-PEC）中识别出生物标志物，从而阐明精神病学在神经生物学和临床表征上的异质性。 研究方法概览 在四个独立的数据集中进行亚型分析，数据集包括两个PTSD数据集和两个MDD数据集。从一个PTSD数据集的rs-EEG中重建信号，从信号中提取PEC特征，根据PEC特征确定两种稳定且可复制的临床相关亚型。然后在其他数据集上对发现的亚型进行复制分析，探究数据集疾病亚型的可转移性，最后探究发现的疾病亚型在不同的临床干预下的反应，分析亚型的临床意义。 二、研究设计 数据集1：106名创伤后应激障碍患者和95名健康对照者（曾受创伤的健康参与者）的创伤后应激障碍数据集；研究人员使用BrainAmp直流放大器(Brain Products)以5 kHz采样率采集PTSD患者的脑电图数据，模拟带通滤波在0 - 1 kHz之间。按照标准的10-20系统，使用带有64个Ag/AgCl电极的Easy EEG帽进行数据记录。参考电极被固定在鼻尖上。在实验过程中，参与者被安排坐在一张舒适的椅子上，并被要求保持清醒，完成两个阶段(闭上眼睛三分钟和睁开眼睛三分钟)，之后进行脑电信号的预处理。 数据集2：创伤后应激障碍135例患者，这些参与者是在北加州或新墨西哥州的退伍军人事务诊所的心理治疗评估中，基于符合创伤后应激障碍的临床标准而招募的。采用 (EGI)放大器，以1 kHz采样率和256个电极采集创伤后应激障碍患者的脑电图数据，在数据记录期间电极阻抗保持在50 KΩ以下。在实验中，参与者坐在一张舒适的椅子上，并被要求保持清醒，完成两个阶段(10分钟闭眼和10分钟睁开眼)。静息状态的脑电图预处理。记录的rsEEG数据使用与PTSD研究数据集1中相同的方式处理。 数据集3：重度抑郁症266例患者，在四个研究地点:德克萨斯大学西南医学中心(TX)、麻省总医院(MG)、哥伦比亚大学(CU)和密歇根大学(UM)，根据机构审查委员会批准的方案，每个参与者都获得了书面知情同意。rsEEG记录了四个研究地点。在所有研究地点，都进行了放大器校准。实验人员通过视频会议演示了准确的脑电图帽放置和任务指令传递，试验受试者脑电图数据获得了哥伦比亚脑电图团队的认证。rsEEG被记录在4个2分钟的区块中(两个闭着眼睛的区块和两个睁开眼睛的区块)。参与者被要求保持静止，尽量减少眨眼或眼球运动，并在眼睛睁开的情况下注视中心呈现的十字。记录的rsEEG数据使用与PTSD研究数据集1中相同处理。结果，在266例治疗前脑电图记录的患者中，228例有可用的脑电图数据可供分析。38例无法使用脑电图记录的患者主要表现为不良脑电图通道过多、通道总功率过大。 数据集4：重度抑郁症179例患者，179名患者来自荷兰的三家门诊精神保健诊所。根据10-20电极国际系统，所有通道的采样率为500赫兹。受试者被要求睁开眼睛，闭上眼
选自GitHub 机器之心编译 参与：吴攀、晏奇 Facebook 近日在 GitHub 上开源了一个可用于在多种开放可用的对话数据集上训练和评估人工智能模型的框架 ParlAI，机器之心在本文中对
在本教程中，您将学习如何在R中创建神经网络模型 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。**
34、一个 Redis 实例最多能存放多少的 keys？List、Set、Sorted Set他们最多能存放多少元素？
1、什么是 Redis? Redis 是完全开源免费的，遵守 BSD 协议，是一个高性能的 key-value 数据库。 Redis 与其他 key – value 缓存产品有以下三个特点： （1）
Redis 是完全开源免费的， 遵守 BSD 协议， 是一个高性能的 key-value 数据库。
Redis（https://redis.io/）, 是一个内存中的数据结构存储系统，它可以用作数据库、缓存和消息中间件。
主要整理了一下，pig里面的一些关键词的含义和用法，pig虽然是一种以数据流处理为核心的框架，但数据库的大部分关键词和操作，在pig里面基本上都能找到对应的函数，非常灵活与简洁，春节前的最后一篇文章了，祝大家春节快乐！ 1，pig里所有的保留关键字： -- A assert, and, any, all, arrange, as, asc, AVG -- B bag, BinStorage, by, bytearray, BIGINTEGER, BIGDECIMAL -- C cache, CAS
Redis 是完全开源免费的，遵守BSD协议，是一个高性能的key-value数据库。
金三银四面试季，为了做好大家面试路上的助攻手，对于 Redis 这块心里还没底的同学，特整理 40 道Redis常见面试题，让你面试不慌，争取 Offer 拿到手软！
（1）Redis 支持数据的持久化，可以将内存中的数据保存在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。
#你当前没有指定配置文件，以默认的配置文件启动，如果你想指定配置文件你可以redis-server 文件所在位置
http://blog.csdn.net/zhiguozhu/article/details/50517527 Redis 原生session与redis中的session区别 原生session在服务器上是以文件的形式存储的，所以其有一些磁盘io上的缺点
MongoDB中的副本集（Replica Set）是一组维护相同数据集的mongod服务。 副本集可提供冗余和高 可用性，是所有生产部署的基础。
“$match”可以筛选出需要的记录，那么如果想只返回部分字段，又应该怎么做呢？这时就需要使用关键字“$project”。
这样的结构方便解决单点故障问题，实现Slave对Master的替换。如果Master挂了，可以立刻启用Slave1做Master，其他不变。
https://github.com/adymaharana/storydalle
本篇文章主要讲解自己的图像数据如何在TnesorFlow上训练，主要从数据准备、训练模型、验证准确率和导出模型并对图片分类。重点如下：
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