R语言的确提供了很全面的统计分析的软件包，比如CRAN，Bioconductor，Neuroconductor，以及ROpenSci；并且提供了优秀的包管理功能。
码农界存在着无数条鄙视链，linux使用者对windows的鄙视便是其中之一，cli使用者对GUI用户的嘲讽也是如此，在这样一个讲究逼格的时代，如果你的桌面上没有一个小黑窗时不时地从下往上翻滚并抛出一些亮绿色的字符串，你真不好意思跟人打招呼。而前端这种天生几乎不用和命令行打交道的物种，自然再一次莫名其妙地处在了鄙视链的末端，没错，是再一次。
前几天有个叫【张茜】的粉丝找我看了一个代码，关于电子书中英文自动翻译的，感觉挺有意思，这里拿出来给大家分享下。
原文链接：http://scotdoyle.com/python-epoll-howto.html
本篇文档是介绍如何快速使用spark，首先将会介绍下spark在shell中的交互api，然后展示下如何使用java,scala,python等语言编写应用。可以查看编程指南了解更多的内容。 为了良好的阅读下面的文档，最好是结合实际的练习。首先需要下载spark,然后安装hdfs，可以下载任意版本的hdfs。 Spark Shell 交互 基本操作 Spark Shell提供给用户一个简单的学习API的方式 以及 快速分析数据的工具。在shell中，既可以使用scala（运行在java虚拟机，因此可以
如题，以下这些编程技巧，可以让代码编写的更清晰，使初学者看起来更像一位老手。让初学者代码看起来老练的技巧，并不是什么奇巧淫技，而是谁都能看得懂、学得会的，很平常的技巧。相反，在代码中为了展示水平而刻意显得与众不同，这是不自信的表现，也是初学者的主要特征之一，反而自爆了初学者的短板。对于初学者，学会这些小技巧足矣。
在这个版本的 MAX-HEAPIFY 函数中，我们使用循环控制结构来代替递归调用。我们首先计算出当前节点的左孩子和右孩子的索引，然后比较它们与当前节点的值，找到其中最大的元素，并将其索引存储在 largest 变量中。如果 largest 不等于当前节点的索引 i，则说明当前节点比其子节点小，我们需要将其与最大的子节点进行交换，并继续递归调用 MAX-HEAPIFY 函数来维护最大堆的性质。
在此博客文章中，探索了用于实现强化学习（RL）算法的功能范例。范例是开发人员将其算法的数值写为独立的纯函数，然后使用库将其编译为可以大规模训练的策略。分享了如何在RLlib的策略构建器API中实现这些想法，消除了数千行“胶水”代码，并为Keras和TensorFlow 2.0提供支持。
这次过年，我用1行Python代码，把年代久远的黑白照片还原为了彩色，唤起了家人的许多回忆。
数据清洗是指在数据处理过程中对原始数据进行筛选、转换和修正，以确保数据的准确性、一致性和完整性的过程。它是数据预处理的一部分，旨在处理和纠正可能存在的错误、缺失值、异常值和不一致性等数据质量问题。
得到字符串[This is RDO]pics.praticalmalwareanalys 后面是网址
有些FSP的board列表是没有RA2E1板子的。需要导入合适的板级支持包BSP。
很多APP都需要支付功能，国内一般就是支付宝和微信了。目前这2种接入方式对于APP端来说都已经比较方便了，因为大部分的安全校验之类的逻辑都在服务端。
文章背景：在工作生活中，有时需要进行删除重复行的操作。比如样品测试时，难免存在复测数据，一般需要保留最后测试的数据。之前通过拷贝行的方式保留最后一行的数据（参见文末的延伸阅读1），但运行效率较低。目前通过借助数组和字典达到删除重复行的效果。
用户的切换和创建 添加一个用户：useradd （管理员） 用法：useradd 用户名 设置用户的登入密码：passwd （管理员） 用法：passwd 用户名 查看当前登入的用户：whoami 切换用户：su 用法1：su 用户名 用法2：su 回车（切换到root） 特点：管理员切换普通用户不需要密码，普通用户之间切换需要密码。 管理员登入（#），普通用户登入（$）。 Shell快捷键 Ctrl+a：调到命令行的开头 Ctrl+e：调到命令行的行尾 Ctrl+u：将光标处到命令行开头的内容清除
help() 或者 ? + command 这是学习和使用R最常用到的命令。 help.search() 或者?? 搜索包含制定字串或pattern的命令 R.Version() 查看
【译者注】本文通过一个简单的Go绑定实例，让读者一步一步地学习到Tensorflow有关ID、作用域、类型等方面的知识。以下是译文。 Tensorflow并不是机器学习方面专用的库，而是一个使用图来表示计算的通用计算库。它的核心是用C++实现的，并且还有不同语言的绑定。Go语言绑定是一个非常有用的工具，它与Python绑定不同，用户不仅可以通过Go语言使用Tensorflow，还可以了解Tensorflow的底层实现。 绑定 Tensorflow的开发者正式发布了： C++源代码：真正的Tensorflow
本文介绍了 Structured Streaming 是如何逐步从 Apache Spark 生态系统中发展起来的，以及其设计理念和实现方式。本文还介绍了 Structured Streaming 在实际应用中的优势，包括与批处理计算的关系、与 Apache Kafka 的集成、以及在高吞吐和低延迟场景下的性能表现。此外，本文还提供了若干实例，以展示 Structured Streaming 在各种应用场景中的实际效果。
本文介绍了如何使用 Spark 进行大数据处理，首先介绍了 Spark 的基本概念和架构，然后通过一个简单的例子展示了如何使用 Spark 进行数据处理。最后，本文还介绍了 Spark 的部署方式，包括本地部署和集群部署。
并发性上不去是因为当多个线程同时访问一行数据时，产生了事务，因此产生写锁，每当一个获取了事务的线程把锁释放，另一个排队线程才能拿到写锁，QPS(Query Per Second每秒查询率)和事务执行的时间有密切关系，事务执行时间越短，并发性越高，这也是要将费时的I/O操作移出事务的原因。
gff/gtf：9列，序列名字，注释来源，基因结构，起始位置，终止位置，碱基测序结果可信度，链的+向与-向，密码子偏移，其他属性
上篇介绍Hive优化器原理与源码解析系列—统计信息中间结果估算文章，TableScan，Project、Filter、Sort等等Operator操作符中间结果大小的估算受到两个因素的影响，选择率Selectivity和记录数RowCount。
go是非常年轻的一门语言，它的主要目标是“兼具Python 等动态语言的开发速度和C/C++等编译型语言的性能与安全性”
我对几个应用进行严格的启动性能评估，对比了在 .NET Framework 和 dotnet 6 下的应用启动性能，非常符合预期的可以看到，在用户的设备上，经过了 NGen 之后的 .NET Framework 可以提供非常优越的启动性能，再加上 .NET Framework 本身就是属于系统组件的部分，很少存在冷启动的时候，大部分的 DLL 都在系统里预热。启动性能方面，依然是 .NET Framework 比 dotnet 6 快非常多。而在破坏了 .NET Framework 的运行时框架层的 NGen 之后，可以发现 .NET Framework 的启动性能就比不过 dotnet 6 的启动性能。为了在 dotnet 6 下追平和 .NET Framework 的启动性能差异，引入与 NGen 的同等级的 ReadyToRun 用来提升整体的性能。本文将告诉大家如何在 dotnet 6 的应用里面，使用 Crossgen2 工具，给 DLL 生成 AOT 数据，提升应用启动性能
为了实现博客的多平台（简书、掘金、知乎等）自动化发布，需要将本地的markdown中的图片自动转为图床链接，尽管已经有PicGO这种神器，但是自动调用PicGo上传图床有以下两个问题
点击堆转储按钮，（或者直接在图中选中一段图形） 工具会弹出刚刚选中的一段时间内， 内存分配情况的窗口， 阅读时，可以点击下侧表格中右上角的栏目项， 进行对应项的排序， 如点击Allocations， 则分配情况表格会按照分配的实例个数进行排列：
为了支持函数式编程，Java 8引入了Lambda表达式. 在Java 8中采用的是内部类来实现Lambda表达式.具体实现代码,可以通过debug看, 同时通过字节码查看工具及反编译工具来验证.
哨兵错误，就是定义一些包级别的错误变量，然后在调用的时候外部包可以直接对比变量进行判定，在标准库当中大量的使用了这种方式。例如下方 io 库中定义的错误。
Spring Cloud是一系列框架的有序集合。它利用Spring Boot的开发便利性巧妙地简化了分布式系统基础设施的开发，如服务发现注册、配置中心、消息总线、负载均衡、断路器、数据监控等，都可以用Spring Boot的开发风格做到一键启动和部署。Spring Cloud并没有重复制造轮子，它只是将各家公司开发的比较成熟、经得起实际考验的服务框架组合起来，通过Spring Boot风格进行再封装屏蔽掉了复杂的配置和实现原理，最终给开发者留出了一套简单易懂、易部署和易维护的分布式系统开发工具包。
作为一名本本分分的练习时长两年半的Java练习生，一直深耕在业务逻辑里，对并发编程的了解仅仅停留在八股文里。一次偶然的机会，接到一个私活，核心逻辑是写一个 定时访问api把数据持久化到数据库的小服务。
从监控上看和另外一个程序（管理员平台）的内存使用情况吻合，使用率降下来是因为重启了apiserver和管理员平台，且问题只出现在最近两天的晚上，管理员平台中有一段逻辑是定时全量拉取集群数据（设计不合理，后续需要改），管理员平台的日志里显示拉取数据超时，基本猜测和管理员平台调用k8s api不合理有关，且k8s apiserver应该也有bug，导致内存泄露或者goroutine泄露。但是最近代码都没动过，为啥之前没事呢，后负责管理员平台的同事说近两天美东专线有问题，延迟是之前的3倍，而且出现问题的时间正好匹配，那接下来就查一下具体原因。
导语 | Python 作为一种极具可读性和通用性的编程语言，我们在日常开发中可以使用它来制作一些小项目，有效提升工作效率。今天，我们特邀了微信学堂专题讲师、腾讯云 TVP 李艺老师，他将为我们带来手把手教学用 50 行代码调用自己的 GPTs。
# 第6期 | 打开新世界大门，50 行 Python 代码调用自己在 ChatGPT 创建的私有 GPTs
本地图片访问时使用的是$r ， 图片资源存放的位置是 src > main > resources > base > media
因为最近想学习如何用epoll写服务器, 于是找到了一篇介绍的文章. 因为我最近一直看不进技术文章, 于是打算通过翻译来强迫自己学习. 原文在这里:
以下这篇文章首发于腾讯云开发者，是一篇应邀写的约稿，大概前后用了半个小时，仓促之下代码示例及行文措词都非常朴素。现实中真实的项目是绝不会如此简单的，但越简单的示例，越容易让读者抓住重点，这是我一直坚持的教程撰写风格。
本文为 QCon 2018 上海站主题演讲嘉宾、Heptio 资深工程师、著名 Go 语言专家 David Cheney 关于 Go 语言实践的英文分享。为方便大家阅读，在此由 Austin Luo 翻译为中文，在文中难以理解之处，也特别增加了译者的理解说明。翻译水平有限，如有偏颇之处，烦请联系我更正。转载请注明出处，保留本节译者注。
什么是Jalangi Jalangi是前端和后端JavaScript的动态分析框架。它允许您监视JavaScript程序的每个操作，并编写自己的程序分析代码。 技术细节 Jalangi Firefox扩展拦截并转换网页和外部文件中的每一行JavaScript代码。代码转换增加了一些钩子，允许您监视执行执行的几乎每个操作（例如，变量读/写，一元/二进制操作，函数/方法调用等）。简单地覆盖暴露的API允许您执行自己的动态分析。您的动态分析代码将与目标程序的执行并行执行。 广泛的影响力和应用 JavaScript
CURRENT_DIR=pwd OLD_GO_PATH=”GOPATH” #例如: /usr/local/go OLD_GO_BIN=”GOBIN” #例如: /usr/local/go/bin
"玩转TensorFlow与深度学习模型”系列文字教程，本周带来tf.data 使用方法介绍！ 大家在学习和实操过程中，有任何疑问都可以通过学院微信交流群进行提问，有导师和助教、大牛等为您解惑答疑哦。（入群方式在文末） 第六篇的教程主要内容：TensorFlow 数据导入 (tf.data API 使用介绍)。 tf.data 简介 以往的TensorFLow模型数据的导入方法可以分为两个主要方法，一种是使用另外一种是使用TensorFlow中的。前者使用起来比较灵活，可以利用Python处理各种输入数
Kotlin 语言中 , 在 Standard.kt 源码中 , 为所有类型定义了一批标准库函数 , 所有的 Kotlin 类型都可以调用这些函数 ;
在普通的接口自动化测试中，如果接口的参数，比如 url，headers等传参改变，或者测试用例的逻辑、断言改变，那么整个测试代码都需要改变。apiobject设计模式借鉴了pageobject的设计模式，可以实现一个优雅、强大的接口测试框架。
要说哪个插件对效率提升最大，可能各有推荐，各有千秋。但我要说对初学者，以及英文有亿点点差的同学来讲：翻译，是日常开发中必不可少的一环。在下找过N个VSCode 翻译插件 发现一个神器：
语句（statement）是一条单独的R语句或一组复合语句（包含在花括号{ } 中的一组R语
最近大家都在伤脑筋论文降重，改的改、删的删。不过有的同学思路清奇，完成论文降重的同时，不经意间暴露出超凡脱俗的语言天赋。
开始的时候我们都设置了一个打卡闹铃，下班后准时提醒，但有的时候加班，加完班回家又忘记打卡了。还有的时候迷之自信的以为自己打卡了，第二天看考勤记录发现没打卡。
上节我们介绍了Lambda表达式和函数式接口，本节探讨它们的应用，函数式数据处理，针对常见的集合数据处理，Java 8引入了一套新的类库，位于包java.util.stream下，称之为Stream API，这套API操作数据的思路，不同于我们在38节到55节介绍的容器类API，它们是函数式的，非常简洁、灵活、易读，具体有什么不同呢？由于内容较多，我们分为两节来介绍，本节先介绍一些基本的API，下节讨论一些高级功能。 基本概念 接口Stream类似于一个迭代器，但提供了更为丰富的操作，Stream AP
其实，早期使用的方案，是利用爬虫获取到一些新闻网站的标题，然后做了一些简单的数据清洗，最后利用 itchat 发送到指定的社群中。
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