原作者 Gil Press 编译 CDA 编译团队 本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权 随着大数据近年来的迅速发展，大数据分析已渗透到各行各业。当中哪些技术最具市场需求，最有发展潜力？根据 Forrester 公司发布的指数，这里列举出当今十大热门大数据技术。 1. 预测分析 指的是利用软件和硬件解决方案，使公司能够通过分析大数据源来收集、评估数据，同时优化、部署预测模型，从而提高业务水平或降低风险。 2. NoSQL 数据库 Key-value 型（ Redis ）数据库、文档型（Mo
DataFrame的duplicated方法返回一个布尔型Series,表示各行是否重复行。
svn status打印五列字符，紧跟一些空格，接着是文件或者目录名。第一列告诉一个文件的状态或它的内容，返回代码解释如下： A item 文件、目录或是符号链item预定加入到版本库。 C item 文件item发生冲突，在从服务器更新时与本地版本发生交迭，在你提交到版本库前，必须手工的解决冲突。 D item 文件、目录或是符号链item预定从版本库中删除。 M item 文件item的内容被修改了。 R item 文件、目录或是符号链item预定将要替换版本库中的item，这
我们在进行公共数据挖掘的时候，经常会碰到要对多个数据集联合分析的时候，如果想要把这些数据放到一起进行分析的话，那么首先还是需要先去除批次效应才能进行分析的。之前我们的介绍的数据库的时候，也提到了两个和批次效应有关的数据库。所以今天就来简单的介绍一下这两个数据库。
控制器是指可以对Pod进行管理的一些工作负载，他们可以按照用户的期待来完成一系列Pod的操作。
选自Google Research 机器之心编译 参与：黄小天、路雪 水印在日常生活中随处可见，它是一种保护图像图片版权的机制，防止未经许可或授权的使用；而自动去水印的计算机算法的存在却可使用户轻松获取无水印图像，这是由于当前的水印技术存在一个漏洞：水印通常被一致地添加到很多图像上，这种一致性可用于反转水印的处理过程。有鉴于此，谷歌在论文《On the Effectiveness of Visible Watermarks》中针对可泛化的多图像抠图算法，提出了可使水印足够鲁棒以免被从单个图像中去除的方法，而
某中型互联网公司的游戏业务，使用了腾讯云的Elasticsearch产品，采用ELK架构存储业务日志。因为游戏业务本身的日志数据量非常大(写入峰值在100w qps)，在服务客户的几个月中，踩了不少坑，经过数次优化与调整，把客户的ES集群调整的比较稳定，避免了在业务高峰时客户集群的读写异常，并且降低了客户的资金成本和使用成本。下面把服务客户过程中遇到的典型问题进行梳理，总结经验，避免再次踩坑。
Python的str是不可改变的，所以这三种方法只是返回字符串前后空白被删除后的副本，而不会改变字符串本身。
（PS：对于比较已提交过的两个版本，还需要去除路径信息，要把绝对路径修改为相对路径，注意空格）
该文讲述了如何使用C++字符串处理库中的string类和C++标准库中的算法，进行字符串处理操作。包括字符串查找、替换、比较、转换、截取、拷贝、比较、排序、大小写转换等常见操作。同时介绍了string类的一些成员函数，如查找、替换、比较、排序等，并给出了一些示例代码。
在大数据领域，被业界广泛谈及的CAP理论存在着一些关键性的认知误区，而只有全面地考察与分析分布式环境中的各种场景，我们才能真正正确地理解它。
评估增加的业务请求是否符合预期，如果是预期内正常的请求增加，那么建议通过集群水平扩展来增加CPU处理能力。
某中型互联网公司的游戏业务，使用了腾讯云的 Elasticsearch 产品，采用 ELK 架构存储业务日志。
| 导语 腾讯云 Elasticsearch 被广泛应用于日志实时分析、结构化数据分析、全文检索等场景中，本文将以情景植入的方式，向大家介绍与腾讯云客户合作过程中遇到的各种典型问题，以及相应的解决思路与方法，希望与大家一同交流。 背景 某中型互联网公司的游戏业务，使用了腾讯云的 Elasticsearch 产品，采用 ELK 架构存储业务日志。 小游戏主要分为渲染 因为游戏业务本身的日志数据量非常大(写入峰值在 100w qps)，在服务客户的几个月中，踩了不少坑，经过数次优化与调整，把客户的 ES 集群
关注腾讯云大学，了解行业最新技术动态 文章作者：bellen，腾讯云大数据研发工程师 导 语 腾讯云Elasticsearch 被广泛应用于日志实时分析、 结构化数据分析、全文检索等场景中，本文将以情景植入的方式， 向大家介绍与腾讯云客户合作过程中遇到的各种典型问题， 以及相应的解决思路与方法，希望与大家一同交流。 背景 某中型互联网公司的游戏业务，使用了腾讯云的 Elasticsearch 产品，采用 ELK 架构存储业务日志。 因为游戏业务本身的日志数据量非常大(写入峰值在 100w qps
ISR（in-sync replica） 就是 Kafka 为某个分区维护的一组同步集合，即每个分区都有自己的一个 ISR 集合，处于 ISR 集合中的副本，意味着 follower 副本与 leader 副本保持同步状态，只有处于 ISR 集合中的副本才有资格被选举为 leader。一条 Kafka 消息，只有被 ISR 中的副本都接收到，才被视为“已同步”状态。这跟 zk 的同步机制不一样，zk 只需要超过半数节点写入，就可被视为已写入成功。
随着腾讯云 Elasticsearch 云产品功能越来越丰富，ES 用户越来越多，云上的集群规模也越来越大。我们在日常运维工作中也经常会遇到一些由于前期集群规划不到位，导致后期业务增长集群规模大了之后带来的各种各样的集群可用性及稳定性问题。这里列举下其中比较典型的几种集群规划问题：
Python中有三个去除头尾字符、空白符的函数，它们依次为： Strip：用来去除头尾字符、空白格（包括n、r、t、' '，即：换行、回车、制表符、空格) Lstrip：用来去除开头字符、空白格（包括n、r、t、' ' ，即：换行、回车、制表符、空格） Rstrip：用来去除结尾字符、空白符（包括n、r、t、' ' ，即：换行、回车、制表符、空格） 从字面可以看出r=right，l=left ，strip、rstrip、lstrip是开发中常用的字符串格式化的方法。 注意：这些函数都只会删除头和尾的字符，中间的不会删除。 函数语法分别为： string.strip([chars]) string.lstrip([chars]) string.rstrip([chars]) 参数chare是可选的，当chars为空，默认删除string 头尾的空白符（包括n、r、t、' '） 当chars不为空时，chars看成一个的字符的列表，是否会删除的前提示从字符串最开头和最结尾是不是包含要删除的字符，如果有就继续处理，没有的话是不会删除中间的字符的。 返回值：去除头尾字符（或空白符）的string 头尾的空白符（包括n、r、t、' '） 当chars不为空时，chars看成一个的字符的列表，是否会删除的前提是从字符串最开头和最结尾是不是包含要删除的字符，如果有就会继续处理，没有的话是不会删除中间的字符的。 返回值：去除头尾字符(或空白符)的string副本，string本身不会发生改变。 适用Python版本： Python2，Python3都支持，且用法相同 代码实例： 1.当chars为空时，默认删除空白格（包括n、r、t、' ' )
本文介绍由德国计算生物学研究所的M. Colomé-Tatché和Fabian J. Theis共同通讯发表在 Nature Methods 的研究成果：作者对来自23篇出版物的85批基因表达、染色质可及性和模拟数据的68种方法和预处理组合进行了基准测试，总共代表了分布在13个图谱集成任务中的超过120万个细胞。作者使用14个评估指标，根据可伸缩性、可用性及其在保留生物变异的同时消除批次效应的能力对方法进行评估。研究表明，高度可变的基因选择提高了数据集成方法的性能，而数据缩放推动方法优先考虑批次去除而不是保留生物变异。总体而言，scANVI、Scanorama、scVI 和 scGen 表现良好，尤其是在复杂的集成任务上，而单细胞 ATAC 测序集成性能受特征空间选择的影响很大。该文免费提供的 Python 模块和基准测试管道可以为新数据确定最佳的数据集成方法，还能对新开发的方法进行基准测试。
索引配置的评估同样也要结合具体的业务场景及索引的数据量来评估，尤其是单日新增的数据量。
继年初发布 Milvus 2.0 版本之后，在数百位 Milvus 社区贡献者六个月的共同努力下，我们在早些时候发布了 Milvus 2.1 版本[1]，经过两个月的数次迭代，版本趋于稳定，被国内外头部厂商信任和选择使用。
以上是评估和优化Ceph集群性能的一些方法和策略，根据具体的需求和场景，可以选择适合的工具和参数来实现性能的最大化。
为了做到无损切换并且考虑到主机可能发生磁盘损坏且无法恢复的场景，需要用到日志复制技术，将本地日志及时同步到其他节点。实现方式有三种：
单细胞数据通常是从多次实验中得来。不同平台的数据、同一平台的不同时期的数据、同一个样品不同试剂的数据、同一个样品不同时间的数据、同一个样本不同设备的数据等都会产生批次效应。批次效应会导致不同条件下的差异，而这种差异与生物学和技术差异无关。如果批次效应广泛存在，就可能会忽略重要的生物学变化。所以，需要找到一种有效的方法去除批次效应。
从物理空间概念，Elasticsearch 分布式系统会有 3 个关键点需要学习。本次总结了下面相关内容：
相比于单可用区集群来说，腾讯云支持的多可用区集群提供更高的容灾能力，可有效的抵御可用区中断或者机房级别的故障。针对存量实例巡检发现的单可用区Redis集群，推荐升级至多可用区集群部署。
提出基于自适应的多分辨率Range Image的动态点移除算法，并使用紧耦合的激光雷达惯导里程计，首先去除移动物体，然后将激光雷达扫描与子图相匹配，构建基于优先移除的面向高动态场景的LIO。
1写在前面 上期我们介绍了使用scater, scran以及scRNA.seq.funcs包进行Normalization的方法，这种Normalization主要是针对library大小差异。😘 而在实际分析中，scRNAseq的影响因素可能不仅仅是library大小问题，还包括由于试剂、分离方法、实验者不同而引起的batch effects。🤗 本期我们介绍一下如何去除这些因素导致的noise。 2用到的包 rm(list = ls()) library(scRNA.seq.funcs) library
上期我们介绍了使用scater, scran以及scRNA.seq.funcs包进行
本文主要介绍了一种iOS资源热更新的方法，通过提取Assets.car文件中的可更新资源，并进行重命名和移动到新的文件夹中，从而实现在不发布新版本的情况下，对资源进行更新。该方法可以用于App Store的更新，也可以用于其他更新渠道。同时，该方法还可以用于资源的整理，以提高资源的利用率。
从来没有深入了解ECMA，网上找了一下，发现早在2010年就有大佬 Dmitry Soshnikov 总结了ECMA中的核心内容，我这里只是翻译记录，加深自己的印象。文章原文来自 ECMA-262-3 in detail. Chapter 8. Evaluation strategy。
【新智元导读】pix2pix 又有更新：悉尼大学的 Chaoyue Wang 等人受生成对抗网络（GAN）启发，在已有的感知损失基础上，提出了感知对抗网络（Perceptual Adversarial Network，PAN），能够持续地自动发现输出与真实图像间的差异，进一步提高图像转换的性能。在几种不同的图像转变任务中，PAN 的性能都超越了当前最优模型。 近来，卷积神经网络的发展，结合对抗生成网络（GAN）等崭新的方法，为图像转换任务带来了很大的提升，包括图像超分辨率、去噪、语义分割，还有“自动补全”，
近年来，随着深度学习走向应用落地，快速训练ImageNet成为许多机构竞相追逐的目标。
本文简要介绍了论文“ Marior: Margin Removal and Iterative Content Rectification for Document Dewarping in the Wild ”的相关工作。照相机捕捉到的文档图像通常会出现透视和几何变形。考虑到视觉美感较差和OCR系统性能下降，对其进行纠正具有重要的价值。最近的基于学习的方法集中关注于精确裁剪的文档图像。然而，这可能不足以克服实际挑战，包括具有大边缘区域或没有边缘区域的文档图像。由于这种不切实际，用户在遇到大型边缘区域时难以精确地裁剪文档。同时，无边缘的变形图像仍然是一个难以解决的问题。据作者所知，目前还没有完整有效的pipeline来纠正文档图像。为了解决这个问题，作者提出了一种新的方法，称为Marior（边缘去除和迭代内容修正）。Marior采用渐进策略，以从粗到细的方式迭代地提高去变形质量和可读性。具体来说，作者将pipeline划分为两个模块：边缘去除模块（MRM）和迭代内容校正模块（ICRM）。首先，作者预测输入图像的分割掩膜去除边缘，从而得到初步结果。然后，作者通过产生密集的位移流来进一步细化图像，以实现内容感知的校正。作者自适应地确定细化迭代的次数。实验证明了作者的方法在公共基准上的最新性能。
Stable Diffusion是最近在图像生成领域大火的模型，在对他研究的时候我发现它可以作为非常强大的有损图像压缩编解码器。在介绍之前，我们先看看它与高压缩率下的JPG和WebP相比的而结果，所有都是512x512像素的分辨率为单位：
【新智元导读】北京大学和新加坡国立大学的研究人员提出一种新方法去除图像中的雨滴，通过在生成对抗网络中插入注意力图，去除雨滴的效果相比以往方法大幅提升。这项工作有很大的实际意义，比如用在自动驾驶中。
以下是我们的Core Elasticsearch：Operations课程中的一些很棒的幻灯片，它们有助于解释分片分配的概念。 我们建议您更全面地了解这一点，但我会在此提供我们培训的概述：
倒排索引是全文搜索引擎的核心数据结构，其主要作用是从文档中提取关键词，并建立关键词到文档的映射关系。这种结构与传统的正排索引（即文档到关键词的映射）相反，因此称为倒排索引。 在倒排索引中，每个关键词都关联着包含该关键词的文档列表，这使得搜索操作能够迅速定位包含特定关键词的文档，从而大幅提高查询效率。
通过我们前面的ELK学习，我们已经深入了解了ELK的相关知识以及腾讯云Elasticsearch 的操作与维护，那么，在实际生产应用中，我们如何根据企业自身业务的数据存量需求去选择合适配置的腾讯云ES集群进而保证企业应用的高效持续安全呢？那么今天我们就来讲讲这个问题：
WinRAR 作为知名的老牌压缩软件，二十余年来风靡全球，经久不衰。但对于中国用户，其简体中文的个人免费版安装后会有“评估版本”的标记，而且每次启动时会有代理商的弹窗广告。本文教你如何去除标记和弹窗广告，让你的 WinRAR 恢复纯净体验。
上一节，我们一起学习了表示复杂度的几个符号，我们说，通常使用大O来表示算法的复杂度，不仅合理，而且书写方便。
去ORACLE 喊了多少年了，已经是50岁的大姑娘出嫁，不新鲜了，但是去ORACLE 这个话题的操作性仅仅是围绕那个数据库去更换ORACLE，很少听到，到底怎么从企业实际的业务角度来去除ORALE 数据库。恰巧最近新入驻的企业要彻彻底底的，去除ORACLE，这里就把正在做的事情来说说。
论文主要研究的问题是如何解决地址消毒器（Address Sanitizer，ASan）（翻译比较抽象，不如直接用 ASan 表示）在检测内存错误时所面临的高运行时开销问题。ASan 是一种广泛使用的内存错误检测工具，但因其开销较大，限制了其在更多场景下的应用。
最近，confluent社区发表了一篇文章，主要讲述了Kafka未来的2.8版本将要放弃Zookeeper，这对于Kafka用户来说，是一个重要的改进。之前部署Kafka就必须得部署Zookeeper，而之后就只要单独部署Kafka就行了。[1]
基于暗原色先验和常见的雾霾成像模型。为了消除光环伪影，使用低通高斯滤波器来细化粗略估计的大气面纱。然后，重新定义传输，以防止颜色失真的恢复图像。该算法的主要优点是速度快，同时也能取得较好的效果。
今天将分享下丘脑，海马体及子区域分割完整实现版本，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。
WERCSmart是一款由美国The WERCS公司设计开发、面向大中型零售商的供应链安全管理系统，可以实现：对庞大的供应商网络和产品进行统一有效的管理；对目标及现有产品进行安全评估，便于筛选。 Wercs注册是一个对产品的评估系统，本身Wercs是数据库公司，现在沃尔玛、乐购等巨型超市都已经在和其合作，旨在要求上游供应商将自己的产品信息录入该系统，由该系统评估，以便下游及时掌握危害信息等。WERCS认证是产品进入到美国和加拿大等国家的一些大型超市和零售商的一个产品认证。
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