「方法」：利用加权相关网络分析（WGCNA）从 GEO 数据库的 GSE60993、GSE48060 和 GSE61144 数据集中筛选出与 AMI相关性最高的基因模块。
当使用cmd /V:ON或cmd /V:O时可以不使用call命令来扩展变量，使用 %var% 或 !var! 来扩展变量，!var!可以用来代替%var%
FastSum 的 GitHub 地址先为大家奉上：https://github.com/fastnlp/fastSum
最近我接到一个问题：“你是如何管理这么多 Kubernetes 的？”。本文试图揭示 Zalando 在 AWS 管理 140 多个 Kubernetes 集群的秘密。
联网智能电表的前景已经讨论了多年，许多公用事业单位已经使用移动读表解决方案多年，但只有少数公司开始认真研究固定网络连接的实施，特别是在北美和欧洲。无线连接被更广泛地视为一个关键的促成因素，但可用的技术范围很广，不同形式的计量有特定的要求，使它们更适合于特定的无线技术。
计划任务：为避免数据库压力，设定在每天凌晨1点执行脚本进行备份。一个root用户、一个oracle用户。
原文：https://www.terraform.io/language/modules/develop/composition
这篇文章讨论了如何在我们的环境中安装和配置软件，这个任务通常被称为服务器配置（Server Provisioning）。
The EC2 plugin allows you to create Amazon machine instances (AMIs) of your existing Tomcat instances and deploy them to EC2 via the Tcat Server console. This page describes how to install the plug-in, create the AMI, and deploy it. If you want to use an existing, fully configured cloud implementation of Tomcat instead of creating and deploying your own instance, see Using Cloudcat with Amazon EC2 instead.
不过这里值得注意的是，可以看到使用docker ps -a 并没有找到我们停止的容器，所以这里是将这个容器删除了，因为我们正常停止一个容器的时候，使用docker stop，但是在docker ps -a中，我们可以看到已经停止的容器，可以使用docker start 重新将它启动，但是这里是直接将这个容器删除
今天这篇文章不作为气体探测器实战项目的最后一节，因为很多功能还在编写中，前两天在世伟兄的开源群里提到了传感器检测框架，群友反应说：杨工有空你要多搞点这种框架出来分享分享，感觉很有用啊！
最近，公众号开发了一款电脑桌面壁纸，基于韩国的静止卫星Geo-KOMPSAT-2A，实时更新。
#!/bin/bash # author:院长 # export PATH export TMP=/tmp #tmp的路径、临时路径 export TMPDIR=$TMP # export ORACLE_BASE=/u01/app/oracle #oracle软件的基准路径在哪 export ORACLE_HOME=$ORACLE_BASE/product/11.2.0/db_home1 # export ORACLE_SID=bpas2 #把数据库产品的id加进来，每次登陆时就不用设置变量了 export
一般来说，分类技术在自动驾驶汽车中没有多大帮助，因为它只预测图像中的一个对象，并且不给出该图像的位置。而目标检测在自动驾驶汽车中非常重要，可以检测场景中的对象及其位置。YOLO（你只看一次）是由 Joseph Redmon 等人创建的一种高速实时对象检测算法。YOLO使用卷积神经网络 (CNN)解决概率的回归问题。后来又进行了一些修改。为了进行预测，YOLO 只需要通过 CNN 进行一次前向传播。它输出具有相应边界框的对象。它广泛用于自动驾驶汽车以检测场景中的物体。
在我们公司，我们尝试使用‘一切事物即代码’的模式，该模式涉及到可复制的基础架构，监控，任务等方面。但是在这篇文章当中，我将向你展示怎样将这种模式运用到 Jenkins 上。是的，我的意思是对于 Jenkins 完全可复制的配置，以及基础架构、插件、凭据、任务以及代码中的其他东西。另外，这篇文章你将解惑下面的疑问:
在这节课中，我们将讨论主成分分析（PCA）和聚类（clustering）这样的无监督学习方法。你将学习为何以及如何降低原始数据的维度，还有分组类似数据点的主要方法。
Boxfuse的工作原理是将您的Spring Boot可执行jar或war转换为可以在VirtualBox或AWS上无需部署的最小VM映像。Boxfuse为Spring Boot
2.3. 聚类 未标记的数据的 Clustering（聚类） 可以使用模块 sklearn.cluster 来实现。 每个 clustering algorithm （聚类算法）有两个变体: 一个是 class, 它实现了 fit 方法来学习 train data（训练数据）的 clusters（聚类），还有一个 function（函数），是给定 train data（训练数据），返回与不同 clusters（聚类）对应的整数标签 array（数组）。对于 class（类），training dat
好久不写 devOps 代码，程序君感觉莫名手欠。最近看着一个开源项目 pulumi 比较有意思，这个周末就在自己的 aws 账号里作死尝试了一把，嗯，还挺香。究竟有多香呢，我们来一起探索吧。
在VPC架构实现高可用的情况下，通过elb负载均衡器针对不同目标组的不同应用设定转发规则，从而实现利用负载均衡器的A记录+端口/配置的PATH路径访问到相应目标组的主机应用上。
近日，AMI MegaRAC Baseboard Management Controller (BMC)软件中披露了两个安全漏洞，这些漏洞一旦被攻击者成功利用，将可远程控制服务器并直接部署恶意软件。
ambari已经被CDH所在公司收购，两者现在都已经闭源，生产使用需要付费，费用极其昂贵。
评价指标分为外部指标和内部指标两种，外部指标指评价过程中需要借助数据真实情况进行对比分析的指标，内部指标指不需要其他数据就可进行评估的指标。下表中列出了几个常用评价指标的相关情况：
最近从无趣的工作中发现了有趣的事情，工作和业余时间都扑了些精力上去，本待上周末最终的成果出来后再写文章的，无奈事情太多，代码还没写完，二月上旬已过，再不写文章春节就过去了，所以这次程序君先上车，再补票。 需求 事情是这样的：两周前同事催促我升级我之前做的一个轮子 merlin - 见我去年的文章：停下来，歇口气，造轮子。 在那篇文章里我提到了为什么会有需要做这样一个内部的 release 构建工具。自那时起，merlin 为我们内部的几个 elixir service 的 release 保驾护航几个月，总
【深度学习 | 核心概念】那些深度学习路上必经的核心概念，确定不来看看？ （一） 作者： 计算机魔术师 版本： 1.0 （ 2023.8.27 ）
对5种生物液体中的10种分离exRNA的方法进行系统比较，将有助于研究人员为个别研究选择最佳的方法，其总体目标是提高一个快速增长的领域的可靠性和可重复性。
看到这个标题，可能很多人会疑惑，为啥？判断安卓模拟器本身就不一定准确，更何况还要知道它是什么品牌？
MongoDB的聚合查询中，$substr只能匹配ASCII的数据，对于中文要使用$substrCP
大数据文摘作品，转载要求见文末 编译 | Molly、寒小阳、Yawei 随着我们使用的神经网络越来越复杂，我们需要更强劲的硬件。我们的个人电脑一般很难胜任这样大的网络，但是你可以相对轻松地在Amazon EC2服务中租到一台强劲的电脑，并按小时支付租金。 我用的是Keras，一个神经网络的开源python库。由于用法十分简单，它很适合入门深度学习。它基于Tensorflow，一个数值计算的开源库，但是也可以使用Theano。租到的机器可以使用Jupyter Notebook通过浏览器来访问。Jupyter
多线程意味着，来自客户的多个调用可以在服务器中并发执行。事实上，在同一个servant 中，以及在同一servant 的同一个操作中，都可以有多个请求在并行执行。因此，如果在操作实现中，涉及到对非栈存储的操纵（比如servant 的成员变量、全局变量，或静态变量），你必须对数据访问进行互锁，以防止数据损坏。
作为国内首创的综合评分功能，音街的综合评分系统可对用户的音准、节奏、气息、颤音、滑音、情感等维度进行综合评价，这些多维度评分在增加演唱趣味性的同时，也可为作品分发提供可用的标签等等。本次LiveVideoStackCon 2021北京线下峰会我们邀请到了网易云音乐高级音频算法工程师高月洁老师，本次分享将围绕歌唱与嗓音分析，介绍相关的体系与算法实现。
在美国，急性心肌梗死（AMI）或冠心病是死亡的首要原因之一，而到2035年，据估计，有将近一半的成年人可能会遭受此类病痛。令人不安的是，AMI的大多数发生前都没有明显的症状，如胸痛或呼吸急促。现在，佛罗里达州立大学和佛罗里达大学盖恩斯维尔分校的研究人员正在利用AI，预测经历过一次发作的重症监护病房患者的一年的死亡率。
Chris Richardson 微服务系列翻译全7篇链接： 微服务介绍 构建微服务之使用API网关 构建微服务之微服务架构的进程通讯 微服务架构中的服务发现 微服务之事件驱动的数据管理 微服务部署（本文） 重构单体应用为微服务 原文链接：Choosing a Microservices Deployment Strategy ---- 动机 部署一个单体应用意味着运行着庞大应用的多个副本，通常需要 N 台服务器（物理机或虚拟机），在每台服务器上运行 M 个应用实例。部署单体应用一般并不特别直接，但还是比部
作者：Lai Wei、Kalyanee Chendke、Aaron Markham、Sandeep Krishnamurthy 机器之心编译 参与：路、王淑婷 今日 AWS 发布博客宣布 Apache MXNet 已经支持 Keras 2，开发者可以使用 Keras-MXNet 深度学习后端进行 CNN 和 RNN 的训练，安装简便，速度提升，同时支持保存 MXNet 模型。 感谢 Keras 和 Apache MXNet（孵化）开源项目的贡献者，Keras-MXNet 深度学习后端现已可用。 地址：ht
AI 研习社按，近期，AWS 表示 MXNet 支持 Keras 2，开发者可以使用 Keras-MXNet 更加方便快捷地实现 CNN 及 RNN 分布式训练。AI 研习社将 AWS 官方博文编译如下。
确知信号按照其强度可以分为能量信号和功率信号。功率信号按照其有无周期性划分，可以分为周期性信号和非周期性信号。
由于需要使用越来越复杂的神经网络，我们还需要更好的硬件。但我们的电脑通常不能承受那么大的网络，不过你可以相对容易地在亚马逊上租用一个功能强大的计算机，比如E2服务你可以相对容易地按照小时租用在亚马逊EC2服务。 我使用Keras——一个开源神经网络Python库。因为它的易用性，所以初学者可以很容易开始自己的深度学习旅程。它建立在TensorFlow之上（但是Theano也可以使用）—— 一个用于数值计算的开源软件库。租借的机器将通过浏览器使用Jupyter Notebook ——一个网络应用程序，允许共享
聚类算法的理想结果是同一类别内的点相似度高，而不同类别之间的点相似度低。聚类属于无监督学习，数据没有标签，为了比较不同聚类模型的好坏，我们也需要一些定量的指标来进行评估。根式是否提供样本的标签信息，相关的指标可以分为以下两大类
机器之心原创 作者：高静宜 2017 年 3 月 27 日，亚马逊云服务（AWS）机器学习总监 Alex Smola 到北京大学招贤纳士，并呈现了一场题为《为什么你的机器学习代码运行速度慢（Why your machine learning code is slow）》的精彩演讲。读者可点击阅读原文下载完整 PDF。 Alex Smola 曾于 1996 年获得慕尼黑工业大学物理学硕士学位，1998 年获得柏林工业大学计算机科学博士学位。在 1999 年到 2007 年期间，先后于澳大利亚国立大学及 NIC
传言要换“掌门人”的确实是亚马逊，但是此“掌门”并非 “掌”的是亚马逊的门，而是其门下最主要的分部之一——AWS。
在这篇教程中我们会展示如何使用 Amazon AWS 的两个多路GPU节点来设置，编写和运行 PyTorch 1.0 分布式训练程序。首先我们会介绍 AWS 设置, 然后是 PyTorch 环境配置, 最后是分布式训练的代码。你会发现想改成分布式应用你只需要对你目前写的训练程序做很少的代码改动, 绝大多数工作都只是一次性的环境配置。
动机 部署单体应用程序意味着运行多个通常是单个大型应用程序的相同副本。您通常会提供N个服务器（物理或虚拟）并在每个服务器上运行M个应用程序的实例。部署单体应用程序并不简单，但它比部署微服务应用程序要简单得多。 微服务应用程序由数十甚至上百个服务组成。服务由各种语言和框架编写。每个应用程序都是具有自己特定部署、资源、扩展和监视要求的小型应用程序。例如，您需要根据该服务的需求运行一定数量的每个服务的实例。此外，每个服务实例必须提供相应的CPU、内存和I / O资源。除了复杂性外，更具挑战性的是部署服务必须快速，
最近comma.ai George Hotz 开源了他们的自动驾驶系统，扬言挑战谷歌tesla，什么，你没听说过，那请看本号的前一篇介绍文章或搜索相关内容。 本文下面就来介绍一下如何搭建相关环境测试commaai开源的深度网络自动驾驶系统；在 github.com/commaai/research 我们可以看到对此系统的简单介绍，文档介绍了有两个子系统需要训练：Drive Simulator和Steering Angle model，看内容需要先训练Drive Simulator模型，Drive Simul
自 1994 年面世以来，红帽 Linux 已经陪伴开发者们走过了将近 30 年的旅程。2014 年红帽吸纳了 CentOS 社区主要成员包括当时的项目领导者、核心项目贡献者。Red Hat 和 CentOS 项目联手，目的是开发用于企业 IT 的下一代 Linux 创新技术。这些年，我们看到开源模型继续蓬勃发展，推动了 Linux 容器、Kubernetes、微服务、无服务器等的兴起。鉴于社区推动的创新步伐迅速，社区领导层在 2019 年决定向 CentOS Linux 社区引入一个新模式：CentOS Stream，将社区工作转向上游。CentOS Stream 是一个面向开发者的发行版，旨在帮助社区成员、红帽合作伙伴和其他人在更稳定和可预测的 Linux 生态系统中充分利用开源创新。
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层次聚类算法(Hierarchical Clustering)将数据集划分为一层一层的clusters，后面一层生成的clusters基于前面一层的结果。层次聚类算法一般分为两类：
部署一个单体式应用意味运行大型应用的多个副本，典型的提供若干个（N）服务器（物理或者虚拟），运行若干个（M）个应用实例。部署单体式应用不会很直接，但是肯定比部署微服务应用简单些。 一个微服务应用由上百个服务构成，服务可以采用不同语言和框架分别写就。每个服务都是一个单一应用，可以有自己的部署、资源、扩展和监控需求。例如，可以根据服务需求运行若干个服务实例，除此之外，每个实例必须有自己的CPU，内存和I/O资源。尽管很复杂，但是更挑战的是服务部署必须快速、可靠和性价比高。 有一些微服务部署的模式，先讨论一下每个主机多服务实例的模式。
【AI100 导读】如何才能创建出自己的卷积神经网络呢？在本篇文章中我们会一起来探讨一下这个问题。我们将会继续处理在该系列第一部分谈到的图像分割问题。 可用来创建卷积神经网络的深度学习库有很多。我们
该文章是以前做的云上深度学习环境搭建笔记，当时也花了不少心血，在面试助攻手册的整理发布过程中穿插着来一篇，放松一下。若对机器学习感兴趣的小伙伴，可以亲自上手体验一番，很有乐趣。
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