首先，我们将讨论支持InnoDB克隆技术的一些内部产品。MySQL企业版备份（MEB）是一种企业级产品，可为MySQL提供备份和恢复。在各种类型的备份中，我们关注下面两种类型：
python socket.error: [Errno 10054] 远程主机强迫关闭了一个现有的连接。问题解决方案：
具体来讲，第一篇文章一场pandas与SQL的巅峰大战涉及到数据查看，去重计数，条件选择，合并连接，分组排序等操作。
原文链接：https://wetest.qq.com/lab/view/451.html
本文从一个案例入手，综合运用pandas的各类操作实现对数据的处理，处理步骤如下所示。在公众号后台回复“case”即可获取本文全部数据，代码和文档。
Pandas 是 Python 中最广泛使用的数据分析和操作库。它提供了许多功能和方法，可以加快 「数据分析」 和 「预处理」 步骤。
WeTest 导读 在小程序持续大量爆发的形势下，现在已经成为了各平台竞争的战略布局重点。至今年2月，月活超500万的微信小程序已经达到237个，其中个人开发占比高达2成。因小程序的开发门槛低、传播快、收益高，越来越多的开发者投入了小程序这一领域，由于整体开发水平层次不齐，会碰到越来越多的小程序质量问题。特别是面对电商、零售、旅游、直播等容易有高并发量的行业，会出现“服务器崩溃”、“访问响应缓慢”、“页面操作卡死”、“支付提交失败”等性能问题。那么，应该如何做小程序服务器压测呢？ 接下来，我们将以电商
链接：https://towardsdatascience.com/30-examples-to-master-pandas-f8a2da751fa4
收集6例在中山大学肿瘤防治中心接受手术治疗的乳腺癌患者的肝或脑转移灶。本研究分析的所有样本均来自经病理确诊的转移性乳腺癌患者。从肿瘤区域获取用于scRNA-seq的标本，分离前切除肿瘤周围正常肝组织和脑组织。仅纳入转移性乳腺癌女性患者。年龄41 ~ 55岁，中位年龄50岁。新鲜肿瘤重量为150 ~ 300毫克。除患者BM01(经抗her2治疗和化疗后病理完全缓解)外，所有患者术前均未接受化疗或放疗治疗转移。
并标明原文链接：http://keeganlee.me/post/blockchain/20180425微信订阅号：keeganlee_me写于2018-04-25
本博文收集和整理了在日常维护hadoop集群时运维工程师需要掌握的最基本的hadoop管理与维护的相关命令，在此分享出来供大家参考学习~博主也是刚刚接触hadoop不久，如有问题欢迎批评指正~非常感谢 1、列出所有Hadoop Shell支持的命令 $ bin/hadoop fs -help 2、显示关于某个命令的详细信息 $ bin/hadoop fs -help command-name 3、用户可使用以下命令在指定路径下查看历史日志汇总 $ bin/hadoop job -history output
MySQL NDB Cluster团队致力于NDB架构核心部分的基础重新设计。这些更改之一是部分检查点算法。现在，用户可以充分利用它构建更大的集群，NDB 8.0可以在每个数据节点上使用16 TB的内存表，也可以使用磁盘数据构建3副本5 PB的集群。
提示：公众号展示代码会自动折行，建议横屏阅读 1 MLOG CHECKPOINT是什么 在MySQL 5.7存储引擎InnoDB崩溃恢复中，我们一定看到过MLOG_CHECKPOIN的身影。从上一个检查点(LOG CHECKPOINT)开始，进行第一次redo日志扫描(参考函数recv_group_scan_log_recs() )，就是要找到MLOG_CHECKPOINT。那么MLOG_CHECKPOINT是用来做什么的？ 大家都知道在InnoDB恢复的过程，是先应用redo日志，再执行undo操作。
在本文中，我们将深入探讨Flink新颖的检查点机制是如何工作的，以及它是如何取代旧架构以实现流容错和恢复。我们在各种类型的流处理应用程序上对Flink性能进行测试，并通过在Apache Storm（一种广泛使用的低延迟流处理器）上运行相同的实验来进行对比。
该研究通过运用scRNA测序技术，深入探索了胶质母细胞瘤（GBM）发展过程中的免疫微环境。在这种无法治愈的原发性恶性脑癌中，发现了大量的促肿瘤免疫成分。研究表明，在GBM的发展早期，存在一种促炎症的小胶质细胞亚群。然而，在肿瘤晚期，发现抗炎免疫细胞和促肿瘤的骨髓来源的抑制细胞MDSC的出现。这种演变过程与血脑屏障的破坏以及表皮生长因子受体阳性GBM细胞的广泛增长有着相似的特征。在低级别胶质瘤和GBM的患者活检样本中，也发现了微胶质细胞和巨噬细胞之间的类似关系。此外，本文研究了标准治疗方法特莫唑胺和放疗对小鼠GBM免疫组成的影响。结果显示，特莫唑胺能够降低骨髓来源的抑制细胞的积累，而同时给予特莫唑胺和辐射治疗则会增加肿瘤内的GranzymeB+ CD8+T细胞，但也会增加CD4+调节性T细胞的数量。
平均数：一系列数字的算术平均值。 中位数：是一组数据的中间值；比如1,2,2,2,3,9————算术平均数为3.17，中位数为2。
内存数据库系统在磁盘上维护备份，以提供持久性并防止易失性。有些数据库只在内存中存储数据，没有任何持久性保证。
启动Hadoop 进入HADOOP_HOME目录。 执行sh bin/start-all.sh 关闭Hadoop 进入HADOOP_HOME目录。 执行sh bin/stop-all.sh 1、查看指定目录下内容 hadoop dfs –ls [文件目录] eg: [hadoop@hadoop-1 test]$ hadoop fs -ls /gsw/rs 2、打开某个已存在文件 hadoop dfs –cat [file_path] eg:[hadoop@hadoop-1
序列到序列(seq2seq)模型已经成为处理自然语言生成任务的有效方法，其应用范围从机器翻译到单语言生成任务，如摘要、句子融合、文本简化和机器翻译的译后编辑。
Apache Flink提供了一个容错机制来持续恢复数据流应用程序的状态。该机制确保即使在出现故障的情况下，程序的状态也将最终反映每条记录来自数据流严格一次exactly once。 请注意，有一个开关可以降级为保证至少一次(least once)（如下所述）。
虽然数据流中的许多操作一次只查看一个单独的事件（例如事件解析器），但有些操作会记住跨多个事件的信息（例如窗口操作符）。 这些操作称为有状态的。
BufferSync函数写入每个页面之后，都会调用CheckpointWriteDelay来控制BufferSync的写入频率，我们知道PG提供参数checkpoint_completion_target控制chk的刷盘速度，具体是如何实现的？
Flink 故障恢复机制的核心，就是应用状态的一致性检查点，有状态流应用的一致检查点，其实就是所有任务的状态，在某个时间点的一份拷贝（一份快照）；这个时间点，应该是所有任务都恰好处理完一个相同的输入数据的时刻。在执行流应用程序期间，Flink 会定期保存状态的一致检查点，如果发生故障， Flink 将会使用最近的检查点来一致恢复应用程序的状态，并。重新启动处理流程。
是否能够更快地训练和提供对象检测模型？我们已经听到了这种的反馈，在今天我们很高兴地宣布支持训练Cloud TPU上的对象检测模型，模型量化以及并添加了包括RetinaNet和MobileNet改编的RetinaNet在内的新模型。本文将引导你使用迁移学习在Cloud TPU上训练量化的宠物品种检测器。
大多数测试人员在谈到性能测试时，往往会倍感压力。对于我来说更是如此，想做好性能测试需要庞大的知识体系，不断实践所总结的经验教训更是弥足珍贵。而且每个人对性能测试的理解都有独到的地方，此次逐步揭开性能测试得神秘面纱，结合课堂学习及自身消化理解后的，归纳了一些性能测试的基础知识，希望对大家理解性能测试有所帮助。
第 1 章 为何选择 Flink 许多情况下，人们希望用低延迟或者实时的流处理来获得数据的高时效性，前提是流处理本身是准确且高效的 优秀的流处理技术可以容错，而且能保证exactlyonce2 Storm提供了低延迟的流处理，但是它为实时性付出了一些代价：很难实现高吞吐，并且其正确性没能达到通常所需的水平。换句话说，它并不能保证exactlyonce；即便是它能够保证的正确性级别，其开销也相当大 图12：Flink的一个优势是，它拥有诸多重要的流式计算功能。其他项目为了实现这些功能，都不得不付出代价。比如，
今天跟大家分享的是七月份发表在Frontiers in Bioengineering and Biotechnology杂志（IF：3.644）上的一篇文章Characterization of Neoantigen Load Subgroups in Gynecologic and Breast Cancers，文章主要讲的是对TCGA的812个Pan-Gyn癌症样本，基于负荷百分比分成三个新抗原负荷亚组。然后分析这三个NAL亚组与基因表达、体细胞突变、DNA甲基化和临床病理信息的关联。通过不同的免疫细胞富集、PD-1信号和细胞溶解活性对每个亚组进行了表征。最后预测了每个亚组对化疗和免疫治疗的反应。
在Pandas的使用过程中，除了数据，我们更多的就是和表格打交道。为了更好地展示一份表格数据，必须前期有良好的设置。
原文地址：Why the first ten minutes are crucial if you want to keep players coming back 原文作者：Adam Carpent
PostgreSQL数据库优化是多方面的，原则是减少系统的瓶颈，减少资源的占用，增加系统的反应速度。例如：
根据肿瘤生长特征及对机体危害程度的不同，可分为 “恶性” 和 “良性” 两大类。肿瘤的冷热又该如何划分？
操作系统内部本身是非常复杂，存在各种调用关系，本文主要讲解利用 atop+perf 双剑客来加速排障和分析一些常见的负载问题
为了在发生故障时提供持久性，MongoDB使用预写日志记录到磁盘journal文件中。
如果你是某个发行渠道（比如电影、戏剧、电视节目、网络视频）的内容工作者，那么内容的成败就取决于发行机制的运转逻辑。比如说，你制作了一档电视节目，你很想它能火起来，那么你就得知道该在哪里切入广告，怎么宣传节目，上哪个频道播放，所选的频道能被多少家庭收看，等等，诸如此类。 如果你的发行渠道是YouTube，那么你最应该搞清楚的是YouTube的算法是怎么工作的。然而，全天下所有由算法来运营的平台，要搞清楚这一点那不是一般的困难。 YouTube没有把他们算法用到的变量公之于众。要搞清楚其算法的运转原理，即使数据
磁盘IOPS（每秒输入/输出操作数）是衡量磁盘系统性能的关键指标。代表每秒可以执行的读写操作数量。对于严重依赖于磁盘访问的PG来说，了解和优化磁盘IOPS对实现最佳性能至关重要。本文讨论IOPS相关主题：IOPS是什么、如何影响PG、如何衡量它以及需要如何调优。
1897 年，意大利经济学家帕累托，在抽样调查的数据中发现，社会上 20% 的人拥有 80% 的财富。
在迅速变化的金融领域中，数据分析和解释的能力至关重要。本文探讨了Python在金融数据分析中的应用，包括使用Pandas、NumPy和Matplotlib等Python库，它们能够处理股票市场数据、展示趋势并构建交易策略。无论你是经验丰富的金融分析师还是初入投资领域者，这些见解和技巧都将增强你的分析技能，拓宽对金融市场动态的理解，并帮助你在股票市场做出明智的决策。
最近升级了公司内部使用的一个下载小工具，主要提升了下面几点： 1． 在一些分公司的局域网中，连接不上外网 2． 服务器上的文件更新后，下载到的还是更新前的文件 3． 没有下载进度提示 4． 不能终止下载 下面和大家分享一些心得。 鉴于各种复杂的网络环境，笔者决定采用不同的编程接口进行下载尝试，以增加程序的可用性。 这里仅介绍使用WebClient的方法。博文中主要介绍思路和关键代码，完整的demo附在文末。 使用代理访问网络 很多公司的员工都是通过公司设置的代理上网的。通过代理上网主要是方便公司进行各种的管
MongoDB Manual (Version 4.2）> Storage > Storage Engines > WiredTiger Storage Engine
T细胞构成了抗肿瘤免疫的主要组成部分。深入了解肿瘤微环境（TME）内的T细胞耗竭（TEX）异质性是克服TEX和改善临床上检查点阻断免疫疗法的关键。
神经胶质瘤是中枢神经系统中最常见的原发性肿瘤类型之一。先前的研究发现，巨噬细胞积极参与肿瘤的生长。
由于大型神经网络的训练往往耗费很长的时间，可能会因为机器损坏、断电或系统崩溃等各种因素无法一次性完成模型训练而导致前面所有的训练功亏一篑。本次来介绍一种检查点机制，在训练过程中保存更新的权值到检查点文件，而再次训练时恢复检查点文件中的权值数据，继续训练模型。这样能有效的防止上述情况的发生。 首先用ipython notebook打开上一次的代码，并找到get_sart函数，在with tf.Session() as sess:后面插入一行：saver = tf.train.Saver()新建一个saver对
通过pandas的使用，我们经常要交互式地展示表格（dataframe）、分析表格。而表格的格式就显得尤为重要了，因为大部分时候如果我们直接展示表格，格式并不是很友好。
指定环境变量的推荐方法是编辑 webui-user.bat (Windows) 和 webui-user.sh (Linux)：
在这篇文章中我们将结合例子逐步讲解 Flink 是如何与 Kafka 工作来确保将 Kafka Topic 中的消息以 Exactly-Once 语义处理。
虽然数据流中的许多操作一次只查看一个单独的事件（例如事件解析器），但某些操作会记住多个事件的信息（例如窗口算子）。 这些操作称为有状态的(stateful)。
在Oracle数据库系统中，写日志和写数据文件是数据库中消耗I/O较大的两种操作。在这两种操作中，写数据文件属于分散写，写日志文件是顺序写，因此为了保证数据库的性能和数据的安全，通常数据库都是在提交（COMMIT）完成之前要先保证Redo日志条目都被写入到日志文件中，才会给用户反馈提交完成的通知（Commit complete.），而保存在Buffer Cache中的脏块会不定期地、分批地写入到数据文件中。也就是说，日志写入和提交操作是同步的，而数据写入和提交操作是不同步的，修改的数据并不是在用户提交后就立马写入数据文件中。这样就存在一个问题，当数据库崩溃的时候并不能保证Buffer Cache里面的脏数据全部写入到数据文件中，那么在实例启动的时候就要使用日志文件进行恢复操作，将数据库恢复到崩溃之前的状态，从而保证数据的一致性。那怎么确定该从何时、从哪里开始恢复呢，Oracle使用了检查点（Checkpoint）来进行确定。
这篇文章是『读者分享系列』第二篇，这一篇来自袁佳林同学，这是他在读完我的书以后做的第一个Python报表自动化项目，现在他把整体的思路以及实现代码分享出来，希望对你有帮助。
上一篇文章结束了时间序列型图表的绘制，我们掌握了以下的绘制方法（滑动以浏览），对以往的工作做个总结。目的就是简化大家代码的书写过程，拓宽绘图方法，为科研和商业绘图提供帮助。：
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