网络切片是一个可以根据每个客户的要求进行差异化处理的概念。通过切片的形式，将不同流量差异化处理，以及可以将资源进行隔离，然后移动网络运营商可以将客户视为属于不同租户类型的客户，每种客户具有不同的服务要求，这些要求根据每个租户根据SLA (Service Level Agreement，服务水平协议)可以使用哪种切片类型进行管理和订阅。
本文尝试分享下以最小方式（单机、容器化 Spark、Hadoop、Nebula Graph），快速趟一下 Nebula Exchange 中 SST 写入方式的步骤。本文适用于 v2.5 以上版本的 Nebula- Exchange。
【导读】作者介绍了使用 Go 语言从零开始构建 KV 数据库 LevelDB 的实践。
ENVI采用条件变分自编码器来推断scRNA-seq数据中的空间背景，并通过将这两种模式映射到一个共同的嵌入来推算空间数据中缺失的基因。
RocksDB是Facebook的一个实验项目，目的是希望能开发一套能在服务器压力下，真正发挥高速存储硬件（特别是Flash存储）性能的高效数据库系统。这是一个C++库，允许存储任意长度二进制kv数据。支持原子读写操作。
lottie-ios 是一个用于在 iOS 平台上本地渲染 After Effects 矢量动画的库。 该项目主要功能、关键特性、核心优势包括：
从PXC5.7版本开始，集群的配置主要是通过wsrep.cnf配置来实现。这个文件有几个常用的参数配置。下文对其做简要说明。
1: 缺少 libaio 包， libaio是Linux下的一个异步非阻塞方式读写文件的接口。 1 2 3 [[email protected] MySQL]# ./scripts/mysql_install_db --user=mysql --datadir=/data/mysql Installing MySQL system tables... ./bin/mysqld: error while loading shared libraries: libaio.so.1:
一、命令chown（change owner）-更改文件的所有者 语法：chown 【-R】 账户名/账户名：组名 文件名
前阵子在配置好了PXC5.7之后，在启动其中的一个节点，碰到了 [ERROR] xtrabackup_checkpoints missing. xtrabackup/SST failed on DONOR。关于这个错误，需要从其它节点来获取更详细的日志描述。下文是对这个问题的描述及解决，供大家参考。
本篇文章将从数据下载、处理、神经网络训练、画图四个大步骤叙说笔者在复现 Deep learning for multi-year ENSO forecasts这篇文章的工作。所涉及Python库有 wget , matplotlib , numpy ,xarray , pytorch 等一系列在深度学习以及气象数据处理中经常使用的函数库，希望这篇文章能够对大家有所帮助。笔者也只是大学二年级的本科生，做这些东西也只是凭借个人兴趣，水平低下、错误频出也是常有的事情，请大家见谅。
低版本windows系统安装dotnet4.8失败报错0x800713-亚洲(Asia)是因为tls和证书，参考https://www.qinyuanyang.com/post/323.html 能解决
PXC简介 PXC（Percona XtraDB Cluster）是一个开源的MySQL高可用解决方案。他将Percona Server和XtraBackup与Galera库集成，以实现同步多主复制。基于Galera的高可用方案主要有MariaDB Galera Cluster和Percona XtraDB Cluster，目前PXC架构在生产线上用的更多而且更成熟一些。PXC相比那些传统的基于主从模式的集群架构MHA和双主，Galera Cluster 最突出的特点就是解决了诟病已久的复制延迟问题，基本上可以达到实时同步。而且节点与节点之间，它们互相的关系是对等的。本身Galera Cluster也是一种多主架构。PXC是在存储引擎层实现的同步复制，而非异步复制，所以其数据的一致性是相当高的。
https://blog.csdn.net/AndyXia/article/details/75071388
抑郁症产生于生物系统的复杂相互作用，跨越基因和分子到细胞、脑网络和行为。为了确定不同的神经生物学过程是如何联合起来导致抑郁症的，我们需要一种多尺度的方法，包括对大脑结构和功能的测量，以及遗传和细胞特异性的转录数据。在这里，我们研究了三个群组影像数据集中与抑郁和负性情绪相关的大脑解剖（皮层厚度）和功能（功能变异、全脑功能连接），包括：英国生物银行（UK Biobank）、大脑基因组超结构项目（Brain Genomics Superstruct Project）和Meta分析增强神经影像数据库(ENIGMA；总被试数n≥23,723)。整合的分析包括皮层基因表达、死后患者转录数据、抑郁症全基因组关联分析(GWAS)和单细胞基因转录。在这三个独立的数据集中，抑郁和负面情绪的神经影像相关物是一致的。将体外基因下调与体内神经影像联系起来，我们发现抑郁症影像表型的转录组相关物追踪了抑郁症患者死后皮层样本中的基因下调。对单细胞和Allen人脑图谱表达数据的综合分析显示，抑郁症体内影像和体外皮层基因失调的细胞相关物是生长抑素（SST）中间神经元和星形胶质细胞。GWAS驱动的抑郁症多基因风险富集在中间神经元的表达基因，而不是胶质细胞，这为我们的观察提供了一致的证据。为了强调多尺度方法的转化潜力，与抑郁症相关的大脑功能和结构的转录相关物富集于抑郁症相关的分子通路。这些发现将特定的基因、细胞类别和生物学通路与抑郁症的体内神经影像表型联系了起来。
比如你想通过google进行搜索（前提是你能上谷歌），使用g + 内容，比如你想搜索遗传评估
length：数组长度(即行数或列数中的较大值)； 使用方法： n=length(A)：如果A为非空数组，返回行数和列数两者之间数值较大的那一个值，即相当于执行了max(size(A))；如果A为空数组，则返回0；如果A是一个向量则返回A的长度。
NetCDF文件是自描述的二进制数据格式。所谓自描述就是自带属性信息，这和一般的雷达基数据格式不同，一般的雷达数据也是二进制的，但不是自描述的，而是需要额外的数据格式文档来说明数据格式，而NetCDF文件中包含了描述变量和维度的元数据信息。通常包含以下三个部分：
开源摘星计划（WeOpen Star） 是由腾源会 2022 年推出的全新项目，旨在为开源人提供成长激励，为开源项目提供成长支持，助力开发者更好地了解开源，更快地跨越鸿沟，参与到开源的具体贡献与实践中。
LevelDB是Google开源的持久化KV单机数据库，具有很高的随机写，顺序读/写性能，但是随机读的性能很一般，也就是说，LevelDB很适合应用在查询较少，而写很多的场景。LevelDB应用了LSM (Log Structured Merge) 策略，lsm_tree对索引变更进行延迟及批量处理，并通过一种类似于归并排序的方式高效地将更新迁移到磁盘，降低索引插入开销。
首先保证这一篇分析查找算法的文章，气质与大部分搜索引擎搜索到的文章不同，主要体现在代码上面，会更加高级，会结合到很多之前研究过的内容，例如设计模式，泛型等。这也与我的上一篇面向程序员编程——精研排序算法不尽相同。 关键字：二分查找树，红黑树，散列表，哈希，索引，泛型，API设计，日志设计，测试设计，重构 查找是在大量的信息中寻找一个特定的信息元素，在计算机应用中，查找是常用的基本运算。 当今世纪，IT界最重要的词就是“数据！数据！数据！”，高效检索这些信息的能力是处理他们的重要前提。数据结
ERROR 1047 (08S01): WSREP has not yet prepared node for application use
RocksDB项目是起源于Facebook，是一款作为各种存储介质上的服务器工作负载的存储引擎，最初专注于快速存储（尤其是闪存存储）。它是一个 C++ 库，用于存储任意大小的字节流的键和值。它支持点查找和范围扫描，并提供不同类型的 ACID 保证。
The Sea Surface Temperature - WHOI dataset is part of the NOAA Ocean Surface Bundle (OSB) and provides a high quality Climate Data Record (CDR) of sea surface temperature over ice-free oceans.
MySQL Group Replication（简称MGR）是MySQL官方于2016年12月份推出的一个全新的高可用与高扩展的解决方案。MGR提供了高可用、高扩展、高可靠的MySQL集群服务，是MySQL数据库未来发展的一个重要方向。 场景描述 操作系统MySQL版本CentOS Linux release 7.3.1611MySQL5.7.20 二进制 ip地址规划 IP地址hostsport192.168.74.134mgr-node1.up.com3306\23306192.168.74.13
随着产业互联网发展，传统产业中业务爆发式增长与无限增长趋势愈加明显与普及。业务敏态发展对底层基础技术提出了具备敏态能力的要求。 TDSQL是腾讯云企业级分布式数据库，具有完全兼容 MySQL、分布式事务全局一致性、弹性扩缩容、智能调度管控、在线表结构变更等关键特性。金融级分布式数据库 TDSQL 新引擎TDStore针对产业技术趋势需求，聚焦适配金融级敏态业务，在频繁进行模式变更、数据流量陡增等敏态场景下，实现弹性伸缩变更、对业务透明无感知。 今天，腾讯云数据库高级工程师韩硕带领大家了解金融级分布式数据库T
背景 最近在进行 MySQL 的 PXC 集群搭建使用和研究 前期已完成了一篇记录文章 ： 【CentOS7 下 MySQL 之 PXC 集群部署【Docker+多机多节点】】 但是，毕竟不是所有人都熟悉 docker 而作为开发人员，还是习惯于原生状态的安装流程 所以，在此整理官方指导的PXC 集群配置步骤 欢迎指摘 … 【注】：Percona XtraDB Cluster（简称 PXC 集群） —— 业界主流的 MySQL 集群方案 环境 CentOS 版本: CentOS Linux
源于一次线上 P0 故障，一个生产集群被误操作删除（不只是业务被删，是集群也被删了），集群规模较大，在集群恢复后 Pod 进行了重新、调度的过程，整个过程（从开始恢复集群到业务服务就绪）耗时略长，其中涉及到调度环节耗时的计算，由于当时监控服务也部署在集群中，导致故障时的调度器监控数据丢失，最后的最后，又回到了原点：故障驱动，自证清白。于是就有了 scheduler-stress-test 项目，就有了本篇关于此项目的介绍，希望可以帮助到有类似需求（调度器压测）的同志们。
LSM 树广泛用于数据存储，例如 RocksDB、Apache AsterixDB、Bigtable、HBase、LevelDB、Apache Accumulo、SQLite4、Tarantool、WiredTiger、Apache Cassandra、InfluxDB和ScyllaDB等。
leveldb运行一段时间后，系统中会产生一些文件，这些文件有哪些，各个文件又有什么作用，文件名怎么命名的呢？
昨天同事向我解释糙快猛的工作方式，深有触动，特此致谢。糙快猛的定义：糙是指方法粗糙，甚至比较low，快是指迅速解决问题，猛是指解决问题比较利落。以目标为导向，手段都是为目标服务，太纠结于工具，太纠结于流程，太纠结于形式，反而效率下降，不知所措。
2022年10月《Nature Biotechnology》发表了一篇空间转录组（ST）技术的综述文章，详细描述了现有的ST技术及其发展方向。
Bigtable被称为谷歌的三驾马车之一，主要面向谷歌的结构化数据存储,其思想被许多nosql数据库继承。Bigtable建立于GFS和Chubby之上，而为MapReduce服务,可以说是承上启下。
移动网络的传统商业模式已经到达瓶颈，处于增量不增收的状态。为了激发垂直行业的新模式，增强大众网细分的能力，我们推出了5G网络切片功能，提供更加完整的隔离、差异化、高效和友好运营的网络能力。
这个项目有很多 key/value 数据（约 100 GB）需要使用，使用时基本是只读的，偶尔更新时才会批量导入，且可以忍受短暂的停机导入。我一想 TiKV 和 Pika 等很多 key/value 数据库都选用了 RocksDB，应该是比较靠谱的，于是就选它了。
umask的数值0022中第一位代表的就是特殊权限，包括有suid、sgid、sticky_bit。
在这篇指南[1]中，我们介绍了Seurat的一个新扩展功能，用以分析新型的空间解析数据，将重点介绍由不同成像技术生成的三个公开数据集。
RocksDB 是嵌入式的 Key-Value 数据库，在 Flink 中被用作 RocksDBStateBackend 的底层存储。如下图所示，RocksDB 持久化的 SST文件在本地文件系统上通过多个层级进行组织，不同层级之间会通过异步Compaction 合并重复、过期和已删除的数据。在 RocksDB 的写入过程中，数据经过序列化后写入到WriteBuffer，WriteBuffer 写满后转换为 Immutable Memtable 结构，再通过 RocksDB 的flush 线程从内存 flush 到磁盘上；读取过程中，会先尝试从 WriteBuffer 和 Immutable Memtable 中读取数据，如果没有找到，则会查询 Block Cache，如果内存中都没有的话，则会按层级查找底层的 SST 文件，并将返回的结果所在的 Data Block 加载到 BlockCache，返回给上层应用。
ABI_G16-STAR-L2P-v2.70是美国国家航空航天局（NASA）的一种卫星数据处理产品。这个产品是由GOES-16（也称为GOES-East）卫星的先进基线/全球地球观测系统（ABI）仪器生成的。STAR代表科学技术高级研究所，L2P代表Level 2产品，v2.70表示版本号。这个数据产品包含了来自GOES-16卫星的高级图像和地球观测数据，用于气象预报、气候研究等领域。前言 – 人工智能教程
方差分析是一种常用的对数据进行分析的方法，用于两个及两个以上样本均数和方差差别的显著性检验。本文介绍单因素方差分析和双因素方差分析。 方差分析存在三个假设： 1、各样本总体服从正态分布。 2、各样本总体方差一样。 3、各样本总体相互独立。
The AVHRR Pathfinder Version 5.3 Sea Surface Temperature dataset (PFV53) is a collection of global, twice-daily 4km sea surface temperature data produced in a partnership by the NOAA National Oceanographic Data Center and the University of Miami's Rosenstiel School of Marine and Atmospheric Science. PFV53 was computed from data from the AVHRR instruments on board NOAA's polar orbiting satellite series using an entirely modernized system based on SeaDAS. PFV53 data are nearly 100% compliant with the GHRSST Data Specification Version 2.0 for L3C products and only deviate from that standard in that 'sses_bias', 'sses_standard_deviation', and 'sst_dtime' variables are empty and hence not included into EE assets. PFV53 data were collected through the operational periods of the NOAA-7 through NOAA-19 Polar Operational Environmental Satellites (POES), and are available from 1981 to 2014. Additional information is available at the [NOAA Pathfinder site] (NODC Pathfinder SST Data).
GHRSST Level 2P Global Subskin Sea Surface Temperature from the Advanced Scanning Microwave Radiometer - Earth Observing System (AMSR-E) on the NASA Aqua Satellite
This product is the temperature of sea surface.
原文链接：https://www.infoq.cn/article/bxGvrb_CxAZD6Wv3fUj8
会保证每周不低于两篇更新，订阅方式见👉这里，欢迎喜欢我文章的朋友们的订阅支持，激励我产出更多优质文章。 RocksDB 是很多分布式数据库的底层存储，如 TiKV、CRDB、NebulaGraph 等等。在 DataDog 工作的 Artem Krylysov 写了一篇文章（原文链接：https://artem.krylysov.com/blog/2023/04/19/how-rocksdb-works/）来对 RocksDB 做了一个科普，通俗易懂，在这里翻译下分享给大家。
一个房价预测的任务，老板说你看看这个模型咋样？ 我们先绘制一个坐标轴： Y 轴为房价，X 轴为年份。将过去房价数据绘制为绿色，回归模型绘制为蓝色。 关键问题是，怎么知道这个模型的好坏呢？
Titan 是由 PingCAP 研发的一个基于 RocksDB 的高性能单机 key-value 存储引擎，其主要设计灵感来源于 USENIX FAST 2016 上发表的一篇论文 WiscKey。WiscKey 提出了一种高度基于 SSD 优化的设计，利用 SSD 高效的随机读写性能，通过将 value 分离出 LSM-tree 的方法来达到降低写放大的目的。
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