515.【kubernetes】Scheduler 的调度流程
Kuberenetes Scheduler 在整个系统中承担了“承上启下”的重要功能，“承上”是指它负责接收 Controller Manager 创建的新 Pod，为其安排一个落脚的“家”——目标 Node；“启下”是指安置工作完成后，目标 Node 上的 kubelet 服务进程接管后续工作，负责 Pod 生命周期中的“下半生”。
具体来说，Kubernetes Scheduler 的作用是将
人工智能
Apache Flink——Watermark 水位线
前言
在流数据处理应用中，一个很重要、也很常见的操作就是窗口计算。所谓的“窗口”，一般就是划定的一段时间范围，也就是“时间窗”；对在这范围内的数据进行处理，就是所谓的窗口计算。所以窗口和时间往往是分不开的。
基本概念是什么
Window：Window是处理无界流的关键，Windows将流拆分为一个个有限大小的buckets，可以可以在每一个buckets中进行计算。
start_time、end
门槛回归模型、门限回归 ，（xthreg2命令安装包）stata平衡面板和非平衡面板均可估计，命令安装LR画图，门槛个数检验
门槛回归模型、门限回归stata操作步骤讲解，平衡面板和非平衡面板均可回归，从命令安装和具体回归分析以及LR画图都讲的很详细哦，stata面板门槛回归模型，门限模型，门限回归，门槛模型，面板xthreg ，命令安装和回归分析LR画图都讲的很详细哦，资料都是本人在学习面板门槛模型是归纳总结的，结合了连玉君老师以及王群勇两位老师的命令，配有详细的操作代码、示例数据以及图文注释，可以跟着整体跑一遍，就可
9. k-近邻的k的影响有多大？
k-近邻涉及到的参数不多，也容易玩，因此我们来看下最为关键的参数k，对结果的影响。
之前我们都是把结果设置成了3，如数字识别，3的结果是1.06%的错误率。
我们来看看其他的：
1：最靠近哪个就是哪个，1.37%的错误率，也很不错嘛！看来你和闺蜜/兄弟的性格很接近啊。
2：1.37%，也挺好；
5：1.79%，开始下滑了；
10：2% 20：2.75% 50：5.18%
单细胞数据挖掘实战：文献复现（一）批量读取数据
最近开始接触单细胞数据，网上也有很多学习资料，琳琅满目，我也挑了一些视频资料进行学习，不过感觉还是需要进行实战训练才能更好地掌握这些知识，所以选了一篇2021年发表在nature communications的文章进行学习。
文献：
Single-cell RNA sequencing reveals functional heterogeneity of glioma-associated
7. 宝剑还需剑鞘：核心算法外的一些代码实现
k-近邻算法是个挺好的算法，我喜欢，也希望大家喜欢。它简单小巧，如同一柄鱼肠剑，但同样锋利无比。上一篇我们解读了核心的13行代码，由于作者用了一番python的特色函数，所以写的短小精悍。我也会尝试写一个行数更多、跑的更慢，但更容易理解的，这在后文再说，到时候也会就性能等做个对比。现在，我们先来看看，除了核心代码外的一些实现。
先来看一下数据的准备，如何从文本文件里读出数据并转换成numpy数组
[SPARK][CORE] 面试问题之 Shuffle reader 的细枝末节 （上）
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之前我们已经了解了shuffle writer的详细过程，那么生成文件后会发生什么呢？以及它们是如何被读取呢？读取是内存的操作吗？这些问题也随之产生，那么今天我们将先来了解了shuffle reader的细枝末节。
在文章Spark Shuffle概述中我们已经知道，在ShuffleManager中不仅定义了getWriter来获取map writer的实现方式
数据分析工具推荐 | bulkAnalyseR：用于分析和共享批量多组学数据的交互式工具包
批量测序实验（单组学和多组学）对于探索广泛的生物学问题至关重要。为了促进交互式、探索性任务以及共享易于访问的信息，《Briefings in Bioinformatics》发表了一个集成了最先进方法的工具包：bulkAnalyseR，可以处理不同的模式数据（转录、表观、时空等），促进顺式，反式和定制调控网络的强大集成和比较。
bulkAnalyseR是什么？
bulkAnalyseR
8款国内外免费AI生成视频工具对比实测！我们真的可以做到“一人搞定一部影视作品“吗？
AI生成视频工具的不断普及，其竞争赛道愈发激烈。产品宣发中的精美AI视频更是铺天盖地而来。宣传必不可少，但实际生成AI视频效果如果和宣传差距太大，会大大降低用户的期待值，浪费用户的时间成本，资金成本。因此本文将从AI生成速度、一次可生成视频内容时长、视频呈现效果、文本指令理解，长视频制作等维度对国内外热门AI视频生
基于YoloV11和驱动级鼠标模拟实现Ai自瞄
本文将围绕基于 YoloV11 和驱动级鼠标实现 FPS 游戏 AI 自瞄展开阐述。 需要着重强调的是，本文内容仅用于学术研究和技术学习目的。严禁任何个人或组织将文中所提及的技术、方法及思路应用于违法行为，包括但不限于在各类游戏中实施作弊等违规操作。若因违反此声明而产生的一切法律后果，均与本文作者无关。
一、原理AI 自瞄是一种借助人工智能技术自动控制瞄准
