跟着Nature Communication学作图：R语言ggplot2话点线图展示基因表达量的范围
论文
Microbiomes in the Challenger Deep slope and bottom-axis sediments
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人工智能
数据中台分析—数据采集与清洗
上一篇《数据中台分析—什么是数据中台？》我们提到，什么是数据中台，数据中台的核心功能。那这一篇我们来研究一下，数据中台中最重要的一步，数据的采集和数据清洗：
数据采集与数据清洗
在做数据采集和数据清洗方式，需要考虑以下几点：
1、数据来源：确定需要采集的数据来源和数据类型，包括数据源的格式、协议、接口等。
2、数据采集方式：根据数据源的类型和数据采集的目的，选择合适的数据采集方式，例如
第六章 Flink中的时间和窗口
时间语义
上图是数据流式处理过程，涉及到两个重要的时间点：事件时间（Event Time）和处理时间（Processing Time）。
事件时间（Event Time）：即数据产生的时间；
处理时间（Processing Time）：即数据真正被处理的时刻；
我们在处理数据时，以哪种时间作为衡量标准，就是所谓的时间语义问题（Notions of Time）。由于分布式系统中
Go语言并发编程的核心 —— GMP调度模型
在Go语言中，GMP调度模型是实现并发的重要手段之一。GMP调度模型的核心思想是将M（Machine）、G（Goroutine）和P（Processor）三个概念分离开来，通过调度器来协调它们之间的关系，从而实现高效的并发。
M（Machine）
M代表着操作系统中的线程，它是Go语言中的执行单位。在程序启动时，Go语言会创建一定数量的M，每个M都会绑定一个P。M的数量默认是CPU核心数，但是可以
跟着 Nature Communication 学作图 | 百分比堆积柱状图+卡方检验
跟着 Nature Communication 学作图 | 百分比堆积柱状图+卡方检验
stack_barplot.jpg
今天我们复现一幅2021年6月发表在nature communications上的热图。
Title：Molecular determinants of response to PD-L1 blockade across tumor types
DOI：http
学会分享才会学得更好
有一种学习方法叫“教授他人”，可以让你学得更好。要想给别人讲明白，自己得先弄明白。这个经验有没有经过科学实证验证？
科学家做了大量科学研究，结果表明，当教授他人时，会获得显著的学习收益，这在研究中称之为“从教中学”。学习有三种结果。
第一种：无效学习，既没有学到知识，也不能迁移应用，什么都没有学到。比如，听了一堂课，啥也没记住。第二种：机械学习，能记住相关信息，但不理解也不能运
第三章Scala 基础语法
如果你之前是一名 Java 程序员，并了解 Java 语言的基础知识，那么你能很快学会 Scala 的基础语法。Scala 与 Java 的最大区别是：Scala 语句末尾的分号 ; 是可选的。我们可以认为 Scala 程序是对象的集合，通过调用彼此的方法来实现消息传递。接下来我们来理解下，类，对象，方法，实例变量的概念：
对象 - 对象有属性和行为。例如：一只狗的状属性有：颜色，名字，行为有：
AI 编程工具：Trae & Cursor 全方位对比
一、前言在人工智能与软件开发深度融合的当下，AI 编程工具成为开发者的得力助手。Trae 和 Cursor 作为其中的代表，各自凭借独特的功能与定位，吸引不同需求的用户。本文将从产品背景、核心功能、技术架构、适用场景等多个维度，展开详细对比，为开发者选择合适工具提供全面参考。二、产品背景与定位差异Cursor：海外
flink-cdc同步mysql数据到kafka
本文首发于我的个人博客网站 等待下一个秋-Flink
什么是CDC？
CDC是（Change Data Capture 变更数据获取）的简称。核心思想是，监测并捕获数据库的变动（包括数据 或 数据表的插入INSERT、更新UPDATE、删除DELETE等），将这些变更按发生的顺序完整记录下来，写入到消息中间件中以供其他服务进行订阅及消费。
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