人工智能
一些Spark知识点记录
Spark
RDD: 弹性分布式数据集 (Resilient Distributed DataSet)
RDD的三个基本特性：分区、不可变、并行操作
1、分区
每一个 RDD 包含的数据被存储在系统的不同节点上。
在物理存储中，每个分区指向一个存储在内存或者硬盘中的数据块 (Block) ，其实这个数据块
就是每个 task 计算出的数据块，它们可以分布在不同的节点上。
RDD 只是抽象意义的数
公共数据库+泛癌分析，全基因组DNA甲基化相关也能轻松6分+
Genome-wide DNA methylation profiling and identification of potential pan-cancer and tumor-specific biomarkers
全基因组DNA甲基化分析和潜在的泛癌症和肿瘤特异性生物标志物的鉴定
发表期刊：Mol Oncol
发表日期：2022 Jan 2
DOI: 10.1002/1878-0261
【R画图学习21.4】ggplot2回归函数stat_function
我们在21.3主要讲了利用stat_smooth()、geom_smooth()来进行回归分析和曲线拟合。但是很多回归方法，特别对于大多数非线性回归而言，ggplot2及其拓展包中缺少作图方案，难以通过stat_smooth()、geom_smooth()直接作图。这时候，可以考虑使用stat_function()根据指定函数绘制拟合线。
如果已经提前计算出了回归式的各参数，则可以直接将已知的回归
理解Apache Pulsar工作原理
Apache Pulsar 是灵活的发布-订阅消息系统（Flexible Pub/Sub messaging），采用分层分片架构。
发布-订阅消息系统
关于发布-订阅模型的概念，主要从多租户、灵活的消息系统、云原生构架、分片的流（Segmented Streams）等方面来强调 Apache Pulsar 的功能和特性。
多租户
租户和命名空间（namespace）是 Pulsar 支持多租户的两
BookKeeper 基本原理
[TOC]
本篇文章主要聚焦于 BookKeeper 内核的实现机制上，会从 BookKeeper 的基本概念、架构、读写一致性实现、读写分离实现、容错机制等方面来讲述，因为我并没有看过 BookKeeper 的源码，所以这里的讲述主要还是从原理、方案实现上来介绍，具体如何从解决方案落地到具体的代码实现，有兴趣的可以去看下 BookKeeper 的源码实现。
BookKeeper 基础
正如 Ap
【HarmonyOS 6.0】Graphics Accelerate Kit：AI超帧能力技术解析与实践
文章目录
1 -> 概述
2 -> AI超帧技术原理
2.1 -> 从传统MEMC到AI驱动的演进
2.2 -> 算法模式：内插与外插
2.3 -> 运动估计模式：基础模式与增强模式
2.4 -> 顶点标记技术详解
3 -> AI超帧与传统GPU超帧的方案对比
3.1 -> 输入数据的差异
3.2
万字长文带你深度探索 MCP：AI 连接的未来之光，MCP如何让AI产生“心灵感应“
文章目录
一、引言：开启 MCP 的神秘大门
二、MCP 的基本概念解析
2.1 MCP 的定义与内涵
2.2 与传统协议的区别与优势
三、MCP 的技术原理深度剖析
3.1 核心技术架构
3.2 数据格式与通信协议
四、MCP 的应用案例全景展示
4.1 WhatsApp MCP：AI 助理的高效沟通之路
4.2
Apache IoTDB 查询引擎源码阅读——DataNode 上 DriverTask 调度与执行
背景
Apache IoTDB 查询引擎目前采用 MPP 架构，一条查询 SQL 大致会经历下图几个阶段：
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FragmentInstance 是分布式计划被拆分后实际分发到各个节点进行执行的实例。由于每个节点会同时接收来自于多个并发 Query 的多个 FragmentInstance，这些 FragmentInstance 在执行时可能由于等待上游数据而处于阻塞状态、或者
