Linux_116_raid级别
raid 技术分为多个级别，不同的级别，由于技术角度的考虑，还有公司运营成本的考虑，不同的企业选择不同版本的raid技术
raid 0
数据依次写入到物理硬盘，在理想状态下，写入速度是翻倍的
特点：
但凡任意坏了一块硬盘，数据都将被破坏。数据写入到2块硬盘中，没有备份的功能
读写效率更高，但是数据没有安全性保障
适用于追求极致性能的场景，而不关注于数据安全性的场景
由于raid0的特性
人工智能
651.【系统架构】边缘计算——边云协同（一）
边缘计算与云计算各有所长，云计算擅长全局性、非实时、长周期的大数据处理分析，能够在长周期维护、业务决策等领域发挥优势；
边缘计算更适用局部性、实时、短周期数据的处理与分析，能更好地支撑本地业务的实时智能化决策与执行。
因此边缘计算与云计算之间不是替代关系，而是互补协同关系，边云协同将放大边缘计算与云计算的应用价值：
边缘计算既靠近执行单元，更是云端所需高价值数据的采集和初步处理单元，可以更好地支
市场洞察所需要的“数据”，是如何搜集的呢？
市场洞察所需要的“数据”，是如何搜集的呢？
一、传统的数据收集方法
1.1一手数据
一手数据，也称之为原始数据，是指通过人员访谈、询问、问卷、测定等方式，直接获得的新数据。
收集方法：定性调查与定量调查。
定性调查：主要通过一对一“深度访谈”，例如焦点座谈会。
定量调查：主要通过向消费者发送一个结构化的调查问卷获取数据。
两者可以结合使用，先定性调查挖掘未知、深度，然后定量调查实现数
【kafka】kafka 在线增加分区副本数
创建 increase-replication-factor.json 文件
$ cat increase-replication-factor.json
{"version":1, "partitions":[
{"topic":"testTopic","partition":0,"replicas":[0,1,2]},
{"topic":"testTopic","partition":1
跟着Nature Communications学作图--复杂散点图
复杂散点图
从这个系列开始，师兄就带着大家从各大顶级期刊中的Figuer入手，从仿照别人的作图风格到最后实现自己游刃有余的套用在自己的分析数据上！这一系列绝对是高质量！还不赶紧点赞+在看，学起来！
参考文献
本期分享的是Nature Communications上一篇关于机器学习的文章中的散点图。
这个散点图的亮点在于充分利用了散点的填充和描边属性，将两者与图形要表达
Apache Flink——处理函数
前言
在更底层，可以不定义任何具体的算子（比如 map，filter，或者 window），而只是提炼出一个统一的“处理”（process）操作——它是所有转换算子的一个概括性的表达，可以自定义处理逻辑，所以这一层接口就被叫作“处理函数”（process function）。
在处理函数中，我们直面的就是数据流中最基本的元素：数据事件（event）、状态（state）以及时间（tim
Quartz框架详解分析
1 Quartz框架
本例quartz使用版本为
<dependency>
<groupId>org.quartz-scheduler</groupId>
<artifactId>quartz</artifactId>
<version>2.3.2</version>
</depend
GeNets：发表在nature上的基因组分析网站平台工具
2018年6月Nature Methods上发表了一篇关于机器学习分析特定基因集内部关系工具的文章，简单来说就是，通常我们做了差异基因分析得到一个基因集合，然后会用GO/KEGG富集进行进一步分析，但是该工具给我们提供了另一种可能，通过对差异基因集进行机器学习训练最终得到部分关键的基因以及基因间相互作用。该工具以网站的形式方便大家使用，目前只支持人的基因集输入，笔者输入数据后的运行结果如下图所示，
Chatgpt有什么用途？
Chatgpt是一款基于OpenAI的GPT-3.5和GPT-4.0开发的语言模型。作为一款语言模型，Chatgpt可以执行各种任务，例如回答问题、提供��息、生成文本、翻译语言、总结文本等等。
Chatgpt的核心是GPT（Generative Pre-trained Transformer）技术，这是一种基于Transformer的语言生成模型。GPT使用无标注文本进行预训练，具有强大的自然语
