土味儿说明数据治理-主数据&参考数据（参考数据）
一，前言
主数据和参考数据在我们数据开发或者JavaWeb开发的同学都有经常接触，并且是大量的使用和分析场景，在数据治理中提到的一些专业名词在数据仓库中或者业务的RDBMS库中都有对应的关系映射。
映射关系：
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业务系统中交易的订单状态，支付中的支付状态 在数据治理中都可以理解为参考数据。这类数据的特性在于他要比主数据小，具体体现是参考数据的 “列和行” 都要比主数据小，
人工智能
新编儿时童话【377】小花猫流浪记之热带雨林205---讨厌‘意思’
真正的强者，夜深人静时，把心掏出来自己缝缝补补，睡一觉醒来，又是信心百倍。
“切，真没意思，说两句就和好了，翅膀都没有摸一下！”大狐蝠灰灰没有看到预料中的热闹，有些不开心的说讽刺道。
还是前天傍晚那个热闹好看，蛇和老鹰打得真热闹，虽然我和白白的打赌输了，不过打得真热闹，大狐蝠灰灰小脑袋回忆着前天的事情。
“你什么意思？灰灰。”
乌鸦煤球非常欣慰自己将朋友们劝好了，然后听到了大狐蝠灰灰凉凉的话语。
有了chatGPT的代劳，我们真的会失业吗？
最近，想必没有什么比chatGPT更火了，随处可见的话题和推文，有不少机构和个人做了一些基于chatGPT开放接口的实际应用，各种尝试也不亦乐乎。比如：语音聊天、绘画、文章编写、解题等等。各大互联网公司开始布局，更有很多创业者蠢蠢欲动。
那到底什么是chatGPT呢，像这样简单的问题就可以直接一个接口发给chatGPT，他会直接告诉你：chatGPT是一种基于自然语言处理技术的人工智
《计算机与人脑》：现代模拟计算机的特征
大师之所以为大师，就是他们敢于做出不同寻常的事。这两百个字，也能算一章吗？为啥不跟后面的数字计算机的特征合并呢？
好吧，可能从逻辑上来说，结构更清晰吧。
这一小段篇章里，冯诺依曼讲述的是模拟计算机的构成及成本，倒不太像是特征。他的观点就是如下几条（用123来表述，可以把我的篇幅显得更长一点……）：
[if !supportLists]1）[endif]最大型（当年的）的模拟计算机，基本计算器官约有
AI 的工具集专栏：选对工具做对事，高效玩转 AI 时代
AI 的工具集专栏：选对工具做对事，高效玩转 AI 时代
AI 的工具集专栏：选对工具做对事，高效玩转 AI 时代，本文介绍 “AI 的工具集专栏”，围绕主流 AI 工具展开，介绍其基本情况、优势、适用场景及使用技巧。学习该专栏能提升多种能力，包括识别和选择 AI 工具ÿ
数据倾斜导致子任务积压
业务背景：
一个流程中，有两个重要子任务：一是数据迁移，将kafka实时数据落Es，二是将kafka数据做窗口聚合落hbase，两个子任务接的是同一个Topic GroupId。上游Topic的 tps高峰达到5-6w。
问题描述：
给 24个 TaskManager(CPU) 都会出现来不及消费的情况。
问题原因：
做窗口聚合的任务的分组字段，分组粒度太小，hash不能打散，数据倾斜严重，导致少
Graphpad绘制森林图：
基本的原理也就是：提供数据生成主体（均值、区间、权重），图表组件定制（量程、坐标轴、辅助线），图表内容结合：
森林图：以无效线（横坐标刻度为0或1）为中心，结合了数字、文本、图形，同时展示各研究以及汇总研究结果的综合图形。）
黑点：代表每个研究效应量的点估计值
方块代表每个研究所占的权重，权重越大方块的面积越大
线段长度：代表每个研究效应量的95%可信区间
菱形：代表meta分析综合各个研究的汇
跟着Nature Ecology&Evolution学作图:R语言ggmsa包展示多序列比对结果
论文
#code-availability
论文没有权限下载
但是查看数据代码链接的时候发现github主页上提供了论文的下载链接
论文中的图做的都非常好看，而且提供数据和代码，我们可以找来学习
数据代码链接
