「Hive进阶篇」万字长文超详述hive企业级优化
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人工智能
小智 AI 控制 IOT 设备的探索与实践
本文介绍我如何基于小智 AI 平台，在 ESP32 上接入舵机和氛围灯，实现语音控制，并通过 WeXCube 小程序实现可视化操作界面。全流程开源可改，适合 DIY 玩家和 IoT 开发者。
一、背景：AI 上设备，能聊还能控今年年初，小智 AI 在物联网圈子里火了一把。这款基于 ESP32
Celonis与SAP通信解析
无论是Data Job还是Replication Cockpit的数据抽取，都基于Celonis特意为SAP开发的抽取器。该抽取器确保建立起可持续稳定的数据管道在Celonis和SAP之间。只有在建立了这样的管道之后，用户才可以抽取数据。
前面的两篇文章，使用Celonis Data Job 抽取数据， 使用Replication Cockpit抽取数据。我们谈到了如何抽取数据，现在
Flink 源码之 Distributed Cache
Flink源码分析系列文档目录
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背景
Flink 分布式缓存(Distributed Cache)可用于向作业的各个TaskManager分发文件。典型的使用场景为流推理作业时候向集群内分发训练模型。文件分发的操作由Flink自动进行，无需用户干预，使用非常方便。
使用方法可参考Flink 使用之配置与调优中使用分布式缓存章节。
另外可以参考官方文档的使用
SAS编程-Efficacy：如何利用Logistic回归模型预测事件发生概率？
项目中一张Table需要基于Logistic回归模型，输出某事件发生的概率。该模型中，因变量为二分类资料，表示事件发生与否；自变量为定量资料。Table中需要输出，当自变量为特定值时，事件发生的概率以及对应的可信区间。
这篇文章简单介绍回归模型，然后分享Logistic回归模型预测概率的SAS程序实现。
1. 回归模型简介
我们常说的自变量(X)与因变量(Y)的关系是，自变量影响因变
AI的提示词专栏：多语言 Prompt，中文、英文、日文混写的实践
AI的提示词专栏：多语言 Prompt，中文、英文、日文混写的实践
本文围绕多语言 Prompt（中文、英文、日文混写）展开全面实践探讨，先阐述其打破跨语言信息壁垒、提升专业场景精准度、适配多语言用户需求的核心价值，再分析中、英、日三种语言特性对 Prompt 编写的影响，接着提出语言标识清晰
从头到尾，建一个kylin多维分析Cube
实践到第三次了，作一下比较完整的记录。
一，启动kylin测试的docker，保证Hive命令能正常执行
docker run -d --name kylin -p 7070:7070 -p 8088:8088 -p 50070:50070 -p 8032:8032 -p 8042:8042 -p 16010:16010 apachekylin/apache-kylin-standalone
利用nnls进行反卷积运算
相比较SVR而言，这里有另外一种解决单细胞反卷积的方法，nnls（非负最小二乘）
文章链接：《Bulk tissue cell type deconvolution with multi-subject single-cell expression reference》
核心思想
Xjp 代表给定tissue的 sample j 中gene g的mRNA分子数
Xjpc 代表给定
