Linux内核通信seq_file详解
本文介绍的用法相对复杂, 简单的用法请参考 这篇文章
seq_file适用于内核需要向应用层输出信息时使用，最常见的用法是遍历内核中的一个list数据结构输出list的内容到应用层；当然也可以输出任意的数据，并且输出到应用层的数据大小没有限制，默认缓冲区是一个PAGE_SIZE，当输出的数据大于PAGE_SIZE时seq_file会把缓冲区大小翻倍，直到超过要输出的数据大小，或者把内存耗尽。
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人工智能
基于Ansible实现Apache Doris快速部署运维指南
Apache Doris 介绍
Apache Doris是一个现代化的MPP分析型数据库产品。仅需亚秒级响应时间即可获得查询结果，有效地支持实时数据分析。Apache Doris的分布式架构非常简洁，易于运维，并且可以支持10PB以上的超大数据集。
Apache Doris可以满足多种数据分析需求，例如固定历史报表，实时数据分析，交互式数据分析和探索式数据分析等。令您的数据分析工作更加简单高效！
跟着Plos Biology学作图：R语言ggplot2双Y轴折线图
论文
Large variation in the association between seasonal antibiotic use and resistance across multiple bacterial species and antibiotic classes
数据代码链接
今天的推
TCGA新版数据库表达矩阵提取
本文首发于公众号：医学和生信笔记
医学和生信笔记，专注R语言在临床医学中的使用，R语言数据分析和可视化。主要分享R语言做医学统计学、meta分析、网络药理学、临床预测模型、机器学习、生物信息学等。
现在使用TCGAbiolinks下载转录组数据后，直接是一个SummarizedExperiment对象，这个对象非常重要且好用。因为里面 直接包含了表达矩阵、样本信息、基因信息，可以非常方便的通过
8 Spring异步通信-Kakfa
前言：为什么选择Kafka？
Kafka 相对于其它消息系统的优点
支持集群模型，扩展性好。scalability
将 Topic 分区到所有实例上，容错性好。resilient
Kafka 的特点
使用 topic 发布/订阅 消息。
Topic 支持副本，分布在不同机器上。
集群的节点可以是多个 topic 的分区的 Leader 节点，而不是整个 topic 的 leader 节点。
Biogithub4--图网络学习
2022
「大规模图神经网络系统」2022最新综述：从算法到系统 (qq.com)
目前具有代表性的图神经网络框架：DGL[47]、PyTorch Geometric[48]、NeuGraph[49]、EnGN[50]、Euler[51]、PSGraph[52]、AliGraph[53]、Roc[54]、AGL[55]、PGL[56]。 DGL[47]是易于使用，高性能且可扩展的Python库，
kafka入门：一个开源的、轻量级、高吞吐、高可用的分布式消息系统
背景
随着信息技术的快速发展及互联网用户规模的急剧增长，计算机所存储的信息量正呈爆炸式增长，目前数据量已进入大规模和超大规模的海量数据时代，如何高效地存储、分析、处理和挖掘海量数据已成为技术研究领域的热点和难点问题。而如何采集和运营管理、分析这些数据也是大数据处理中一个至关重要的组成环节，这就需要相应的基础设施对其提供支持。针对这个需求，当前业界已有很多开源的消息系统应运而生，kafka就是一款当
多组学数据整合和建模揭示了胰腺癌的新机制并改善了预后预测
Multi-omics data integration and modeling unravels new mechanisms for pancreatic cancer and improves prognostic prediction
多组学数据整合和建模揭示了胰腺癌的新机制并改善了预后预测
发表期刊：NPJ Precis Oncol
发表日期：2022 Aug 17
影响因子：10.
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
#code-availability
对应代码链接
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
