方差分析(Analysis of variance, ANOVA) ：——又称“变异数分析” ①用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验 ②主要研究分类变量作为自变量时，对因变量的影响是否是显著
在前面的文章中有介绍到我们在微信web开发过程中常常用到的 【微信JSSDK中Config配置】 ，但是我们在真正的使用中我们不仅仅只是为了配置Config而已，而是要在我们的项目中真正去使用微信JS-SDK给我们带来便捷，那么这里我们就简述如何在微信web开发中使用必要的方法！在开始之前，上一篇有朋友有疑问，如何在手机端显示，这里我们来补充一下：
日期和时间在计算机编程中起着至关重要的作用，无论您是在开发应用程序、分析数据还是进行自动化任务，都需要处理日期和时间。Python作为一门强大的编程语言，提供了许多日期处理库，使日期和时间操作变得更加轻松和高效。本文将介绍一些Python中常用的日期处理库，包括datetime、dateutil、Arrow和Pendulum，以及它们的用法和示例代码。
在学习HBase（Google BigTable 的开源实现）的时候，我们面临的最为困难的地方就是需要你重构你的思路来理解 BigTable 的概念。
背景：精神病学治疗反应的生物标记物仍然难以捉摸。功能性磁共振成像(fMRI)已经显示出了希望，但低可靠性限制了典型的fMRI测量方法(例如，平均脑信号)作为治疗成功的先兆的效用。值得注意的是，虽然在历史上被认为是噪声源，但大脑信号的时间变异性作为神经疗效的个体差异的敏感和可靠指标继续获得动力，但还没有被检验与精神治疗结果的关系。
A Binary Search Tree (BST) is recursively defined as a binary tree which has the following properties:
AI的三大核心板块（CV/Speech/NLP）近几年都相继取得了非常大的发展和进步。但是正所谓成也萧何，败也萧何，深度学习一直在能力泛化和鲁棒性问题上饱受诟病，通用AI之路遥遥无期。
作者 | Steef-Jan Wiggers 译者 | 明知山 策划 | 丁晓昀 最近，谷歌宣布 Bigtable 联邦查询普遍可用，用户通过 BigQuery 可以更快地查询 Bigtable 中的数据。此外，查询无需移动或复制所有谷歌云区域中的数据，增加了联邦查询并发性限制，从而缩小了运营数据和分析数据之间长期存在的差距。 BigQuery 是谷歌云的无服务器、多云数据仓库，通过将不同来源的数据汇集在一起来简化数据分析。Cloud Bigtable 是谷歌云的全托管 NoSQL 数据库，主要用
如标题所言，这一篇文章简单介绍BigTable，其实个人更建议看LevelDB这款开源数据库，因为这数据库也是Bigtable的作者 JeffreyDean 设计的，很多内容不能说像简直就是一模一样。
为何Google GFS设计成对大文件友好，而像腾讯的TFS（Tencent File System）和淘宝的TFS（Taobao File System）却设计成对小文件友好了？
完全二叉树是每一层（除最后一层外）都是完全填充（即，结点数达到最大）的，并且所有的结点都尽可能地集中在左侧。
在 Linux 系统中，有许多场合都使用时间戳的方式表示时间，即从1970年1月1日起至当前的天数或秒数。如/etc/shadow里的密码更改日期和失效日期，还有代理服务器的访问日志对访问时间的记录等等。
该文介绍了虚拟机备份和恢复的最佳实践。首先建议采用增量备份来提高备份速度，同时不要使用快照作为主要备份方式。其次，建议将备份复制到辅助位置，并在虚拟化层上进行备份。此外，需要对备份进行加密，并定期测试恢复软件以确保备份没有损坏。
有关系行数据库经验的人（比如我），在最初接触HBase这样的数据库时，对数据结构的理解容易遇到障碍。会不自觉的将HBase的行、列等概念映射成关系型数据库的行、列。为了加速理解HBase的一些概念，翻译了这篇文章《Understanding HBase and BigTable》（HBase官方文档推荐阅读文章）。
这篇再填一下Key-Value Store的坑。 很多时候亲生的不如领养的事情一般不会发生。但是在大数据的世界里，什么都有可能。BigTable和Dynamo是两个最著名的Key-Value Store。它们的实现各有不同，功能各有差异。无论是BigTable还是Dynamo，开源都有对应的实现，分别是HBase和Cassandra。 我们简单回顾一下，BigTable是一个multi-dimension persistent sorted map。其基本核心思想是用chubby来做metadata dis
借助 VMware Data Recovery (VDR)、vSphere Data Protection (VDP) 或利用更改块跟踪 (CBT) 来执行增量式虚拟机备份而同时在 ESXi 5.x 主机上运行的任何第三方备份工具来运行虚拟机备份时，可能会遇到以下一个或所有症状：
1）已搭建好EOS私链环境(可参考第4课 如何在UBUNTU虚拟机上编译EOS完成环境搭建？) 2）会进行相关钱包账号的操作( 参考第5课 EOS环境搭建入门（私链节点-钱包-密钥-账号）) 3） 本文操作时已存在以下资源信息 1] 钱包名称 duncanwang，对应的解锁密码为"PW5JYSZRvSropLhguyxYY1zXgeQidSZnRKPKUXr2JUVTYay2zhuxT" 2] 系统私钥/公钥对已导入钱包: EOS6MRyAjQq8ud7hVNYcfnVPJqcVpscN5So8BhtHuGYqET5GDW5CV / 5KQwrPbwdL6PhXujxW37FSSQZ1JiwsST4cqQzDeyXtP79zkvFD3
Bigtable是一个分布式的结构化数据存储系统，它被设计用来处理海量数据：通常是分布在数千台普通服务器上的PB级的数据。Google的很多项目使用Bigtable存储数据，包括Web索引、Google Earth、Google Finance。这些应用对Bigtable提出的要求差异非常大，无论是在数据量上（从URL到网页到卫星图像）还是在响应速度上（从后端的批量处理到实时数据服务）。尽管应用需求差异很大，但是，针对Google的这些产品，Bigtable还是成功的提供了一个灵活的、高性能的解决方案。本论文描述了Bigtable提供的简单的数据模型，利用这个模型，用户可以动态的控制数据的分布和格式；我们还将描述Bigtable的设计和实现。
Beam可以解决什么问题？当MapReduce作业从Hadoop迁移到Spark或Flink，就需要大量的重构。Dataflow试图成为代码和执行运行时环境之间的一个抽象层。代码用Dataflow SDK实施后，会在多个后端上运行，比如Flink和Spark。Beam支持Java和Python，与其他语言绑定的机制在开发中。它旨在将多种语言、框架和SDK整合到一个统一的编程模型。
尽管人类可以轻松地识别视频中发生的活动以及预测接下来可能发生的事件，但对机器而言这样的任务却要困难得多。然而，对于时间定位、动作检测和自动驾驶汽车导航等应用，理解视频的内容和动态对机器来说也越来越重要。为了训练神经网络执行这样的任务，使用监督式训练是常用的方法，其中训练数据由人逐帧精心标注的视频组成。这样的标注难以大规模地获取。因此，人们对自监督学习有非常浓厚的兴趣。使用这类方法，模型可以在各种代理任务上训练，而且这些任务的监督自然地存在于数据本身之中。
大家好，在之前的文章中我们说过如何制作一个NBA爬虫GUI，其中涉及最重要的部分讲解就是图形用户界面(Graphical User Interface)。
今天扯一下 Hbase ，我对 Hbase 的了解起源于两篇文章Understanding HBase and BigTable和《李逵麻子，李鬼坑人--BigTable的数据模型》；这两篇本质上还是一篇文章，《李逵麻子，李鬼坑人--BigTable的数据模型》类似于Understanding HBase and BigTable的中文版讲解。还好的是我是先读的这两篇文章，再去看 Hbase 的官方文档和使用 Hbase ，否则真有可能被 Hbase 的概念给糊弄进去了。要知道，对一个软件或者工具，要想深刻理解和使用它，第一印象很重要，它决定你学习的进度，要是弄错了，学习的时候就会很痛苦，怎么也无法理解这个工具怎么设计的。
在回归分析中，通过量化的预测变量来预测量化的响应变量，建立了相应的回归模型。 同时，预测变量也不一定是量化的，还可以是名义型或者有序型变量。这种情况下，关注的重点通常在组间的差异性分析，称为方差分析（ANOVA）。
业界比较认可的几个分类：SAAS、PAAS、IAAS 1、SAAS（软件即服务） 就是提供一种软件池，池中包括这样那样的内容，就像水电一样可以自由取送，然后按量收费，这是saas的一个宗旨。 saas具有的几个特点： 1）按需使用，客户根据自身的需求来决定使用多少服务以及服务的时间长短。 现在很多公司都提出了这种模式，以租用的方式来销售软件，云邮件，云呼叫等，客户不必关心最终的服务是由什么开发，无论是java，.net，php，只需知道交纳费用就可以享受相应的服务，这就是saas的一个最大的特点。 2）能够
安妮 编译自 Business Insider 量子位出品 | 公众号 QbitAI 抑郁症不是一个听起来耳生的疾病了，它会使患者陷于抑郁的情感状态，自尊心降低，并且对以往喜爱的活动失去兴趣。世界卫生
在codeproject上看到了一个非常有意思的应用，windows mobile上看星座图。试想下面一个场景，在北京寒冷冬天的一个晚上，西北风把城市上空的污染物吹跑了，用肉眼就可以看到明亮的星星，于是问自己正南方那颗明亮的星星是啥名字？搞笑，我又不是天文学爱好者，我怎么知道。这时候，我不慌不忙的拿出Windows Mobile手机，运行一个程序，输入我的时区和城市，就能够看到我现在的天空中的星星，还能够查出它们分别是几等星，这是不是很有意思呢。 这个创意来自于希腊的Giannakakis Kost
Spanner是一个全球分布式的数据库，从数据模型来看Spanner很像BigTable，都是类似于key对应着一行数据，但是却并不一样，Spanner中衍生出了“目录”的概念（把两张表合并存储）。这并不是重点，Spanner的重是它是第一个在全球范围内传递数据且保证外部一致的分布式事务的系统，且支持几种特定的事务，这显然是一个很困难的问题，我们会在文章中加以描述，这篇文章主要对Spanner的事务以及实现事务所使用的 TrueTime API 进行分析，这些也是论文中描述最为详尽，也是比较不好懂的地方。还有之所以不分析Spanner的架构是因为我觉得论文（第二节）中此方面的描述实在是有些简略，所以直接看论文就可以。
下图展示了大型网站使用到的后端编程语言： 📷 1、Google.com 前端：JavaScript 后端：C, C++, Go, Java, Python 数据库：BigTable, MariaDB 2、YouTube.com 前端：JavaScript 后端：C/C++, Python, Java, Go 数据库：BigTable, MariaDB 3、Facebook.com 前端：JavaScript 后端：Hack, PHP (HHVM), Python, C++, Java, Erlang, D,
最近抽点时间将ParlAI代码进行重构和调试之后，发现其代码设计风格类似于工厂模式，非常便于插入式开发，算是接触过的python代码框架中比较棒的一个。
2008年4月7号，Google在Campfire One上介绍了一种简化创建、运行和构建伸缩性Web应用的工具——Google App Engine。简而言之，Google App Engine允许你本地使用Google基础设施构建Web应用，待其完工之后再将其部署到Google基础设施之上。
我前两天树莓派服务器升级到ubuntu20后， 今天发现服务器的时区不对，定时任务也没启动， python安装的包都丢失。 Docker 的镜像全部丢失。 没办法只能重新来设置了， 这篇文章先说设置时区的问题。 这篇文章中我共找到三种设置时间的方式
自定义菜单这个功能在我们普通的编辑模式下是可以直接在后台编辑的，但是一旦我们进入开发模式之后我们的自定义菜单就需要自己用代码实现，所以对于刚开始接触的人来说可能存在一定的疑惑，这里我说下平时我们在开发模式下常用的两种自定义菜单的实现方式：①不用写实现代码，直接用网页测试工具Post json字符串生成菜单；②就是在我们的开发中用代码实现菜单生成！（参考文档：http://mp.weixin.qq.com/wiki/10/0234e39a2025342c17a7d23595c6b40a.html ）在自定义菜单中菜单的类型分为两种，一种为view的视图菜单，点击之后直接跳转到url页面；还有一种是click类型的点击型，后端通过点击事件类型给与不同的相应；后面新增了各种特色功能的菜单其本质都还是Click类型的菜单，所以生成的规则都是一样的，其生成菜单的方式都是向微信服务器post json字符串生成菜单，下面讲述菜单生成的方法和规则！(参考文档：http://mp.weixin.qq.com/wiki/10/0234e39a2025342c17a7d23595c6b40a.html )在自定义菜单中菜单的类型分为两种，一种为view的视图菜单，点击之后直接跳转到url页面；还有一种是click类型的点击型，后端通过点击事件类型给与不同的相应；后面新增了各种特色功能的菜单其本质都还是Click类型的菜单，所以生成的规则都是一样的，其生成菜单的方式都是向微信服务器post json字符串生成菜单，下面讲述菜单生成的方法和规则！
据小编了解，时间距离最近的就要数Coni，Coni是CoinBene满币平台发行的平台币，预计于2018年6月8日上线。除了官方放出的消息外，小编也为大家打听到了很多小道消息。
正则表达式就是用事先定义好的一些特定字符、及这些特定字符的组合，组成一个“规则字符串”，用来表达对字符串的一种过滤逻辑。
在自动化测试任务调度中，获取准确的时间是一个常见的需求，特别是当需要记录事件的发生时间或进行时间敏感的操作时。然而，如果机器的系统时间不正确，这将导致获取到的时间也不准确。
如今，Python真是无处不在。尽管许多看门人争辩说，如果他们不使用比Python更难的语言编写代码，那么一个人是否真是软件开发人员，但它仍然无处不在。
导读：大家好，很荣幸跟大家分享 Apache Beam 架构原理及应用实践。讲这门课之前大家可以想想，从进入 IT 行业以来，不停的搬运数据，不管职务为前端，还是后台服务器端开发。随着这两年科技的发展，各种数据库，数据源，应运而生，大数据组件，框架也是千变万化，从 Hadoop 到现在的 Spark、Flink，数据库从先前的 oracle、MySQL 到现在的 NOSQL，不断延伸。那么有没有统一的框架，统一的数据源搬砖工具呢？
GoogleFileSystem这是一个可扩展的分布式文件系统，用于大型的、分布式的、对大量数据进行访问的应用。它运行于廉价的普通硬件上，提供容错功能。
好的代码风格，给人舒服的感觉，今天介绍一下谷歌的Python风格规范，由于规范比较多，将分为两次介绍。
我们都知道，在 Python 中有各种数据类型，例如整数、浮点数、字符串等。同时在开发脚本或各种算法当中，我们应该经常会使用日期和时间。在日常生活中，我们可以用多种不同的格式来表示日期和时间，例如，7 月 4 日、2022 年 3 月 8 日、22:00 或 2022 年 12 月 31 日 23:59:59。它们使用整数和字符串的组合，或者也可以使用浮点数来表示一天、一分钟等等，各种各样的时间表示方式，确实让人眼花缭乱。
Bigtable 是一个用来管理结构化数据的分布式存储系统，具有很好的伸缩性，能够在几千台应用服务器上处理PB数量级数据。谷歌有许多项目都把数据存储在Bigtable中，包括web indexing,Google Earth, and Google Finance. 这些应用对Bigtable的侧重点不同，但是他们都是海量数据和实时性的应用。尽管需求变化多端，Bigtable很好的提供了一个灵活多变，高性能额解决方案。
STM32F103C8T6是一款基于ARM Cortex-M 内核STM32系列的32位的微控制器，程序存储器容量是64KB（STM32F103CBT6存储器容量128KB），需要电压2V~3.6V，工作温度为-40°C ~ 85°C。
GFS 作为其中一驾宝车，解决了大数据存储的难题。它能够把大量廉价的普通机器，聚在一起，充分让每台廉价的机器发挥光和热。其中在《从谷歌 GFS 架构设计聊开去》中我们针对 GFS 进行了管中窥豹，体会到其中一斑，不得不说是人多力量大，团结就是力量的体现。
最适合使用Hbase存储的数据是非常稀疏的数据（非结构化或者半结构化的数据）。Hbase之所以擅长存储这类数据，是因为Hbase是column-oriented列导向的存储机制，而我们熟知的RDBMS都是row- oriented行导向的存储机制（郁闷的是我看过N本关于关系数据库的介绍从来没有提到过row- oriented行导向存储这个概念）。在列导向的存储机制下对于Null值得存储是不占用任何空间的。比如，如果某个表 UserTable有10列，但在存储时只有一列有数据，那么其他空值的9列是不占用存储空间的（普通的数据库MySql是如何占用存储空间的呢？）。 Hbase适合存储非结构化的稀疏数据的另一原因是他对列集合 column families 处理机制。 打个比方，ruby和python这样的动态语言和c++、java类的编译语言有什么不同？ 对于我来说，最显然的不同就是你不需要为变量预先指定一个类型。Ok ，现在Hbase为未来的DBA也带来了这个激动人心的特性，你只需要告诉你的数据存储到Hbase的那个column families 就可以了，不需要指定它的具体类型：char,varchar,int,tinyint,text等等。 Hbase还有很多特性，比如不支持join查询，但你存储时可以用：parent-child tuple 的方式来变相解决。 由于它是Google BigTable的 Java 实现，你可以参考一下：google bigtable 。 下面3副图是Hbase的架构、数据模型和一个表格例子，你也可以从：Hadoop summit 上 获取更多的信息。
q-fin金融，共计3篇 cs.SD语音，共计5篇 eess.AS音频处理，共计4篇 1.q-fin金融: 【1】 Shock Symmetry and Business Cycle Synchron
Celery由以下三部分构成：消息中间件(Broker)、任务执行单元Worker、结果存储(Backend)
NoSQL数据库在整个数据库领域的江湖地位已经不言而喻。在大数据时代，虽然RDBMS很优秀，但是面对快速增长的数据规模和日渐复杂的数据模型，RDBMS渐渐力不从心，无法应对很多数据库处理任务，这时NoSQL凭借易扩展、大数据量和高性能以及灵活的数据模型成功的在数据库领域站稳了脚跟。
time是python自带的模块，用于处理时间问题，提供了一系列的操作时间的函数。以下说明针对于 python2.7，其他版本可能有所差异。模块提供了两个种表示时间的格式：
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