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数据分析与数据挖掘研究之一
前言：之前做过一些数据分析与数据挖掘相关的工作，最近抽空将之前做的内容简单整理一下，方便查看，主要使用R语言和PERL脚本语言，使用TCGA和ICGC数据库中的临床数据，做类似的分析可以参考一下，如果想查看详细内容与数据可以通过本人的Gitee及Github仓库下载，链接于篇尾附上。 一、标题：Effect「曼孚科技」揭开计算机视觉的神秘面纱——物体检测技术
计算机视觉是当前人工智能最热门的领域之一，在其快速发展中，物体检测发展发挥了关键作用。本文旨在详解物体检测基本概念、衍生技术及其社会化应用，揭开计算机视觉的神秘面纱，深刻理解人工智能的独特魅力。 什么是物体检测? 简单来说，在图像中锁定目标便是物体检测。 物体检测是一种基于Jenkins+k8s+Git等技术构建DeOps平台
一、DeOps简介 1.什么是DeOps？ 1.1 敏捷开发 提高开发效率，及时跟进用户需求，缩短开发周期。 敏捷开发包括编写代码和构建代码两个阶段，可以使用 git 或者 svn 来管理代码，用 maven 对代码 进行构建 1.2 持续集成 持续集成强调开发人员提交了新代码之后，立django ORM定义实现链表结构
需求场景 各种链表使用场景, 如单串, 双端链表等 需求描述 实现阶段间串联的可前进后退的关系模型 逻辑分析 节点间串联. 主要需要控制的是前节点和后节点的顺序关系 以及插入或删除节点时的一些操作 代码实现 """ Stage """ from django.db import models class Stage(modelsHive Explain 详解
导读 前文 《一文读懂 SQL Server 执行计划》 中介绍过关系型数据库 SQL Server 的执行计划执行计划在数据开发过程中的重要性，以及如何阅读执行计划，根据执行计划分析 SQL 语句的执行效率问题并提出优化方案。Hive 是基于 Hadoop，实现了通过 SQL 操作 MapRedue 任务，简化了大数据编JavaFX（二）了解窗口和场景类
JavaFX（一）入门介绍 1各类窗口，窗口之间的交互 五种窗口类型 DECORATED, UNDECORATED, TRANSPARENT, UTILITY, UNIFIED 1 package com.fxUnit03; 2 3 import javafx.application.Application; 4 import javafx.stage.Modality; 5 import javafx.stage.Stabk-ci流水线
1 作用： 实现一条流水线来来编译、测试、部署你的应用 2 流水线完整逻辑图 3 涉及名词 3.1 Pipline流水线： 包含多个Stage,Stage之间串行 Stage阶段：包含多个Job,Job之间并行 Job作业：包含多个Task,多个Task之间串行 Task插件：一个单独的任务，如拉取GIthub代Hive explain执行计划详解
简介：HIVE提供了EXPLAIN命令来展示一个查询的执行计划,这个执行计划对于我们了解底层原理，hive 调优，排查数据倾斜等很有帮助 一、EXPLAIN 参数介绍 语法 : EXPLAIN [EXTENDED|CBO|AST|DEPENDENCY|AUTHORIZATION|LOCKS|VECTORIZATION|ANALYZE] querySql EXTENDED：加上 extended 可element 下拉框select
代码 <el-table-column sortable label="工作阶段" width="115"> <template slot-scope="scope"> <el-select v-if="scope.row.isSelected"Jenkins Pipeline Script
pipeline { agent any parameters { gitParameter branchFilter: 'origin/(.*)', defaultValue: 'master', name: 'BRANCH', type: 'PT_BRANCH' } stages { stage('git') {Jenkins Pipeline语法讲解
pipeline最简结构 pipeline { agent any stages { stage("build") { steps { echo "hello world" } } } } pipeline：代表整条流水线，包括整条流水线的逻辑 stages：流水线中多个stage的容器。stages部分至少包含一个stage stage：阶段，代表流水线的阶段。每个阶段都必（七）Jenkins流水线（Pipeline）
Jenkins流水线（Pipeline） 说明：在任务项目构建的过程中通过Pipeline来呈现每个构建阶段的细节信息。 一、配置Pipeline 1、创建流水线任务 2、根据场景添加需要等项目、注：我这里根据上一节的内容一次添加，以测试为主。 ....略（自定义） 3、使用Pipeline流水线Shell、保存。 使用Hello W.babelrc的详细配置说明
1. 什么是babel? 它是干什么用的？ ES6是2015年发布的下一代javascript语言标准，它引入了新的语法和API，使我们编写js代码更加得心应手，比如class，let,for…of promise等等这样的，但是可惜的是这些js新特性只被最新版本的浏览器支持，但是低版本浏览器并不支持，那么低版本浏览器下持续集成：Jenkinsfile使用方法介绍
在pipeline项目中，可以直接在jenkins的web UI上编写pipeline脚本，还有一种方法是使用Jenkinsfile，它放在源码管理库中，比如github、SVN等。为了使pipeline项目管理更加方便，推荐使用这种方式。本文将介绍pipeline项目如何使用Jenkinsfile。 目录1. 编写jenkinsfile2. pipeline项目配置3.gitlab-ci.yml说明
Gitlab官方文档：https://docs.gitlab.com/ee/ci/yaml/README.html Gitlab CI通过YAML文件管理配置job，该文件存放于仓库的根目录, 默认名为.gitlab-ci.yml，定义了job应该如何工作。 pipeline：一个pipeline就是一次完整的构建任务，里面可以包含多个阶段（stages）。 stage：stages表示任务构建用 GitLab CI 进行持续集成
简介 从 GitLab 8.0 开始，GitLab CI 就已经集成在 GitLab 中，我们只要在项目中添加一个 .gitlab-ci.yml 文件，然后添加一个 Runner，即可进行持续集成。 而且随着 GitLab 的升级，GitLab CI 变得越来越强大，本文将介绍如何使用 GitLab CI 进行持续集成。 一些概念 在介绍 GitLab CI 之前Jenkins集成Sonar(流水线项目)
sonar.projectKey=sp0706_demo01 sonar.projectName=sp0706_demo01 sonar.projectVersion=1.0 sonar.sources=. sonar.exclusions=**/test/**,**/target/** sonar.java.source=1.8 sonar.java.target=1.8 sonar.sourceEncoding=UTF-8 8.修改09_webpack_babel
为什么需要babel 对于babel对于前端来说现在是不可缺少的一部分 在开发中，我们想要使用ES6+语法，或者TS，开发Vue项目，他们都是离不开Babel的 babel到底是什么呢？ Babel是一个工具链，主要用于处理旧浏览器的兼容如：将es6+转换为向后兼容的javascript，转化TS等 包括：语法转换、源代码转换企业DevOps之路：Jenkins 流水线
1. Pipeline 概述 Pipeline 即流水线，是 jenkins2.X 的新特性，是 jenkins 官方推荐使用的持续集成方案。与传统的自由风格项目不同，它是通过 jenkins DSL 编写代码来实现。相比于之前用户只能通过 Web 界面进行配置的方式来定义 Jenkins 任务，现在通过使用 jenkins DSL 和 Groovy 语言第五章_Spark核心编程_Rdd_任务拆分(Application&Job&Stage&Task)
1.说明 /* * RDD 任务切分中间分为:Application、Job、Stage 和 Task Application:初始化一个SparkContext即生成一个Application; new SparkConf().setMaster("local").setAppName("distinctTest") Job:一个Action算子就会生成一个JobLearn Android Programming How to build Android app using Kotlin
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1.Spark已打造出结构一体化、功能多样化的大数据生态系统，请用图文阐述Spark生态系统的组成及各组件的功能。 Spark的生态系统主要包含了Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、Structured Streaming、MLlib和GraphX等组件。 图1 Spark生态系统的组成及各组件 各个组件的具体Spark设计与运行原理，基本操作
一、请用图文阐述Spark生态系统的组成及各组件的功能。 Spark的生态系统主要包含了Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、Structured Streaming、MLlib和GraphX等组件。 图1 Spark生态系统的组成及各组件 各个组件的具体功能如下： Spark Core Spark Core包含Spark最基础和3.Spark设计与运行原理，基本操作
①Spark已打造出结构一体化、功能多样化的大数据生态系统，请用图文阐述Spark生态系统的组成及各组件的功能。 组件介绍 1 . Spark Core： Spark的核心组件，其操作的数据对象是RDD（弹性分布式数据集），图中在Spark Core上面的四个组件都依赖于Spark Core，可以简单认为Spark Core就是Spark生三、Spark设计与运行原理，基本操作
1.Spark已打造出结构一体化、功能多样化的大数据生态系统，请用图文阐述Spark生态系统的组成及各组件的功能。 （1）Spark Core：Spark核心组件，它实现了Spark的基本功能，包含任务调度、内存管理、错误恢复、与存储系统交互等模块。Spark Core中还包含了对弹性分布式数据集(Resilient Distr