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日常 思考系列 早上吃啥？中午吃啥？晚上吃啥？ 日常晒圈系列 吃货小哈 约么 3小时前 胃痛 胃胀 幽门螺旋杆菌 幽门螺旋杆菌 ：1s到达现场 日常不适系列 胃痛、胃酸、胃胀...小孩、年轻人、老年人，胃有点小毛病也是日常。然而，小毛病拖着拖着就变成大麻烦了。 你的胃还好吗？ 在中国， 胃癌发病率仅次于肺癌位居第二位，死亡率排第三位 。全球每年新发胃癌病例约120万，中国约占 40% 。 我国早期胃癌占比很低，仅约20%，大多数发现时已经是进展期， 总体5年生存率不足50% 。 目前胃癌治疗的总体策略是以外科为主的综合治疗。为了提高早期胃癌的检出率，建议高危人群定期进行胃癌筛查。 胃癌高危人群 基因测序，让你更懂胃癌 研究人员对来自中国的59岁胃癌患者的肿瘤组织、正常组织和43个单细胞进行了全外显子组测序。该项目首次展现了肿瘤内胃癌的突变情况，证明在单个细胞中发现但在该个体的相应肿瘤组织中不存在的突变也可能促使胃癌发展，该发现为理解胃癌的异质性和个体化靶向治疗提供了机会。 来CNGBdb，获取更多胃癌数据 上述项目测序数据存放于国家基因库生命大数据平台CNGBdb（项目编号：CNP0000262）。 同时胃癌数据已整理成胃癌数据集（总数据量：588.47G），该数据集包含胃癌相关一系列研究，如胃癌单细胞测序、胃癌外显子测序、不同胃癌患癌风险研究等，为理解该疾病的异质性

文章来源： 网络大数据 据赛迪顾问统计，在技术领域中最近10,000条专利中常见的关键词中，数据采集、存储介质、海量数据、分布式成为技术领域最热词汇。其中，数据采集是提到最多的词汇。 数据采集是进行大数据分析的前提也是必要条件，在整个数据利用流程中占据重要地位。数据采集方式分为三种：系统日志采集法、 网络数据采集 法以及其他数据采集法。随着Web2.0的发展，整个Web系统涵盖了大量的价值化数据,目前针对Web系统的数据采集通常通过网络爬虫来实现,本文将对网络大数据和网络爬虫进行系统描述。 什么是网络大数据 网络大数据，是指非传统数据源，例如通过抓取搜索引擎获得的不同形式的数据。网络大数据也可以是从数据聚合商或搜索引擎网站购买的数据，用于改善目标营销。这种类型的数据可以是结构化的，也可以是非结构化的（更有可能的），可以由网络链接，文本数据，数据表，图像，视频等组成。 网络构成了当今提供给我们的大部分数据，根据许多 研究 可知，非结构化数据占据了其中的80％。尽管这些形式的数据较早被忽略了，但是竞争加剧以及需要更多数据的需求使得必须使用尽可能多的数据源。 网络大数据可以用来干什么 互联网拥有数十亿页的数据，网络大数据作为潜在的数据来源，对于行业的战略性业务发展来说拥有巨大的利用潜力。 以下举例说明网络大数据在不同行业的利用价值： 除此之外，在 《How Web Scraping is

1.大数据计算体系可归纳三个基本层次： 数据应用系统，数据处理系统，数据存储系统 2.计算的总体架构 HDFS(Hadoop 分布式文件系统) (1)设计思想：分而治之，将大文件大批量文件，分布式存放在大量服务器上，以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析。 (2)首先，它是一个文件系统，用于存储文件，通过统一的命名空间–目录树来定位文件。然后，它是分布式的，又很多服务器联合起来实现其功能，集群中的服务器有各自的角色。有namenode和datanode两部分，有点类似索引结构，并采用备份的方式，例如第二namenode和b1出现3次。 数据处理系统的比较 主要看mapreduce和spark的两个极端，包括时延和硬件的需求。 mapreduce计算模型 3.计算模型和计算架构 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4255691/blog/4915296

一、背景 0.0 神说，要有正态分布，于是就有了正态分布。 0.1 神看正态分布是好的，就让随机误差都随了正态分布。 0.2 正态分布的奇妙之处，就是许多看似随机事件竟然服从一个表达式就能表达的分布，如同上帝之手特意为之。 神觉得抛硬币是好的，于是定义每个抛出硬币正面记+1分，反面记-1分。创世纪从0分开始，神只抛1次硬币，有2种可能：一半的概率+1分，一半的概率-1分。此时概率分布大概是这样的： 神决定扔10个硬币，此时概率分布如下： 如果画图来感受，数据分布大概如下： 如果是100个，甚至是无穷多个呢？平均分数分布情况大概是什么样呢？画个图感受一下： ——《创世纪·数理统计·正态分布的前世今生》 开头摘自统计学中非常经典的一本书籍，由此可见正态分布是非常经典和随处可见的，为什么正态分布这么常见呢？因为通常情况下，一个事物的影响因素都是多个，好比每个人的学习成绩，受到多个因素的影响，比如： 本人的智商情况。 上课听讲的认真程度，课前的预习程度，与老师的互动程度。 课后是否及时复习，有没有及时温习知识点呢，有没有做好作业巩固。 每一天的因素，每天的行为，对于学生的成绩不是产生正面因素就是负面因素，这些因素对于成绩的影响不是正面就是负面的，反复累计加持就像上图的抛硬币一样，让成绩最后呈现出正态分布。数据呈现正态分布其实背后是有中心极限定理原理支持，根据中心极限定理

以下截图源自：http://open.dtyunxi.com/视频截图 以下内容源自：https://www.dtyunxi.com/show-40-80-1.html 一、中台建设的现存痛点 在具体阐述什么是软件定义中台之前，我们先来看一下，企业在建设数字中台过程 中有哪些问题。 第一，企业在中台建设过程中会涉及到多方，包括企业业务的架构，业务的运营，以及IT团队。但是中台没有明确定义多方的职责和关系，导致协同效率低下。 第二，中台是以分布式架构来构建的，划分出了众多领域。如何有效的管理、维护、迭代这些服务，也是我们需要解决的问题。 第三，企业的中台会涉及到不同运行环境，包括私有云、公有云、混合云环境，也会涉及到前端、后端、大数据、人工智能等等技术。它们各自有各自的技术的要求，如何快速部署这些中台系统，并且让它稳定的运行，这一点也非常难。 第四，在过去很长一段时间里，大多数人对于中台没有一个具象的认知，以为只是包含很多API，不容易理解，并且也很难发挥它的共享能力，导致人们会认为中台不好用。 第五，中台的业务共享能力，如果没有合适的扩展机制，当与实际业务场景存在差别时，无法复用，只能重新进行开发。 第六，中台是为上层多个应用服务。但是如果上层多个业务场景没有很好梳理，逻辑就会混杂在一起，导致我们变动时候影响范围广，迭代测试工作量就大，最终导致迭代困难。 上述6个问题

前言 Arthas是一个类似于Btrace的JVM在线调试分析工具，具体可参考我之前写的一篇博客： 利用JVM在线调试工具排查线上问题 。本文分享笔者刚遇到的一个问题，虽然不复杂，但是很典型。 问题与分析过程 昨天上线遇到一个问题，交易后给大数据平台异步送数，但是他们说没收到数据，因为我们没有打日志，所以没有直接的证据证明是他们的问题而不是我们的问题。 送数的原理大致如下，就是交易主线程把数据放到队列里，然后异步线程从队列里把数据取出来，发送到后台。 队列： BlockingQueue<Message> queue = new BlockingQueue(); 同步线程： void sendMsg(Message msg) { queue.offer(msg); } 异步线程： void consume() { Message msg = queue.take(); while(msg != null) { HttpClient.post(msg); msg = queue.take(); } } 具体送数的代码如下( 加了行数)： 38 public void consume(Map msg) { 39 HttpClient httpClient = new HttpClient(cm); 40 PostMethod method = new PostMethod(uri);

最近成功面试字节，终面谈好35K，而且是18薪， 终于拿到了人生的第一个60w！ 让我头疼的是，上周面试了一家国企也过了，薪资20K，12薪，但是福利待遇特别好，不加班。最近一直在纠结，去哪一家？我面的岗位是： 大数据 工程师，之所以屡屡成功，主要还是工种选对。 不过这场 battle 成功引起了我对互联网岗位薪资差距的兴趣，有时候薪资水平不仅取决于个人能力，更取决于工种，也就是你到底是哪个岗位的，我一个做测试的和她一个做开发的当然不在一个数量级了~ 下面是我收集到的互联网技术岗的薪资数据，一起来看看~ UI设计 WEB前端 后端 运维 QA（软件测试） 大数据工程师 Python开发工程师 0~6个月 4~8K 5～10K 4~10K / / / 9~10K 6~12个月 6~12K 8～15K / / / 1年~3年 10~20K 15～30K 8~20K 6~20K 4~15K 10~20K 10~15K 3年~5年 16~30K 40K+ 18~30K 28~40K 12~20K 15~35K+ 15~35K+ 5年~ 24K+ / 30K+ / 各位同学可以对比一下，看看自己的薪资达到平均水平了吗？不要觉得这些数据虚高哦，实际上这是偏低的水平，我身边各个互联网岗位的同学薪资都比这个数要高出不少，还不算年终奖、项目奖啥的。 从这个表格还能看出来，在互联网各个岗位中

点击文末 “阅读原文“ ，文中所有工具链接直达。 全民战疫情，阿里人在行动。今天，为大家推荐一些疫情治理和远程办公、学习的产品和服务，希望通过科技之力，给予政府、企业、开发者、学生等群体一些帮助。 疫情期间的生活类服务工具 高德地图为了解决武汉医护人员出行难的问题，春节期间紧急开发上线了公益“医护专车”的功能，还为散在外地的湖北人提供了酒店指引；菜鸟开通了面向武汉地区的社会捐赠救援物资免费输送绿色通道；支付宝上线了公益爱心捐赠及疫情直播项目；阿里健康提供了在线问诊的小程序。 除此之外，还有更多产品也在默默帮助和支持人们对抗疫情。 利用技术手段助力疫情治理 人人都能使用的0代码应用搭建平台——宜搭，免费向社会开放疫情相关应用，快速实现帮助社区、政府收集人员信息的功能；小程序云免费助力出入人口登记应用，帮助企事业单位应对春运返程高峰和人员登记管理；阿里云疫情防控智能服务平台上线智能辟谣，健康咨询，回访通知；小程序云联合伙伴面向政府和企业推出疫情小程序综合服务平台，提供Serverless模式、快速接入阿里经济体企业/生活服务等能力；阿里云宣布向全球公共科研机构免费开放一切AI算力；天池实验室计算资源免费开放，为开发者提供计算资源，并且持续更新新型冠状病毒疫情数据,为疫情贡献开发者的技术力量。 工具助力，在家办公也能高效运转 钉钉发布全套免费在家办公解决方案，「员工健康」可快速收集

自比特币诞生至今已有12年，区块链技术已被世人所熟知，区块链领域极具价值的项目也初现端倪，IPFS凭什么能在区块链领域脱颖而出？我们对IPFS的信心来自于哪里？ 1月15日晚20:00，储能科技联合创始人何滢做出了精彩分享——《区块链大浪淘沙，IPFS势不可挡》，错过的朋友们请听语音回顾，精彩不间断！ 区块链大浪淘沙 IPFS势不可挡（点击可收听） 以上便是全部语音回顾。 截取部分精彩回顾： 在新基建中，尤其引人注目的是大数据中心。大数据中心构成了新基建的“基本面”，服务器、存储、带宽成为刚需。在新基建中，不论是5G，人工智能还是大数据中心等，都需要庞大的数据作为支撑。 数据想要保留肯定离不开数据存储，就算存放在数据库，也离不开存储技术。现在到了5G时代，如果把5G比做水流动的管道，管道十倍百倍的加粗，势必要求蓄水池也就是数据的存储有足够的容量，能接得住。我们预测到2025年全球新创建的数据量会达到175ZB。 据IDC预测，2025年人类的数据总量将达到175ZB，什么概念，如果用DVD储存堆积起来可以绕地球222圈或从地球往返月球23次。 在国家政策导向支持下，国内传统存储行业巨头也纷纷布局新基建领域，阿里云宣布3年投资2000亿元加码新基建，腾讯未来5年将投入5000亿元，用于新基建布局，沧州华为云计算大数据中心引入IPFS。 说到IPFS其实很简单啊

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