中软国际数据治理专业服务解决方案实践

大Bitmap初始化 Bitmap，即位图类型，开源Redis直接使⽤STRING类型表达，因此可能会产⽣超⼤的STRING数据，进⽽在某些场景下出现⼤KEY的性能问题。GeminiDB Redis的Bitmap类型采⽤的是特殊编码的格式，内部采⽤分片算法，可以规避产⽣⼀个超⼤的

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DevOps的3大核心基础架构 由于近年DevOps概念的火热，加之DevOps的涵盖面非常广，因此有很多文章和技术都在和DevOps强行关联，使很多想要了解学习DevOps的开发者迷惑不解。 其实，DevOps的知识体系如果从顶层上来分解，可大分为2部分：方法论和工具链。 方法

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如何将生物信息学软件封装为镜像并上传？ 本章节提供了在 EIHealth 平台创建FastQC应用的样例，帮助您快速熟悉平台的使用方法。 FastQC是一款高通量序列数据的质量检查工具，此样例基于开源的FastQC软件，将软件制作成镜像，上传至平台，并基于此镜像创建应用。应用创建完成

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系统自动进入大屏开发页面，如图8。您可以直接使用该大屏页面，也可以根据业务需求进行二次开发。如何从零开始创建一个大屏应用，请参考开发大屏页面。 图8 大屏开发页面 单击页面上方的，保存大屏页面。 步骤三：预览并发布大屏页面 在Astro Canvas中开发大屏页面时，支持直接在线预览效果，确保开发编辑效果与发

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联盟成员之间的数据如何同步？ 联盟之间共用一个账本。除了隐私数据之外，所有的交易区块和记录都是同步的，联盟成员共用Orderer节点，所有参与方的Peer节点区块都是从Orderer节点获取，因此联盟之间是基于区块维度进行数据同步。通过密码学算法和共识算法保证区块内容的一致性和不可篡改。

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数据集实例：从下拉框中选择测试数据“fcn_yahoo_test”。 数据引用变量名：展开“高级配置”，配置“数据引用变量名”。因为学件项目引用了多份数据，分别为训练数据和测试数据，为避免冲突，修改测试数据的“数据引用变量名”为“datareference1”。 图1 加载数据 单击“加载数据”代码框左侧的图标。运行代码，绑定测试数据。

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> New Launcher”，打开“Launcher”页签。 在“Launcher”页签，单击LearnWare下方的“多层嵌套异常检测学件”，弹出“新建”对话框。 输入学件名称，示例为“FCN”，单击“OK”。 进入“FCN.ipynb”文件界面，如图1所示。 图1 “FCN

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关键概念 镜像 运行生物信息学软件，往往由于不同的操作系统（Windows、Linux、Mac等）原因，无法实现统一的运维管理。同时，这些软件具有不同的版本和软件包，安装、使用过程复杂。将生物信息学软件封装成Docker镜像，可以使程序在不同的环境中运行，并通过EIHealth平

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为了训练自定义的信息抽取模型，需要定义该抽取模型能够抽取的三元组类型，并在训练数据中进行标注。 三元组是 知识图谱 构建的基本元组，三元组借鉴了语言学中主谓宾结构，语言学中一句话由主语（subject）、谓语（predicate）、宾语（object）组成，自然语言中的知识也可以建模为三个元素构成的

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nature”，即环境中全部微小生物遗传物质的总和。它包含了可培养的和未可培养的微生物的基因，目前主要指环境样品中的细菌和真菌的基因组总和。宏基因组学(或元基因组学，metagenomics)是一种以环境样品中的微生物群体基因组为研究对象，以功能基因筛选和/或测序分析为研究手段，以微生物多样性、

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通道完成通信。即使您是父虚拟机上的root用户，也不能访问或通过SSH连接到擎天Enclave。 密码学证明 擎天Enclave支持密码学证明。擎天Enclave支持通过密码学证明过程来证明其身份并与外部服务建立信任。证明过程需要使用证明文档，它包含对擎天Enclave运行环境的

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delete大表数据后，再查询同一张表时出现慢SQL 场景描述 一次性删除多条宽列数据（每条记录数据长度在1GB左右），再次对同一张表进行增删改查时均执行缓慢，20分钟左右后恢复正常。 场景案例 假定max_allowed_packet参数大小为1073741824。 创建表。 CREATE

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JupyterLab开发平台 创建特征工程 数据处理 模型训练 迁移学习 学件 模型归档 如何恢复异常的JupyterLab环境 父主题： 特征工程

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情况。 客户端执行命令的时延变大。 对大Key进行的慢操作会导致后续的命令被阻塞，从而导致一系列慢查询。 导致实例流控。 对大Key高频率的读会使得实例出方向带宽被打满，导致流控，产生大量命令超时或者慢查询，业务受损。 导致主备倒换。 对大Key执行危险的DEL操作可能会导致主节点长时间阻塞，从而导致主备倒换。

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单击“模型选择”代码框左侧的图标，运行代码。 运行结果如下所示： 特征推荐：学件推荐的特征，除了一些通用的特征（最值、均值等），还有一部分是专门为类似KPI做的异常检测效果比较好的特征。通常采用滑窗的方式做异常检测。目前所有窗口的长度，是根据数据的周期性、样本数、周期的个数等数据特点推荐的。窗口的长度均可以修改，如果

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delete大表数据后，再次查询同一张表时出现慢SQL 场景描述 一次性删除多条宽列数据（每条记录数据长度在1GB左右），再次对同一张表进行增删改查时均执行缓慢，20分钟左右后恢复正常。 场景案例 假定max_allowed_packet参数大小为1073741824。 创建表。

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的管理和维护。 volcano插件：Volcano是一个基于Kubernetes的批处理平台，提供了机器学习、深度学习、生物信息学、基因组学及其他大数据应用所需要而Kubernetes当前缺失的一系列特性。 Flink Operator：通过Flink operator ，把Fl

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模型训练 导入SDK 选择数据 特征画像 模型选择 训练模型 测试模型 开发推理 归档模型 父主题： KPI异常检测学件服务

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索引位置偏移量，表示从查询到的大Key列表偏移offset条数据后查询对应的大Key信息。 取值大于或等于0。不传该参数时，查询偏移量默认为0，表示从第一条大Key开始查询。 limit 否 Integer 查询个数上限值。取值范围：1~100。不传该参数时，默认查询前100条大Key。 key_types

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CAD等涉及仿真软件，在进行数据计算时需要计算节点之间进行紧密的通信，要求文件系统高带宽、低时延。 生物科学：要求参与大数据计算的文件系统高带宽、高存储且易于扩展。 对生物基因数据进行测序、拼接、比对等处理，提供基因组信息以及相关数据系统的生物信息学领域。 进行大规模分子动力学模

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。系统通过数据看板，还提供了详尽的学习行为和结果数据统计分析，帮助教师和学生及时了解当前学情。 在线实验系统支持多种交互实验方式，例如WebIDE形式、命令行形式、Jupyter Notebook形式，以及完整桌面操作系统形式。可以有效地支持系统管理、编程开发、大数据、人工智能等

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