在用scanpy进行单细胞分析时往往要对聚类(leiden)后的簇进行细胞类型的标注并生成细胞图谱，但是在通常使用的更改注释的方法中new_cluster_names=[]adatas.rename_categories('leiden',new_cluster_names)new_cluster_names的字符不允许重复，而我无法确保每一个簇的细胞类型都不相同（一般都需要手动调整），于是我只能在相同的细胞类型后添加_num进行注释，如Bcell_1,Bcell_2，用此方法生成的细胞图谱如下所示image.png真的是相当难看，观察起来也很费劲。所以我一直在想怎么才能把相同的celltyp
在用scanpy进行单细胞分析时往往要对聚类(leiden)后的簇进行细胞类型的标注并生成细胞图谱，但是在通常使用的更改注释的方法中new_cluster_names=[]adatas.rename_categories('leiden',new_cluster_names)new_cluster_names的字符不允许重复，而我无法确保每一个簇的细胞类型都不相同（一般都需要手动调整），于是我只能在相同的细胞类型后添加_num进行注释，如Bcell_1,Bcell_2，用此方法生成的细胞图谱如下所示image.png真的是相当难看，观察起来也很费劲。所以我一直在想怎么才能把相同的celltyp
一、redis哨兵+主从的问题假设我们在一台主从机器上配置了200G内存，但是业务需求是需要500G的时候，主从结构+哨兵可以实现高可用故障切换+冗余备份，但是并不能解决数据容量的问题，用哨兵，redis每个实例也是全量存储，每个redis存储的内容都是完整的数据，浪费内存且有木桶效应。为了最大化利用内存，可以采用cluster集群，就是分布式存储。即每台redis存储不同的内容。Redis分布式方案一般有两种：①、客户端分区方案：优点是分区逻辑可控，缺点是需要自己处理数据路由、高可用、故障转移等问题，比如在redis2.8之前通常的做法是获取某个key的hashcode，然后取余分布到不同节
一、redis哨兵+主从的问题假设我们在一台主从机器上配置了200G内存，但是业务需求是需要500G的时候，主从结构+哨兵可以实现高可用故障切换+冗余备份，但是并不能解决数据容量的问题，用哨兵，redis每个实例也是全量存储，每个redis存储的内容都是完整的数据，浪费内存且有木桶效应。为了最大化利用内存，可以采用cluster集群，就是分布式存储。即每台redis存储不同的内容。Redis分布式方案一般有两种：①、客户端分区方案：优点是分区逻辑可控，缺点是需要自己处理数据路由、高可用、故障转移等问题，比如在redis2.8之前通常的做法是获取某个key的hashcode，然后取余分布到不同节
我们知道，Cluster是GoogleKubernetesEngine(简称GKE)的基础，代表容器化应用程序的Kubernetes对象都在集群之上运行。GoogleKubernetesEngine(GKE)提供了一个托管环境，开发人员可以使用Google基础架构在GKE中部署、管理和扩缩容器化应用。GKE环境包括多个ComputeEngine实例，这些实例组合在一起就形成了GoogleKubernetesCluster.SAPHANAExpression是SAPHANA的简化版本，旨在在笔记本电脑和其他主机（包括云托管的虚拟机）上运行，当然也就支持在本文刚刚描述的GoogleKubernet
我们知道，Cluster是GoogleKubernetesEngine(简称GKE)的基础，代表容器化应用程序的Kubernetes对象都在集群之上运行。GoogleKubernetesEngine(GKE)提供了一个托管环境，开发人员可以使用Google基础架构在GKE中部署、管理和扩缩容器化应用。GKE环境包括多个ComputeEngine实例，这些实例组合在一起就形成了GoogleKubernetesCluster.SAPHANAExpression是SAPHANA的简化版本，旨在在笔记本电脑和其他主机（包括云托管的虚拟机）上运行，当然也就支持在本文刚刚描述的GoogleKubernet
Nginx+tomcatsessioncluster会话保持实验实验要求：1、nginx+tomcat负载均衡2、会话保持 实验拓扑 ip网络规划 Nginxnode2:172.16.76.20 tomcatAnode3:172.16.76.30 tomcatBnode4:172.16.76.40 基础配置 node2： [root@node2~]#yuminstallnginx–y node3: [root@node3~]# yum install tomcat –y[r
