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
JBossClusteringandLighttpdLoadBalancingdisplayinginconsistentbehaviour问题我们在不同的机器上安装了两个JBossAS4.2.3，它们是集群的。我们还使用Lighttpd作为负载平衡器，并放置在我们的Tomcat服务器(Tomcat服务器没有集群)和JBoss服务器之间。一旦所有服务器都启动并运行，应用程序就会完美运行。如果我关闭了一台JBoss服务器，请求将按预期重定向到另一台服务器。注销应用程序后，我的问题就开始了。在尝试重新登录应用程序时，我收到一个异常，提示Tomcat无法连接到已关闭的服务器。服务器设置Machine
JBossClusteringandLighttpdLoadBalancingdisplayinginconsistentbehaviour问题我们在不同的机器上安装了两个JBossAS4.2.3，它们是集群的。我们还使用Lighttpd作为负载平衡器，并放置在我们的Tomcat服务器(Tomcat服务器没有集群)和JBoss服务器之间。一旦所有服务器都启动并运行，应用程序就会完美运行。如果我关闭了一台JBoss服务器，请求将按预期重定向到另一台服务器。注销应用程序后，我的问题就开始了。在尝试重新登录应用程序时，我收到一个异常，提示Tomcat无法连接到已关闭的服务器。服务器设置Machine
isthereanyseqFileDiroptionfor"clusterdump"inthelatest"apachemahout"library?我正在尝试在输出上执行"clusterdump"mahoutkmeans聚类示例(synthetic_control示例)。但我遇到以下错误：1234567891011>~/MAHOUT/trunk/bin/mahoutclusterdump--seqFileDirclusters-10-final--pointsDirclusteredPoints--outputa1.txtMAHOUT_LOCALisnotset;addingHADOOP_C
isthereanyseqFileDiroptionfor"clusterdump"inthelatest"apachemahout"library?我正在尝试在输出上执行"clusterdump"mahoutkmeans聚类示例(synthetic_control示例)。但我遇到以下错误：1234567891011>~/MAHOUT/trunk/bin/mahoutclusterdump--seqFileDirclusters-10-final--pointsDirclusteredPoints--outputa1.txtMAHOUT_LOCALisnotset;addingHADOOP_C
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
