因为目前合并多个测序、芯片数据集这一块并没有完全统一的标准，方法大概有五六种。公说公有理婆说婆有理，对于我这样的新手来说，最简单的是跟随顶级文章的文章思路或者分析流程和步骤。

A/B测试

A/B Test简介：

简单的说，A/B测试是在同一时间段内，给多组特征相同的用户展示优化前(对照组)与优化后(实验组)的产品，通过实验组和对照组关键指标的数据分析，验证一个新的产品的交互设计，产品功能或策略，算法的效果，得出效果是否复合预期的结论。A/B测试可以科学的检验变更的好坏，是精细化运营的必备手段

MySQL作为老牌的应用场景广泛的关系型开源数据库，其底层架构是很值得我们学习的，吸收其设计精华，那么我们在平时的方案设计工作中也可以借鉴，如果项目中用的是MySQL，那么就能够把数据库用的更好了，了解了MySQL底层的执行原理，对于调优工作也是有莫大帮助的。

在某一些特定场景下，跳转页面后再返回我们不希望销毁组件，而是希望页面缓存下来，保存跳转前的状态，这时候就可以用到keep-alive组件。

企业架构方法一直强调对组织的业务、应用、数据和技术架构进行全面、正向的设计，从而实现组织战略和业务对准，以及业务和IT的对准

人在做自己喜欢的事情时，时光总是过得很快。不知不觉到公司已经两年多了，在这两年的时间里，我做了很多“有趣又有用”的事情，其中最让我有成就感的有两件事：

第一，从0到1搭建了一套基于K8s的机器学习平台，高效、稳定、好用，用户访问量翻了30多倍；
第二，通过坚持不懈的资源优化，使整体资源利用率从30%左右提升到65%+，为公司节省了150+台高配机器，经济价值超过500万￥。
今天就和大家分享一下在资源优化方面的一些心路历程。

Kudu是由Cloudera开源的存储引擎，可以同时提供低延迟的随机读写和高效的批量数据分析能力，他是一个融合Hdfs和Hbase功能的新组件，具备介于两者之间的新存储组件。

首先介绍一下KNN算法的几个特点：

• KNN，全称K-Nearest Neighbor，中文名为K近邻
• 思想极度简单，最基础的分类算法，非常适合入门
• 应用数学知识极少，近乎为零
• 效果却很好
• 可以解释机器学习算法使用过程中的很多细节问题，更完整的刻画机器学习应用的流程

简称神经网络(NN)，是目前各种神经网络的基础，其构造是仿造生物神经网络，将神经元看成一个逻辑单元，其功能是用于对函数进行估计和近似，是一种自适应系统，通俗的讲就是具备学习能力。

近年来，微服务已经成为一种非常流行的构建软件的方法。微服务用于构建可伸缩、灵活的软件。然而，跨多团队随机构建微服务可能会带来很大的挫折和复杂性。不久前我还没有听说过领域驱动设计——DDD，但现在无论走到哪里似乎每个人都在谈论它。