更新背景与过程 迁移与更新：在完成从ROS1到ROS2的迁移后，对“tf2系列教程”进行了更新，具体包括ros2/ros2_documentation存储库中tf2 tutorials教程的更新，以及在ros/geometry_tutorials存储库的ROS2分支中对源代码的更新。
Storm也可被用于“连续计算”（continuous，computation），对数据流做连续查询，在计算时就将结果以流的形式输出给用户。它还可被用于“分布式RPC”，以并行的方式运行昂贵的运算。
开发背景：Storm是由Twitter开发并开源的，主要用于处理大规模数据流。系统特性：高度可扩展：能够处理每秒数千条的数据记录，并在多个节点上并行执行计算任务。核心概念：元组，它是一个不可变的键值对集合，用于在Storm组件之间传递数据。计算任务组织：计算任务被组织成拓扑。拓扑由一系列组件组成。
Storm还可以用于描述情感或行为的强烈性质。例如，storm可以用来形容某人内心或情感的强烈波动。此外，storm还可以用来形容某人的行为或反应，如throw a temper storm（大发脾气）或storm out of the room（怒气冲冲地离开房间）作为动词，storm通常表示冲进、猛扑或猛冲。
Storm是一个用于实时处理大规模数据流的分布式计算框架，它支持Java和Clojure编程语言。与Hadoop不同，Storm采用全内存计算，能够以极高的速度处理实时数据流，这是因为内存寻址速度远超硬盘读写速度，使得Storm在处理实时数据时具有显著优势。
此外，Transformers库则是当前自然语言处理领域的一个重要项目，它提供了预训练模型和微调工具，使得开发者能够轻松构建出高质量的语言模型。综上所述，GitHub上存在着众多经典的数据挖掘相关项目，涵盖了数据开发平台、机器学习算法、基于公开数据集的数据挖掘算法、广告平台以及自然语言处理等多个领域。
项目名称：癌症多组学数据挖掘软件 UCSCXenaShiny v0 开发 项目目标：在 UCSCXenaShiny 原有框架基础上，开发并集成3类新功能，探索多项新特性需求。功能开发与实现 1 多组学数据降维 实现多组学数据降维分析流程，提供直观的数据低维分布特征可视化界面。
项目概述 由王诗翔主导、李申锁申请并负责开发的癌症多组学数据挖掘软件UCSCXenaShiny 0项目已顺利完成。该软件旨在增强UCSCXenaShiny的分析功能，探索新特性，以支持生物学家更有效地分析和理解高维数据。核心改进 数据降维：通过vis_dim_dist函数，实现了对组学数据的降维分析。
Python的机器学习项目scikit-learn scikit-learn是一个Python的机器学习项目。是一个简单高效的数据挖掘和数据分析工具。基于NumPy、SciPy和matplotlib构建。基于BSD源许可证。scikit-learn的基本功能主要被分为六个部分，分类，回归，聚类，数据降维，模型选择，数据预处理。
由王诗翔主导的癌症多组学数据挖掘软件 UCSCXenaShiny 0 项目已经顺利完成，主要由李申锁申请并负责开发。该软件旨在增强UCSCXenaShiny的分析功能，探索新特性，以支持生物学家更有效地分析和理解高维数据。
