解决方法如下 修改/etc/udev/rules.d/70-persistent-net.rules 将eth0这行注释掉或者删除， 这里记载的还是克隆系统...
为什么添加了产品，预览时无法正常打开？ 腾讯云网站建设系统为了更好的满足用户自定义需求，产品详情页排版结构可支持自定义。...因此部分企业用户在使用的时候以为我在后台发布了产品，应该就可以正常打开了，实际如需产品正常打开，还需要进行以下步骤操作，下面一起跟着视频了解下吧！...如果没有产品详情页，可自行添加栏目页面，添加的时候设置页面类型为【产品详情】并且设置为隐藏，该页面是无需展示给客户的； ⑥网站主可根据自己的需求自定义编辑产品详情页的排版； ⑦预览网站，点击对应产品可正常调用产品
图片如果在配置SSL证书后，Nginx的HTTPS无法正常工作，可能有以下几个常见原因：1.错误的证书路径或文件权限：确保在Nginx配置文件中指定了正确的证书文件路径，并且Nginx对该文件具有读取权限...其他配置错误：检查Nginx的其他相关配置，确保没有其他冲突或错误的指令导致HTTPS无法正常工作。可以查看Nginx的错误日志文件以获取更多详细的错误信息。...排除以上可能的问题，并进行适当的配置修复后，可以重新启动Nginx服务，并检查HTTPS是否能够正常工作。
从节点负责同步主节点的数据）负责存储其中的某一个槽，redis 通过对key的hash 确定存储在哪一个槽上面， 当需要加入新的节点或者删除节点的时候 ，redis 会去维护不同主节点上面的槽，从而重新分配槽的所属 为什么...redis哨兵集群只有2个节点无法正常工作？
今天我第一次学习使用fail2ban，以前都没用过这样的东西，小地方没有太多攻击看上，但是工作之后这些安全意识和规范还是会加深认识，fail2ban很简单的远离，分析日志，正则匹配查找，iptables...ban ip，然后我今天花了很长时间都没办法让他工作起来，我写了一个简单的规则ban掉尝试暴力登录phpmyadmin的ip，60秒内发现3次ban一个小时。...我通过fail2ban-regex测试工具测试的时候结果显示是能够正常匹配的，我也试了不是自己写的规则，试了附带的其他规则的jail，也是快速失败登录很多次都不能触发ban，看fail2ban的日志更是除了启动退出一点其他日志都没有...后面我把配置还原，重启服务，这次我注意到重启服务之后整个负载都高了起来，fail2ban-server直接是占满了一个核，这种情况居然持续了十几分钟的样子，简直不能忍。
包 2.1 arrange，数据框按照某一列排序,实际参数不能加" " library(dplyr) arrange(test, Sepal.Length) #从小到大排序 arrange(test,...) { print('0') } else if (i< 0){ print('-') } #简洁嵌套写法 ifelse(i>0,"+",ifelse(i<0,"-","0")) ####case_when...### library(dplyr) i = rnorm(10) case_when(i>0 ~ "+", i<0 ~ "-", T ~ "0") ★★★★★长脚本的管理方式...dir(pattern = ".R$") #列出工作目录下以.R结尾的文件 file.create("douhua.txt") #用代码创建文件 file.exists("douhua.txt")...#某文件在工作目录下是否存在 file.remove("douhua.txt") #用代码删除文件 file.exists("douhua.txt") #删掉了就不存在啦 ## 可以批量的新建和删除
但是也由于是下载好的数据，不能保证数据都是全新的。TCGAbiolinks包是实时调用GDC的API，所以可以获取最新的数据。...如果需要进行Gene间的比较，那么需要对基因长度做Normalization，否则的话，基因越长，获得的基因Counts也就越多； 文库组成：比如样本A是敲除样本，而样本B是过表达样本，那么这个时候我们就不能假定两个样本的转录组总表达量是一致的...对生存数据做数据清洗，关键信息是vital_status, days_to_death, days_to_last_follow_up，根据vital_status选择生存数据，但是有些病例的生存数据比较奇怪：正常情况下如果...Primary Tumor") %>% mutate(status = ifelse(vital_status == 'Dead', "1", "0")) %>% mutate( OS = case_when...Primary Tumor") %>% mutate(status = ifelse(vital_status == 'Dead', "1", "0")) %>% mutate( OS = case_when
用一个值来量化它5、模型预测和评估：ROC曲线，C-index，评估模型的质量6、突变数据的处理：其实是外显子组的下游分析，每一个基因在每个病人的哪个位点上发生了变化，突变频谱图泛癌比较复杂，一般的电脑不能使用...xena（尚未更新）是2019年的基因版本，与现在有一定的出入，但也能用没有正常样本怎么做差异分析1.不做T-N差异分析，只做亚型，或根据某基因的表达量高低来做分析2.和Gtex联合分析，原因是在xena...GEO数据库找T-N的数据做差异分析，差异基因在TCGA里面继续分析（因为TCGA数据量大且齐全，适合做生存分析）combat_seq函数可以处理转录组批次效应#一个按条件筛选的小技巧library(dplyr...k1 = data$gene1=='Negative'&data$gene2=='Negative'k2 = data$gene1=='Negative'&data$gene2=='Positive'case_when
（一直都没记住大佬写的包总集到底是哪个，每次都把想起来的包名全加载一遍） 1.字符串处理函数 #准备工作 rm(list = ls()) if(!...smooth planks." str_remove_all(x," ") #规律同5 #[1] "Thebirchcanoeslidonthesmoothplanks." 2.数据框相关的处理 #一些准备工作...1:2,51:52,101:102),] rownames(test) =NULL # 去掉行名，NULL是“什么都没有” test 2.1 arrange()，数据框按照某一列排序 library(dplyr...require(g,character.only = T)) install.packages(g,ask = F,update = F) } 一个类似的函数case_when() library...(dplyr) i = 0 ifelse(i>0,"+",ifelse(i<0,"-","0")) case_when(i>0 ~ "+", i<0 ~ "-",
links for(i in 1:nrow(links)) { download.file(links$value[i], links$dest[i]) } 运行上面的代码就可以把所有的报告下载到工作目录下面的...is.na(Total_confirmed_cases)) %>% dplyr::filter(!...is.na(Total_confirmed_new_cases)) %>% dplyr::filter(!...", "Days_since_last_reported_case")) %>% mutate(Reporting_Country_Territory_Area = case_when...is.na(Total_confirmed_cases)) %>% dplyr::filter(!
2.1.3 为什么用Rdata而不是表格文件来衔接？变量，自带变量名称，不需要再次赋值，也没有参数。undefined表格文件需要赋值，读取参数不同导致读取结果不同，不能在后续代码中同等处理。...，以上两个代码不能读取成功。...）/xxx.Rdata")#访问隔壁文件夹的文件代码，..的意思是工作目录的上一级。...代码2实现结果和代码1相同2.6 练习library(dplyr)x = c(-1,-1,4,5,2,0)case_when(x>0 ~ "A", x==0 ~ "0",...数据挖掘生信技能树小洁老师7.1 为什么数据挖掘？广义基因6w+个；哪些和自己感兴趣点有关？数据分析筛选。表达矩阵：一行是一个基因在所有样品里的表达，一列是一个样本里所有基因的表达。
color = Species)) #color是aes的参数，则选列名，color是geom_point的参数则为具体颜色； ## Q1 能不能自行指定映射的具体颜色...) i = 0 case_when(i>0 ~ "+", i<0 ~ "-", T ~ "0") options(scipen = 20) x = c(0.01,0.001,0.07,0.03,0.00001...ggpubr::stat_compare_means case_when(x <= 0.0001~"****", x <= 0.001 ~"***", x <=...dir(pattern = ".R$") #列出工作目录下以.R结尾的文件 file.create("douhua.txt") #用代码创建文件 file.exists("douhua.txt")...#某文件在工作目录下是否存在 file.remove("douhua.txt") #用代码删除文件 file.exists("douhua.txt") #删掉了就不存在啦 ## 可以批量的新建和删除
下面我们就讲一下EasyScreenLive无法正常启动的解决。...EasyScreenLive无法正常启动 用户测试EasyScreenLive同屏功能，启动时发现程序报错缺少mfc100d.dll文件，所以不能启动： ?...已经可以正常运行。 ?
A") # 竖线 代表着或者6.字符删除str_remove(x," ")str_remove_all(x," ")玩转数据框arrange，数据框按照某一列排序sort是给向量排序的library(dplyr...else2， ifelse（，，ifelse）在ifelse里加一个ifelse补充 case_when练习题1.加载deg.Rdata,根据a、b两列的值，按照以下条件生成向量x：load("deg.Rdata...par(mfrow = c(2,2))，把图按照（2，2）的排列方式展示for(i in 1:4){plot(iris[,i],col = iris[,5])}#批量装包pks = c("tidyr","dplyr...paste0("test",1:6)exp[,1:3] = exp[,1:3]+1 # 1-3列的数字在数值上加1exp数据框如下library(tidyr)library(tibble)library(dplyr...dir(pattern = ".R$") #列出工作目录下以.R结尾的文件file.create("douhua.txt") #用代码创建文件file.exists("douhua.txt") #某文件在工作目录下是否存在
博客原文：https://suzan.rbind.io/2018/01/dplyr-tutorial-1/ 作者：Suzan Baert 这是一系列dplyr函数中的第二篇文章。...不幸的是，似乎没有简单的方法让case_when（）返回一个有序的因子，所以你需要自己做，之后使用forcats :: fct_relevel（），或者只是一个因子（）函数。...msleep %>% select(name, sleep_total) %>% mutate(sleep_total_discr = case_when( sleep_total >...（）函数不仅可以在单独列工作，还可以用于跨列分组： msleep %>% mutate(silly_groups = case_when( brainwt < 0.001 ~ "light_headed...## 11 PEW: Probably extinct in the wild (informal) ---- 从其他数据表中引入列 如果要添加另一个数据框的信息，可以使用dplyr
差异分析 将基因计数导入 R/RStudio 工作流程完成后，您现在可以使用基因计数表作为 DESeq2 的输入，使用 R 语言进行统计分析。 7.1....library(RColorBrewer) biocLite("GO.db") ; library(GO.db) biocLite("topGO") ; library(topGO) biocLite("dplyr...") ; library(dplyr) biocLite("gage") ; library(gage) biocLite("ggsci") ; library(ggsci) 7.2....significant) ## If fold-change 1.3 (Decreased significant) data <- mutate(data, color = case_when
black 4 #> 4 black dark brown 3 #> # … with 63 more rows across() 不能与...select() 或者 rename() 一起工作，因为后面两个函数已经支持 tidy 选择语法。...为什么我们喜欢 across()？ 为什么我们决定从上面的函数迁移到 across()？..._at() 函数是 「dplyr」 中唯一你需要手动引用变量名的地方，这让它们比较奇怪且难以记忆。 为什么过了这么久才发现 across()？...但是 across() 的开发工作离不开以下三个最新发现： 你可以有一个数据框的列，它本身就是一个数据框。
接下来，我就为大家分享几个我在工作当中最常用来做数据分析用到的包，dplyr和data.table，我保证你get到这两个包后，就再也不想用R里面自带的基础包函数进行数据分析了！！...在编程语言里面，说语法简单，意味着编程语言与我们正常人的逻辑思维是一致的。它相对于R自带的筛选方法会更高效，我们不需要花很多时间去等待机器反应。...dplyr很庆幸，都提供了关于常用方法的一些函数。...data.table包 dplyr已经可以满足我们数据分析工作中大部分的需求，后来该包的作者又开发了一个炫酷吊炸天的包“data.table” 如果你的日常处理数据在几万到十几万行，那么用dplyr...小伙伴们一定不能错过的绝世好包！ 铺垫了这么多，来来来，数据分析神器data.table走起来！！ 还是那句话，讲几个最常用的函数，就算你的数据量大到逆天，data.table跑起来都是游刃有余的。
，1=有；macro：基线是否有大量蛋白尿，0=正常蛋白组，1=有；研究问题患者GFR是否受到基线年龄、性别、尿蛋白情况以及化验时间影响。...在校正年龄和性别下，基线的GFR在micro - 正常蛋白组（micro->1; 正常蛋白组->0）估计值：-20.23 (-23.75, -16.72)；平均GFR年下降率（斜率）time（正常蛋白组...）：-1.63 (-2.36, -0.9)micro - 正常蛋白组：-1.56 (-2.58, -0.54)macro - 正常蛋白组：-1.06 (-2.43, 0.31) python实现方式library...患者的随机效应捕捉了在患者之间的GFR变异性，这不能由固定效应解释# 第一种方法# library(lmerTest)# mlm_fit <- lmerTest::lmer(GFR ~ age + gender...mod_lme.fit()print(modf_lme.summary())参考线性混合效应模型入门之二 - 实例操作及结果解读（R、Python、SPSS实现）混合线性模型介绍--Wiki广义估计方程中工作相关矩阵的选择及
这让 dplyr 代码有两个主要优点： 数据框的操作可以简洁地表达，因为你不需要重复输入数据框名称。...有两个主要缺点： 大多数dplyr参数不是透明。这意味着你不能用一个看似等价的对象代替一个在别处定义的值。...[x == y, ] 这在交互式工作时非常有用（因为它可以节省打字时间和减少打字量，快速发现问题），但使创建函数比你想要的更不可预测。...幸运的是，dplyr 提供了克服这些挑战的工具。他们需要多一点打字，但少量的前期工作是值得的，因为他们从长远来看可以帮助你节省时间。...这篇文章有两个目标： 演示如何使用dplyr的pronouns和quasiquotation编写可靠的函数，以减少数据分析代码中的重复。
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