批处理系统通常也叫脱机系统，需要大量的输入数据，运行一个作业来处理它，并产生一些输出数据。工作通常需要一段较长的时间（从几分钟到几天）。批处理作业通常是周期性地运行的（例如，一天一次）。批处理作业的主要性能度量通常是吞吐量。
本文讲解了 Java 中可变参数的知识，给出了可变参数的定义语法、应用场景和面试题，并给出了样例代码
MapReduce的输入一般来自HDFS中的文件，这些文件分布存储在集群内的节点上。运行一个MapReduce程序会在集群的许多节点甚至所有节点上运行mapping任务，每一个mapping任务都是平等的：mappers没有特定“标识物”与其关联。因此，任意的mapper都可以处理任意的输入文件。每一个mapper会加载一些存储在运行节点本地的文件集来进行处理（译注：这是移动计算，把计算移动到数据所在节点，可以避免额外的数据传输开销）。
只要顺序一变，参数就对应不上了。假设你有时候不需要第二个参数，要使用第三个参数，你是不是还必须得输入第二个参数？
今天我们介绍一款使用三代全长转录本数据进行转录本校正，聚类，可变剪切分析，定量和差异分析为一体的工具 - FLAIR。来自加利福尼亚大学圣克鲁斯分校（University of California，Santa Cruz）的Angela Brooks团队（图1）开发的全长可变转录本（isoform）分析工具FLAIR （Full-Length Alternative Isoform analysis of RNA），于2020年03月18号发表在《Nature Communications》杂志上，题目为 Full-length transcript characterization of SF3B1 mutation in chronic lymphocytic leukemia reveals downregulation of retained introns。该工具可用来鉴定高可信度转录本，差异剪切事件分析和差异转录本异构体（isoform）分析。
在Linux系统中，wc是一个非常有用的命令行工具，用于统计文件中的字符、单词和行数。wc命令可以帮助我们快速了解文件的基本信息，包括字符数、单词数和行数等。本文将详细介绍在Linux中使用wc命令进行字符统计的方法和示例。
一致性聚类（Consensus Clustering）是一个能够确定数据集（微阵列基因表达）中可能聚类的数量和成员的方法。这种方法在癌症基因组学研究中广泛普及，用于发现新的疾病的分子亚型。
If you change nothing, nothing will change
原文：Delivering Billions of Messages Exactly Once 作者：Amir Abu Shareb 翻译：雁惊寒
| | | | | input | demuxer | encoded data | decoder | file | ———> | packets | —–+ |__| |____| | v ____ | | | decoded | | frames | |__| ___ ______ | | | | | | | output | <——– | encoded data | <—-+ | file | muxer | packets | encoder |__| |______| ffmpeg的调用了libavformat库（含分流器）来读取输入文件并获得含有从他们编码的数据包。 当有多个输入文件，ffmpeg试图保持同步通过在任何活动的输入流跟踪最低的时间戳。 编码的数据包然后被传递到解码器（除非复制音频流被选择用于流，见进一步的说明）。解码器产生的未 压缩帧（原始视频/PCM音频/…），它可以进一步通过过滤进行处理（见下一节）。过滤后，这些帧被传递到 编码器，其编码它们并输出编码的数据包。最后这些被传递到复用器，并写入编码数据包到输出文件。
函数是编程中的基本构建块，用于封装一段代码，使其可以被重复使用。在Go语言中，函数具有丰富的特性，如多参数、多返回值、匿名函数、闭包等，这使得Go语言函数不仅仅是一种执行代码的方式，还是构建模块化程序和实现代码复用的关键工具。本篇博客将深入探讨Go语言函数的各种特性，解释相关的名词，并通过示例演示如何使用函数来提高代码的可读性、可维护性和可扩展性。
本篇文章为大家带来Hive面试指南，文内会有两种题型，问答题和代码题，题目一部分来自于网上，一部分来自平时工作的总结。
近期都在忙着项目开发，因此博客更新就比较佛系了，当然期间也看了不少博主的文章，学到了很多技巧，本文大致罗列下。顺便理一下自己的思路，有输入也要有输出嘛。
CSV（comma-separated value，逗号分隔值）文件格式是一种非常简单的数据存储与分享方式。CSV 文件将数据表格存储为纯文本，表格（或电子表格）中的每个单元格都是一个数值或字符串。与 Excel 文件相比，CSV 文件的一个主要优点是有很多程序可以存储、转换和处理纯文本文件；相比之下，能够处理 Excel 文件的程序却不多。所有电子表格程序、文字处理程序或简单的文本编辑器都可以处理纯文本文件，但不是所有的程序都能处理 Excel 文件。尽管 Excel 是一个功能非常强大的工具，但是当你使用 Excel 文件时，还是会被局限在 Excel 提供的功能范围内。CSV 文件则为你提供了非常大的自由，使你在完成任务的时候可以选择合适的工具来处理数据——如果没有现成的工具，那就使用 Python 自己开发一个！
MapReduce是一个编程模型，以及处理和生成大型数据集的一个相关实现，它适合各种各样的现实任务。用户指定计算的map和reduce函数。底层运行系统自动地将大规模集群机器间的计算并行化，处理机器故障，以及调度机器间通信以充分利用网络和磁盘。程序员会发现这个系统很好使用：在过去的去年中，超过一万个不同的MapReduce程序已经在Google内部实现，平均每天有十万个MapReuce作业在Google集群上被执行，每天总共处理20PB以上的数据。
在音视频处理中，经常会遇到一些错误和异常情况。其中之一就是"Invalid packet stream index"错误。本文将详细解释这个错误的含义、可能的原因以及如何解决它。
上周我们学习了消息中间件的核心原理以及如何搭建一套高并发高可用且支持海量存储的生产架构（今天来设计一套高可用高并发、海量存储以及可伸缩的消息中间件生产架构），我们暂且先放一放，后面再进行RocketMQ 详细讲解，今天我们开始学习分布式系统中的另一个核心知识点，即分布式技术技术。
本文最后更新于2022年06月13日，已超过0天没有更新。如果文章内容或图片资源失效，请留言反馈，我会及时处理，谢谢！
文 / Jeff Gong, Sahil Dhanju, Chih-Chiang Lu, Yueshi Shen
vi编辑器是所有linux的标准编辑器，用于编辑任何ASCⅡ文本，对于编辑源程序尤其有用。iv编辑器功能非常强大，可以对文本进行创建，查找，替换，删除，复制和粘贴等操作。
在掌握JavaScript这门灵活而强大的编程语言的过程中，不仅仅是学习基础知识那么简单。今天，我将为大家分享20个JavaScript的专业技巧，这些可能对初学者来说并不那么熟知。通过对比初学者（或者说“新手”）和经验丰富的开发者（或者说“专家”）在这些技巧上的不同处理方式，你可以提升你的编码技能，编写出更高效、简洁、优雅的JavaScript代码。
Scrapy是一个用Python编写的开源框架，它可以快速地从网站上抓取数据。Scrapy提供了许多强大的功能，其中之一就是parse命令，它可以让你灵活地处理CSV数据。CSV（逗号分隔值）是一种常用的数据格式，它用逗号来分隔不同的字段。在本文中，我们将介绍parse命令的基本用法，以及它的一些亮点和案例。
本文介绍了MapReduce计算框架的编程思想以及MapReduce计算框架的执行过程。主要包括MapReduce计算框架的编程思想、MapReduce计算框架的执行过程、MapReduce计算框架的编程思想以及MapReduce计算框架的执行过程。
下图是另一个例子: ffplay -f lavfi -i rgbtestsrc -vf "split[a][b];[a]pad=2*iw[1];[b]vflip[2];[1][2]overlay=w"
随着VAG进一步的成熟，我们为了进一步扩大用户的应用平台，推出了window版本的VAG，且界面进一步优化，目前已经能基本实现从图文件提取，bam文件提取，到可视化展示（目前的版本只支持read比对的结果展示（read）与图形基因组(Graph)展示）。Window版本已整合所有依赖的包，点击即用，通过生成本地图文件与调用浏览器展示可交互的图像。但<.info>文件的生成与泛基因组图的格式的转化仍需通过getinf.py脚本与经gfatools的处理的脚本生成。
scanf,printf,getc,putc,getchar,putchar,gets,puts,fgets,fputs,fgetc,fputc,fscanf,fprintf等.
本文精心筛选了最能展现 Python 语法之精妙的十个知识点，并附上详细的实例代码。如能在实战中融会贯通、灵活使用，必将使代码更为精炼、高效，同时也会使代码看上去更老练，读起来更优雅。
导读：Python 是一种代表简单思想的语言，其语法相对简单，很容易上手。不过，如果就此小视 Python 语法的精妙和深邃，那就大错特错了。
Python 是一种代表简单思想的语言，其语法相对简单，很容易上手。不过，如果就此小视 Python 语法的精妙和深邃，那就大错特错了。本文精心筛选了最能展现 Python 语法之精妙的十个知识点，并附上详细的实例代码。如能在实战中融会贯通、灵活使用，必将使代码更为精炼、高效，同时也会极大提升代码B格，使之看上去更老练，读起来更优雅。
做转录组测序，通常公司是不给分析的，分析也要自己多花钱，当然不同公司收费不一样，有的可能带有简单的分析。之前测序的第一家公司给了简单的分析，后面换了一家测序公司，不给分析。所以我得自己分析啦，在分析的时候顺便写一下教程。分享给大家，要分析转录组数据，首先得知道测序原理【参考文章：illumina、Sanger、第三代和第四代测序技术原理】，还有就是了解生信分析中一些文件格式【参考文章：生信中常见的数据文件格式】，当然，还有其他一些生物背景知识，除此以外，还需要会Linux，这个是一个漫长的学习过程。本文就介绍转录组数据分析的第一步分析：质控，主要就是fastqc这个软件的使用和结果解读。
今天是学习小组学习的第一天，主要是学习了解linux的基本概念、如何使用以及基本操作
这里Map阶段一般是对规模较大的数据进行分片、解析、整理，最后输出Key-Value的键值对;
一个MapReducer作业经过了input，map，combine，reduce，output五个阶段，其中combine阶段并不一定发生，map输出的中间结果被分到reduce的过程成为shuffle（数据清洗）。
FFmpeg是一款用于多媒体处理的自由软件工程，基于GPL许可证发布。FFmpeg提供的最核心的命令行工具是ffmpeg，ffmpeg命令行工具的主要特征是输出快速、高品质、文件尺寸小。“FFmpeg”中“FF”表示“Fast Forward”，“mpeg”表示“Moving Pictures Experts Group”。
咱们《生信技能树》的B站有一个lncRNA数据分析实战，缺乏配套笔记，所以我们安排了100个lncRNA组装案例文献分享，以及这个流程会用到的100个软件的实战笔记教程！ 下面是100个lncRNA组装流程的软件的笔记教程 在高通量测序分析中用于下游分析的关键信息是比对到每个genomic feature（外显子、基因等）中的read数目，而计数的过程称为read summarization featurecounts是一款使用于RNA-seq和DNA-seq的read summarization工具，应用
1.从Hive的角度看，小文件会开很多map，一个map开一个JVM去执行，所以这些任务的初始化，启动，执行会浪费大量的资源，严重影响性能。
卷积神经网络（CNN）非常适合计算机视觉任务。使用对大型图像集（如ImageNet，COCO等）进行训练的预训练模型，可以快速使这些体系结构专业化，以适合独特数据集。此过程称为迁移学习。但是有一个陷阱！用于图像分类和对象检测任务的预训练模型通常在固定的输入图像尺寸上训练。这些通常从224x224x3到某个范围变化，512x512x3并且大多数具有1的长宽比，即图像的宽度和高度相等。如果它们不相等，则将图像调整为相等的高度和宽度。
目前研究表明，在生物体内，circRNA主要通过其序列特征，发挥miRNA海绵、RNA-binding proteins （RBPs）海绵以及翻译短肽等生物学功能（1-2）。因此，确定其的全长序列，是进行circRNA功能研究的重要基础。由于目前对于circRNA的研究多采用二代测序的方法，而circRNA的内部序列与线性mRNA分子高度相似，单纯通过算法（识别反向剪切位点）很难区分来自环形RNA和线性RNA分子的读段，以及确定全长circRNA内部组成。近期的研究中利用了长读长测序技术，对circRNA的全长重构进行了尝试（3-4）。因此，目前研究方法对于circRNA结构的识别能力主要被二代测序的读长所限制，对于长度较长（>500bp）的circRNA分子，仍然缺少有效的全长重构手段。
序列比对用到tophat2软件，使用tophat软件的优点在于tophat2在将待测序列与参考基因组比对后，会直接生成bam文件，生成的bam文件直接可以给cufflinks构建转录本，从而避免了使用其他软件时生成的sam文件要转化成bam文件才能作为cufflinks的输入文件 代码如下
在地球科学、气象学以及环境监测等领域，遥感影像数据是一种重要的信息源，它们可以提供地表的地形、植被覆盖、气候变化等丰富信息。然而，随着观测技术的进步，我们通常会获得大量的遥感影像数据，如何高效地处理和分析这些数据成为了一项挑战。本文将介绍如何利用 Python 中的 GDAL 库处理遥感影像数据，并通过计算年度平均影像来提取更有意义的信息。
图结构数据在各个领域都很常见，例如{分子、社会、引用、道路}网络等，这些只是可以用图表示的大量数据中的一小部分。随着机器学习的进步，我们见证了在可用数据上应用智能算法的潜力。图神经网络是机器学习的一个分支，它以最有效的方式建立图数据的神经网络。
Enjarify 是一个将Dalvik字节码转化为等价的Java字节码，然后可以用一系列的Java分析工具去分析Android应用。之前我们一直使用Dex2jar来完成这个工作，不过Dex2jar已经算是一个非常老的工具咯。Dex2jar在绝大部分情况下都挺不错的，但是如果碰到了些模糊的特性或者特殊案例就会出错或者默默地吐出一些错误的结果。相比之下，Enjarify在设计的时候就考虑到了尽可能多的情况，特别是对于那些Dex2jar不起作用的情况下。另外，Enjarify能够有效地处理Unicode编码的类名、常量，隐式类型转换、正常处理流程中的移除处理啊等等。
我们知道MapReduce诞生与搜索邻域，主要解决的是海量数据处理扩展性差的问题。
显示命令路径以及命令相关的帮助手册文件路径，可以根据参数限定只查询命令、源文件和man文件。
Node.js的力量源自于庞大的NPM生态圈，拥有超过150万个包。没有NPM，Node.js虽然仍然可以使用，但其功能将大打折扣。在本系列文章中，我们将探索每位开发者都应该了解的常用NPM包。本篇，我们继续介绍第11至20款工具库，让你在Node.js项目开发中如虎添翼。
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