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关键词

生存问题

以前下载TCGA数据,喜欢用使用UCSC的XENA数据库, 全部数据在:https:xenabrowser.netdatapages 这个候有两个数据源,需要区开来;GDC TCGA Breast Cancer (BRCA) (30 datasets) 2016-04-27前者数据是 IlluminaHiSeq TCGA hub表达矩阵,基因SYMBOL的表达矩阵,基因的表达信息,通常是用来把病人进行组 ,然后还是需要下载临床信息,才能做生存析。 钟对TCGA数据库的任意癌症种类做生存析,并校验发现TCGA数据库记录病人的生存事件的候,区Alive和Dead,但是呢,不同的事件本来是应该对应不同的记录字段,但是突然就发现了一个特例, 虽然不清楚为什么,但是毫无疑问我们的代码需要注意这一了。

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3.最好、最坏、平复杂度

假如华府使诈,队伍里也根本不存在秋香,唐波徐也需要把队伍一个个查验完毕才知道,复杂度就成了 O(n)最好情况复杂度在最理想的情况下,执行这段代码的,也就是「唐伯虎」最快中秋香。 摊情况复杂度最后一个硬骨头来了,了解了上面加上概率的期望复杂度再看这个就容易多了。复杂度,听起来跟平复杂度有儿像。 同复杂度遵循一定的规律,一般为 1 个 O(n),和 n 个 O(1)。针对这样一种特殊场景使用更简单的析方法:摊还析法。通过摊还析法得到的复杂度为复杂度。 这个候我们将这一组操作放在一起析,将高复杂度摊到其余低复杂度上,所以一般复杂度就等于最好情况复杂度。 注意: 复杂度是一种特殊的平复杂度(特殊应用场景下使用),掌握析方式即可。复杂度就是一种特殊的平复杂度,我们没必要花太多精力去区它们。

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    复杂度析(下):浅析最好、最坏、平复杂度

    但是计算过程稍微有儿问题。究竟是什么问题呢?我们刚讲的这 n+1 种情况,出现的概率并不是一样的。我带你具体析一下。我们知道,要查找的变量 x,要么在数组里,要么就不在数组里。 只有同一块代码在不同的情况下,复杂度有量级的差距,我们才会使用这三种复杂度表示法来区复杂度大部情况下,我们并不需要区最好、最坏、平三种复杂度。 针对这种特殊的场景,我们引入了一种更加简单的析方法:摊还析法,通过摊还析得到的复杂度我们起了一个名字,叫复杂度。那究竟如何使用摊还析法来析算法的复杂度呢? 而且,在能够应用复杂度析的场合,一般复杂度就等于最好情况复杂度。 尽管很多数据结构和算法书籍都花了很大力气来区复杂度和复杂度,但其实我个人认为,复杂度就是一种特殊的平复杂度,我们没必要花太多精力去区它们。

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    等待(模拟)

    你有一个顾客数组 customers ,其中 customers = :arrivali 是第 i 位顾客到达的,到达按 非递减 顺序排列。timei 是给第 i 位顾客做菜需要的。 请你返回所有顾客需要等待的 平 。与标准答案误差在 10-5 范围以内,都视为正确结果。 2) 第二位顾客在刻 2 到达,厨师在刻 3 开始为他做菜,并在刻 8 完成,第二位顾客等待为 8 - 2 = 6 。 3) 第三位顾客在刻 4 到达,厨师在刻 8 开始为他做菜,并在刻 11 完成,第三位顾客等待为 11 - 4 = 7 。平等待为 (2 + 6 + 7) 3 = 5 。 平等待为 (2 + 6 + 4 + 1) 4 = 3.25 。 提示:1

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    SpringCloud之Feign 负载衡请求超

    但是在实际的业务中,我们的服务可能因为特别原因(网络、处理压力大等)导致相应速度超过1秒钟,那么就会报错,下面我们就来处理如何手动配置Feigin的负载衡超等参数全局配置SpringCloud负载衡底层用的就是 Ribbon#--------------Feign负载衡配置 配置全局超ribbon: ConnectTimeout: 5000 #请求连接的超,默认为1秒 ReadTimeout: 5000 #请求处理的超5秒没有响应成功就报如下错误(真实情况下,会比5s多一些,因为发送请求也需要的,模拟超可以在请求处理的方法上用Thread.sleep()设置休眠超过5s) ? ----局部配置(就是指定提供者)#--------------Feign负载衡配置 局部配置超等feign-product-provider: #指定配置的服务名称 ribbon: OkToRetryOnAllOperations ReadTimeout: 3000 # 请求处理的超上述提到的服务名称如下配置spring: application: name: feign-product-provider # 随意设置执行的代码

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    数据析 | Numpy实战(二) - 析各类用户平骑行

    本次复习的知识如下:布尔型数组及数据过滤多维数组的构造使用numpy保存文本文件matplotlib折线图绘制matplotlib图表常用属性的设置方法图表的保存关于数据源上次的文章发出之后发现忘了补充数据源的链接 ,之后咸鱼补充在留言区了,有需要动手实践的朋友可以自取,下面是直通车:数据析 | Numpy实战(一) - 析某单车骑行 析目标观察上次的数据,数据中有的数据有会员与非会员两种用户类别。 这次我们主要析一下两种类别用户的平骑行对比。数据读取与数据清洗根据上次的流程示意图我们主要遵循下面几个步骤:? 至于其余关于数据如何取出平值等操作在上一篇文章已经做了介绍,接下来进入数据可视化展示的部。结果展示生成的折线图: ?生成的csv表格: ? Duraion, fmt=%.4f, comments=) # 生成空白画布 plt.figure() # color指定显示的折线颜色 # linestyle指定折线的样式 # marker指定节样式

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    搜索框和数据库有开始和结束的sql

    活动表中有两个字段:startDate、endDate,别代表开始、结束。 现在需要查询某一段内正在进行的活动,实际只要满足活动的段和查询条件的段有交集即可,包含以下图片中的四种情况。使用表达式startDatePara = startDate可以确定 ?

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    倒计---秒

    var time_end = new Date();  设定结束time_end = time_end.getTime()+7200000;设置隔为2小setTimeout(show_time (),1000);function show_time() { var time_start = new Date();获得当前 time_start.getTime(); var time_distance time_distance -= int_hour * 3600000; int_minute = Math.floor(time_distance60000);取钟 time_distance -= int_minute * 60000; int_second = Math.floor(time_distance1000);取秒钟 秒为单数、前面加零站位 if(int_hour < 10) if(int_minute < 10) int_minute = 0 + int_minute; if(int_second < 10) int_second = 0 + int_second; 显示

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    计算每个请求的平响应

    目的找出是哪些请求长期影响了系统性能方法web服务器的日志会记录每个请求的响应析访问日志,对相同请求的响应进行累加,响应的和 除以 这个请求的访问次数,就得到此请求的平访问例如日志中记录了 a.php 3次请求,响应别为 1、2、3a.php 的平响应就是 (1+2+3)3实现使用awk析日志的每一行,累加响应和访问次数,最后求出平值并输出例如日志信息为:? 其中红线标出的两列是我们关心的信息,0那列是响应,a.php那列是请求的urlawk按空格进行割,所以响应在第6列,url在第8列代码? 通过这个awk脚本,可以计算出每个请求的平响应数组变量url 存放每个请求对应的响应累加值数组变量url_times 存放每个请求的被访问次数最后在END块中对url数组进行遍历,打印出每个请求的 url及其平响应执行脚本awk -f avgtime_script access_log输出内容示例a.php = 1b.php = 0

    1.1K50

    pgsql GIS 将线段等,为 st_lineinterpolatepoint

    ST_LineInterpolatePoint 取一条线段(第一个参数)所在比例(第二个参数)的一个插入geometry ST_LineInterpolatePoint(geometry a_linestring ST_DISTANCE(ST_TRANSFORM(geometry g1,900913),ST_TRANSFORM(geometry g2,900913)) 计算两个的距离(单位米)ST_Distance ST_Transform----3.st_length(ST_Transform(geometry g1,900913)) 计算长度,单位米ST_Length----4.如果想把线段为n份(不考虑长度 ),则可以直接迭代使用ST_LineInterpolatePoint取n个(1n,2n,3n,,,,,1)或(0,1n,2n,,,,n-1n);如果等距离,比如m米 (m小于n),则为(nm ) +1 个(因为起始为0,1),然后在使用ST_LineInterpolatePoint迭代(nm )+1次。

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    《Nginx篇:负载衡+动静离》《衡,衡乎ip之

    3.动静离:概述:因为针对静态资源和动态资源,需要的连接数是不一样的,针对静态资源只需要2个,动态资源要4个连接数,将资源离,变相的提升了nginx的并发能力Nginx并发能力=worker_process usrsharenginxhtml下找静态资源 index index.html; } location img { root usrsharenginx; autoindex on; # 访问img路径

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    python | 对的处理

    遇到精确到小,需要对月、天、来单独析。 以我遇到的一个问题作为例子来说明。 等,需要抽出月、天、小这样的数据单独析,如何做呢?幸好,pandas可以提供这样的函数。 #读数据df_train = pd.read_csv(kaggle_bike_competition_train.csv,header = 0)#列名df_train.dtypes# 把月、日、和 小单独出来

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    SAP Spartacus checkout.reducer.ts调用

    击购物车icon后,加载Cart,Customer Coupons信息:击proceed To后,加载Shipping addresses页面: Jerry reducer action type:

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    表空基于的恢复(TSPITR)

    0.2 再建立一个表空,模拟生产环境其他表空-- 创建表空conn as sysdbacreate tablespace dbs_d_test datafile size 30M autoextend 表空) 采用表空基于的恢复技术,正常的话T3表(在表空DBS_D_TEST)应该不受影响。 我们这里同恢复表空DBS_D_JINGYU,DBS_I_JINGYU,这样就解决了依赖关系。2. 自动执行TSPITR3.1 RMAN自动执行TSPITR恢复表空DBS_D_JINGYU, DBS_I_JINGYU到2015-11-11 15:01:46,辅助实例的临存放目录为u01orabakauxiliaryrecover Elapsed: 00:00:00.01SQL> select count(1) from t3; COUNT(1)---------- 100 Elapsed: 00:00:00.01至此成功执行了表空基于的恢复

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    python从SUMO中获取车辆平行驶

    为了计算车辆的平行驶,其实就是提取出每一个车辆记录中的duration属性,然后相加取平。 sum= sum+float(t) average = sumlen(list)#calculate the average time for per vehicle 很简单的一个处理就可以获取车辆平滞留

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    有两根不布的香,香烧完的是一个小,你能用什么方法来确定一段15钟的

    今天同事提了一个这样的问题:有两根不布的香,香烧完的是一个小,你能用什么方法来确定一段15钟的? 觉得很有意思,这里记录一下思路 先将香A一头燃,香B两头然,等香B烧完之后,说明过去了半个小 还剩半个小,这 再将香A的另一头也燃,香A两头同燃烧的这段就是15钟。 类似的题一根粗细不的绳子完全燃烧要一小,如何用它测量75?步骤一:将一根绳子的两端同燃,需要的是半个小。 步骤二:首先将两个绳子燃,一个两端,一个一端然后等燃两端的绳子烧完之后的是半个小,接着再燃那个绳子的另一端,则一共燃烧的是30+15=45钟; 所以:步骤一+步骤二的:30+45 =75

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    管理」JavaScript算法、空复杂度

    复杂度和空复杂度鉴别一名工程师是否是算法高手的方法之一就是考察他对复杂度析的掌握程度。说起来可能有玄幻,算法高手对复杂度析一般讲究的都是感觉。 复杂度析就是用来析算法执行效率与数据规模之的关系,包括复杂度和空复杂度。为什么搞出这两个概念呢?还嫌我需要理解的概念不够多吗?其实,你也可以进行事后统计法,俗称 「马后炮」。 这样就把事后统计法的缺给 cover 了,一举多得。 其中,指数阶和阶乘阶会随着数据规模 n 的增大,执行急剧增长,十低效,我们暂且不去析。下面我们通过代码来逐一理解其余的复杂度。 那么 x = log2^n,也就是循环 log2^n 次后循环退出,得出复杂度为 O(logn)。二查找的复杂度就是 O(logn)。

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    Oracle 表空恢复(TSPITR)

    表空恢复,是Oracle在基于冷备,热备恢复以外的一种以表空为粒度的,不完全恢复的形式来将表空恢复到过去某个特定的的一种恢复方式。 恢复粒度  表空级别,也就是说恢复的粒度是以表空为单位恢复  恢复意味着是一个不完全恢复。 也就是说可以把某个或几个表空恢复到过去的特定,进行视恢复的表空可以与数据库中现有的其他表空不在同一个线上。 三、实现表空恢复的前提及限制要实现表空恢复有以下前提,同也存在一些限制,如下:  1.存在有效可用的备份  2.数据库处于归档模式  3.表空上存在约束关系(依赖)表的情形,依赖关系所在的表空也需要一同做恢复 (如外键参照,不在同一,则违反参照约束)  4.对于索引与数据离的表空恢复,应先删除索引  5.不能恢复数据库当前的缺省表空  6.不能恢复以下对象:    存在依赖关系的物化视图,区表等

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    Flink1.4 保存之回溯

    我们应该注意,在从某个保存开始重新处理数据,对事件的处理是非常重要的。 因为程序对于的处理或者插入都是要依赖当前的本地的,那么如果在根据保存启动程序不使用事件的,而使用别的,对程序的逻辑而言就很可能导致错误的结果。3. 听起来不错,那我该做什么? 在文档中详细的描述了检查的细节,如果你是个 Flink 新手,花些去读读是非常值得的。 两者之的关键区别:检查是基于某些规定的隔自动生成的,而保存是由用户显式地触发生成的,而且不会象检查那样过了一定的之后就会被删掉。7. 当有真实的需求,流处理基于实的特性不应该阻挡你把调回过去的动作。有兴趣了解关于 Apache FLink 的保存的更多内容吗?

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    Tcplayer 设置视频 player.currentTime()

    tcplayer.js 运行player.currentTime()设置问题 qq浏览器下使用出现bug:Uncaught TypeError: Cannot read property playerSeek

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