在chip_seq的分析结果中，经常会通过igvtools或者UCSC等基因组浏览器对样本的测序深度分布进行可视化，方便直观的比较样本间的差异，示意如下 ? 以人类基因组为例，基因组大小约为3G, 如果在文件中记录每个位置上的测序深度，那么该文件的体积是非常大的，为了更加有效的记录测序深度的信息，科学家提出了两种新的文件格式，bedgraph和wiggle。 ，第四列是该窗口内的测序深度，从官网给的示意图也可以看出depth和begraph之间的区别 ? ，第一列指定窗口的起始位置，第二列指定窗口内对应的数字。 但是需要注意的是，在这种格式中，通常会用取平均值等方法来表示一个窗口内所有碱基的测序深度，所以和另外两种格式相比，它代表的信息是稍微有点失真的，但是窗口相比染色体而言非常的小，这种程度的失真并不会影响我们的直观判断
这样一来，那些没有得到正确分类的数据，由于其权值的加大而受到后一轮的弱分类器的更大关注，于是，分类问题就被一系列的弱分类器“分而治之”。 不同的是，AdaBoost是通过提升错分数据点的权重来定位模型的不足而Gradient Boosting是通过算梯度（gradient）来定位模型的不足。 缺失值处理：XGBoost考虑了训练数据为稀疏值的情况，可以为缺失值或者指定的值指定分支的默认方向，这能大大提升算法的效率，paper提到50倍。 paper中提到，可先将数据收集到线程内部的buffer（缓冲区），主要是结合多线程、数据压缩、分片的方法，然后再计算，提高算法的效率。 当数据无法一次载入内存或者在分布式情况下，贪心算法效率就会变得很低，所以xgboost还提出了一种可并行的近似直方图算法，用于高效地生成候选的分割点。
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导读：将区块链技术或者其采用的算法证明机制引入共享经济，可以建成一个完全透明、无主、分散的共享平台和系统。能在没有任何形式中介的情况下，保证各种交易方安全进行交易，这些交易方包括个人、企业甚至是政府。 区块链有可能成为共享经济或者互联网的基石，在未来，区块链会上升到数据治理和经济治理层面，从而极大地改变经济模式，改变我们整个世界的生产和运营模式。 且随郭树行博士一起了解一下基于区块链与大数据如何构建共享经济基石。 通过把大数据与区块链相结合，能让区块链中的数据更有价值，也能让大数据的预测分析落实为行动，它们都将是数字经济时代的基石。 针对大数据交易共性敏感问题，缺乏全面、权威、有公信力的解决方案。在中心化系统结构下，大数据交易存在成本、管理、安全性、灵活性等方面的问题难以突破，对大数据安全共享与交易形成了挑战。
其实很多 Java 程序员在写了很多代码后，你问他 jre 和 jdk 之间有什么关系，jvm 又是什么东西，很多人不知所云。 本篇不会讲述 jvm 底层是如何与不同的系统进行交互的，而主要理清楚三者之间的区别，搞清楚我们写的 xxx.java 文件是被谁编译，又被谁执行，为什么能够跨平台运行。 [image] 这两个不同版本的 jre 相互之间有什么联系吗？ 答案是：没有联系。甚至准确的来说，它俩是一样的，无论是用哪一个都是可以的。 只是很多人习惯将会单独安装另一个 jre，虽然单独安装的 jre 也并没有被使用，原因可能就是刚开始大家都不清楚 jdk 和 jre 之间的关系，所以就默认的都安装上了。 本篇文章主要描述了 Java 相关的最基本的概念，理解了这几个基本的概念后，后续的学习才会有根有据，不会稀里糊涂的。
n你没有产品这些人员不可能空说吧，看到客户该怎们沟通，这一块就是项目与运营之间一种Demo沟通了，在这里暂时不说了！ 三、PRD是针对谁看的呢？一般都是项目组、开发组、测试组、策划组、体验组人员； 1、产品具体是什么样的呢？ 对于与产品相关的人员，就必须有一个清楚的产品概念，这个产品到底是干嘛的？ 要了解到底是什么产品，那就需要详细而简单的进行说明，但是这个只能是描述，还需要有与策划、开发、测试等另一种沟通语言，那就是UI、UE、原型图、流程图等，这样方便策划及开发人员的工作进展! 在前进的路上设立一些里程碑！这就对于产品经理来说就是一个挑战了？为什么呢？因为产品经理与商务、市场、运营沟通的方式和开发人员方式不一样，有什么不一样呢？ 简单的依据于之前的详细功能说明来进行需求审核，但是需求审核只是测试走完了第一步，第二步就是黑盒、白盒、甚至灰盒测试，走完第二部还有第三步，那就是需求优化，怎么优化呢，依据于市场人员及运营人员提供的用户数据来进行
2.python,pycharm,anaconda之间的区别与联系 最后更新于：2019-09-16 21:45:08 Python环境配置-Pycharm下载/Anaconda安装 中我们已经完成了 四.python/pycharm/Anaconda之间的联系 三者之间相互依赖，做一个形象的比喻：假如你想吃火锅，python就是吃到嘴里的肉，能享受肉的美味。 问题来了:嘴里的肉哪里来的？当然是通过筷子或者勺子喂到嘴里，筷子或者勺子这种中间媒介就是pycharm, 或者你也可以舌头伸到锅里舔说不定也能吃到。 ? 那么问题又来了：锅里的肉哪里来的？ 当然是桌子上摆着的呢，除了肉还有鹅肠/毛血旺/鸡腿/毛肚/牛筋…..停停停，大半夜的！桌子上的菜就是anaconda工具包含有的东西，直接使用就可以，方便快捷，有利于提高我们开发效率。 猜你喜欢: 1.pycharm配置开发模板/字体/背景 2.pycharm创建第一个Hello World程序 转载请注明：猿说Python » python,pycharm,anaconda之间的区别与联系
可能对于刚接触的小伙伴还是比较懵逼的，一会python一会Anaconda一会又特么来了个pycharm，一串接一串英文，特么怎么读都还不知道！！！ ? 四.python/pycharm/Anaconda之间的联系 三者之间相互依赖，做一个形象的比喻：假如你想吃火锅，python就是吃到嘴里的肉，能享受肉的美味。 问题来了:嘴里的肉哪里来的？当然是通过筷子或者勺子喂到嘴里，筷子或者勺子这种中间媒介就是pycharm, 或者你也可以舌头伸到锅里舔说不定也能吃到。 ? 那么问题又来了：锅里的肉哪里来的？ 当然是桌子上摆着的呢，除了肉还有鹅肠/毛血旺/鸡腿/毛肚/牛筋…..停停停，大半夜的！桌子上的菜就是anaconda工具包含有的东西，直接使用就可以，方便快捷，有利于提高我们开发效率。 没有桌子上的菜，你难道自己还要自己边吃边出去买菜？ 转载请注明：猿说Python » python,pycharm,anaconda之间的区别与联系
，争论已久，究竟真实的结果如何，下面我们看看真实数据。 原因三：用户体验 说到共享电单车的用户体验，一大群吃瓜群众就有很多话想说了，消费者反映最大的问题就是，电单车不能随意停放，必须要找到相应的停车区域或者固定电桩。 如果想了解更详细的内容，就自己去搜寻，小编就不在这里赘述了 共享男朋友，单身狗的终极神器 在小编的朋友圈问卷中，有一大半的单身女青年对共享男朋友表示出极高的期待，这也许是共享领域的终极目标了，现阶段这一类产品也只能在单身狗的脑海中进行幻想 我们今天的生活，每时每刻都被共享经济所改变着，这一切的出发点，都是为了让我们的生活更加美好。 （注：文中相关数据整理来源于网络。但写作仓促，或仍有出入。 欢迎留言区指正） 文章首发：灯塔大数据 文章编辑：柯一
《大数据时代》联席作者Kenneth Cukier在Ted上的热门演讲： 《Big data is better data》，告诉你大数据驱动技术和设计的未来，以及大数据的「好」与「坏」。 这些解决复杂数据带来的问题的人，就是数据科学家。 那么，数据科学家在工作中是怎样解决问题的呢? 分享两个共享经济的典范：Airbnb和Uber——在运用大数据方面的经验。 行业数据科学家得擅长沟通，能够让他们的发现应用于商业。将工商、经济和会计方面的经验应用在商业领域是他的价值所在。与商业分析师和商业顾问的角色有点相似。 要成为一名数据科学家，需要掌握哪些核心技能? 1、编程和数据库 一般来说，数据科学家大多要求具备编程、计算机科学相关的专业背景，掌握对处理大数据所必需的Hadoop、Mahout等大规模并行处理技术与机器学习相关的技能。 ，令人惊叹叫绝 4、回复“可视化”查看数据可视化专题-数据可视化案例与工具 5、回复“禅师”查看当禅师遇到一位理科生，后来禅师疯了！！
共享经济时代是数字时代得到进一步演进和发展的时代。共享经济让有机会利用资源的众多企业和个人获得了赚钱的机会。事实上，很多企业已经加入共享经济。 大数据为这些行业的发展做出了很多贡献，以下来了解一下大数据推动共享经济发展的五种方式。 (1)满足需求 数据是组成共享社区的大多数服务的基础。 消费者通过数据对他们感兴趣的事物进行表达，服务提供者获得数据之后并迅速进行响应。 在更大规模上，大数据算法能够将人们与他们正在寻找的更具体的产品联系起来。 这些算法使用GPS定位等数据以及其他个性化数据点，将消费者与最符合他们需求的提供商联系起来。事实上，正是这种效率使Uber这样的服务广受欢迎。消费者喜欢通过点击手机上的几个按键来满足自己的具体需求。 因此，许多专业人员在其职业生涯之外拥有完全的自主权，并且能够方便地联系需要提供服务的客户。 (4)对消费者也有好处 参与共享经济服务的客户经常发现他们更喜欢传统业务。
mongodb学习整理三,mongodb与MYSQL之间的联系。 query与projection，尤其在使用mongodb的IDE:NOSQL manager for mongodb 在mongodb中从集合中获得一条数据或者文档可以通过以下两个方法： find () findOne() find()是我们从数据库中查找数据使用最主要的方法。 findOne()与find()基本相同，只是findONe()不管满足查询条件的文档有多少，只会返回第一条数据。findOne()的语法和使用方法与find()一样，这里就不再介绍了。 ，然后与给定的条件进行比较，查找出满足条件的文档。
根据Google的说法，对“大数据”的兴趣已经持续了好几年，而且在过去几年里真正的兴起。这篇文章的目的是为了帮助突出数据湖泊和数据仓库之间的差异，帮助您就如何管理数据做出明智的决定。 数据也一直保存下来，以便我们能及时回到任何一点做分析。 这种方法成为可能，因为数据湖的硬件通常与用于数据仓库的硬件大不相同。 商品，现成的服务器与便宜的存储相结合，使数据湖扩展到TB级和PB级相当经济。 2.数据湖支持所有数据类型 数据仓库一般由从事务系统中提取的数据组成，并由定量度量和描述它们的属性组成。 数据湖这个词已经成为像Hadoop这样的大数据技术的代名词，而数据仓库仍然与关系数据库平台保持一致。我这篇文章的目标是突出两种数据管理方法的差异，而不是强调一个特定的技术。 另一方面，Hadoop生态系统非常适用于数据湖方法，因为它可以非常容易地适应和扩展非常大的卷，并且可以处理任何数据类型或结构。
数据来源：数据猿基于公开数据整理 大数据成为共享经济的重要支撑 在2016年的“中国高层发展论坛”以及“博鳌亚洲论坛”上，共享经济成为全球政商界大佬频频谈及的一个热词。 然而在共享经济背后，大数据的支撑功不可没。 大数据可以帮助企业了解消费者的现有状态，生活习惯以及各类消费习惯，方便企业制定产品与市场策略。 共享经济中，出行领域首当其冲，并且带来一场改变人类生活方式的资源革命。“共享出行”被普遍认为可以合理配置社会资源，有效提高车辆使用效率，降低出行成本，缓解交通压力，更改变了人们日常的出行习惯。 在大数据及人工智能的助推下，“分享经济”成为未来最大的发展趋势。 目前在中国，已经有超过5亿人成为分享经济的受益者；而包括优步的合作司机在内，参与提供分享经济的从业者超过了5000万人。 有研究预测，2025年，全球共享经济产值可达到2300亿英镑。而利用大数据实现资源调配的度假住宿、拼车、租车等领域的共享经济将占据市场的半壁江山。
，核心信息是在染色体上的起始和终止位置，除此之外，还有软件对于该peak区域的打分，比如常见的pvalue, qvalue, fold_enrichment等值。 和基因组比对信息用BAM格式来存储类似，为了标准化不同peak calling软件的输出，特意制定了以上3种数据格式。这三种格式本质上都是bed文件，只不过列数不太类似。 1. 的输出结果中为-log10(qvalue),第十列代表peak, 在macs2的输出结果中为peak的中心，即summit距离peak起始位置的距离。 format用于描述非连续的peak区间，这里的非连续通常指的是在peak的区间内会包含多个exon区域，适用于RNA水平上的富集区域信息的存储，比如m6A_seq鉴定到的peak区间。 该格式在BED12的基础上进行延伸，演变为BED12+3的格式，列数为15列，每列的含义示意如下 ?
再通俗深化理解下：工厂模式针对的是一个产品等级结构 ，抽象工厂模式针对的是面向多个产品等级结构的。 再来看看工厂方法模式与抽象工厂模式对比： 工厂方法模式 抽象工厂模式 针对的是单个产品等级结构 针对的是面向多个产品等级结构 一个抽象产品类 多个抽象产品类 可以派生出多个具体产品类 每个抽象产品类可以派生出多个具体产品类 随着种植厂的发展以及市场的需求，要增加一种蔬菜类型种植了，茎菜，由于茎菜与根菜种植方式不一致，就需要两个专门的种植工厂来进行管理，那么此时就采用工厂模式来管理，一个工厂负责一种作物的种植，这个时候产品可以理解为仍然在一个层次 但是随着科技的发展，我们逐步要种植转基因与非转基因食品了，在以前的蔬菜种类上又增加了一个层次，这个时候无法将其作为一个层次来解决，所以必须采用抽象工厂的方式来解决。 ? 工厂模式与抽象工厂模式以及简单工厂模式只有在具体应用的时候，分析具体的产品层级，然后选择相应的设计模式。
他是否在编码中也是正确合法的？ 在开源的 node.js 代码中可以看出， module.exports 才是真正的模块 export ，而 exports 仅仅是 module.exports 的一个帮手。 你的所有模块 export 的，最终都是通过 module.exports 返回出去的。 你可能意识到，你的模块并不总是有“模块实例”。 你的模块可能是任何的类型的 JavaScript 对象 boolean, number, date, JSON, string, function, array 等等。
POSIX 同步IO、异步IO、阻塞IO、非阻塞IO，这几个词常见于各种各样的与网络相关的文章之中，往往不同上下文中它们的意思是不一样的，以致于我在很长一段时间对此感到困惑，所以想写一篇文章整理一下。 阻塞IO模型 使用recv的默认参数一直等数据直到拷贝到用户空间，这段时间内进程始终阻塞。A同学用杯子装水，打开水龙头装满水然后离开。 很显然，这种IO模型是同步的。 ? 非阻塞IO模型 改变flags，让recv不管有没有获取到数据都返回，如果没有数据那么一段时间后再调用recv看看，如此循环。 但是它只有是检查无数据的时候是非阻塞的，在数据到达的时候依然要等待复制数据到用户空间(等着水将水杯装满)，因此它还是同步IO。 ? IO复用模型 这里在调用recv前先调用select或者poll，这2个系统调用都可以在内核准备好数据(网络数据到达内核)时告知用户进程，这个时候再调用recv一定是有数据的。
在我大万维网世界中，TCP就像汽车，我们用TCP来运输数据，它很可靠，从来不会发生丢件少件的现象。 “标准答案”里关于参数大小的限制又是从哪来的呢？ 在我大万维网世界中，还有另一个重要的角色：运输公司。不同的浏览器（发起http请求）和服务器（接受http请求）就是不同的运输公司。 GET与POST都有自己的语义，不能随便混用。 2. 据研究，在网络环境好的情况下，发一次包的时间和发两次包的时间差别基本可以无视。 而在网络环境差的情况下，两次包的TCP在验证数据包完整性上，有非常大的优点。 3. 并不是所有浏览器都会在POST中发送两次包，Firefox就只发送一次。 现在，当面试官再问你“GET与POST的区别”的时候，你的内心是不是这样的？ 结束！！！ END
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