数据管理技术好坏评判的标准： （1）数据冗余 （2）数据共享 （3）数据独立性 （4）数据统一集中管理
Linux上的文本编辑器vim 图片 命令模式 • 用vim FILENAME进入之后的默认模式 • 可以“上下左右”移动光标 • 可以剪切字符或整行、也可复制、粘贴 移动光标： • 方向键或者hjkl • ^和$：快速到所在行的开头和末尾（用0也可以到开头） • 30j：向下移动30行（数字+方向进行快速移动） • ctrl+f或b:上下翻页（forward/back） • gg：快速回到文档的第一行的第一个字符 • G:快速到文件底部 （或者用 和 ） 撤销动作（后悔药）： • u：复原前一个动作（可
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 允许用户创建游标， 用于在一个大的查询里面检索少数几行数据。 变量是在批处理或过程的主体中用 DECLARE 语句声明的，并用 SET 或 SELECT 语句赋值。游标变量可使用此语句声明，并可用于其他与游标相关的语句。除非在声明中提供值，否则声明之后所有变量将初始化为 NULL。 Transact-SQL 语法约定 语法
以一个简单的数据集为例，通过唯一的标识符对其进行汇总。如果我们有一个水果店，想按售出的商品汇总销售额。如下图1所示。
我在保险行业工作，每天处理大量数据。有一次，我受命将多个Excel文件合并到一个“主电子表格”中。每个Excel文件都有不同的保险单数据字段，如保单编号、年龄、性别、投保金额等。这些文件有一个共同的列，即保单ID。在过去，我只会使用Excel和VLOOKUP公式，或者Power Query的合并数据函数。这些工具工作得很好，然而，当我们需要处理大型数据集时，它们就成了一种负担。
Python具有极其活跃的社区和覆盖全领域的第三方库工具库，近年来一直位居编程语言热度头部位置，而数据科学领域最受欢迎的python工具库之一是 Pandas。随着这么多年来的社区高速发展和海量的开源贡献者，使得 pandas 几乎可以胜任任何数据处理工作。
听说大部分的搞网络或者被网络搞的同学，每天都会使用SecureCRT在Linux下进行开发、测试等工作。
END_TEXT被用作标识符。它指定了here文档的开始和结束 ONE TWO THREE和 UNO DOS TRES是执行后 tr的输出。
loc只能使用字符型标签来索引数据，不能使用数字来索引数据。但是标签本身是数字，则可以用数字来索引；
许多Excel功能都可以使用VBA来实现，自动筛选就是其中之一，对应着VBA的Autofilter方法。
Excel高级筛选功能强大，但却很少被充分利用。Excel高级筛选根据特定的条件快速筛选想要的数据。本文将通过示例来展示一些使用Excel高级筛选可以做的“很酷”的事情。
1、两列数据查找相同值对应的位置 =MATCH(B1，A：A，0) 2、已知公式得结果 定义名称=EVALUATE(Sheet1！C1) 已知结果得公式 定义名称=GET.CELL(6，Sheet1！C1) 3、强制换行 用Alt+Enter 4、超过15位数字输入 这个问题问的人太多了，也收起来吧。一、单元格设置为文本；二、在输入数字前先输入' 5、如果隐藏了B列，如果让它显示出来？ 选中A到C列，点击右键，取消隐藏 选中A到C列，双击选中任一列宽线或改变任一列宽 将鼠标移到到AC列之间，等鼠标变为双竖线
PDB文件里面的每个记录都有着严格的格式. 每个记录中的字段, 如标识, 原子名称, 原子序号, 残基名称, 残基序号等, 不仅要按照严格的顺序书写, 而且每个字段所占的字符串长度, 及其所处的位置都是严格规定好的. 这些记录中, 通常最关心的是原子记录, 其详细说明可参考PDB原子记录官方文档.
https://cloud.tencent.com/developer/article/2353514
这可能看起来很奇怪，但无论想要多少个前面的条目，运算符值始终为xlTop10Items。
Vi IMproved (VIM) 是 Bram Moolenaar 开发的与 UNIX 下的通用文本编辑器 vi 兼容并 且更加强大的文本编辑器。它支持语法变色、正规表达式匹配与替换、插入补全、自定义键 等等功能，为编辑文本尤其是编写程序提供了极大方便。VIM 可以运行在“任何”操作系统 上，包括我们常用的 Windows 和 UNIX/Linux。一旦掌握了 VIM，你就掌握了一项跨平台的 利器。
数据从业者有许多工具可用于分割数据。有些人使用 Excel，有些人使用SQL，有些人使用Python。对于某些任务，使用 Python 的优点是显而易见的。以更快的速度处理更大的数据集。使用基于 Python 构建的开源机器学习库。你可以轻松导入和导出不同格式的数据。
Diabates是名义变量，Status是顺序变量，二者都是分类变量，R中称为因子
平时的仓库物料管理，有很多种材料要进进出出。 如果是用Excel做手工台账的，可以看看我的分享！ 我有手工台账如下： 小本买卖，上面都是便利店的王牌销售产品！ 随着种类的不断丰富，我想知道我进货的
fastq：一种保存生物序列（通常为核酸序列）及其测序质量得分信息的文本格式。FASTQ文件中，一个序列通常由四行组成： • 第一行：以 @ 开头，之后为序列的标识符以及描述信息 • 第二行：为序列信息，如 ATCG • 第三行：以 + 开头，之后可以再次加上序列的标识及描述信息（保留行） • 第四行：为碱基质量值，与第二行的序列相对应，长度必须与第二行相同
显然RAM可能比磁盘慢，例如单个clnannel RAM与10倍 PCIe 4.0 SSD。
以下划线开头的标识符有特殊含义。以单下划线开头的（_foo）的代表不能直接访问的类属性，以双下划线开头的（__foo）代表类的私有成员；以双下划线开头和结尾的(__foo__)代表Python里特殊方法专用的标识，如__init__() 代表类的构造函数。
在数据库中，表的第一列通常是称作为主键或唯一标识符的唯一值列表，用于验证为每个唯一标识符收集的数据是否位于一个且只有一个位置。在唯一值列表中没有重复值。
作者：ROGER HUANG 本文翻译自：http://code-love.com/2017/04/30/excel-sql-python/ 来源：https://www.jianshu.com/p/51bb7726231b 本教程的代码和数据可在 Github 资源库 中找到。有关如何使用 Github 的更多信息，请参阅本指南。 数据从业者有许多工具可用于分割数据。有些人使用 Excel，有些人使用SQL，有些人使用Python。对于某些任务，使用 Python 的优点是显而易见的。以更快的速度处理更大
目录 写在开篇之前 1、文件结构 1.1、头文件结构 1.2、定义文件的结构 1.3、目录结构 2、程序的版式 2.1代码行 2.2代码行内的空格 2.3对齐 3、命名规则 3.1共性规则 3.2 简单的 Windows 应用程序命名规则 写在最后 ---- 写在开篇之前 在日常的学习、生活中，拥有良好的行为习惯可以让我们受益无穷，同样，对于我们程序员来说，养成一个好的编程习惯，形成良好的代码风格也会给我们带来许多好处，比如： 使我们的代码看起来更加简洁、美观。 便于我们自己后续对代码进行修
linux 有大量的配置文件，所以 linux 的文本处理工具也是比较多的，常用的有 less vi head tail cat grep sed awk …. 。其中编辑一些配置文件，及查看日志时，常用的工具就是 vim 和 less ，而且它两的快捷键又很相似，所以学会 vim 的使用还是挺必要的。
当时我要是能想到这个技术，100多个VLAN的HSRP改VRRP脚本也就不至于搞得那么痛苦了。当时一个VLAN一个VLAN的改，不仅是费时费力，而且还让同事帮忙核对了两遍。就这样，拿到现场去实施的时候，还是发现有十几个VLAN在做HSRP改VRRP的时候出现了错误。结果是搞得头晕眼花想呕吐，脚本排版也不漂亮，还在客户那里留了个做事不细致的坏印象。
ContentProvider 属于Android应用程序的组件之一，作用是对外共享数据。我们可以通过ContentProvider把应用中的数据共享给其他应用访问，其他应用可以通过ContentProvider对你应用中的数据进行添删改查。
SQL语言按照用途可以分为如下3类： ①DDL(Data Definition Language) 数据定义语言： 定义修改和删除数据库、表、索引和视图等 ②DML(Data Manipulation Language) 数据处理语言： 对数据进行查询(SELECT)、插入(INSERT)、删除(DELETE)、更新(UPDATE)等 ③DCL(Data Control Language) 数据控制语言： 对数据库对象的权限管理和事务管理 一、T-SQL语法基础 1.标识符 在SQL
从最基础的Swift语法的开启Swift学习，本篇学习常量变量、数据类型、运算符，以及注释
大名鼎鼎EXCEL江湖上谁人不知，谁人不晓呀，纵使你没见过EXCEL，也见过数据在跑吧？可惜的是，经常用EXCEL表哥表妹，甚至操作六七年 的江湖老手，或多或少还是犯了些操作上的小错误，不应该呀不应该。下面，列举一些在EXCEL操作上常见的一些普遍现象，你认为哪种操作最搞笑？大家来排个名吧？ 1.移动选择 打开一个表，想要查看最后一行是第几行，很多童鞋都是一直按方向箭，或者不厌其烦拖动滚动条，这是一个非常不好的习惯，得改。童鞋，还记得键盘上的 CTRL+DOWN吗？可以快速跳转到该列数据末尾处，还有CT
相信用过MySQL的朋友都知道，MySQL中也有开窗函数的存在。开窗函数的引入是为了既显示聚集前的数据，又显示聚集后的数据。即在每一行的最后一列添加聚合函数的结果。
在编程语言中标识符就是程序员定义的具有特殊意义的词，比如变量名、常量名、函数名等等。 Go语言中标识符由字母数字和_(下划线）组成，并且只能以字母和_开头。 举几个例子：abc, _, _123, a123。
第一部分：常用函数和公式 查找重复内容公式：=IF(COUNTIF(A:A,A2)>1,"重复","")。 用出生年月来计算年龄公式：=TRUNC((DAYS360(H6,"2009/8/30",FALSE))/360,0)。 从输入的18位身份证号的出生年月计算公式：=CONCATENATE(MID(E2,7,4),"/",MID(E2,11,2),"/",MID(E2,13,2))。 从输入的身份证号码内让系统自动提取性别，可以输入以下公式： =IF(LEN(C2)=15,IF(MOD(MID(C2,1
第一部分：常用函数和公式 查找重复内容公式：=IF(COUNTIF(A:A,A2)>1,"重复","")。 用出生年月来计算年龄公式：=TRUNC((DAYS360(H6,"2009/8/30",FALSE))/360,0)。 从输入的18位身份证号的出生年月计算公式：=CONCATENATE(MID(E2,7,4),"/",MID(E2,11,2),"/",MID(E2,13,2))。 从输入的身份证号码内让系统自动提取性别，可以输入以下公式： =IF(LEN(C2)=15,IF(MOD(MID(C2,
1、查找重复内容公式：=IF(COUNTIF(A:A,A2)>1,”重复”,””)。 2、用出生年月来计算年龄公式：=TRUNC((DAYS360(H6,”2009/8/30″,FALSE))/360,0)。 3、从输入的18位身份证号的出生年月计算公式：=CONCATENATE(MID(E2,7,4),”/”,MID(E2,11,2),”/”,MID(E2,13,2))。 4、从输入的身份证号码内让系统自动提取性别，可以输入以下公式： =IF(LEN(C2)=15,IF(MOD(MID(C2,15
知识部分 1、SQLServer数据类型 ·数据类型是数据的一种属性，用来定义数据是时间、数字、字符串（文字、字母）等 ·SQLServer提供系统数据类型集，该类型集定义了可以与SQLServer一起使用的所有数据类型 ·常用的数据类型： int：从-2147483648到-2147483647之间的整数（可用于标识符列） money：货币类型，可包含小数。 decimal：小数，位数较大 float：小数 datetime：日期类型 char：可包含8000个字符 varchar：较char可存储更多字符 binary：用于存储可达8000字节长的定长的二进制数据 image：大约可存储20亿个二进制数据 2、默认值 在插入数据是如果对一行的某一列没有键入数据（留空）而且设置了默认值，那么这一列就会使用默认值。 3、标识符列 表的序号，自动递增，具有三个特点： ·列的数据类型不能为小数类型 ·不允许控制null ·每个表只能有一个标识符列 4、check约束 通过check约束可以限制域的完整性。通过任何基于逻辑运算符返还的TRUE或FALSE的逻辑表达式创建check约束。例如可以通过设置check约束限制输入的年龄、出生日期等数据
formatSpec 输入中的 %4.2f 指定输出中每行的第一个值为浮点数，字段宽度为四位数，包括小数点后的两位数。formatSpec 输入中的 %8.3f 指定输出中每行的第二个值为浮点数，字段宽度为八位数，包括小数点后的三位数。\n 为新起一行的控制字符。
合并数据集，是数据科学中常见的操作。对于有共同标识符的两个数据集，可以使用Pandas中提供的常规方法合并，但是，如果两个数据集没有共同的唯一标识符，怎么合并？这就是本文所要阐述的问题。对此，有两个术语会经常用到：记录连接和模糊匹配，例如，尝试把基于人名把不同数据文件连接在一起，或合并只有组织名称和地址的数据等，都是利用“记录链接”和“模糊匹配”完成的。
碎碎念：今天马拉松入门课程已经结课了，而我才补课到12天，呜呼！原本觉得自己R学的很好想直接跳到转录组，没有linux的基础根本听不懂，还得一步一步慢慢来。直播课连上3小时已经很难坚持了，补课的时候没有互动更加难熬，唯一的好处是听不懂的地方可以反复拖回来看，只能用这个勉强安慰一下自己了(；′⌒`)
2、自信点，智商是没问题的，题目是不算难， 想不到的原因：是不熟悉，不会把实际问题转化成代码的方式来解决！编程思维（需要练习）
大家好,之前我们介绍过SPSS的操作了：一文搞定临床常用统计---再也不用找人做统计分析了（上）、一文搞定临床科研统计(下），今天小编给大家分享另外一个常用统计分析软件—SAS,很多人一听到SAS要编程，就望闻生畏了，小编认为当你熟悉基本的操作界面之后，基本上就是粘贴复制的事情，就能跑出你想要的结果了。现在小编就给大家分享一下SAS的基本知识，下期再给大家介绍具体案例的实际操作。
当前社会信息化高速发展，网络信息共享加速互通，数据呈现出规模大、流传快、类型多以及价值密度低的特点。人们可以很容易地对各类数据实现采集、发布、存储与分析，然而一旦带有敏感信息的数据被攻击者获取将会造成个人隐私的严重泄漏；所以在发布数据前，必须通过适当的隐私保护手段来隐藏敏感信息，从而达到能够发布和分析同时又保障隐私信息安全性的目的。
上篇我贴上了我使用的vim配置及插件配置，有这些东西只能是一个脚本堆积，无从谈高效的代码阅读开发。 下面我们就来写经常使用的命令，就从配置Ｆ系列快捷键开始吧。 Ｆ+ n 快捷键配置 F1基本上时帮助，这个貌似不能被 Terminal帮助使用了， F2显示或者不显示行号，默认情况是显示的，在需要copy的一些操作时候这个是很有用的 F3换行显示或者不换行显示，在有些如Makefile命令较长的情况可以用它来快速修改其中的东西，默认情况是不换行 F4呼出文件的函数列表(TagbarToggle) F5
第三列 feature 基因结构：transcript,gene,exon,CDS,start_codon,stop_codon,UTR...
我们将这两种日志分别称为字母日志和数字日志。保证每个日志在其标识符后面至少有一个字。
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