你要知道小编的实验室是做生物信息学的，加上实验室人丁兴旺，因此相当的高产。我被分到了其中一年发表的文章，有三四十篇。 其实老老实实一篇一篇打开，打印第一页，估计十几二十分钟也能搞定。...就是先提取每个pdf文件的首页，然后合并成一个pdf文件，送到打印机里面单页打印就可以了。...今天就用R来实现一下 install.packages("pdftools") library(pdftools) #创建一个文件夹来存放每篇文章的首页 dir.create("cover") #假设所有的文章都存在...output = paste0("cover/",i,".pdf")) } #获取cover文件夹中所有的pdf文件 covers<-list.files("cover",full.names = T) #合并成一个...pdf文件 pdf_combine(covers, output = "joined_covers.pdf") 合并以前 提取到的所有首页 合并以后
今天介绍一下如何将本地图片读入到R语言中，并进行合并。 为何会有这种应用场景呢？本地有图片，如果用PS之类的软件，像素太模糊。...所以用R语言读取，然后合并，就很方便，这里介绍一下，像素没有变化，非常方便。 合并后的效果： 这里用到的R包是magick，可以在CRAN中通过install.packages直接安装。...读取函数，用image_read函数，直接读取，读取的对象直接可以在R中显示： 分别读取，然后可以用image_append进行图片的叠加，这里，想把图片叠加为2*3的形式，即上面3个图，下面三个图。...合并后的图片如下： 代码汇总： library(tidyverse) set.seed(123) # 创建一个数据框 df = data.frame( x = rnorm(100), y
使用R中merge()函数合并数据 在R中可以使用merge()函数去合并数据框，其强大之处在于在两个不同的数据框中标识共同的列或行。...如何使用merge()获取数据集中交叉部分 merge()最简单的形式为获取两个不同数据框中交叉部分。举例，获取cold.states和large.states完全匹配的数据。...如何理解不同类型的合并 merge() 函数支持4种类型数据合并: Natural join: 仅返回两数据框中匹配的数据框行，参数为：all=FALSE....如何实现完整合并(full outer join) 返回示例数据中美国的州，执行完整合并cold和large state，使用参数all=TRUE. > merge(cold.states, large.states...上面代码执行了完整合并，填充未匹配列值为NA。 总结 本文详细介绍R中merge()函数参数及合并数据类型。利用sql的表连接概念进行类比，简单易懂。
gset <- getGEO( GSE_name, getGPL = F ) save( gset, file = 'gset.Rdata' ) 2 加载GEO数据 gset包含下载的所有信息...由于gset是列表，故将其转为可操作的数据结构Gset load("gset.Rdata") Gset <- gset[[1]] 3 用GEOquery里的pdata函数获取样本信息
解决此问题的方法主要为两个方面；一是从源头解决小文件问题，在导数的过程中对作业进行优化，以减少小文件的输出，此方法需要业务方解决；二是合并平台上已有的小文件；本问描写合并平台小文件的方案。...执行流程 执行流程总体如下： 1、使用create table name like tb_name创建备用表，使得表结构保持一致； ?...2、配置支持merge等参数，并使用insert overwrite语句读取原表数据插入到备用表。 ? 3、确认表数据一致后，删除原表，使用alter语句将备用表的表名修改为原表的表名。 ?...使用insert overwrite语句查询原表数据覆盖备表 insert overwrite table test_part_bak partition(date_str) select * from...合并后表数据没有变化 ? 表结构一致 ? 从HDFS文件系统可以看出，分区数量没有改变，每个分区的几个小文件已经合并为一个文件。 ?
在R中做数据处理时，数据导入导出是常见操作，对于导入而言，如果源数据保存在多个文件中，那么导入后首先就需要进行合并操作。 这个读取及合并操作可以使用lapply和do.call来完成。...=x,b=x,c=x) write.table(df, file=paste0("test/",x,".txt"), row.names = F) }) ###2. lapply读入6个文件，并使用...do.call来调用rbind去合并6个文件### library(magrittr) # 读入数据 file_list %...lapply(function(x){ read.table(x, header = T) }) # 使用rbind合并 do.call(rbind, file_list) #结果如下： # a
前面给大家介绍了 【R语言】获取基因组上某个区域内的SNP信息 我们经常会从一些文献或者数据库里得到一些与疾病相关的SNP信息。...如下图所示，这里只有SNP的rs号，和染色体号，并没有具体的坐标信息，那么我们怎么得到具体的坐标位置呢？...今天小编就继续使用biomaRt这个R包来给大家演示一下如何通过SNP的rs号来得到具体的染色体上的坐标位置 #安装biomaRt包 BiocManager::install("biomaRt") #...#从文件中读取SNP的rs号 snp_ids = read.table("SNP_list.txt",stringsAsFactors = F)[[1]] #attributes设置需要显示的SNP信息...，包括rs号，染色体号和起始位点 snp_attributes = c("refsnp_id", "chr_name", "chrom_start") #获取snp的相关坐标信息 snp_locations
关于53R3N17Y 53R3N17Y是一款功能强大的信息收集工具，该工具基于Python开发，可以帮助广大研究人员快速收集与目标主机、IP地址或域名的相关信息。...该工具基于hackertarget.com来收集与目标相关的详细信息，因此针对单个IP地址，每天的API调用次数上限为100次。 ...接下来，广大研究人员可以使用下列命令将该项目源码克隆至本地： git clone https://github.com/abaykan/53R3N17Y.git serenity（向右滑动，查看更多）...然后切换到项目目录中，并使用pip命令和项目提供的requirements.txt文件安装该工具所需的其他依赖组件： cd serenitypip install -r requirements.txt...安装完成之后，我们就可以运行下列命令来启动53R3N17Y并查看工具帮助信息： serenity -h 工具帮助菜单 工具参数解析 -h, --help 显示工具帮助信息 -1,
温馨提示：要看高清无码套图，请使用手机打开并单击图片放大查看。...1.文档编写目的 ---- 继之前的文章讲述如何在Redhat中配置R环境和如何在Redhat中安装R的包及搭建R的私有源后，那我们如何使用R连接CDH集群中的Hive和Impala进行数据分析呢？...本文档主要讲述如何使用R连接Hive和Impala，并分别通过命令行和CDSW进行演示。...[bf9utbxl2w.jpeg] 解决方法： 使用root用户执行命令 [root@ip-172-31-21-45 ec2-user]# source /etc/profile [root@ip-172...温馨提示：要看高清无码套图，请使用手机打开并单击图片放大查看 ---- 推荐关注Hadoop实操，第一时间，分享更多Hadoop干货，欢迎转发和分享。
/Scylla cd Scylla sudo python3 -m pip install -r requirments.txt python3 scylla.py --help 工具使用 下列命令将返回指定...注意，在使用空格搜索查询时，请确保在引号中添加等号，后跟查询语句。...scylla.py --info google.com 下列命令将会导出指定手机号的相关信息（包括运营商和地理位置等）： python3 scylla.py -r +14167777777 下列命令将会导出...你也可以只使用webcam查询，但使用webcamxp会返回更详细的结果： python3 scylla.py -s webcamxp 下列命令将给出指定IP地址的地理定位信息，它将会返回经纬度、城市...最后，生成的所有这些信息都是公开的，因为这是一个OSINT工具，不能生成任何透露细节的信息。
它以一种相当易于理解的格式提取出可能比你知道的更多的信息。在看到描述、（设备）逻辑名称、大小等以后，你可能会理解到自己能获得多少信息。 这篇文章会研究 lshw 给出的信息，但侧重于磁盘及相关硬件。...sudo 运行 lshw 命令以确保能得到所有可用的信息。...awk 命令从 lshw 的输出中选择 Class（类别）栏是这样实现的：使用 $0（选取完整行），但只取从正确位置（第 36 个字符）开始的子串，而因为“类别”中并没有条目的长度超过 13 个字符，...你会发现在没有使用 -short 选项的时候，每一个磁盘类设备都会有大约 12 行的输出，包括像是 /dev/sda 这样的逻辑名称，磁盘大小和种类等等。...，不过即使你只用了其中的一部分，知道有多少信息可用还是很不错的。
提问 今晚在学员群里看到一个很有挑战性的问题图片 [图片] 大概的数据案例如下 [在这里插入图片描述] 解答 第一想法是使用INDIRECT函数,例如第一个合并单元格,可以用下面得出答案 =INDIRECT...首先我们用ROW函数列出行号 =ROW() [在这里插入图片描述] 接下来如何获得每个单元格最开始的行号(例如2)和最末尾的行号(例如7)呢,这需要根据合并单元格数量进行分组 接下来用COUNTA函数分组...合并单元格的实质是什么?...就是把内容(公式,数值等)放在合并单元格的左上角,其他单元格都变成空值 根据这个实质,我们可以对单元格进行统计分组,所以有了辅助列2,需要巧妙的用COUNTA函数 [在这里插入图片描述] 因为合并单元格之间都是空...最开始的行号=第一个合并单元格分组号 最末尾的行号=第一个合并单元格分组号+组员数-1 [在这里插入图片描述] 使用MATCH函数找到第一个分组号,返回对应的辅助列1的内容,就是合并单元格最开始的行号
其中有一类测试场景叫做混合并发测试，需要模拟多个接口下不同数量的用户使用场景，检查同时处理多个并发任务的能力，本文将展示如何使用开源的RunnerGo还原混合并发场景。...在混合并发测试中，我们需要模拟多种不同的用户场景。通过分析用户使用情况和应用程序需求，这里以一个简单的登录新闻APP的接口场景为例来进行演示。
Rmarkdown的一个重要特点就是可以在普通Markdown语法之上内嵌R等语言代码，并可以格式化输出和展示代码的结果，如展示图表等。...本文主要是展示如何使用Rmarkdown渲染pdf版中文报告（需要对Rmarkdown有一定了解）。...似乎是谢益辉(https://yihui.org/)的rticles包出现了bug，所以更确切的说，本文是展示如何在Rstudio中使用rticles包的CTex模板完成中文pdf报告的渲染。...中文pdf渲染 在Rstudio中，File -> New File -> R Markdown，打开Rmarkdown新建对话框。使用从模板新建，创建CTex模板文件。...RMarkdown中正常使用CTex了，保存修改后，点击Knit to PDF即可正常进行渲染了。
温馨提示：要看高清无码套图，请使用手机打开并单击图片放大查看。...本文档主要讲述如何在CDSW中使用R语言绘制直方图和饼图，并使用Hive数仓作为数据源。...内容概述 1.创建R工程 2.工程启动及示例运行 3.R直方图示例代码 4.R饼图示例代码 测试环境 1.CM和CDH版本为5.11.2 2.RedHat7.2 3.CDSW1.1.1 前置条件 1.CDH...R的示例。...温馨提示：要看高清无码套图，请使用手机打开并单击图片放大查看。 ---- 推荐关注Hadoop实操，第一时间，分享更多Hadoop干货，欢迎转发和分享。
今晚在学员群里看到一个很有挑战性的问题 大概的数据案例如下 第一想法是使用INDIRECT函数,例如第一个合并单元格,可以用下面得出答案 =INDIRECT("C7")-INDIRECT("B2"...) 据此反推 我们要得到每一个合并单元格的开始行行号以及结束行行号 首先我们用ROW函数列出行号 =ROW() 接下来如何获得每个单元格最开始的行号(例如2)和最末尾的行号(例如7)呢,这需要根据合并单元格数量进行分组...合并单元格的实质是什么?...这里有个小技巧:注意最开始的单元格是固定的,这样下拉会使范围越来越大 好了,我们根据这两列可以求到每个合并单元格最开始的行号和列号了 最开始的行号=第一个合并单元格分组号 最末尾的行号=第一个合并单元格分组号...+组员数-1 使用MATCH函数找到第一个分组号,返回对应的辅助列1的内容,就是合并单元格最开始的行号 在第一个思路的基础上,加上分组组员数量,减1,即得到末尾行号 回到最开始的思路 =INDIRECT
我们可以认为模型对分类任务起到关键效果的部分有3个： 1.BERT【CLS】embedding，学习到了句子级的特征 2.BERT实体embedding，学习到了实体的语义特征 3.特殊符号，带给了模型实体的边界及位置信息...1.R-BERT-NO-SEP-NO-ENT 代表既没有分隔符也没有实体embedding特征的模型 2.R-BERT-NO-SEP代表既没有分隔符的模型 3.R-BERT-NO-ENT代表既没有实体embedding...特征的模型 4.R-BERT代表完整的模型结构 结果可以看出，实体embedding和分隔符对模型效果贡献了很大。...这主要是因为，在关系分类的任务中，句子的语义信息和两个实体的词级信息均很重要。通过两个分隔符，能够帮助BERT学习两个实体的位置，从而提高模型对实体的表征能力。...对于实体抽取模块，跟此前我们介绍的基于BERT的实体抽取模型没有差别，不了解的同学可以出门左转先看一下： 【NLP-NER】如何使用BERT来做命名实体识别 RE模块相对复杂一点，我们详细介绍一下， RE
我们可以使用扩展操作符(...)将不同的对象合并为一个对象，这也是合并两个或多个对象最常见的操作。 这是一种合并两个对象的不可变方法，也就是说，用于合并的初始两个对象不会因为副作用而以任何方式改变。...使用 Object.assign() 合并JavaScript对象 并两个或多个对象的另一种常用方法是使用内置的Object.assign()方法： Object.assign(target, source1...就像扩展操作符一样，在覆盖时，将使用最右边的值: const person = { name: "前端小智", location: "北京", }; const job = { title:...浅合并和深合并 在浅合并的情况下，如果源对象上的属性之一是另一个对象，则目标对象将包含对源对象中存在的同一对象的引用。 在这种情况下，不会创建新对象。...总结 本文中，我们演示在如何在 JS 中合并两个对象。介绍了spread操作符(...)和Object.assign()方法，它们都执行两个或多个对象的浅合并到一个新对象中，而不会影响组成部分。
不能同步化，所以我们用jwt来验证接口安全 组成：头部 载荷 签证 Jwt服务端不需要存储token串，用户请求时携带着经过哈希加密和base64编码后的字符串过来，服务端通过识别token值判断用户信息...、过期时间等信息，在使用期间内不可能取消令牌或更改令牌权限。...表做登录功能 from rest_framework_jwt.views import obtain_jwt_token # 验证密码后返回token urlpatterns = [ re_path(r'v1...Promise.reject(error.response); } } ); export default instance 这样即完成了jwt接口安全的认证 那么在python后端如何去获取...jwt并提取我们需要的信息呢？
关于r4ven r4ven是一款功能强大的用户敏感信息安全检测工具，该工具可以托管一个伪造的网站，而这个网站使用了一个iframe来显示一个合法网站的信息，如果目标允许其运行，那么它将会获取目标的...简而言之，我们可以使用该工具来尝试获取目标用户手机或电脑的IP地址以及GPS地理位置信息，并以此来检查和判断用户的敏感信息安全态势。...； 6、效果最好的是Chrome浏览器，如果使用的是智能手机则定位更加准确； IP地址 vs GPS地理位置 1、基于IP地址的地理位置信息其实并不准确，因为返回的位置信息并不是目标设备的信息，而是互联网服务提供商的大概位置...接下来，使用下列命令将该项目源码克隆至本地： git clone https://github.com/spyboy-productions/r4ven.git 接下来，切换到项目目录中，然后使用下列命令安装该工具所需的依赖组件...： cd r4ven pip3 install -r requirements.txt python3 r4ven.py 工具使用 接下来，输入你的Discord Webhook地址【参考资料
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