2023-11-10，Galaxy生信云平台 UseGalaxy.cn 新增 12 个工具。
假设数据以 tibble 格式保存。数据集如果用于统计与绘图，需要满足一定的格式要求，(Wickham, 2014) 称之为 整洁数据 (tidy data)，基本要求是每行一个观测，每列一个变量，每个单元格恰好有一个数据值。这些变量应该是真正的属性，而不是同一属性在不同年、月等时间的值分别放到单独的列。
汇总函数 summarise()，可以将数据框折叠成一行 ,多与group_by()结合使用
Apache Kafka有许多针对其操作的度量，这些度量指标非常多，会让人混淆哪些是重要的，哪些是可以忽略的。这些度量的范围从关于通信量总体速率的简单度量，到针对每种请求类型的详细时间度量，再到每个topic和每个分区的度量。他们提供了broker中的每个操作的详细视图，但也可能使你成为负责管理监视系统的人员的缺点。 本节将详细介绍一直要监控的最关键的度量标准，以及如何响应他们。我们还将描述一些再调试问题的时候需要账务的更重要的度量标准，然而，这并不是可用的度量标准的详细列表，因为列表经常发生变化，而且其中有许多只对硬编码的kafka开放人员有用。
要想对两个分类变量间的相关变动进行可视化表示，需要计算出每个变量组合中的观测数量。常用的两种方法有：
当数据加载到 Seurat 并创建初始对象时，会为计数矩阵中的每个单元组装一些基本元数据。要仔细查看此元数据，查看存储在 merge_seurat 对象的 meta.data 中的数据帧：
当数据加载到 Seurat 并创建初始对象时，会为计数矩阵中的每个单元组装一些基本元数据。要仔细查看此元数据，查看存储在 merge_seurat对象的 meta.data中的数据帧：
upstream是Kong网关将流量转发到的多个target的集合，target可以是域名、ip，不同target可以有不同的port，且可分配不同的权重。通过使用upstream，Kong网关提供如下功能：
DESeq2工作流程的下一步是QC，它包括样本级和基因级的步骤，对计数数据执行QC检查，以帮助我们确保样本/重复 看起来很好。
在前文scRNA-seq marker identification(二)，我们我们提到了差异分析，下面我们来详细了解下
工作流程完成后，您现在可以使用基因计数表作为 DESeq2 的输入，使用 R 语言进行统计分析。
最为广泛的两种分类模型是决策树模型(Decision Tree Model)和朴素贝叶斯模型（Naive Bayesian Model，NBM），本案例采用朴素贝叶斯模型。朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法，本节对此算法作了重点分析。
本篇将重点关注 Sentienl 实时数据收集，即 Sentienl 具体是如何收集调用信息，以此来判断是否需要触发限流或熔断。
因为C语言没有内置链表这种数据结构，所以Redis构建了自己的链表实现。列表键的底层实现之一就是链表。当一个列表键包含了数量比较多的元素，又或者列表中包含的元素都是比较长的字符串时，Redis就会使用链表作为列表键的底层实现。
如今数据分析如火如荼，R与Python大行其道。你还在用Excel整理数据么，你还在用spss整理数据么。
Kong、OpenResty都是基于Nginx打造的新一代服务器。它们兼具Web服务器的功能，但侧重于网关层特性的延伸
上一篇链接：软测面试题附答案<一>，主要内容为常规软测面试题。 下一篇链接：软测面试题附答案<三>，主要内容为测开相关面试题
翻译 | 刘朋 Noddleslee 程思婕 余杭 整理 | 凡江
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 不知道大家在面试时是否会被问到什么样的哈希数据结构可以保证线程安全？ 很多小伙伴可能知道是ConcurrentHashMap，却对其没有太多了解，本文就带大家先来看一下ConcurrentHashMap集合中的size()方法是如何保证准确获取集合大小的。 我们可以思考一个最简单的场景，即调用者如何取得当前ConcurrentHashMap集合中的数据总量？ 可能有一些读者会说，直接调用ConcurrentHashMap集合提供的size()方法即可；或
虽然通过 Web 界面使用 ChatGPT 是一回事，但创建自己的自主 AI 工具，并通过其 API 与 ChatGPT 交互，则完全是另一回事，特别是当你的目标是保持对用户交互的完全控制时。与此同时，作为一名坚定 C++ 的支持者，我们相信用 C++ 编写的 GPT 工具能减轻处理（无休止的）编辑批注这一艰巨任务所带来的痛苦。
Spring Boot提供了一个 metrics 端点，可以在诊断上用于检查应用程序收集的指标。默认情况下端点不可用，必须公开，请参阅公开端点以获
继之前《Kafka运维篇之初识Streams Messaging Manager》、《Kafka运维篇之使用SMM监控Kafka集群》和《Kafka运维篇之使用SMM预警策略管理Kafka预警》之后。我们今天介绍使用SMM来监控Kafka端到端的延迟。
本文介绍了如何使用dplyr和data.table两个R包进行数据清洗、数据加工和数据分析，通过几个实际案例展示了dplyr和data.table的常用功能和高效操作。
这个功能很简单也很常用，但是不加注意还是容易写错，比如只对每一行的前两个元素求和：
原文链接:http://tecdat.cn/?p=13255 当我们要可视化事故数量时，其想法是根据部门的人员进行标准化。 我们将从恢复底图开始 library(rgdal)library(sp)li
让一些线程阻塞直到另一些线程完成一系统操作后才被唤醒。一个 CountDownLatch 用给定的计数初始化。await() 方法阻塞，直到由于countDown() 方法的调用而导致当前计数达到零，之后所有等待线程被释放，并且任何后续的 await() 调用立即返回。 这是一个一次性的现象 - 计数无法重置。
2、https://www.cnblogs.com/enochzzg/p/11294773.html
作者，追风少年i~国庆前的最后一弹，分享一个简单的内容，空间轨迹向量场。其中关于空间轨迹，我也写了很多，文章放在下面，供大家参考时空轨迹分析导论空间转录组之空间基因和细胞轨迹单细胞个性化分析之轨迹分析篇图片首先我们来解读以下这个图片，这个地方类似于基因、细胞类型或者通路的区域转换（细胞迁移）。为了探索代谢改变区域中迁移基因表达特征的富集，确定了特定基因表达特征的低富集和高富集之间的定向梯度的空间方向。 简化后，每个点的方向向量是基于其局部邻域中所研究的基因表达特征的分级富集。这些向量场计算使我们能够近似
本文为大家讲解MOF中的CaptureFramework框架。该框架提供统一的数据抓取行为和生成抓取结果能力，实现实时数据采集。
ps：本文章转载自https://www.cnblogs.com/xiaoxi/p/7007695.html
写在前面：公众号又被我搁置好久，闲来无事，写写近期学的R语言吧，主要分为两个部分写，一主要为数据处理，二为ggplot作图。这两个部分将生信分析的绝大多数常用命令都讲到了，作为R语言入门是够用的，但是学海无涯，以此只是作为一个引子，想要进步还是要自己多学多练，举一反三才行。
在Java中，注解（Annotation）和反射（Reflection）是两个重要的特性，它们分别用于在代码中添加元数据和动态地操作类、对象和方法。
Grand Central Dispatch（GCD）分派队列（dispatch queues）是一个用于处理任务（tasks）的强大工具。分派队列让你能够异步（asynchronously）或同步地（synchronously）执行任意的代码块（blocks of code）。你可以使用分派队列来处理几乎所有的可放在不同线程中处理的任务。使用分派队列的优点在于它们相对于直接使用线程来说要更加易用且更加高效。
在许多计算设置中，相同信息的超载是一个需要关注的问题。例如，跟踪其网络应用以识别整个网络的健康状况以及现场异常或行为变化。然而，事件发生的规模是巨大的，每个网络元素每小时可能会发生数以万计的网络事件。虽然技术上允许监控事件的规模和粒度在某个数量级内的增加，但是，处理器、内存和磁盘理解这些事件的能力几乎没有增加。即使规模很小，信息量也可能过大，无法方便地放在存储中。
Here is a list of components that are needed for the successful machine learning research and development, and examples of popular libraries and tools of the type:
7 Kibana可视化和仪表盘 ---- 可视化页面 在Kibana中，所有的可视化组件都是建立在Elasticsearch聚合功能的基础上的。Kibana还支持多级聚合来进行各种有用的数据分析 创建可视化 创建可视化分三步 选择可视化类型 选择数据源（使用新建的搜索或已保存的搜索） 配置编辑页面上的可视化聚合属性（度量和桶） 可视化的类型 区域图 数据图 折线图 Markdown小部件 度量 饼图 切片地图 垂直柱状图 度量和桶聚合 度量和桶的概要来自Elasticsearch的聚合功能，这两个概念在Ki
在本教程[1]中，我们将分析 10X Genomics 免费提供的外周血单核细胞 (PBMC) 数据集。在 Illumina NextSeq 500 上对 2,700 个单细胞进行了测序。可以在此处[2]找到原始数据。
例如以下实例，我们通过使用 $watch 属性来实现数据的监听，$watch 必须添加在 Vue 实例之外才能实现正确的响应。
《R for Data Science》: http://r4ds.had.co.nz/
服务降级是从整个系统的负荷情况出发和考虑的，对某些负荷会比较高的情况，为了预防某些功能（业务场景）出现负荷过载或者响应慢的情况，在其内部暂时舍弃对一些非核心的接口和数据的请求，而直接返回一个提前准备好的fallback（退路）错误处理信息。这样虽然提供的是一个有损的服务，但却保证了整个系统的稳定性和可用性。
【导语】本文分为两个部分，第一部分是quora上很火的一篇问答--【20个分辨真假数据科学家的问题】中赞赏数最高的回答，第二部分则是KDnuggets阅读量非常高的一篇文章【KDnuggets编辑们针对这20个问题给出的回答】。前者由大数据文摘团队选稿翻译校对后，呈现在各位读者面前。后者授权转载自计算广告（Comp_Ad）译者白雪、龙星镖局，原载于KDnuggets。本次将分散于不同地址的相关资源整合推送，希望更有利于有兴趣读者的学习，别忘了【评论区】给我们留言你的体会、收获、以及建议喔！ ◆ ◆ ◆ 分辨
同步工具类都包含特定的结构化属性，封装了一些状态，这些状态觉得指定同步工具类的线程是继续执行还是等待。同时，提供了操作状态的方法。
毫无疑问，Redis开创了一种新的数据存储思路，使用Redis，我们不用在面对功能单调的数据库时，把精力放在如何把大象放进冰箱这样的问题上，而是利用Redis灵活多变的数据结构和数据操作，为不同的大象构建不同的冰箱。希望你喜欢这个比喻。
今天在查看服务器日志的时候无意间发现我 nginx 的日志文件有一天很大，于是猜测应该是有人在用脚本请求平台，进行想看看到底是个什么情况，所以有了这篇与 ChatGPT 的聊天记录。
ReentrantReadWriteLock是基于AQS实现的可重入的读写锁。这个锁在使用的时候将锁分为了两个部分，ReadLock和WriteLock。实际上这两个锁都是共同引用的一个AQS对象，共用了一个AQS队列。其与ReentrantLock一样，具有公平/非公平的特性，以及可重入等功能。其类结构如下图所示：
前几天，我们介绍的RoCE技术和INT技术，让诊断系统钻进交换机里面去洞察网络体验劣化的瓶颈，是不是很酷炫？
缓存的使用，是一个逐渐演进的过程。问一下你自己，最直接的使用缓存的原因是什么？无它，唯快而已！
原标题：Spring认证中国教育管理中心-Spring Data MongoDB教程六(内容来源：Spring中国教育管理中心）
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