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一键kaks

ParaAT是中科院基因组所的章张课题组开发的工具,它整合了kaks所需的一整套分析,包括:蛋白序列比对(可选 clustalw2 | t_coffee | mafft | muscle)根据蛋白比对结果回译成 alignments guided by amino acid alignments are more reliable and accurate than direct nucleotide alignments) 可以把解压后的路径加入环境变,或者用脚本所在的绝对路径来运行也可以。 2. 多线程运行,指定线程数的文件。 这个文件只需要写入一个数字即可,表示有多少个线程同时运行。 result_dir-h, 指定同源基因列表文件 -n, 指定核酸序列文件-a, 指定蛋白序列文件-p, 指定多线程文件-m, 指定比对工具 -g, 去除比对有gap的密码子-k, 用KaKs_Calculator

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腾讯云介绍

概念介绍引题:工作负载分类工作负载的分类方法和标准多种多样,其中 Google 提出的一种简单的分类标准广受认可,即将工作负载分为服务型和处理型。 我们从中汲取了养分,同时也发现对于一些关键问题和产品规划,不同厂商采用了不同的策略。对此,我们尝试分析背后的产品逻辑和各自优劣,结合目标用户的需求,选择确定了腾讯云的产品路线。 ,使之支持 cloudinit设原则小结“搭积木”保证基础产品的原生能力,不进行封装或阉割。 在产品调度策略上,目前对所有用户采用对等公平策略。 作为一款新产品,可能还存在一些不足,也欢迎家多多试用 & 反馈问题。参考 Schwarzkopf, Malte, et al.

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    2核4G云服务器首年70元,还有多款热门云产品满足您的上云需求

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    腾讯云介绍

    概念介绍引题:工作负载分类工作负载的分类方法和标准多种多样,其中 Google 提出的一种简单的分类标准广受认可,即将工作负载分为服务型和处理型。 服务型 service长时间运行,理论上不会停止,对服务质敏感,主要是线上业务例如 web 服务,e-mail 服务等处理型 batch运行时间从几秒到几天不等,对短时性能波动相对不敏感,主要是离线业务例如日志分析等公有云上的最初 ,公有云的工作负载以服务型负载为主,各厂商也进行了诸多针对性优化。 随着云的快速发展,越来越多的、不同行业的用户开始使用公有云,处理型负载显著增加。针对处理型负载的需求,我们也通过新的产品形式来满足用户。 专注业务,支持规模自动化调度与执行,为用户屏蔽资源细节。调度逻辑,支持 DAG 和优先级调度,满足用户复杂的业务处理逻辑。成本优化,支持资源的动态伸缩,按需分配资源,避免资源浪费,节省成本。

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    spark | 做基本提交

    dataUserPurchaseHistory.csv).map(lambda line: line.split(,)).map(lambda record: (record, record, record))#总购买次数 numPurchases = data.count()#有多少不同客户购买过商品uniqueUsers = data.map(lambda record: record).distinct().count ()#总收入totalRevenue = data.map(lambda record: float(record)).sum()#最畅销的产品products = data.map(lambda sc.stop(),不需要进入python环境,直接在spark目录下: 将上面的py脚本代码放在spark目录下 执行:homehadoopsparkbinspark-submit pythonapp.py 从运行来说,显然很方便,特别对于型程序。代码和数据:

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    ArcGIS图层中矢要素面积——ArcMap

    一次,遇到一个问题,需要ArcMap中一个图层的所有面要素的面积。如图,这个图层中包括多个省级行政区矢面要素,现在需要分别其中每一个要素各自的面积。?  这里有一个方便的办法。   弹出了一个提示,概意思是说:我没有在开启编辑模式的情况下进行字段,那么这样会让变得快一些,但是一旦开始,就不能撤回。  因此,追求速度还是追求可以撤回,依据家的实际情况来就好。 因为我这里数据不多,也比较简单,因此就直接选择了继续。?   因此,如果我们需要面积,必须将这一图层转为投影坐标系。   那么,我们对这个出来的面积随机验证一下。用河南来验证,面积为165982687427.8129平方米,也就是165982.69平方千米;我们看看实际面积:?  差了概1000平方千米。

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    pandas每天一题-题目7:

    划每天更新一期,希望各位小伙伴先自行思考,再查看答案。如果对你有帮助,记得转发推荐给你的好友! 一个订单会包含很多明细项,表中每个样本(每一行)表示一个明细项order_id 列存在重复quantity 是明细项数需求:请总收入(单价乘以数的总和)下面是答案了----方式1以下是原项目解法 Revenue was: $ + str(np.round(revenue,2))) Revenue was: $39237.02 行1:df.eval 可以动态解析表达式点评:pandas 官方测试中,当数据时 (10万行以上),这种方式会得到一定优化加速(使用numba)推荐阅读:Python数据处理,pandas 统连续停车时长

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    Volcano火山:容器与的碰撞

    Volcano是基于Kubernetes构建的一个通用系统,它弥补了Kubernetes在“高性能应用”方面的不足,支持TensorFlow、Spark、MindSpore等多个领域框架,帮助用户通过 对于分布式或是并行来说,根据场景和作业属性的不同,也可以对其进行细分;在 《并行导论》 中将并行致分为三类:简单的并行简单的并行指多个子任务(tasks)之间没有通信也不需要同步,可以完全的并行的执行 最近比较有名的例子应该是 Tensorflow 的 ps-work模式 和 ring all-reduce 了,各个子任务之间需要的数据交换和信息同步,单独的子任务无法独立完成。 预留与回填 (Reservation & Backfill)当一个请求资源的“巨”作业提交给kubernetes时,当有许多小作业在管道中时,该作业可能会饿死,并最终根据当前的调度策略法被杀死。 CNCF(云原生基金会)致力于培育和维护一个厂商中立的开源生态系统,来推广云原生技术。我们通过将最前沿的模式民主化,让这些创新为众所用。请长按以下二维码进行关注。

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    【腾讯云618-倒时!】活动销攻略

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    仓储管理(四):出库拣货

    一般前,商家都会提前制定销售划,会通知仓库将商品提前准备好。仓库会设置专门的区,有规律的订单都可以在区快速处理。 我们只需要通过机系统,为准备好的商品匹配对应的订单,打印出对应的快递面单,打包好后,贴上面单就可以发货了。 前面我们说的时候我们根据销售划,会提前备货到区,目的是为了降低拣货的压力。非的时候,我们也可以通过日常订单数据分析,优化货位规划。 即使在区提前备好货,也是要多处拣货再合并到订单。商品多的时候找货和合并仍然不容易,一般仓库将单品的订单处理完后,剩余的订单会在拣选区拣货。 辅助设备暂不细说,无非都是将机指令告诉人,拣货人按指令拣货,我们说一下边拣边分和先拣后分两种拣货方式。

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    物联网和云进热力企业的创新

    目前供热改革的进展缓慢,很程度由热的标准不一,质参差不齐所导致。有业内人士指出,云和物联网或将成为加快热改革的关键点。物联网和云进热力企业的创新、标准统一等。    云和物联网技术应用于供热领域   云和物联网是近年国内外信息产业的热点领域,我国政府极其重视,力扶持。这两者都将在热改造和企业创新上发挥积极作用。 从国家的层面,如果热力公司自己不建机房,交给专业的云服务提供商,更能减少财政、纳税人的负担,更能得到可靠的、较廉价的、弹性的、面向未来的服务。云正好显身手。    云和物联网助力热改造   目前热力公司面临许多挑战,如选择哪个标准,选择选择哪家产品或方案,现实的方案能否满足未来系统的要求。其中标准是基础,架构是关键。 展望   未来的热改造将愈来愈精彩,物联网和云进热力企业的创新努力,统一的标准、政府积极的推动、多种技术、多个厂家的参与融合将是热改造成功的保证。

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    你公司到底需不需要引入实时引擎?

    自己之前发布过一篇 Chat 《数据“重磅炸弹”:实时框架 Flink》,里面介绍了多种需求: 小田,你看能不能做个监控屏实时查看销活动销售额(GMV)? 小朱,搞销活动的时候能不能实时统下网站的 PVUV 啊? 小鹏,我们现在搞销活动能不能实时统 Top5 啊? 小李,怎么回事啊?现在搞销活动结果服务器宕机了都没告警,能不能加一个? 4、实时数据报表活动营销时销售额销售屏,TopN 商品说到实时,这里不得不讲一下和传统的离线的区别! 实时 VS 离线再讲这两个区别之前,我们先来看看流处理和处理的区别:流处理与处理?看完流处理与处理这两者的区别之后,我们来抽象一下前面文章的场景需求(实时):? 离线的特点数据且时间周期长(一天、一星期、一个月、半年、一年)在数据上进行复杂的数据在之前已经固定,不再会发生变化能够方便的查询的结果实时的特点在数据中与离线对应的则是实时

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    时代新机遇 职业需求暴增

    概念始于20世纪60年代,如今已经存在了数年,但是在今年,随着云的发展,越来越多的公司开始希望利用它提升业务敏捷性,并减少开始。 随着云在当前的巨的需求,部署和管理所需的技能也在增多,未来以下五职位可能将是一个需求暴增的职业。当然他们的收入也将会迎来暴增。1. SQL相关的工作将会在未来需求增。2. JavaJava是一种可以撰写跨平台应用程序的面向对象的程序设语言。 Java 技术具有卓越的通用性、高效性、平台移植性和安全性,广泛应用于PC、数据中心、游戏控制台、科学超级机、移动电话和互联网,同时拥有全球最的开发者专业社群。 简单地说,Linux是一台机,使应用程序和机操作员访问机上的设备来执行所需功能的软件。对于每一个内核版本,超过1000名开发从至少100家公司作出贡献。

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    小 Lot size(上)

    MRP运时用来划订单采购申请的数的一个程序配置。 物料主数据中MRP 1的小,就是为物料确定一个获取数的程序,以确定该物料在进行MRP运法。先看看小在系统中的位置: ?程序即小,LOT SIZE。 G Groff重订货程序 S 报表:固定含分割部分期间余额K PPC划日历中的期间小一、静态类型的小:1、EX:直接按订货,这个是经常用到的,也就是缺多少补多少。 2、FX:固定订单数,这个就要配合前面说的”固定小“字段一起使用。如果供应不能满足需求,则产生一个固定小的数划订单采购申请。 (上面这三个常见的小我就不举个栗子了)8、PK:根据划日历的期间,参考之前文章《划日历》中有介绍9、PB:期间 = 记账期间(下一篇介绍)。

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    小 Lot size(下)

    二、优化类型的小11、DY:动态创建。从短缺日期开始,连续需求被累在一起得到一个直至仓储成本独立成本。 按照仓储成本的公式,当仓储成本于仓储独立成时,之前的累就是最优的,系统会按此累进行一次采购。 然后进行下一轮的上图在9月10日累一个采购后,下一轮就从9月11日重新开始,为了方便显示,我直接后后面。注意:①在库时间 = 当前需求日期 - 累内的最小需求日期。 从短缺日期开始,连续需求被累在一起得到一个直至仓储总成本独立成本时,产生一个采购。同样看例子: 主数据设置: ?运行MRP结果:? 第一次出9月9日的单位成本最低,产生一次采购。 然后从9月10日开始第二轮,依次继续下去。 拖了一周终于将小两篇文章完成。

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    数据模式:处理&流处理

    数据要实现业务落地的前提,是企业需要搭建起自身的数据平台,去实现对数据价值的挖掘和应用。根据实际的业务场景需求,不同类型的数据,需要不同的处理模式。 今天我们就来聊聊处理和流处理两种数据模式。数据驱动策略的到来,使得企业对自身所拥有的数据资源开始有了更深刻的认识,意识到数据的价值之后,接下来就是要实现对这些数据的价值挖掘。 处理模式:典型的处理框架就是Apache Hadoop。Hadoop是首个在开源社区获得极关注的数据处理框架,其原生的MapReduce引擎,主要采取的“分而治之”的分布式模式。 MapReduce,将一个分布式过程拆解成两个阶段:Map阶段,由多个可并行执行的Map Task构成,主要功能是将待处理数据集按照数据小切分成等的数据分片,每个分片交由一个任务处理。 关于数据模式,处理&流处理,以上就为家做了简单的介绍了。数据处理,不管是处理、流处理还是两者结合的混合处理,从根本上来说,还是需要根据不同的数据类型和数据需求来进行技术选型的。

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    数据仓库介绍与实时数仓案例

    注:流处理的指标处理依然,最终以处理为准,即每次处理后会覆盖流处理的结果。 Kappa架构最的问题是流式重新处理历史的吞吐能力会低于处理,但这个可以通过增加资源来弥补。? 在真实的场景中,很多时候并不是完全规范的Lambda架构或Kappa架构,可以是两者的混合,比如部分实时指标使用Kappa架构完成,少关键指标(比如金额相关)使用Lambda架构用处理重新 .因主题建模与业务关系较,这里不做描述5.3 数据保障集团每年都有双十一等期间流与数据都会暴增。 实时系统要保证实时性,相对离线系统对数据要更敏感,对稳定性要求更高。所以为了应对这种场景,还需要在这种场景下做两种准备:前的系统压测;中的主备链路保障;??6.

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    数据仓库介绍与实时数仓案例

    注:流处理的指标处理依然,最终以处理为准,即每次处理后会覆盖流处理的结果。 Kappa架构最的问题是流式重新处理历史的吞吐能力会低于处理,但这个可以通过增加资源来弥补。 )使用Lambda架构用处理重新,增加一次校对过程。 .因主题建模与业务关系较,这里不做描述5.3 数据保障集团每年都有双十一等期间流与数据都会暴增。 实时系统要保证实时性,相对离线系统对数据要更敏感,对稳定性要求更高。所以为了应对这种场景,还需要在这种场景下做两种准备:前的系统压测;中的主备链路保障;6.

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    实时数据框架演进介绍

    ),实时去订阅消息队列,直接完成指标增,推送到下游的数据服务中去,由数据服务层完成离线&实时结果的合并。 注:流处理的指标处理依然,最终以处理为准,即每次处理后会覆盖流处理的结果。 Kappa 架构最的问题是流式重新处理历史的吞吐能力会低于处理,但这个可以通过增加资源来弥补。 Kappa 架构完成,少关键指标(比如金额相关)使用 Lambda 架构用处理重新,增加一次校对过程。 MySQL;因主题建模与业务关系较,这里不做描述;5.3 数据保障阿里巴巴每年都有双十一等期间流与数据都会暴增。

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    从SAP最佳业务实践看企业管理(72)-SOP-供应链牛鞭效应

    宝洁公司估,由于订购、结和运送系统需要人手运作,处理每笔订货的成本约在35到75美元之间。 制造商的价格优惠会使其分销商提前购买日后所需的产品,而提前购买的结果是顾客所购买的数并不反映他们的即时需求,这些足以供他们将来一段时间使用。 这种销对供应链来说可能会成本很高。 例如,戴尔机就绕过传统的分销渠道,直接面向消费者销售其机,这样戴尔公司就可以直接了解其产品的需求模式。最后,正如前面所提到的,供应时间过长也会夸“牛鞭”效应。 因此,提高经营效率能够降低由于更新多种预测数据所导致的需求变动幅度。 2.打破订购 由于订购会产生“牛鞭”效应,因此企业应调整其订购策略,实行小、多次订购的采购或供应模式。 当企业进行地区性销时,某些零售商会在该地区进行采购,然后再把这些产品转移到其他地区。基于活动的成本核系统能精确库存、特殊处理和运输等成本,因此,这种系统能帮助企业实行天天低价的价格策略。

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    如何CNN感受野、和模型

    下面以最经典的AlexNet模型为例子,感受野,模型小(内存)。下面这张图是AlexNet的结构图,看起来比较直观。 ? 是评价一个模型重要的标准之一,其实在模型的时有两点简化的地方:模型的不同层中,卷积层和全连接层是占据了绝多数的,所以下面我们只关注这两个层的;卷积层和全连接层都有对应的 o1​+1)×o2​AlexNet逐层的话太多了,下面偷个懒,只下第一层举个例子吧。 这是AlexNet的的参数数分布图,第一层卷积的是105M FLOPs,FLOPs是“每秒浮点运次数”,在作为是,就是浮点运次数,那么105MFLOPs就应该是105×106105times10 105705600=105M(11times11times3+1)times55times55times96= 105705600=105M (11×11×3+1)×55×55×96=105705600=105M模型小模型的小完全由模型的参数数和参数的存储形式决定

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