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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ka/ks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 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,或者脚本所在的绝对路径来运行也可以。 2. gene ID之间tab符隔开。 2. fasta格式的蛋白序列文件和核酸序列文件,注意gene ID要与同源基因列表文件中的ID一致; 3. 多线程运行,指定线程数的文件。 kaks值 -o, 输出结果的目录 注: 1.

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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。 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,各大厂商也进行了诸多针对性优化。 我们从中汲取了大养分,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。 户(owner)内部串行,保证按照优先级调度下发,同时避免无意义加锁。 在产品调度策略上,目前对所有户采对等公平策略。

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    腾讯云618采购季来袭!

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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,各大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、不同行业的户开始使公有云,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户。 专注业务,支持大规模自动化调度与执行,为户屏蔽资源细节。 调度逻辑,支持 DAG 和优先级调度,满足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

    初学spark,就按照书上的来学习 1、首先,在ubunu下登录到拥有spark权限的户下。 numPurchases = data.count() #有多少不同客户购买过商品 uniqueUsers = data.map(lambda record: record[0]).distinct ().count() #总收入 totalRevenue = data.map(lambda record: float(record[2])).sum() #最畅销的产品 products = 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: /home/hadoop/spark/bin/spark-submit 从运行来说,显然很方便,特别对于大型程序。 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,大概意思是说: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,依据大家的实际情况来就好。 二者最简单的区别就是,地理坐标系经度、纬度作为空间衡指标,而投影坐标系米、千米等长度单位作为空间衡指标。   那么,我们就来看看我们现在是不是处于地理坐标系状态。 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。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: ?   差了大概1000平方千米。

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    一文教你java实现出价器设(附下载源码)

    价器则是出则车上必不可少的重要仪器,它是负责出车应运收费的专智能化仪表。 它采了手摇机与机械结构相结合的方式,实现了半机械半电子化。此时它在程的同时还可以完成价的工作。大规模集成电路的发展又产生了第三代价器,也就是全电子化的价器。 因此,汽车价器的研究也是十分有应价值的。出价器不仅可以解决电子系统小型化、低功耗、高可靠性等问题,而且其开发周期短、开发软件投入少、,特别是对小、多品种的产品需求。 价器是出汽车的经营者和乘坐出汽车的消费者之间于公平贸易结的工具,因而价器价准确与否,直接关系到经营者和消费者的经济利益。 依据国家有关法律、法规,出汽车价器是列入国家首强制检定的工作器具之一,也是近年来国家质技术监督部门强化管理的六类重点器具之一。

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    OA系统助力连锁商超行业,实现人、财、物统一管控

    ③金额明细 合同审流程的发起人填写,包含所有相关费,不仅限于金,还有可能包括免期和保证金,以保证数据和日期的连贯性。当期实付金金额、当期实付时间等数据由房付款流程更新。 ④多种合同查询页面 针对不同使者的查看维度划分,可以查询合同整体数据、查询合同应付、付款提明细。 ⑤发起房支付流程 可以快速筛选应付明细,发起支付流程。 支付流程归档后已支付金额等数据自动更新到合同台账中,更新快、减少人工重复统。 针对检查事项,快速了解情况并且拍照记录上传,运营人员根据事项的完成度打分,系统自动总得分。 打分完成之后,运营通过流程自定义报表定期导出巡店总表,分发给各门店,各门店各项打分情况一目了然。 员工填写工作日志时,能自动匹配并带出其明日工作划内容,由户自行删减其实际工作内容;提炼对比户填写内容,制作报表分析,于对比划与实际工作的差异率。

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    Flink未来-将与 Pulsar集成提供大规模的弹性数据处理

    ,且解决单点故障的场景) Pulsar对数据的看法:分段数据流 Apache Flink是一个流优先框架,它将处理视为流的特殊情况。 一些潜在的集成包括使流式连接器为流式工作负载提供支持,并使源连接器支持工作负载。 从体系结构的角度来看,我们可以想象两个框架之间的集成,它使Apache Pulsar作为统一的数据层视图,Apache Flink作为统一的和数据处理框架和API。 Pulsar集成为处理接收器,其中所有结果在Apache Flink完成静态数据集中的后被推送到Pulsar。 wordWithCount.toString().getBytes()); // write DataSet to Pulsar wc.output(pulsarOutputFormat); 结论 Pulsar和Flink都对应程序的数据和级别如何以作为特殊情况流

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    使Spark进行微服务的实时性能分析

    整体的环境是一个OpenStack云,一组基于微服务的应程序运行在不同户的网络中,还有一个小型Spark集群。在每个Nova主机上安装的软件网络tap来捕获通过户网络内的网络数据包。 根据以上问题,这里开发了2个Spark应程序:1个实时事务跟踪的应程序和1个分析应来生成应的通信图和延迟统。 事务跟踪应输出结果会存储到时间序列数据存储区中(InfluxDB)。 ? 第二个Spark应是一个标准分析应程序,在给定的时间窗口产生服务调图以及调延迟统。 最后,应程序的调图在有向图中,以及图中每条边延迟时间的统数据。该图是应程序时间演变图的一个实例,表示给定时间内的状态。 图6和7显示调图和户应延迟时间的统数据,作为该次的分析作业输出。 ? ? ? 通过Spark平台,各种不同类型的分析应可以同时操作,如利一个统一的大数据平台进行处理、流和图形处理。

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    腾讯云搭积木的方式构建高性能系统

    直到云兴起,通过按需、弹性资源等优势能力,帮助户能够以极低的价格,获得媲美超级机的能力。 是构建高性能系统的基石 [image.png] (Batch)的核心目的是帮助使高性能的企业减少相关 IT 流程的开发和维护成本,同时最大限度的降低使成本。 户发起只需要修改配置的参数,然后将作业配置提交到后台即可,会根据户设的流程自动执行每一个过程,户只需要等待系统通知完成即可。 腾讯云多调度器并发调度架构,以户为粒度进行任务调度。 腾讯云优化流程,助力企业业务高效化 企业通过使(Batch),可以将多类型资源和数据过程组件化。

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    使Apache Spark的微服务的实时性能分析和分析

    我们的设置包括一个Openstack云,一组基于微服务的应程序,在不同的户网络中运行,以及一个小的Spark群集。在每台Nova主机上安装软件网络抽头以捕获在户网络内传输的网络数据包。 我们开发了两个Spark应程序来回答这些问题:近乎实时的事务跟踪应程序和分析应程序,以生成应程序的通信图和延迟统数据。 通过分析一大组消息,我们可以通过统置信度度来导出跨服务的呼叫链,并消除不太可能的替代方案。本文中发布的原始法旨在在大型跟踪集上以离线方式运行。 0_HHQy2R-X2YESL0OS_.png 0_5q1AWqN91ANvxjub_.png 第二个Spark应程序是一个标准分析应程序,于在给定时间窗口内生成服务调图以及调延迟统信息 图6和图7显示了分析作业输出的户应程序的调图和延迟统信息。

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    Volcano火山:容器与的碰撞

    Volcano是基于Kubernetes构建的一个通系统,它弥补了Kubernetes在“高性能应”方面的不足,支持TensorFlow、Spark、MindSpore等多个领域框架,帮助户通过 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》 中将并行大致分为三类: 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, 同时,由于子任务之间无需信息和同步,当其中某几个节点(workers)被驱逐后,虽然作业的执行时间可能会变长,但整个作业仍可以顺利完成;而当节点增加时,作业的执行时间一般都会缩短。 队列 (Queue) 队列还广泛于共享弹性工作负载和处理工作负载的资源。 队列的主要目的是: 在不同的“户”或资源池之间共享资源 为不同的“户”或资源池支持不同的调度策略或法 这些功能可以通过层次队列进一步扩展,在层次队列中,项目被赋予额外的优先级,这将允许它们比队列中的其他项目

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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 was: $' + str(np.round(revenue,2))) Revenue was: $39237.02 行1:请看上期内容讲解 行3:2列相乘,得到结果仍然是 Series,因此可以使 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,当数据较大时 (10万行以上),这种方式会得到一定优化加速(使numba) 推荐阅读: Python数据处理,pandas 统连续停车时长

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    实践|百度爱番番实时 CDP 建设实践

    frc-19d035aba8331fd9f5f9944ec4a1c718.png 2.流处理 传统的数据处理更多是离线。 离线就是Data at rest,Query in motion;是将数据积累到一定程度,再基于特定逻辑进行加工处理。 虽然两者在数据处理数据方式也有所不同,但是从根本上来说都是处理,天然也就有了延迟了。 流式则是彻底去掉的概念,对流数据实时处理。也就是针对无界的、动态的数据进行持续,可以做到毫秒级延迟。 基于流进行高性能,具有良好的容错、状态管理机制和高可能力;其他组件与 Flink 的集成也越来越多、也日趋成熟,所以选择我们 Apache Flink 做为我们的流引擎。 一般户的一次营销活动,会集中产生一大潜客行为,这其中包括系统事件、户实时行为等,这种写的方式,可以有效提高吞吐。

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    为什么我们需要Pulsar?

    即使在很高吞吐的场景下,也能保证消息的可靠性,还能保证单点的性能。由于受到每条消息大小的影响,QPS来性能可能不太合适,每秒的流性能可能更准确。 7 流一体 随着业务的不断发展,流处理越来越常见,通常我们需要分别维护一套流平台和处理平台以满足不断发展的业务需求。 而Pulsar可以同时支持两种方式,只需要维护一套中间件即可实现流一体。 完整的历史数据可以让我们做,数据在某段时间内可以变为流。 流和本来就是硬币的两面,随着业务的不断发展,单纯使或者处理都无法满足业务的需求。Pulsar使Segment分片存储可以很方便地支持流,使分层存储又可以很好地支持处理。 我们再也不把数据从不同的存储中迁移、转换了,Pulsar天然支持流融合。再基于函数的能力,Pulsar可以很容易和其他流平台对接,成为它们的数据源或者消息存储节点。

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    Kafka那么成熟,为什么我们还需要Pulsar?(文末赠书)

    即使在很高吞吐的场景下,也能保证消息的可靠性,还能保证单点的性能。由于受到每条消息大小的影响,QPS来性能可能不太合适,每秒的流性能可能更准确。 7 流一体 随着业务的不断发展,流处理越来越常见,通常我们需要分别维护一套流平台和处理平台以满足不断发展的业务需求。 而Pulsar可以同时支持两种方式,只需要维护一套中间件即可实现流一体。 完整的历史数据可以让我们做,数据在某段时间内可以变为流。 流和本来就是硬币的两面,随着业务的不断发展,单纯使或者处理都无法满足业务的需求。Pulsar使Segment分片存储可以很方便地支持流,使分层存储又可以很好地支持处理。 我们再也不把数据从不同的存储中迁移、转换了,Pulsar天然支持流融合。再基于函数的能力,Pulsar可以很容易和其他流平台对接,成为它们的数据源或者消息存储节点。

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    泛微大型园区、开发区数字化管理方案:服务与管理一体化,少跑腿

    每日根据房源信息表,实时统当日园区总体建筑面积、配套面积、可出面积、已出面积、剩余可出面积、已可出面积的合值等,并且根据已有数据可快速率。 3、园区、开发区入驻企业费管理 泛微通过低代码构建平台协助大型园区开发区构建赁合同结管理的管理体系,能够实时知悉园区各企业房付款、欠款、财务收款情况,方便财务部门知悉缴费情况和进行催缴。 1)金收取 赁合同汇总后,根据合同周期、面积、金以及其他细则等,形成公式。在台账中可查看金是否已收。 在报表中可实时更新最新欠缴情况,一键发起缴费/催缴流程。 5、园区、开发区数据统报表 为了方便园区管理层掌握经营情况,泛微OA结合BI报表,智能收集、汇总园区经营数据,客户增长、新签客户数、赁合同金额、月度签约金额变化一查便知,多维度展示园区项目运营情况 数据规范:数据充分收集利,提升数据准确性穿透性,数据线上管控,规避管理漏洞。 管理闭环:资产、合同、收款等数据关联展现,实现业务闭环,提高园区管理效率质

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    究极缝合怪 | Pulsar核心概念和特性解读

    由轻级的 serverless 框架 Pulsar Functions 实现流原生的数据处理。 访问模式 访问模式 处理 当处理启时,producer 会在单个请求中积累并发送一消息。处理的大小由最大消息数和最大发布延迟定义。因此,积压数是分处理的总数,而不是信息总数。 但即使启处理,也始终将划中的消息(通过 deliverAt 或者 deliverAfter 进行配置) 作为单个消息发送。 启索引确认将会导致更多内存开销 分块 启分块(chunking),需要注意下面说明: 处理不能和分块同时启 分块只支持persisted topic 分块只支持exclusive和failoversubscription ,并且由于broker为无状态的,其扩容也更为方便。

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    服务器价格和什么有关?

    谈到数据存储,不得不到的就是服务器。考虑到使服务器,那么购买肯定没有赁合适。服务器可以享受到同等服务待遇,也能享受到低廉价格,何乐而不为呢? 服务器,服务器内部的硬件设施例如带宽、线路等,这些都是不能忽视掉的会影响服务器价格走向的因素。所以户在选择服务器时,一定要先根据自身需求情况挑选合适的配置。衡性价比之后再做选择。 托管服务器配图2.jpg 企商在线是国内第一从事网络基础服务和IDC的公司之一,专注为企业提供IAAS资源和云服务。布局全国中心城市,独立运营13个大型云数据中心。 前后为10000+家企业客户提供云解决方案及IDC相关服务。 支持服务器托管、等业务,为您的数据安全保驾护航。

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      批量计算

      批量计算(Batch)是为有大数据计算业务的企业、科研单位等提供高性价比且易用的计算服务。批量计算可以根据用户提供的批处理规模,智能地管理作业和调动所其需的最佳资源……

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