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如何用小程序搭建智能家居平台

智能家居(Smart Home)是以住宅为平台,通过物联网技术将家中的各种设备连接到一起,实现智能化的居住环境。智能家居是在互联网影响之下物联化的体现。 小公司很多只能被迫选 “阵营”,甚至大多数智能家居产品只能适用于某一个平台,更换另一个平台可能就不能用了。这不仅不利于智能家居成本的控制,同时还损害了用户的体验感。 在过去数年间,FinCIip 也参与到智能家居行业的建设中,FinClip 小程序容器技术已经帮助多家智能家居企业搭建起生态平台,提供智能家居生态构建方案。 未来,智能家居时代必将是开放的、融合的、共赢的。面对生态融合,一方面智能家居企业必须要有平台基因,另一方面还需尽可能降低合作方的入驻成本。 引入合作伙伴伴随着管理成本的增加,在代码层面必须实现内外开发分离,基于 FinClip 智能家居平台可实现内外开发分离。

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CNV分析如何选取对照样本

分析CNV的技术越来越多,除了核型、FISH、aCGH、SNParray、CNVseq、BOBS、WES、WGS等,还有基于cell free DNA 检测胎儿或肿瘤CNV的技术。 这些因素都给CNV 分析带来了挑战。 基于上述原因,我们可以选取合适的策略来尽可能减小这些technical or biological variability。 如果是CNV-seq,测的是组织样本(或血液中淋巴细胞)的大片段(100kb+),在建库试剂稳定可靠的前提下,我认为选取一些同样实验protocol、同样测序平台的阴性样本作为固定的对照就可,不一定非得是同批次的阴性对照 因此NIPT plus建议尽可能地选取同批次、同样稳定实验室protocol、同样测序平台的临检环境样本作为对照,同时尽可能减少相同超声异常表型和非临床环境(如过多的室间质评样本、同样疾病的性能验证或同一疾病的组织样本不同阳性比例的掺比实验等 对于trioWES的情况,一般用同批次的父母做对照可很好地发现新发CNV,如果是遗传性CNV,还是尽可能用同批次、同实验室protocol、同平台测序的其他样本作为对照就可。

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    如何搭建phpMyAdmin管理平台

    搭建phpMyAdmin管理平台 1)LAMP平台的简易部署 安装httpd、mysql、php、php-mysql软件包 # yum -y install httpd mariadb php php-mysql

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    搭建ELK日志分析平台+Filebeat

    一般我们需要进行日志分析场景:直接在日志文件中 grep、awk 就可以获得自己想要的信息。 但在规模较大也就是日志量多而复杂的场景中,此方法效率低下,面临问题包括日志量太大如何归档、文本搜索太慢怎么办、如何多维度查询。需要集中化的日志管理,所有服务器上的日志收集汇总。 一个完整的集中式日志系统,需要包含以下几个主要特点: 1)收集-能够采集多种来源的日志数据 2)传输-能够稳定的把日志数据传输到中央系统 3)存储-如何存储日志数据 4)分析-可以支持 UI 分析 Elastic Stack包含: Elasticsearch是个开源分布式搜索引擎,提供搜集、分析、存储数据三大功能。 Kibana 也是一个开源和免费的工具,Kibana可以为 Logstash 和 ElasticSearch 提供的日志分析友好的 Web 界面,可以帮助汇总、分析和搜索重要数据日志。

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    搭建ELK日志分析平台+Filebeat

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    搭建python数据分析平台

    它相当于打包了python的基本环境和常用的包,甚至还包括包管理器,有了Anaconda,在所有平台上都可以很方便地使用python了。 安装非常简单,直接从官网下载安装程序运行即可。

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    【玩转Lighthouse】搭建HomeAssistant智能家居平台

    操作场景 Home Assistant 是一款使用 Python 语言开发的家庭自动化平台,代码开源。您可使用通过 Home Assistant 搭建属于个人的智能家居平台。 本文以 CentOS 7 操作系统的腾讯云轻量应用服务器为例,手动搭建 Home Assistant 平台。 安装和配置 Home Assistant 智能家居平台 安装 docker run -d --net="host" --name="ha" --restart=always --privileged=true MQTT 集成,进入配置界面 填写 MQTT 服务器信息,服务器为本机公网IP,用户名密码为安装Mosquitto时设置的用户名密码 如果配置正确,可以看到如下提示 至此,HomeAssistant智能家居平台搭建完成

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    Python | 搭建Python数据分析平台

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    基于Elastic Stack搭建日志分析平台

    前言 日志分析场景 [01.JPG] 大家好,首先感谢大家参加本次课程,我是腾讯基础架构部的陈曦。 本次课程主要分享下怎样使用Elastic Stack搭建日志分析平台。 Kibana:数据可视化平台 支持各种丰富的图表,可以直观的呈现日志数据。 也提供了易用的搜索界面,简化问题定位过程。 没有外部依赖,整个日志分析系统的架构比较简单。 功能完备,日志分析领域里的需求基本都覆盖了。 对于写入ES的文本(Simple Data),可以定义一个表达式(Grok Pattern),来规定如何对输入的文本做解析。也就是按照一定的规则,把输入文本分割为几个部分,每个部分是一个单独的字段。 [幻灯片14.JPG] 那么该如何定义一个Pipeline呢? 图中显示的是本次课程使用的pipeline,根据ES的API,我们通过REST PUT命令即可定义一个Pipeline。

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    使用HttpReports快速搭建API分析平台

    HttpReports 是 .Net Core下的一个Web组件,适用于 WebAPI 项目和 API 网关项目,通过中间件的形式集成到您的项目中, 通过HttpReports,可以让开发人员快速的搭建出一个 API 性能分析的基础报表网站。 https://github.com/SpringLeee/HttpReports HttpReports.Web: https://github.com/SpringLeee/HttpReportsWeb 如何使用 说明 请求次数 平均响应时间 原生API 1000 32.535 使用中间件 1000 32.899 总结 HttpReports 的实现原理并不复杂,如果你想给你的 WebAPI项目,快速的添加一套分析系统

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    视频智能分析平台EasyCVR中性版本如何自定义平台内信息的变更?

    TSINGSEE青犀视频自身具备一套完整且高效率的研发线,每个视频智能监控分析平台都经历了诞生-测试-上线-实战的过程,譬如EasyNVR、EasyGBS、EasyCVR等,当然,相对于EasyCVR这种多协议兼容的平台 对于有些客户采用的视频平台,开启对外演示后需要一些展示上的要求,比如对外展示自身的相关公司或产品信息。 就拿EasyCVR来说,默认的展示信息上将会注明“TSINGSEE青犀视频”的字样,那么,如何快速实现自定义的中性版本的对外展示信息变更呢? 此处我们将以test为例进行修改: 修改后效果如下,相关信息也全部更新: EasyCVR的功能正在逐步完善,未来EasyCVR还将融入更多人工智能技术,例如物体分析、姿态估计、目标追踪等多种深度学习算法 ,基于AI算法、大数据、边缘计算等新兴技术,为摄像头、网络存储设备、智能终端、视频监控平台等提供一体化的视频接入、分发、存储、处理和AI智能分析、预测、预警等服务,加速视频AI在安防监控等多领域落地,赋能更多应用场景

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    视频智能分析视频上云服务平台EasyCVR如何在FFmpeg中插入SEI信息集成AI智能分析

    EasyCVR目前正在研发AI智能分析集成功能,将智能分析结果插入视频流成为我们首要解决的问题,我们使用了FFmpeg中插入SEI信息流程。

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    Apache Hadoop大数据平台,金融行业搭建大数据平台,数据采集、分析、处理如何实现?

    大数据平台可以对这些数据进行集中的数据分析管理,然后对不同类型的客户进行用户标签设定。 3.金融行业精准营销管理 利用大数据分析平台,对多样化的用户数据(基本信息数据、财富信息数据、教育数据、消费数据、浏览数据、购买路径、客户的微博、客户的微信、客户的购买行为)进行挖掘、追踪、分析,以提升精准营销水平 4.金融产品运营优化 针对产品和服务优化:银行可以将客户行为转化为信息流,并从中分析客户的个性特征和风险偏好,更深层次地理解客户的习惯,智能分析和预测客户需求,从而进行产品创新和服务优化。 舆情分析:银行可以通过网络爬虫,在互联网上对:B2B平台、社区、论坛、微博、博客等等多平台数据进行爬取,搜索有关金融机构的信息,通过舆情分析,来对采集到的数据进行进一步的分析,看看哪些是正面信息,那些是负面信息 5.金融产品管理 利用大数据分析平台,金融机构能够获取客户的反馈信息,及时了解、获取和把握客户的需求,通过对数据进行深入分析,可以对产品进行更加合理的设置。

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    大数据平台搭建:基于Hadoop的数据分析平台

    大数据时代的带来,一个明显的变化就是全样本数据分析,面对TB/PB级及以上的数据规模,Hadoop成为主流选择。 15.jpg 企业要进行大规模的数据分析,基于开源的Hadoop及其生态圈来搭建起大数据系统平台,无疑是一种低成本高效率的选择。 针对不同的具体需求,采用不同的数据分析架构和框架组件来解决实际问题。 大数据分析平台需求规划 按照数据分析的时效性需求,大数据分析可分为实时数据分析和离线数据分析两种。 对于大多数反馈时间要求不是那么严苛的应用,比如离线统计分析、机器学习、搜索引擎的反向索引计算、推荐引擎的计算等,可采用离线分析的方式,通过数据采集工具将日志数据导入专用的分析平台。 9.jpg 关于大数据平台搭建,基于Hadoop的数据分析平台,以上就是今天的分享内容了。

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    如何快速分析样本之间的相关性(主成分分析):Clustvis

    对于生物信息和统计的科研工作者而言,生物学领域的数据由于生物与环境、生物之间和生物自身基因、代谢等相互作用的高度复杂,往往具有变量多、样本数较少的特点,这个时候我们通过主成分分析(PCA)就可以快速发现数据背后隐藏的关系 一般来说,数据的每列对应一个样本,每行对应样本的一个特征,如果我们上传的数据每行对应一个样本,直接勾选导航栏最下方的transpase matrix就可以将数据矩阵转置了。 同样的,我们可以通过左边导航栏自定义分析的过程,包括了对原始数据求对数的处理(transformation),样本信息的保留(column annotation groups to keep,这个选项主要影响后面可视化的结果 ,建议全部保留),样本的过滤与合并以及PCA分析的方法选择等。 分析的数据结果在export选项中也支持导出为csv文件,对linux或者windows平台、R或者python编程语言都非常友好。并且我们还发现ClustVis的R包和本地化方法,可以说非常灵活了。

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