热图美化 上一期的绘图命令中,最后一行的操作抹去了之前设定的横轴标记的旋转,最后出来的图比较难看。 上次我们是这么写的 p <- p + xlab("samples") + theme_bw() + theme(panel.grid.major = element_blank()) + theme(legend.key=element_blank()) 为了使横轴旋转45度,需要把这句话theme(axis.text.x=element_text(angle=45,hjust=1, vjust=1))放在
作者 | 黄堋 ,多年一线 Oracle DBA 经验,长期服务电信、电网、医院、政府等行业客户。擅长数据库优化、数据库迁移升级、数据库故障处理。
上一期的绘图命令中,最后一行的操作抹去了之前设定的横轴标记的旋转,最后出来的图比较难看。上次我们是这么写的
今天我们聊一个matplotlib绘图问题,就是关于如何对坐标轴标签(常见的x轴标签)按照自定义的顺序走。
我在之前的blog中简单的提了提MAC的三种锁,今天在这着重说说mutexes的使用,也只有这方面我有点经验。先贴例子,再解释 lck_grp_attr_t *tz_slock_grp_attr; lck_grp_t *tz_slock_grp; lck_attr_t *tz_slock_attr; lck_mtx_t *tz_slock; /* allocate lock group attribute and group */ tz_slock_grp_attr = lck_grp_attr_alloc_init(); lck_grp_attr_setstat(tz_slock_grp_attr); tz_slock_grp = lck_grp_alloc_init(“tzlock”, tz_slock_grp_attr); /* Allocate lock attribute */ tz_slock_attr = lck_attr_alloc_init(); //lck_attr_setdebug(tz_slock_attr); // set the debug flag //lck_attr_setdefault(tz_slock_attr); // clear the debug flag /* Allocate the mutex lock */ tz_slock = lck_mtx_alloc_init(tz_slock_grp, tz_slock_attr);
1.操作字体 $(".c").css("color"); // 获取字体颜色的属性 $(".c").css("font-size"); // 获取字体大小的属性 $(".c").css("color","red"); // 操作字体使其变成红色 $(".c").css({"color":"red","font-size":"24px"}); // 括号里面接收一个字典,同时修改颜色和字体 2.获取标签的位置 $(".c").offset(); // 获取相对于浏览器的绝对位置 $(".
虽然现在 Git 已经很普及,但是我相信用 SVN 的公司仍然不少,那么作为 SVN 配置管理员的话,就不可避免的涉及到账号维护的问题,今天我们就说说如何通过 Python 脚本实现用户的快捷维护。
今天碰到一个奇怪的小问题,看起来是一个非常简单的问题。 我先说一下问题背景。有一台DB服务器,因为需要搭建备库,现在找了一台已有的机器临时用一下,这台临时的服务器上已经安装了Oracle软件是 11.2.0.4.0,而我们需要安装的备库版本是11.2.0.3.0所以为了兼容,所以需要在临时的服务器上再安装一套Oracle软件,把 11.2.0.4的ORACLE_HOME切换过来,直接从主库拷贝了安装目录,开始克隆安装。 克隆安装的步骤其实内部就是在做relink,当然这个也没什么问题,很快就操作完成了。 在
今天下午抽空写了下并行调度算法的Java版本,是想把这个思路先实现了,后面改写Python版作为参考,调试这个版本之后,再来写Python版,发现差别还不小。 Java版本的目前支持动态赋值,目前的元素个数是10个,可以根据情况修改,并行度是4,可以根据情况修改。 import java.util.Random; import java.util.Arrays; public class Test { public static void main(String args[]) { new
virsh.c中 main-> vshParseArgv-> vshCommandArgvParse-> vshCommandParse-> vshCmddefSearch
dplyr的函数由于使用tidy evaluation(R中的一种非标准执行(NSE)实现方式)的方法,可以使得其具有更好的易用性:变量不需要绝对引用和引号包裹。
在插件开发过程中,随着功能越来越多,用户找寻功能入口将变得越来越困难,在Excel催化剂 ,将采用遍历所有功能的方式,让用户可以轻松使用简单的查找功能找到想要功能所在位置,查找的范围有:功能按钮的显示名称、功能说明等。
Geom_text()将文本直接添加到绘图中。 geom_label()在文本后面绘制一个矩形,使其更易于阅读。
原文链接 https://martincarstenbach.wordpress.com/2017/07/06/12-2-new-feature-the-flex-asm-disk-group-part-1/ 译者 周天鹏 之前笔者都是从其他分享者那里了解了12.2的flex diskgroup,但直到现在都没能亲自探索下它有多cool。笔者相信它真的非常cool而且很值得拿出来分享下。关于这个特性和下面这些测试,有非常多的东西值得一提,所以笔者选择把它分解成了多个部分,将每周定期与大家进行分享。 背
让我们先想想现实中用数钱的方式是怎么解决的,假如先从最小面额的组合开始考虑,那么我们先拿出 1 元,距离目标金额还差9元,接着再拿出 1 元,直至拿到 10 张 1 元,距离目标金额还差 0 元。如此便得到了第一种解法。
linux和Windows互传文件: 工具:xshell securecrt (putty不支持传送) 首先安装一个工具包 就可以使用 sz 命令传送文件 然后就会弹出一个界面框让你选择
/etc/group组的配置文件 /etc/group文件是存放组的配置文件 [root@hf-01 ~]# ls /etc/group /etc/group [root@hf-01 ~]# head -n4 /etc/group root:x:0: bin:x:1: daemon:x:2: sys:x:3: /etc/gshadow组的密码配置文件 /etc/gshadow文件是存放组密码配置文件 [root@hf-01 ~]# head -n4 /etc/gshadow root::: bin::: d
另外,注意最好每次运行代码之前,都要清空一下变量,然后设置不要将字符型变成因子型向量
Oracle中的PUBLIC是一种特殊的存在,总是感觉概念比较模糊,我们就简单通过几个测试来理解吧。 首先我们创建一个public的synonym,我们看看这个public的含义。 SQL> create public synonym test for n1.test; Synonym created. 查看数据字典,可以看到owner是PUBLIC SQL> select object_name,owner,object_type from dba_objects where object_na
最近在为Oracle单实例配置ASM时,做了一些调整,结果导致sys用户无法以操作系统身份验证登陆,即提示ORA-01017错误。本文描述了这个故障的解决过程,供大家参考。
在之前的章节中,讨论过了通过 分区+并行等方式来进行超大的表的切分,通过这种方式能够极大的提高数据的平均分布,但是不是最完美的。 比如在数据量再提高几个层次,我们假设这个表目前有1T的大小。有10个分区,最大的分区有400G,那么如果我们想尽可能的平均的导出数据,使用并行就不一定能够那么奏效了。 比方说我们要求每个dump文件控制在200M总有,那样的话400G的分区就需要800个并行才能完成,在实际的数据库维护中,我们知道默认的并行数只有64个,提高几倍,也不可能超过800 所以在数据量极大的情况下,如果
hdf5文件是一种大数据存储结构,除了目前介绍的hdf5r包之外,同时cran中的h5包,Bioconductor中的rhdf5也能够实现类似的功能。
由于每个filter不再是和输入的全部feature map做卷积,而是仅仅和一个group的feature map做卷积。
大侠好,欢迎来到FPGA技术江湖,江湖偌大,相见即是缘分。大侠可以关注FPGA技术江湖,在“闯荡江湖”、"行侠仗义"栏里获取其他感兴趣的资源,或者一起煮酒言欢。
柱状图绘制 柱状图也是较为常见的一种数据展示方式,可以展示基因的表达量,也可以展示GO富集分析结果,基因注释数据等。 常规矩阵柱状图绘制 有如下4个基因在5组样品中的表达值 data_ori <- "Grp_1;Grp_2;Grp_3;Grp_4;Grp_5 a;2.6;2.9;2.1;2.0;2.2 b;20.8;9.8;7.0;3.7;19.2 c;10.0;11.0;9.2;12.4;9.6 d;9;3.3;10.3;11.1;10" data <- read.table(text=data_ori
可以依赖多项,如:validate[condRequired[id1,id2]][Demo]
对于MySQL方向的调度需求考虑了好久,总是感觉不够优雅,不够灵活。从我的感觉来看,如果设置成为crontab,其实管理起来是比较臃肿的。
本期大猫课堂将继续上期的R Tricks系列。在这一期中,大猫将向大家介绍“Gaps & Islands Problem”。这是在处理时间序列或者基因组数据中常见的一项任务。虽然常见,但要高效解决可不容易哦!
pwd.getpwuid(uid): 返回对应uid的用户信息 pwd.getpwnam(name): 返回对应name的用户信息 pwd.getpwall(): 返回所有用户信息
上篇提到用Reactor模式,利用I/O复用,获得Socket数据并且实现I/O层单线程并发,和dispatch层把不同的I/O绑定到了不同的Event中去处理。也就是已经实现了多个client连接和通信,且可以把不同的I/O与Event句柄绑定,指定处理函数。 但是问题来了,多个用户连接时,I/O层可以通过复用以较快的速度处理连接和把过来的数据关联到绑定的Event函数执行。但是绑定Event函数获得数据后,需要逐个处理,当大量数据从I/O层过来,所有数据共享线程,而且业务代码又是非常耗时的。每个sock
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usermod命令 usermod:更改用户属性的命令 用法: usermod -u 111 user1 //修改用户user1的uid为111 usermod -g user2/111 user1 //修改用户user1的gid为111或者修改所属组为user2。PS:只允许指定一个组 usermod -d /home/asd user1 //修改用户user1的家目录 usermod -s /sbin/nologin user1 //修改用户user1的shell usermod -
事件是一种实现任务间通信的机制,主要用于实现多任务间的同步,但事件通信只能是事件类型的通信,无数据传输。与信号量不同的是,它可以实现一对多,多对多的同步。即一个任务可以等待多个事件的发生:可以是任意一个事件发生时唤醒任务进行事件处理;也可以是几个事件都发生后才唤醒任务进行事件处理。同样,也可以是多个任务同步多个事件。
本来自己想先使用Java来写一个版本,然后根据语法转义写成Python版本的,结果发现实际去做的时候有很多不同之处,首先就是Python中没有直接的数组的结构,入手点就不同,然后是API的使用程度上来看,发现Python中真是丰富,几乎都不需要再额外定制一些函数就可以轻松得到想要的结果。 Python版本的初版如下,我在考虑是否要引入第二维度作为参考,根据额外的维度来达到一种弹性的调度策略。 import random ARRAY_SIZE = 10 def random_int_list(start
热图绘制 - pheatmap 绘制热图除了使用ggplot2,还可以有其它的包或函数,比如pheatmap::pheatmap (pheatmap包中的pheatmap函数)、gplots::heatmap.2等。 相比于ggplot2作heatmap, pheatmap会更为简单一些,一个函数设置不同的参数,可以完成行列聚类、行列注释、Z-score计算、颜色自定义等。那我们来看看效果怎样。 data_ori <- "Grp_1;Grp_2;Grp_3;Grp_4;Grp_5 a;6.6;20.9;10
游标在数据库领域被广泛使用,尤其是对于需要将SQL语句返回的数据集进行逐行处理的时候。这为数据处理提供了极大的便利性,然游标的不当 使用从某种程度上而言会降低数据库的性能。下面的是一个来自生产环境的实际例子,由于使用了参数游标,所以引发了多次遍历。 一、源代码
在群组管理中,最常见的其中一种管理场景就是禁言管理了,今天我就带大家看看IM的禁言管理如何实现。
很多数据集本身非常复杂,按照标准的建模流程难以进行合适的处理,因此,需要构建特别的模型,线性模型提供了一个灵活的模型框架,在此框架内,我们得以对上述大部分复杂数据集拟合模型。
MySQL 最近的动作很快,已经计划推出 8.0 版本,会新增很多新特性 在 5.7 中,JSON 已经被正式支持,但在 SQL 中对 JSON 的处理能力较弱,8.0 中这部分能力会加强,例如新增了这两个JSON聚合函数 JSON_ARRAYAGG() JSON_OBJECTAGG() 通过JSON聚合函数,可以在 SQL 中直接把数据整合为JSON结构,非常简单 基础用法 创建测试表 CREATE TABLE `t1` ( `key` varchar(8) DEFAULT NULL, `g
前言: cd.png Docker, Vagrant 帮助我们能打造出如上图的持续交付的 “价值流”: Docker, Vagrant 使得开发人员在开发的阶段, 就能在 Production-lik
根据 Businessbroadway 的一项分析,数据专业人员将会花高达 60% 的时间用于收集、清理和可视化数据。
实现方式: 下载网页源码,在源码中识别包含图片url的标签,如,,。由于对html了解较少,哪些标签可能含有图片是从查看多个网站的源码中总结出来的。01
linux和Windows互传文件 先使用命令yum install -y lrzsz安装 PS:前提是使用xshell或者securecrt。putty不支持。 1. linux传到Windows
在这里我向大家推荐的一个具是LinqPad有了这个工具并熟练使用就可以很快学习并掌握linq linqPad下载地址:http://www.linqpad.net/ 它也自带了很多例子方便大家查询,linqPad支持object ,xml,sql , to linq这里我只讲一下sql to linq 好多同学不知道怎么用linq完成 left join ,inner join 等,这里我就用这个工具给大家实现一下 linqpad 会给我们同时生成lambda表达式,sql和IL 我一般情况下有linq的
参考来源http://www.sthda.com/english/articles/24-ggpubr-publication-ready-plots/
cgroup 与组调度 linux内核实现了control group功能(cgroup,since linux 2.6.24),可以支持将进程分组,然后按组来划分各种资源。比如:group-1拥有30%的CPU和50%的磁盘IO、group-2拥有10%的CPU和20%的磁盘IO、等等。具体参阅cgroup相关文章。 cgroup支持很多种资源的划分,CPU资源就是其中之一,这就引出了组调度。 linux内核中,传统的调度程序是基于进程来调度的(参阅《Linux 进程调度浅析》)。假设用户A和B共用一台机
用友GRP-U8是面向政府及行政事业单位的财政管理应用。北京用友政务软件有限公司GRP-U8 SQL注入漏洞。 ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/fe260ff4d6d14abeb0e576e4bbf3c385.png
稳定性指的是参与对比两者相同指标差异性很小。机器学习使用训练数据(训练集和验证集)建模,使用测试数据模拟生产环境数据测试模型结果,其建模的假设是:训练数据涵盖了该问题所有的案例数据,即训练数据和测试(生产)数据之间的差异是很小的。
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