或者while循环，一个一个访问每个位置的元素，直到数组末尾。STL里面甚至有专门的迭代器，针对具体的集合类对象，有对应使用的迭代器。...STL的迭代器提供了丰富的遍历方法，如访问集合对象的首位元素、末位元素、指定位置的元素、下一个元素……怎么样，是不是感觉有了迭代器，遍历方法不再是难事了？...02 迭代器模式结构 迭代器模式结构中包含聚合和迭代器两个层次的结构。为方便扩展，迭代器模式常常和工厂方法模式结合。迭代器模式的UML图如下。...，因此代码里需要前向声明某个类（具体操作见上，代码资源见https://github.com/FengJungle/DesignPattern）。...优点： 支持以不同的方式遍历一个聚合对象，在同一个聚合对象上可以定义多个遍历方式。 简化了聚合类，使得聚合类的职责更加单一； 迭代器模式中引入抽象层，易于增加新的迭代器类，便于扩展，符合开闭原则。
消费者组保证其订阅的topic的每个分区只能分配给该消费者组中的某一个消费者进行处理，那么这里可能就会出现两种情况： 当消费者组中的消费者个数小于订阅的topic的分区数时，那么存在一个消费者到多个分区进行消费的情况...另外，如果不同的消费者组订阅了同一个topic，不同的消费者组彼此互不干扰。...【消费者组的原理深入】 1. group coordinator的概念 在早期版本中（0.9版本之前），kafka强依赖于zookeeper实现消费者组的管理，包括消费者组内的消费者通过在zk上抢占znode...然后给予请求应答，对于第一个加入消费者组的消费者成为leader，在加入消费者组的应答中会告知成员信息，以及leader的信息。...同样实测情况与直观的图示如下： StickyAssignor是在kafka的0.11版本引入的，其设计目的主要有两个： 分区分配尽量平均 当分区重新分配时，尽量与上一次的分配保持一致，也就是尽量少的做改动
Java 多线程（1）— 初识线程 和 Java 多线程（2） — 线程的控制。...这篇文章我们来继续讨论 Java 多线程 — 线程的同步。 Java 内存模型 在开始介绍线程同步之前，我们必须要对 Java 中的内存模型（这里是针对线程的角度上来看）有一个大概的理解。...方法的，这个方法是进行数据输出的方法（即为 IO 操作），还记得我们在第一篇文章：Java 多线程（1） — 初识线程 中提到的：IO 操作可能会导致线程让出 CPU 进入等待状态吗？...我们再来看一个常见的多线程并发导致的问题：开 10 个线程，每个线程对同一个变量递增 10000 次，最后打印结果。...Java 多线程第三篇就到这里了，关于上面提出的问题的解决办法会在下一篇文章中给出。
AlphaZero 算法的通用、简单和快速的实现： 核心算法只有 2,000 行纯可破解的 Julia 代码。 通用界面可以轻松添加对新游戏或新学习框架的支持。...可以像在单台计算机上一样轻松地在一组机器上训练同一个代理 ，而无需修改一行代码。 为什么要关心这个实现？...")' 在配备英特尔酷睿 i5 9600K 处理器和 8GB Nvidia RTX 2070 GPU 的台式计算机上，每次训练迭代大约需要一个小时。...上（包括核心 MCTS 逻辑）。...AlphaZero.jl 的未来版本可能基于此框架构建，因为它获得了对多线程和分布式 RL 的更好支持。 POMDPs.jl：一个快速、优雅且设计良好的框架，用于处理部分可观察的马尔可夫决策过程。
RepeatMasker软件用于查找基因组上的重复序列，默认情况下，会将重复序列原有的碱基用N代替，从而达到标记重复序列的目的。...除此之外，也可以采用将重复序列转换为小写或者直接去除的方式，来标记重复序列。 该软件将输入的DNA序列与Dfam和Repbase数据库中已知的重复序列进行比对，从而识别输入序列中的重复序列。...在Sequence中输入或者上传FASTA格式的DNA序列；Search Engine选择比对软件，Speed/Sensitivity选择运行模式，不同模式的主要区别在于运行速度与敏感度的差异，DNA.../configure 需要注意的是，至少需要安装上述四种比对软件中的任意一种。...运行完成后，会生成多个文件，后缀为masked的文件为标记重复序列后的文件，后缀为.out的文件保存了重复序列区间信息。
什么是迭代器模式 迭代器模式是一种行为型设计模式，它提供了一种遍历聚合对象中各个元素的方法，而不需要暴露该聚合对象的内部表示。...迭代器模式由迭代器接口、具体迭代器类、聚合接口和具体聚合类等组成，其中迭代器接口定义了访问和遍历元素的方法，而聚合接口定义了创建迭代器的方法。...迭代器模式的实现可以大大简化遍历聚合对象中元素的代码，同时也可以方便地新增不同类型的迭代器，从而为聚合对象提供不同的遍历行为。...迭代器模式的核心思想是将聚合对象与迭代器对象分离，使得聚合对象的内部结构和元素遍历算法可以独立变化，从而提高了代码的灵活性和可维护性。...此外，迭代器模式可以简化集合类的接口，减少了集合类与客户端代码之间的耦合度。 缺点：由于迭代器模式会增加额外的类和接口，因此会增加代码的复杂性。
一、地址空间和页表 地址空间是进程能看到的资源窗口：一个进程可以看到代码区、堆栈区、共享区、内核区等，大部分的资源是在地址空间上看到的。...透过进程的虚拟地址空间可以看到进程的大部分资源，将进程的资源合理分配给每个执行流，就形成了线程执行流。 不同平台的多线程底层实现策略都是不同的，本文我们了解的是Linux下的多线程策略。...5.线程的用途 合理使用多线程，可用提高CPU密集型程序的执行效率； 合理使用多线程，可用提高IO密集型程序的用户体验（例如，我们一边写代码，一边下载开发工具，就是多线程运行的一种表现） 三、Linux...线程还贡献一下进程资源和环境： 文件描述符表、每种信号的处理方式（SIG_IGN、SIG_DFL或者自定义的信号处理函数）、当前的工作目录、用户id和组id。...线程独立的数据 进程内的线程共享进程的数据，但是也拥有自己独立的一部分数据。 线程ID、一组寄存器：存储线程的上下文信息、栈：线程的临时数据、errno、信号屏蔽字、调度优先级。
在前面的文章中，我们介绍了RNAmmer这款rRNA预测软件，这个软件只有大学和科研机构的用户可以免费使用。...本着开源的精神，有个科研团队开发了barrnap这款软件，完全开源免费，github链接如下 https://github.com/tseemann/barrnap 该软件支持以下类型的rRNA的预测...，古菌，真核生物外，新增了线粒体生的rRNA预测。...需要注意的是，要确保nhmmer和bedtools这两个软件已经安装，并且将对应的路径添加到PATH环境变量中。...，arc代表古菌，euk代表真核生物，mito代表后生动物线粒体；--threads指定并行的线程数。
核糖体RNA, 缩写为rRNA, 是细胞内含量最多的一类RNA, 能够与蛋白质结合形成核糖体，完成氨基酸的合成。...在原核生物中，包含以下3种类型的rRNA 5S 16S 23S 在真核生物中，包含以下4种类型的rRNA 5S 5.8S 18S 28S RNAmmer能够预测基因组序列上的rRNA，官网如下...输出结果如下 1. rRNA在基因组上的位置 采用GFF的格式，输出rRNA基因的染色体，起始和终止位置，正负链信息，还包括了rRNA的类型。 ?...2. rRNA 序列 GFF格式只是记录了基因组上的位置，除此之外，还提供了rRNA的序列，可供下载。 ? 对于大学等科研结构，可以免费下载该软件。...需要注意的是，本地版的rnammer依赖hmmer2.0版本。可执行文件rnammer 是一个perl脚本，需要编辑这个脚本，设置rnammer和hmmsearch的路径。
tRNAscan是一款tRNA预测工具，支持不同类型基因组的tRNA预测，包括以下四种类型 eukaryotic tRNAs bacterial tRNAs archaeal tRNAs mitochondrial...预测的tRNA基因列表 ?...表头解释如下： Sequence Name : 输入的用于预测tRNA的序列名称 tRNA : 预测到的tRNA的个数 Predicted tRNA Structure : 预测到的tRNA二级结构...Type : tRNA 的类型，该tRNA转运的氨基酸的类型 Anticodon : 反义密码子 Intro Begin : 内含子的起始位置 Intro End : 内含子的终止位置 2. tRNA...Str 代表的就是二级结构，其中每个 是配对的，代表在二级结构中这两个碱基是连在一起的。 4. 命令行程序 ?
人类基因组36bp唯一比对区域大约只占了人基因组大小的71%，因为二代测序短读长的特性，很多非唯一比对区域的特异性不是很好，在这些区域内的变异，不论是点突变还是CNV/SV，其可靠性都不是很高...Encode有一个project，对基因组上的 各种不同长度序列的比对唯一性做了评估。...因为二代测序基本全是基于PCR的测序技术，这些区域本身测序的质量也会差，比对率会降低。在call CNV的时候尤其需要考虑GC校正。...本人总结了如下一些Genomic blacklist region，github上也有一个关于这个的开源项目（ https://github.com/Boyle-Lab/Blacklist ）。...对于WES的CNV分析，本人最近计算了常规的几个WES的靶向区域的平均unique mappability score，并对（做了GC校正后）分析出来的基因组上的log2Ratio的分布做了可视化，将低
Julia很快 看一下Julia官网上的Benchmark，Julia综合速度，是R语言的42倍，是Python的15倍，是Java的3倍，是Fortran的1倍，和C语言速度不相上下。 ? ?...组建, 部署或者嵌入代码 Julia可以让你开发用户界面，静态编译代码，甚至部署到网页服务器上。它还有强大的类似壳层(shell)的管理进程功能。它还提供类似Lisp的宏和其它元编程的能力。...并行和异构计算 Julia设计上就具有并行性, 提供各个层次的内置并行计算能力: 矢量化(SIMD), 多线程 和 超级计算机上运行的分布式计算, Julia复杂的编译器可以生成各种硬件加速器的机器码...Julia学习笔记 为了更好的记录“学习Julia”这个Flag，我将公众号的菜单列了一个子目录“Julia”，记录自己的学习笔记，后期积累一段之后，放到知识星球里面。...目前的章节有： R语言 Julia以及全基因组选择 R语言和Julia以及Python使用Feather包共享数据 JWAS: 基于Julia开发的一款基于贝叶斯的GWAS和GS软件
从实际应用来说，Julia 已经用于自动驾驶汽车、机器人和 3D 打印机，此外还广泛应用于精准医疗、增强现实、基因组学及风险管理。...当然，Julia 1.0 中最重要的一个新特征是对语言 API 稳定性的承诺：为 Julia 1.0 编写的代码可以继续在 Julia 1.1、1.2 等版本上使用。...这种「统一类型化」的群集的性能在过去版本中可能会非常慢，但如今的编译器改进已经允许 Julia 在其它系统中匹配自定义 C 或 C++的缺失值表示的速度，同时在通用性和灵活性上也远远超越过去的版本。...在 Julia 1.0 中，可以很简单地将广播扩展到自定义类型，并在 GPU 和其它向量化硬件上实现高效的优化计算，为未来更高的性能效益奠定了基础。...这些迭代器在输入/输出（I/O）、网络和生产者/消费者模式中是非常普遍的，Julia 可以用一种直接、准确的方式表达这些迭代器。 作用域规则（scope rule）被简化。
而在使用多线程处理时，CSV.jl则表现得更好，是data.table速度的2倍以上。 单线程CSV.jl是没有多线程的Pandas（Python）的1.5倍，而多线程的CSV.jl可以达到11倍。...但是，使用更多线程，Julia的速度与R一样快或稍快。 宽数据集 这是一个相当宽的数据集，具有1000行和20k列。数据集包含的数据值类型有：String、Int。 ?...但是，随着线程的增加，CSV.jl的性能不断提高。CSV.jl的多线程处理速度提高了约4倍。 总结 纵览8个测试： ?...可以看出，在所有八个数据集中，Julia的CSV.jl总是比Pandas快，并且在多线程的情况下，它与R的data.table互有竞争。...有些网友对于Julia给予了极大的期待： 在过去的十年中，大多数生态系统在Python上都具有巨大的价值，尤其是将MATLAB抛在脑后。
实际上这不是一个实际的问题。作者在问一些更基本的问题。这里有没有批次效应需要担心并使用一些工具来矫正这些批次效应？...实际上，任何明智的单细胞批次矫正方法都不会去合并这些簇，只会尽量使它们分开。 所以，这样的注释情况下，是无需进行批次效应的去除！ 注释 B： 假如上面的细胞亚群如下所示： ?...到底有什么不同 需要多大的差异才能促使在 UMAP / tSNE 图形中聚集为不同的簇？ 作者的经验：基本上通过查看点在数据的 2D 呈现出来的聚类就可以判断此单细胞数据中是否有批次效应。...你是否真的知道两组细胞有多大的差异才会在 UMAP 图上形成两个簇？...quickCluster 函数非常有意思，可以最快的速度看看我们的单细胞转录组表达矩阵的一般特性！
而 Julia 作为一种高级脚本语言，允许在其中编写内核和环境代码，同时可在大多数 GPU 硬件上运行！ GPUArrays 大多数高度并行的算法都需要同时处理大量数据，以克服所有的多线程和延迟损耗。...无论做什么，运行前都要先将 Julia 对象转移到 GPU。并非 Julia 中的所有类型都可以在 GPU 上运行。...这些 gpu 数组的 Julia 操作由 Julia 的 GC 跟踪，如果不再使用，GPU 内存将被释放。 因此，只能在设备上使用堆栈分配，并且只能被其他的预先分配的 GPU 缓冲区使用。...随后，如果省略转换为 GPUArray 这一步，代码会按普通的 Julia 数组处理，但仍在 CPU 上运行。...上面的示例中启动配置的迭代顺序更复杂。确定合适的迭代+启动配置对于实现最优 GPU 性能至关重要。
有时很方便的是while在伪造测试条件之前终止重复a 或在for到达可迭代对象的末尾之前停止循环迭代。...在其他情况下，能够停止迭代并立即继续进行下一个迭代很方便。该continue关键字实现这一点： julia> for i = 1:10 if i % 3 !.../none:7 请注意，后面的符号catch将始终被解释为异常的名称，因此try/catch在单行上编写表达式时需要格外小心。...，bind()并且schedule()可以配合使用Task()，并Channel()构造明确链接一组信道的一组生产者/消费者的任务。...请注意，当前Julia任务尚未计划在单独的CPU内核上运行。真正的内核线程将在“ 并行计算 ”主题下进行讨论。 核心任务操作 让我们探索底层结构yieldto()以了解任务切换的工作原理。
接下来的日子，小编会和大家探讨并分享高通量测序后的实验验证，即该用什么技术做什么验证！ 关于实验小编也是初来乍到，今天先和大家探讨最常见的转录组测序后的验证方法。...转录组的验证方法有点多（如表达量验证、亚细胞定位、RNA结合蛋白、功能获得验证、功能缺失验证等），本篇只先介绍表达量验证、RNA结合蛋白、亚细胞定位，其余的下期见！...表达量验证 一般情况我们优先选择高表达量的RNA，以及差异表达明显的RNA去验证。去验证某个基因或者RNA的表达量时，需要保证没有基因组DNA的污染。...亚细胞定位研究 亚细胞定位是指某种蛋白或表达产物在细胞内的具体存在部位，例如在核内、胞质内或者细胞膜上存在。...休息休息一下~这一期就到这里吧~ 下期关于转录组相关的实验验证如功能获得&缺失、细胞模型&动物模型见！ 参考文献： Zhang T , Tan P , Wang L , et al.
解线性方程组的迭代法 0. 问题描述 1. Jacobi迭代 1. Jacobi迭代方法 2. Jacobi迭代矩阵 3. Jacobi迭代收敛条件 4. python伪代码实现 2....问题描述 这一章节要解的问题和上一章是一样的，依然还是 元线性方程组的求解问题。...而本章则是的思路则是将问题 转换成 的迭代形式，从而，我们就可以给出迭代数组 。 此时，如果 满足收敛条件，那么 就会收敛到 的一组解当中，上述问题同样可以得到解答。 1....Gauss-Seidel迭代方法 Gauss-Seidel迭代方程和上述Jacobi迭代事实上是非常相似的，唯一的区别在于说Jacobi迭代是以 为整体每次一起进行迭代更新的，而Guass-Seidel...Gauss-Seidel迭代收敛条件 同样的，我们给出书中关于Gauss-Seidel迭代的收敛条件如下： 定理6.2 若方程组系数矩阵为行或列对角优时，则Gauss-Seidel迭代收敛。
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