除了函数，减少重复代码的另一种工具是迭代，它的作用在于可以对多个输入执行同一种处理，比如对多个列或多个数据集进行同样的操作。
其实map 除了对向量有用，也可以作用于数据框或矩阵类型，相当于把其中的每一列作为一个单独的元素来看，有点像按列的apply：
DataFrame DataFrame 是一个表格或者类似二维数组的结构，它的各行表示一个实例，各列表示一个变量。 一. DataFrame数据流编程 二. 数据读取 readr/httr/DBI 1
Tidyverse中包含一个purrr程序包，之前在看数据处理分析时候，一直看到别人的code中，涵盖purrr，map函数，但是一直不知道这个是干什么的，现在发现purrr真的是极大的加速了数据处理流程，减少了code的编写。
核心软件包是ggplot2、dplyr、tidyr、readr、purrr、tibble、stringr和forcats，它们提供了建模、转换和可视化数据的功能。
purrr中有多个迭代函数，可以用于快速解决循环迭代的问题，purrr中常用的迭代函数有map、map2、walk、reduce等等。
今天在使用连接操作时发现：虽然都是合并操作函数，dplyr 包里的 *_join() 和基础包里面的 merge() 存在差异，不同的数据结构，结果也会存在偏差。
绘制FeaturePlot时，遇到基因在所有细胞中表达水平相同展示效果不理想的情况，本文引入函数tryCatch()旨在解决上述问题，并将警告信息保存到日志文件中便于后续追踪。
本文的写作由来是知识星球一个朋友对如何在 tidyverse 系列包中使用公式函数（单侧公式）不太熟悉，所以通过本文分享一下我的心得。
其中，手动for循环我最常用，apply系列半吊子，purrr函数一窍不通，所以要学习一下。
很多人推荐《R语言实战》这本书来入门R，当然，这本书非常不错，我也是通过这本书开始接触的R。这种入门的学习路径属于base R first，学习的流程基本是先了解变量的类型、数据的结构，再深入点就会学到循环与自定义函数。有些类似于先认识编程，再按照数据处理、可视化、统计分析等应用方向开始下一个学习的旅程。
《R for Data Science》: http://r4ds.had.co.nz/
在本课中需要制作与每个样本中的平均表达量相关的多个图，还需要使用所有可用的metadata来适当地注释图表。
Hadley (羞涩脸)：“那总比别人叫他们 Hadley-verse好吧！” ╮(╯▽╰)╭
本章节将要介绍VPP node的注册机制，在介绍VPP的node机制之前，我们首先介绍一下VPP的软件架构核和设计思想。
tidyverse就是Hadley Wickham将自己所写的包整理成了一整套数据处理的方法，包括ggplot2、dplyr、tidyr、readr、purrr、tibble、stringr、forcats。出版有《R for Data Science》（中文版《R数据科学》），这本书详细介绍了tidyverse的使用方法。
部分人可能会因为镜像的问题失败，解决方法https://mp.weixin.qq.com/s/XvKb5FjAGM6gYsxTw3tcWw
本次主要介绍了一些基本的正则表达式用法以及公式的创建和使用，然后介绍使用 tidyverse 组合拳进行批量建模和可视化。
Redis 基于 RESP （Redis Serialization Protocal）协议来完成客户端和服务端通讯的。RESP 本质是一种文本协议，实现简单、易于解析。如下表所示：
CytoTRACE的iCytoTRACE函数需要调用python去除批次效应，因此需要先设置好python环境
随着项目工程的发展，多模块设计和性能优化是在所难免的。本文我将基于一些现实中可能遇到的需求，讲解如何在Apache的Httpd插件体系中实现这些功能。（转载请指明出于breaksoftware的csdn博客）
ggfortify作为ggplot2的补充包，不仅可以应用于时序分析领域，还能应用于各种统计分析领域。
最近我们公司在帮一个客户查一个JVM的问题(JDK1.8.0_191-b12)，发现一个系统老是被OS Kill掉，是内存泄露导致的。在查的过程中，阴差阳错地发现了JVM另外的一个Bug。这个Bug可能会导致大量物理内存被使用，我们已经反馈给了社区，并得到快速反馈，预计在OpenJDK8最新版中发布(JDK11中也存在这个问题)。
逻辑运算是数学运算的重要组成部分，但其更是计算机计算的底层设置。作为一门数据处理语言，逻辑运算在R中承担着非常非常重要的作用。本专题就专门为大家整理一下R语言中的逻辑运算：TRUE/FALSE.
相信大家在看了前一章的模块概述以后，都对nginx的模块有了一个基本的认识。基本上作为第三方开发者最可能开发的就是三种类型的模块，即handler，filter和load-balancer。Handler模块就是接受来自客户端的请求并产生输出的模块。有些地方说upstream模块实际上也是一种handler模块，只不过它产生的内容来自于从后端服务器获取的，而非在本机产生的。
通常 dplyr 和 R 更适合对列进行操作，而对行操作则显得更麻烦。这篇文章，我们将学习围绕rowwise() 创建的 row-wise 数据框的 dplyr 操作方法。
许多Functional Class Scoring (FCS)方法，如GSEA, GSVA,PLAGE, addModuleScore, SCSE, Vision, VAM, gficf, pagoda2和Sargent，都会受数据集组成的影响，数据集组成的轻微变化将改变细胞的基因集富集分数。
❝最近看到一篇论文通过系统发育树添加饼图来展示数据，本节来简单介绍一下如何绘制一个类似的图。下面小编通过一个小案例来进行展示，图形过程仅供展示用，希望各位观众老爷能够喜欢，代码可直接复制粘贴运行。 ❞
Hiredis库主要包含三类API：同步api、异步api以及回复解析api。首先介绍一下同步api以及回复解析api。
go语言的数据类型可以分为基本数据类型和复合数据类型（也可以称派生数据类型）两大类，基本类型又可以分为数值类型，比如整型、浮点型、复数类型，复合数据类型又可以细分为数值、结构体、管道、指针等等，详细看本文介绍
上面的例子summary的变量是disp，分组变量是cyl和am，使用三个点这里传递了任意个参数
1.每个请求都有的postponed链表。一般情况下每个链表节点保存了该请求的一个子请求。
基因集可视化是很常见的分析内容，山脊图使用较少，原因可能是默认生成的图片不美观。本文提供山脊图的美化后的效果图，供选择。
我之前预告过的 R 语言新书，起名为《R语言编程—基于tidyverse》，本书的目的是为了在国内推广 R 语言和 R 语言最新技术。本书非常适合新手 R 语言入门，老手 R 知识汰旧换新。
上一篇nginx的文章中，我们理解了整个http正向代理的运行流程原理，主要就是事件机制接入，header解析，body解析，然后遍历各种checker，直到处理成功为止。
这里是我实现的完整代码仓库，也包含其他笔记等等：https://github.com/yunwei37/6.828-2018-labs
FuzzyKmeans 在对数据进行聚类时，最常用的方法应该是kmeans，但是kmean只能保证每一条待聚类的数据划分到一个类别，针对一条数据可以被划分到多个类别的情况无法处理。为此，人们提出了Fu
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设计函数分别求两个一元多项式的乘积与和。 输入格式: 输入分2行，每行分别先给出多项式非零项的个数，再以指数递降方式输入一个多项式非零项系数和指数（绝对值均为不超过1000的整数）。数字间以空格分隔。
如何画出比较好看的堆积小提琴图？这里主要用到StackedVlnPlot的功能，下面整理了实现的方法 code来自 MingTang
不知不觉2020年都要过去了，加入菜鸟团后发的第一篇推文都已经是三年以前的事情了：浅谈Entrez ID。
环形缓冲区(ring buffer)，环形队列(ring queue) 多用于2个线程之间传递数据，是标准的先入先出(FIFO)模型。一般来说，对于多线程共享数据，需要使用mutex来同步，这样共享数据才不至于发生不可预测的修改/读取，然而，mutex的使用也带来了额外的系统开销，ring buffer/queue 的引入，就是为了有效地解决这个问题，因其特殊的结构及算法，可以用于2个线程中共享数据的同步，而且必须遵循1个线程push in，另一线程pull out的原则。
某校实验室有一批计算机，按其价格从低到高的次序构成了一个单链表存放，链表中每个结点指出同样价格的若干台。现在又增加m台价格为h元的计算机，编程实现实验室计算机单链表中增加计算机的算法。
当构建高流量的Web应用程序时，保护服务器免受过多请求的影响是至关重要的。过多的请求可能会导致服务器过载，降低性能甚至导致系统崩溃。为了解决这个问题，nginx提供了一个强大的请求限速模块。该模块允许您根据自定义规则限制客户端请求的速率，并且还可以使用延迟机制来平滑处理超出限制的请求。在本文中，我们将深入探讨nginx的请求限速模块，了解它的工作原理、配置选项以及如何在实际应用中使用它来保护您的服务器免受恶意或异常请求的影响。
gcc version 4.4.6 20110731 (Red Hat 4.4.6-3) (GCC)
之前的文章使用jq处理JSON数据（一）中，我分享了jq工具的基本用法。今天开始分享jq的高阶使用，包括管道符、函数以及格式转换。
有时，机器学习模型的可能配置即使没有上千种，也有数百种，这使得手工找到最佳配置的可能性变得不可能，因此自动化是必不可少的。在处理复合特征空间时尤其如此，在复合特征空间中，我们希望对数据集中的不同特征应用不同的转换。一个很好的例子是将文本文档与数字数据相结合，然而，在scikit-learn中，我找不到关于如何自动建模这种类型的特征空间的信息。
虽然之前也在[[50-R茶话会10-编程效率提升指北]] 中提过向量化可以极大的改善效率。
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