合格的程序员都善于使用工具,正所谓君子性非异也,善假于物也。合理的利用 Linux 的命令行工具,可以提高我们的工作效率。
Linux 下有两种用户:超级用户(root)、普通用户。 超级用户:可以在 Linux 系统下做任何事情,不受限制; 普通用户:在 Linux 下做有限的事情。 超级用户的命令提示符是 “#” ,普通用户的命令提示符是 “$”
135088935 -rw-------. 1 root root 1778 Oct 1 2020 yum.log比如这个只有读跟写的权限
我现在是root用户登录,然后我们来创建一个普通用户 怎么创建呢——adduser 用户名(用户名是我们自己起的)
爱数科(iDataScience)是一个拖拽式数据科学科研和教学一体化平台,集成数十行业数千数据集、科研案例模板。帮助科研人员快速使用大数据和人工智能技术开展研究。支持高校开展大数据通识课程教学。帮助
trim函数会删除目标的“首、尾”空格,如果把数字类型trim后会转为文本类型,需要用VALUE函数重新转换成为数字。示例:TRIM(A1)会把A1的前后空格都去掉,中间的空格仍然在。
这样就需要用到合并单元格,然后通过样式把边线去掉,这里的根据数值设置字体颜色可以用 render 属性,可以参考:React & Ant Design Table组件自定义单元格文字颜色
Playfair密码依据一个5*5的正方形组成的密码表来编写,密码表里排列有25个字母。如果一种语言字母超过25个,可以去掉使用频率最少的一个。如,法语一般去掉w或k,德语则是把i和j合起来当成一个字母看待。英语中z使用最少,可以去掉它。
rankx1是跳过了并列排名,比如从4个1直接跳到了5,而rankx2是不间断的排名,区别就在于rankx的第五参数dense。
昨天我们介绍了利用STRING数据库来进行蛋白相互作用预测(STRING:蛋白相互作用数据库的使用),但是我们只是获得了相互作用网络分析的数据以及可以使用的相关网络分析的图,对于核心基因的筛选还是没有涉及。今天就介绍一下如何来筛选核心基因吧!
容器原生设计为单进程模型,但公司线上运行的服务以多进程的方式运行,而且里面包含了很多的agent,例如日志采集、监控采集、数据配送等,耦合在了一个Container中,经过对线上资源使用率分析发现很大一部分资源消耗是在agent部分,而且与业务进程同时争抢业务容器申请的资源,彼此影响。虽然增量的容器部分agent迁移到了sidecar里面,解决了这些问题,但存量问题也需要解决,为此专门搞了一个项目用来优化这些问题。思想就是把agent进程从业务进程所在的cgroup中迁移出去,以不同cgroup层级存在,就可以避免相互影响,也可以限制各自资源大小,但是在灰度过程中发现部分Java容器服务开始出现毛刺。
前言 找到SQL注入漏洞后,我们可以用它来干什么呢?那么本篇文章给大家带来的就是SQL注入漏洞利用技术,现在是时候让我们去体验一下漏洞利用的乐趣了。 正文 第三节 利用SQL注入 3.1、识别数据库
光盘拯救模式主要在系统损坏时使用,可以用于系统手动修复或者拷贝关键数据。但是由于在该模式下可以使用root权限进行有限的操作(因为并未加载系统,所以大部分命令无法使用),我们也可以在忘记密码的情况下来清空root用户的密码。光盘拯救模式主要适用于物理机,并且进入单用户模式被加密又忘了密码的情况(好吧,也是够惨的)。
认识Tidy Data1.Reshape Data2.Handle Missing Values3.Expand Tables4.split cells一、测试数据1.新建数据框2.用tidyr进行处理3.按照geneid排序4.空值操作用表二、Dplyr能实现的小动作1.arrange 排序2.fliter3.distinct4.select5.mutate6.summarise7.bind_rows8.交集、并集、全集9.关联
因为里面涉及列中套列,所以使用List.Skip的话是针对需要处理列里面的明细列进行。这里会用到List{}的方式进行定位,通过List.Transform来进行循环。因为这里是循环3次,而且是从0开始,也就是0-2定位列表里的内容。
之前写过CRF的详解,只是为了让大家详细了解下原理,但是那种是没有优化的,速度很慢。在实际应用中,还是需要用到batch,也就是需要用到GPU的,那么此时并行计算就变得极为重要。在研究到一定的程度上,困住你的不是算法本身,而是时间。同一件事,当然是越快越好。此时困住你的就是加速问题。
作为目前最常见的一种可视化手段,热图因其丰富的色彩变化和生动饱满的信息表达被广泛应用于各种大数据分析场景。同时,专用于大数据统计分析、绘图和可视化等场景的 origin,在可视化方面也提供了热图的选项。
给向量按照逻辑值取子集,scores>60输出结果是逻辑值(比较运算的输出结果是逻辑值
我们都知道Linux是一个支持多用户、多任务的系统,这也是它最优秀的特性,即可能同时有很多人都在系统上进行工作,所以千万不要强制关机,同时,为了保护每个人的隐私和工作环境,针对某一个文档(文件、目录),Linux系统定义了三种身份,分别是拥有者(owner)、群组(group)、其他人(others),每一种身份又对应三种权限,分别是可读(readable)、可写(writable)、可执行(excutable)。
管道处理 管道处理避免了中间变量的生成,从而节省了内存,并且使代码直观易读,很大程度的简化代码。 R语言中,管道运算符为“dplyr”包中的“%>%”,指左边的结果作为参数,传入右边的函数。默认左边的
我们都知道Linux是一个支持多用户、多任务的系统,这也是它最优秀的特性,即可能同时有很多人都在系统上进行工作,所以千万不要强制关机。
黄色的方框里是我博客的名字,也相当于是一个 logo吧,绿色的部分我计划每小时随机显示一条名言(或者鸡汤?)
登录Linux系统需要用户名和密码,用户名就对应系统中的一个用户; 为了方便用户的管理,加入了用户组的概念,修改用户组的权限会对组内的所有用户生效。
比如基因列为ID的需要转为常见的symbol,基因列为symbol|ID的就需要拆开了!
作者:无痴迷,不成功 来源:见文末 写在前面 我们都知道Linux是一个支持多用户、多任务的系统,这也是它最优秀的特性,即可能同时有很多人都在系统上进行工作,所以千万不要强制关机,同时,为了保护每个人的隐私和工作环境,针对某一个文档(文件、目录),Linux系统定义了三种身份,分别是拥有者(owner)、群组(group)、其他人(others),每一种身份又对应三种权限,分别是可读(readable)、可写(writable)、可执行(excutable)。 文档属性 使用命令ls -al --full
碎碎念:今天马拉松入门课程已经结课了,而我才补课到12天,呜呼!原本觉得自己R学的很好想直接跳到转录组,没有linux的基础根本听不懂,还得一步一步慢慢来。直播课连上3小时已经很难坚持了,补课的时候没有互动更加难熬,唯一的好处是听不懂的地方可以反复拖回来看,只能用这个勉强安慰一下自己了(;′⌒`)
今天要分享的是瀑布图的两个案例应用。 因为瀑布图的用法比较特殊,在数据组织方面需要很强的技巧,所以这里再用两个案例来讲解瀑布图的用法。 首先来看第一个案例图,根据我们上一篇讲述瀑布图的经验,需要先分析
大家好!我是黄啊码,学会了DDL语句了吗?那我们今天就来学习一下基本的查询语法,我见过很多外包机构的程序员都是万物皆可select *,然后项目跑了一段时间就基本跑不动了,问就回答:服务器配置不够,加钱!好家伙,居然可以这样,学习啦【狗头保护】如果你在维护自家公司的项目,老板稍微会点技术,你相信他会打你吗?
cut应用场景:通常对数据进行列的提取 (在工作中,我们通常会对数据库或者查出来的日志进行列的提取)
5.1 为什么要学习vi与vim 所有的 Unix Like 系统都会内建 vi 文书编辑器,其他的文书编辑器则不一定会存在; 很多个别软件的编辑接口都会主动呼叫 vi (例如未来会谈到的 crontab, visudo, edquota 等指令); vim 具有程序编辑的能力,可以主动的以字体颜色辨别语法的正确性,方便程序设计; 因为程序简单,编辑速度相当快速。 第二点,因为有太多 Linux 上面的指令都默认使用 vi 作为数据编辑的接口,所以必须、一定要学会vi否则很多指令你根本就无法操作. 5.2
Oracle GoldenGate Command Interpreter for Oracle
今天要跟大家分享的图表是帕累托图! ▽▼▽ 这种图表类似于之前曾分享过的直方图,但是又比直方图所能展现的数据信息更多,由一个降序排列的柱形图和一个升序排列的带数据点标记的百分比折线图构成。 ●●●●●
b. read.table()。这个函数主要来打开TXT、CSV等文件。具体参数同read.csv().当然也存在一些区别,read.csv()默认的sep为逗号;read.table()在导入TXT数据的时候需要定义sep=‘分隔符’。 c. read.xlsx()。这个函数来源于R包“xlsx'。这个函数可以用来读入EXCL的表格,并进行运算。其中的主要参数sheetIndex=i就是选择哪张子表。具体不再演示。
之前简单介绍了一下列式存储和其起源:和谐号为啥快?因为铁轨是列式存储! , 列式存储的起源:DSM 。在人们发现了列式存储的优点之后,就开始设计列存系统了。这些系统基本都是从头设计实现的。但是牛顿说过,要站在巨人的肩膀上。那么能不能在一个传统关系数据库基础上应用列式存储的思想,让其达到列式存储的效果呢?
Linux命令中有一些常用符号,看到时不一定好查询它们的功能和含义,这里列举一些常见的符号和解释,欢迎大家补充完善。
先说好吧,查询的数据排序,有两个地方(1、分页前的排序。2、查询到当前页数据后的排序)
Linux本身有一个生成随机数的设备,也就是/dev/random或者/dev/urandom。通过读取这个随机数设备我们就不需要安装任何的加密库就能得到随机数了,也能用它生成UUID字符串。
今天我要用python赋能一下自己 背景:最近会用excel处理数据,需要把表格中每一行第三列之后所有列的内容进行合并,然后还要删掉第一列 因为excel玩得不够六,我都是手动合并,做多了感觉很浪费时间,所以就产生了用python来处理的想法 例如,原始表格如下
Apache中的异常访问,通常指的是频繁、大量访问的用户,通过apache的log,结合linux下的几个命令,可以分析这些用户,并通过apache的配置文件来禁止他们访问。
多元线性回归是我们在数据分析中经常用到的一个方法,很多人在遇到多维数据时基本上无脑使用该方法,而在用多元线性回归之后所得到的结果又并不总是完美的,其问题实际上并不出在方法上,而是出在数据上。当数据涉及的维度过多时,我们就很难保证维度之间互不相关,而这些维度又都对结果产生一定影响,当一组维度或者变量之间有较强的相关性时,就认为是一种违背多元线性回归模型基本假设的情形。今天我们就讲解一下如何用VIF方法消除多维数据中多重共线性的问题。
我们的生信入门班和数据挖掘线上直播课程已经有了三年多的历史,培养了一波又一波优秀的生信人才。本期分享的内容不是课堂上讲的,而是给了踮一踮脚能做出来的超纲练习题,启发学员主动学习,而不是一味等待投喂。
该文介绍了如何使用Pandas库对CSV文件进行数据处理和操作,包括读取CSV文件、处理缺失值、数据类型转换、数据筛选和排序、数据分组和统计等。同时,还介绍了如何使用Pandas进行数据预处理,包括数据标准化、数据编码、特征提取和特征选择等。最后,通过一个具体的示例,演示了如何使用Pandas进行数据分析和处理,并生成了对应的CSV文件。
引用自微信公众号生信星球 小白 (1)R的赋值符号不是等号,而是<- (2)在Console 控制台输入命令,相当于Linux的命令行 #左侧控制台 (3)R的代码都是带括号的,括号必须是英文的。 (
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