COO to CSR format #include <vector> #include <iostream> #include <mkl.h> #ifdef __linux__ #include <stdlib.h> //for aligned alloc! #include <cstring> //believe it or not for memcpy!! #endif #include "mkl_sparse_qr.h" // --------------------- template<clas
主要参考网易云课堂 Linux生信分析环境搭建Bio-linux课程 设置共享文件夹需要的命令
sar可以从多方面对系统的活动进行报告,包括:文件的读写情况、系统调用的使用情况、磁盘I/O、CPU效率、内存使用状况、进程活动及IPC有关的活动等。
假设系统中有4个cpu, 同时有一个变量在各个CPU之间是共享的,每个cpu都有访问该变量的权限。
其中star比对过程已经是超级简单了,但是perl脚本就比较麻烦,因为perl本身是上古语言,STAR-Fusion 这个perl脚本依赖的环境会难倒很多人,如下所示的代码架构:
HISAT2是一款是由Daehwan Kim、Christopher Bennett和Steven Salzberg(Johns Hopkins University)等人开发的高效的基因组比对软件,专为高通量测序数据设计,用于比对大规模RNA序列数据到参考基因组。HISAT2是HISAT的升级版,引入了几个关键技术,如使用分层索引(hierarchical indexing)和全局Ferragina-Manzini (FM)索引结合多个局部FM索引,这些技术使得HISAT2能够以极高的速度和较低的内存消耗完成大规模数据集的比对任务。其优势主要包括:
我是武汉大学基础医学专业第一届的学生,2016年9月刚进大学的时候就选了导师进入实验室接受科研训练。虽然我们实验室不是专门做生物信息学的,但第一次和导师正式交流的时候,她就建议我要学点生信。(巧合的是2016年9月也是生信菜鸟团转型生信技能树的时间点,如果所有的导师都如此明智就好了)
RNA-seq 目前是测量细胞反应的最突出的方法之一。RNA-seq 不仅能够分析样本之间基因表达的差异,还可以发现新的亚型并分析 SNP 变异。本教程[1]将涵盖处理和分析差异基因表达数据的基本工作流程,旨在提供设置环境和运行比对工具的通用方法。请注意,它并不适用于所有类型的分析,比对工具也不适用于所有分析。此外,本教程的重点是给出一般的分析流程。对于更大规模的研究,强烈建议使用集群来增加内存和计算能力。
参考 【Android 安全】DEX 加密 ( DEX 加密使用到的相关工具 | dx 工具 | zipalign 对齐工具 | apksigner 签名工具 ) 中的 zipalign 对齐工具 ,
GPT分区工具:gdisk gdisk gdisk分区 GPT 128个主分区 [root@zutuanxue ~]# gdisk -l /dev/sdc [root@zutuanxue ~]# gdisk -l /dev/sdc 查看sdc信息 GPT fdisk (gdisk) version 1.0.3 Partition table scan: MBR: MBR only BSD: not present APM: not present GPT: not prese
选择 菜单栏/Build/Generate Signed Bundle / APK 选项 ,
默认情况下,mmc_test.c是独立的文件,并没有编译到内核中,需要我们到menuconfig中手动打开。
在Linux内核中,为了兼容原有的代码,或者符合某种规范,并且还要满足当前精度日益提高的要求,实现了多种与时间相关但用于不同目的的数据结构:
// console logger (multithreaded and with color)
随着计算需求规模的不断增大,应用程序对内存的需求也越来越大。为了实现虚拟内存管理机制,操作系统对内存实行分页管理。自内存“分页机制”提出之始,内存页面的默认大小便被设置为 4096 字节(4KB),虽然原则上内存页面大小是可配置的,但绝大多数的操作系统实现中仍然采用默认的 4KB 页面。 4KB 大小的页面在“分页机制”提出的时候是合理的,因为当时的内存大小不过几十兆字节,然而当物理内存容量增长到几 G 甚至几十 G 的时候,操作系统仍然以 4KB 大小为页面的基本单位,是否依然合理呢?
备注:docker运行的操作系统,推荐为Linux,windows,macOS系统下docker可能部分功能(网络)不能正常运行
标题:Linux磁盘分区问题 作者:cuijianzhe 地址:https://solo.cjzshilong.cn/articles/2022/07/06/1657106062614.html
现阶段还是重点关注完整线粒体的组装方法,原文数据公开,还公布了组装使用的shell脚本,争取重复组装过程
审计固件的时候碰到了一个mips64下uClibc堆管理利用的问题,恰巧网络上关于这个的分析不是很多,于是研究了一下。并不是很全面,做个索引,若有进一步了解时继续补全。
有些同学可能不知道,struct 中的字段顺序不同,内存占用也有可能会相差很大。比如:
前几期,小编已经教大家完成了RNA-seq数据的质控,下面就要正式开始转录组分析啦!
经常提到 6 核 12 线程,4 核 8 线程是什么意思?一核会定义处理一个线程,但是为提高效率,经常会将物理虚拟成逻辑处理单元,让一个物理核为2个虚拟核,每个核两个线程。
软中断的出现和linux系统对中断的划分是分不开的。linux系统将整个中断处理过程分为了两部分,分别为上半部(Top Half)和下半部(Bottom Half),之所以要这样分是因为关闭中断的时间不能过长,也就是在关闭中断期间尽可能少干事,否则影响整个系统的性能。所以linux系统将中断处理分为两部分,在上半部全程关闭中断,下半部打开中断。而在上半部主要干一些和硬件有关的操作,速度快,在下部分做一些耗时的操作。这样一来既能保证系统效率又能处理各种中断。
备注:docker运行的操作系统,推荐为Linux,windows,macOS系统改下docker可能部分功能(网络)不能正常运行
由于创建软链接这个事情,在算法开发的日常中使用到的并不是很多,因此本文也是做一个简单的回顾。这里我们使用的案例是通过TMalign这个蛋白质打分文件,在编译好可执行文件之后,可以使用建立软链接的方法快捷的使用该可执行文件。
[导读] 前文描述了栈的基本概念,本文来聊聊堆是怎么会事儿。RT-Thread 在社区广受欢迎,阅读了其内核代码,实现了堆的管理,代码设计很清晰,可读性很好。故一方面了解RT-Thread内核实现,一方面可以弄清楚其堆的内部实现。将学习体会记录分享,希望对于堆的理解及实现有一个更深入的认知。
内存对齐是计算机编程中的一个重要概念,它确保了高效的内存访问,并有可能在各种性能关键型系统和应用中产生可观的性能提升。
将磁盘划分为若干个区块操作为磁盘分区,在各个操作系统中都有类似的内容,分区会为硬盘管理带来一些好处:
中学时学习了三角函数,下面这类图象天天看也没啥特别感觉,但是对于数学大咖而言就不一样了:
\begin{aligned}&\int \frac{\frac{1}{x^2} + 1}{x^2 + \frac{1}{x^2} }\, {\rm d}x \Longrightarrow \int \frac{1}{(x - \frac{1}{x} ) ^ 2 + 2}\,{\rm d}(x - \frac{1}{x} ) = \frac{1}{\sqrt 2} \arctan{\frac{x - \frac{1}{x} }{\sqrt 2}} + C\end{aligned}
这里出现问题了,突变株的比对率太低,不到1%,这是不可能的,怀疑样品污染,然后随机挑选了5条序列blast了下,发现应该是被溶血葡萄球菌污染。
HOTA: A Higher Order Metric for Evaluating Multi-object Tracking是IJCV 2020的paper,在此之前以MOTChallenge为主的多目标跟踪benchmark一直采用以MOTA为排名的评价标准,虽然MOTChallenge的metrics中也有IDF1,但是排名还是以MOTA为准。 但是MOTA有些情况下不足以衡量出多目标跟踪的性能,甚至都不如IDF1,所以这篇文章重新考量了多目标跟踪任务,并提出一种Higher Order Tracking Accuracy 的Metric。HOTA可以更好的对齐评价得分与人的视觉上的观感。 MOTA为主的评价在2006年就被提出,并经过MOTChallenge的加持,仍是目前主流的多目标跟踪评价标准,而HOTA刚刚提出不久,目前只有KITTI MOT在使用。即便后续真的替换了MOTA,也将需要很久。
我们知道OS提供很多机制保证内存的管理,而分配器则是空闲的内存以一定的数据结构组织起来,通过合适的算法进行分配;
JoJoGAN: One Shot Face Stylization. 只用一张人脸图片,就能学习其风格,然后迁移到其他图片。训练时长只用 1~2 min 即可。
在前面的文章《Linux进程是如何创建出来的?》 和 《聊聊Linux中线程和进程的联系与区别》 中我们都讲过了,进程和线程在创建出来后会加入运行队列里面等待被调度。
是基于 GPU 的快速、稳定、弹性的计算服务,主要应用于深度学习训练/推理、图形图像处理以及科学计算等场景。 GPU 云服务器提供和标准 CVM 云服务器一致的方便快捷的管理方式。GPU 云服务器通过其强大的快速处理海量数据的计算性能,有效解放用户的计算压力,提升业务处理效率与竞争力。
我们在对测序数据进行fastqc质控时,会比较关注样本的GC含量,较好的数据如下图所示
使用 CSDN 的 "LaTeX"的语法 打不出来等号对齐的样式(下图为自己想要的样式):
我们需要证明的等式为:$a^{\log_b c} = c^{\log_b a}$。
首先,将 \log_b c 看作一个变量 x,那么原式可表示为 a^x = c^{\frac{\log_a b}{\log_a c}}。
文章目录 一、生成函数性质总结 二、生成函数与序列的对应 参考博客 : 【组合数学】生成函数 简要介绍 ( 生成函数定义 | 牛顿二项式系数 | 常用的生成函数 | 与常数相关 | 与二项式系数相关 | 与多项式系数相关 ) 【组合数学】生成函数 ( 线性性质 | 乘积性质 ) 【组合数学】生成函数 ( 移位性质 ) 【组合数学】生成函数 ( 求和性质 ) 【组合数学】生成函数 ( 换元性质 | 求导性质 | 积分性质 ) 一、生成函数性质总结 ---- 1 . 生成函数 线性性质 : 乘法 : b_n
\binom nk 表示二项式系数,其中 n 称作上指标 (upper index),而称 k 为下指标 (lower index)。
最近在对GEO数据库的全部GPL平台的芯片探针序列进行批量重新注释的时候,发现如果工具芯片自带的物种信息来自动化选择参考基因组,居然还会出现某个芯片探针比对率非常低的情况, 比如GPL21827这个平台: 60898 reads; of these: 60898 (100.00%) were unpaired; of these: 59099 (97.05%) aligned 0 times 1753 (2.88%) aligned exactly 1 time 46 (0.08
FTP上传文件显示552错误, disk full please upload later,英文解释就是磁盘满了,磁盘满了原因其实有很多,自己进行查找,以前我说过二进制日志文件其实也相当占用磁盘空间,我前面二进制日志文件占用空间高达60G,具体请看本站关闭二进制日志文件解决宝塔面板mysql服务无法启动这篇文章。
梯形公式本质上依然还是基于微分差商,不过不同于之前直接使用微分的形式,这里更加严格的使用了积分的表达,即:
未找到原文所用数据,本文使用GATK4.0和全基因组数据分析实践(上)文章中的大肠杆菌基因组作为参考序列,使用wgsim软件模拟生成双端150bp测序数据
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