就会报错：ERROR: a column definition list is required for functions returning "record"
不啰嗦了，花一堆时间也没赶上 std::async 和 std::thread 的设计，标准库的设计真的，很优秀。 我记下这段时间里做了什么； 这里包含了把函数拆成两步调用的方法，第一步传参，第二步执行；SplitInvoke；如果我能把第一步放到A线程，第二步放到B线程，就能解决std::thread 潜在的两次拷贝和对象（Windows的窗口对象等）绑定到线程问题，就能制造一个优于 std::async和std::thread的东西。 一个向仅有一个VOID*型回调函数传入任意多个任意类型参数的方法；InvocationShim； 一个推导函数调用约定以及函数摘要的方法；FnSynopsis、CallableSynopsis； 一个仿制的 TLS；PushEx0ArgThunk； 以上这些足以为所有函数编写一个通用的 detour函数，或用来帮助处理inline hook。以下是代码：
相信 Entrez 的强大是有目共睹的，BioPython 将它几乎所有操作都封装为方法，使我们可以更加方便的利用这个强悍工具。对于分析比对多个序列文件时的工作量说多了都是泪。比如，老板让你比对自己测定序列与 NCBI 库中序列，并构建相应的进化树，而这个序列需要大于100条。我想你的心情不会和下载一条序列时那么平静，那么，接下来通过BioPython提供的接口来实现快速的自动化序列下载。
对于分析比对多个基因序列文件时的工作量说多了都是泪。比如，老板让你比对自己测定序列与 NCBI 库中序列，并构建相应的进化树，而这个序列需要大于100条。我想你的心情不会和下载一条序列时那么平静，那么，接下来通过BioPython提供的接口来实现快速的自动化序列下载。
相信大家在上一文中下载fasta的时候还没有感觉到下载是多么复杂，但是对于分析比对多个序列文件时，这个工作量说多了都是泪。比如，老板让你比对自己测定序列与 NCBI 库中序列，并构建相应的进化树，而这个序列需要大于100条。我想你的心情不会和下载一条序列时那么平静，那么，接下来通过BioPython提供的接口来实现快速的自动化序列下载。
在日常的代码编写中经常出现不同数据格式转换的场景，比如给定一个整数，将其与每周的星期名称映射起来，该如何实现呢？
查询文献你懂的，我认为Pubmed首选。当oncotarget杂志不再被Pubmed检索的收获，多少博士内心发慌，多少专家内心悔恨自己掏出的稿费。当然，用好Pubmed不能仅限于利用网页界面去检索那么几个关键词，AND 或者 OR。今天我来给大家介绍一下Pubmed API是如何在R语言中运用自如的。
了解一个研究方向和相关研究领域的大佬，收集文献是必不可少的操作。 作为一名生信人，我们可以通过编程来自动化实现以上流程，今后只需要一行代码，研究领域情报尽在囊中。
简单来说就是有一堆已经创建好的线程（最大数目一定），初始时他们都处于空闲状态。当有新的任务进来，从线程池中取出一个空闲的线程处理任务然后当任务处理完成之后，该线程被重新放回到线程池中，供其他的任务使用。当线程池中的线程都在处理任务时，就没有空闲线程供使用，此时，若有新的任务产生，只能等待线程池中有线程结束任务空闲才能执行。
你一定会遇到这个需求，把fasta序列读入到R里面，至于读进去变成一个字符串还是一个list还是一个对象，是后话！
即想要通过 Python 在线获取某个转录本对应的基因 symbol 时，发现出现 SSL 无法获取本地证书：unable to get local issuer certificate (_ssl.c:1056)！
NCBI网站是最常用的生物信息数据库之一，集成了pubmed,genebank等子数据库。最简便的用法当然是直接在网站上检索，为了方便检索，NCBI提供了自己的检索系统，称之为Entrez。
PostgreSQL的PLpg/SQL中任何语句的运行，都需要记录运行时的状态信息。在SQL层的执行器中运行时状态使用EState记录，在PL中状态信息使用PLpgSQL_execstate结构记录。
2015年有一篇文献中提到了hpv的研究现状 As of May 30, 2015, 201 different HPV types had been completely sequenced and officially recognized and divided into five PV-genera: Alpha-, Beta-, Gamma-, Mu-, and Nupapillomavirus. 文献地址： http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/26086163
在PL/pgSQL语言中，执行任何SQL都需要通过SPI调用SQL层解析执行，例如在SQL层执行表达式的入口：
5.7 反射 反射（reflection library）提供了动态操作java代码程序的方法，这项功能被大量应用于JavaBean中，使用反射，在设计或运行添加新类的时候，能够快速地应用开发工具动态查找新添加类的能力。 能够分析类能力的程序叫做反射（reflective）。 在运行中分析类的能力； 在运行中查看对象； 实现通用的数组操作代码； 利用Method对象。 5.7.1 Class类 在程序运行期间，java运行时系统始终为所有的对象维护一个被称为运
在基因结构分析或其他生物功能分析中会时常用到 CDS 序列，以及其他诸如 mRNA 序列，misc RNA序列等具有生物意义的序列片段。而NCBI 的基因库中已经包含有这些的信息，但是只有一部分是整理可下载的。而剩下的一部分可以通过 genbank给出的位点信息来提取，个人能力有限，这里只做抛转之用。下面以提取 CDS 为例，记录提取序列过程，其他特征序列类似。
在 C# 9.0 里面添加的一个新特性是支持协变返回类型，也就说子类重写了基类的抽象或虚拟方法，可以在返回值里面返回协变的类型，也就是返回值的类型可以是继承原本子类返回值类型的子类。本文将来从 IL 的层面和运行时告诉大家这个新特性为什么需要 dotnet 5.0 才能支持
前一段时间一直忙，所以没什么时间写博客，拖了这么久，也该更新更新了。最近看到各种知识付费的推出，感觉是好事，也是坏事，好事是对知识沉淀的认可与推动，坏事是感觉很多人忙于把自己的知识变现，相对的在沉淀上做的实际还不够，我对此暂时还没有什么想法，总觉得，慢慢来，会更快一点，自己掌握好节奏就好。 好了，言归正传。 反射机制是Java中的一个很强大的特性，可以在运行时获取类的信息，比如说类的父类，接口，全部方法名及参数，全部常量和变量，可以说类在反射面前已经衣不遮体了（咳咳，这是正规车）。先举一个小栗子
叶绿体基因组类的文章通常会有一幅图来展示叶绿体基因组的相似性（Sequence identity plot），出图的工具是mVISTA：mVISTA分为本地版和在线版两种。本文简要介绍使用在线版mVISTA获得Sequence identity plot的步骤。
这篇文章首先会回顾一下整个 SQL 的执行过程，用来说明为什么要范围计算，最后从源码的角度讲解一下 析取范式 DNF (disjunctive normal form) 和 合取范式 CNF (conjunctive normal form) 是如何转化为范围区间。
Go 不是面向对象编程的语言，没有类和对象的概念，结构体就类似于面向对象编程中的类，类有方法，结构体也有方法，但是结构体的方法是放在结构体外的。
对于一般的开发者，很少需要直接使用Java反射机制来完成功能开发，但是反射是很多框架譬如 Spring， Mybatis 实现的核心，反射虽小，能量却很大。
对于一般的开发者，很少需要直接使用 Java 反射机制来完成功能开发，但是反射是很多框架譬如 Spring， Mybatis 实现的核心，反射虽小，能量却很大。
工作中可能会存在业务比较复杂，重复性工作比较多，需要批量处理数据的情况，此时使用存储过程会方便很多，存储过程的执行效率也会快很多，能帮助我们节省很多代码和时间。
在我过去的一次采访中，我被要求实现一个模型来对论文摘要进行分类。我们的目标不是要有一个完美的模型，而是要看看我在最短时间内完成整个过程的能力。我就是这么做的。
Scala 的面向对象思想和 Java 的面向对象思想和概念是一致的，但是对应的语法有所不同。
前面的文章中介绍了 frida 的基础组件 frida-core，用于实现进程注入、通信和管理等功能。加上 frida-gum 和 gum-js 的核心能力，我们已经可以很方便地使用 JavaScript 脚本来进行代码劫持、动态跟踪等进程分析操作。
本文由携程技术中心投递，ID：ctriptech。作者：饿了么数据运营部资深算法工程师陈一村，在携程个性化推荐与人工智能Meetup上的分享。 陈一村2016年加入饿了么，现从事大数据挖掘和算法相关工作，包括推荐系统、用户画像等。 随着移动互联网的发展，用户使用习惯日趋碎片化，如何让用户在有限的访问时间里找到想要的产品，成为了搜索/推荐系统演进的重要职责。作为外卖领域的独角兽, 饿了么拥有百万级的日活跃用户，如何利用数据挖掘/机器学习的方法挖掘潜在用户、增加用户粘性，已成为迫切需要解决的问题。 个性化推荐系
随着移动互联网的发展，用户使用习惯日趋碎片化，如何让用户在有限的访问时间里找到想要的产品，成为了搜索/推荐系统演进的重要职责。作为外卖领域的独角兽, 饿了么拥有百万级的日活跃用户，如何利用数据挖掘/机器学习的方法挖掘潜在用户、增加用户粘性，已成为迫切需要解决的问题。 个性化推荐系统通过研究用户的兴趣偏好，进行个性化计算，发现用户的兴趣点，从而引导用户发现自己的信息需求。一个好的推荐系统不仅能为用户提供个性化的服务，还能和用户之间建立密切关系，让用户对推荐产生依赖。 本次分享介绍饿 了么如何从0到1构建一个可
这期是和半月刊一起在出，本来的想法是，使用Python构建一个可以自动整理文献的工具
本文来自陈一村在携程个性化推荐与人工智能Meetup上的分享。 陈一村 ，饿了么数据运营部资深算法工程师。2016年加入饿了么，现从事大数据挖掘和算法相关工作，包括推荐系统、用户画像等。 *视频时长约43分钟，请在wifi环境下观看* 随着移动互联网的发展，用户使用习惯日趋碎片化，如何让用户在有限的访问时间里找到想要的产品，成为了搜索/推荐系统演进的重要职责。作为外卖领域的独角兽, 饿了么拥有百万级的日活跃用户，如何利用数据挖掘/机器学习的方法挖掘潜在用户、增加用户粘性，已成为迫切需要解决的问题。 个性
随着公司业务的快速发展，需求越来越多、迭代越来越快，在有限的测试人员和时间投入的前提下，如何做好质量防控，如何提高测试效率，是大家持续思考的问题。
常有人说，阅读源码是每个优秀开发工程师的必经之路，但是在面对像类似 TiDB 这样复杂的系统时，源码阅读是一个非常庞大的工程。而对一些 TiDB User 来说，从自己日常遇到的问题出发，反过来阅读源码就是一个不错的切入点，因此我们策划了《带着问题读源码》系列文章。
我想知道上帝的構思，其他的都祇是細節。 ——爱因斯坦
Swift 中类，结构体和枚举等类型支持计算属性和下标，这些计算属性和下标作为类型的成员，当获取或者设置这些成员时，他们触发程序员指定的计算。最近被接受的提案 SE-0296 介绍了通过和async和await来实现异步函数，但是没有指明计算属性和下标可以支持类似async这种异步效果。此外，为了充分利用async属性，用来指定一个属性throw同样重要。本文旨在通过为有效的只读属性和下标提供语法和语义来填补这部分空白。
[!info] 导语: 在先前的文章《从无栈协程到C++异步框架》中，我们探讨了如何将上层的协程调度器与底层的C++17协程实现以及C++20协程实现相结合，从而构建一个在单线程环境下易于使用的异步框架。通过相关示例，我们发现协程在表达线性类型业务方面具有显著优势。那么，在多线程环境下，当单个协程的执行不再受限于单一线程时，我们能否继续保持这种线性类型业务的友好表达，并在多线程环境中充分利用协程的优势呢？本篇文章将致力于解决这一核心问题。
把《Python生物信息学数据管理》这本书看完了，然后也写了一些笔记，和大家分享一下。
在 handleQuery 里面会调用 cc.ctx.Parse，这一句代码最终会调用到 Parser 解析器的 Parse 方法进行解析：
centos系统内核如何升级，有些小伙伴在使用centos系统时可能会遇到网卡不能使用，亮度不能调节，触摸板不能识别，等等问题，这些都是内核版本过低而导致，只需要把内核升级一下就可以， 下面为大家分享一下centos系统内核升级方法。
我们在Linux中使用自带的gcc和g++编译器进行编译的程序是针对X86架构的。而我们开发板大多都是ARM或者其他架构的开发板，我们就需要编译出针对其他架构的程序。
arm-none-linux-gnueabi-gcc是 Codesourcery 公司（目前已经被Mentor收购）基于GCC推出的的ARM交叉编译工具。可用于交叉编译ARM系统中所有环节的代码，包括裸机程序、u-boot、Linux kernel、filesystem和App应用程序。使用时，按照主机平台，可以下载以下任一版本中的一个，结果是一样的：
本文是为那些没有接触过Linux系统的人写的。了解Linux系统对于一个技术来人员可谓是必须的（即便不是和计算机直接相关的），而对于广大普通用户而言，只了解Windows虽然已经足够，不过来了解一下Linux这个系统我想还是有益处的（虽然很难立马显现）。 下面我就用一问一答的简单形式带大家初步了解Linux是什么： Q：用一句话概括Linux？ A : linux是一个操作系统，就和windows一样。 要了解linux，请先了解开放源代码运动。这是由理查德·斯托曼先生在上世纪80年代发起的一项运动。其主要
本文是为那些没有接触过Linux系统的人写的。了解Linux系统对于一个技术来人员可谓是必须的（即便不是和计算机直接相关的），而对于广大普通用户而言，只了解Windows虽然已经足够，不过来了解一下Linux这个系统我想还是有益处的（虽然很难立马显现）。
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