不管你用或者不用,它都静静的躺在那里,从Linux发行版开始,它已经内置在指令集里了。
对于ATAC_seq, chip_seq等蛋白富集型实验而言,设置生物学重复是非常有必要的,通过IDR软件合并生物学重复的peak calling结果,可以得到更加稳定,更具代表性的peak。生物学重复的必要性不言而喻,但是对于某些特殊样本,确实没有生物学重复该怎么办呢?
如果你想成为Linux高手,那么掌握一些Linux命令是必不可少的。下面是自学Linux命令的四种方法。 一,每日提示 学习Linux命令的一种渐进式方法是:在每次打开终端时,让它显示“每日提示”。
有时候需要从大文件中随机抽取N行出来进行模拟,但是用python或者别的语言感觉不太方便,linux下直接分割感觉会更快捷。一般可以考虑以下的方法:
英文:Tecmint,编译:Linux中国 linux.cn/article-2258-1.html Linux命令行吸引了大多数Linux爱好者。一个正常的Linux用户一般掌握大约50-60个命令
测序数据量对于NGS数据分析是非常重要的,测序数据量过低,不能有效覆盖基因组完整信息,测序数据量过高,则会造成冗余,不够经济。为了验证当前测序量能否满足需求,或者说加大测序量是否能够进一步挖掘的更大量的信息,通常需要进行饱和度分析。
在Linux系统中,脚本是个举足轻重的家伙,甚至你不会写点脚本,都不能说你会Linux。这句话并不是夸张,因为脚本能帮助你做很多重复性的工作,同时也能按你的需求,给你需要的数据。所以说,脚本在Linux中是举足轻重的家伙。
这篇是第四个Python项目,主要使用Python内置模块,自动生成指定长度的密码。
在win系统下复现SPSR代码出现这种错误,查询资料发现是windows系统的问题。
我在编程教学方面不是专家,但当我想更好掌握某一样东西时,会试着找出让自己乐在其中的方法。比方说,当我想在 shell 编程方面更进一步时,我决定用 Bash 编写一个扫雷游戏来加以练习。
我不是教授编程的专家,但是当我想要在某件事情上做得更好时,我会尝试找到一种方法来享受它。 例如,当我想更好地使用 shell 脚本时,我会决定在 Bash 中编写一个的扫雷游戏。
第一次参加CTF冬令营,师傅们讲的都很好,也学到了不少东西,结营赛没想到WEB都是0解,题目质量很高,只能在其他方向上拿点分了,最终排名第四,继续加油吧,距离大佬还差的很远
随机,故名思议就是不按套路出牌的一种机制,确切的说不用人工特意的参与而得到的一种结果。生活中、工作中都需要人为随机事件。 因为这样可以节省很多脑细胞,同时也能制造许多意外。比如写程序就经常需要随机事件的参与,因为像我这么不专业的“程序猿”都经常需要随机事件,更何况专业的“攻城狮”对吧?
导语 在使用指南的最后一部分,我们汇总了使用PaddlePaddle过程中的常见问题,本部分推文目录如下: 2.22:【FAQ】模型配置相关问题汇总 2.23:【FAQ】参数设置相关问题汇总 2.24:【FAQ】本地训练与预测相关问题汇总 2.25:【FAQ】集群训练与预测相关问题汇总 2.26:如何贡献代码 2.27:如何贡献文档 本地训练与预测相关问题汇总 1. 如何减少内存占用 神经网络的训练本身是一个非常消耗内存和显存的工作,经常会消耗数10GB的内存和数GB的显存。 PaddlePaddle的内存
Nochi 是一个极简的 AlphaGo 引擎,它用 Keras 神经模型代替 Monte Carlo 模拟。Nochi 不会像 Michi 那样受人瞩目,但是它仍有一定的作用。 这不是一个像 AlphaGo 那样真正的「零知识」(zero-knowledge)系统,作者稍微做了一些调整。 Nochi 已经被证实能够在两周内接近 GNUGo 的水平(8500 场比赛,6 线程加一款 Tesla M60 GPU)。 用法: 首先,在脚本的开始处设定 N 的值来确定棋盘的大小,N 默认为 19. 开始训练:
准备好中文语料:中文语料库,或者使用Leavingseason准备好的语料进行训练:http://pan.baidu.com/s/1jHZCvvo
第一列:存在file1,不在file2 第二列:存在file2,不在file1 第三列:共同所有
本篇文章主要记录对之前用神经网络做文本识别的初步优化,进一步将准确率由原来的65%提高到80%,这里优化的几个方面包括: ● 随机打乱训练数据 ● 增加隐层,和验证集 ● 正则化 ● 对原数据进行PCA预处理 ● 调节训练参数(迭代次数,batch大小等) 随机化训练数据 观察训练数据集,发现训练集是按类别存储,读进内存后在仍然是按类别顺序存放。这样顺序取一部分作为验证集,很大程度上会减少一个类别的训练样本数,对该类别的预测准确率会有所下降。所以首先考虑打乱训练数据。 在已经向量化的训练数据的基础上打乱
linux命令可以简化我们工作中的许多任务。关于Linux这个主题已经考虑很久了,也还是在不断的完善中,在自己的实验和各种资料的整理中,认为还是一些不错的命令。 自己也会在后续不断完善,大家有比较好的命令可以分享一下。 1.查看自己常用的linux命令 history | awk '{print $2}' | sort | uniq -c | sort -rn | head -10 这行脚本能输出你最常用的十条命令,可以看出自己平时最常用的一些命令。看看时间都去哪了? -bash-4.1$ history
他说,这些数据集可以用来训练图像分类器,使用CNN做出来的分类器,分辨上述的5种图像准确度可以达到91%。
第一种是常规方法的one-hot-encoding的方法,常见的比如tf-idf生成的0-1的稀疏矩阵来代表原文本:
1.sudo!!: 忘记用 sudo 运行命令?您无需重新编写整个命令,只需键入 sudo!!最后一个命令将使用sudo运行。 2.python -m SimpleHTTPServer:通过端口 8000 为当前工作目录创建一个简单的网页。 3.mtr命令是 ping 和traceroute命令的组合。 4.Ctrl+x+e:这个组合键会立即启动,终端中的编辑器。 5.nl: 输出行编号的文本文件的内容。 6.shuf: 把输入行按随机顺序输出到标准输出。 7.ss: 输出套接字统计信息。 8.last:
# 随机获取 1-10 之间的一个数 shuf -i 1-10 -n 1 # 获取一个随机数 echo ${RANDOM} # 获取一个 0-999 的随机数 expr ${RANDOM} % 999
你有将Linux物尽其用吗?有些时候你会需要这些技巧。本博文会帮助你更好得使用一些命令,发挥其更强大的功能。
介绍:Paddle Fluid 是用来让用户像 PyTorch 和 Tensorflow Eager Execution 一样执行程序。在这些系统中,不再有模型这个概念,应用也不再包含一个用于描述 Operator 图或者一系列层的符号描述,而是像通用程序那样描述训练或者预测的过程。
功能:crt模式看文件浏览过滤 语法:more [-dlfpcsu] [-num] [+/pattern] [+linenum] [file ...] 用法: 需要按键操作浏览过程 空白键 (space):向下翻一页; Enter:向下翻一行; /字串:在这个显示的内容当中,向下搜寻字串这个关键字; f:快速翻页 q:退出more浏览 说明:more虽然可以浏览比cat更多的文件内容,但有缺点,不能往上翻页,只能往下翻页,直到结束。 4.less
随机返回指定行数的样本数据 Hadoop fs -cat /path/txt | shuf -n 5 返回前几行的样本数据 hadoop fs -cat /path/txt | head -100 返回最后几行的样本数据 hadoop fs -cat /path/txt | tail -5 查看文本行数 hadoop fs -cat /path/txt | wc -l 查看文件大小(单位byte) hadoop fs -du hdfs://path/txt hadoop f
ShuffleSplit is one of the simplest cross validation techniques. This cross validation technique will simply take a sample of the data for the number of iterations specified.
你可曾想过在IOS设备上运行Linux系统?或者用shell来传输文件、编写脚本,又或者使用Vi来开发代码?
内容审核在很多领域都有非常重要的作用,它不仅需要通过分类器识别图像或其它数据不适合展示,同时还能结合语义分割模型对这些限制级图像进行处理(Mask 掉敏感部分)。这样在不过多影响内容的情况下去除掉不合适的信息。开发者 alexkimxyz 构建的这个项目大概收集了 20 多万张敏感图像,且通过 URL 的形式展示了 GitHub 中。
本文由马哥教育面授班25期学员推荐,转载自互联网,作者为lingcc,内容略经小编改编和加工,观点跟作者无关,最后感谢作者的辛苦贡献与付出。 最近在问答社区上看到一个问答题目,关于在高效率Linux用户节省时间Tips。将该题目的回答进行学习总结,加上自己的一些经验,记录如下,方便自己和大家参考。 下面介绍的都是一些命令行工具,这些工具在几位回答者的日常工作中都很有用。对于任何不了解的命令,请使用“man “查看,或者使用Google。有些命令需要先用 yum, apt-get install 命令安
值类型重申,可能很多人还停留在modern effective c++介绍的auto那里
RocketMQ是一个统一消息引擎、轻量级数据处理平台。 RocketMQ是⼀款阿⾥巴巴开源的消息中间件。2016年11⽉28⽇,阿⾥巴巴向 Apache 软件基⾦会捐赠RocketMQ,成为 Apache 孵化项⽬。2017 年 9 ⽉ 25 ⽇,Apache 宣布 RocketMQ孵化成为 Apache 顶级项⽬(TLP ),成为国内⾸个互联⽹中间件在 Apache 上的顶级项⽬。它使用Java语言开发,在阿里内部,RocketMQ承接了例如“双11”等高并发场景的消息流转,能够处理万亿级别的消息。
许多 Linux 系统管理员最基本和常用的工具主要包括在两套实用程序中:GNU 核心实用程序(coreutils)和 util-linux。它们的基本功能允许系统管理员执行许多管理 Linux 系统的任务,包括管理和操作文本文件、目录、数据流、存储介质、进程控制、文件系统等等。
熟练使用命令行是一种常常被忽视或被认为难以掌握的技能,但实际上,它可以提高你作为工程师的灵活性以及生产力。本文是一份我在 Linux 上工作时发现的一些关于命令行的使用的小技巧的摘要。有些小技巧是非常基础的,而另外一些则是相当复杂的甚至晦涩难懂的。这篇文章并不长,但当你能够熟练掌握这里列出的所有技巧时,你就学会了很多关于命令行的东西了。 必读 涵盖范围: * 这篇文章对刚接触命令行的新手以及具有命令行使用经验的人都有用处。本文致力于做到覆盖面广(尽量包括一切重要的内容),具体(给出最常见的具体的例子)以及简
Linux sort 命令用于将文本文件内容加以排序,可针对文本文件的内容,以行为单位来排序(默认以ASCII编码作比较)。
最近在Quora上看到一个问答题目,关于在高效率Linux用户节省时间Tips。将该题目的回答进行学习总结,加上自己的一些经验,记录如下,方便自己和大家参考。 下面介绍的都是一些命令行工具,这些工具在几位回答者的日常工作中都很有用。对于任何不了解的命令,请使用“man <COMMANDNAME>“查看,或者使用Google。有些命令需要先用 yum, apt-get install 命令安装。 1、基本命令 了解基本的bash 通读整个bash man page. 学习VIM 在Linux系统上,虽然你
使用sort命令重组数据,可以从Linux,BSD或Mac终端以对你有意义的格式进行。
然后就会报错,提示没有kaggle.json文件,不用理他。 这一步主要是让其运行后生成配置文件夹,一般在C盘-用户-用户名下的.kaggle
说起来有些滑稽, "如何在Windows终端使用Linux命令"是一个长盛不衰的问题, 在试过一些'Windows版的Linux命令行工具后", 我最终选择了git bash gitbash下载安
如果你曾经用过数据表应用程序,你就会知道可以按列的内容对行进行排序。例如,如果你有一个费用列表,你可能希望对它们进行按日期或价格升序抑或按类别进行排序。如果你熟悉终端的使用,你不会仅为了排序文本数据就去使用庞大的办公软件。这正是 sort 命令的用处。
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本文独家改进: 采用 GSConv 方法的 Slim-Neck 可缓解 DSC 缺陷对模型的负面影响,并充分利用深度可分离卷积 DSC 的优势,引入RT-DETR二次创新;
-web应用同样也需要一些初始化的参数,但 相对于每一个Servlet有一个ServletConfig来说,一个Web应用(确切的说是每个JVM)仅有一个ServletContext来存放这些参数,这个ServletContext对Web应用中的每个Servlet都可用。
今年发布8月份发布的一篇有关长时间序列预测(SOTA)的文章,DLinear、NLinear在常用9大数据集(包括ETTh1、ETTh2、ETTm1、ETTm2、Traffic等)上MSE最低,模型单变量、多变量实验数据:
Milvus 作为一款针对海量特征向量的相似度搜索引擎,在单台服务器上就可以处理十亿级数据规模。而对于百亿或者千亿级数据,则需要具有水平扩展能力的 Milvus 集群来满足对海量向量数据的高性能检索需求。
熟练使用命令行是一种常常被忽视,或被认为难以掌握的技能,但实际上,它会提高你作为工程师的灵活性以及生产力。本文是一份我在 Linux 上工作时,发现的一些命令行使用技巧的摘要。有些技巧非常基础,而另一些则相当复杂,甚至晦涩难懂。这篇文章并不长,但当你能够熟练掌握这里列出的所有技巧时,你就学会了很多关于命令行的东西了。
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