在基因组分析中,处理流程从上游测序数据到下游突变分析,中间的关键就是call突变。...看一下某突变在某样本中的详细信息。...需要注意的是DP有两个,分别是INFO/DP和FORMAT/DP,在多样本vcf中,INFO/DP是FORMAT/DP的加和。...那为什么某些位点会出现AD之和不等于DP的情况呢。 官方解释 经过搜索,GATK Team的一篇文档给出了答案。...使用bcftools获取AD之和不等于FORMAT/DP的突变,提取对应信息。
我们觉得这只是实现DevOps的一部分,但不等于DevOps。 一、CI 不等于DevOps CI持续集成是编码、构建的过程。容器云DevOps从CI起步,也是一个很好的切入点。...但仅有开发端的敏捷还不等于DevOps。 二、CI /CD也不等于DevOps 现在我们也总是听到一天要上线多少次多少次的。是一个应用吗?频繁上线是需求不明确还是代码质量不高?...我们在《容器云之弹性伸缩》中详细讨论过这一点。大部分厂商也基于CPU、Memory实现了自动弹性伸缩能力。如果能更完善,更能满足业务弹性伸缩的需求。...业务运营过程中,会涉及到一些定时任务或批处理任务。这些工作可以通过任务调度自动化能力来实现。可以通过自动调度组件来实现,也可以通过脚本来实现。 业务运营中很重要的工作是服务治理。...(四)持续监控 日志、监控是业务运营过程中判断业务运行是否正常的重要的基础能力,持续监控就是实现平台各层次的健康检查能力。包括基础设施层、平台层、应用层等。
在正常的数学逻辑思维中,0.1+0.2=0.3这个逻辑是正确的,但是在JavaScript中0.1+0.2!==0.3,这是为什么呢?...在JavaScript中的二进制的浮点数0.1和0.2并不是十分精确,在他们相加的结果并非正好等于0.3,而是一个比较接近的数字 0.30000000000000004 ,所以条件判断结果为false。...最好的方法是设置一个误差范围值,通常称为”机器精度“,而对于Javascript来说,这个值通常是2^-52,而在ES6中,已经为我们提供了这样一个 属性:Number.EPSILON,而这个值正等于2...这个值非常非常小,在底层计算机已经帮我们运算好,并且无限接近0,但不等于0,。...Number.EPSILON:Math.pow(2,-52); })(); //上面是一个自调用函数,当JS文件刚加载到内存中,就会去判断并返回一个结果,相比 //if(!
一、浮点数的二进制存储 JavaScript遵循IEEE754标准,在64位中存储一个数据的有效数字形式。...在这里我们可以发现,0.3+0.4对阶阶运算且规格化后的运算结果与0.7在二进制中的存储尾数相同(可对照尾数后几位),而0.1+0.2的运算结果与0.3的存储尾数不同,且0.1+0.2转化为十进制时结果为...舍入到最接近,在一样接近的情况下偶数优先(Ties To Even,这是默认的舍入方式),即会将结果舍入为最接近(精度损失最小)且可以表示的值,但是当存在两个数一样接近的时候,则取其中的偶数(在二进制中是以...当粘滞位为0时,若近似位为1,无论舍入精度损失都相同,故需取舍入两种结果中的偶数:保留位为1时入,保留位为0时舍(即第二部分对阶运算规格化时的舍入操作)。...四、总结思考 由于IEEE754标准,这样的“bug”不止在JavaScript中会出现,在所有采用该标准的语言中都会存在,实际编程中可以通过设置精度保留位数等方式解决。
为了让更多数据产生的价值信息涌入你的公司,让数据更好的为企业管理层及一线业务人员服务,你需要了解数据、智能、洞察三者之间的区别,并且要清楚如何将上述三个方面更好地应用于预测分析中。...通过预测分析,可以把洞察和智能运用到实际工作中。 在一定程度上,你可能已经学会了利用大数据,就像大多数的利用海量信息服务于业务的B2B企业。...当你具有这种较高的洞察力时,你可以在不同业务部门的投资行为中获取更高的回报。 B2B企业不能满足于原始数据,也不能继续把这些原始数据误认成先见之明。
提问: 1不等于2么?...回答: 1当然不等于2 但今天我们用数学的方式,证明下1是等于2的 假设两个数字X和Y,并且X等于Y 我们推导下: X = Y 两边同时乘以数字X X * X = Y * X 两边同时减去Y的平方 X
数据分析中,为什么1+1不等于2? 本文首发于腾讯内部知识分享平台「乐问KM」、腾讯官方公众号「腾讯大讲堂」《短视频之数据分析:为什么1+1不等于2?》...这个问题在工作中较常见,我们经常听说A部门说自己大盘增量贡献了100W的收入,B部门说自己贡献了200W,都没有说谎,但是大盘却只有250W的增长。 这是为什么呢? ?...本文将就这类问题详细讨论,下面个我工作中遇到的案例。...当然存在,并且实际工作中还很普遍,如下图示 ?
这种误差非常小,在日常的使用中几乎没有影响,所以平常不会特别引入注意。但是如果要对小数进行数值相等「==」比较时,就会出现看似相等而实际不等的情况。...在日常中,还有一种简单的处理方法,就是类似涉及金钱数值时,直接以最小单位「分」作为计量单位而不用「元」,以此来避免进行小数的运算,这样就可以避开这个坑了。...关于计算机中的小数运算误差,你还遇过什么样的情况?欢迎在留言区讨论。
现象 在日常开发中,可能一不小心就会掉进 Go 语言的某些陷阱里,而本文要介绍的 nil ≠ nil 问题,便是其中一个,初看起来会让人觉得很诡异,摸不着头脑。...我们创建了一个事务,然后做了一些更新,在更新过程中如果发生了错误,希望返回对应的错误码和提示信息。...itab 中的 _type 和 iface 中的 data 便分别对应 interface 变量的 T 和 V,_type 是这个变量对应的类型,data 是这个变量的值。...在之前的赋值测试中,通过 reflect.TypeOf 与 reflect.ValueOf 方法获取到的信息也分别来自这两个字段。...这里的 hash 字段和 _type 中存的 hash 字段是完全一致的,这么做的目的是为了类型断言。
如果两个变量具有相同的类型并且具有不同的值 ,则Python不等于运算符将返回True ;如果值相同,则它将返回False 。...= 不是Equal运算符,可在Python 2和Python 3中使用。 在Python 2中不等于运算符,在Python 3中已弃用。...我们来看一些Python 2.7中不等于运算符的示例。...如果您使用的是Python 3.6或更高版本,我们也可以将Python不等于运算符与f字符串一起使用。...GitHub存储库中检出完整的python脚本和更多Python示例。
事实上,从大数据中获得有价值的信息远比“导入、运行、输出三部曲”要复杂得多。...“也许,有人会辩解说,我们可以举出很多例子,在这些例子中,数据往往可以给出非常明确的答案。...在企业中,人力资源专家在招聘自由程序设计师时也会遇到类似棒球选手的情况。...我更愿意把这个过程称为科学中的艺术。知识给我们带来了无限的可能性,但最终的决定权仍在于医生而不是机器。 ...见比特网:“大数据”还不等于“大智慧”
在 WWDC 2016 的主题演讲中,当苹果讲到“差分隐私 (Differential Privacy)”这个密码学专有名词的时候,只有少数人意识到,苹果又走在了时代前列。...它允许数据以聚合的形式被分析,但同时还要将干扰注入那些数据中,使得处理数据的过程中个人隐私不会被侵害。 但是强调安全性是有代价的,在加入这些干扰因素之后,获取的信息就不会有那么清晰和准确了。...很明显,苹果遵守了注重隐私的承诺,利用自己独特的方式在AI大战中首次告捷! 苹果将成为第一个真正大规模使用这项“差分隐私 (Differential Privacy)”算法的公司。
病态的组织扁平化 通过以上我们对扁平化内涵的分析,对照案例中公司的情况,相信大家已经有了判断。...可是在咨询中,我却常常看到“怕”的一个套路:最开始严肃地告诉孩子不许做某事,紧接着孩子开始哼唧,父母就讲道理安抚,孩子却大哭大闹起来。...在咨询中我一直主张,家长决定做一件事情,要对教育的效果、孩子的感觉以及大致的行为走向有个预判。如果完全没有把握,就可以在心中否决。...在十几年的琢磨中,我渐渐想明白了很多问题,弄清楚了孩子行为的来龙去脉。一旦理解了这个内在线索,小孩的内心世界几乎是透明的。
在二进制(计算机使用的系统)中,如果一个分数使用基数(2)的质因数来表示,那么它可以被精确地表示。2 是 2 的唯一质因数。...例如,0.1 在二进制中的近似表示可能是 0.000110011001100......,但在计算机的浮点数表示中,它可能被截断或舍入为 0.00011001100110,这就导致了 0.1 + 0.2 在计算机中可能不等于 0.3,而是略微有所偏差。...这个无限循环的模式 0011 会一直重复下去,因为二进制系统只能通过这种方式来近似表示十进制中的 0.1。在实际的计算机系统中,这个无限循环的小数会被截断为有限位数,以便存储和计算。...decimal.js 是一个任意精度的十进制数学库,它能够避免原生 JavaScript 中浮点数运算的不精确性。
大叔正打算把菜递给大妈之际,看到大妈尾头紧皱,已经失去平时要把1.10元的菜讲价到1.00元的风韵神采,便意识到事情并不简单,便默默从下方抽屉中抽出一个微信二维码递给她。 ...问题剖释 空中传来旁白君的声音,它解析道: 没错,这为大妈所使用的程序,其实就是某知名博文《1.10乘100为什么不等于110》的博主还未调试完之前写的代码。 ...nubmer 类型使用的就是美国电气电子工程师学会 IEEE754 标准中以64-bit存储的的双精度浮点。
阿发狗赢了普天同庆,以后机器人自己写代码了,包子君觉得就更不好找工作了。。。言归正传,呵呵。 ---- 包子培训在过去的三年里,一直反复不断的收到同学们的邮件...
知道结果,肯定不是0.3 请看下图: 可原因就不太清楚了,本文就来讨论下 原因: 在于在JS中采用的IEEE 754的双精度标准,计算机内部存储数据的编码的时候,0.1在计算机内部根本就不是精确的0.1...这也就是 0.1 + 0.2 不等于0.3 的原因。 另外要注意: 不是所有浮点数都有舍入误差。二进制能精确地表示位数有限且分母是2的倍数的小数。 比如0.5,0.5在计算机内部就没有舍入误差。
Linux ESC :wq 和:wq!的区别 Linux ESC:wq 和:wq!...的区别 发布者:IT人在线 | 发表时间:2018-12-4 17:20:43 Linux ESC :wq esc(键退出)->:(符号输入)->wq(保存退出) wq(存盘并退出 write%quite
但是,在光怪陆离的计算世界中,运算方式却大相径庭。 我最近开始用 JavaScript 进行编码,在阅读数据类型时,我注意到 0.1 + 0.2 不等于 0.3 的奇怪行为。...这是数学运算中的浮点运算。让我们进一步了解内在机制。 问题描述: 为什么 0.1 + 0.2 = 0.30000000000000004?...这种格式以 64 位存储数字,其中数字(分数)存储在位 0 到 51 中,指数存储在位 52 到 62 中,符号存储在位 63 中。 ? IEEE754 双精度标准。...这里,11 代表我们要使用的 64 位表示的指数位数,-4 代表科学计数中的指数。 所以最终数字 0.1 的表示形式是: ? 同理,0.2 表示为: ? 将两个数相加,得到: ?
溯源:浮点型存储机制 04 浮点型数据类型主要有:单精度(float)、双精度(double) 单精度浮点数(float) 在内存中占4个字节、有效数字8位、表示范围:-3.40E+38 ~ +3.40E...+38 双精度浮点数(double) 在内存中占8个字节、有效数字16位、表示范围:-1.79E+308 ~ +1.79E+308 溯源:IEEE 754与ECMAScript 05 IEEE 754...在 IEEE754 中,规定了四种表示浮点数值的方式:单精确度(32位)、双精确度(64位)、延伸单精确度、延伸双精确度。...ECMAScript 对于IEEE754的实践 ECMAScript 中的 Number 类型使用 IEEE 754 标准来表示整数和浮点数值,采用的就是双精确度,也就是说,会用 64 位来储存一个浮点数...0011001100110011001100110011001100110011001100110100 再转十进制为:0.30000000000000004 好了,奇怪的东西出现了, 0.1 + 0.2 竟然不等于
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