Windows版建议安装桌面版(graphical front end), Linux建议安装终端版(without front end)
某日线上登录出现故障,排查日志发现HttpClient请求时随机分配到的端口被占用,导致第三方登录拉取信息时无法拉取成功,错误如下:
数据使用GWAS-Cookbook中的GWASdat1中的数据，将数据变为vcf格式。
（7）别只复制代码，要理解其中的命令、函数的意思。函数或者命令不会用时，使用?＋命令
LogListener 客户端采集：通过部署安装部署 LogListener，可以方便快速地接入日志服务，无需修改应用程序运行逻辑，是一种对应用服务无侵入式的采集方式。
进行重测序或者GBS时，hapmap 是比较常见的格式，生信中经常使用这种格式。但是在GWAS和GS中，数据筛选，质控，构建矩阵都是使用的plink的格式。本文介绍如何tassel 和vcftools两个软件，将hapmap格式的数据转化为plink格式的数据。
java.sql.SQLException: Io 异常: Connection reset 大意看起来应该是连接问题，网上查了一下，说是当数据库连接池中的连接被创建而长时间不使用的情况下，该连接会自动回收并失效，但客户端并不知道，在进行数据库操作时仍然使用的是无效的数据库连接，这样，就导致客户端程序报“java.sql.SQLException: Io 异常: Connection reset” 或 “java.sql.SQLException 关闭的连接” 异常。
这个功能很简单也很常用，但是不加注意还是容易写错，比如只对每一行的前两个元素求和：
首先我们通过uname来查看一下服务器Linux系统，可以看到是20.04.1的Ubuntu系统。
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。 （
http://www.ict.kth.se/courses/IS2202/software
今天集成声网native rtc-linux-server-sdk的时候，遇到报错：
裸露土方智能识别算法通过opencv+python网络模型框架算法，裸露土方智能识别算法能够准确识别现场土堆的裸露情况，并对超过40%部分裸露的土堆进行抓拍预警。裸露土方智能识别算法用到的Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言，它很快就变得非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想，而不会降低可读性。与C / C++等语言相比，Python速度较慢。也就是说，Python可以使用C / C++轻松扩展，这使裸露土方智能识别算法可以在C / C++中编写计算密集型代码，并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处：首先，裸露土方智能识别算法代码与原始C / C++代码一样快（因为它是在后台工作的实际C++代码），其次，在裸露土方智能识别算法中编写代码比使用C / C++更容易。
通过比较图7.6和图7.13，很明显基于read的过滤比基于UMI的分析去除了更多的细胞。如果您返回并比较结果，您应该能够得出结论，ERCC和MT过滤器对于基于read的分析更严格。
本文主要介绍了 Allwinner 安全方案的组成与功能。安全完整的方案基于 normal 方案扩展, 覆盖硬件安全、安全启动（Secure Boot）、安全系统（Secure OS）、安全应用（Trusted apps）等方面。本文从硬件安全、安全启动（Secure Boot）、安全系统（Secure OS）、安全应用的开发（TA/CA 开发指引）、固件密钥存储、安全系统在 Flash 上的加密保存几个方面进行介绍。
jstorm的安装有很多方式，这里主要讲述的是Standalone模式，其它模式请查看官方文档。
一旦基因的表达被定量了，就将其概括为表达矩阵，其中每行对应于基因（或转录物），并且每列对应于单个细胞。通过检查该矩阵，去除在读取QC或mapping QC步骤中未检测到的劣质细胞。在此阶段未能移除低质量细胞可能会增加技术noise，这可能会模糊下游分析中感兴趣的生物信号。
介绍TinaLinux 下安全方案的功能。安全完整的方案基于normal 方案扩展，覆盖硬件安全、安全启动（Secure Boot）、安全系统（Secure OS）、安全存储（Secure Storage）、安全应用（Trust Application）、完整性保护（Dm-Verity）、强制访问控制（MAC）等方面。
本节内容转载于博客： wa2003 spark是一个我迟早要攻克的内容呀~ ————————————————————————————————————— 一、SparkR 1.4.0 的安装及使用 1、./sparkR打开R shell之后，使用不了SparkR的函数 装在了 /usr/local/spark-1.4.0/ 下 [root@master sparkR]#./bin/sparkR 能进入R，和没装SparkR的一样，无报错 > library(SparkR) 报错： Error i
上一期我们推荐的是转录组经典表达量矩阵下游分析大全 本期我们聊聊可变剪切，流程里面写的差异转录本，或者差异外显子，都差不多的意思。
这篇博客，用之前GWAS教程中的示例数据（快来领取 | 飞哥的GWAS分析教程），把数据分为Base数据和Target数据，通过plink运行二分类的logistic模型进行GWAS分析，然后通过PRSice-2软件，进行PRS分析。最终，选出最优SNP组合，并计算Target的PRS得分，主要结果如下：
在业务看板中,需明确各种单据状态及其数量，以便能跳转相应系统，由于看板节点较多，涉及多个外部业务系统，且都为读操作，则设计为CompletableFuture的runAsync()方法实现异步，然后将统计操作返回，原代码结构如下：
二、使用python脚本程序将目标excel文件中的列头写入，本文省略该部分的code展示，可自行网上查询
(2)、程序默认是每天会定时调取接口并获取接口的返回值并写入 Excel 中，这里我使用的定时任务是：linux下的 contab 来实现的。
通过 gather ，并设定key（原先的列），与value（原先的数据），并通过 - （原先的行），对数据框进行转换。
CTR预估模型是现代大规模工业推荐系统的核心，往往扮演着“精排”的角色。当下主流的CTR预估模型采用双分支的并行结构，一个分支以深度模型DNN为主，另外一个分支以特征交叉网络为主。特别是自Wide&Deep之后的工作，包括DeepFM、xDeepFM、DCN等撑起了工业推荐系统的一片天。宏观来看，CTR预估模型的整体结构往往并不复杂，其动机也通常易于理解。但是，在实际的落地效果中，代码实现上的细小差异可能对最终的结果会有显著的影响。所以，戏称调模型、调参数为“炼丹”也不足为奇。不过，站在巨人的肩膀上去学习甚至改进CTR模型倒是入门推荐系统的捷径。即使是对于有多年的炼丹经验的算法工程师而言，停下来回顾一下过往的经典模型，或许也能从中得到启发。
Sarah Williams (2019). celaref: Single-cell RNAseq cell cluster labelling by reference. R package version 1.0.1.
限于某些原因 F-Stack 项目之前是未对 IPv6 进行支持的，随着 IPv6 需求的增多，近期对 IPv6 进行了支持。本文将简单介绍 F-Stack 支持 IPv6 所做的修改，如何使用以及相关注意事项。 F-Stack 如何支持 IPv6 以下所列为 F-Stack 支持 IPv6 所进行的修改，具体改动细节可查看 github 相关 commits。 F-Stack 框架支持 在 Makefile 中定义 IPv6 相关的宏INET6及需要包含编译的文件NETINET6_SRC
Linux 平台上的性能工具有很多，眼花缭乱，长期的摸索和经验发现最好用的还是那些久经考验的、简单的小工具。系统性能专家 Brendan D. Gregg 在最近的 LinuxCon NA 2014 大会上更新了他那个有名的关于 Linux 性能方面的 talk (http://www.brendangregg.com/linuxperf.html) 和幻灯片。 和 Brendan 去年的 talk （http://www.vpsee.com/2013/06/linux-system-performanc
在之前的学习中，我们已经在Linux系统上安装了Redis，之后的所有操作都在Linux 系统上完成操作
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互联网的迅猛发展存在着日益突出的问题，其中最为关键的两个问题就是互联网自治的问题和互联网可扩展的问题。
Ethr: Golang based network performance measurement tool (MIT license)】
top - 18:14:58 up 112 days, 1:35, 1 user, load average: 0.00, 0.10, 0.11
看到这个问题的时候，我是不知所云的，因为课堂上只讲过order(x)，没有出现order(x,y)，不理解其运算逻辑，就不能理解函数的结果。因此我整合了order( )函数从基础到上述问题解决的学习过程，仅供参考！
根据官方的文档说明，如果你的系统更新中包含补丁，且你已经开启自动硬盘固件更新（命令：查看是否开启options raid.background_disk_fw_update.enable 手动开启：options raid.background_disk_fw_update.enable on）系统是会自动更新硬盘固件的，但是我这里报警了，没有更新成功；
将大量分割成ts文件的视频片段全部转换成mp4视频片段 --- 直接上批处理脚本:
Sysdig的官网上自我介绍为：“具有原生容器支持的开源通用系统可视化工具”。这一定位准确概括了Sysdig的三大优势：整合性、强大的监控分析能力、以及灵活性。
SonarQube(Sonar)是一个用于管理代码质量的开源平台。SonarQube目前已支持超过20种主流编程语言，它管理的代码质量主要涉及7个维度:架构与设计、重复、单元测试、复杂度、潜在的bug、代码标准、注释。
NimPackt是一款基于Nim命令式编程语言开发的强大工具，该工具同时具备汇编程序封装功能以及Shellcode加载功能。
本文将基于facebook的好友关系数据，研究用户分布规律，并提供简单的好友推荐算法。 数据来源 KONECT1 http://konect.uni-koblenz.de/networks/facebook-wosn-links 数据原始格式 . txt文本格式，空格分隔 . 注释信息以%开头 . 每行一组数据，共四个字段 第一字段：用户ID1 第二字段：用户ID2 第三字段：用途不明 第四字段：好友关系建立时间，多数为0，数据缺失 % sym unweighted % 81
系统性能专家 Brendan D. Gregg 在 LinuxCon NA 2014 大会上更新了他那个有名的关于Linux 性能方面的 talk (Linux Performance Tools) 和幻灯片。分别从监控、测试、优化、配置的角度总结了Linux日常所用到的工具。下面是其中的主要图片资料，希望对您有所帮助。
KONECT【1】 http://konect.uni-koblenz.de/networks/facebook-wosn-links
使用Mac开发经常会碰到端口被占用的问题，例如作者在使用Spring Boot开发应用时，在启动Application后，忘了关闭，又重启了一次Application，此时会报错误，而且由于重启Application，导致上一次的启动的Application找不到在哪关闭了，此时需要进入终端去查看8080端口对应的进程id，并根据id关闭对应的应用。 错误信息如下图所示：
大多数程序员写的代码都没有考虑，如何让别人看着更方便！最后，实在忍受不了看其他人的丑陋代码时，有人开始制定代码编程规范；又有人实现代码的自动化排版工具。formatR就是这样的一个R语言自动化排版的工具。
学习Python已有两月有余，是时候检验下学习效果了，之前练习了不少R语言数据爬取，Python的爬虫模块还没有来得及认真入门，乱拼乱凑就匆忙的开始了，今天就尝试着使用R+Python来进行图片爬取，
最近在进行重构一个新项目，为了后续更好的落地，适应于日新月异的技术更新，进行了各方的技术选型及技术预研，最终选型基于微服务架构体系进行开发重构。项目构建前最重要的一步就是要想清楚，整体的部署架构、高可用性(HA)等等，做好前期的部署架构技术调研，确定最终方案。
可以使用is.na() 函数对向量进行遍历，如果存在NA，则会返回TRUE，反之。
除了在网上找到的一些过度清理的数据集之外，缺失值无处不在。事实上，数据集越复杂、越大，出现缺失值的可能性就越大。缺失值是统计研究的一个令人着迷的领域，但在实践中它们往往很麻烦。
经过若干天的反复测试，搜索。终于成功利用 Qemu 在 u-boot 下引导 ARM Linux 4.7.3 内核。如下详细解释整个构建过程。
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