比如说不同样本之间的比较，不同平台之间的比较，以及不同的产品之间的比较等等。只有相同的起始reads数进行后续的分析，这样的比较才是一个合理且公正的比较。那么怎么随机抽取一定的数目的reads呢？
此功能使用样本中的信息通过指定的道具对每个分子的读数进行下采样。然后，它基于具有非零读取计数的分子构造一个UMI计数矩阵。目的是消除技术噪声中的差异，这些差异可以按批次进行聚类，如downsampleMatrix中所述。
一个经常被问到的 Linux 问题：为啥 Linux 系统没运行多少程序，显示的可用内存这么少？
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机器之心发布 机器之心编辑部 6 月 13 日，墨芯人工智能与浪潮签订元脑战略合作协议。这是在浪潮战略投资墨芯之后，双方的进一步战略合作。 墨芯将携手浪潮信息，以领先的稀疏化计算技术和产品，广阔的生态潜能，融合资源与算法，共创全栈 AI 解决方案，为各行各业 AI 应用提供强大算力引擎和生态支撑，为企业降本增效，并加速产业的人工智能化进程。 墨芯人工智能 x 浪潮元脑云签约仪式 AI 计算的新锐势力——稀疏化计算 墨芯人工智能科技创立于 2018 年，总部位于深圳，致力于通过稀疏化算法构建高性能低 TCO（
数据：http://www.presidency.ucsb.edu/data/sourequests.php美国总统历年在国情咨文中对国会提起的诉求数量
对于服务器的一些信息，如果数据量大了之后总是感觉力不从心，需要了解，但是感觉得到的这些信息不够清晰明了。 比如我们得到一台服务器，需要知道最基本的硬件配置，内存情况，磁盘空间情况，哪些磁盘空间问题需要关注，哪些磁盘空间问题可以忽略，swap的使用情况 如何，服务器的操作系统版本，内核版本，上面运行有几个实例，是否启用了ASM，甚至服务器运行了多少天呢，这些信息看起来非常琐碎，也可以通过脚本得 到，但是一直以来感觉都是比较笼统模糊。 今天使用shell脚本进行了简单的改进。 我们来看看基本的效果情况。有了这些
程序调用自身的编程技巧称为递归（ recursion）。递归作为一种算法在程序设计语言中广泛应用。一个方法或函数在其定义或说明中有直接或间接调用自身的一种方法，它通常把一个大型复杂的问题层层转化为一个与原问题相似的规模较小的问题来求解，递归策略只需少量的程序就可描述出解题过程所需要的多次重复计算，大大地减少了程序的代码量。 例如求和问题：若要求解S100 = 1 + 2 + 3 + 4 + …. + 100的值，通过循环的方式代码如下：
我们使用的计算机的全称叫电子计算机，前面有电子两个字，这说的是整个计算机中的核心元器件基本上都是电子单元组成的。但机械硬盘却是一个特殊的例外，它更多是用机械技术做出来的一个产品。当把带有机械技术基因的磁盘搭到计算机，尤其是再应用到服务器领域的时候，暴露出了机械技术的两个严重问题：
由发送时延=数据长度/信道带宽=655358bit/1Gb/s=0.5242810-3s=0.52428ms 来回的传播时延=10ms2=20ms总时延=20.52428ms 所以每秒可以产生1000/20.52428个窗口 最大吞吐量=6553681000/20.52428=25544769bit/s 信道利用率=最大吞吐量/信道带宽=25544769bit/s/1Gbit/s100%=2.55%
加拿大卫星森林资源调查 (SBFI) 卫星森林资源清查（SBFI）提供了 2020 年加拿大森林覆盖、干扰恢复、结构、物种和林分年龄的信息，以及 1985-2020 年林分替代干扰的信息。SBFI 多边形代表了与战略森林资源清查中划定的林分相似的同质森林状况。使用多分辨率分割算法对 2020 年大地遥感卫星表面反射 BAP 复合影像（30 米空间分辨率）、火灾年份和采伐年份图层进行了划分。最小地图单位为 0.45 公顷（5 像素），用于定义多边形。使用相同的数据、属性和时间表示法绘制了加拿大全部森林生态系统的地图，从而形成了加拿大约 6.5 亿公顷森林生态系统的通用植被清查系统。鉴于加拿大森林面积大且种类繁多，SBFI 的优势在于使用一致的数据源和方法，跨越管辖边界、管理和非管理林区，从而能够一致地生成综合、空间明确的信息输出。此处包含的数据基于免费开放的卫星数据和信息产品，并遵循既定的交流方法。前言 – 人工智能教程
配置文件、JavaBean、HibernateSessionFactory等代码，请看上一篇: 【框架】[Hibernate]构架知识点详解入门与测试实例
ROC曲线是评价模型的重要工具，曲线下面积AUC可能是大家最常见的模型评价指标之一。
到目前为止，我们所看到的细胞自动机不是物理模型；也就是说，他们不打算描述现实世界中的系统。 但是一些 CA 用作物理模型。
近期公司一台服务器的磁盘告警“磁盘阵列错误”，经检查发现磁盘：“PD0/PD1/PD2 硬盘Medium Error DevId 并BadStripe PD0 PD1”，需要在服务器磁盘彻底崩溃之前进行raid修复，具体过程如下：
在车辆与用户数的日益增长情况下，避免日后系统数据增长可能带来的系统瓶颈，确保多用户访问不会出现问题，特针对现有重要代表性接口以及全流程进行压力测试。
最近赖江山老师发布了一个R包: 原创R包：rdaenvpart（层次分割获取RDA和CCA单解释变量的贡献） http://wap.sciencenet.cn/home.php?mod=space&
啊~~~本来是半个月的专栏不知道到底过了多久才又和大家见面，其中经历不足为外人道也
无论哪种中间件的搭建，正常主从模式搭建需要搭建在两台不同的服务器上才是正规的主从搭建模式。因为由于资源的限制，今天来演示一下在同一台服务器上，基于端口不一致搭建Redis的单机主从模式。
我之前统计过我们线上某redis数据被访问的时间分布，大概90%的请求只会访问最新15分钟的数据，99%的请求访问最新1小时的数据，只有不到千分之一的请求会访问超过1天的数据。我们之前这份数据存了两天（近500g内存数据），如果算上主备的话用掉了120多个Redis实例(一个实例8g内存)，光把过期时间从2天改成1天就能省下60多个redis实例，而且对原业务也没有啥太大影响。
由于新添加硬盘时要确定是对哪个盘进行分区挂载，以免误操作而造成数据损失。 使用 fdisk -l 进行查看。
seqtk在生信届被誉为序列处理的瑞士军刀，其出自生信大神李恒之手，李恒是SAMtools、BWA、MAQ等著名生信软件的核心作者。seqtk基于C语言编写的软件，运行速度极快，极大的提高工作效率。seqtk日常序列的处理包括，比如：fq转换为fa，格式化序列，截取序列，随机抽取序列等。
导语 本文主要挖掘、弄懂lottie动画背后的原理。lottie动画是如何让30FPS流畅运行？ 动画原理 工作以来，处理过css、js、canvas、骨骼动画，这些背后的原理都是通过把每一帧（瞬间）的静止图像组合起来，以一定频率（速率）播放这些图像形成动画。 详细一点解析：动画可以拆分成每一帧，当前帧（静态）图像的属性数据或者形态（形状）的变更，把这样很多帧连贯起来，就形成动画。 lottie动画 原理其实也是这样。但为什么它能做到如此流畅，让众多用户，开发，设计师情有独钟。下面从几个方面对lottie
今天是REmap系列的最后一篇——REmapH函数。 这个函数的特色是可以做中心辐射的热力图，这种热力图在气象、人口密度、海拔测绘领域有诸多运用，当然也可以上当用在商务场合——特别是跟地理信息有关的数
我们回到第一章（神奇，Redis存储原理竟然是这样！ – Karos (wzl.fyi)），当时讲过Redis存储结构
涉及到python和mongodb，那么安装相应的模块四必不可少的，最简单的安装方法，或者非pip不可了。
127.0.0.1:7001> config set activedefrag yes
有需要学习数据可视化的朋友，欢迎到小编的「淘宝店铺」 「R语言数据分析指南」下单购买，内容主要包括各种「高分论文的图表分析复现以及一些个性化图表的绘制」均包含数据+代码。购买会员文档后微信发小编订单号即邀请进新的会员交流群。
就是由图A变成图B；应该有很多方法可以实现，这里我使用geom_segment()函数 geom_segment()函数需要四个参数：起点位置坐标和终点位置坐标，默认是实线；通过linetype参数修改线型。 上面图片的实现代码
因为单线程已经够用了，CPU不是redis的瓶颈。Redis的瓶颈最有可能是机器内存或者网络带宽。既然单线程容易实现，而且CPU不会成为瓶颈，那就顺理成章地采用单线程的方案了。
数据分析/挖掘是以概率论、线性代数、统计学、信息论为基础，根据之前接触到的数据挖掘流程，可定义为：数据准备-->数据探索--> 数据预处理-->特征工程-->模型建立-->模型评估，其中数据探索、数据预处理、特征工程针对某一属性同时进行。
上一篇讲的RDB是批量的插入数据，但是如果单纯使用就会有一个隐患：突然断电的时候势必要失去一部分数据，因为还没来得及轮上。
一、检查系统版本[root@node ~]# cat /etc/os-release NAME="CentOS Linux"VERSION="7 (Core)"ID="centos"ID_LIKE="rhel fedora"VERSION_ID="7"PRETTY_NAME="CentOS Linux 7 (Core)"ANSI_COLOR="0;31"CPE_NAME="cpe:/o:centos:centos:7"HOME_URL="https://www.centos.org/"BUG_REPORT_
今天查看数据库负载没有发现问题，但是当我使用top命令的时候，发现有一个进程占用了大量的cpu资源而且已经执行很长时间了。这一下子引起了我的注意。 PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND 25807 oraccbs1 25 0 8728 732 564 R 100.0 0.0 2021:19 /bin/sh -c /opt/app/oracle/xxxxxx/Script/DailyChk
Perc10 RAID卡具备更多缓存和更高IO性能，可搭载戴尔易安信第十四代服务器使用，支持市面上的主流操作系统。然而，出于软件更新速度的考虑，很多用户仍然使用较低版本的Linux操作系统，由此带来配置完磁盘阵列后操作系统需要手动安装的情况。对此，戴尔易安信的工程师特地针对低版本Linux如何在搭载了Perc10 RAID卡的戴尔易安信 14G服务器上进行安装提供了解决方法，供相关人员参考。
需求： 📷 解答： 导入相关的pom.xml 然后给配置： 📷 📷 最后在给上api: Properties info = stringRedisTemplate.getRequiredConnectionFactory().getConnection().info("memory"); 可选参数： server：有关Redis服务器的常规信息 clients：客户端连接部分 memory：内存消耗相关信息 persistence：RDB和AOF相关信息 s
在Redis中，内存的大小是有限的，所以为了防止内存饱和，需要实现某种键淘汰策略。主要有两种方法，一种是当Redis内存不足时所采用的内存释放策略。另一种是对过期键进行删除的策略，也可以在某种程度上释放内存。
Bootstrap（自助法、自举法）是非参数统计中一种重要的估计统计量方差进而进行区间估计的统计方法。指用原样本自身的数据再抽样得出新的样本及统计量，根据其意现在普遍将其译为“自助法”或“自举法”。其最初由美国斯坦福大学统计学教授Efron在1977年提出。作为现代统计学较为流行的一种统计方法，Bootstrap在小样本时效果很好。
其实跟纯粹的单细胞转录组就非常类似了，不过单细胞转录组数据分析的细节以及背景我就不赘述了，看我在《单细胞天地》的单细胞基础10讲：
【导语】：今天我们聊聊如何获取考研调剂数据，Python技术部分可以直接看第三部分。
可以通过pROC包实现的，使用其中roc.test()函数可实现两个ROC 的Delong检验。
不应该是盲目追求细胞数量的增加，普通的单细胞数据分析其实并不受细胞数量的影响而有所不同。让我们看看同济大学最近发表的文章 Cell Death and Disease (2022)13:23 ; https://doi.org/10.1038/s41419-021-04477-y ，标题是：《Single-cell transcriptomic analysis reveals the critical molecular pattern of UV-induced cutaneous squamous cell carcinoma》
> info memory 指标 含义 used_memory 由 Redis 分配器分配的内存总量，包含了redis进程内部的开销和数据占用的内存，以字节（byte）为单位，即当前redis使用内存大小。 used_memory_human 已更直观的单位展示分配的内存总量。 used_memory_rss 向操作系统申请的内存大小，与 top 、 ps等命令的输出一致，即redis使用的物理内存大小。 used_memory_rss_human 已更直观的单位展示向操作系统申请的内存大小。 used_m
当完成突变位点注释之后，我们会得到一个巨大的VCF文件，文件大小从几十M到几十G不等。在数量如此多的突变位点中，我们只会根据注释结果从中挑选部分感兴趣的突变位点，这就要求对VCF文件进行过滤。如此大的文件用Excel 操作是不现实的，脚本语言处理大文件时效果也不尽人意，所以SnpEff的开发团队专门开发了一款工具，叫做SnpSift, 用来对VCF文件进行过滤。
全球洪水数据库包含 2000-2018 年间发生的 913 次洪水事件的范围和时间分布图。有关详细信息，请参阅 相关期刊文章。
缺失值处理 缺失值首先需要根据实际情况定义 可以采取直接删除法 有时候需要使用替换法或者插值法 常用的替换法有均值替换、前向、后向替换和常数替换 import pandas as pd import numpy as np import os os.getcwd() 'D:\\Jupyter\\notebook\\Python数据清洗实战\\数据清洗之数据预处理' os.chdir('D:\\Jupyter\\notebook\\Python数据清洗实战\\数据') df = pd.read_csv('Mo
找到了一本电子书 https://bookdown.org/hhwagner1/LandGenCourse_book/ 里面用到这篇文章的数据做了群体PCA，今天的推文我们试着重复一下这本电子书中的代码
我们都知道redis中的key是可以设置过期时间的,那到了过期时间redis是怎么处理这些key的呢? 首先我们先了解下过期时间是如何存储的. 一. key过期时间存储 通过server.h可见,ke
Redis 是一个集群，三主三从，每个节点各配置了一个监控，监控的测试逻辑大致是，用INFO，CLUSTER SLOTS，CLUSTER NODES 等命令查看节点以及集群的基本信息是否正常，然后给主节点（master） set 一个 dummy key，看是否在规定时间内能同步到从节点（slave）。
前置知识学习补充 Redis数据库基础入门介绍与安装 - https://blog.weiyigeek.top/2019/4-17-49.html Redis数据库基础数据类型介绍与使用 - https://blog.weiyigeek.top/2020/5-17-50.html Redis基础运维之原理介绍和主从配置 - https://blog.weiyigeek.top/2019/4-17-97.html Redis基础运维之哨兵和集群安装配置 - https://blog.weiyigeek.top/2019/4-17-576.html Redis基础运维之在K8S中的安装与配置 - https://blog.weiyigeek.top/2019/4-17-524.html Redis数据库性能测试及优化配置 - https://blog.weiyigeek.top/2019/4-17-527.html Redis数据库容灾备份企业实战 - https://blog.weiyigeek.top/2019/4-17-51.html Redis数据库客户端操作实践及入坑出坑 - https://blog.weiyigeek.top/2019/4-17-577.html
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