1 paste的用法 paste(..., sep=" ", collapse=NULL) 本质是把输入的term转变为string,和as.character意思一样。然后进行连接。 每个term之间以sep参数分隔开 collapse是把结果进行处理,也可以认为怎么来对结果进行折叠。 通过具体例子来看sep和collapse参数 > paste('Sample',1:10,sep = '') [1] "Sample1" "Sample2" "Sample3" "Sample4" "Sam
Groovy 2.5.0将tap方法添加到所有对象并更改with方法的方法签名。 在上一篇文章 中,我们已经了解了with方法。在Groovy 2.5.0中,我们可以为with方法添加一个额外的boolean参数。 如果值为false(默认值),则with方法必须返回与闭包调用返回的值相同的值。如果值为true,则返回调用with方法的对象实例。 新的tap方法是with(true)的别名,所以它总是返回对象实例。
操作符重载是C++语言中一个非常有用的特性。它可以让我们比较优雅的简化代码,从而更加方便的编写逻辑。
这里, 我们新建两个配对的RNA-seq数据, 格式是FASTQ的文件, 然后经过下面两步处理:
这里介绍五种R语言的循环语法,分别是: for if repeat which while for samples<- c(rep(1:10)) samples ## [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 for(thissample in samples){ print(thissample) } ## [1] 1 ## [1] 2 ## [1] 3 ## [1] 4 ## [1] 5 ## [1] 6 ## [1] 7 ## [1] 8 ## [1] 9 ## [
1. 为什么要在eyesee-mpp 中添加sample? 1)保持整个openwrt 应用程序编写的完成性; 2)eyesee-mpp 中包含了几乎所有全志视频音频模块的sample 以及 头文件,参考以及头文件调用起来非常方便,而且可以学习各种模块的使用流程; 3)可以直接在make menuconfig 中管理应用程序,是否编译; 4)不需要将交叉编译工具链放到外面,只要按照步骤添加好sample ,就可以直接mm -B 进行编译;
本文对MP4文件格式的解析以及MP4文件的分割算法进行了研究。首先介绍了MP4文件格式的结构,然后详细讲解了如何解析该格式,并给出了分割算法的实现。同时,针对MP4文件中的stbl box,也进行了详细的分析和研究。
文章介绍了M4A文件的大概结构,详细解读了其中的Sample Table Box,并结合图例,详细讲解了如何使用它来完成M4A文件的随机访问。 本文属原创作品,转载请保留出处! 一、MP4文件结构简介 在讲解M4A的随机访问之前,我们先来大概了解一下MP4文件结构,以及MP4和M4A的关系。 整个MP4文件由若干个box组成,box可以嵌套。每个box包含自己的大小和类型等信息,之后就是包含的内容,box也可以作为其内容,形成嵌套,如下图所示: 图片来源:http://l.web.umkc.edu/li
需要的文件:由R里面对Seurat对象的数据导出的 1.velocyto pipeline 跑出来的loom文件 2.细胞名字文件 3.细胞属于的类群
为了查看降维聚类的可视化效果,我们先用相似样本降维聚类,然后使用具有差异的样本查看聚类效果。
下载完成后,将sunxi-mpp.tar.gz压缩包放入虚拟机的任意目录,假设放在/home/book/workspaces目录下,
首先,介绍下封装格式。多媒体封装格式(也叫容器格式),是指按照一定的规则,将视频数据、音频数据等,放到一个文件中。常见的 MKV、AVI 以及本文介绍的 MP4 等,都是封装格式。
摘要: 原创出处 http://www.iocoder.cn/Performance-Testing/Dubbo-benchmark/ 「芋道源码」欢迎转载,保留摘要,谢谢!
今天下午7点到9点直播讲解如下代码,腾讯会议,感兴趣的参加,给推文打赏10元获取腾讯会议直播链接
JMeter断言用于对sampler(采样器)进行额外检查,且在相同作用域中,每执行完一个sample就会进行一次断言处理,为了确保断言仅作用于某个sample,把该sample添加为子sample。
在网上搜寻海思HI3519或者hi3516实时识别除了官方给的SDK 中有Rfcn的实时识别例子之外,其它都是读图片例子。官方例子中给了如下网络参考:Rfcn、Segnet、FasterRcnn、Cnn、Ssd、Yolov1、Yolov2、Yolov3、Lstm、Pvanet
昨天给大家介绍了Java 16中的Stream增强,可以直接通过toList()来转换成List。 主要涉及下面这几种转换方式: list.stream().toList(); list.stream().collect(Collectors.toList()); list.stream().collect(Collectors.toUnmodifiableList()); 然后,看到有网友评论问:Stream.toList()和Collectors.toList()的区别是什么?哪个性能好? 处理结果的
本文主要内容包括,什么是MP4、MP4文件的基本结构、Box的基本结构、常见且重要的box介绍、普通MP4与fMP4的区别、如何通过代码解析MP4文件 等。
飞哥注:这篇是我同事苏惠写的,内容更全面,代码更完整,我的上一篇plink计算的PCA为什么和GCTA计算的不一样?是一个引子,而且这一篇给出了plink --pca 样本数时,
The Ocean and Land Color Instrument (OLCI) Earth Observation Full Resolution (EFR) dataset contains top of atmosphere radiances at 21 spectral bands with center wavelengths ranging between 0.4μm and 1.02μm at spatial resolution of 300m with worldwide coverage every ~2 days.
E-MTAB-12043 是2023年初的数据:《RNA Spatial Sequencing of Colorectal Liver Metastases regarding their Histopathological Growth Patterns》,在线链接可以看:
FOR SOME谓词允许根据表中一个或多个字段值的布尔条件测试来决定是否返回记录。 如果fieldcondition计算结果为true,则返回记录。 如果fieldcondition计算结果为false,则不返回记录。
一文学会PCA/PCoA相关统计检验(PERMANOVA)和可视化 详细论述了PERMANOVA 检验(也包括最基本的方差检验基础),PERMANOVA检验的问题,并提供了代码生成 PCoA+统计结果。
在音频重采样时,用到的核心结构是SwrContext,我们可以通过swr_alloc()获取swr_ctx实例,然后通过av_opt_set_int()函数和av_opt_set_sample_fmt()函数来设置音频重采样的参数,最后通过swr_init()函数初始化SwrContext实例即可。下面给出代码:
例如,如果您需要计算所有访问的统计信息,只需对所有访问的1/10分数执行查询,然后将结果乘以10即可。
启用数据采样时,不会对所有数据执行查询,而只对特定部分数据(样本)执行查询。 例如,如果您需要计算所有访问的统计信息,只需对所有访问的1/10分数执行查询,然后将结果乘以10即可。
这里 N 是样本大小,ρXX (j) 和 ρYY (j) 分别是两个采样时间序列 X 和 Y 在时间滞后 j 处的自相关。
From子句表示从何处读取数据,支持2种形式,由于From比较简单,这里不再举例,2种使用方式如下:
今天和大家介绍一个非常厉害的数据处理的工具,Pandas。Python中比较有名的数据处理的库除了Pandas,还有Numpy,Matplotlib。这三个在平时学习的时候的会经常遇到,而且每一个功能都非常强大。对于这类库的学习,开始的时候,总是遇到某个问题的时候,就会去找度娘,所以有必要总结一下,方便自己也方便大家。恩,废话不多说,下面开始。 Pandas主要包括两种数据结构,一个是Series,一个是DataFrame。可以理解为多个Series组合在一起就构成了DataFrame。下面我分别介绍一下,
如果你简单谷歌搜索关键词:gatk best practices pipeline rna-seq 会搜索到大量过期的教程:
最近在和同事讨论一个非典型的云原生应用更新场景。目标应用是一系列有状态的 Statefulset,其中的实例用类似投票的机制对外提供服务,这意味着始终有一部分实例是处于待命状态的。由此情况,这个应用在虚拟化时期,会提供一个仲裁服务,每次对实例进行更新时,首先要从这个仲裁服务查出可以更新的摸鱼实例,然后仅仅对这些空闲实例进行升级。
GridView是一个网络布局的视图,他能让你的元素显示在一个个的格子里。我们的桌面就是一个GridView。。
上次介绍了Pandas的部分操作,包括创建Series,DataFrame以及基本索引,文件保存与读取等。今天我们介绍一下Pandas常用的其他功能。 首先我们还是随机产生一个数据表,5行3列的数据框。保存到csv文件并读取。 import pandas as pd import numpy as np sample = np.array(np.random.randint(0,100, size=15)) sample_reshape = sample.reshape((5,3)) sample_pd
对于微生物群落的分析,最基本的就是得到群落的物种数量,也即OTU的数量。在此基础上,通过观察到的物种数量进行合理的外推,可以获得理论物种数。对于这两种物种数量的计算,R中都可以非常方便的完成。本文对此进行介绍。
抽样是数据处理的一种基本方法,常常伴随着计算资源不足、获取全部数据困难、时效性要求等情况使用。
这是使用gatk4生成正常样本的germline突变数据库的流程图,整个流程是用Snakemake写的,这个图片也是Snakemake生成的。然后就被jimmy大佬点名了,受宠若惊,所以就有了本文。我是2016年从转录组学习小分队开始正式接触生信技能树,并走上了生信工程师的道路,我被jimmy大佬无私奉献的精神所折服,借此机会表示对jimmy大佬和生信技能树由衷的感谢!如果你也想从转录组开启你的生物信息学学习之旅,不妨考虑一下生信技能树的爆款入门:生信爆款入门-全球听(买一得五)(第4期),你的生物信息学入门课!
0定义变量 source activate wes #GATK=~/biosoft/gatk/gatk-4.1.2.0/gatk ref=/mnt/f/kelly/bioTree/server/wesproject/hg38/Homo_sapiens_assembly38.fasta snp=/mnt/f/kelly/bioTree/server/wesproject/hg38/dbsnp_146.hg38.vcf.gz indel=/mnt/f/kelly/bioTree/server/wesprojec
pheatmap是简单常用的热图绘制包,可以快速、简单、可定制的绘制漂亮热图。具体见R语言学习-热图简化和免费高颜值可定制在线绘图工具 ImageGP。
但是走到了 SplitNCigarReads 才发现,这个命令当初学的太久了,忘记各个参数啥意思了,就想搜索看看如何转换。
Snuke has N integers: 1,2,[ldots],N. He will choose K of them and give those to Takahashi.
首先,分析RNAseq要对整个分析流程有个整体的了解: 参考https://tiramisutes.github.io/2018/12/04/ref-RNA-seq.html 详细介绍了主要用到的分析工具和流程。这里我主要介绍一下我常用的分析流程 拿到原始数据首先需要对文件完整性进行检查
故障描述:与客户沟通,初步确认故障范围大概是在上午的8:30-10:30之间,反应故障现象是Tomcat的连接数满导致应用无法连接,数据库alert中无明显报错,需要协助排查原因。 1.导入包含故障时刻的数据 2.创建m_ash表,明确故障时刻 3.确定异常时刻的top n event 4.确定最终的top holder 5.总结 6.reference 1.导入包含故障时刻的数据 为了便于后续分析,我向客户索要了从昨天下午13:00到今天18:00的awrdump,导入到自己的实验环境进行分析。 生产环境
找出子字符串出现频次和出现的索引位置核查是否存在字符串并找出其索引位置查找所有字符的出现次数和索引
R基础教程可先阅读:R语言编程基础第一篇:语法基础 boxplot绘制箱形图 部分数据: Value Group 2 a 4 a 3 a 2 a 4 a 7 a 7 a 2 a 5 a 4 a 5 b
前段时间看到了一个完成读比较高的协程库-libgo,里面提供了线程安全的协程实现,并且也是使用锁。本来我并没有给libcopp里的功能加锁的打算,因为上层dispatcher还是比较容易做到安全分发的,所以原来并不保证线程安全。而且线程安全这种问题单元测试比较难写,可能还得碰点运气。但是思来想去,还是为线程安全做点什么吧。反正也不是很复杂。
系统:Windows 7 语言版本:Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器:pycharm-community-2016.3.2 seaborn:0.7.1
为了探索量化效应量的统计量,我们将研究男女之间的身高差异。 我使用来自行为风险因素监测系统(BRFSS)的数据,来估计美国成年女性和男性的身高的平均值和标准差(cm)。
有一些任务,可能事先需要设置,事后做清理工作。对于这种场景,python的with语句提供了一种非常方便的处理方式。一个很好的例子是文件处理,你需要获取一个文件句柄,从文件中读取数据,然后关闭文件句柄。
通俗的讲,重采样就是改变音频的采样率、sample format(采样格式)、声道数(channel)等参数,使之按照我们期望的参数输出。
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