- 在生信分析中,处理vcf 比较好用的python包推荐
在生物信息学分析中,处理VCF(VariantCallFormat)文件的Python包有很多,以下是一些常用且好用的Python包,适合不同的分析需求:PyVCF(推荐)简介:PyVCF是一个专门为解析和操作VCF文件设计的Python库,支持读取、过滤和修改VCF文件。优点:简单易用,API直观。支持VCF4.0及以上版本。可以轻松访问变体的信息(如染色体、位置、参考碱基、变异碱基等)。安装:
- Conda安装与使用
目录一、软件安装及conda管理1.conda下载2.miniconda安装二、环境配置1.配置镜像:2.创建环境、移除环境:3.查看小环境4.进入、退出小环境5.查找并安装软件三、一步到位其他:参考资料:一、软件安装及conda管理conda可以来管理大量的生物信息学软件,或者想要复现一些文章中的实验结果需要不同环境的切换。1.conda下载(1)anacondaanaconda|镜像站使用帮助
- 富集分析——GO、KEGG
ersanshi055
生信小菜鸟富集分析GOkegg
一、富集分析的基础认知在生物信息学研究领域,基因功能解析及通路阐释是众多分析流程中的关键环节,富集分析(EnrichmentAnalysis)是将基因或蛋白列表按照功能进行分类的统计方法,目的是找出在特定基因集中显著富集的功能类别或通路。通过这种方法,研究人员可以理解一组基因(如差异表达基因)在哪些生物学过程、分子功能或通路中代表。1.富集分析分类基因本体论富集分析(GeneOntologyEnr
- Rstudio:强大的R语言集成开发环境(IDE)
简说基因-专业生信合作伙伴
r语言开发语言
Rstudio应该是R语言使用的标配,尽管Rstudio的母公司Posit推出了新一代的集成开发环境Positron,但其还处于开发阶段。作为用户不妨让其成熟后再使用,现阶段还是Rstudio更稳定。如果你在生物信息学或统计学领域工作,R语言几乎是必备的工具之一。而RStudio,作为R语言最流行的集成开发环境(IDE),为数据分析、可视化和编程提供了非常友好的平台。今天我们来介绍一下RStudi
- python做生物信息学分析_Python从零开始第五章生物信息学①提取差异基因
吴敬欣
python做生物信息学分析
目前来说,做生物信息学的人越来越多,但是我觉得目前而言做生信的主要有三类人:老本行是做实验的,做生信可能是为了辅助研究或者是为了发paper(有非常多的临床生选择趟生信这波水)主要是做生信的,主要涵盖高通量测序数据分析,组学数据分析等等,专门从事生物学数据分析的这群人,其大部分也是本科生物狗作为强大的生力军,以调包写R,python为主。那么这群人就要熟悉看各种包的tutorial以及如何进行常规
- 用Python实现生信分析——功能预测详解
写代码的M教授
生信分析python开发语言
功能预测是生物信息学中的一项重要任务,通过分析基因或蛋白质序列的特征,推测它们的生物学功能。功能预测通常涉及多种方法,包括序列比对、基序识别、机器学习模型等。这些方法可以帮助科学家推断未知基因的功能,从而加速生物学研究的进展。1.功能预测的主要方法(1)同源性比对:通过将未知基因或蛋白质序列与数据库中的已知序列进行比对,识别出同源序列,并推测它们的功能。常用工具包括BLAST、HMMER等。(2)
- 用Python实现生信分析——序列搜索和比对工具详解
写代码的M教授
生信分析python
1.什么是序列搜索和比对工具?序列搜索和比对工具在生物信息学中用于在大型序列数据库中搜索与查询序列相似的序列,并进行比对分析。这些工具可以帮助研究人员识别与目标序列相关的已知序列,从而推测其功能、结构和进化关系。常见的序列搜索和比对工具包括:BLAST(BasicLocalAlignmentSearchTool):最常用的序列搜索工具,能够快速找到与查询序列相似的序列。FASTA:另一个常用的序列
- 大模型在生物信息学中的应用前景
AI天才研究院
AI人工智能与大数据ChatGPTjavapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
大模型在生物信息学中的应用前景关键词:大模型、生物信息学、基因组学、蛋白质组学、应用前景摘要:本文将深入探讨大模型在生物信息学中的应用前景。首先,我们将介绍大模型的基础知识,包括其定义、特点和优势。接着,我们将分析大模型在生物信息学中的问题背景和具体应用场景。然后,我们将详细讲解大模型在生物信息学中的数据处理与分析方法,以及其在基因组学和蛋白质组学中的应用案例。最后,我们将讨论大模型在生物信息学中
- 【深度学习】条件随机场(CRF)深度解析:原理、应用与前沿
白熊188
深度学习深度学习人工智能
条件随机场(CRF)深度解析:原理、应用与前沿一、算法背景知识1.1序列标注的挑战1.2概率图模型演进二、算法理论与结构2.1基本定义2.2特征函数设计状态特征(节点特征)转移特征(边特征)2.3线性链CRF结构2.4训练与解码2.5前向-后向算法三、模型评估3.1评估指标3.2评估方法对比3.3性能基准(CoNLL-2003NER)四、应用案例4.1自然语言处理4.2生物信息学4.3计算机视觉五
- 最新期刊影响因子,基本包含全部期刊
Bioinfo科研生信筆記
影响因子2024年期刊影响因子期刊因子因子IF
原文链接:2024年期刊最新影响因子(IF)2024年期刊最新影响因子(IF)BioinfoR生信筆記,注于分享生物信息学相关知识和R语言绘图教程。
- 向量检索中的 ANN(Approximate Nearest Neighbor)技术
XiaoQiong.Zhang
AI人工智能
向量检索中的ANN(ApproximateNearestNeighbor)技术是一种在高维空间中高效查找与查询向量q最相似的Top-K个向量的方法,其核心在于牺牲一定的精度(召回率)以换取比精确最近邻搜索(ExactNN)高数个数量级的查询速度。它广泛应用于图像/视频检索、自然语言处理(如语义搜索、问答)、推荐系统、生物信息学等场景。⸻一、基本问题定义目标:给定一个查询向量q,在一个庞大的向量集合
- cd-hit安装与使用-cd-hit v4.8.1(bioinfomatics tools-005)
让学习成为一种生活方式
基因组多组学序列比对githublinux论文阅读数据挖掘
01背景介绍CD-HIT(ClusterDatabaseatHighIdentitywithTolerance)是一种广泛使用的生物信息学工具,主要用于快速聚类生物序列数据,如蛋白质或核酸序列,以减少数据冗余和简化数据分析。其基本原理涉及比较序列之间的相似性,将高度相似的序列分组到同一个聚类中,从而减少数据集的复杂性。1.1算法原理CD-HIT的算法原理主要包括以下几个方面:序列比较和相似性评分:
- 基于 Java 的大数据分布式计算在基因编辑数据分析与精准医疗中的应用进展
知识产权13937636601
计算机java分布式计算基因编辑
随着基因测序成本断崖式下降(单人类全基因组低于100)和CRISPR基因编辑技术成熟,全球日均产生超20PB基因数据。传统单机生物信息学工具难以应对海量多组学数据的整合、分析与临床转化。本文将系统阐述**Java技术栈如何构建新一代基因大数据计算中枢**:基于Hadoop+Spark的分布式架构实现千倍加速的基因组比对;通过Flink流式计算引擎支撑CRISPR脱靶效应实时预测;利用ApacheA
- PostgreSQL 在生物信息学中的应用
belldeep
PostgreSQL生物信息学postgresql数据库生物信息学
PostgreSQL(简称PG)是一种强大的开源关系型数据库管理系统,因其高可靠性、扩展性和支持复杂查询的特性,在生物信息学领域得到广泛应用。以下是其核心应用场景及优势分析:一、生物数据存储与管理生物信息学涉及海量异构数据,PG的结构化存储能力和可扩展性使其成为理想选择。1.多类型数据存储基因组数据:存储DNA/RNA序列、基因注释(如GTF/GFF文件)、变异数据(VCF格式)等。例:将基因组序
- 一款适合程序员的流程图/思维导图利器
qq_21478261
#Python可视化python运维思维导图图论机器学习
首发地址:程序员必备流程图/思维导图利器本文介绍graphviz在Python中的接口。graphviz是在复杂网络、生物信息学、软件工程、数据库和网页设计、机器学习等领域使用广泛的图(Graph)可视化利器。graphviz支持Linux、Windows、Mac、Solaris等多个系统,拥有多种编程语言的API(perl、python、ruby、C#等)。graphviz功能先看看graphv
- 支持向量机SVM:从数学原理到实际应用
代码很孬写
支持向量机算法机器学习语言模型自然语言处理ai人工智能
前言本篇文章全面深入地探讨了支持向量机(SVM)的各个方面,从基本概念、数学背景到Python和PyTorch的代码实现。文章还涵盖了SVM在文本分类、图像识别、生物信息学、金融预测等多个实际应用场景中的用法。一、引言背景支持向量机(SVM,SupportVectorMachines)是一种广泛应用于分类、回归、甚至是异常检测的监督学习算法。自从Vapnik和Chervonenkis在1995年首
- 7天掌握!MySQL vs 图数据库:混合架构下的复杂关系分析全揭秘
墨瑾轩
数据库学习数据库mysql架构
关注墨瑾轩,带你探索编程的奥秘!超萌技术攻略,轻松晋级编程高手技术宝库已备好,就等你来挖掘订阅墨瑾轩,智趣学习不孤单即刻启航,编程之旅更有趣在当今的数据密集型世界中,处理和理解复杂的关系网络变得越来越重要。从社交网络到推荐系统,从生物信息学到金融风险评估,这些领域都需要一种能够高效处理高度互联数据的技术。传统的关系型数据库如MySQL,在处理这类问题时遇到了瓶颈。而图数据库则以其独特的结构优势脱颖
- 《机器学习导论(原书第3版)》下载
jiswordsman
机器学习机器学习人工智能
内容简介机器学习的目标是对计算机编程,以便使用样本数据或以往的经验来解决给定的问题。已经有许多机器学习的成功应用,包括分析以往销售数据来预测客户行为,优化机器人的行为以便使用较少的资源来完成任务,以及从生物信息数据中提取知识的各种系统。本书是关于机器学习的内容全面的教科书,其中有些内容在一般的在机器学习导论书中很少介绍。主要内容包括监督学习,贝叶斯决策理论,参数、半参数和非参数方法,多元分析,隐马
- 汉明距离(Hamming Distance)
追逐此刻
算法方法python算法开发语言
1.定义汉明距离是指两个等长字符串在相同位置上不同字符的个数。它常用于衡量两个字符串的相似度,广泛应用于编码理论、信息论、密码学、生物信息学等领域。2.数学表达给定两个等长的字符串x和y,汉明距离d(x,y)定义为:其中:n是字符串的长度,xi和yi分别是x和y的第i个字符,Ⅱ(⋅)是指示函数(当条件成立时返回1,否则返回0)。3.示例二进制字符串:x="10110",y="11110"比较每一位
- 时空图像算法:本文从时间序列光谱分析(TAS)的基础知识出发,详细阐述STIPS中TAS算法的原理和具体操作方法
AI天才研究院
深度学习实战自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介时空图像(ST-images)是指对空间中的多维图像进行时间编码处理后得到的时间序列图像,它在人类活动、环境变化等场景下具有广泛的应用价值。随着人们对空间的认识的提升和对地球表面所含的微生物信息的获取能力的不断增强,传感器技术的发展给人类的生活带来了前所未有的便利。在这些条件下,利用地球表面的数据、各种传感器设备及相关软件,可以实现从微观到宏观层面的全方位、高速
- Newcpgreport:CpG岛甲基化差异分析
简说基因-专业生信合作伙伴
在人类基因组中,约60%的基因启动子区域都蕴藏着特殊的DNA序列——CpG岛。CpG岛(富含CpG二核苷酸的区域)被称为基因调控的“开关”,它们常位于基因启动子区域,与DNA甲基化、基因沉默等表观遗传现象密切相关。要精准定位这些区域,生物信息学家们开发了多种工具,其中newcpgreport凭借其独特的算法设计和可靠的检测性能,成为该领域的明星工具。功能特点核心功能与原理1.滑动窗口检测法newc
- 生物医学工程导论:学习笔记(四)
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生物医学工程学习笔记
生物信息学(Bioinformatics)狭义概念:应用信息科学的理论、方法和技术,来管理、分析和利用生物分子数据。广义概念:应用信息科学的方法和技术,研究生物体系和生物过程中信息的存储、信息的内涵和信息的传递,研究和分析生物体细胞、组织、器官的生理、病理、药理过程中的各种生物信息。(生命科学中的信息科学)目的:处理、归纳、总结海量的生物实验数据,并找到其中的规律。成果:基因测序等。研究内容基因组
- 探索生物信息学的未来:Rust-Bio 库
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探索生物信息学的未来:Rust-Bio库rust-bioThislibraryprovidesimplementationsofmanyalgorithmsanddatastructuresthatareusefulforbioinformatics.Allprovidedimplementationsarerigorouslytestedviacontinuousintegration.项目地址
- 2025.04.18【数据修复】DCA:高效缺失值插补工具解析
穆易青
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文章目录生信数据可视化:堆叠区域图深度解析堆叠面积图简介为什么使用堆叠面积图如何使用R语言创建堆叠面积图安装和加载ggplot2包创建堆叠面积图的基本步骤示例代码解读堆叠面积图堆叠面积图的局限性实际应用案例示例:基因表达量随时间变化结论生信数据可视化:堆叠区域图深度解析在生物信息学领域,数据可视化是理解复杂数据集的关键。其中,堆叠面积图(StackedAreaChart)是一种展示多个群体随时间变
- DNA、蛋白质、生物语义语言模型的介绍
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语言模型人工智能自然语言处理
主要模型概述ProtBERT:专注于蛋白质序列嵌入,支持多种下游任务如序列分类和功能预测。ProtGPT2:利用生成式模型生成高质量的蛋白质序列,适用于新蛋白质设计。AlphaFold:革命性地预测蛋白质三维结构,推动了结构生物学的发展。TAPE:提供统一的框架进行蛋白质序列表示学习,支持多种生物信息学任务。BioBERT:针对生物医学文本挖掘设计的模型,提升了生物信息处理能力。DNA-BERT:
- matlab在生物学中的应用,MATLAB在生物信息学分析中的应用.doc
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matlab在生物学中的应用
MATLAB在生物信息学分析中的应用MATLAB在生物序列信息分析中的应用生物技术(生物制药方向09)杨清松0909501162摘要:MATLAB生物信息工具箱为广大用户提供了一个用于基因组和蛋白质组分析的综合环境,它利用数据库资源,使科学研究事半功倍,在工具箱提供的开放环境里,用户甚至可以按照自己的目的来设计和利用分析工具。本文主要介绍MATLAB生物信息工具箱在基因序列分析中的应用,包括确定核
- 用Python实现生信分析——隐马尔可夫模型(HMM)在生物信息学中的应用详解
写代码的M教授
生信分析人工智能python
在生物信息学中,隐马尔可夫模型(HMM)被广泛应用于基因组注释、蛋白质结构预测、基因预测等领域。以下是针对生物信息学应用的详细讲解,包括案例、Python实现、运行结果和分析。1.HMM在生物信息学中的应用场景HMM在生物信息学中的应用非常广泛,以下是一些典型场景:(1)基因预测:HMM可以用来预测DNA序列中的基因。通过建模不同区域(如外显子、内含子、启动子等)的特征,HMM可以识别出可能的基因
- 生物信息学数据库分类
划过手的泪滴t
生物信息学数据库
生物信息学数据库(一)文献数据库1、PubMed:拥有超过两百六十万生物医学文献的数据库,这些文献来源于MEDLINE,也就是生物医学文献数据库、生命科学领域学术杂志、以及在线的专业书籍。链接:PubMed(nih.gov)PubMed存在的问题(1)搜索1995年前文献中排名是为以后的作者(2)搜索1976年以前的文献是没有摘要的(3)1965年前的文献较难搜索(二)一级核酸数据库1、※GenB
- 生物信息学技能树(Bioinformatics)与学习路径
lisw05
生物信息学生物信息学
李升伟整理生物信息学是一门跨学科领域,涉及生物学、计算机科学以及统计学等多个方面。以下是关于生物信息学的学习路径及相关技能的详细介绍。一、基础理论知识1.生物学基础知识需要掌握分子生物学、遗传学、细胞生物学等相关概念。对基因组结构、蛋白质功能及其相互作用有基本理解。2.编程能力掌握至少一种脚本语言(如Python或Perl),用于数据处理和自动化任务3。学习R语言进行数据分析和可视化。3.统计学与
- 插入表主键冲突做更新
a-john
有以下场景:
用户下了一个订单,订单内的内容较多,且来自多表,首次下单的时候,内容可能会不全(部分内容不是必须,出现有些表根本就没有没有该订单的值)。在以后更改订单时,有些内容会更改,有些内容会新增。
问题:
如果在sql语句中执行update操作,在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询,查询结果有做更新,没有做插入,这样会将代码复杂化。
解决:
mysql中提供了一个sql语
- Android xml资源文件中@、@android:type、@*、?、@+含义和区别
Cb123456
@+@?@*
一.@代表引用资源
1.引用自定义资源。格式:@[package:]type/name
android:text="@string/hello"
2.引用系统资源。格式:@android:type/name
android:textColor="@android:color/opaque_red"
- 数据结构的基本介绍
天子之骄
数据结构散列表树、图线性结构价格标签
数据结构的基本介绍
数据结构就是数据的组织形式,用一种提前设计好的框架去存取数据,以便更方便,高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构,对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外,在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈,堆等,就是经典的数据结构。
经典的数据结构大致如下:
一:线性数据结构
(1):列表
a
- 通过二维码开放平台的API快速生成二维码
一炮送你回车库
api
现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能,联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊,写了个前台快速生成二维码的方法。
html代码如下:(二维码将生成在这div下)
? 1
&nbs
- ImageIO读取一张图片改变大小
3213213333332132
javaIOimageBufferedImage
package com.demo;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;
/**
* @Description 读取一张图片改变大小
* @author FuJianyon
- myeclipse集成svn(一针见血)
7454103
eclipseSVNMyEclipse
&n
- 装箱与拆箱----autoboxing和unboxing
darkranger
J2SE
4.2 自动装箱和拆箱
基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便,但提供方便的同时表示隐藏了细节,建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。
4.2.1 autoboxing和unboxing
在Java中,所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
- ajax传统的方式制作ajax
aijuans
Ajax
//这是前台的代码
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
- 只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的?
avords
javaeclipsejdktomcat
eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了,也能自动 编译java源代码,但是jre不是java的运行环境么,难道jre中也带有编译工具? 还是eclipse自己实现的?谁能给解释一下呢问题补充:假设系统中没有安装jdk or jre,只在eclipse的目录中有一个jre,那么eclipse会采用该jre,问题是eclipse照样可以编译java源文件,为什么呢?
&nb
- 前端模块化
bee1314
模块化
背景: 前端JavaScript模块化,其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来,还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。 JavaScript一直缺乏有效的包管理机制,造成了大量的全局变量,大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java(import),Python (import),Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代,我们是怎么避免所
- 处理百万级以上的数据处理
bijian1013
oraclesql数据库大数据查询
一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 o
- mac 卸载 java 1.7 或更高版本
征客丶
javaOS
卸载 java 1.7 或更高
sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin
成功执行此命令后,还可以执行 java 与 javac 命令
sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane
成功执行此命令后,还可以执行 java
- 【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析
bit1129
Stream
第一步,Flume和Kakfa对接,Flume抓取日志,写到Kafka中
第二部,Spark Streaming读取Kafka中的数据,进行实时分析
本文首先使用Kakfa自带的消息处理(脚本)来获取消息,走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置
1. 下载Flume和Kafka集成的插件,下载地址:https://github.com/beyondj2ee/f
- Erlang vs TNSDL
bookjovi
erlang
TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言,是在SDL语言的基础上加以修改而成,TNSDL需翻译成C语言得以编译执行,TNSDL语言中实现了异步并行的特点,当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持,异步并行类似于Erlang的process(轻量级进程),TNSDL中则称之为hand,Erlang是基于vm(beam)开发,
- 非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个
ljy325
企业应用
非常希望有一个预防疲劳的java软件,我看新闻和网站,国防科技大学的科学家累死了,太疲劳,老是加班,不休息,经常吃药,吃药根本就没用,根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾,老想赶快学习到东西跳槽离开,搞得超负荷,不明理。深圳做软件开发经常累死人,总有不明理的人,有个软件提醒限制很好,可以挽救很多人的生命。
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(1)IT行业成五大疾病重灾区:过劳死平均37.9岁
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-原型模式
bylijinnan
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声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/**
* Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法:
* 1.public Product copy(Product p){}
* 2.publi
- 配置管理---svn工具之权限配置
chenyu19891124
SVN
今天花了大半天的功夫,终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。
安装完svn后就是在svn中建立版本库,比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构
pepos
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在conf里面的auth里赋予的权限配置为
[groups]
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设计模式编程算法面试招聘
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- 批量执行 bulk collect与forall用法
daizj
oraclesqlbulk collectforall
BULK COLLECT 子句会批量检索结果,即一次性将结果集绑定到一个集合变量中,并从SQL引擎发送到PL/SQL引擎。通常可以在SELECT INTO、
FETCH INTO以及RETURNING INTO子句中使用BULK COLLECT。本文将逐一描述BULK COLLECT在这几种情形下的用法。
有关FORALL语句的用法请参考:批量SQL之 F
- Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法
dongwei_6688
OS
1、先安装rsync:yum install rsync
2、建立一个空的文件夹:mkdir /tmp/test
3、用rsync删除目标目录:rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了,删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理,处理数十万个文件也是秒删。
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Yii cValidator主要用法分析:
yii验证rulesit 分类: Yii yii的rules验证 cValidator主要属性 attributes ,builtInValidators,enableClientValidation,message,on,safe,skipOnError
 
- 基于vagrant的redis主从实验
dcj3sjt126com
vagrant
平台: Mac
工具: Vagrant
系统: Centos6.5
实验目的: Redis主从
实现思路
制作一个基于sentos6.5, 已经安装好reids的box, 添加一个脚本配置从机, 然后作为后面主机从机的基础box
制作sentos6.5+redis的box
mkdir vagrant_redis
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- Memcached(二)、Centos安装Memcached服务器
frank1234
centosmemcached
一、安装gcc
rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到,所以我使用的是make的方式安装,由于make依赖于gcc,所以要先安装gcc
开始安装,命令如下,[color=red][b]顺序一定不能出错[/b][/color]:
建议可以先切换到root用户,不然可能会遇到权限问题:su root 输入密码......
rpm -ivh kernel-head
- Remove Duplicates from Sorted List
hcx2013
remove
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- Spring4新特性——JSR310日期时间API的支持
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Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
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java单例
在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种),两者同是私有构
造器,导出静态成员变量,以便调用者访问。
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public class Singleton {
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- 使用switch条件语句需要注意的几点
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cbreakswitch
1. 当满足条件的case中没有break,程序将依次执行其后的每种条件(包括default)直到遇到break跳出
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printf("defa
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Spring-test模块中的应用上下文和web及spring boot的有很大差异。主要试下来差异有:
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本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法,对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。
最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式,方法如下:
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