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3-创建ArchRProject

An ArchRProject允许我们将多个Arrow文件组合到一个项目中。这ArchRProject很小，并存储在内存中。通过与进行交互，ArchRProject我们可以快速从Arrow文件中推送和提取数据。因此，它构成了几乎所有ArchR功能和分析工作流程的基础。此外，ArchRProject可以在以后保存和重新加载对象，从而提供了分析的连续性并促进了合作者之间共享分析项目。本部分介绍如何创建ArchRProject对象并与之交互。

3.1ArchRProject构建

首先，我们必须ArchRProject通过提供Arrow文件列表和一些其他参数来创建自己的文件。在outputDirectory这里描述了所有下游的分析和地块将被保存。ArchR将自动将先前提供的geneAnnotation和genomeAnnotation新的关联ArchRProject。这些是addArchRGenome("hg19")在上一章中运行时存储的。

projHeme1 <- ArchRProject(
  ArrowFiles = ArrowFiles, 
  outputDirectory = "HemeTutorial",
  copyArrows = TRUE #This is recommened so that if you modify the Arrow files you have an original copy for later usage.
)

使用addArchRGenome（Hg19）设置的GeneAnnotation！
使用addArchRGenome（Hg19）设置的GeneAnnotation！
正在验证箭头…
正在获取SampleNames…
将ArrowFiles复制到Ouptut目录！如果要节省磁盘空间，请设置copyArrows = FALSE
1 2 3
获取单元元数据…

合并单元元数据…
初始化ArchRProject…

我们将其称为ArchRProject“ projHeme1”，因为它是我们造血工程的第一个迭代。在整个演练中，我们将对其进行修改和更新，ArchRProject并通过迭代项目编号（即“ projHeme2”）来跟踪正在使用的项目版本。

我们可以检查以下内容ArchRProject：

projHeme1

类：ArchRProject
输出目录： jgranja / ArchRTutorial / ArchRBook / BookOutput4 / HemeTutorial
样品（3）：scATAC_BMMC_R1 scATAC_CD34_BMMC_R1 scATAC_PBMC_R1
sampleColData名称（1）：ArrowFiles
cellColData名称（11）：示例TSSEnrichment…DoubletScore
DoubletEnrichment
numberOfCells（1）：10661
平均TSS（1）：16.832
平均碎片（1）：3050

从上面我们可以看到我们ArchRProject已经初始化了一些重要的属性：

  1. 指定的outputDirectory。
  2. 将sampleNames其从该箭头的文件获得的每个样品的。
  3. 称为的矩阵sampleColData，其中包含与每个样本相关的数据。
  4. 称为的矩阵cellColData，其中包含与每个单元相关的数据。因为我们已经使用来计算doublet富集得分addDoubletScores()，该得分将这些值添加到Arrow文件中的每个单元格中，所以我们可以在cellColData矩阵中看到与“ DoubletEnrichment”和“ DoubletScore”相对应的列。
  5. 我们项目中的单元格总数，代表经过双重识别和去除后的所有样本。
  6. TSS富集度中值和所有细胞和所有样品中片段的中位数。

我们可以检查多少内存用于存储ArchRProjectR中的内存：

paste0("Memory Size = ", round(object.size(projHeme1) / 10^6, 3), " MB")

[1]“内存大小= 37.135 MB”

我们也可以询问在ArchRProject开始添加到该项目后哪些可用的数据矩阵对下游有用：

getAvailableMatrices(projHeme1)

[1]“ GeneScoreMatrix”“ TileMatrix”

3.2操纵ArchRProject

现在，我们已经创建了一个ArchRProject，我们可以做很多事情来轻松访问或操纵相关数据。

例子1. $访问器允许直接访问cellColData

我们可以访问与每个单元关联的单元名称：

head(projHeme1$cellNames)

[1] “scATAC_BMMC_R1#TTATGTCAGTGATTAG-1” “scATAC_BMMC_R1#AAGATAGTCACCGCGA-1”
[3] “scATAC_BMMC_R1#GCATTGAAGATTCCGT-1” “scATAC_BMMC_R1#TATGTTCAGGGTTCCC-1”
[5] “scATAC_BMMC_R1#TCCATCGGTCCCGTGA-1” “scATAC_BMMC_R1#AGTTACGAGAACGTCG-1”

我们可以访问与每个单元格关联的样本名称：

head(projHeme1$Sample)

[1]“ scATAC_BMMC_R1”“ scATAC_BMMC_R1”“ scATAC_BMMC_R1”“ scATAC_BMMC_R1”
[5]“ scATAC_BMMC_R1”“ scATAC_BMMC_R1”

我们可以访问每个单元的TSS丰富分数：

quantile(projHeme1$TSSEnrichment)

0％25％50％75％100％
4.027 13.922 16.832 19.937 41.782

例子2. ArchRProject用单元格子集

我们可以通过多种方法将an子集化，ArchRProject以仅获取一组选定的单元格。

我们可以按数字对项目进行子集化，例如，获取项目中的前100个单元格：

projHeme1[1:100, ]

类：ArchRProject
输出目录：jgranja / ArchRTutorial / ArchRBook / BookOutput4 / HemeTutorial
样品（3）：scATAC_BMMC_R1 scATAC_CD34_BMMC_R1 scATAC_PBMC_R1
sampleColData名称（1）：ArrowFiles
cellColData名称（11）：示例TSSEnrichment…DoubletScore
DoubletEnrichment
numberOfCells（1）：100
平均TSS（1）：10.7725
平均碎片（1）：10200.5

我们可以根据某些单元格名称对项目进行子集化：

projHeme1[projHeme1$cellNames[1:100], ]

类：ArchRProject
输出目录： jgranja / ArchRTutorial / ArchRBook / BookOutput4 / HemeTutorial
样品（3）：scATAC_BMMC_R1 scATAC_CD34_BMMC_R1 scATAC_PBMC_R1
sampleColData名称（1）：ArrowFiles
cellColData名称（11）：示例TSSEnrichment…DoubletScore
DoubletEnrichment
numberOfCells（1）：100
平均TSS（1）：10.7725
平均碎片（1）：10200.5

我们可以对项目进行子集化，以使所有单元格都与特定样本相对应：

idxSample <- BiocGenerics::which(projHeme1$Sample %in% "scATAC_BMMC_R1")
cellsSample <- projHeme1$cellNames[idxSample]
projHeme1[cellsSample, ]

类：ArchRProject
输出目录： jgranja / ArchRTutorial / ArchRBook / BookOutput4 / HemeTutorial
样品（3）：scATAC_BMMC_R1 scATAC_CD34_BMMC_R1 scATAC_PBMC_R1
sampleColData名称（1）：ArrowFiles
cellColData名称（11）：示例TSSEnrichment…DoubletScore
DoubletEnrichment
numberOfCells（1）：4932
平均TSS（1）：15.254
平均碎片（1）：2771

我们可以将项目子集化，以仅保留满足TSS富集得分特定截止值的细胞：

idxPass <- which(projHeme1$TSSEnrichment >= 8)
cellsPass <- projHeme1$cellNames[idxPass]
projHeme1[cellsPass, ]

类：ArchRProject
输出目录： jgranja / ArchRTutorial / ArchRBook / BookOutput4 / HemeTutorial
样品（3）：scATAC_BMMC_R1 scATAC_CD34_BMMC_R1 scATAC_PBMC_R1
sampleColData名称（1）：ArrowFiles
cellColData名称（11）：示例TSSEnrichment…DoubletScore
DoubletEnrichment
numberOfCells（1）：10500
平均TSS（1）：16.9275
平均碎片（1）：3042

例3.将数据添加到 ArchRProject

我们可以添加列以cellColData存储与项目相关的任何类型的特定于单元格的元数据。

例如，我们可以cellColData通过从原始样品名称中删除多余的信息，在其中添加一个包含更多清晰样品名称的列：

bioNames <- gsub("_R2|_R1|scATAC_","",projHeme1$Sample)
head(bioNames)

[1]“ BMMC”“ BMMC”“ BMMC”“ BMMC”“ BMMC”“ BMMC”
[7]“ BMMC”“ BMMC”“ BMMC”“ BMMC”“ BMMC”“ BMMC”

添加名为to的列的一种方法cellColData是直接使用$访问器。

projHeme1$bioNames <- bioNames

或者，我们可以cellColData使用addCellColData()函数添加一列。ArchR允许添加仅包含单元格子集信息的列。

bioNames <- bioNames[1:10]
cellNames <- projHeme1$cellNames[1:10]
projHeme1 <- addCellColData(ArchRProj = projHeme1, data = paste0(bioNames),
    cells = cellNames, name = "bioNames2")

默认情况下，ArchR将使用填充缺少的条目NA。因此，当我们可以比较这两列时，我们看到NA在以下位置没有可用数据bioNames2：

getCellColData(projHeme1, select = c("bioNames", "bioNames2"))

具有10661行和2列的
DataFrame ## bioNames bioNames2
scATAC_BMMC_R1＃TTATGTCAGTGATTAG-1 BMMC BMMC
scATAC_BMMC_R1＃AAGATAGTCACCGCGA-1 BMMC BMMC
scATAC_BMMC_R1＃GCATTGAAGATTCCGT-1 BMMC BMMC
scATAC_BMMC_R1＃TATGTTCAGGGTTCCC-1 BMMC BMMC
scATAC_BMMC_R1＃TCCATCGGTCCCGTGA-1 BMMC BMMC
......
scATAC_PBMC_R1＃GCTGCGAAGATCCGAG-1 PBMC NA
scATAC_PBMC_R1＃GCAGCTGGTGGCCTTG-1 PBMC NA
scATAC_PBMC_R1＃GCAGATTGTACGCAAG-1 PBMC NA
scATAC_PBMC_R1＃TTCGTTACATTGAACC-1 PBMC NA
scATAC_PBMC_R1＃CGCTATCGTGAGGTCA-1 PBMC NA

例子4.从中获取列 cellColData

ArchR提供的getCellColData()功能使从中轻松恢复元数据列成为可能ArchRProject。

例如，我们可以按名称检索一列，例如每个细胞的唯一核（即非线粒体）片段数：

df <- getCellColData(projHeme1, select = "nFrags")
df

具有10661行和1列的
DataFrame
scATAC_BMMC_R1＃TTATGTCAGTGATTAG-1 26189
scATAC_BMMC_R1＃AAGATAGTCACCGCGA-1 20648
scATAC_BMMC_R1＃GCATTGAAGATTCCGT-1 18991
scATAC_BMMC_R1＃TATGTTCAGGGTTCCC-1 18296
scATAC_BMMC_R1＃TCCATCGGTCCCGTGA-1 17458
......
scATAC_PBMC_R1＃GCTGCGAAGATCCGAG- 1 1038
scATAC_PBMC_R1＃GCAGCTGGTGGCCTTG-1 1037
scATAC_PBMC_R1＃GCAGATTGTACGCAAG-1 1033
scATAC_PBMC_R1＃TTCGTTACATTGAACC-1 1033
scATAC_PBMC_R1＃CGCTATCGTGAGGTCA-1 1002

不用按名称选择列，我们实际上可以使用给定列的列名执行操作：

df <- getCellColData(projHeme1, select = c("log10(nFrags)", "nFrags - 1"))
df

具有10661行和2列的
DataFrame ## log10（nFrags）nFrags-1
scATAC_BMMC_R1＃TTATGTCAGTGATTAG-1 4.4181189156542 26188
scATAC_BMMC_R1＃AAGATAGTCACCGCGA-1 4.31487799153581 20647
scATAC_BMMC_R1＃GCATTGAAGATTCCGT-1 4.27854783377585 18990
scATAC_BMMC_R1＃TATGTTCAGGGTTCCC-1 4.26235615159869 18295
scATAC_BMMC_R1＃TCCATCGGTCCCGTGA-1 4.24199448915678 17457
......
scATAC_PBMC_R1＃GCTGCGAAGATCCGAG-1 3.01619735351244 1037
scATAC_PBMC_R1＃GCAGCTGGTGGCCTTG-1 3.01577875638904 1036
scATAC_PBMC_R1＃GCAGATTGTACGCAAG-1 3.01410032151962 1032
scATAC_PBMC_R-1
GC＃CA1CGCG-1AT＃CG1CA1CG＃AC1CTC＃CG1CTC＃1CA1CA1C＃CG1C＃AC1C＃CFA＃1

例子5.绘制QC指标-log10（唯一片段）与TSS富集得分

重复上面显示的示例，我们可以轻松获取用于单个细胞质量控制的标准scATAC-seq指标。我们已经发现，最有效的质量控制指标是TSS富集得分（ATAC-seq数据中信噪比的量度）和唯一核片段的数量（因为片段很少的细胞没有足够的数据自信地进行分析）。

df <- getCellColData(projHeme1, select = c("log10(nFrags)", "TSSEnrichment"))
df

具有10661行和2列的
DataFrame ## log10（nFrags）TSSEnrichment
scATAC_BMMC_R1＃TTATGTCAGTGATTAG-1 4.4181189156542 7.149
scATAC_BMMC_R1＃AAGATAGTCACCGCGA-1 4.31487799153581 7.911
scATAC_BMMC_R1＃GCATTGAAGATTCCGT-1 4.27854783377585 4.505
scATAC_BMMC_R1＃TATGTTCAGGGTTCCC-1 4.26235615159869 6.946
scATAC_BMMC_R1＃TCCATCGGTCCCGTGA-1 4.24199448915678 4.799
......
scATAC_PBMC_R1＃GCTGCGAAGATCCGAG-1 3.01619735351244 24.356
scATAC_PBMC_R1＃GCAGCTGGTGGCCTTG-1 3.01577875638904 22.537
scATAC_PBMC_R1＃GCAGATTGTACGCAAG-1 3.01410032151962 20.146
scATAC_PBMC_R1＃TTCGTTACATTGAACC-1 3.01410032151962 30.198
scATAC_PBMC_R1＃CGCTATCGTGAGGTCA-1 3.00086772153123 21.485

现在让我们根据TSS富集得分绘制唯一核片段的数量（log10）。这种类型的绘图是识别高质量单元格的关键。您会注意到，我们先前在创建Arrow文件（通过filterTSS和filterFrags）时指定的边界已经去除了低质量的单元格。但是，如果我们注意到先前应用的QC过滤器不足以满足该样本的需要，则可以根据该图进一步调整截止值，或者在需要时重新生成Arrow文件。

p <- ggPoint(
    x = df[,1], 
    y = df[,2], 
    colorDensity = TRUE,
    continuousSet = "sambaNight",
    xlabel = "Log10 Unique Fragments",
    ylabel = "TSS Enrichment",
    xlim = c(log10(500), quantile(df[,1], probs = 0.99)),
    ylim = c(0, quantile(df[,2], probs = 0.99))
) + geom_hline(yintercept = 4, lty = "dashed") + geom_vline(xintercept = 3, lty = "dashed")

p
scATAC分析神器ArchR初探-创建ArchRProject（3）_第1张图片

要保存此图的可编辑矢量化版本，请使用plotPDF()。

plotPDF(p, name = "TSS-vs-Frags.pdf", ArchRProj = projHeme1, addDOC = FALSE)

[1]“绘制ggplot！”
[1] 0

3.3绘制来自ArchRProject的样本统计信息

在单个集成数据集中处理多个不同样本时，比较所有样本中的各种指标可能很重要。ArchR为分组数据提供了两种主要的绘图机制：山脊绘图和小提琴绘图。这些都可以通过plotGroups()函数访问。当然，这种绘图类型不仅限于样本级别的数据，还可以用于绘制诸如群集之类的组的下游组级别信息。

示例1.为TSS富集得分的每个样品绘制一个山脊图。

要绘制山脊图，我们设置plotAs = "ridges"。

p1 <- plotGroups(
    ArchRProj = projHeme1, 
    groupBy = "Sample", 
    colorBy = "cellColData", 
    name = "TSSEnrichment",
    plotAs = "ridges"
   )

p1

拾取联合带宽为0.882


scATAC分析神器ArchR初探-创建ArchRProject（3）_第2张图片

示例2.为每个样品绘制一个小提琴图，以获取TSS富集得分。

要绘制小提琴图，我们设置plotAs = "violin"。ArchR中的小提琴图带有由实施的Tukey风格的盒须图ggplot2。这意味着下部和上部铰链分别对应于第25个和第75个百分位数，而中间铰链则对应于中间值。上下晶须从铰链延伸到最低或最高值，或者是四分位间距（第25个百分位数与第75个百分位数之间的距离）的1.5倍。

p2 <- plotGroups(
    ArchRProj = projHeme1, 
    groupBy = "Sample", 
    colorBy = "cellColData", 
    name = "TSSEnrichment",
    plotAs = "violin",
    alpha = 0.4,
    addBoxPlot = TRUE
   )
scATAC分析神器ArchR初探-创建ArchRProject（3）_第3张图片

示例3.为log10（唯一核碎片）的每个样本绘制一个岭图。

p3 <- plotGroups(
    ArchRProj = projHeme1, 
    groupBy = "Sample", 
    colorBy = "cellColData", 
    name = "log10(nFrags)",
    plotAs = "ridges"
   )
scATAC分析神器ArchR初探-创建ArchRProject（3）_第4张图片

示例4.为log10（唯一核碎片）的每个样本绘制小提琴图。

p4 <- plotGroups(
    ArchRProj = projHeme1, 
    groupBy = "Sample", 
    colorBy = "cellColData", 
    name = "log10(nFrags)",
    plotAs = "violin",
    alpha = 0.4,
    addBoxPlot = TRUE
   )

scATAC分析神器ArchR初探-创建ArchRProject（3）_第5张图片

要保存这些图的可编辑矢量化版本，我们使用 plotPDF()。 

plotPDF(p1,p2,p3,p4, name = "QC-Sample-Statistics.pdf", ArchRProj = projHeme1, addDOC = FALSE, width = 4, height = 4)
3.4绘制样品片段大小分布和TSS富集图。

由于数据的存储和访问方式，ArchR可以非常快速地从Arrow文件中计算片段大小分布和TSS富集配置文件。

片段大小分布 要绘制所有样本的片段大小分布，我们使用plotFragmentSizes()函数。ATAC-seq中的片段大小分布在样品，细胞类型和批次之间可能存在很大差异。如下所示的轻微差异是常见的，不一定与数据质量的差异相关。

p1 <- plotFragmentSizes(ArchRProj = projHeme1)
p1
scATAC分析神器ArchR初探-创建ArchRProject（3）_第6张图片

TSS富集曲线 要绘制TSS富集曲线，我们使用该plotTSSEnrichment()功能。TSS富集图谱应在中心显示一个清晰的峰，在中心右侧显示一个较小的肩峰，这是由位置良好的+1核小体引起的。

p2 <- plotTSSEnrichment(ArchRProj = projHeme1)
p2

scATAC分析神器ArchR初探-创建ArchRProject（3）_第7张图片

要保存这些图的可编辑矢量化版本，我们使用 plotPDF()。 

plotPDF(p1,p2, name = "QC-Sample-FragSizes-TSSProfile.pdf", ArchRProj = projHeme1, addDOC = FALSE, width = 5, height = 5)
3.5保存和加载ArchRProject

ArchR提供了一种简便的方法来保存ArchRProject对象，以便以后重新加载或与其他用户共享。从根本上讲，一个ArchRProject箭头指向一组Arrow文件。因此，ArchRProject使用saveArchRProject()函数保存的过程将：

  1. 将当前的Arrow文件复制到指定的文件，outputDirectory以便它们与新ArchRProject对象专门关联。
  2. 将指定的副本保存ArchRProject在中outputDirectory。

例如，我们可以保存projHeme1使用情况saveArchRProject()，这将使我们可以在以后的章节中使用该项目。

saveArchRProject(ArchRProj = projHeme1, outputDirectory = "Save-ProjHeme1", load = FALSE)

Copying ArchRProject to new outputDirectory : /oak/stanford/groups/howchang/users/jgranja/ArchRTutorial/ArchRBook/BookOutput4/Save-ProjHeme1
Copying Arrow Files…
Copying Arrow Files (1 of 3)
Copying Arrow Files (2 of 3)
Copying Arrow Files (3 of 3)
Getting ImputeWeights
No imputeWeights found, returning NULL
Copying Other Files…
Copying Other Files (1 of 1): Plots
Saving ArchRProject…

这将复制Arrow文件并将projHeme1 ArchRProject对象的.RDS文件保存在指定的中outputDirectory。很重要！此过程不会自动更新ArchRProject当前R会话中处于活动状态的对象。具体来说，projHeme1在当前R会话中命名的对象仍将指向Arrow文件的原始位置，而不是位于指定位置中的复制的Arrow文件outputDirectory。如果要执行此操作，我们将指定load = TRUE导致saveArchRProject()函数返回保存的ArchRProject对象的对象，您可以分配该ArchRProject对象以使用覆盖原始对象<-。这样可以有效地保存和ArchRProject从其新位置加载。

3.6从ArchRProject过滤双胞比率

在使用添加了预测双胞的信息之后addDoubletScores()，可以使用删除这些预测双胞filterDoublets()。此过滤步骤的关键要素之一是，filterRatio这是基于通过过滤器单元的数量，预测的双胞与过滤器的最大比率。例如，如果有5000个单元，则过滤后的预测双峰的最大数量为filterRatio * 5000^2 / (100000)（简化为filterRatio * 5000 * 0.05）。这filterRatio使您可以对可能具有不同双峰百分比的多个不同样品应用一致的过滤器，因为它们是在不同的细胞上样浓度下运行的。越高filterRatio，可能被去除为双胞的细胞数量越多。

首先，我们过滤双胞。ArchRProject在本逐步教程中，我们将其另存为新文件，但是您始终可以覆盖原始ArchRProject对象。

projHeme2 <- filterDoublets(projHeme1)

从ArchRProject过滤410个单元！
scATAC_BMMC_R1：4932的243（4.9％）
scATAC_CD34_BMMC_R1：3275的107（3.3％）
scATAC_PBMC_R1：2454的60（2.4％）

以前，我们看到projHeme1有10,661个细胞。现在，我们看到projHeme2有10,251个细胞，表明如上所述通过双峰过滤除去了410个细胞（3.85％）。

projHeme2

类：ArchRProject
输出目录： jgranja / ArchRTutorial / ArchRBook / BookOutput4 / HemeTutorial
样品（3）：scATAC_BMMC_R1 scATAC_CD34_BMMC_R1 scATAC_PBMC_R1
sampleColData名称（1）：ArrowFiles
cellColData名称（13）：示例TSSEnrichment…bioNames bioNames2
numberOfCells（1）：10251
平均TSS（1）：16.856
平均碎片（1）：2991

如果要从ArchR项目中过滤更多单元，则可以使用更高的filterRatio。要查看可以调整的其他参数，请尝试?filterDoublets。

projHemeTmp <- filterDoublets(projHeme1, filterRatio = 1.5)

从ArchRProject过滤614个单元！
scATAC_BMMC_R1：4932中的364（7.4％）
scATAC_CD34_BMMC_R1：3275中的160（4.9％）
scATAC_PBMC_R1：2454中的90（3.7％）

由于projHemeTmp仅出于说明目的而创建，因此我们将其从R会话中删除。

rm(projHemeTmp)
参考材料：

https://www.archrproject.com/

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  • UI学习——cell的复用和自定义cell Magnetic_h ui学习
    目录cell的复用手动（非注册）自动（注册）自定义cellcell的复用在iOS开发中，单元格复用是一种提高表格（UITableView）和集合视图（UICollectionView）滚动性能的技术。当一个UITableViewCell或UICollectionViewCell首次需要显示时，如果没有可复用的单元格，则视图会创建一个新的单元格。一旦这个单元格滚动出屏幕，它就不会被销毁。相反，它被添
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    相信校长们在做地推的时候经常遇到这种情况：市场专员反馈家长不接单，咨询师反馈难以邀约这些家长上门，校区地推疲软，招生难。为什么？仅从地推层面分析，一方面因为家长受到的信息轰炸越来越多，对信息越来越“免疫”；而另一方面地推人员的专业能力和营销话术没有提高，无法应对家长的拒绝，对有意向的家长也不知如何跟进，眼睁睁看着家长走远；对于家长的疑问，更不知道如何有技巧地回答，机会白白流失。由于回答没技巧和专业
  • 谢谢你们，爱你们！ 鹿游儿
    昨天家人去泡温泉，二个孩子也带着去，出发前一晚，匆匆下班，赶回家和孩子一起收拾。饭后，我拿出笔和本子（上次去澳门时做手帐的本子）写下了1\2\3\4\5\6\7\8\9,让后让小壹去思考，带什么出发去旅游呢？她在对应的数字旁边画上了，泳衣、泳圈、肖恩、内衣内裤、tapuy、拖鞋……画完后，就让她自己对着这个本子，将要带的，一一带上，没想到这次带的书还是这本《便便工厂》(晚上姑婆发照片过来，妹妹累得
  • 微服务下功能权限与数据权限的设计与实现 nbsaas-boot 微服务java架构
    在微服务架构下，系统的功能权限和数据权限控制显得尤为重要。随着系统规模的扩大和微服务数量的增加，如何保证不同用户和服务之间的访问权限准确、细粒度地控制，成为设计安全策略的关键。本文将讨论如何在微服务体系中设计和实现功能权限与数据权限控制。1.功能权限与数据权限的定义功能权限：指用户或系统角色对特定功能的访问权限。通常是某个用户角色能否执行某个操作，比如查看订单、创建订单、修改用户资料等。数据权限：
  • 2021年12月19日，春蕾教育集团团建活动感受——黄晓丹 黄错错加油
    感受:1.从陌生到熟悉的过程。游戏环节让我们在轻松的氛围中得到了锻炼，也增长了不少知识。2.游戏过程中，我们贡献的是个人力量，展现的是团队的力量。它磨合的往往不止是工作的熟悉，更是观念上契合度的贴近。3.这和工作是一样的道理。在各自的岗位上，每个人摆正自己的位置、各司其职充分发挥才能，并团结一致劲往一处使，才能实现最大的成功。新知:1.团队精神需要不断地创新。过去，人们把创新看作是冒风险，现在人们
  • 《策划经理回忆录之二》 路基雅虎
    话说三年变六年，飘了，飘了……眨眼，2013年5月，老吴回到了他的家乡——油城从新开启他的工作幻想症生涯。很庆幸，这是一家很有追求，同时敢于尝试的，且实力不容低调的新星房企——金源置业(前身泰源置业)更值得庆幸的是第一个盘就是油城十路的标杆之一:金源盛世。2013年5月，到2015年11月，两年的陪伴，迎来了一场大爆发。2000个筹，5万/筹，直接回笼1个亿！！！这……让我开始认真审视这座看似五线
  • Long类型前后端数据不一致 igotyback 前端
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    Swagger2.x版本访问地址：http://{ip}:{port}/{context-path}/swagger-ui.html{ip}是你的服务器IP地址。{port}是你的应用服务端口，通常为8080。{context-path}是你的应用上下文路径，如果应用部署在根路径下，则为空。Swagger3.x版本对于Swagger3.x版本（也称为OpenAPI3）访问地址：http://{ip
  • 扫地机类清洁产品之直流无刷电机控制 悟空胆好小 清洁服务机器人单片机人工智能
    扫地机类清洁产品之直流无刷电机控制1.1前言扫地机产品有很多的电机控制，滚刷电机1个，边刷电机1-2个，清水泵电机，风机一个，部分中高端产品支持抹布功能，也就是存在抹布盘电机，还有追觅科沃斯石头等边刷抬升电机，滚刷抬升电机等的，这些电机有直流有刷电机，直接无刷电机，步进电机，电磁阀，挪动泵等不同类型。电机的原理，驱动控制方式也不行。接下来一段时间的几个文章会作个专题分析分享。直流有刷电机会自动持续
  • Linux下QT开发的动态库界面弹出操作（SDL2） 13jjyao QT类qt开发语言sdl2linux
    需求：操作系统为linux，开发框架为qt，做成需带界面的qt动态库，调用方为java等非qt程序难点：调用方为java等非qt程序，也就是说调用方肯定不带QApplication::exec()，缺少了这个，QTimer等事件和QT创建的窗口将不能弹出(包括opencv也是不能弹出)；这与qt调用本身qt库是有本质的区别的思路：1.调用方缺QApplication::exec()，那么我们在接口
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    Day2（重义）在一个周日/一周的最后一天，我来到位于市中心/市区繁华地带的一家购物中心/商场，中心内人很多/熙熙攘攘。我注意到/看见一个独行/孤身一人的年轻女孩/，留着一头引人注目/长过腰际的头发，上身穿一件暗红色/比正红色更深的衣服/穿在身体上的东西。走下扶梯的时候，她摔倒了/跌向地面，在她正要站起来/让身体离开地面的时候，过长/超过一般人长度的头发被支撑身体/躯干的手掌压/按在下面，她赶紧用
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    摘要：本文探讨了店群合一的社区团购平台在当今商业环境中的重要性和优势。通过分析店群合一模式如何将互联网社群与线下终端紧密结合，阐述了链动2+1模式、AI智能名片和S2B2C商城小程序源码在这一模式中的应用价值。这些创新元素的结合为社区团购带来了新的机遇，提升了用户信任感、拓展了营销渠道，并实现了线上线下的完美融合。一、引言随着互联网技术的不断发展，社区团购作为一种新兴的商业模式，在满足消费者日常需
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    我们在使用ArcGIS时通常经常用到栅格计算器，今天主要给大家介绍我日常中经常用到的几个公式，供大家参考学习。将特定值（-9999）赋值为0，例如-9999.Con("raster"==-9999,0,"raster")2.给空值赋予特定的值（如0）Con(IsNull("raster"),0,"raster")3.将特定的栅格值(如1)赋值为空值，其他保留原值SetNull("raster"==
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    1.北京华北2114.8万人上海华东2,500万人广州华南1292.68万人成都华西1417万人（1）使用dom4j将信息存入xml中（2）读取信息，并打印控制台（3）添加一个city节点与子节点（4）使用socketTCP协议编写服务端与客户端，客户端输入城市ID，服务器响应相应城市信息（5）使用socketTCP协议编写服务端与客户端，客户端要求用户输入city对象，服务端接收并使用dom4j
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    你会在抖音买东西吗?如果会，那么一定要免费注册一个乐买买，抖音直播间，橱窗，小视频里的小黄车买东西都可以返佣金!省下来都是自己的，分享还可以赚钱乐买买是好省旗下的抖音返佣平台，乐买买分析社交电商的价值，乐买买属于今年难得的副业项目风口机会，2019年错过做好省的搞钱的黄金时期，那么2022年千万别再错过乐买买至于我为何转到高省呢？当然是高省APP佣金更高，模式更好，终端用户不流失。【高省】是一个自
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    从无比抗拒来上课到接受，感动，收获～看着波哥成长，晶晶幸福笑容满面。感觉自己做的事情很有意义，很开心！还有3个感召目标就是还有三个有缘人，哈哈。明天感召去明日计划：8：30-11：00小公益11：00-21点上班，感召图片发自App图片发自App图片发自App
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    预言日：人总是在逃避命运的路上，与之不期而遇。心理学上有个著名的名词，叫做自证预言；经济学上也有一个很著名的定律叫做，墨菲定律；在灵修派上，还有一个很著名的法则，叫做吸引力法则。这3个领域的词，虽然看起来不太一样，但是他们都在告诉人们一个现象：你越担心什么，就越有可能会发生什么。同样的道理，你越想得到什么，就应该要积极地去创造什么。无论是自证预言，墨菲定律还是吸引力法则，对人都有正反2个维度的影响
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    中原焦点团队中24初26刘霞2021.12.3约练161次，分享第368天当事人虽然是带着问题来的，但是咨询过程中发现，她是经过自己不断地调整和努力才走到现在的，看到当事人的不容易，找到例外，发现资源，力量感也就随之而来。增强画面感，或者说重温，会给当事人带来更深刻的感受。
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    重新安排行程Leetcode332学习记录自代码随想录给你一份航线列表tickets，其中tickets[i]=[fromi,toi]表示飞机出发和降落的机场地点。请你对该行程进行重新规划排序。所有这些机票都属于一个从JFK（肯尼迪国际机场）出发的先生，所以该行程必须从JFK开始。如果存在多种有效的行程，请你按字典排序返回最小的行程组合。例如，行程[“JFK”,“LGA”]与[“JFK”,“LGB
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    自对联：烟销皓月临江浒，水漫金山荡塔裙。一一肖士平2020.3.6.1、试对肖老师联：烟销皓月临江浒，夜笼寒沙梦晚舟。耀哥求正2、试对萧老师联:烟销浩月临江浒，雾散乾坤解汉城。秀霞习作请各位老师校正3、自对联：烟销皓月临江浒，水漫金山荡塔裙。一一肖士平2020.3.6.4、试对肖老师垫场联：烟销皓月临江浒，雾锁寒林缈葉丛。小智求正[抱拳]5、试对肖老师联：烟销皓月临江浒；风卷乱云入峰巅。一一五品6
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    题目：在字符串中找到提取数字，并统计一共找到多少整数，a123xxyu23&8889，那么找到的整数为123，23，8889//思想：#include#include#includeintmain(){charstr[]="a123xxyu23&8889";intcount=0;intnum=0;//用于临时存放当前正在构建的整数。boolinNum=false;//用于标记当前是否正在读取一个整
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    在数据驱动的时代，Python因其简洁的语法、强大的库生态系统以及活跃的社区，成为了数据分析与可视化的首选语言。本文将通过一个详细的案例，带领大家学习如何使用Python进行数据分析，并通过可视化来直观呈现分析结果。一、环境准备1.1安装必要库在开始数据分析和可视化之前，我们需要安装一些常用的库。主要包括pandas、numpy、matplotlib和seaborn等。这些库分别用于数据处理、数学
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    1.假设已经有mysql-5.6.23-linux-glibc2.5-x86_64.tar.gz (1)创建mysql的安装目录及数据库存放目录       解压缩下载的源码包，目录结构，特殊指定的目录除外：           
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       以为写博客，就是总结，就和日记一样吧，同时也在督促自己。今天看了好长时间博客:    职业规划:    http://www.iteye.com/blogs/subjects/zhiyeguihua      android学习:    1.http://byandby.i
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    质数也叫素数，是只能被1和它本身整除的正整数，最小的质数是2，目前发现的最大的质数是p=2^57885161-1【注1】。 判断一个数是质数的最简单的方法如下： def isPrime1(n): for i in range(2, n): if n % i == 0: return False return True 但是在上面的方法中有一些冗余的计算，所以
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    公司架构上使用了阿里云的服务，由于阿里的kvstore收费相当高，打算自建，自建后就需要自己维护，所以就有了一个想法，针对kvstore(redis)及ocs(memcache)的特点，想自己开发一个cache层，将需要用到list，set，map等redis方法的继续使用redis来完成，将整条记录放在memcache下，即findbyid，save等时就memcache，其它就对应使用redi
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    今天我们服务器组遇到个问题： 我们的服务是从Kafka里面取出数据，然后把offset存储到ssdb中，每个topic和partition都对应ssdb中不同的key，服务启动之后，每次kafka数据更新我们这边收到消息，然后存储之后就发现ssdb的值偶尔是-2,这就奇怪了，最开始我们是在代码中打印存储的日志，发现没什么问题，后来去查看ssdb的日志，才发现里面每次set的时候都会对同一个key
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