- 如何处理NGS数据中的污染?
lakeseafly
本次文章和大家讨论一个大家可能胡遇到很常见的一个问题,在测序中我们很难避免引入一些微生物污染或者人类的污染,例如,我想测序拟南芥,其中由于实验员的操作不够干净,很容易引入一些人类的DNA,又或者该拟南芥的叶子上也混杂着细菌真菌等其他的DNA。当你进行组装或者做一些后续分析,这些污染会造成一些可想不到的不良影响。这篇文章会和大家讨论一下,处理NGS数据中的微生物污染?清理原始数据显而易见的,在一开始
- 隐马尔可夫模型(HMM) |前向算法 |一个简单的例子说清计算过程 |一般步骤总结
漂亮_大男孩
算法隐马尔可夫模型
如是我闻:本文通过一个简单的例子来详细说明隐马尔可夫模型(HMM)的前向算法我们求解的问题类型是:给定模型及观测序列计算其出现的概率。隐马尔可夫模型由三个主要部分组成:隐藏状态集合观测状态集合以及三个概率矩阵(状态转移概率矩阵、观测概率矩阵、和初始状态概率向量)1.示例说明假设有一个简化的天气模型,其中隐藏状态是“晴朗”(Sunny)和“雨天”(Rainy),观测状态是“干燥”(Dry)和“湿润”
- 10X单细胞转录组个性化分析-拟时序分析
Seurat_Satija
在发育过程中,细胞会对刺激做出反应,在整个生命过程中,从一种功能性“状态”转变为另一种功能性“状态”。处于不同状态的细胞表达的基因不同,产生蛋白质和代谢物的动态重复序列,从而完成它们的工作。当细胞在不同状态间转变时,会经历转录重组的过程,其中一些基因被沉默,而另一些基因被激活。这些瞬时状态通常难以表征,因为在更稳定状态之间纯化细胞是困难或不可能的。单细胞RNA-Seq可以使您在不需要纯化细胞的情况
- 高通量测序的数据处理与分析(二)-宏基因组2
lantary
博客原文宏基因组数据处理方法数据下载wget下载宏基因组的数据主要分布在两个数据库:1.NCBI的SRA数据库,2.ENA。近年来也有许多研究者将数据上传到中国的数据库:NGDC你可以直接通过网页下载数据,或者是通过各个网站提供的下载工具进行批量下载。也可以到sra-exporter这个网站上输入项目号获得样本的下载链接。用wget或者其他下载工具进行下载,示例的命令如下:wget-cftp://
- 扩增子质控流程多,专属名词来揭晓
ee00dc6faab7
在高通量测序王国中,Rawreads(或rawdata)已不陌生,但在扩增子测序的质控数据中还有Rawtags、Cleantags、Effectivetags等一串的专属名词,这些名词代表什么,分析要关注哪些数据,测序数据量要选择多少可以满足需求呢,带着这些疑问,我们将为您一一揭晓:首先简单说下扩增子的实验过程,与其他产品区别就是增加了扩增环节,扩增是依据测序仪器的读长和目标序列,设计特异引物对基
- 生信工具 | 测序数据质控与过滤 - fqtrim
程序员
fqtrimtrimming&filteringofnext-genreadsfqtrim是一个多功能的独立实用程序,可用于去除高通量测序仪产出的测序数据接头,poly-A尾,末端未知碱基(Ns)和低质量3'区域。该程序允许接头序列和poly-A序列的不精确匹配(从而考虑到由测序错误导致的错配和插入/缺失)。此工具还可以对reads应用低复杂性(“dust”)过滤器,或计数并折叠重复reads,这
- 转录组结果和qRT-PCR结果又不一致?!
Seurat_
什么?!按照转录组筛选的5个最明显的差异基因只有2个与qRT-PCR结果一致?转录组测序(RNA-seq)将细胞内某一类型(或全部)的RNA逆转录成DNA,通过高通量测序的方法测定其序列并统计其表达水平的一项技术。是检测基因表达变化的通用方法。qRT-PCR是指通过对PCR扩增反应中每一个循环产物荧光信号的实时检测从而实现对起始模板定量及定性的分析。RNA-seq无需知道实验样本的基因组序列含比传
- 二代测序原理(Illumina)
白墨石
虽然三代测序现在已经商用,但是目前的主流还是二代测序,尤其是Illumina公司的测序方式更是大行其道。那么,下面我们从四个方面来说说illumina家的二代测序是怎么得到的生物数据。0、基本原理基于可逆终止的,荧光标记dNTP,做边合成边测序分为三步:样本准备SamplePrep成簇ClusterGeneration测序Sequencing数据分析DataAnalysis1、样本准备Sample
- 【动植物研究动态】20220501文献解读
生物信息与育种
NG|农科院油料所伍晓明&诺禾:揭示现代油菜遗传改良的基因组学基础Genomicselectionandgeneticarchitectureofagronomictraitsduringmodernrapeseedbreeding基于418份现代油菜种质高深度重测序数据,解析了油菜育种过程中农艺性状的基因组选择和遗传结构,研究结果破解了油菜产量提升的基因奥秘,奠定了油菜持续增产的理论基础。揭示了
- 2021-10-21
图灵基因
NatMed|单细胞分析确定儿童血液病的体细胞遗传拯救原创图灵基因图灵基因今天收录于话题#前沿生物大数据分析单细胞DNA分析已经在儿童骨髓增生异常综合征(MDS)患者中发现了一场“克隆之战”,这些患者的细胞可能会自我纠正。由St.JudeChildren'sResearchHospital牵头的国际合作包括来自数十家机构的学者,通过EuropeanWorkingGroupofMDSinChildh
- 一文带你了解单细胞数据基因集打分的所有算法
生信宝库
上一周Immugent写了一篇一文解决单细胞亚群注释的所有问题,引出了单细胞测序技术的面临的几大未解决的技术难题,其中最主要的一个问题就是由于测序深度不足产生的"dropout"现象。这使得很多情况下所见非所得,傻傻分不清有些基因表达量很低,是因为没有测到还是本身没有表达。对于这种现象很多研究者给出了自己的解决方法,其中最主要的一大类就是通过对包含多个基因的基因集综合打分来评估细胞的某一项功能,比
- 机器学习---HMM前向、后向和维特比算法的计算
三月七꧁ ꧂
机器学习机器学习算法python
1.HMMimportnumpyasnp#In[15]:classHiddenMarkov:defforward(self,Q,V,A,B,O,PI):#使用前向算法N=len(Q)#状态序列的大小M=len(O)#观测序列的大小alphas=np.zeros((N,M))#alpha值T=M#有几个时刻,有几个观测序列,就有几个时刻fortinrange(T):#遍历每一时刻,算出alpha值i
- 两则脐带血相关文献
MC学公卫
[精读]一篇单细胞转录组测序分析的文章:Single-cellTranscriptomicLandscapeofNucleatedCellsinUmbilicalCordBlood[泛读]一篇生统分析脐带血的血常规数据的文章:Acomprehensivestudyofumbilicalcordbloodcelldevelopmentalchangesandreferencerangesbygest
- 生信学习小组Day7笔记--苏剑请
苏剑清
今日收获大致了解了第一到三代的测序历史、原理和特点深入了解了二代测序的过程,虽然还没能完全看懂以上知识点总结归纳于下面两图(以下知识点均为生信星球公众号提供):生信Day7笔记1.png生信Day7笔记2.png心得1.7天的学习进入了尾声,其实生信的学习远远还没有结束,昨天老师教了如何下载R包小抄和根据R包小抄进行学习,日后将会是我学习R语言的重要指南。2.了解了测序的大致原理和过程,不过盯了三
- 科研汪的日常 21 科研中的套路与反套路
007木子
在科研界,影响因子<5分杂志期刊的常会被认为是水刊,这些杂志的发文量大,研究内容的可重复性较低。收录的研究往往只是蜻蜓点水,简单提到使用某某药物可以改善某种现象,就草草发文,而不去探究现象背后的原因。中等水平的杂志期刊中收录的文章相较水刊的质量会高很多,如XinZong等人在2021年的研究中首先通过对肠上皮细胞样品进行核糖体印迹测序和m6A-seq分析,找到靶分子YTHDF1和Traf6,由后续
- LSTM参数详解
实名吃香菜
深度学习lstm人工智能rnn
LSTM(长短期记忆网络)是一种特殊类型的循环神经网络(RNN),主要用于处理和预测序列数据的重要模型。以下是LSTM的主要参数及其含义(前两个参数必填):input_size:输入特征的维度,即每个时间步输入张量的大小。hidden_size:隐藏层的特征数量。它定义了LSTM单元输出的特征的维度。num_layers:LSTM堆叠的层数。多层LSTM可以增加模型的复杂度和能力。bias:如果为
- 肠道微生物研究的“法宝”
茗创科技
数据分析
摘要人类微生物组由以细菌为主的微生物群的集体基因组组成,这些微生物生活在人体的各个部位,其中肠道包含更多的微生物群。由于缺乏用于分离非培养微生物的科学工具,肠道微生物组的最重要特性尚不清楚。随着分子测序工具和技术的迅速发展,肠道微生物组在人类微生物组的研究过程中取得了长足的进步。这些发现揭示了在重组和改革疾病病理与药物方面有着非凡未来的可能性。新的科学方法,如通过二代测序的宏基因组工具,为基于肠道
- 单细胞转录组基础分析六:伪时间分析
Seurat_Satija
本文是参考学习单细胞转录组基础分析六:伪时间分析的学习笔记。可能根据学习情况有所改动。Monocle进行伪时间分析的核心技术是一种机器学习算法——反向图形嵌入(ReversedGraphEmbedding)。它分析的前提需要一张展现细胞转录特征相似性关系的图,Monocle2使用DDTree降维图,Monocle3使用UMAP降维图。Monocle的机器学习算法可以依据上述降维图形,学习描述细胞如
- scIMC:scRNA-seq插补方法基准
tzc_fly
单细胞多组学分析人工智能
在scRNA-seq中一个主要的挑战即为“dropout”事件,它扭曲了基因表达,显著影响了单细胞转录组的下游分析。为了解决这个问题,已经做了很多努力,并开发了几种基于模型和基于深度学习的scRNA-seq插补方法。但是,目前还缺乏对现有方法进行全面、系统的比较。在这项工作中,作者使用6个模拟和2个真实的scRNA-seq数据集,从以下四个方面全面评估和比较了总共12种可用的插补方法:1.基因表达
- 转录调控研究数据库推荐 | 你要找的ChIP-seq数据都在这里啦!
尐尐呅
染色质免疫沉淀、DNase-I超敏反应和转座酶可及性分析结合高通量测序,使染色质动力学、转录因子结合和基因调控的全基因组研究成为可能。来自同济大学的研究人员开发了人类和小鼠ChIP-seq和染色质可及性数据库:CistromeDB(CistromeDataBrowser),为转录和表观遗传调控研究提供最全面数据资源。其相关研究成果已发表在《Nucleicacidsresearch》。Cistrom
- 机器学习---概率图模型(概率计算问题)
三月七꧁ ꧂
机器学习机器学习人工智能
1.直接计算法给定模型和观测序列,计算观测序列O出现的概率。最直接的方法是按概率公式直接计算.通过列举所有可能的长度为T的状态序列,求各个状态序列I与观测序列的联合概率,然后对所有可能的状态序列求和,得到。状态序列的概率是对固定的状态序列,观测序列的概率是。,O和I同时出现的联合概率为。然后,对所有可能的状态序列I求和,得到观测序列O的概率,即但是,利用公式计算量很大,是阶的,这种算法不可行。2.
- 2022-12-01
图灵基因
Nature|空间基因组学描绘癌症克隆的结构、性质和进化(2)原创图灵基因图灵基因2022-12-0109:19发表于江苏收录于合集#前沿分子生物学技术一种新的空间技术,碱基特异性原位测序(BaSISS),已经绘制并跟踪了乳腺癌肿瘤的细胞和组织环境,提供了一些驱动癌症进展的分子因素的见解。这项研究揭示了哪些乳腺癌细胞群对疾病的传播负有责任,并首次强调了癌细胞在肿瘤生长中的位置的重要性。这项新的研究
- 单细胞测序最好的教程(一):质量控制
Starlitnightly
python
目前,国内对于单细胞测序分析的教程五花八门,百花齐放,一个合适且准确的pipeline对于分析是很有价值的。2023年在NatRevGenet上发表的一篇论文Bestpracticesforsingle-cellanalysisacrossmodalities,详细介绍了单细胞最佳实践的流程。但是,其在国内的推广有两个不足:(一)全英文教程;(二)R语言与Python混合。二者限制了其在国内的推广
- 单细胞测序最好的教程(二):归一化
Starlitnightly
python
1.背景在前面的教程中,我们从数据集中删除了低质量的细胞,包括计数较差以及双细胞,并将数据存放在anndata文件中。由于单细胞测序技术的限制,我们在样本中获得RNA的时候,经过了分子捕获,逆转录还有测序。这些步骤会影响同一种细胞的细胞间的测序计数深度的变异性,故单细胞测序数据中的细胞间差异可能会包含了这部分测序误差,等价于计数矩阵中包含了变化很大的方差项。但在目前的统计方法中,绝大部分模型都预先
- 单细胞测序最好的教程(三):特征基因选择
Starlitnightly
单细胞测序最好的教程数据库
前言提到,在过去两天的教程中,我们讲解了使用omicverse进行单细胞测序数据的质控以及归一化的一些思想。关于omicverse的使用文档与安装教程可以参考我们的readthedocs.就是,本系列教程是我带本科生所用到的,所以概念会尽可能地通俗,详细,但对于急于求成的人,可能不是一个很好的教程。1.背景我们现在有了一个经过标准化的单细胞测序数据,其保留了细胞差异,同时消除了技术带来的采样误差。
- python基因差异分析包_一个生信素人的上道经验分享-转录组测序(差异分析篇)...
weixin_39607873
python基因差异分析包
原标题:一个生信素人的上道经验分享-转录组测序(差异分析篇)转录组测序技术(RNA-seq)作为目前二代测序领域最普遍的技术手段,自从转录组测序问世以来,已经开发了数百种分析工具。根据转录组分析内容可大致将其分析流程分为比对,转录本组装,基因注释和差异表达分析。目前,分析的每一步都有很多软件,其软件的性能和分析效率不尽相同。上篇文章小编为各位小伙伴介绍了转录组分析的第三步——基因定量【一个生信素人
- PySCENIC(一):python版单细胞转录组转录因子分析
TS的美梦
pythonr语言开发语言单细胞转录因子
关于单细胞转录组转录因子的分析我们之前在单细胞系列讲过R语言版本的,参考:跟着Cell学单细胞转录组分析(十二):转录组因子分析,但是R语言分析起来速度非常慢,如果你动辄上万的单细胞可能要运行好几周,这显然不现实。pySCENIC则很好的解决了这个问题,分析速度很快。官方教程参考:https://pyscenic.readthedocs.io/en/latest/一、软件安装老样子,还是先说一下安
- TO G不易:“萌新”产品经理 V.S.“老炮儿”销售
稀奇星球
TOG互联网厂商有一个悖论,就是很难像TOB厂家一样,培养出或者留住TOP级销售。在这一行,有能力的顶级销售要么成为了知名厂商里面的大佬级人物,要么招兵买马割据一方,单干了。结果就是,你遇到的销售们一拨又一拨,一茬又一茬,最后没走的也就成了混日子,没有其他的收入来源的销售“老炮儿”们。有时候你不得不感叹,销售们真的是个单细胞动物。分不清公司产品,经常错把你的产品商机录入到了别的产品经理那边去了;搞
- Python转录组学分析框架:Omicverse的安装教程
Starlitnightly
python开发语言
Python转录组学分析框架:Omicverse的安装教程OmicVerse是用Python进行多组学(包括Bulk和单细胞分析)的基础框架。欲了解更多信息,请阅读我们的论文:OmicVerse:Asinglepipelineforexploringtheentiretranscriptomeuniverseomicverse最初的名字是Pyomic,但我们希望涵盖整个转录组学的领域,因此将其改名
- Python 资源大全(七)
忘了呼吸的那只猫
目录:用来进行科学计算和数据分析的库进行数据可视化的库计算机视觉库机器学习库MapReduce框架和库使用Python进行函数式编程用来访问第三方API的库用于DevOps的软件和库任务调度库使用外来函数接口的库ScienceandDataAnalysis用来进行科学计算和数据分析的库。astropy:一个天文学Python库。官网bcbio-nextgen:这个工具箱为全自动高通量测序分析提供符
- java封装继承多态等
麦田的设计者
javaeclipsejvmcencapsulatopn
最近一段时间看了很多的视频却忘记总结了,现在只能想到什么写什么了,希望能起到一个回忆巩固的作用。
1、final关键字
译为:最终的
&
- F5与集群的区别
bijian1013
weblogic集群F5
http请求配置不是通过集群,而是F5;集群是weblogic容器的,如果是ejb接口是通过集群。
F5同集群的差别,主要还是会话复制的问题,F5一把是分发http请求用的,因为http都是无状态的服务,无需关注会话问题,类似
- LeetCode[Math] - #7 Reverse Integer
Cwind
java题解MathLeetCodeAlgorithm
原题链接:#7 Reverse Integer
要求:
按位反转输入的数字
例1: 输入 x = 123, 返回 321
例2: 输入 x = -123, 返回 -321
难度:简单
分析:
对于一般情况,首先保存输入数字的符号,然后每次取输入的末位(x%10)作为输出的高位(result = result*10 + x%10)即可。但
- BufferedOutputStream
周凡杨
首先说一下这个大批量,是指有上千万的数据量。
例子:
有一张短信历史表,其数据有上千万条数据,要进行数据备份到文本文件,就是执行如下SQL然后将结果集写入到文件中!
select t.msisd
- linux下模拟按键输入和鼠标
被触发
linux
查看/dev/input/eventX是什么类型的事件, cat /proc/bus/input/devices
设备有着自己特殊的按键键码,我需要将一些标准的按键,比如0-9,X-Z等模拟成标准按键,比如KEY_0,KEY-Z等,所以需要用到按键 模拟,具体方法就是操作/dev/input/event1文件,向它写入个input_event结构体就可以模拟按键的输入了。
linux/in
- ContentProvider初体验
肆无忌惮_
ContentProvider
ContentProvider在安卓开发中非常重要。与Activity,Service,BroadcastReceiver并称安卓组件四大天王。
在android中的作用是用来对外共享数据。因为安卓程序的数据库文件存放在data/data/packagename里面,这里面的文件默认都是私有的,别的程序无法访问。
如果QQ游戏想访问手机QQ的帐号信息一键登录,那么就需要使用内容提供者COnte
- 关于Spring MVC项目(maven)中通过fileupload上传文件
843977358
mybatisspring mvc修改头像上传文件upload
Spring MVC 中通过fileupload上传文件,其中项目使用maven管理。
1.上传文件首先需要的是导入相关支持jar包:commons-fileupload.jar,commons-io.jar
因为我是用的maven管理项目,所以要在pom文件中配置(每个人的jar包位置根据实际情况定)
<!-- 文件上传 start by zhangyd-c --&g
- 使用svnkit api,纯java操作svn,实现svn提交,更新等操作
aigo
svnkit
原文:http://blog.csdn.net/hardwin/article/details/7963318
import java.io.File;
import org.apache.log4j.Logger;
import org.tmatesoft.svn.core.SVNCommitInfo;
import org.tmateso
- 对比浏览器,casperjs,httpclient的Header信息
alleni123
爬虫crawlerheader
@Override
protected void doGet(HttpServletRequest req, HttpServletResponse res) throws ServletException, IOException
{
String type=req.getParameter("type");
Enumeration es=re
- java.io操作 DataInputStream和DataOutputStream基本数据流
百合不是茶
java流
1,java中如果不保存整个对象,只保存类中的属性,那么我们可以使用本篇文章中的方法,如果要保存整个对象 先将类实例化 后面的文章将详细写到
2,DataInputStream 是java.io包中一个数据输入流允许应用程序以与机器无关方式从底层输入流中读取基本 Java 数据类型。应用程序可以使用数据输出流写入稍后由数据输入流读取的数据。
- 车辆保险理赔案例
bijian1013
车险
理赔案例:
一货运车,运输公司为车辆购买了机动车商业险和交强险,也买了安全生产责任险,运输一车烟花爆竹,在行驶途中发生爆炸,出现车毁、货损、司机亡、炸死一路人、炸毁一间民宅等惨剧,针对这几种情况,该如何赔付。
赔付建议和方案:
客户所买交强险在这里不起作用,因为交强险的赔付前提是:“机动车发生道路交通意外事故”;
如果是交通意外事故引发的爆炸,则优先适用交强险条款进行赔付,不足的部分由商业
- 学习Spring必学的Java基础知识(5)—注解
bijian1013
javaspring
文章来源:http://www.iteye.com/topic/1123823,整理在我的博客有两个目的:一个是原文确实很不错,通俗易懂,督促自已将博主的这一系列关于Spring文章都学完;另一个原因是为免原文被博主删除,在此记录,方便以后查找阅读。
有必要对
- 【Struts2一】Struts2 Hello World
bit1129
Hello world
Struts2 Hello World应用的基本步骤
创建Struts2的Hello World应用,包括如下几步:
1.配置web.xml
2.创建Action
3.创建struts.xml,配置Action
4.启动web server,通过浏览器访问
配置web.xml
<?xml version="1.0" encoding="
- 【Avro二】Avro RPC框架
bit1129
rpc
1. Avro RPC简介 1.1. RPC
RPC逻辑上分为二层,一是传输层,负责网络通信;二是协议层,将数据按照一定协议格式打包和解包
从序列化方式来看,Apache Thrift 和Google的Protocol Buffers和Avro应该是属于同一个级别的框架,都能跨语言,性能优秀,数据精简,但是Avro的动态模式(不用生成代码,而且性能很好)这个特点让人非常喜欢,比较适合R
- lua set get cookie
ronin47
lua cookie
lua:
local access_token = ngx.var.cookie_SGAccessToken
if access_token then
ngx.header["Set-Cookie"] = "SGAccessToken="..access_token.."; path=/;Max-Age=3000"
end
- java-打印不大于N的质数
bylijinnan
java
public class PrimeNumber {
/**
* 寻找不大于N的质数
*/
public static void main(String[] args) {
int n=100;
PrimeNumber pn=new PrimeNumber();
pn.printPrimeNumber(n);
System.out.print
- Spring源码学习-PropertyPlaceholderHelper
bylijinnan
javaspring
今天在看Spring 3.0.0.RELEASE的源码,发现PropertyPlaceholderHelper的一个bug
当时觉得奇怪,上网一搜,果然是个bug,不过早就有人发现了,且已经修复:
详见:
http://forum.spring.io/forum/spring-projects/container/88107-propertyplaceholderhelper-bug
- [逻辑与拓扑]布尔逻辑与拓扑结构的结合会产生什么?
comsci
拓扑
如果我们已经在一个工作流的节点中嵌入了可以进行逻辑推理的代码,那么成百上千个这样的节点如果组成一个拓扑网络,而这个网络是可以自动遍历的,非线性的拓扑计算模型和节点内部的布尔逻辑处理的结合,会产生什么样的结果呢?
是否可以形成一种新的模糊语言识别和处理模型呢? 大家有兴趣可以试试,用软件搞这些有个好处,就是花钱比较少,就算不成
- ITEYE 都换百度推广了
cuisuqiang
GoogleAdSense百度推广广告外快
以前ITEYE的广告都是谷歌的Google AdSense,现在都换成百度推广了。
为什么个人博客设置里面还是Google AdSense呢?
都知道Google AdSense不好申请,这在ITEYE上也不是讨论了一两天了,强烈建议ITEYE换掉Google AdSense。至少,用一个好申请的吧。
什么时候能从ITEYE上来点外快,哪怕少点
- 新浪微博技术架构分析
dalan_123
新浪微博架构
新浪微博在短短一年时间内从零发展到五千万用户,我们的基层架构也发展了几个版本。第一版就是是非常快的,我们可以非常快的实现我们的模块。我们看一下技术特点,微博这个产品从架构上来分析,它需要解决的是发表和订阅的问题。我们第一版采用的是推的消息模式,假如说我们一个明星用户他有10万个粉丝,那就是说用户发表一条微博的时候,我们把这个微博消息攒成10万份,这样就是很简单了,第一版的架构实际上就是这两行字。第
- 玩转ARP攻击
dcj3sjt126com
r
我写这片文章只是想让你明白深刻理解某一协议的好处。高手免看。如果有人利用这片文章所做的一切事情,盖不负责。 网上关于ARP的资料已经很多了,就不用我都说了。 用某一位高手的话来说,“我们能做的事情很多,唯一受限制的是我们的创造力和想象力”。 ARP也是如此。 以下讨论的机子有 一个要攻击的机子:10.5.4.178 硬件地址:52:54:4C:98
- PHP编码规范
dcj3sjt126com
编码规范
一、文件格式
1. 对于只含有 php 代码的文件,我们将在文件结尾处忽略掉 "?>" 。这是为了防止多余的空格或者其它字符影响到代码。例如:<?php$foo = 'foo';2. 缩进应该能够反映出代码的逻辑结果,尽量使用四个空格,禁止使用制表符TAB,因为这样能够保证有跨客户端编程器软件的灵活性。例
- linux 脱机管理(nohup)
eksliang
linux nohupnohup
脱机管理 nohup
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2166699
nohup可以让你在脱机或者注销系统后,还能够让工作继续进行。他的语法如下
nohup [命令与参数] --在终端机前台工作
nohup [命令与参数] & --在终端机后台工作
但是这个命令需要注意的是,nohup并不支持bash的内置命令,所
- BusinessObjects Enterprise Java SDK
greemranqq
javaBOSAPCrystal Reports
最近项目用到oracle_ADF 从SAP/BO 上调用 水晶报表,资料比较少,我做一个简单的分享,给和我一样的新手 提供更多的便利。
首先,我是尝试用JAVA JSP 去访问的。
官方API:http://devlibrary.businessobjects.com/BusinessObjectsxi/en/en/BOE_SDK/boesdk_ja
- 系统负载剧变下的管控策略
iamzhongyong
高并发
假如目前的系统有100台机器,能够支撑每天1亿的点击量(这个就简单比喻一下),然后系统流量剧变了要,我如何应对,系统有那些策略可以处理,这里总结了一下之前的一些做法。
1、水平扩展
这个最容易理解,加机器,这样的话对于系统刚刚开始的伸缩性设计要求比较高,能够非常灵活的添加机器,来应对流量的变化。
2、系统分组
假如系统服务的业务不同,有优先级高的,有优先级低的,那就让不同的业务调用提前分组
- BitTorrent DHT 协议中文翻译
justjavac
bit
前言
做了一个磁力链接和BT种子的搜索引擎 {Magnet & Torrent},因此把 DHT 协议重新看了一遍。
BEP: 5Title: DHT ProtocolVersion: 3dec52cb3ae103ce22358e3894b31cad47a6f22bLast-Modified: Tue Apr 2 16:51:45 2013 -070
- Ubuntu下Java环境的搭建
macroli
java工作ubuntu
配置命令:
$sudo apt-get install ubuntu-restricted-extras
再运行如下命令:
$sudo apt-get install sun-java6-jdk
待安装完毕后选择默认Java.
$sudo update- alternatives --config java
安装过程提示选择,输入“2”即可,然后按回车键确定。
- js字符串转日期(兼容IE所有版本)
qiaolevip
TODateStringIE
/**
* 字符串转时间(yyyy-MM-dd HH:mm:ss)
* result (分钟)
*/
stringToDate : function(fDate){
var fullDate = fDate.split(" ")[0].split("-");
var fullTime = fDate.split("
- 【数据挖掘学习】关联规则算法Apriori的学习与SQL简单实现购物篮分析
superlxw1234
sql数据挖掘关联规则
关联规则挖掘用于寻找给定数据集中项之间的有趣的关联或相关关系。
关联规则揭示了数据项间的未知的依赖关系,根据所挖掘的关联关系,可以从一个数据对象的信息来推断另一个数据对象的信息。
例如购物篮分析。牛奶 ⇒ 面包 [支持度:3%,置信度:40%] 支持度3%:意味3%顾客同时购买牛奶和面包。 置信度40%:意味购买牛奶的顾客40%也购买面包。 规则的支持度和置信度是两个规则兴
- Spring 5.0 的系统需求,期待你的反馈
wiselyman
spring
Spring 5.0将在2016年发布。Spring5.0将支持JDK 9。
Spring 5.0的特性计划还在工作中,请保持关注,所以作者希望从使用者得到关于Spring 5.0系统需求方面的反馈。