bioyangyang
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相关性计算与可视化画

用途：

计算组间相关性，并进行可视化

1.一组数据，单个矩阵

使用示例：

Rscript corrplot.r correlation.format_data_rename/SampleID_correlation.format.txt COR/SampleID

输入数据示例：

image.png

代码

1，输出相关性矩阵，并用ggplot2画热图

args = commandArgs(T)
if (length(args) !=2){
    print("Rscript this R  ")
    q()
}
library(ggplot2)
library(reshape2)
library(pheatmap)

data <- read.table(args[1],header=T,sep="\t",stringsAsFactors=FALSE,row.names =1)
corr <- cor(data)
out <- data.frame(sample=rownames(corr),as.data.frame(corr))
write.table(out,paste(args[2],".correlation.txt",sep=""),row.names =F,col.names =T,quote =F,sep="\t")
corr_met <- melt(corr)
out <- data.frame(sample=rownames(corr_met),as.data.frame(corr_met))
write.table(out,paste(args[2],".correlation2.txt",sep=""),row.names =F,col.names =T,quote =F,sep="\t")
ggplot(corr_met,aes(x=Var1,y=Var2,fill=value))+geom_tile()+scale_fill_continuous(low="blue",high="red")+geom_text(aes(label=round(value,3)),angle=0,size=3)+theme_classic()+theme(axis.line = element_blank())+theme(axis.text.x = element_text(size = 10,angle = 90),axis.text.y = element_text(size = 10,angle = 0))+labs(x="",y="",title = "Pearson Correlation Coefficient")+theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5))+guides(fill = guide_legend(title = expression("R"),reverse = TRUE))
ggsave(paste(args[2],".correlation_heatmap.pdf",sep = ""),width = 5,height =5)

2，输出相关性矩阵，并用corrplot画热图

args = commandArgs(T)
if (length(args) !=2){
    print("Rscript this R  ")
    q()
}
library("corrplot")
library(reshape2)

data <- read.table(args[1],header=T,sep="\t",stringsAsFactors=FALSE,row.names =1)
corr <- cor(data)
out <- data.frame(sample=rownames(corr),as.data.frame(corr))
write.table(out,paste(args[2],".correlation.txt",sep=""),row.names =F,col.names =T,quote =F,sep="\t")
corr_met <- melt(corr)
out <- data.frame(sample=rownames(corr_met),as.data.frame(corr_met))
write.table(out,paste(args[2],".correlation2.txt",sep=""),row.names =F,col.names =T,quote =F,sep="\t")

pdf(paste(args[2],".correlation.pdf",sep = ""),width = 6,height = 6)
color<-colorRampPalette(c("blue", "red"))(200)
corrplot(corr=corr,order = "AOE",type="upper",tl.pos = "d",col=color)
#如果想画饼图用以下代码
#corrplot(corr=corr,order = "AOE",type="upper",tl.pos = "d",col=color,method = "pie")
corrplot(corr = corr,add=TRUE, type="lower", method="number",order="AOE",diag=FALSE,tl.pos="n", cl.pos="n")
dev.off()

结果示例

*.correlation2.txt：


image.png

*.correlation.txt：


image.png

ggplot可视化：


image.png

corrplot可视化：


image.png
image.png

2.多组数据，多个矩阵组合

1）组合方式1

ggplot绘制的结果进行组合：

library(ggplot2)
library(reshape2)
library(pheatmap)
library(ggpubr)
data = read.table("/*/COR//Pt17.correlation2.txt",header = T)
p1 = ggplot(data,aes(x=Var1,y=Var2,fill=value))+geom_tile()+scale_fill_continuous(low="blue",high="red")+geom_text(aes(label=round(value,3)),angle=0,size=3)+theme_classic()+theme(axis.line = element_blank())+theme(axis.text.x = element_text(size = 10,angle = 90),axis.text.y = element_text(size = 10,angle = 0))+labs(x="",y="",title = "Pearson Correlation Coefficient")+theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5))+guides(fill = guide_legend(title = expression("R"),reverse = TRUE)) 
data = read.table("/*/COR//Pt17.correlation2.txt",header = T)
p2 = ggplot(data,aes(x=Var1,y=Var2,fill=value))+geom_tile()+scale_fill_continuous(low="blue",high="red")+geom_text(aes(label=round(value,3)),angle=0,size=3)+theme_classic()+theme(axis.line = element_blank())+theme(axis.text.x = element_text(size = 10,angle = 90),axis.text.y = element_text(size = 10,angle = 0))+labs(x="",y="",title = "Pearson Correlation Coefficient")+theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5))+guides(fill = guide_legend(title = expression("R"),reverse = TRUE)) 
data = read.table("/*/COR//Pt17.correlation2.txt",header = T)
p3 = ggplot(data,aes(x=Var1,y=Var2,fill=value))+geom_tile()+scale_fill_continuous(low="blue",high="red")+geom_text(aes(label=round(value,3)),angle=0,size=3)+theme_classic()+theme(axis.line = element_blank())+theme(axis.text.x = element_text(size = 10,angle = 90),axis.text.y = element_text(size = 10,angle = 0))+labs(x="",y="",title = "Pearson Correlation Coefficient")+theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5))+guides(fill = guide_legend(title = expression("R"),reverse = TRUE)) 
data = read.table("/*/COR//Pt75.correlation2.txt",header = T)
p4 = ggplot(data,aes(x=Var1,y=Var2,fill=value))+geom_tile()+scale_fill_continuous(low="blue",high="red")+geom_text(aes(label=round(value,3)),angle=0,size=3)+theme_classic()+theme(axis.line = element_blank())+theme(axis.text.x = element_text(size = 10,angle = 90),axis.text.y = element_text(size = 10,angle = 0))+labs(x="",y="",title = "Pearson Correlation Coefficient")+theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5))+guides(fill = guide_legend(title = expression("R"),reverse = TRUE)) 
data = read.table("/*/COR//Pt92.correlation2.txt",header = T)
p5 = ggplot(data,aes(x=Var1,y=Var2,fill=value))+geom_tile()+scale_fill_continuous(low="blue",high="red")+geom_text(aes(label=round(value,3)),angle=0,size=3)+theme_classic()+theme(axis.line = element_blank())+theme(axis.text.x = element_text(size = 10,angle = 90),axis.text.y = element_text(size = 10,angle = 0))+labs(x="",y="",title = "Pearson Correlation Coefficient")+theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5))+guides(fill = guide_legend(title = expression("R"),reverse = TRUE)) 
data = read.table("/*/COR//Pt96.correlation2.txt",header = T)
p6 = ggplot(data,aes(x=Var1,y=Var2,fill=value))+geom_tile()+scale_fill_continuous(low="blue",high="red")+geom_text(aes(label=round(value,3)),angle=0,size=3)+theme_classic()+theme(axis.line = element_blank())+theme(axis.text.x = element_text(size = 10,angle = 90),axis.text.y = element_text(size = 10,angle = 0))+labs(x="",y="",title = "Pearson Correlation Coefficient")+theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5))+guides(fill = guide_legend(title = expression("R"),reverse = TRUE)) 
data = read.table("/*/COR//Pt107.correlation2.txt",header = T)
p7 = ggplot(data,aes(x=Var1,y=Var2,fill=value))+geom_tile()+scale_fill_continuous(low="blue",high="red")+geom_text(aes(label=round(value,3)),angle=0,size=3)+theme_classic()+theme(axis.line = element_blank())+theme(axis.text.x = element_text(size = 10,angle = 90),axis.text.y = element_text(size = 10,angle = 0))+labs(x="",y="",title = "Pearson Correlation Coefficient")+theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5))+guides(fill = guide_legend(title = expression("R"),reverse = TRUE)) 
data = read.table("/*/COR//Pt109.correlation2.txt",header = T)
p8 = ggplot(data,aes(x=Var1,y=Var2,fill=value))+geom_tile()+scale_fill_continuous(low="blue",high="red")+geom_text(aes(label=round(value,3)),angle=0,size=3)+theme_classic()+theme(axis.line = element_blank())+theme(axis.text.x = element_text(size = 10,angle = 90),axis.text.y = element_text(size = 10,angle = 0))+labs(x="",y="",title = "Pearson Correlation Coefficient")+theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5))+guides(fill = guide_legend(title = expression("R"),reverse = TRUE)) 
data = read.table("/*/COR//Pt114.correlation2.txt",header = T)
p9 = ggplot(data,aes(x=Var1,y=Var2,fill=value))+geom_tile()+scale_fill_continuous(low="blue",high="red")+geom_text(aes(label=round(value,3)),angle=0,size=3)+theme_classic()+theme(axis.line = element_blank())+theme(axis.text.x = element_text(size = 10,angle = 90),axis.text.y = element_text(size = 10,angle = 0))+labs(x="",y="",title = "Pearson Correlation Coefficient")+theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5))+guides(fill = guide_legend(title = expression("R"),reverse = TRUE)) 
data = read.table("/*/COR//Pt116.correlation2.txt",header = T)
p10 = ggplot(data,aes(x=Var1,y=Var2,fill=value))+geom_tile()+scale_fill_continuous(low="blue",high="red")+geom_text(aes(label=round(value,3)),angle=0,size=3)+theme_classic()+theme(axis.line = element_blank())+theme(axis.text.x = element_text(size = 10,angle = 90),axis.text.y = element_text(size = 10,angle = 0))+labs(x="",y="",title = "Pearson Correlation Coefficient")+theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5))+guides(fill = guide_legend(title = expression("R"),reverse = TRUE)) 
data = read.table("/*/COR//Pt120.correlation2.txt",header = T)
p11 = ggplot(data,aes(x=Var1,y=Var2,fill=value))+geom_tile()+scale_fill_continuous(low="blue",high="red")+geom_text(aes(label=round(value,3)),angle=0,size=3)+theme_classic()+theme(axis.line = element_blank())+theme(axis.text.x = element_text(size = 10,angle = 90),axis.text.y = element_text(size = 10,angle = 0))+labs(x="",y="",title = "Pearson Correlation Coefficient")+theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5))+guides(fill = guide_legend(title = expression("R"),reverse = TRUE)) 
data = read.table("/*/COR//Pt127.correlation2.txt",header = T)
p12 = ggplot(data,aes(x=Var1,y=Var2,fill=value))+geom_tile()+scale_fill_continuous(low="blue",high="red")+geom_text(aes(label=round(value,3)),angle=0,size=3)+theme_classic()+theme(axis.line = element_blank())+theme(axis.text.x = element_text(size = 10,angle = 90),axis.text.y = element_text(size = 10,angle = 0))+labs(x="",y="",title = "Pearson Correlation Coefficient")+theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5))+guides(fill = guide_legend(title = expression("R"),reverse = TRUE)) 
ggarrange(p1,p2,p3,p4,p5,p6,p7,p8,p9,p10,p11,p12,ncol=4,nrow=3) 
ggsave(paste("../IM.txt.correlation_heatmap.pdf",sep = ""),width = 20,height =15)

结果示例：


image.png

2）组合方式2

ggplot绘制的结果进行组合：

library(ggplot2)
library(reshape2)
library(pheatmap)
library(ggpubr)
IM<-read.table("IM.format",header = T)
MPLC<-read.table("MPLC.format",header = T)
COHORT2<-read.table("COHORT2.format",header = T)


pdf(paste("2/IM.correlation.pdf",sep = ""),width = 30,height =20,onefile=FALSE)
ggplot(IM,aes(x=Var1,y=Var2,fill=value))+geom_tile()+scale_x_discrete(breaks=NULL)+scale_y_discrete(breaks=NULL)+scale_fill_gradient2(mid="white",high="red",low="blue",midpoint=-0.2)+labs(x="",y="",title = "IM Pearson_Correlation_Coefficient")+theme( plot.title = element_text(size=30,hjust = 0.5),legend.title=element_text(size=30),legend.text=element_text(size=30), panel.background=element_blank(),strip.text=element_text(size=25) )+guides(fill = guide_legend(title = expression("R"),reverse = TRUE))+facet_wrap(~patient, ncol=3,scales="free")
dev.off()

pdf(paste("2/MPLC.correlation.pdf",sep = ""),width = 30,height =20,onefile=FALSE)
ggplot(MPLC,aes(x=Var1,y=Var2,fill=value))+geom_tile()+scale_x_discrete(breaks=NULL)+scale_y_discrete(breaks=NULL)+scale_fill_gradient2(mid="white",high="red",low="blue",midpoint=-0.2)+labs(x="",y="",title = "MPLC Pearson_Correlation_Coefficient")+theme( plot.title = element_text(size=30,hjust = 0.5),legend.title=element_text(size=30),legend.text=element_text(size=30), panel.background=element_blank(),strip.text=element_text(size=25) )+guides(fill = guide_legend(title = expression("R"),reverse = TRUE))+facet_wrap(~patient, ncol=4,scales="free")
dev.off()


pdf(paste("2/COHORT2.correlation.pdf",sep = ""),width = 30,height =20,onefile=FALSE)
ggplot(COHORT2,aes(x=Var1,y=Var2,fill=value))+geom_tile()+scale_x_discrete(breaks=NULL)+scale_y_discrete(breaks=NULL)+scale_fill_gradient2(mid="white",high="red",low="blue",midpoint=-0.2)+labs(x="",y="",title = "COHORT2 Pearson_Correlation_Coefficient")+theme( plot.title = element_text(size=30,hjust = 0.5),legend.title=element_text(size=30),legend.text=element_text(size=30), panel.background=element_blank(),strip.text=element_text(size=25) )+guides(fill = guide_legend(title = expression("R"),reverse = TRUE))+facet_wrap(~patient, ncol=8,scales="free")
dev.off()

结果示例：


image.png

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  • 18-115 一切思考不能有效转化为行动，都TM是扯淡！ 成长时间线
    7月25号写了一篇关于为什么会断更如此严重的反思，然而，之后日更仅仅维持了一周，又出现了这次更严重的现象。从8月2号到昨天8月6号，5天！又是5天没有更文！虽然这次断更时间和上次一样，那为什么说这次更严重？因为上次之后就分析了问题的原因，以及应该如何解决，按理说应该会好转，然而，没过几天严重断更的现象再次出现，想想，经过反思，问题依然没有解决与改变，这让我有些担忧。到底是哪里出了问题，难道我就真的
  • 山东大学小树林支教调研团青青仓木队——翟晓楠 山东大学青青仓木队
    过了半年，又一次启程，又一次回到支教的初心之地。比起上一次的试探与不安，我更多了一丝稳重与熟练。心境、处境也都随着半个学期的过去而变得不同，半个学期中，身体上的，心理上的，太多的逆境让我变得步履维艰，曲曲折折，弯弯绕绕，我仿佛打不起精神，没有胃口，没有动力。感觉走的不顺畅的时候，支教这个旅程，给了我力量。自告奋勇承担起队长这一职务的我，从组织时的复杂和困难的经历，协调各种问题，从无到有，和校长和队
  • 直返最高等级与直返APP：无需邀请码的返利新体验 古楼
    随着互联网的普及和电商的兴起，直返模式逐渐成为一种流行的商业模式。在这种模式下，消费者通过购买产品或服务，获得一定的返利，并可以分享给更多的人。其中，直返最高等级和直返APP是直返模式中的重要概念和工具。本文将详细介绍直返最高等级的概念、直返APP的使用以及与邀请码的关系。【高省】APP（高佣金领导者）是一个自用省钱佣金高，分享推广赚钱多的平台，百度有几百万篇报道，运行三年，稳定可靠。高省APP，
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  • 2020-04-12每天三百字之连接与替代 冷眼看潮
    不知道是不是好为人师，有时候还真想和别人分享一下我对某些现象的看法或者解释。人类社会不断发展进步的过程，就是不断连接与替代的过程。人类发现了火并应用火以后，告别了茹毛饮血的野兽般的原始生活（火烧、烹饪替代了生食）人类用石器代替了完全手工，工具的使用使人类进步一大步。类似这样的替代还有很多，随着科技的发展，有更多的原始的事物被替代，代之以更高效、更先进的技术。在近现代，汽车替代了马车，高速公路和铁路
  • 398顺境，逆境 戴骁勇
    2018.11.27周二雾霾最近儿子进入了一段顺境期，今天表现尤其不错。今天的数学测试成绩喜人，没有出现以往的计算错误，整个卷面书写工整，附加题也在规定时间内完成且做对。为迎接体育测试的锻炼有了质的飞跃。坐位体前屈成绩突飞猛进，估测成绩能达到12cm，这和上次测试的零分来比，简直是逆袭。儿子还在不断锻炼和提升，唯恐到时候掉链子。跑步姿势在我的调教下，逐渐正规起来，速度随之也有了提升。今晚测试的50
  • java线程Thread和Runnable区别和联系 zx_code javajvmthread多线程Runnable
    我们都晓得java实现线程2种方式，一个是继承Thread，另一个是实现Runnable。 模拟窗口买票，第一例子继承thread，代码如下 package thread; public class ThreadTest { public static void main(String[] args) { Thread1 t1 = new Thread1(
  • 【转】JSON与XML的区别比较 丁_新 jsonxml
    1.定义介绍 (1).XML定义 扩展标记语言 (Extensible Markup Language, XML) ，用于标记电子文件使其具有结构性的标记语言，可以用来标记数据、定义数据类型，是一种允许用户对自己的标记语言进行定义的源语言。 XML使用DTD(document type definition)文档类型定义来组织数据;格式统一，跨平台和语言，早已成为业界公认的标准。 XML是标
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    #include<iostream> using namespace std; //辅助函数，交换两数之值 template<class T> void mySwap(T &x, T &y){ T temp = x; x = y; y = temp; } const int size = 10; //一、用直接插入排
  • 我的软件 麦田的设计者 我的软件音乐类娱乐放松
         这是我写的一款app软件，耗时三个月，是一个根据央视节目开门大吉改变的，提供音调，猜歌曲名。1、手机拥有者在android手机市场下载本APP，同意权限，安装到手机上。2、游客初次进入时会有引导页面提醒用户注册。（同时软件自动播放背景音乐）。3、用户登录到主页后，会有五个模块。a、点击不胫而走，用户得到开门大吉首页部分新闻，点击进入有新闻详情。b、
  • linux awk命令详解 被触发 linux awk
    awk是行处理器: 相比较屏幕处理的优点，在处理庞大文件时不会出现内存溢出或是处理缓慢的问题，通常用来格式化文本信息 awk处理过程: 依次对每一行进行处理，然后输出 awk命令形式: awk [-F|-f|-v] ‘BEGIN{} //{command1; command2} END{}’ file [-F|-f|-v]大参数，-F指定分隔符，-f调用脚本，-v定义变量 var=val
  • 各种语言比较 _wy_ 编程语言
                        Java Ruby PHP 擅长领域                  
  • oracle 中数据类型为clob的编辑 知了ing oracle clob
    public void updateKpiStatus(String kpiStatus,String taskId){ Connection dbc=null; Statement stmt=null; PreparedStatement ps=null; try { dbc = new DBConn().getNewConnection(); //stmt = db
  • 分布式服务框架 Zookeeper -- 管理分布式环境中的数据 矮蛋蛋 zookeeper
    原文地址： http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-zookeeper/ 安装和配置详解 本文介绍的 Zookeeper 是以 3.2.2 这个稳定版本为基础，最新的版本可以通过官网 http://hadoop.apache.org/zookeeper/来获取，Zookeeper 的安装非常简单，下面将从单机模式和集群模式两
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    数据库 JNDI(Java Naming and Directory Interface，Java命名和目录接口)是一组在Java应用中访问命名和目录服务的API。 没有使用JNDI时我用要这样连接数据库： 03.  Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");  04.  conn
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    1.java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.commons.logging.LogFactory   添加包common-logging.jar2.java.lang.ClassNotFoundException: javax.transaction.Synchronization    
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    对日期类型的数据进行序列化和反序列化时，需要考虑如下问题：   1. 序列化时，Date对象序列化的字符串日期格式如何 2. 反序列化时，把日期字符串序列化为Date对象，也需要考虑日期格式问题 3. Date A -> str -> Date B,A和B对象是否equals   默认序列化和反序列化     import com
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      1. DStream的类说明文档：   /** * A Discretized Stream (DStream), the basic abstraction in Spark Streaming, is a continuous * sequence of RDDs (of the same type) representing a continuous st
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    1. 提取整个的Cookies内容到一个变量，然后可以在需要时引用，比如记录到日志里面， if ( $http_cookie ~* "(.*)$") {         set $all_cookie $1; }     变量$all_cookie就获得了cookie的值，可以用于运算了
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    参考了网上的http://blog.csdn.net/peasking_dd/article/details/6342984 写了个java版的： public class Print_1_To_NDigit { /** * Q65.输入数字n，按顺序输出从1最大的n位10进制数。比如输入3，则输出1、2、3一直到最大的3位数即999 * 1.使用字符串
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    ReplayingDecoder是FrameDecoder的子类，不熟悉FrameDecoder的，可以先看看 http://bylijinnan.iteye.com/blog/1982618 API说，ReplayingDecoder简化了操作，比如： FrameDecoder在decode时，需要判断数据是否接收完全： public class IntegerH
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    经常在写shell脚本时，会碰到要以另外一个用户来执行相关命令，其方法简单记下：   1、执行单个命令：su - user -c "command" 如：下面命令是以test用户在/data目录下创建test123目录 [root@slave19 /data]# su - test -c "mkdir /data/test123" 
  • 好的代码里只要一个 return 语句 dcj3sjt126com return
    别再这样写了：public boolean foo() {    if (true) {         return true;     } else {          return false;    
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    1、透明动画效果 方法一：代码实现 public View onCreateView(LayoutInflater inflater, ViewGroup container, Bundle savedInstanceState) { View rootView = inflater.inflate(R.layout.fragment_main, container, fals
  • linux复习笔记之bash shell (4)管道命令 eksliang linux管道命令汇总linux管道命令linux常用管道命令
    转载请出自出处： http://eksliang.iteye.com/blog/2105461     bash命令执行的完毕以后，通常这个命令都会有返回结果，怎么对这个返回的结果做一些操作呢？那就得用管道命令‘|’。     上面那段话，简单说了下管道命令的作用，那什么事管道命令呢？     答：非常的经典的一句话，记住了，何为管
  • Android系统中自定义按键的短按、双击、长按事件 gqdy365 android
    在项目中碰到这样的问题： 由于系统中的按键在底层做了重新定义或者新增了按键，此时需要在APP层对按键事件（keyevent）做分解处理，模拟Android系统做法，把keyevent分解成： 1、单击事件：就是普通key的单击； 2、双击事件：500ms内同一按键单击两次； 3、长按事件：同一按键长按超过1000ms（系统中长按事件为500ms）； 4、组合按键：两个以上按键同时按住；
  • asp.net获取站点根目录下子目录的名称 hvt .netC#asp.nethovertreeWeb Forms
    使用Visual Studio建立一个.aspx文件(Web Forms)，例如hovertree.aspx,在页面上加入一个ListBox代码如下： <asp:ListBox runat="server" ID="lbKeleyiFolder" />   那么在页面上显示根目录子文件夹的代码如下： string[] m_sub
  • Eclipse程序员要掌握的常用快捷键 justjavac javaeclipse快捷键ide
      判断一个人的编程水平，就看他用键盘多，还是鼠标多。用键盘一是为了输入代码（当然了，也包括注释），再有就是熟练使用快捷键。   曾有人在豆瓣评 《卓有成效的程序员》：“人有多大懒，才有多大闲”。之前我整理了一个 程序员图书列表，目的也就是通过读书，让程序员变懒。  写道 程序员作为特殊的群体，有的人可以这么懒，懒到事情都交给机器去做，而有的人又可
  • c++编程随记 lx.asymmetric C++笔记
     为了字体更好看，改变了格式……   &&运算符：   #include<iostream> using namespace std; int main(){      int a=-1,b=4,k;      k=(++a<0)&&!(b--
  • linux标准IO缓冲机制研究 音频数据 linux
    一、什么是缓存I/O(Buffered I/O)缓存I/O又被称作标准I/O,大多数文件系统默认I/O操作都是缓存I/O。在Linux的缓存I/O机制中，操作系统会将I/O的数据缓存在文件系统的页缓存(page cache)中，也就是说，数据会先被拷贝到操作系统内核的缓冲区中，然后才会从操作系统内核的缓冲区拷贝到应用程序的地址空间。1.缓存I/O有以下优点:A.缓存I/O使用了操作系统内核缓冲区，
  • 随想 生活 暗黑小菠萝 生活
    其实账户之前就申请了，但是决定要自己更新一些东西看也是最近。从毕业到现在已经一年了。没有进步是假的，但是有多大的进步可能只有我自己知道。   毕业的时候班里12个女生，真正最后做到软件开发的只要两个包括我，PS：我不是说测试不好。当时因为考研完全放弃找工作，考研失败，我想这只是我的借口。那个时候才想到为什么大学的时候不能好好的学习技术，增强自己的实战能力，以至于后来找工作比较费劲。我
  • 我认为POJO是一个错误的概念 windshome javaPOJO编程J2EE设计
                  这篇内容其实没有经过太多的深思熟虑，只是个人一时的感觉。从个人风格上来讲，我倾向简单质朴的设计开发理念；从方法论上，我更加倾向自顶向下的设计；从做事情的目标上来看，我追求质量优先，更愿意使用较为保守和稳妥的理念和方法。    &
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