- Cell Insight | 单细胞测序技术又一新发现,可用于HIV-1和Mtb共感染个体诊断
尐尐呅
结核病是艾滋病合并其他疾病中导致患者死亡的主要原因。其中结核病由结核分枝杆菌(Mycobacteriumtuberculosis,Mtb)感染引起,获得性免疫缺陷综合症(艾滋病)由人免疫缺陷病毒(Humanimmunodeficiencyvirustype1,HIV-1)感染引起。国家感染性疾病临床医学研究中心/深圳市第三人民医院张国良团队携手深圳华大生命科学研究院吴靓团队,共同研究得出单细胞测序
- 高通量测序的数据处理与分析指北(二)--宏基因组篇
lantary
博客原文宏基因组篇前言之前的一篇文章已经从生物实验的角度讲述了高通量测序的原理,这篇文章旨在介绍宏基因组二代测序数据的处理方式及其原理。在正文开始之前,我们先来认识一下什么是宏基因组。以我的理解,宏基因组就是某环境中所有生物的基因组的合集,这个环境可以是下水道,河流等自然环境,也可以是人体内肠道,口腔等体环境。而宏基因组中的生物往往指的是微生物,如真菌,细菌,病毒,古细菌。我们这里主要以肠道微生物
- 2022-04-17
图灵基因
NatBiotech|组织中单细胞转录组的空间图谱原创图灵基因图灵基因2022-04-1707:03收录于话题#前沿生物大数据分析单细胞RNA测序(scRNA-seq)已经彻底改变了单细胞水平上的基因表达研究。最近,空间技术通过添加空间信息将转录组学提升到了一个新的水平。但是,它缺乏单细胞分辨率。现在,来自德克萨斯大学MD安德森癌症中心的一个小组开发了一种名为CellTrek的计算方法,将这两个数
- 生信人应该这样来装软件(未完待续)
dandanwu90
P1优先选择二进制可执行软件来安装不同组学任务模块比对重要全基因组测序/外显子测序找差异和变异转录组相关计数软件安装规律:二进制,下载解压,全路径调用#C语言查看在还是不在whichmakewhichcmakewhichjavawhichperlwhichpython#查看版本python--versionperl--version查看版本,版本问题导致错误如何判断所有软件是否是二进制,进入软件官
- 2020-01-28
ab96a7f92f71
中西医对病毒性肺病诊治差别(浅析1)ab96a7f92f71字数289·阅读02020-01-2814:05西医除了追溯疾病症状与体征之外,更多借助于各种化验、检测手段和影像学,尤其是血常规和胸部高清CT影像加以诊断,还必须做咽拭子或下呼吸道分泌物寻找出病原体,例如有针对病毒核酸检测或培养测序和抗体滴度测试等。当然还进行全面身体测试数据发现以往的基础病或体质状态。中医主要运用望闻问切传统手段来辨别
- 7+纯生信,单细胞识别细胞marker+100种机器学习组合建模,机器学习组合建模取代单独lasso回归势在必行!
生信小课堂
影响因子:7.3研究概述:皮肤黑色素瘤(SKCM)是所有皮肤恶性肿瘤中最具侵袭性的类型。本研究从GEO数据库下载单细胞RNA测序(scRNA-seq)数据集,根据原始研究中定义的细胞标记重新注释各种免疫细胞,以确定其特异性标志。接着通过计算免疫细胞通信网络,结合对通信网络的大量分析和通信模式的识别,对所有网络进行了定量表征和比较。最后基于bulkRNA测序数据,使用机器学习训练了枢纽通讯细胞的特定
- scRNA-data中的R值
武艺晴小朋友你好
r语言数据可视化
愿武艺晴小朋友一定得每天都开心当我们测序拿得到各个样本中基因的表达值,就可以用基因表达值来表征样本间的相关性代码如下:#样本间相似性:R值相关性捕获到的基因在两个样本间表达趋势一致性exp_RNA1000)head(label)ggPoint(x=df$fed,y=df$memory_66d,size=1,title="r=0.41",colorDensity=TRUE,continuousSet
- 单细胞DNA测序方法比较及应用
6102
Lorenz曲线:越接近对角线,测序覆盖越均一Bulk大量细胞测序MDA直接使用DNA聚合酶Phi29扩增均一度:Bulk>MALBAC>MDA3种方法测肿瘤细胞CNV:横轴-染色体序列;纵轴-测序的覆盖深度fig.ABC:MALBAC法还算能看清拷贝数变异fig.D:Bulk法看拷贝数变异很直接清晰fig.E:MDA法拷贝数变异的信息较模糊生殖健康方面的一个应用染色体平衡易位,常见于习惯性流产家
- Trimmomatic 数据过滤
生信编程日常
Trimmomatic是一个很常用的Illumina平台数据过滤工具。支持SE和PE测序数据。主要用来去除Illumina平台的fastq序列中的接头,并根据碱基质量值对fastq进行修剪。用法:Trimmomatic=~/biotools/Trimmomatic-0.36/trimmomatic-0.36.jaradapter=~/biotools/Trimmomatic-0.36/adapte
- Signac::EnhanceCoveragePlot 参考实现流程
倪桦
r语言Signaccoverageplot
Signac中的CoveragePlot是一种用于展示基因组覆盖度的图形工具,常用于ATAC-seq(AssayforTransposase-AccessibleChromatinusingsequencing)数据分析。它显示了特定基因组区域内测序读取的覆盖度,即每个位置上读取的频率。覆盖度图形对于理解基因组的开放区域、调控元件活性以及染色质状态等方面具有重要作用。通过将多个样本的Coverag
- 2022-01-14
Tree_microbiome
Tree_microbiome的博客_CSDN博客-微生物组测序数据可视化,微生物组测序分析领域博主(一)不同分类水平注释结果相对丰富度转化在微生物组测序中我们会从taxa_bar.qvz文件中下载到不同水平(level1,level2,level3……)的注释结果,一般我们用这些不同注释结果做微生物组的组成的堆积图,但是这些并不是相对丰富度,因此我们需要对其进行转换。以level-6属水平注释结
- 解惑深度学习中的困惑度Perplexity
Axlsss
深度学习统计知识深度学习人工智能数学建模
困惑度的定义困惑度(Perplexity)是衡量语言模型好坏的一个常用指标。语言模型(languagemodel)可以预测序列(比如一个句子)中每个时间步词元(比如一个句子中的逐个单词)的概率分布,继而计算一个序列的概率。一个好的语言模型应该有更高的概率生成一个好的序列,即生成的序列不应该让人感到很困惑,困惑度的核心思想是:序列生成的概率越大,其困惑度越小,因此可以使用困惑度这个指标来评估语言模型
- 使用clusterProfiler进行GO、KEGG富集分析(有参情况)
纪伟讲测序
寻找差异表达的基因并识别它们的功能,是我们进行RNA测序的最主要目的。很明显,这些差异的基因必然与功能改变密切相关,例如,比较患病个体与正常个体的组织表达谱,不难想到这些显著失调的基因参与了生物学过程、信号通路等,导致了疾病的发生。前面已经讲了如何使用DESeq2、edgeR基于转录组测序获得的基因表达值鉴定差异表达基因。那么,后续如何继续通过生信分析的方法,探索差异表达的基因发挥了怎样的功能,参
- 论文阅读瞎记(四) Cascade R-CNN: Delving into High Quality Object Detection 2017
码大哥
深度学习人工智能
概述在物体检测中1,IOU阈值被用于判定正负样本。在低IOU阈值比如0.5的状态下训练模型经常产生噪音预测,然而检测效果会随着IOU增加而降低。两个主要因素:1.训练时的过拟合,正样本指数消失2.检测器最优IOU与输入假设的不匹配。一个单阶段的物体检测器CascadeR-CNN被提出用于解决这些问题。网络由一个检测序列组成,这些序列训练时会伴随IOU增长从而对FP样本更加有选择性地判别。检测器一个
- 肿瘤免疫微环境/免疫浸润分析
期待未来
肿瘤免疫微环境/免疫浸润1.概念:肿瘤及微环境肿瘤细胞肿瘤微环境基质细胞成纤维细胞免疫细胞:B细胞、T细胞等肿瘤免疫微环境:就是肿瘤的内部和周围往往聚集着大量的免疫细胞。这些免疫细胞与肿瘤细胞存在复杂相互作用和调节。免疫微环境或免疫浸润分析:本质上,就是搞清楚肿瘤组织当中免疫细胞的构成比例。2.计算免疫微环境的常用方法:“实测法”,高精度的单细胞测序,SinglecellRNA-seq等手段。即一
- python调用statsmodels模块实现整合移动平均自回归模型(ARIMA)——以预测股票收盘价为例.md
爆米LiuChen
python回归开发语言
文章目录程序简介程序/数据集下载代码分析程序简介调用statsmodels模块对上证指数的收盘价进行ARIMA模型动态建模,ARIMA适合短期预测,因此输入为15个数据,输出为1个数据程序输入:原序列,需要往后预测的个数程序输出:预测序列,模型结构(白噪声检验、单根检验、一阶差分自相关图、一阶差分偏自相关图)差分整合移动平均自回归模型(ARIMA),ARIMA(p,d,q)中,AR是”自回归”,p
- 【好书分享第十期】大模型应用解决方案_基于ChatGPT和GPT-4等Transformer架构的自然语言处理(文末送书)
屿小夏
书籍推荐chatgpttransformer架构大模型AI
文章目录前言一、内容简介二、作者简介三、目录四、摘录粉丝福利前言在不到4年的时间里,Transformer模型以其强大的性能和创新的思想,迅速在NLP社区崭露头角,打破了过去30年的记录。BERT、T5和GPT等模型现在已成为计算机视觉、语音识别、翻译、蛋白质测序、编码等各个领域中新应用的基础构件。因此,斯坦福大学最近提出了“基础模型”这个术语,用于定义基于巨型预训练Transformer的一系列
- 科研盘点丨空间转录组技术在肝脏研究中的应用
晶典教你玩转科研
哺乳动物的肝脏是维持代谢稳态及解毒的重要器官,单细胞RNA测序技术可以鉴定到大多数肝细胞类型,但如何获取细胞类型在组织上的定位及其基因表达情况,并研究细胞间相互作用及通讯对于增强我们对肝脏发育及疾病发生、发展机制的了解至关重要。10x空间转录组技术结合显微成像、靶向探针捕获、芯片、测序技术,从一片完整的冰冻组织切片或石蜡组织切片中获取切片不同位置细胞中转录组数据,并将组织学和基因表达分析相结合。接
- 《当人工智能牵手新兴技术:安全挑战与应对之策》
程序猿阿伟
人工智能安全
在科技日新月异的今天,人工智能的发展势头迅猛,而当它与其他新兴技术如生物技术、纳米技术等相结合时,一场前所未有的科技革命似乎正在悄然酝酿。然而,这种融合也带来了一系列新的安全挑战,值得我们深入探讨和警惕。一、人工智能与生物技术结合的安全挑战1.生物数据安全风险人工智能在生物技术领域的应用,如基因测序和分析,产生了大量的生物数据。这些数据包含着个人的遗传信息,一旦泄露,可能被用于非法目的,如遗传歧视
- 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”
- 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
- 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
- [黑洞与暗粒子]没有光的世界
comsci
无论是相对论还是其它现代物理学,都显然有个缺陷,那就是必须有光才能够计算
但是,我相信,在我们的世界和宇宙平面中,肯定存在没有光的世界....
那么,在没有光的世界,光子和其它粒子的规律无法被应用和考察,那么以光速为核心的
&nbs
- jQuery Lazy Load 图片延迟加载
aijuans
jquery
基于 jQuery 的图片延迟加载插件,在用户滚动页面到图片之后才进行加载。
对于有较多的图片的网页,使用图片延迟加载,能有效的提高页面加载速度。
版本:
jQuery v1.4.4+
jQuery Lazy Load v1.7.2
注意事项:
需要真正实现图片延迟加载,必须将真实图片地址写在 data-original 属性中。若 src
- 使用Jodd的优点
Kai_Ge
jodd
1. 简化和统一 controller ,抛弃 extends SimpleFormController ,统一使用 implements Controller 的方式。
2. 简化 JSP 页面的 bind, 不需要一个字段一个字段的绑定。
3. 对 bean 没有任何要求,可以使用任意的 bean 做为 formBean。
使用方法简介
- jpa Query转hibernate Query
120153216
Hibernate
public List<Map> getMapList(String hql,
Map map) {
org.hibernate.Query jpaQuery = entityManager.createQuery(hql);
if (null != map) {
for (String parameter : map.keySet()) {
jp
- Django_Python3添加MySQL/MariaDB支持
2002wmj
mariaDB
现状
首先,
[email protected] 中默认的引擎为 django.db.backends.mysql 。但是在Python3中如果这样写的话,会发现 django.db.backends.mysql 依赖 MySQLdb[5] ,而 MySQLdb 又不兼容 Python3 于是要找一种新的方式来继续使用MySQL。 MySQL官方的方案
首先据MySQL文档[3]说,自从MySQL
- 在SQLSERVER中查找消耗IO最多的SQL
357029540
SQL Server
返回做IO数目最多的50条语句以及它们的执行计划。
select top 50
(total_logical_reads/execution_count) as avg_logical_reads,
(total_logical_writes/execution_count) as avg_logical_writes,
(tot
- spring UnChecked 异常 官方定义!
7454103
spring
如果你接触过spring的 事物管理!那么你必须明白 spring的 非捕获异常! 即 unchecked 异常! 因为 spring 默认这类异常事物自动回滚!!
public static boolean isCheckedException(Throwable ex)
{
return !(ex instanceof RuntimeExcep
- mongoDB 入门指南、示例
adminjun
javamongodb操作
一、准备工作
1、 下载mongoDB
下载地址:http://www.mongodb.org/downloads
选择合适你的版本
相关文档:http://www.mongodb.org/display/DOCS/Tutorial
2、 安装mongoDB
A、 不解压模式:
将下载下来的mongoDB-xxx.zip打开,找到bin目录,运行mongod.exe就可以启动服务,默
- CUDA 5 Release Candidate Now Available
aijuans
CUDA
The CUDA 5 Release Candidate is now available at http://developer.nvidia.com/<wbr></wbr>cuda/cuda-pre-production. Now applicable to a broader set of algorithms, CUDA 5 has advanced fe
- Essential Studio for WinRT网格控件测评
Axiba
JavaScripthtml5
Essential Studio for WinRT界面控件包含了商业平板应用程序开发中所需的所有控件,如市场上运行速度最快的grid 和chart、地图、RDL报表查看器、丰富的文本查看器及图表等等。同时,该控件还包含了一组独特的库,用于从WinRT应用程序中生成Excel、Word以及PDF格式的文件。此文将对其另外一个强大的控件——网格控件进行专门的测评详述。
网格控件功能
1、
- java 获取windows系统安装的证书或证书链
bewithme
windows
有时需要获取windows系统安装的证书或证书链,比如说你要通过证书来创建java的密钥库 。
有关证书链的解释可以查看此处 。
public static void main(String[] args) {
SunMSCAPI providerMSCAPI = new SunMSCAPI();
S
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(set类型和zset类型)
bijian1013
redis数据库NoSQL
4.sets类型
Set是集合,它是string类型的无序集合。set是通过hash table实现的,添加、删除和查找的复杂度都是O(1)。对集合我们可以取并集、交集、差集。通过这些操作我们可以实现sns中的好友推荐和blog的tag功能。
sadd:向名称为key的set中添加元
- 异常捕获何时用Exception,何时用Throwable
bingyingao
用Exception的情况
try {
//可能发生空指针、数组溢出等异常
} catch (Exception e) {
 
- 【Kafka四】Kakfa伪分布式安装
bit1129
kafka
在http://bit1129.iteye.com/blog/2174791一文中,实现了单Kafka服务器的安装,在Kafka中,每个Kafka服务器称为一个broker。本文简单介绍下,在单机环境下Kafka的伪分布式安装和测试验证 1. 安装步骤
Kafka伪分布式安装的思路跟Zookeeper的伪分布式安装思路完全一样,不过比Zookeeper稍微简单些(不
- Project Euler
bookjovi
haskell
Project Euler是个数学问题求解网站,网站设计的很有意思,有很多problem,在未提交正确答案前不能查看problem的overview,也不能查看关于problem的discussion thread,只能看到现在problem已经被多少人解决了,人数越多往往代表问题越容易。
看看problem 1吧:
Add all the natural num
- Java-Collections Framework学习与总结-ArrayDeque
BrokenDreams
Collections
表、栈和队列是三种基本的数据结构,前面总结的ArrayList和LinkedList可以作为任意一种数据结构来使用,当然由于实现方式的不同,操作的效率也会不同。
这篇要看一下java.util.ArrayDeque。从命名上看
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-装饰模式-Decorator
bylijinnan
java设计模式
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/
import java.io.BufferedOutputStream;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.Fi
- Maven学习(一)
chenyu19891124
Maven私服
学习一门技术和工具总得花费一段时间,5月底6月初自己学习了一些工具,maven+Hudson+nexus的搭建,对于maven以前只是听说,顺便再自己的电脑上搭建了一个maven环境,但是完全不了解maven这一强大的构建工具,还有ant也是一个构建工具,但ant就没有maven那么的简单方便,其实简单点说maven是一个运用命令行就能完成构建,测试,打包,发布一系列功
- [原创]JWFD工作流引擎设计----节点匹配搜索算法(用于初步解决条件异步汇聚问题) 补充
comsci
算法工作PHP搜索引擎嵌入式
本文主要介绍在JWFD工作流引擎设计中遇到的一个实际问题的解决方案,请参考我的博文"带条件选择的并行汇聚路由问题"中图例A2描述的情况(http://comsci.iteye.com/blog/339756),我现在把我对图例A2的一个解决方案公布出来,请大家多指点
节点匹配搜索算法(用于解决标准对称流程图条件汇聚点运行控制参数的算法)
需要解决的问题:已知分支
- Linux中用shell获取昨天、明天或多天前的日期
daizj
linuxshell上几年昨天获取上几个月
在Linux中可以通过date命令获取昨天、明天、上个月、下个月、上一年和下一年
# 获取昨天
date -d 'yesterday' # 或 date -d 'last day'
# 获取明天
date -d 'tomorrow' # 或 date -d 'next day'
# 获取上个月
date -d 'last month'
#
- 我所理解的云计算
dongwei_6688
云计算
在刚开始接触到一个概念时,人们往往都会去探寻这个概念的含义,以达到对其有一个感性的认知,在Wikipedia上关于“云计算”是这么定义的,它说:
Cloud computing is a phrase used to describe a variety of computing co
- YII CMenu配置
dcj3sjt126com
yii
Adding id and class names to CMenu
We use the id and htmlOptions to accomplish this. Watch.
//in your view
$this->widget('zii.widgets.CMenu', array(
'id'=>'myMenu',
'items'=>$this-&g
- 设计模式之静态代理与动态代理
come_for_dream
设计模式
静态代理与动态代理
代理模式是java开发中用到的相对比较多的设计模式,其中的思想就是主业务和相关业务分离。所谓的代理设计就是指由一个代理主题来操作真实主题,真实主题执行具体的业务操作,而代理主题负责其他相关业务的处理。比如我们在进行删除操作的时候需要检验一下用户是否登陆,我们可以删除看成主业务,而把检验用户是否登陆看成其相关业务
- 【转】理解Javascript 系列
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JavaScript
理解Javascript_13_执行模型详解
摘要: 在《理解Javascript_12_执行模型浅析》一文中,我们初步的了解了执行上下文与作用域的概念,那么这一篇将深入分析执行上下文的构建过程,了解执行上下文、函数对象、作用域三者之间的关系。函数执行环境简单的代码:当调用say方法时,第一步是创建其执行环境,在创建执行环境的过程中,会按照定义的先后顺序完成一系列操作:1.首先会创建一个
- Subsets II
hcx2013
set
Given a collection of integers that might contain duplicates, nums, return all possible subsets.
Note:
Elements in a subset must be in non-descending order.
The solution set must not conta
- Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
jinnianshilongnian
spring4
目录
Spring4.1新特性——综述
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Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
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Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- shell嵌套expect执行命令
liyonghui160com
一直都想把expect的操作写到bash脚本里,这样就不用我再写两个脚本来执行了,搞了一下午终于有点小成就,给大家看看吧.
系统:centos 5.x
1.先安装expect
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#!/bin/bash
- Linux实用命令整理
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linux
0. 基本命令 linux 基本命令整理
1. 压缩 解压 tar -zcvf a.tar.gz a #把a压缩成a.tar.gz tar -zxvf a.tar.gz #把a.tar.gz解压成a
2. vim小结 2.1 vim替换 :m,ns/word_1/word_2/gc  
- 独立开发人员通向成功的29个小贴士
shoothao
独立开发
概述:本文收集了关于独立开发人员通向成功需要注意的一些东西,对于具体的每个贴士的注解有兴趣的朋友可以查看下面标注的原文地址。
明白你从事独立开发的原因和目的。
保持坚持制定计划的好习惯。
万事开头难,第一份订单是关键。
培养多元化业务技能。
提供卓越的服务和品质。
谨小慎微。
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学会组织,有条理的工作才是最有效率的。
“独立
- JAVA中堆栈和内存分配原理
uule
java
1、栈、堆
1.寄存器:最快的存储区, 由编译器根据需求进行分配,我们在程序中无法控制.2. 栈:存放基本类型的变量数据和对象的引用,但对象本身不存放在栈中,而是存放在堆(new 出来的对象)或者常量池中(字符串常量对象存放在常量池中。)3. 堆:存放所有new出来的对象。4. 静态域:存放静态成员(static定义的)5. 常量池:存放字符串常量和基本类型常量(public static f