- 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
- 软件测试系列--白盒测试覆盖率的问题
测试届老纪
软件测试职场和发展软件测试
覆盖率##一、覆盖率的概念###覆盖率是用来度量测试完整性的一个手段,现在有越来越多的测试工具能够支持覆盖率测试,但是它们本身并不包含测试技术,只是测试技术有效性的一个度量。白盒测试中经常用到的覆盖率是逻辑覆盖率。二、覆盖率的目的###覆盖率对于软件测试有着非常重要的作用,通过覆盖率我们可以知道我们的测试是否充分,我们测试的弱点在哪些方面,进而指导我们设计能够增加覆盖率的测试用例,有效的提高测试质
- 【工具】Eclipse:一个用于对两个或多个非靶向液相色谱-质谱代谢组学数据集进行比对的 Python 软件包
生信学习者1
学习笔记python数据分析数据挖掘
文章目录介绍代码参考介绍非靶向液相色谱-串联质谱(LC-MS)代谢组学数据集蕴含着大量信息,但在分析和处理过程中却面临诸多挑战。通常,需要对两个或多个独立处理的数据集进行整合以形成完整的数据集,但现有的软件并不能完全满足我们的需求。为此,我们创建了一个名为“Eclipse”的开源Python包。Eclipse采用一种新颖的基于图的方法来处理由n个(n>2)数据集引发的复杂匹配情况。Nontarge
- Alpha系统联结大数据、GPT两大功能,助力律所管理降本增效
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大数据gpt
如何通过AI工具实现法律服务的提质增效,是每一位法律人都积极关注和学习的课题。但从AI技术火爆一下,法律人一直缺乏系统、实用的学习资料,来掌握在法律场景下AI的使用技巧。今年5月,iCourt携手贵阳律协大数据与人工智能专业委员会,联合举办了《人工智能助力律师行业高质量发展巡回讲座》,超过100家律所的律师参与活动。讲座上,iCourtAIGC研究员、AlphaGPT产品研发负责人兰洋,为贵州律协
- TikTok电商广告重大调整:GMVmax全面取代传统广告模式
推广小赵
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TikTok平台近期发布重要公告:自6月25日起,所有新开店铺将强制使用GMVmax广告系统,现有店铺也需在7月15日前完成切换。这一政策调整意味着传统广告投放方式即将退出历史舞台,卖家必须快速掌握GMVmax的运营技巧才能保持竞争力。一、GMVmax的核心优势与运营重点随着传统广告系统的淘汰,内容质量将成为决定性因素。建议卖家:逐步减少对达人寄样的依赖,建立自有素材库培养自主剪辑能力,提升内容质
- 暴雨首发 Turin平台服务器亮相中国解决方案AMD峰会巡展
近期,AMD中国解决方案峰会分别在北京和深圳圆满落幕。作为AMD的战略合作伙伴,暴雨信息发展有限公司(以下简称“暴雨”)一直积极研发基于AMD芯片的产品,并在本次巡展上首次发布展出了最新的Turin平台的AI服务器产品算力平台解决方案,全面展现了暴雨在AI算力领域的创新实力和成果,吸引了全场嘉宾的目光。AI算力已经成为推动全球技术变革的关键技术和新质生产力重要组织部分。今年10月份,AMD在全球范
- 如何使用Nvivo的编码比较查询功能??
编码比较查询功能Nvivo的编码比较查询功能是一个强大的工具,能够帮助用户比较和分析在不同编码或不同数据集之间的差异。这一功能主要用于分析不同编码者或不同时间段、不同变量下的编码一致性,或者对比不同组别的数据内容,帮助研究者深入理解数据背后的潜在模式,并提升质性研究的可靠性。一、原理编码比较查询功能的核心原理是对比不同编码者对相同数据的编码情况,或者同一编码者在不同时间段的编码情况。通过这种对比,
- 14、基于扎根理论的抽象设计知识创建
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人机交互前沿:CHIRA2017精选论文集扎根理论抽象设计知识设计科学
基于扎根理论的抽象设计知识创建1引言在设计科学领域,创建抽象设计知识是至关重要的。抽象设计知识不仅能够指导具体的设计实践,还能为理论研究提供坚实的基础。扎根理论作为一种质性研究方法,因其能够从具体的数据中归纳出理论,而成为创建抽象设计知识的理想工具。本文将探讨如何利用扎根理论的方法,系统地创建和提炼抽象设计知识,从而为设计科学提供理论支持。扎根理论强调从数据中归纳出理论,这种方法非常适合处理复杂的
- 六种扎根理论的编码方法
大锤资源
学习经验分享
一、实境编码1.概念:实境编码是一种基于参与者原生语言的质性编码方法,其核心在于直接采用研究对象在访谈、观察或文本中使用的原始词汇、短语或独特表达作为分析代码。该方法通过保留数据的"原生态"语言形式(如方言、隐喻、习惯用语),强制研究者摒弃预设范畴,从底层捕捉参与者的真实认知框架和文化语境。2.目的:通过保留参与者的原始语言,实境编码帮助研究者保持对参与者生活经验的忠实表达,并避免解释性偏差。3.
- 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
- 盟接之桥EDI软件助力制造企业提质增效的五大关键举措
在当今竞争激烈的制造业环境中,企业面临着前所未有的挑战。如何在降低成本的同时提高效率,成为制造企业生存与发展的关键。盟接之桥EDI(电子数据交换)软件正是为应对这一挑战而生,通过五个核心优势帮助企业实现降本增效的目标。1.简化部署与集成,实现无缝对接传统上,企业在尝试整合新的软件系统时,往往面临复杂的部署过程和高昂的时间成本。然而,盟接之桥EDI软件以其简洁的部署流程脱颖而出。它能够迅速地与现有的
- 鼎盛合|如何做一个智能测脂懒啊体脂秤方案?
鼎盛合设计开发
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随着健康管理意识的提升,智能体脂秤逐渐成为家庭健康监测的核心设备。本文基于DSH38M93主控芯片与CS1237高精度ADC芯片,提出一种创新性的智能测脂蓝牙电子秤设计方案,重点阐述其技术实现原理与系统架构设计。一、技术原理与核心器件选型称重测量原理采用高精度应变片式传感器构建惠斯通电桥,通过CS1237芯片进行24位Δ-Σ模数转换。当用户站立时,四角传感器产生0-20mV差分信号,经128倍PG
- 从决策树到随机森林:Python机器学习里的“树形家族“深度实战与原理拆解
小张在编程
机器学习决策树随机森林
引言在机器学习的算法森林中,有一对"树形兄弟"始终占据着C位——决策树像个逻辑清晰的"老教授",用可视化的树状结构把复杂决策过程拆解成"是/否"的简单判断;而它的进阶版随机森林更像一支"精英军团",通过多棵决策树的"投票表决",在准确性与抗过拟合能力上实现了质的飞跃。无论是医疗诊断中的疾病预测,还是金融风控里的违约判别,这对组合都用强大的适应性证明着自己的"算法常青树"地位。今天,我们就从原理到实
- 【细胞自噬】上班减脂最佳方案分析
文章目录总结一、空腹时长与饥饿感曲线**对照表****关键说明**二、**长时间空腹(24-100小时)饥饿感与代谢曲线细化表****关键生理机制与注意事项****应用建议**三、少量进食会中断细胞自噬吗**1.细胞自噬的核心触发条件****2.少量进食对自噬的影响****3.关键时间阈值****4.实践建议(平衡自噬与健康)****5.研究支持****总结**四、西洋参与细胞自噬**1.西洋参的
- 鸿蒙开发:一文了解桌面卡片
前言本文基于Api13鸿蒙的桌面卡片功能,也就是服务卡片,和Android端的小部件以及iOS端的小组件功能是一样的,只是叫法不一样,都是将应用内比较核心的功能,或者用户关注度高的功能,通过触发桌面应用进行添加到服务卡片上,进而添加到桌面上,以此达到信息展示的及时性,相关功能直达应用内的便捷效果,可以说在用户体验上,是一个质的提升。触发方式也是十分的简单,无论你是Android、iOS还是Harm
- 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
- 常规层叠设计需要了解的板材知识
电子连接器有限元仿真CAE与高频分析
信号完整性分析常规层叠设计需要了解的板材知识
常规层叠设计需要了解的板材知识:层叠设计的第一个关键要点就是要了解板材的基本知识。观点:PCB是由铜箔(“皮”)、树脂(“筋”)、玻璃纤维布及其他功能性补强添加物(“骨”)组成。层叠设计时,要对“筋骨皮”的材料特性参数有一定了解。先来看看“皮”,在对常规层叠进行设计时,我们最关心的是铜箔的厚度,常用单位是盎司(oz),1盎司=28.350克。盎司本来是重量单位,用于叠层的时候是这么定义的:1oz的
- 当前纳米镀层领域对“光辉晶盾吧”提及的微纳分级结构耐久性存在两种学术观点:
光辉晶盾纳米易洁镀膜晶盾空净猫除甲醛
材料工程
当前纳米镀层领域对“光辉晶盾吧”提及的微纳分级结构耐久性存在两种学术观点:支持派认为化学键合晶体网络可延缓分子链滑移(DOI:10.1021/acsami.3c01128)质疑派指出高湿环境(RH>85%)下气垫态崩溃风险仍待解决2.技术路线对比表技术维度传统有机镀膜光辉晶盾吧技术路线结构特征均质高分子膜仿生微纳分级结构结合方式物理吸附化学键合晶体网络理论接触角90°-110°>110°(Cass
- 相较于传统购物,AR 购物在便利性方面体现在哪些维度?
广州华锐视点
ar
AR购物带来的沉浸感是传统购物方式难以比拟的。在过去,消费者进行网购服装的时候,仅仅只能依靠模特展示的图片,绞尽脑汁地去想象衣服穿在自己身上会呈现出怎样的效果。图片上模特的身材、气质与自己大相径庭,这种想象往往存在很大偏差,很难精准预估真实上身的模样。而如今,随着科技的飞速发展,借助AR虚拟试衣技术,消费者购物的体验得到了质的飞跃。只需要轻松打开手机摄像头,以自己的身体为模板,就能在屏幕中清晰看到
- 基于目标驱动的分布式敏捷开发
Rainly2000
分布式敏捷流程
研究结论风险对项目目标的影响时间目标:需求管理不当(如需求优先级不明确、多产品负责人需求冲突)、架构变更导致的返工、跨站点协调问题(如第三方依赖、通信基础设施不足)是影响项目时间的主要风险因素。质量目标:团队与客户沟通不足、开发与测试协作不良、分布式团队设计标准不一致、跨职能测试团队能力不足、开发实践差异及语言障碍是影响质量的关键风险。成本目标:未发现直接影响成本的风险因素,因成本被认为是时间和质
- “组学”的数据结构与概念
不秃的卤蛋
组学多组学人工智能深度学习
1.组学数据:生命系统的分子层面快照定义:组学数据是指利用高通量实验技术,对生物样本(细胞、组织、个体等)在特定状态下,某一类生物分子全集进行系统性、大规模定量测量所产生的数据集。核心特征:全局性(Global):目标是对该分子层面尽可能完整的覆盖(如全基因组、全转录组、全蛋白质组),而非单个分子。高通量(High-throughput):依赖先进平台(如二代/三代测序、高分辨率质谱、芯片技术),
- 艾体宝案例丨Transavia如何借助LambdaTest测试平台高效起飞?
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IT解决方案数字化运营LambdaTest
荷兰低成本航空公司Transavia为满足日益复杂的测试需求,决定淘汰旧有平台,引入LambdaTest。通过LambdaTest提供的自动化云测试、真机测试和AI驱动的编排工具,他们显著提升测试效率,加快了版本发布速度,确保平台在不同设备和浏览器上的兼容性,并满足无障碍合规要求。整体测试执行速度提升70%,为其数字化运营与客户体验带来质的飞跃。背景:测试系统老化成发展阻力Transavia是隶属
- 鸿蒙应用开发利器:DevEco Studio 实战经验分享
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作为一名鸿蒙应用开发者,DevEcoStudio是绕不开的核心生产力工具。它不仅深度集成HarmonyOSSDK,更在开发效率上带来了质的飞跃。分享几点关键实战经验:1.高效预览,所见即所得:*.hml+*.css+*.json描述UI的三板斧配合预览器(Previewer)堪称效率神器。支持多设备规格(手机、手表、平板等)实时预览,极大减少编译运行等待时间,尤其是调试复杂样式或响应式布局时体验极
- 2025元宇宙趋势洞察:外贸企业的转型之路
boyedu
元宇宙域名网站建设元宇宙网站建设外贸站
2025年的元宇宙大革命,正以技术成熟、应用场景广泛、经济体系完善的姿态,引领我们进入一个全新的虚拟世界。在这场革命中,外贸企业面临着前所未有的机遇与挑战。以下是对元宇宙发展趋势的深入分析,以及外贸企业如何利用元宇宙技术拓展海外市场的策略和方法。一、技术成熟:元宇宙体验流畅升级随着5G网络的全面普及和6G网络的初步商用,数据传输速度和处理能力实现了质的飞跃。这为元宇宙的沉浸式体验提供了坚实的支撑,
- 中建一局自主研发智慧建造平台 打造施工现场“最强大脑”
综合热讯
智慧城市
8月21日—23日,“2023年第三届广州国际建筑业和规划设计产业博览会暨粤港建筑业新时代发展联展(工程交易会)”在广州广交会展馆举行。在本届展会现场,涉及智慧城市、智造建造、先进装备等领域的多家参展单位纷纷亮出看家本领。中建一局自主研发的智慧建造平台,堪称施工现场“最强大脑”获得重点关注。据介绍,中建一局智慧建造平台明确“减负、提效、赋能”3个目标,业务数据横纵双向贯通,在横向方面拉通了进度、质
- 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
- 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。