- 生物信息名词汇总|生物信息基础知识
Red Red
生信小技巧学习笔记
生物信息名词汇总|生物信息基础知识GWAS-Genome-wideassociationstudies,全基因组关联研究:用于识别遗传区域(基因组)和性状/疾病之间关联的方法。Predixcan:GWAS找到大量的SNP,可是可以解释生物学功能的SNP位点却是很有限的。gene-based关联分析软件——PredicXcan。PrediXcan包括两个步骤:-在具有可用基因型的队列中预测基因表达(
- 如何对利用GWAS关联到的SNP位点进行注释
生信学习小达人
分析学习方法
GWAS(全基因组关联研究)关联到的SNP(单核苷酸多态性)位点注释是一个复杂的过程,涉及多个步骤,旨在理解这些位点在基因组中的生物学意义。1.对SNP位点进行注释涉及的一般步骤:确定SNP位点:从GWAS分析中获取与疾病或性状显著相关的SNP位点列表,包括它们的染色体位置和关联统计数据。使用专业数据库:利用如dbSNP、1000GenomesProject、gnomAD等公共数据库查询SNP的基
- 9.4 GWAS:显著性阈值确定——GEC
Wei_Sun
常用的显著性阈值确定方法是:Bonferronicorrection=显著性水平(0.01/0.05)/检验次数(numberofdetectedmarkers)Bonferroni校正P值是最严格的多重检验校正方法,由于SNP实际上不全是独立事件,可以通过LD计算,得到有效SNP个数,即Me,可以降低Bonferroni校正的严格性。GEC(GeneticTypeIerrorcalculator
- R语言|绘制曼哈顿图
维凡生物
曼哈顿图(manhattanPlot)是一种散点图,因形似曼哈顿摩天大楼而命名,常用于全基因组关联研究(GWAS)以显示重要的SNP。曼哈顿图作为经典的可视化方式,通常用于显示具有大量数据点,许多非零振幅和更高振幅值分布的数据,不仅可以展示数据全貌,又能快速找到目标基因或OTU,同时可知目标的具体位置和分类、显著程度等信息。小编今天给大家分享一下manhattanPlot的绘制方法,使用R的qqm
- 生信学习笔记:使用SNP data做基因渗入分析 (3)
lakeseafly
距离上次更新这个专题后,该教程的原作者更新了一下原教程,使用了一个新的,非常好用的工具,Dsuite进行基因渗入分析,这期的推文就和大家一起回顾并学习一下该工具的使用,加深对基因渗入分析的了解。首先如果你是第一次或者没有看到之前的文章,先去看看渗入分析的背景介绍和该教程所用的数据的相关背景知识:然后还有就是旧版的教程,大家有兴趣可以看看,比较一下使用的方法的异同:准备工作测试数据的下载wgetht
- R语言|CMplot包绘制环形曼哈顿图
维凡生物
R包-CMplot绘制环形曼哈顿图今天小编给大家分享的是R语言绘制环形曼哈顿图的方法,主要用到的是CMplot包,它是绘制SNP密度、曼哈顿图和QQ图的一个很实用的R包。大家感兴趣的话可以瞅瞅。[图片上传失败...(image-a78df0-1653376282283)]绘图示例1、安装并加载R包;#下载安装"CMplot"包install.packages("CMplot")library(CM
- 2023-04-07
小谷头
重测序分析-使用GATK进行SNP和INDEL检测GATK是Broad开发的用于二代测序数据变异检测的软件,后续推广到动植物研究中,是目前最广泛使用的变异检测软件。本部分介绍如何使用GATK进行SNP和INDEL检测及过滤。•软件:GATK•文件准备:基因组文件:genome.fasta比对结果文件:S1.sort.markdup.bam•参考脚本:第一步:创建tmp目录创建临时文件目录$mkdi
- Vue项目安装axios报错
雪顶猫的鳄
前端vue.jsnpmjavascript
Vue项目安装axios报错现象解决方法原因分析现象vue-cli搭建完项目,输入命令npmiaxios-S安装axios时报如下错误。WindowsPowerShell版权所有(C)MicrosoftCorporation。保留所有权利。尝试新的跨平台PowerShellhttps://aka.ms/pscore6PSD:\code\front\demo-eslint>npmiaxios-Snp
- 使用qqman包绘制曼哈顿图和QQ图
Davey1220
安装并加载所需R包#install.packages("qqman")library(qqman)#加载并查看示例数据head(gwasResults)SNPCHRBPP1rs1110.91480602rs2120.93707543rs3130.28613954rs4140.83044765rs5150.64174556rs6160.5190959基本数据格式:SNP名称,所在染色体,SNP位置,
- 【R语言】如何利用SNP的rs号提取坐标信息
生信交流平台
前面给大家介绍了【R语言】获取基因组上某个区域内的SNP信息我们经常会从一些文献或者数据库里得到一些与疾病相关的SNP信息。如下图所示,这里只有SNP的rs号,和染色体号,并没有具体的坐标信息,那么我们怎么得到具体的坐标位置呢?今天小编就继续使用biomaRt这个R包来给大家演示一下如何通过SNP的rs号来得到具体的染色体上的坐标位置#安装biomaRt包BiocManager::install(
- 生信学习笔记:使用SNP data做基因渗入分析 (1)
lakeseafly
最近想用自己有的数据做一下基因渗入的分析。由于之前没有了解过太多这方面的知识,于是从github上找到了一份不错的教程,借此机会与大家一起学习一下。该教程的总结随机测序生信技术的进步,研究者已经开发了许多基于SNP数据的基因渗入分析方法和流程。其中包括最出名的ABBA-BABAtest,该方法使用所谓的D统计量来评估物种的基因渗入程度。最初的ABBA-BABAtest,已经以各种方式进行了进一步扩
- LOH杂合性缺失简介
生信修炼手册
欢迎关注"生信修炼手册"!LOH全称Lossofheterozygosity,中文名叫做杂合性缺失。以human为例,正常体细胞中有两个染色体组,一对等位基因的allel不同时,就可以说这个基因是杂合的。由于SNP的存在,正常体细胞中的基因都具备了成为杂合的可能性。当其中某个allel突变或者缺失,导致一对等位基因只剩下了一个allel,就丧失了成为杂合的可能性,这个现象就叫做杂合性缺失。LOH在
- iMETHYL : 整合了DNA甲基化, SNP和RNA_seq的多组学联合数据库
生信修炼手册
在NGS飞速发展的时代,有大量研究通过GSWA的方法,阐述了SNP于疾病之间的关联;也有学者利用WGBS,RRBS,甲基化芯片等方式研究DNA甲基化与疾病之间的关系。不过是对于SNP和DNA甲基化,都有许多独立的数据库存储和整理相关信息,但是却缺乏公开的整合了SNP和DNA甲基化等多组学数据的数据库。从近100名志愿者中提取3种类型的细胞,并分别进行WGS,WGBS,RNA_seq测序分析,将最终
- Genome-wide association studies in R
m1chiru
r语言算法人工智能
全基因组关联(GWA)研究扫描整个物种基因组,寻找多达数百万个SNPs与特定感兴趣特征之间的关联。值得注意的是,感兴趣的性状实际上可以是归因于群体的任何类型的表型,无论是定性的(例如疾病状态)还是定量的(例如身高)。本质上,给定p个SNP和n个样本或个体,GWA分析将拟合p个独立的单变量线性模型,每个模型基于n个样本,使用每个SNP的基因型作为感兴趣特征的预测因子。每个P检验中的关联显著性(P值)
- GWAS——Genome-Wide Association Study
m1chiru
学习方法
全基因组关联研究(Genome-WideAssociationStudy,GWAS)是一种广泛用于寻找复杂遗传疾病关联基因的重要手段。通过大规模的群体DNA样本进行全基因组高密度遗传标记(如SNP或CNV等)分型,从而寻找与复杂疾病相关的遗传因素。GWAS基于统计学的关联分析方法,将个体的基因型与表型特征进行关联分析,以发现影响表型变异的基因变异。GWAS的应用范围广泛,已经发现了超过10万个与各
- GWAS分析-常用文件格式 (三)
杨博士聊生信
我们进行GWAS分析,必须得有数据,那么什么样的数据,什么样的数据格式才能保证GWAS正常分析呢。今天主要给大家分享一下进行GWAS分析常用到的几种数据格式。(一).bim/.fam/*.bed格式为一组*.bim文件,总共6列bim.png第一列:Chr染色体编号第二列:SNP标记名称第三列:GD遗传距离(摩尔根),一般情况写0即可第四列:BPP物理距离(单位:bp)第五列:Allele1一般情
- 【TEE】【AMD SEV-SNP 白皮书】通过完整性保护加强VM隔离
Destiny
可信执行环境TEE可信计算技术安全架构安全
文章目录介绍完整性介绍威胁模型细节完整性威胁反向映射表RMP页表验证页表状态虚拟机特权级别中断、异常保护可信平台信息TCB版本控制虚拟机启动和验证虚拟机迁移侧信道结论介绍2016年,AMD推出了第一个x86技术--安全加密虚拟化(SecureEncryptedVirtualization,SEV),旨在将虚拟机与虚拟机管理程序隔离。虽然虚拟机管理程序在传统上是虚拟化安全模型中的可信组件,但许多市场
- 通过VCF文件制作定制化的参考基因组
dulunar
前言最近做的项目要对referencegenome基于突变进行一些modify,制作personalizedgenome或者说是psuedo-genome伪基因组。其实就是把某个测序样本call出来的SNP&&indel替换掉参考基因组对应位置的碱基。自己可以编写脚本修改,使用Perl中的substr来进行单个位点修改,把坐标按照从后往前的顺序,而不是从前到后。其实有蛮多工具可以做这个的,在这里安
- vcf文件提取SNP位点
Wei_Sun
测序得到VCF文件后,有时需要提取部分SNP位点,这里介绍的工具是VCFtools,安装以及基础功能见下贴:vcftools安装及基础用法-(jianshu.com)1.准备SNP位点list首先将需要提取的SNP位点的ID整理在一个文本文件中,一个ID一行。这里要注意ID和vcf文件中的ID要一致,Chr_1;chr_1还是只有数字编号1:$cd/your/path/vcftools$vimsn
- 群体结构分析
滴滴_54f1
目的:对群体结构和亲缘关系进行评估以确定使用的统计模型和获得相应的矩阵评估内容(遗传上差异过大应剔除,相似性高的保留其一)Structure是与PCA、进化树相似的方法,就是利用分子标记的基因型信息对一组样本进行分类,分子标记可以是SNP、indel、SSR……当然,对于重测序应用的最多的还是SNP。进化树和PCA本质上都是计算样本序列间的差异程度,然后利用两两差异度聚类(进化树)或降维(PCA)
- 肿瘤为什么这么难治——肿瘤异质性背个锅
生信杂谈
肿瘤之间和肿瘤内的遗传异质性是决定癌症进展和治疗反应的主要因素,同一患者个体身上的同一部位肿瘤内存在的明显差异。单核苷酸突变(SNV)和DNA拷贝数目变化(CNV)又可以表现为病人间异质性(inter-patient)、肿瘤间异质性(inter-tumour)和肿瘤内异质性(intra-tumour)。那SNV和CNV在肿瘤中哪个异质性更高呢,答案是CNV,SNP不具有显著的肿瘤异质性。下面以一项
- 2019-12-20Fst的计算原理与实战
Koalaemu
来源https://www.jianshu.com/p/b73a8d6233be概念回顾Fst:群体间遗传分化指数,是种群分化和遗传距离的一种衡量方法,分化指数越大,差异越大。适用于亚群体间多样性的比较。用于衡量种群分化程度,取值从0到1,为0则认为两个种群间是随机交配的,基因型完全相似;为1则表示是完全隔离的,完全不相似。它往往从基因的多样性来估计,比如SNP或者microsatellites(
- 绘制Cell文章中SNP的地理分布图
生信师姐
转自:https://mp.weixin.qq.com/s/F20F_Mn_8etC7dhVXGm46g1.RICESNP的使用由中国农科院作科所牵头的这项3000份栽培稻的测序工作(「Genomicvariationin3,010diverseaccessionsofAsiancultivatedrice」)是我们做遗传变异的基础,从2018年到现在,引用量已经达到417次,平均一年有140次的
- TCGA数据库与数据下载
吴小玥
TCGA数据库:主要储存关于各类肿瘤的一个基本信息,包括RNAseq,miRNAseq,DNA甲基化,CNV,SNP等信息,是目前为止可以获得的公开数据库里面数据相对全面的一个,33种癌症类型,在各个领域得到了广泛的应用,为肿瘤基础医学和转化医学研究者提供了海量的基因组数据和与其关联的临床数据。网址:https://portal.gdc.cancer.gov/TCGA只对授权的用户开放Level1
- 全基因组关联分析(GWAS)protocol
只看不写_nathan
全基因组关联分析(Genome-wideassociationstudy,GWAS)是应用基因组中数以百万级别的单核苷酸多样性(SingleNucleotidePloymorphism,SNP)作为分子遗传标记,进行全基因组水平上表型与marker的相关性分析,从而发现影响复杂性状的基因突变的一种策略。使用的软件为:plinkEMMAXR平台为Linux00软件安装Plink作为一款老牌软件,它的
- 使用SnapKit时 center 和snp.center 的区别
tsiic
使用SnapKit时center和snp.center的区别@(编程笔记)[iOS开发,UI布局]以我们想让titleLabel水平➕垂直居中为例:1:titleLabel.snp.makeConstraints{(make)inmake.center.equalTo(superview.snp.center)}等价于2:titleLabel.snp.makeConstraints{(make)i
- 全面解读|“小”产品,“大”能量的 BSA 性状定位
ee00dc6faab7
BSA(bulkedsegregantanalysis)分离体分组混合分析法,根据目标性状的表型对分离群体中的个体进行分组混合,将群体中的个体或株系依据目标性状的相对差异分成两组,然后将两组的个体或株系DNA分别混合,形成相对的DNA混合池。对亲本和子代混池进行建库测序,检测SNP,根据亲本间纯和差异的位点,计算子代池的index值,进而挑选差异较大的位点。图1BSA原理图群体的选择根据群体的形成
- 在基于FreeRTOS和LWIP的stm32H743上移植snp7
发生了什么Bug
stm32H7嵌入式
下面是Snap7移植步骤以及遇到的问题和解决方法:工程项目中新建Snap7文件夹,添加Snap源文件,如图:添加Snap7头文件路径到项目中注:在MiscControls一栏加上--exception点击运行工程,发现会报很多错误,有很多的数据类型未定义,比如u_short,u_int等,直接在相应位置重定义一下typedefunsignedshortu_short。定位到错误位置,sockadd
- 2022-12-06
王钦_ce33
重测序SNP分析------二代测序数据检测;SNPcalling;SNP过滤;遗传多样性分析;PCA分析;群体遗传结构分析;系统进化分析;QTL连锁不平衡分析;GWAS全基因组关联分析(关键基因挖掘);全基因组范围内核心SNP筛选;DNA指纹图谱构建;SNP位点功能验证;与各位学者、前辈共同交流学习。1.重测序数据获取;数据准备;软件下载(1)建库然后进行测序,一般是illuminate平台、(
- Rosalind 037 Counting Subsets
Kyookk
生物信息python
题目背景:这个问题来自于计算生物学领域,特别是涉及到了遗传学中的一个概念,即单核苷酸多态性(SNP)。SNP是遗传学研究中常用的一种基因特征,用于区分不同的生物个体或群体。例如,通过分析人类捐献者的SNP标记,科学家可以追踪人类种群在过去20万年间的迁移和分化。国家地理的“基因组计划”就是一个应用此类技术的例子,它允许个人通过基因型检测了解自己的遗传背景。在数学和计算生物学中,集合是一种基本概念,
- 统一思想认识
永夜-极光
思想
1.统一思想认识的基础,才能有的放矢
原因:
总有一种描述事物的方式最贴近本质,最容易让人理解.
如何让教育更轻松,在于找到最适合学生的方式.
难点在于,如何模拟对方的思维基础选择合适的方式. &
- Joda Time使用笔记
bylijinnan
javajoda time
Joda Time的介绍可以参考这篇文章:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-jodatime.html
工作中也常常用到Joda Time,为了避免每次使用都查API,记录一下常用的用法:
/**
* DateTime变化(增减)
*/
@Tes
- FileUtils API
eksliang
FileUtilsFileUtils API
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2217374 一、概述
这是一个Java操作文件的常用库,是Apache对java的IO包的封装,这里面有两个非常核心的类FilenameUtils跟FileUtils,其中FilenameUtils是对文件名操作的封装;FileUtils是文件封装,开发中对文件的操作,几乎都可以在这个框架里面找到。 非常的好用。
- 各种新兴技术
不懂事的小屁孩
技术
1:gradle Gradle 是以 Groovy 语言为基础,面向Java应用为主。基于DSL(领域特定语言)语法的自动化构建工具。
现在构建系统常用到maven工具,现在有更容易上手的gradle,
搭建java环境:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-gradle/
搭建android环境:
http://m
- tomcat6的https双向认证
酷的飞上天空
tomcat6
1.生成服务器端证书
keytool -genkey -keyalg RSA -dname "cn=localhost,ou=sango,o=none,l=china,st=beijing,c=cn" -alias server -keypass password -keystore server.jks -storepass password -validity 36
- 托管虚拟桌面市场势不可挡
蓝儿唯美
用户还需要冗余的数据中心,dinCloud的高级副总裁兼首席营销官Ali Din指出。该公司转售一个MSP可以让用户登录并管理和提供服务的用于DaaS的云自动化控制台,提供服务或者MSP也可以自己来控制。
在某些情况下,MSP会在dinCloud的云服务上进行服务分层,如监控和补丁管理。
MSP的利润空间将根据其参与的程度而有所不同,Din说。
“我们有一些合作伙伴负责将我们推荐给客户作为个
- spring学习——xml文件的配置
a-john
spring
在Spring的学习中,对于其xml文件的配置是必不可少的。在Spring的多种装配Bean的方式中,采用XML配置也是最常见的。以下是一个简单的XML配置文件:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.or
- HDU 4342 History repeat itself 模拟
aijuans
模拟
来源:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4342
题意:首先让求第几个非平方数,然后求从1到该数之间的每个sqrt(i)的下取整的和。
思路:一个简单的模拟题目,但是由于数据范围大,需要用__int64。我们可以首先把平方数筛选出来,假如让求第n个非平方数的话,看n前面有多少个平方数,假设有x个,则第n个非平方数就是n+x。注意两种特殊情况,即
- java中最常用jar包的用途
asia007
java
java中最常用jar包的用途
jar包用途axis.jarSOAP引擎包commons-discovery-0.2.jar用来发现、查找和实现可插入式接口,提供一些一般类实例化、单件的生命周期管理的常用方法.jaxrpc.jarAxis运行所需要的组件包saaj.jar创建到端点的点到点连接的方法、创建并处理SOAP消息和附件的方法,以及接收和处理SOAP错误的方法. w
- ajax获取Struts框架中的json编码异常和Struts中的主控制器异常的解决办法
百合不是茶
jsjson编码返回异常
一:ajax获取自定义Struts框架中的json编码 出现以下 问题:
1,强制flush输出 json编码打印在首页
2, 不强制flush js会解析json 打印出来的是错误的jsp页面 却没有跳转到错误页面
3, ajax中的dataType的json 改为text 会
- JUnit使用的设计模式
bijian1013
java设计模式JUnit
JUnit源代码涉及使用了大量设计模式
1、模板方法模式(Template Method)
定义一个操作中的算法骨架,而将一些步骤延伸到子类中去,使得子类可以不改变一个算法的结构,即可重新定义该算法的某些特定步骤。这里需要复用的是算法的结构,也就是步骤,而步骤的实现可以在子类中完成。
 
- Linux常用命令(摘录)
sunjing
crondchkconfig
chkconfig --list 查看linux所有服务
chkconfig --add servicename 添加linux服务
netstat -apn | grep 8080 查看端口占用
env 查看所有环境变量
echo $JAVA_HOME 查看JAVA_HOME环境变量
安装编译器
yum install -y gcc
- 【Hadoop一】Hadoop伪集群环境搭建
bit1129
hadoop
结合网上多份文档,不断反复的修正hadoop启动和运行过程中出现的问题,终于把Hadoop2.5.2伪分布式安装起来,跑通了wordcount例子。Hadoop的安装复杂性的体现之一是,Hadoop的安装文档非常多,但是能一个文档走下来的少之又少,尤其是Hadoop不同版本的配置差异非常的大。Hadoop2.5.2于前两天发布,但是它的配置跟2.5.0,2.5.1没有分别。 &nb
- Anychart图表系列五之事件监听
白糖_
chart
创建图表事件监听非常简单:首先是通过addEventListener('监听类型',js监听方法)添加事件监听,然后在js监听方法中定义具体监听逻辑。
以钻取操作为例,当用户点击图表某一个point的时候弹出point的name和value,代码如下:
<script>
//创建AnyChart
var chart = new AnyChart();
//添加钻取操作&quo
- Web前端相关段子
braveCS
web前端
Web标准:结构、样式和行为分离
使用语义化标签
0)标签的语义:使用有良好语义的标签,能够很好地实现自我解释,方便搜索引擎理解网页结构,抓取重要内容。去样式后也会根据浏览器的默认样式很好的组织网页内容,具有很好的可读性,从而实现对特殊终端的兼容。
1)div和span是没有语义的:只是分别用作块级元素和行内元素的区域分隔符。当页面内标签无法满足设计需求时,才会适当添加div
- 编程之美-24点游戏
bylijinnan
编程之美
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.HashSet;
import java.util.List;
import java.util.Random;
import java.util.Set;
public class PointGame {
/**编程之美
- 主页面子页面传值总结
chengxuyuancsdn
总结
1、showModalDialog
returnValue是javascript中html的window对象的属性,目的是返回窗口值,当用window.showModalDialog函数打开一个IE的模式窗口时,用于返回窗口的值
主界面
var sonValue=window.showModalDialog("son.jsp");
子界面
window.retu
- [网络与经济]互联网+的含义
comsci
互联网+
互联网+后面是一个人的名字 = 网络控制系统
互联网+你的名字 = 网络个人数据库
每日提示:如果人觉得不舒服,千万不要外出到处走动,就呆在床上,玩玩手游,更不能够去开车,现在交通状况不
- oracle 创建视图 with check option
daizj
视图vieworalce
我们来看下面的例子:
create or replace view testview
as
select empno,ename from emp where ename like ‘M%’
with check option;
这里我们创建了一个视图,并使用了with check option来限制了视图。 然后我们来看一下视图包含的结果:
select * from testv
- ToastPlugin插件在cordova3.3下使用
dibov
Cordova
自己开发的Todos应用,想实现“
再按一次返回键退出程序 ”的功能,采用网上的ToastPlugins插件,发现代码或文章基本都是老版本,运行问题比较多。折腾了好久才弄好。下面吧基于cordova3.3下的ToastPlugins相关代码共享。
ToastPlugin.java
package&nbs
- C语言22个系统函数
dcj3sjt126com
cfunction
C语言系统函数一、数学函数下列函数存放在math.h头文件中Double floor(double num) 求出不大于num的最大数。Double fmod(x, y) 求整数x/y的余数。Double frexp(num, exp); double num; int *exp; 将num分为数字部分(尾数)x和 以2位的指数部分n,即num=x*2n,指数n存放在exp指向的变量中,返回x。D
- 开发一个类的流程
dcj3sjt126com
开发
本人近日根据自己的开发经验总结了一个类的开发流程。这个流程适用于单独开发的构件,并不适用于对一个项目中的系统对象开发。开发出的类可以存入私人类库,供以后复用。
以下是开发流程:
1. 明确类的功能,抽象出类的大概结构
2. 初步设想类的接口
3. 类名设计(驼峰式命名)
4. 属性设置(权限设置)
判断某些变量是否有必要作为成员属
- java 并发
shuizhaosi888
java 并发
能够写出高伸缩性的并发是一门艺术
在JAVA SE5中新增了3个包
java.util.concurrent
java.util.concurrent.atomic
java.util.concurrent.locks
在java的内存模型中,类的实例字段、静态字段和构成数组的对象元素都会被多个线程所共享,局部变量与方法参数都是线程私有的,不会被共享。
- Spring Security(11)——匿名认证
234390216
Spring SecurityROLE_ANNOYMOUS匿名
匿名认证
目录
1.1 配置
1.2 AuthenticationTrustResolver
对于匿名访问的用户,Spring Security支持为其建立一个匿名的AnonymousAuthenticat
- NODEJS项目实践0.2[ express,ajax通信...]
逐行分析JS源代码
Ajaxnodejsexpress
一、前言
通过上节学习,我们已经 ubuntu系统搭建了一个可以访问的nodejs系统,并做了nginx转发。本节原要做web端服务 及 mongodb的存取,但写着写着,web端就
- 在Struts2 的Action中怎样获取表单提交上来的多个checkbox的值
lhbthanks
javahtmlstrutscheckbox
第一种方法:获取结果String类型
在 Action 中获得的是一个 String 型数据,每一个被选中的 checkbox 的 value 被拼接在一起,每个值之间以逗号隔开(,)。
所以在 Action 中定义一个跟 checkbox 的 name 同名的属性来接收这些被选中的 checkbox 的 value 即可。
以下是实现的代码:
前台 HTML 代码:
- 003.Kafka基本概念
nweiren
hadoopkafka
Kafka基本概念:Topic、Partition、Message、Producer、Broker、Consumer。 Topic: 消息源(Message)的分类。 Partition: Topic物理上的分组,一
- Linux环境下安装JDK
roadrunners
jdklinux
1、准备工作
创建JDK的安装目录:
mkdir -p /usr/java/
下载JDK,找到适合自己系统的JDK版本进行下载:
http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html
把JDK安装包下载到/usr/java/目录,然后进行解压:
tar -zxvf jre-7
- Linux忘记root密码的解决思路
tomcat_oracle
linux
1:使用同版本的linux启动系统,chroot到忘记密码的根分区passwd改密码 2:grub启动菜单中加入init=/bin/bash进入系统,不过这时挂载的是只读分区。根据系统的分区情况进一步判断. 3: grub启动菜单中加入 single以单用户进入系统. 4:用以上方法mount到根分区把/etc/passwd中的root密码去除 例如: ro
- 跨浏览器 HTML5 postMessage 方法以及 message 事件模拟实现
xueyou
jsonpjquery框架UIhtml5
postMessage 是 HTML5 新方法,它可以实现跨域窗口之间通讯。到目前为止,只有 IE8+, Firefox 3, Opera 9, Chrome 3和 Safari 4 支持,而本篇文章主要讲述 postMessage 方法与 message 事件跨浏览器实现。postMessage 方法 JSONP 技术不一样,前者是前端擅长跨域文档数据即时通讯,后者擅长针对跨域服务端数据通讯,p