为什么需要做meta分析 群体分层是GWAS研究中一个比较常见的假阳性来源. 也就是说,如果数据存在群体分层,却不加以控制,那么很容易得到一堆假阳性位点. 当群体出现分层时,常规手段就是将分层的群体独立分析,最后再做meta分析. 1.如何判断群体是否分层 先用plink计算PCA,具体方法详见链接:GWAS群体分层 (Population stratification):利用plink对基因型进行PCA 随后画出PC1和PC2在不同群体的散点图,观察群体之间是否明显分开,如果明显分开,说明群体

C++ 中数组做参数的分析 1.数组降价问题? "数组引用"以避免"数组降阶",数组降阶是个讨厌的事,这在C语言中是个无法解决的问题,先看一段代码,了解什么是"数组降阶" #include <IOSTREAM> using namespace std; ] ) { cout << sizeof(array) << endl; // 输出 4 } int main( void ) { ] = { }; cout

公号:码农充电站pro 主页:https://codeshellme.github.io 今天来介绍一下如何使用 Python 制作词云. 词云又叫文字云,它可以统计文本中频率较高的词,并将这些词可视化,让我们可以直观的了解文本中的重点词汇. 词的频率越高,词显示的大小也就越大. 1,wordcloud 模块 wordcloud 是一个词云生成器,它不仅是一个 Python 库,还是一个命令行工具.我们可以通过 wordcloud 官方文档,和示例库来学习如何使用它. 在使用 wordcloud

LoadRunner 解的地方--測试结果的分析.其余的录制和加压測试等设置对于我们来讲通过几次操作就能够轻松掌握了.针对 Results Analysis 我用图片加文字做了一个样例,希望通过样例能给大家很多其它的帮助.这个样例主要讲述的是多个用户同一时候接管任务,測试系统的响应能力,确定系统瓶颈所在.客户要求响应时间是1 个人接管的时间在5S 内. 2.系统资源: 2.1 硬件环境: CPU:奔四2.8E 硬盘:100G 网络环境:100Mbps 2.2 软件环境: 操作系统:英文windo

来源: http://blog.jobbole.com/31178/ 你的网站正常运转.现在我们来让它运转的更快.网站的性能由页面载入速度和代码执行效率决定.一些服务可以让你的网站载入更快,比如压缩JS和CDN,但是让代码执行的更快你要做的事情. 代码中很小的改动都可能对性能造成巨大的影响.快速灵活的网站和可怕的“无响应脚本”对话框可能只有几行代码的差别.这篇文章告诉你如何通过用Chrome开发者工具(Chrome Developer Tools)找到这几行关键的代码. 设置一个基线 我们来看一

python3做词云 其实词云一般分为两种,一个是权重比,一个是频次分析 主要还是体现在自然语言方向,难度较大,但这里我们用jieba词库 主要思路, 后端算数据+前端生成图(D3-cloud-好像是哈,不确定了) #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf- -*- # 导入扩展库 import re # 正则表达式库 import collections # 词频统计库 import jieba # 结巴分词 import jieba.analyse as

来到大数据分析的时代,大量的大数据分析软件涌现,尽管如此,如果今天有人问起最常用的数据透视分析工具是什么的时候,我猜想Excel应该是大家的不二之选. 但是其实我想说,用现在的手机来打比方,Excel就好比老人机,当大家都在用新一代的"智能手机"--思迈特软件Smartbi的时候,你还在用老人机,这样一对比,简直就是在被当街吊打. 为什么说Excel就好比老人机呢? 1.Excel数据分析处理能力较低,几十万条的数据转半天都转不出来. 2.Excel入门容易但是想要精通却很难,一旦想要

IDispatch* pDisp = NULL; IDispatch* pDisp2 = NULL; IHTMLDocument2 *pHtmlDoc2 = NULL; IHTMLElementCollection* pCol; IHTMLMetaElement *pMeta = NULL; BSTR bUrl = NULL; BSTR bstr = NULL; try { if ((pDisp = m_WebBrowser.get_Document()) && SUCCEEDED(pDi

本文转自:http://blog.csdn.net/ohmygirl/article/details/17849983 上文( http://blog.csdn.net/ohmygirl/article/details/17846199 )中已经介绍了Fiddler的原理和软件界面.本文主要针对Fiddler的抓包处理. Fiddler抓取HTTP请求. 抓包是Fiddler的最基本的应用,以本博客为例,启动Fiddler之后,在浏览器中输入http://blog.csdn.net/ohmygi

上文( http://blog.csdn.net/ohmygirl/article/details/17846199 )中已经介绍了Fiddler的原理和软件界面.本文主要针对Fiddler的抓包处理. Fiddler抓取HTTP请求. 抓包是Fiddler的最基本的应用,以本博客为例,启动Fiddler之后,在浏览器中输入http://blog.csdn.net/ohmygirl 键入回车之后,在Fiddler的web session界面捕获到的HTTP请求如下图所示: 各字段的详细说明已经解

情感分析就是分析一句话说得是很主观还是客观描述,分析这句话表达的是积极的情绪还是消极的情绪.原理比如这么一句话:“这手机的画面极好,操作也比较流畅.不过拍照真的太烂了!系统也不好.” ① 情感词 要分析一句话是积极的还是消极的,最简单最基础的方法就是找出句子里面的情感词,积极的情感词比如:赞,好,顺手,华丽等,消极情感词比如:差,烂,坏,坑爹等.出现一个积极词就+1,出现一个消极词就-1.里面就有“好”,“流畅”两个积极情感词,“烂”一个消极情感词.那它的情感分值就是1+1-1+1=2. 很明显

转载:http://blog.csdn.net/ohmygirl/article/details/17849983 Fiddler抓取HTTP请求. 抓包是Fiddler的最基本的应用,以本博客为例,启动Fiddler之后,在浏览器中输入http://blog.csdn.net/ohmygirl 键入回车之后,在Fiddler的web session界面捕获到的HTTP请求如下图所示: 各字段的详细说明已经解释过,这里不再说明.需要注意的是#号列中的图标,每种图标代表不同的相应类型,具体的类型包

该文献纳入了EGG(Early Growth Genetics Consortium)和UK biobank两大数据库,分为欧洲祖先和非欧洲祖先群体.这两个数据用到的样本量分别如下: Early Growth Genetics Consortium(网址:http://egg-consortium.org/) » 30 studies (European ancestry) N=75,891 » 6 studies (Non-European ancestry), N=10,104 UK Bio

之前,写了这篇文章,用python提取全部群成员的发言时间,并简单做了下分析.先补充一下,针对特定单个群成员(这里以  小小白   为例)消息记录的获取. 代码比较简单,主要是正则表达式的书写.(附:聊天文件记录的导出请参考上面提到的文章) 代码如下: #// #从QQ聊天数据导出特定人发言的日期时间和发言内容 import re import xlsxwriter # 小小白 这里代指你要获取数据的对象的昵称 # 方便起见,见数据导出的文件名也明明为此 workbook = xlsxwrite

老李推荐:第5章7节<MonkeyRunner源码剖析>Monkey原理分析-启动运行: 循环获取并执行事件 - runMonkeyCycles   poptest是国内唯一一家培养测试开发工程师的培训机构,以学员能胜任自动化测试,性能测试,测试工具开发等工作为目标.如果对课程感兴趣,请大家咨询qq:908821478,咨询电话010-84505200. Monkey启动之后需要在整个MonkeyRunner的测试生命周期中提供服务,也就是说,一旦我们调用monkeyrunner命令来执行指定

原文链接:Meta Learning单排小教学 虽然Meta Learning现在已经非常火了,但是还有很多小伙伴对于Meta Learning不是特别理解.考虑到我的这个AI游乐场将充斥着Meta Learning的分析解读及各种原创思考,所以今天Flood就和大家做一个Meta Learning小教学,希望能够用最简短,最通俗的语言来让大家明白Meta Learning的概念,Meta Learning的几种研究方法,以及Meta Learning未来的发展,带大家上分!相信这个Meta L

现在GWAS已经属于比较古老的技术了,主要是碰到严重的瓶颈了,单纯的snp与表现的关联已经不够,需要具体的生物学解释,这些snp是如何具体导致疾病的发生的. 而且,大多数病找到的都不是个别显著的snp,大多数都找到了很多的snp,而且snp都落在非编码区了,这就导致对这些snp的解读非常的困难. 目前,已经有非常傻瓜式的GWAS pipeline了,比如:A tutorial on conducting genome‐wide association studies: Quality contr

JuiceFS 是一款面向云原生环境设计的高性能 POSIX 文件系统,在 AGPL v3.0 开源协议下发布.作为一个云上的分布式文件系统,任何存入 JuiceFS 的数据都会按照一定规则拆分成数据块存入对象存储(如 Amazon S3),相对应的元数据则持久化在独立的数据库中.这种结构决定了 JuiceFS 的存储空间可以根据数据量弹性伸缩,可靠地存储大规模的数据,同时支持在多主机之间共享挂载,实现跨云跨地区的数据共享和迁移. 从 v0.13 发布以来, JuiceFS 新增了多项与性能监测

k8s client-go源码分析 informer源码分析(3)-Reflector源码分析 1.Reflector概述 Reflector从kube-apiserver中list&watch资源对象,然后将对象的变化包装成Delta并将其丢到DeltaFIFO中.简单点来说,就是将Etcd 的对象及其变化反射到DeltaFIFO中. Reflector首先通过List操作获取全量的资源对象数据,调用DeltaFIFO的Replace方法全量插入DeltaFIFO,然后后续通过Watch操作根

(一)项目启动前 从事产品的工作一年多,但自己一直苦于这样或者那样的困惑,很多人想要从事产品,或者老板自己创业要亲自承担产品一职,但他们对产品这个岗位的认识却不明晰,有的以为是纯粹的画原型,有的是以为做项目管理跟踪项目进度,有的是做竞品分析给老板看.实际上,这些都不是产品经理的核心和重点.在较为成熟的企业,因为产品的壮大和人员的增多,为了便于协作和沟通,岗位会细化的很清楚,如产品经理.交互设计师.UI设计师.用户体验分析师.数据分析师.运营等等.但是创业型公司中产品经理往往都是身兼数职,创业公司