数据预处理(DNA genotyping.Quality control.Imputation) QC的工作可以做PLINK上完成Imputation的工作用IMPUTE2完成 2. 表型数据统计分析 逻辑回归(表型数据为二元) 线性回归(表型数据为连续性变量) 表型数据正态分析(如果不是正态分布,需转换处理为正态分布) 表型数据均值.中值.最大值.最小值 影响因子对表型的影响分析 3.画曼哈顿图(GWAS)和QQ plot图 (一).准备plink文件 (1).准备PED文件 PED文件有六列

自制Unity小游戏TankHero-2D(4)关卡+小地图图标+碰撞条件分析 我在做这样一个坦克游戏,是仿照(http://game.kid.qq.com/a/20140221/028931.htm)这个游戏制作的.仅为学习Unity之用.图片大部分是自己画的,少数是从网上搜来的.您可以到我的github页面(https://github.com/bitzhuwei/TankHero-2D)上得到工程源码. 本篇主要记录关卡解析器.小地图图标和对碰撞的原理的探索,需要耐心分析. 关卡解析器 在

一.为什么要做GWAS的条件分析(conditional analysis) 我们做GWAS的时候,经常扫出一堆显著的信号,假设rs121是我们扫出来与某表型最显著相关的位点(P=1.351e-36),rs124尾随其后(6.673e-22),也是与该表型显著相关,那么这个时候,我们就有问题了:这个rs124位点是真的与该表型显著相关,还是因为rs124与rs121高度连锁不平衡(linkage disequilibrium).换句话说,rs124之所以出类拔萃,是因为它本身厉害,还是有rs12

任务:crm日志的查询条件  每次是哪几个字段查,有几种组合 ,统计每种组合查询的量 日志样例: -- ::] -- ::] 查询条件:query查询条件可以多个,用|and|分割. 步骤: 1.正则获取query查询条件组合 query=QUERY_TYPE1%3D%E6%8E%A5%E5%%A5%E5%8F%B7%7Cand%7CQUERY_VALUE1%3D17727955834%7Cand%7CDATETIME%3E20170925000000000%7Cand%7CDATETIME%3

select ...from user in('a','b','c'):in支持多个条件同时查询

本文出处:http://www.cnblogs.com/wy123/p/6238844.html 最近遇到一个存储过程在某些特殊的情况下,效率极其低效, 至于底下到什么程度我现在都没有一个确切的数据,因为预期很快就可以查询出来结果的SQL,实则半个小时都出不来,后面会有截图 观察执行计划的时候发现中间有一步中出现一个类似如下非常规的连接提示警告,如下图 no join predicate 意思就是没有连接谓词,表之间join的时候没有指定连接谓词可以导致no join predicate, 但是

1. 3D分析 1.1. 3D Features toolset 工具 工具 描述 3D Features toolset (3D 要素工具集) Add Z Information 添加 Z 信息 添加关于具有 Z 值的要素类中的要素的高程属性的信息. Buffer 3D 3D 缓冲 围绕点或线创建三维缓冲区以生成球形或圆柱形的多面体要素. Difference 3D 3D 差异 消除目标要素类中部分与减法要素类中闭合的多面体要素体积重叠的多面体要素. Enclose Multipatch 封闭

在上一篇<Git.Framework 框架随手记--ORM新增操作>中简单记录了如何对数据进行删除和修改,其用法都非常简单,在文章中提到了Where()方法,本文将详述Where() 等条件函数. 一. SQL 条件分析 对于SQL每个人应该都很熟悉,这是基础的基础,如果没有使用过SQL的本文可以直接忽略了.先简单看看一个SQL语句,我们根据SQL语句的规则理解Where()方法 SELECT [ID],[UserName],[PassWord],[UserCode],[RealName],[

CC2431 code review : CC2431 狂轰滥炸 在上一篇中的最后我们分析到CC2431 开始喊出第一声,这里我们逐步分析从第一声到后面的狂轰滥炸! 上代码 /********************************************************************* * @fn startBlast * * @brief Start a sequence of blasts and calculate position. * * @param no

代码分析是在一个IT行业计算机程序员必须要具有的基本专业技能,在了解一定的专业基础之上去看懂别人编写的代码,分析别人代码实现的功能,以及基本的维护和扩展测试.不同的人有不同的代码风格,要使自己的能要别人看懂,增加其可读性. 对于for循环,要按照不同的条件分析,找出符合条件的数等等.在多层循环体中必须注意程序的匹配块. C#源代码如下: using System.Collections.Generic; using System.Text; namespace FindTheNumber { c

本文首发于cdream的个人博客,点击获得更好的阅读体验! 欢迎转载,转载请注明出处. 通常应用多线程技术时,我们并不会直接创建一个线程,因为系统启动一个新线程的成本是比较高的,涉及与操作系统的交互,而是使用线程池来对线程进行管理,尤其是有很多生命周期很短的线程,线程池会显著提升多线程程序的性能. 本文主要对线程池的源码进行分析,了解了源码,我们才能够更高效的使用线程池,同时出现异常时也能更容易的进行排查. 1.阅读本文时,务必开启IDE2.本文篇幅较大,可根据需要跳转到需要的章节阅读 一.线程

一.简述 竞态条件(Race Condition):计算的正确性取决于多个线程的交替执行时序时,就会发生竞态条件. 二.常见竞态条件分析 最常见的竞态条件为 1.先检测后执行 执行依赖于检测的结果,而检测结果依赖于多个线程的执行时序,而多个线程的执行时序通常情况下是不固定不可判断的,从而导致执行结果出现各种问题. 对于main线程,如果文件a不存在,则创建文件a,但是在判断文件a不存在之后,Task线程创建了文件a,这时候先前的判断结果已经失效,(main线程的执行依赖了一个错误的判断结果)此时

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

AC actual cost 实际成本 ACWP actual cost of work performed 已完工作实际成本 BAC budget at completion 完工预算 BCWP budgeted cost of work performed 已完工作预算成本 BCWS budgeted cost of work scheduled 计划工作预算成本 CCB change control board 变更控制委员会 COQ cost of quality 质量成本 CPAF c

前言 很多人问我有没有关于全基因组关联分析(GWAS)原理的书籍或者文章推荐. 其实我个人觉得,做这个分析,先从跑流程开始,再去看原理. 为什么这么说呢,因为对于初学者来说,跑流程就像一个大黑洞,学习原理就像一个小黑洞. 很多人花了好几个月的时间在看原理,一旦丢给他数据去分析,依旧束手无策. 不会跑流程,内心依旧会很恐慌.就像从来没有入门一样. 所以,我的建议是咱们先不去管原理,直接从分析入手. 等把数据跑出来了,整个流程的技能点满了,再去看看它的原理. 入门:学习GWAS的在线网站: 对于没有

Atitit 管理原理与实践attilax总结 1. 管理学分类1 2. 我要学的管理学科2 3. 管理学原理2 4. 管理心理学2 5. 现代管理理论与方法2 6. <领导科学与艺术4 7. 组织管理学5 8. 人力资源管理5 9. 企业战略管理6 10. <领导的艺术>6 11. 企业运营管理7 12. 公司运营与管理8 13. 行政管理学8 14. 行政管理教程9 15. 企业行政管理理论与实务9 16. 现代公用事业管理10 17. 公共关系10 18. 参考资料10 1. 管理

最近正好需要统计下某项目代码行数,然后就找代码行数统计工具.以前找到过一个正则表达式,但是只有在VS2010下有用,VS2012和VS2013下的统计就不好使了. 接着搜索了一下代码行数统计绿色工具免费版,看到花花绿绿的浮动窗口和卧虎藏龙的下载链接,感觉非常令人生厌,而且,有些国产软件下载总是让你一不小心就中毒,所以最后还是放弃了下载. 当然,你知道,这点简单小功能,对于已经习惯自己搬砖搞定一切的码农,实在没有必要再费时间搜来搜去,而且那首歌唱得好,“Let it go,let it go...

Atitit 查询优化器的流程attilax总结 1.1. 来理解该过程:1 1.2. 关于这些优化器的最重要原则的就是:尽可能的减少扫描范围,2 1.3. .筛选条件分析2 1.4. 二.索引优化2 1.1. 来理解该过程: 这个图看上去有点复杂,我们来详细分析下,其实就是将这个优化阶段分为3个子阶段 <1>这个阶段仅考虑串行计划,也就说单处理器运行,如果这个阶段找到了一个好的串行计划,优化器就不会进入下一阶段.所以对于数据量少的情况,或者执行语句简单的情况下,基本采用的都是串行计划. 当然

+BIT祝威+悄悄在此留下版了个权的信息说: 关于硬件(Hardware) <穿越计算机的迷雾>笔记 继电器是如何成为CPU的(1) 继电器是如何成为CPU的(2) 关于操作系统(Opertion System) <30天自制操作系统>笔记(01)——hello bitzhuwei’s OS! <30天自制操作系统>笔记(02)——导入C语言 <30天自制操作系统>笔记(03)——使用Vmware <30天自制操作系统>笔记(04)——显示器25

前言 前面我们的几篇文章介绍了一系列关于运算符的基础介绍,以及各个运算符的优化方式和技巧.其中涵盖:查看执行计划的方式.几种数据集常用的连接方式.联合运算符方式.并行运算符等一系列的我们常见的运算符.有兴趣的童鞋可以点击查看. 本篇介绍在SQL Server中查询优化器的工作方式,也就是一个好的执行计划的形成,是如何评估出来的,作为该系列的进阶篇. 废话少说,开始本篇的正题. 技术准备 数据库版本为SQL Server2008R2,利用微软的一个更简洁的案例库(Northwind)进行分析. 正

前言 上一篇我们分析了查询优化器的工作方式,其中包括:查询优化器的详细运行步骤.筛选条件分析.索引项优化等信息. 本篇我们分析在我们运行的过程中几个关键指标值的检测. 通过这些指标值来分析语句的运行问题,并且分析其优化方式. 通过本篇我们可以学习到调优中经常利用的几个利器! 废话少说,开始本篇的正题. 技术准备 数据库版本为SQL Server2008R2,利用微软的一个更简洁的案例库(Northwind)进行分析. 利器一.IO统计 通过这个IO统计能为我们分析出当前查询语句所要扫描的数据页的