http://homer.salk.edu/homer/ [怪毛匠子-整理] 使用HOMER分析CLIP-SEQ数据 24 5 2月 2013   | 程序员 Tags: 生物信息学 · 软件 HOMER是一个使用perl和C写成的motif分析工具.之前在分析clip-seq分析时,按照文献中材料和方法所写的流程进行分析,却无法得到与文献一致的结果.想来多半是文章发表时,并没有把所有的细节写清楚,导致我在重复时参数选择方面并没有与原作者保持一致.另一个原因是基因组几经修改,原本的hg17的数据

目录 自顶向下分析方法 TINY文法 消左提左.构造first follow 基本思想 python构造源码 运行结果 参考来源:聊聊编译原理(二) - 语法分析 自顶向下分析方法 自顶向下分析方法:递归下降分析法,LL1分析法.其实本质上核心思想是一样的,也就是LL,从左至右,最左推导,因而我觉得其实可以把前一个称为LL0分析法,即不使用向前看符号,这也是他们的不同点,具体实现不同罢了,递归下降需要用回溯和分治,调用递归函数,因为递归调用,耗费时间当然要长一点,而LL1使用first和foll

最近打算做一款自己的无线传输模块用来实现光伏电站的数据接入,希望可以尽量简化接入流程,其中wifi密码的配置就是一个比较麻烦的事情,想到最近使用萤石摄像头时,wifi密码配置似乎很简单,他们是怎么做到的,下面这篇文章很好的解答了这个问题: http://www.ayiii.com/712.html 自从物联网问世以来,如何使得物能够联网有了很多的方式,目前运用非常广的WIFI,今天就总结下自这个方面.物联网:智能硬件+APP+云APP 需要配置wifi用户名 密码进入智能硬件,目前各个WIFI芯

CPU利用率异常的分析思路和方法交流探讨在生产运行当中,经常会遇到CPU利用率异常或者不符合预期的情况,此时,往往暗示着系统性能问题.那么究竟是核心应用的问题?是监控工具的问题?还是系统.硬件.网络层面的问题?在上线前的测试过程中,经常会遇到新版本应用的CPU占用率比旧版本高,那么到底是新增的或者变更的什么模块导致呢?面对这种情况,我们应该如何定位和诊断问题的根本原因? 本期专题讨论会分享采用什么样的分析思路.分析方法和分析工具进行CPU使用情况的分析:并帮助大家解答以下问题: 1. CPU利用

Squid服务日志分析 Apache 和 Squid 是两种著名的代理缓存软件,但Squid 较 Apache 而言是专门的代理缓存服务器软件,其代理缓存的功能强大,支持 HTTP/1.1 协议,其缓存对象也较多:并且 Squid 的缓存管理模块和访问控制模块功能很强大.它们有一定的相似之处,所以在分析完Apache日志后再看Squid日志就容易多了. 1 Squid日志分类 Squid的日志系统相对比较完善,常用日志分为如下两个:分别是access.log 和cache.log. 作用: ac

一切J2EE应用都是基于JVM的,那么对于JVM的设置和监控,成为J2EE应用程序性能分析和性能优化的必然手段.今天Sincky和大家交流该话题.这里以Tomcat环境为例,其它WEB服务器如Jboss.Weblogic.Websphere完全一致. [认识JVM] 首先我们来看一张图,这是目前JDK1.6版本自带的JVM性能监控工具VisualVM的一个插件VisualGC的显示情况.让我们先来了解JVM的内存堆Heap管理模式,要调整JVM,自然要知道它的内部结构和运作,此乃“知己知彼,百战

目前常用的消息队列组建无非就是MSMQ和ActiveMQ,至于他们的异同,这里不想做过多的比较.简单来说,MSMQ内置于微软操作系统之中,在部署上包含一个隐性条件:Server需要是微软操作系统.(对于这点我并去调研过MSMQ是否可以部署在非微软系统,比如:Linux,只是拍脑袋想了想,感觉上是不可以).对于ActiveMQ,微软系统和Linux都是可以部署的.从功能方面来说,一般最常用的就是:消息的收/发,感觉差异不大.从性能上来说,一般的说法是ActiveMQ略高.在稳定性上,个人感觉MSM

最近采用Instruments 来分析整个应用程序的性能.发现很多有意思的点,以及性能优化和一些分析性能消耗的技巧,小结如下. Instruments使用技巧 关于Instruments官方有一个很有用的用户使用Guide,当然如果不习惯官方英文可以在这里找到中文本翻译版本PDF参阅.Instruments 确实是一个很强大的工具,用它来收集关于一个或多个系统进程的性能和行为的数据极为方便,并能及时跟踪随着时间产生的数据.还可以广泛收集不同类型的数据.关于Instrument工具基本使用不在赘述

相关有关索引碎片的问题,大家应该是听过不少,也许也很多的朋友已经做了与之相关的工作.那我们今天就来看看这个问题. 为了更好的说明这个问题,我们首先来普及一些背景知识. 知识普及 我们都知道,数据库中的每一个表要么是堆表,要么就是包含聚集索引的表,或者我们称之为有序表.如果表是一个堆表,那么在使用非聚集索引查询数据的时候,会使用书签查找去底层的数据表中去检索需要的数据,这个书签查找会通过每一个索引中包含的行标识(RID)去定位每一个底层数据表的数据行.如果表上面有聚集索引,那么在使用非聚集索引查找

            如果转载,请注明博文来源: www.cnblogs.com/xinysu/   ,版权归 博客园 苏家小萝卜 所有.望各位支持!          SQLServer的数据页大小是8kb,8个连续的物理页组成一个区.区分混合区跟统一区,混合区内可以存储不同数据库对象的内容,通常这个数据库对象较小:统一区表示区内连续的8个数据页存储的都是同一个数据库对象的内容.       SQL SERVER的磁盘读写是按页级进行,每次I/O操作的数据最小单位是以8kb为单位的页.页是存

开宗明义,你不应该在阿里云上使用自建的MySQL or SQL Server数据库,对了,还有Oracle or PostgreSQL数据库. 云数据库 RDS(Relational Database Service)是一种稳定可靠.可弹性伸缩的在线数据库服务.基于飞天分布式系统和全SSD盘高性能存储,支持MySQL.SQL Server.PostgreSQL和PPAS(高度兼容Oracle)引擎,默认部署主备架构且提供了容灾.备份.恢复.监控.迁移等方面的全套解决方案. 当然,并不是指所有用户

DPI全称为“Deep Packet Inspection”,称为“深度包检测”.DPI技术在分析包头的基础上,增加了对应用层的分析,是一种基于应用层的流量检测和控制技术,当IP数据包.TCP或UDP数据流经过基于DPI技术的带宽管理系统时,该系统通过深入读取IP包载荷的内容来对OSI7层协议中的应用层信息进行重组,从而得到整个应用程序的内容,然后按照系统定义的管理策略对流量进行整形操作.针对不同的协议类型,DPI识别技术可划分为以下三类: 第一类是特征字的识别技术:不同的应用通常会采用不同的协

最近查找了很多关于OOM,甚至于Java内存管理以及JVM的相关资料,发现这方面的东西太多了,竟有一种眼花缭乱的感觉,要想了解全面的话,恐非一篇文章能说清的,因此按照自己的理解整理了一篇,剩下的还需要继续学习. 1)什么是OOM? OOM,全称“Out Of Memory”,翻译成中文就是“内存用完了”,来源于java.lang.OutOfMemoryError.看下关于的官方说明: Thrown when the Java Virtual Machine cannot allocate an

本文转自知乎 作者:苏格兰折耳喵 ----------------------------------------------------- 在本文中,作者引出了"外部数据"这一概念,并实例分析,如何从海量的外部数据中获取可以对自身业务起到指导作用和借鉴意义的insight,并借助外部环境数据来优化自己. 现在互联网上关于"增长黑客"的概念很火,它那"四两拨千斤"."小投入大收益"的神奇法力令无数互联网从业者为之着迷.一般来说

基于UML的毕业设计管理系统的分析与设计 <本段与标题无关,自行略过 最近各种忙,天气不错,导师心情不错:“我们要写一个关于UML的专著”,一句话:“一个完整的系统贯穿整个UML的知识”:我:“--o---k--”.忙里偷闲,先回顾一下吧> 毕业设计是实现本科教学培养目标的重要环节,从选题到答辩一般需要四至六个月的时间,其间工作量很大,尤其需要保留大量的文件,以便于管理者对毕业设计工作进行监督.传统的.人工的方式管理各项事务和文件档案,存在着诸如效率低.准确性差等缺点,对高效.合理地安排毕业设

Multisim的电路分析方法:主要有直流工作点分析,交流分析,瞬态分析,傅里叶分析,噪声分析,失真分析,直流扫描分析, 灵敏度分析,参数扫描分析,温度扫描分析,零一极点分析,传递函数分析,最坏情况分析,蒙特卡罗分析,批处理分析,用户自定义分析,噪声系数分析.1.直流工作点分析(DC Operating):在进行直流工作点分析时,电路中的交流源将被置零,电容开路,电感短路.2.交流分析(AC Analysis):交流分析用于分析电路的频率特性.需先选定被分析的电路节点,在分析时,电路中的直流源将

首先我们看下不同的索引方式相同的字段指定字段类型与不指定字段类型es会怎么处理 1.不指定类型,直接创建索引及类型文档 我们看下他默认的索引映射 2.创建索引和类型时指定字段类型 这里创建了一个索引为index2类型为manager的索引并指定了数据类型 查看es的索引方式 这里我们也可以指定索引类型(准确说应该是索引模式) 上图中,索引index3,类型emplyee中age字段的索引模式为not_analyzed,而那么字段为analyzed,其中还有一种我们未使用的,三者有何区别见下图:

Spark 的情感分析 本文描述了基于 Spark 如何构建一个文本情感分析系统.文章首先介绍文本情感分析基本概念和应用场景,其次描述采用 Spark 作为分析的基础技术平台的原因和本文使用到技术组件,然后介绍基于 Spark 如何构建文本情感分析系统,最后提出几种提高正确率的方法. 9 评论   IBM 公司在 2015 年对外宣告了一个新的科技和商务时代的来临—认知时代.这个巨大的转变,来自 IBM 对技术和商业领域的三个重要的洞察力［1］.第一,这个世界被数据所充斥.第二,这个世界通过代码

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一.数据分析的步骤 二.提出问题 (1) 分析数据分析师主要的技能排名? (2) 分析数据分析师薪资和岗位地点.学历.工作年限的关系? (3) 数据分析师的学历需求? (4) 不同城市数据分析师的需求?(地图展示) 三.获取数据源 选择前程无忧官网 关键词:数据分析师 范围:全国 总记152页信息,共7560条职位信息 获取数据方法: 开发工具:pycharm 开发环境:Window 8 开发语言:python 爬虫的主要步骤: 1指定url 2获取requests模块响应对象 3解析数据 获取