最近需要下载一大批GEO上的数据,问题是我要下载的Methylation数据根本就没有sra文件,换言之不能使用Aspera之类的数据进行下载.但是后来我发现了GEOquery这个不错的R包,不知道是网络问题还是怎么,GEOquery有时候运行也不太稳定,但是总体来说,很好地解决了我的问题. 首先假设我们想要下载的数据是GSE77445,这是一批DNA甲基化数据,我们可以在R语言中安装GEOquery之后,载入R包,然后直接输入: Data <- getGEO("GSE77445"

Elasticsearch简介 什么是 Elasticsearch? Elasticsearch 是一个开源的分布式 RESTful搜索和分析引擎,能够解决越来越多不同的应用场景. 本文内容 本文主要是介绍了ES GEO数据写入和空间检索,ES版本为7.3.1 数据准备 Qgis使用渔网工具,对范围进行切割,得到网格的Geojson 新建索引设置映射 def set_mapping(es,index_name="content_engine",doc_type_name="e

很多时候我们需要从GEO(https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/)下载RNA-seq数据,一个典型的下载页面是https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE76381(搜 GSE76381). 这里你会看到数据的总览: GSM2268339 1772067089_A01 GSM2268340 1772067089_A02 GSM2268341 1772067089_A03 -- Supplementary

1.注册一个NCBI账户 注册geo账户(老用户和新用户): https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/submitter/ 有3个月的时间 GEO DataSets >> GEO Home >> Login to Submit  >> Recover Account (老用户) 或者 Contact Information (新用户) 2.GEOarchive has three required components:(准备文件) 1)a m

数据 数据可视化主要旨在借助于图形化手段,清晰有效地传达与沟通信息.因此做数据可视化前需要想明白2件事: 你有什么数据? 你要传达什么信息? 本文中的示例中,将以不同的颜色显示澳大利亚不同地区的客户数量. 因此,首先需要澳大利亚的地图数据,D3中的Geo模块可以处理GeoJSON格式的地理数据.(GeoJSON是一种对各种地理数据结构进行编码的格式.GeoJSON对象可以表示几何.特征或者特征集合.GeoJSON支持下面几何类型:点.线.面.多点.多线.多面和几何集合.GeoJSON里的特征包含

概述 redis3.2发布rc版本已经有一段时间了,估计RedisConf 2016左右,3.2版本就能release了.3.2版本中增加的最大功能就是对GEO(地理位置)的支持.说起redis的GEO特性,最大的贡献还是咱们中国人.redis作者在对3.2引进新特性的博客中介绍了为什么支持GEO.GEO hashing的api是在Ardb实现的,Ardb是github用户yinqiwen实现的基于redis协议实现的nosql系统,Ardb支持除了redis.还有LevelDB.RocksDB

转载自:http://www.cnblogs.com/Auyuer/p/8086975.html MoonLight可视化订单需求区域分析系统实现功能: 在现实生活中,计算机和互联网迅速发展,人们越来越趋向于网络,于是我们就有了各种各样的系统,来帮助我们更好地生活.比如对于打车来说,我们也可以通过网上叫车,那么我们就会产生大量的用户订单,特别是对于一些固定时间.固定地点,叫车用户的订单量会非常大,那么我们同样也要很好的管理这些订单.那么我们便要采取某些策略来统计分析,比如我们可以使用区域化的管理

timesacledb 的安装还是使用docker,对于测试数据需要提前下载 启动timesacledb 使用支持gis 的镜像,后边需要使用 docker run -d --name timescaledb -p 5432:5432 timescale/timescaledb-postgis 预备环境 下载测试数据 https://timescaledata.blob.core.windows.net/datasets/nyc_data.tar.gz 创建数据库&&扩展加载timesac

项目目标: Boston Public Schools Geo数据是来自于Boston地区的公共学校的数据,具体描述了学校的坐标,名字,类型等.基于此数据,我们可以学习一些基本的Python数据分析的方法.例如,研究学校的分布情况,类型统计等. 数据集介绍: 数据集的介绍如下,其中比较重要的字段有X,Y坐标,ADDRESS地址,ZIPCODE,School类型 Data columns (total 21 columns): X 131 non-null float64 Y 131 non-nu

GEOADD keylongitude latitude member [longitude latitude member ...] Available since 3.2.0. Time complexity: O(log(N)) for each item added, where N is the number of elements in the sorted set. Adds the specified geospatial items (latitude, longitude,

首先,来看下效果图 在线体验地址:https://hxkj.vip/demo/echartsMap/,并提供实时geoJson数据文件下载 echarts官方社区链接地址(可在线编辑):https://gallery.echartsjs.com/editor.html?c=xmCAi_XNuJ 前段时间给公司弄了一套基于echarts map的地图数据展示的平台,开发过程中发现百度官方已经不提供地图下载了,于是只能期望能在网上搜到哪位大佬帮忙收集的json文件.找是找到了,然鹅发现大部分都年代久

摘要: 如何使用TableStore打造店铺搜索系统 一.方案背景 对于一套GEO管理系统,其核心点与瓶颈在于数据库的存储性能与查询能力:一方面,存储服务需要应对海量数据的低延迟存.读,另一方面,存储服务也要提供高效的GEO+多维度数据检索.表格存储(TableStore),作为一款Serverless分布式NoSQL数据库,完全具备该系统的需求.下面我们将基于TableStore打造一个[亿量级GEO管理系统]: 需求场景 某店铺搜索平台,提供了亿量级的店铺信息.用户通过平台提供的PC端.移动

如果现在要开发一个功能: 要为一款交友App实现查找附近的人,并按距离进行排序. 让你来开发这个功能,你会如何实现? MySQL 不合适 你可能想到,把用户用户的经纬度坐标使用MySQL等关系数据库(用户id,经度x,纬度y)存储,但是该如何计算距离和排序呢? 不可能通过遍历来计算所有的用户和目标用户的距离,然后再进行排序,因为这个计算量太大了,性能指标肯定无法满足. GeoHash的编码方法 为了能高效地对经纬度进行比较,Redis 采用了业界广泛使用的 GeoHash 编码方法,这个方法的基

码老湿,阅读了你的巧用数据类型实现亿级数据统计之后,我学会了如何游刃有余的使用不同的数据类型(String.Hash.List.Set.Sorted Set.HyperLogLog.Bitmap)去解决不同场景的统计问题. 产品经理说他有一个 idea,为广大少男少女提供一个连接彼此的机会 让处于这最美的年龄的少男少女能在每一个十二时辰里能邂逅到那个 Ta. 所以就想开发一款 App,用户登陆后能发现附近的那个 Ta,连接彼此. 我该如何实现发现附近的人?我也希望通过这个 App 邂逅女神--

引用自https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NjU4ODQ2MQ==&mid=2247484662&idx=1&sn=194668553f954e231f4526f5c944a195&chksm=fdf84cb4ca8fc5a2c0e8355377f9d6abdc4fa36b304aa8c533b5e82e49de30d443366ff3346a&mpshare=1&scene=1&srcid=09097IKbsc

关键词: 数据可视化 数据分析 数据爬虫 信息检索(搜索引擎) ElasticSearch是基于Lucene的分布式搜索引擎,提供多种插件及配套工具. 其中Kibana可以“关联”ES中的数据集,进行分析.图表展示,使用方便. 前天,对ES+Kibana进行了试用,稍微了点了解. 实例: 对拉勾网部分数据进行分析. 截图: Setting可以配置数据源(绑定指定ES中的index): Visualize可以制作多种数据图表(线图.柱状图.饼图等): Dashboard可以集成多个图表,形成一个“

MoonLight可视化订单需求区域分析系统实现功能: 在现实生活中,计算机和互联网迅速发展,人们越来越趋向于网络,于是我们就有了各种各样的系统,来帮助我们更好地生活.比如对于打车来说,我们也可以通过网上叫车,那么我们就会产生大量的用户订单,特别是对于一些固定时间.固定地点,叫车用户的订单量会非常大,那么我们同样也要很好的管理这些订单.那么我们便要采取某些策略来统计分析,比如我们可以使用区域化的管理方式,根据ES中的数据进行圈选定位,将所圈选出的部分订单再进行处理统计信息.那么为了能够更好地看到

最近在折腾的 web 端的可视化项目,由于相关业务的需要,用到了 Mapbox 这一地图开发的神器.在此先奉上一个基于mapbox-gl实现的demo(来源:uber的deck.gl项目): 下面我们从这个项目一步步来介绍 Mapbox 的前端 GIS 引擎 Mapbox GL JS. 一.简单了解 首先,Mapbox 在地图领域是一家很 Newbee 的公司.已为 Foursquare.Pinterest.Evernote.金融时报.天气频道.优步科技 等公司的网站提供了订制在线地图服务. 自

下面的代码实现了添加经纬度数据 和 搜索经纬度数据的功能: import java.util.List; import com.longge.goods.dto.BuildingDto; import com.longge.goods.dto.BuildingLbsDto; /** * LBS相关的服务 * @author yangzhilong * */ public interface LbsService { /** * 新增或者修改楼宇的经纬度 * @param buildDto */

github 上有人提出了一个问题(2017 很早了),然后搜索timescaledb 的docs 文档,发现有 一片介绍的文章,所以尝试运行下 备注: 环境使用虚拟机安装(没有使用docker madlib 的原因,实际上可以尝试基于timescaledb 的镜像改造) 安装madlib 这个可以参考madlib 官方文档,或者https://www.cnblogs.com/rongfengliang/p/10298159.html 因为timescaledb 是一个pg 的标准扩展,可以复用