STRING database的挖掘 这个数据库绝对是做实验人的宝藏,里面包含了各种蛋白互作关系,不用做实验就有一大堆证据. IPA了解一下,收费的高端分析软件,大部分就是整合的这个数据库,很多大佬喜欢用IPA来找明星基因,再来讲故事,实例请看之前解读的CSC paper. 首先了解一下STRING里面有哪些文件可以下载: https://string-db.org/cgi/download.pl?sessionId=yMNmD7s36wS8 选你的物种,减少文件大小,常用的就是互作数据: 一般

注:从进入生信领域到现在,已经过去快8年了.生物信息学包含了我最喜欢的三门学科:生物学.计算机科学和数学.但是如果突然问起,什么是生物信息学,我还是无法给出一个让自己满意的答案.于是便有了这篇博客. 起源 据说在1970年,荷兰科学家Paulien Hogeweg和Ben Hesper最早在荷兰语中创造了"bioinformatica"一词,英语中的"bioinformatics" 在1978年首次被使用.这两位科学家当时使用该词来表示: The study of

RNA Sequencing Methods Low-Level RNA Detection CEL-Seq CirSeq CLaP CytoSeq Digital RNA Sequencing DP-Seq Drop-Seq Hi-SCL InDrop MARS-Seq Nuc-Seq PAIR Quartz-Seq scM&T-Seq SCRB-Seq scRNA-Seq scTrio-seq Smart-Seq Smart-Seq2 snRNA-Seq STRT-Seq SUPeR-Seq

基本信息 论文题目:GRAPH ATTENTION NETWORKS 时间:2018 期刊:ICLR 主要动机 探讨图谱(Graph)作为输入的情况下如何用深度学习完成分类.预测等问题:通过堆叠这种层(层中的顶点会注意邻居的特征),我们可以给邻居中的顶点指定不同的权重,不需要任何一种耗时的矩阵操作(比如求逆)或依赖图结构的先验知识. CNN 结构可以有效用于解决网格状的结构数据,例如图像分类等.但是现有的许多任务的数据并不能表示为网格状的结构,而是分布在不规则的区域,如社交网络.生物网络等.这样

论文题目:<node2vec Scalable Feature Learning for Network>发表时间:  KDD 2016 论文作者:  Aditya Grover;Aditya Grover; Jure Leskovec论文地址:  DownloadGithub:      Go 概述 node2vec is an algorithmic framework for representational learning on graphs. Given any graph, it

http://conversionxl.com/website-information-architecture-optimal-user-experience/ 在网站上应该有什么类型的content?应该如何结构化菜单?第一级的菜单应该有哪些item?一个或者两个menus?菜单链接应该如何被调用? Information architecture是非常重要的,然而大部分商业网站这样构建信息架构: IMO method(In my opinion).虽然说常识对创建site structur

论文信息 论文标题:Divide-and-Conquer: Post-User Interaction Network for Fake News Detection on Social Media论文作者:Erxue Min, Yu Rong, Yatao Bian, Tingyang Xu, Peilin Zhao, Junzhou Huang,Sophia Ananiadou论文来源:2022,WWW 论文地址:download 论文代码:download Background 挑战: (

阅读目录 前言 场景1的思考 场景2的思考 避坑方式 实践 结语 一.前言 在上一篇中(如何一步一步用DDD设计一个电商网站(八)—— 会员价的集成),有一行注释的代码: public interface IRoleDiscountRelationRepository// : IRepository<RoleDiscountRelation> { RoleDiscountRelation Get(string roleId); } 其中涉及的到问题是关于值对象的持久化问题.是的,由于我们之前的

阅读目录 前言 建模 实现 结语 一.前言 前面几篇已经实现了一个基本的购买+售价计算的过程,这次再让售价丰满一些,增加一个会员价的概念.会员价在现在的主流电商中,是一个不大常见的模式,其带来的问题是: 1.加大了运营的复杂度,会员价如何与促销结合,比如应在折前运用还是折后运用等. 2.如果是折前那么需要考虑满减类型促销的金额满足点门槛反而相对来说是提高了. 3.如果是折后那么享受了多重优惠,成本控制的时候需要考虑进去. 在我们这个练手的Demo中暂时决定让会员价在折后运用,并且仅在不满足满减促

 阅读目录 前言 回顾 梳理 实现 结语 一.前言 之前的文章中已经涉及到了购买商品加入购物车,购物车内购物项的金额计算等功能.本篇准备把剩下的购物车的基本概念一次处理完. 二.回顾 在动手之前我对之前的购买上下文内对象做了一次回顾.先梳理一下已经在上下文内出现的领域对象,如图1所示: [图1] 在梳理的过程中,我把原来Cart.AddCartItem(string productId, int quantity, decimal price)重构为了Cart.AddCartItem(Produ

一.前言     DDD(领域驱动设计)的一些介绍网上资料很多,这里就不继续描述了.自己使用领域驱动设计摸滚打爬也有2年多的时间,出于对知识的总结和分享,也是对自我理解的一个公开检验,介于博客园这个平台也算是对DDD的推广尽了一份绵薄之力.一开始接触这个东西是在2014年,真的觉得像是发现了一片新大陆一般,对我整个程序开发视野有了新的理解,但是像[Vaughn Vernon]<实现领域驱动设计>里写的那样,景色虽好,可是自己很长一段时间内很混乱,理不清眼前的陌生世界,因为它与传统的观念完全不同

阅读目录 前言 明确业务细节 建模 实现 结语 一.前言 上一篇我们已经确立的购买上下文和销售上下文的交互方式,传送门在此:http://www.cnblogs.com/Zachary-Fan/p/DDD_6.html,本篇我们来实现售价上下文的具体细节. 二.明确业务细节 电商市场越来越成熟,竞争也越来越激烈,影响客户流量的关键因素之一就是价格,运营的主要打法之一也是价格,所以是商品价格是一个在电商中很重要的一环.正因为如此也让促销演变的越来越复杂,那么如何在编码上花点心思来尽可能的降低业务的

阅读目录 前言 如何在一个项目中实现多个上下文的业务 售价上下文与购买上下文的集成 结语 一.前言 前几篇已经实现了一个最简单的购买过程,这次开始往这个过程中增加一些东西.比如促销.会员价等,在我们的第一篇文章(如何一步一步用DDD设计一个电商网站(一)—— 先理解核心概念)中规划的上下文映射图可以看到,这些都属于一个独立的上下文(售价上下文). 二.如何在一个项目中实现多个上下文的业务 一般情况下,为了更好的分而治之,把不同的上下文作为单独的service,然后通过rpc框架(如WCF)来对其

阅读目录 前言 单元测试 纠正错误,重新出发 结语 一.前言 实际编码已经写了2篇了,在这过程中非常感谢有听到观点不同的声音,借着这个契机,今天这篇就把大家提出的建议一个个的过一遍,重新整理,重新出发,为了让接下去的DDD之路走的更好. 二.单元测试 蟋蟀兄在我的第三篇文章下面指出: 这点其实是我偷懒了,单元测试其实不单单在DDD中是一个很重要的一环,在我们崇尚敏捷,快速迭代的大背景下,有良好的单元测试模块可以保证快速迭代下的项目质量.有甚至可以使用测试先行的TDD模式. 单元测试的好处我就不多

阅读目录 前言 怎么卖 领域服务的使用 回到现实 结语 一.前言 上篇中我们讲述了“把商品卖给用户”中的商品和用户的初步设计.现在把剩余的“卖”这个动作给做了.这里提醒一下,正常情况下,我们的每一步业务设计都需要和领域专家进行沟通,尽可能的符合通用语言的表述.这里的领域专家包括但不限于当前开发团队中对这块业务最了解的开发人员.系统实际的使用人等. 二.怎么卖 如果在没有结合当前上下文的情况下,用通用语言来表述,我们很容易把代码写成下面的这个样子(其中DomainRegistry只是一个简单的工厂

一.前言 结合我们本次系列的第一篇博文中提到的上下文映射图(传送门:如何一步一步用DDD设计一个电商网站(一)—— 先理解核心概念),得知我们这个电商网站的核心域就是销售子域.因为电子商务是以信息网络技术为手段,以商品交换为中心的商务活动,一个好的核心域设计可以大大提升企业的竞争力和对市场变化的相应速度. 那么我们开始设计领域对象.对于设计领域对象的基本概念不了解的可以先阅读我的该系列第二篇文章(传送门:如何一步一步用DDD设计一个电商网站(二)—— 项目架构). 二.定义几个基类 我相信我们大

阅读目录 前言 六边形架构 终于开始建项目了 DDD中的3个臭皮匠 CQRS(Command Query Responsibility Segregation) 结语 一.前言 上一篇我们讲了DDD的核心概念(附上链接),并且设计了我们的上下文映射图,那么接下来就准备开始立项了,本篇文章的部分知识点可能对一部分人来说比较基础,可以选择性的阅读. 在这之前我们平常用的最多的应该就是3层架构了,这里也不展开描述了,大家都是在3层的陪伴下一路走来的~ DDD所使用的传统分层架构是松散分层,也就是上层可

一.负载均衡:必不可少的基础手段 1.1 找更多的牛来拉车吧 当前大多数的互联网系统都使用了服务器集群技术,集群即将相同服务部署在多台服务器上构成一个集群整体对外提供服务,这些集群可以是Web应用服务器集群,也可以是数据库服务器集群,还可以是分布式缓存服务器集群等等. 古人有云:当一头牛拉不动车的时候,不要去寻找一头更强壮的牛,而是用两头牛来拉车. 在实际应用中,在Web服务器集群之前总会有一台负载均衡服务器,负载均衡设备的任务就是作为Web服务器流量的入口,挑选最合适的一台Web服务器,将客户

一.反向代理:Web服务器的“经纪人” 1.1 反向代理初印象 反向代理(Reverse Proxy)方式是指以代理服务器来接受internet上的连接请求,然后将请求转发给内部网络上的服务器,并将从服务器上得到的结果返回给internet上请求连接的客户端,此时代理服务器对外就表现为一个服务器. 从上图可以看出:反向代理服务器位于网站机房,代理网站Web服务器接收Http请求,对请求进行转发. 1.2 反向代理的作用 ①保护网站安全:任何来自Internet的请求都必须先经过代理服务器: ②通

你是否遇到过当使用一个涉及到Cookie操作的网站或者管理系统时,IE 6.7.8.9下都跑的好好的,唯独到了IE10.11这些高版本浏览器就不行了?好吧,这个问题码农连续2天内遇到了2次.那么,我们就来看看,这个问题的前因后果. 先说下这2次的使用场景,一次是在某页面中,先存Cookie,然后再入库记录相关数据,但是发布到生产环境后,入库操作没有发生:后来通过打印日志发现问题卡在这里: if (Request.Browser.Cookies) 也就是说,在客户端是IE10的环境下,这里返回Fa