SnpEff is a variant annotation and effect prediction tool. It annotates and predicts the effects of variants on genes 详细的说明请阅读: http://snpeff.sourceforge.net/SnpEff_manual.html 一, 安装: 首先在家目录下, 下载安装包 wget http://sourceforge.net/projects/snpeff/files/s

  分析函数是Oracle从8.1.6开始引入的一个新的概念,为我们分析数据提供了一种简单高效的处理方式.在分析函数出现以前,我们必须使用自联查询,子查询或者内联视图,甚至复杂的存储过程实现的语句,现在只要一条简单的SQL语句就可以实现了,而且在执行效率方面也有相当大的提高.下面我将针对分析函数做一些具体的说明. 分析函数的一般格式是函数名(参数列表) over ([partition by 字段名或表达式] [order by 字段名或表达式]),其中over()部分称为开窗函数,它是可以选填

USE [PM]GO/****** 对象:  StoredProcedure [dbo].[LfangSatstics]    脚本日期: 08/24/2013 10:57:48 ******/SET ANSI_NULLS ONGOSET QUOTED_IDENTIFIER ONGO-- =============================================-- Author:  <Author,,Name>-- Create date: <Create Date,,

4. 假设检验 基础回顾: 假设检验,用于判断一个结果是否在统计上是显著的.这个结果是否有机会发生. 显著性检验 原假设与备择假设 常把一个要检验的假设记作 H0,称为原假设(或零假设) (null hypothesis) 与H0对立的假设记作H1,称为备择假设(alternative hypothesis) 拟合优度Goodness of Fit,是指回归直线对观测值的拟合程度. 对非线性方程: (1)计算残差平方和 Q =∑(y-y*)2 和 ∑y2 ,其中,y 代表的是实测值,y* 代表的

1.  概括统计 summary statistics MLlib支持RDD[Vector]列式的概括统计,它通过调用 Statistics 的 colStats方法实现. colStats返回一个 MultivariateStatisticalSummary 对象,这个对象包含列式的最大值.最小值.均值.方差等等. import org.apache.spark.mllib.linalg.Vector import org.apache.spark.mllib.stat.{Multivaria

整体实现逻辑介绍 1.对查询数据做一个总体查询,需要根据查询自己主要业务逻辑数据. 2.对总体查询数据和时间和币种类型做三部分数据处理. 3.总体查询数据按照币种和日期组装二维数据对应得键值是价格. 4.对时间做个数据处理主要是基于时间字段做个二维数组数据处理. 5.对币种做个一维数组下标为数字,后期做数据处理需要使用for循环处理数据. 6.统计汇总总和需要 3方法和5方法处理数据,在做数据逻辑汇总运算. 7.统计每日不同币种需要 3方法和4方法处理数据,在做数据逻辑合并数组运算. //30天

string sql = "select to_char(StartTime, 'yyyy')||'-'|| to_char(StartTime, 'mm')||'-'|| to_char(StartTime, 'dd')||' '|| to_char(StartTime, 'hh24')||':'|| floor(to_char(StartTime, 'mi')/15)*15 statime, sum(Count) as Counts from table where StartTime &l

SQL语句统计每天.每月.每年的数据 1.每年select year(ordertime) 年,sum(Total) 销售合计from 订单表group by year(ordertime) 2.每月select year(ordertime) 年,month(ordertime) 月,sum(Total) 销售合计from 订单表group by year(ordertime),month(ordertime 3.每日select year(ordertime) 年,month(orderti

1.每年select year(ordertime) 年,sum(Total) 销售合计from 订单表group by year(ordertime) 2.每月select year(ordertime) 年,month(ordertime) 月,sum(Total) 销售合计from 订单表group by year(ordertime),month(ordertime 3.每日select year(ordertime) 年,month(ordertime) 月,day(ordertime

我在Linux(基于CentOS 或者 Debian 的发行版)中该如何查看当前网络端口吞吐量的统计信息?在Linux操作系统中如何查看当前内核snmp计数器以及网络端口的统计信息? 你可以使用以下任何一个命令: nstat 命令 : 网络统计工具 键入以下命令: # nstat 输出样例: #kernel IpInReceives 133243 0.0 IpInDelivers 133243 0.0 IpOutRequests 92904 0.0 IcmpOutErrors 97 0.0 Ic

-- 统计三月的每天的数据量 ,) ,) ; --统计从5月19到6月29的数据量 , ) AS '日期', count(*) AS '医说数' FROM xm_feed a WHERE a.feed_publish_time , ); SQL语句统计每天.每月.每年的数据 .每年 select year(ordertime) 年, sum(Total) 销售合计 from 订单表 group by year(ordertime) .每月 select year(ordertime) 年, mo

1.每年select year(ordertime) 年,sum(Total) 销售合计from 订单表group by year(ordertime) 2.每月select year(ordertime) 年,month(ordertime) 月,sum(Total) 销售合计from 订单表group by year(ordertime),month(ordertime 3.每日select year(ordertime) 年,month(ordertime) 月,day(ordertime

需求:看如下表格的统计需求 生产调度中心部门需要从IT技术部门得到这些统计数据 步骤: (1)获取所有的子公司列表 (2)遍历所有的子公司,获取每个子公司的库存信息 (3)遍历所有的库存信息,并对库存信息进行扩充 (4)生成汇总库存信息(这里使用Redis进行生成) (5)使用Excel工具类将汇总统计数据导出Excel 问题: (1)为什么使用控制台后台生成统计数据 a. 因为在导出Excel的时候可能会出现120s的timeout问题,因为导出Excel是在浏览器操作完成的,web浏览器使用

原文:https://www.cnblogs.com/Fooo/p/3435687.html SQL语句统计每天.每月.每年的数据 1.每年select year(ordertime) 年,sum(Total) 销售合计from 订单表group by year(ordertime) 2.每月select year(ordertime) 年,month(ordertime) 月,sum(Total) 销售合计from 订单表group by year(ordertime),month(order

ElasticSearch相信有不少朋友都了解,即使没有了解过它那相信对ELK也有所认识E即是ElasticSearch.ElasticSearch最开始更多用于检索,作为一搜索的集群产品简单易用绝对是一个非常不错的选择,其实本人早在ElasticSearch v0.2的时候就使用,一转眼数年过去现在都7.X了. 其实ElasticSearch除了提供强大的集群化搜索服务外,它提供一个aggregation功能会再一次让你受到它的强大,aggregation是一个数据统计汇总功能,表面上这功能在

Pandas 可以对 Series 与 DataFrame 进行快速的描述性统计,方便快速了解数据的集中趋势和分布差异.源Excel文件descriptive_statistics.xlsx: 一.描述性统计汇总df.describe() df.describe(percentiles=None, include=None, exclude=None) 参数说明: percentiles,百分位数,默认为[.25, .5, .75],即上下四分位数和中位数,其中,中位数一定输出: include

年初的某天,我在家待得好好的,好吧,其实也不是待得好好的,这事大家都知道,新冠病毒嘛,都锁家里了,还好本妖向来宅--呃--跑题了--肥来! 其实我能在家好好地待着,有水有电有Wi-Fi,那是有多少人冒着生命危险默默付出啊,感谢的话就不说了,也还没来得及说,就被某同学缠上了-- 某同学:小妖同学救命啊! 妖:啥情况? 某同学:这不是要调查大家伙春节都窝哪儿去了吗?领导给的表纸做的,手工填,要统计汇总.我们小区上千户人家啊--哭-- 妖:大哥,用O365,那里有个Forms专治统计调查,药到病除!

摘要   一.创建对象 二.查看数据 三.选择和设置 四.缺失值处理 五.相关操作 六.聚合 七.重排(Reshaping) 八.时间序列 九.Categorical类型   十.画图      十一.导入和保存数据 内容 # coding=utf-8import pandas as pdimport numpy as np### 一.创建对象## 1.可以传递一个list对象创建一个Series,Pandas会默认创建整型索引s = pd.Series([1, 3, 5, np.nan, 6,

转载请标明出处:http://www.cnblogs.com/tiaozistudy/p/6129425.html 本文是“挑子”在学习BIRCH算法过程中的笔记摘录,文中不乏一些个人理解,不当之处望多加指正. BIRCH(Balanced Iterative Reducing and Clustering using Hierarchies,利用层次结构的平衡迭代归约和聚类)是由T. Zhang等人[1]于1996年为大量聚类设计的一种层次聚类方法. 1.聚类特征(Clustering Fea

转自:http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-rcu/ 一. 引言 众所周知,为了保护共享数据,需要一些同步机制,如自旋锁(spinlock),读写锁(rwlock),它们使用起来非常简单,而且是一种很有效的同步机制,在UNIX系统和Linux系统中得到了广泛的使用.但是随着计算机硬件的快速发展,获得这种锁的开销相对于CPU的速度在成倍地增加,原因很简单,CPU的速度与访问内存的速度差距越来越大,而这种锁使用了原子操作指令,它需要原子地访问内存,

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