使用Tophat+cufflinks分析差异表达  2017-06-15 19:09:43     522     0     0 使用TopHat+Cufflinks的流程图 序列的比对是RNA分析流程中核心的一步.序列的比对,或者说是字符串的比对本身就是计算机科学中的一个经典问题,在生物信息学中更加频繁的出现.序列比对中的错配,插入.缺失可以识别出样本和基因组之间的多态性,甚至可以找出肿瘤样本中的gene fusion.而map到没有注释的基因可能是新的编码基因,或者是非编码RNA.同时RN

本篇文章是为使用Apache+MySQL,并为Apache耗尽内存而困扰的系统管理员而写.如果您没有耐心读完本文,请参考以下步骤: 修改/etc/my.cnf,加上这样一行: log-slow-queries=queries-slow.log 重启MySQL 酌情过上一段时间,执行mysqldumpslow命令,或直接查看datadir/queries-slow.log,从中找出执行超时的SQL语句.其中datadir是MySQL所有数据库的存放路径. 根据上一步找出的SQL语句的内容,找到相应

PC Server发展到今天,在性能方面有着长足的进步.64位的CPU在数年前都已经进入到寻常的家用PC之中,更别说是更高端的PC Server:在Intel和AMD两大处理器巨头的努力下,x86 CPU在处理能力上不断提升:同时随着制造工艺的发展,在PC Server上能够安装的内存容量也越来越大,现在随处可见数十G内存的PC Server.正是硬件的发展,使得PC Server的处理能力越来越强大,性能越来越高.而在稳定性方面,搭配PCServer和Linux操作系统,同样能够满重要业务系统

1.遇到精度用C++ 2.G++内存超限,C++过了 其他都用G++

原创 2016-09-12 熊军 [云和恩墨]性能优化:Linux环境下合理配置大内存页(HugePage)   熊军(老熊) 云和恩墨西区总经理 Oracle ACED,ACOUG核心会员 PC Server发展到今天,在性能方面有着长足的进步.64位的CPU在数年前都已经进入到寻常的家用PC之中,更别说是更高端的PC Server:在Intel和AMD两大处理器巨头的努力下,x86 CPU在处理能力上不断提升:同时随着制造工艺的发展,在PC Server上能够安装的内存容量也越来越大,现在随

InnoDB有多个内存块,你可以认为这些内存块组成了一个大的内存池,负责如下工作: 维护所有进程/线程需要访问的多个内部数据结构. 缓存磁盘上的数据,方便快速地读取,并且在对磁盘文件的数据进行修改之前在这里缓存. 重做日志(redo log)缓冲. .......... 后台线程的主要作用是负责刷新内存池中的数据,保证缓冲池中的内存缓存的是最近的数据.此外,将已修改的数据文件刷新到磁盘文件,同时保证在数据库发生异常情况下InnoDB能恢复到正常运行状态. 后台线程 由于Oracle是多进程的架构

项目架构: React+TS+DVA 设备及软件: 设备:Mac 软件:VSCode 场景: 在Mac中使用VSCode运行时发现项目编译非常卡顿,时间长达五六分钟以上,并且项目启动后访问页面,页面也会有明显的卡顿. 初步检查: 打开活动监视器发现Code Helper启动了好几个,并且长时间占用非常高的CPU及内存(CPU超过100%,1个Code Helper进程占用1个多G内存) 解决方案: 将以下代码插入到VSCode的setting.json中去,并退出重新启动VSCode和项目 "s

JS 语言不像 C/C++, 让程序员自己去开辟或者释放内存,而是类似Java,采用自己的一套垃圾回收算法进行自动的内存管理.作为一名资深的前端工程师,对于JS内存回收的机制是需要非常清楚, 以便于在极端的环境下能够分析出系统性能的瓶颈,另一方面,学习这其中的机制,也对我们深入理解JS的闭包特性.以及对内存的高效使用,都有很大的帮助. V8 内存限制 在其他的后端语言中,如Java/Go, 对于内存的使用没有什么限制,但是JS不一样,V8只能使用系统的一部分内存,具体来说,在64位系统下,V8最

一:背景 1. 讲故事 前几天有位朋友加wx说他的程序遭遇了内存暴涨,求助如何分析? 和这位朋友聊下来,这个dump也是取自一个HIS系统,如朋友所说我这真的是和医院杠上了,这样也好,给自己攒点资源,好了,不扯了,上windbg说话. 二: windbg 分析 1. 托管还是非托管? 既然是内存暴涨,那就看看当前进程的 commit 内存有多大? 0:000> !address -summary --- State Summary ---------------- RgnCount ------

文章原地址:http://mp.weixin.qq.com/s/oRXJRz_Y5drmIrcbxSKOcw 1. 选择合适的存储引擎: InnoDB 除非你的数据表使用来做只读或者全文检索 (相信现在提到全文检索,没人会用 MYSQL 了),你应该默认选择 InnoDB . 你自己在测试的时候可能会发现 MyISAM 比 InnoDB 速度快,这是因为: MyISAM 只缓存索引,而 InnoDB 缓存数据和索引,MyISAM 不支持事务.但是 如果你使用 innodb_flush_log_a

F: 计算机系统结构: ------------------------------- 应用程序 ----------------- |  库函数 ------------------------------- 系统调用 ------------------------------- 虚拟文件系统  |    进程模块 -(文件模块)-|   进程间通信 设备文件     | ------------------------------- 硬 件 ------------------------

本文为微信公众号[深度学习大讲堂]特约稿,转载请注明出处 虚拟框架杀入 从发现问题到解决问题 半年前的这时候,暑假,我在SIAT MMLAB实习. 看着同事一会儿跑Torch,一会儿跑MXNet,一会儿跑Theano. SIAT的服务器一般是不给sudo权限的,我看着同事挣扎在编译这一坨框架的海洋中,开始思考: 是否可以写一个框架: import xx.tensorflow as tensorflow import xx.mxnet as mxnet import xx.theano as th

简介    SQL Server 2014提供了众多激动人心的新功能,但其中我想最让人期待的特性之一就要算内存数据库了.去年我再西雅图参加SQL PASS Summit 2012的开幕式时,微软就宣布了将在下一个SQL Server版本中附带代号为Hekaton的内存数据库引擎.现在随着2014CTP1的到来,我们终于可以一窥其面貌.   内存数据库     在传统的数据库表中,由于磁盘的物理结构限制,表和索引的结构为B-Tree,这就使得该类索引在大并发的OLTP环境中显得非常乏力,虽然有很多

1.前言 对于有过网络编程经验的开发者来说,使用何种数据传输层协议来实现数据的通信,是个非常基础的问题,它涉及到你的第一行代码该如何编写. 从PC时代的IM开始,IM开发者就在为数据传输协议的选型争论不休(比如:<为什么QQ用的是UDP协议而不是TCP协议?>这样的问题,隔一段时间就能在社区里看到).到了移动互联网时代,鉴于移动网络的不可靠性等特点,再加上手机的省电策略.流量压缩等,为这个问题的回答增了更多的不确定因素. 对于有选择困难证的人来说,基于以上因素,加上UDP和TCP协议的本质差异

原文地址 一.Docker 简介 Docker 两个主要部件: Docker: 开源的容器虚拟化平台 Docker Hub: 用于分享.管理 Docker 容器的 Docker SaaS 平台 -- Docker Hub Docker 使用客户端-服务器 (C/S) 架构模式.Docker 客户端会与 Docker 守护进程进行通信.Docker 守护进程会处理复杂繁重的任务,例如建立.运行.发布你的 Docker 容器.Docker 客户端和守护进程可以运行在同一个系统上,当然你也可以使用 D

在成熟领先的企业级数据库系统中,并行查询可以说是一大利器,在某些场景下他可以显著的提升查询的相应时间,提升用户体验.如SQL Server, Oracle等, Mysql目前还未实现,而PostgreSQL在2015实现了并行扫描,相信他们也在朝着更健壮的企业级数据库迈进.RDBMS中并行执行的实现方式大抵相同,本文将通过SQL Server为大家详细解析SQL Server并行执行的原理及一些实践. 准备知识 硬件环境-在深入并行原理前,我们需要一些准备知识,用以后面理解并行.首先是当下的硬件

网上找到的一个入门级Docker学习笔记,写的不错,值得一看. 转自:http://www.open-open.com/lib/view/open1423703640748.html#articleHeader0 一.Docker 简介 Docker 两个主要部件: Docker: 开源的容器虚拟化平台 Docker Hub: 用于分享.管理 Docker 容器的 Docker SaaS 平台 -- Docker Hub Docker 使用客户端-服务器 (C/S) 架构模式.Docker 客户

原文:http://www.yakergong.net/blog/archives/500 使用scrapy有大概半年了,算是有些经验吧,在这里跟大家讨论一下使用scrapy作为爬虫进行大规模抓取可能遇到的问题.我们抓取的目标是教育网上的网站(目前主要针对.edu.cn和.cas.cn/.cass.cn域名),这半年里抓取了百万以上的url,其实百万url的规模不算大,我们一直在断断续续的修改,还没有开始全面的抓取. 如果想了解scrapy的话,推荐pluskid的scrapy轻松定制网络爬虫,

一.netmap简介: 1.netmap是一个高性能收发原始数据包的框架,由Luigi Rizzo等人开发完成,其包含了内核模块以及用户态库函数.其目标是,不修改现有操作系统软件以及不需要特殊硬件支持,实现用户态和网卡之间数据包的高性能传递.(照搬的!) 2.netmap通过自带的网卡驱动直接接管网卡,运行时申请一块固定的内存池,用于接受网卡上到来的数据包以及需要发送给网卡的数据包. 3.netmap目前只支持几种网卡的驱动,官网上介绍的是Intel ixgbe (10G),ixl (10/40

粗略一算,不写code已经好几个月了. 昨日受兄弟所托,为他写了一个小小的程序. 程序功能: 自动获取跳转后的Url地址 如下图所示: (newUrl.txt为转换后的地址信息...) 实现过程: 每读一行数据,就new了一个webbrowser,然后指定其url,接着,在文档加载完毕之后,获取起url地址(则为最终地址). 优点:没有...用来滥竽充数的.. 缺点: 1.webbrowser很吃内存.我只是随便测试200条数据,就吃了我几G内存. 2.用的是winform,本人的系统为win8

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