转自http://www.dxy.cn/bbs/topic/35655953 1.OTU是什么? OTU(operational taxonomic units),即操作分类单元.通过一定的距离度量方法计算两两不同序列之间的距离度量或相似性,继而设置特定的分类阈值,获得同一阈值下的距离矩阵,进行聚类操作,形成不同的分类单元.专业解释太书面不好理解?没事儿,给你举个“栗子”就明白了! 2.OTU在16S测序中有何用? 高通量测序得到的16S序列有成千上万条,如果对每条序列都进行物种注释的话,工作量

微生物16S的OTU聚类工具有很多,最常用的就是 usearch.cdhit-OTU.mothur. 这些工具大多都是针对二代测序平台的,usearch的64bit版本是收费的. 如果要跑PacBio的OTU聚类,目前就只能用 mothur 了. mothur有着非常详细的说明文档! General operations Sequence processing OTU-based approaches Hypothesis testing approaches Frequently asked

一. C# 操作 Excel 单元格自动填充,居中对齐,字体颜色等格式设置: Excel.Range titleRange = worksheet.get_Range(worksheet.Cells[, ], worksheet.Cells[, columnCount]);//选取单元格,选取一行或多行 titleRange.Merge(true);//合并单元格 titleRange.Value2 = strTitle; //设置单元格内文本 titleRange.Value2 = Type.

使用Django.core.cache操作Memcached导致性能不稳定的分析过程 最近测试一项目,用到了Nginx缓存服务,那可真是快啊!2Gb带宽都轻易耗尽. 不过Api接口无法简单使用Nginx缓存,使用Memcached作二级缓存.但发现性能非常之不稳定,最终发现问题出在Memcached上.大压力时Memcached无法连接,即使使用Telnet也连接超时/连接被拒绝. 与开发沟通后发现用的django.core.cache操作Memcached,于是要求使用其它库取代,选中pyth

数据分析06 /pandas高级操作相关案例:人口案例分析.2012美国大选献金项目数据分析 目录 数据分析06 /pandas高级操作相关案例:人口案例分析.2012美国大选献金项目数据分析 1. 人口分析案例 2. 2012美国大选献金项目数据分析 1. 人口分析案例 需求: 导入文件,查看原始数据 将人口数据和各州简称数据进行合并 将合并的数据中重复的abbreviation列进行删除 查看存在缺失数据的列 找到有哪些state/region使得state的值为NaN,进行去重操作 为找到

韦恩图 Venn Diagram Venn Diagram,也称韦恩图.维恩图.文氏图,用于显示元素集合重叠区域的图示.   韦图绘制工具 常用R语言的VennDiagram包绘制,输出PDF格式方便修改.此外还有非常多的在线工具,使用方便.详见“轻松绘制各种Venn图”   韦恩图在扩增子中用途 展示各样品和组间共有.各组特有的OTU:由于此类结果缺少统计支持,假阳性率高,近年来使用越来越少. 展示各组间差异OTU共有或特有情况:较常用. 展示差异OTU所属的Taxonomy归类后的共有或特有

C# 操作excel //导出Excel        private void ExportExcel(string fileName, System.Data.DataTable myDGV, string title)        {            string saveFileName = "";            System.Windows.Forms.SaveFileDialog saveDialog = new System.Windows.Forms.S

一.概述 这一部分的作业考察的关注点与上一次的作业有所不同,上一次的考察重点主要集中在输入输出的判定以及多态的考察上面,而这一次是让我们进行多线程程序的调度与开发.这次开发过程中最大的感受就是自己之前的程序好像都白写了...需要自己去探索掌握的东西有许多.在之前的作业中我们都是尽可能地使用加断点的方式进行调试,因为每次程序运行不会产生二义性,即对就是对错就是错,这时printlog就成为了十分有效的debug方式.同时这一系列的作业是对上一次多态思想的继承,即第一次作业在设计的时候就需要弄清楚可

不同数据库还是有各自特点的,之前自以为熟悉mysql,然后全都照搬到sqlite3上,这样果然是不行的.笔者就近期在使用sqlite3时碰到的问题做了总结分析,并给出相应解决方法,供大家参考. 1.如何insert一条记录? 示例如下,其中sql语句中的%d.'%s'均为占位符,注意字符串占位符需要加引号,在执行时会被%(-)中的mid.mname等变量替换. import sqlite3 conn = sqlite3.connect("movie.db") msql = "

因为最近要买房子,然后对房市做了一些调研,发现套路极多.卖房子的顾问目前基本都是一派胡言能忽悠就忽悠,所以基本他们的话是不能信的.一个楼盘一次开盘基本上都是200-300套房子,数据量虽然不大,但是其实看一下也很烦要一页一页的翻,如果是在纸上的话,他们还不让你给带回去.所以就是在选一个价格楼层也合适的房子,基本上很不方便.但是幸运的是,合肥市的房子的所有的价格都在合肥是物价局上面公示出来了.所以这里考虑的就是先把房子的价格数据都给爬下来,然后分析房子的单价,总价来选个觉得最适合自己的房源. 这里

在日志中常用的记录当前时间及程序运行时长的方法: public void inject(Path urlDir) throws Exception { SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"); long start = System.currentTimeMillis(); LOG.info("InjectorJob: starting at " + sdf.format(

#include <linux/module.h> #include <linux/types.h> #include <linux/fs.h> #include <linux/errno.h> #include <linux/mm.h> #include <linux/sched.h> #include <linux/init.h> #include <linux/cdev.h> #include <a

界面图: using System; using System.Collections.Generic; using System.ComponentModel; using System.Data; using System.Drawing; using System.Linq; using System.Text; using System.Windows.Forms; using System.IO; namespace DotNet_TXT {     public partial cl

string str1 = "C#操作字符串<几种常见方式>如下"; string str2 = "C#操作字符串";     //比较字符串 Compare,Equal             //1,compare,int 1             string.Compare(str1, str2);             str1.CompareTo(str2);             //2,equal,bool true        

Linux/Unix 命令格式: 命令名 [选项] [参数] 注:[]中的内容代表内容可以省略 例:$ ls $ ls -l #-l 是选项 开始符号: 文件名 或 文件夹名 .当前文件夹 ..上一级文件夹 ~用户主目录(家目录) 查看类: pwd命令: 使用: 用于显示当前操作的位置的路径(当前工作路径) 例: $ pwd /Home/Tarena ls命令: 使用: 用于显示指定目录的文件或文件夹信息 格式: ls [选项] [文件夹名/文件名] 常用选项: -l 列表显示文件的详细信息 -

import org.apache.spark.ml.Pipeline import org.apache.spark.ml.classification.MultilayerPerceptronClassifier import org.apache.spark.ml.evaluation.MulticlassClassificationEvaluator import org.apache.spark.ml.feature.{IndexToString, StringIndexer, Wor

转自:http://www.cnblogs.com/canyangfeixue/p/7227998.html 对于威胁检测算法使用神经网络训练有用!!!TODO待实验 /** * Created by lkl on 2017/7/21. */ //import com.ibm.spark.exercise.util.LogUtils //import com.ibm.spark.exercise.util.LogUtils import org.apache.spark.ml.Pipeline

K-means 聚类算法 初始随机选择 而后不断更新 kmeans 应用 省份归类 调用kmeans方法所需要的参数 n_clusters 指定的聚类中心 init 初始聚类中心的初始化方法 默认k-means++ max_iter 最大的次数 默认300 data 数据 label 聚类后所属的标签 fit_predict() 计算簇中心以及为其选取序号 扩展改进 可以自己改测量方法.. 更改源码 推荐 scipy.spatial.distance.cdist DBSCAN 密度聚类 聚类算法

时间序列预测就是利用过去一段时间内的数据来预测未来一段时间内该数据的走势,比如根据过去5年的销售数据进行来年的收入增长预测,根据上个季度的股票走势推测未来一周的股价变化等等. 对于大部分人来说,这是个相对比较复杂的预测建模问题,但在工具如此丰富的今天,当然可以不用自己动手建模,很多工具都可以实现这一功能.本文介绍在PowerBI中如何进行时间序列预测. 折线图中的预测 时间序列数据一般使用折线图来展现,因此在PowerBI的折现图中也就有了预测功能. 先在PowerBI中创建一个折线图, 然后在

DDL Data Definition Language (DDL) statements are used to define the database structure or schema. Some examples: CREATE - to create objects in the database ALTER - alters the structure of the database DROP - delete objects from the database TRUNCATE