1. window=100k,step=2k 统计每个window的snp密度,然后用mixtools的normalmixEM(两个组分的混合模型)统计snp的分布模式. R command: library(mixtools) SNPdensity=read.table("snp.density.file") mixmdl=normalmixEM(SNPdensity) plot(mixmdl,which=2) mixmdl$mu  mixmdl$sigma  mixmdl$lamb

为什么要写统计信息 最近看到园子里有人写统计信息,楼主也来凑热闹. 话说经常做数据库的,尤其是做开发的或者优化的,统计信息造成的性能问题应该说是司空见惯. 当然解决办法也并非一成不变,“一招鲜吃遍天”的做法已经行不通了(题外话:整个时代不都是这样子吗) 当然,还是那句话,既然写了就不能太俗套,写点不一样的,本文通过分析一个类似实际案例来解读统计信息的更新的相关问题. 对于实际问题,不但要解决问题,更重要的是要从理论上深入分析,才能更好地驾驭数据库. 统计信息基础 首先说一个老掉牙的话题,统计信息

前提  本文仅讨论SQL Server查询时, 对于非复合统计信息,也即每个字段的统计信息只包含当前列的数据分布的情况下, 在用多个字段进行组合查询的时候,如何根据统计信息去预估行数的. 利用不同字段的统计信息做数据行数预估的算法原理,以及SQL Server 2012和SQL Server 2014该算法的差异情况, 这里暂时不涉及复合统计信息,暂不涉及统计信息的更新策略及优化相关话题,以及其他SQL Server版本计算方式. 统计信息是什么 简单说就是对某些字段的数据分布的一种描述,让SQ

Window是无限数据流处理的核心,Window将一个无限的stream拆分成有限大小的”buckets”桶,我们可以在这些桶上做计算操作.本文主要聚焦于在Flink中如何进行窗口操作,以及程序员如何从window提供的功能中获得最大的收益. 窗口化的Flink程序的一般结构如下,第一个代码段中是分组的流,而第二段是非分组的流.正如我们所见,唯一的区别是分组的stream调用keyBy(…)和window(…),而非分组的stream中window()换成了windowAll(…),这些也将贯穿

前言:统计信息作为sql server优化器生成执行计划的重要参考,需要数据库开发人员,数据库管理员对其有一定的理解,从而合理高效的应用,管理. 第一部分 概念 统计信息(statistics):描述某个(些)栏位,索引的数据分布情况.优化器用其评估生成高效执行计划. 密度(density):一个比率值,显示在一个(组)列中有多少唯一值.(实际应用中值越小越好) Density = 1 / Number of distinct values for column(s) 直方图(histogram

(Panda has a high heterozygosity rate) 通过对mtDNA(为了预测SNP的密度)的分析,可知panda的多样性,当前全基因组数据才能完全建立模型. mitochondrial control region DNA:卫星DNA:微衛星(英语:Microsatellite,亦称为简单重复序列(英语:Simple Sequence Repeats,SSRs 在二倍体基因组上重排可用序列(占85%),占90%的序列用来检查突变(因为他们都有特异性位点). 我们发现了

一.总结 1.网址https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/system-catalog-views/sys-stats-transact-sql?view=sql-server-2017(sys.stats)2.什么是统计信息? 统计信息描述了表格或者索引视图中的某些列的值的分布情况,属于数据库对象. 3.根据统计信息,查询优化器就能评估查询过程中需要读取的行数以及结果集情况,同时也能创建高质量的查询计划.其实统计信息就

Design based on biology 通过比较基因组学的方法,将脊椎动物基因组的数据,解决生物学各方面问题.新的调控注释(在脊椎动物的进化过程中的出现的)可以丰富物种树(比如不同功能蛋白质进化速度上的差异(因为编码蛋白质基因和早期进化基因的发现)). Sequencing 需要以下两种策略叠加: 1.Pooled genome sequence strategies :测同一物种的不同个体,不同个体叠加. 2.representative genome assembly approac

QCOM平台使用WALT(Window Assisted Load Tracking)作为CPU load tracking的方法:相对地,ARM使用的是PELT(Per-Entity Load Tracking). WALT的核心算法思想是:将一小段时间内的CPU loading情况计算出对应的结果,作为一个window:然后再统计多个类似的window.通过计算,得出task demand,最后将结果运用于CPU 频率调节,负载均衡(task迁移). 主要代码在walt.c中.代码基于ker

前言 Flink 是流式的.实时的 计算引擎 上面一句话就有两个概念,一个是流式,一个是实时. 流式:就是数据源源不断的流进来,也就是数据没有边界,但是我们计算的时候必须在一个有边界的范围内进行,所以这里面就有一个问题,边界怎么确定? 无非就两种方式,根据时间段或者数据量进行确定,根据时间段就是每隔多长时间就划分一个边界,根据数据量就是每来多少条数据划分一个边界,Flink 中就是这么划分边界的,本文会详细讲解. 实时:就是数据发送过来之后立马就进行相关的计算,然后将结果输出.这里的计算有两种:

VCFtools用来处理VCF文档. 筛选特定突变 比较文件 总结突变 转化文件格式 验证并合并文件 取突变交集和差集 Get basic file statistics input可以为VCF或BCF格式(--vcf --gvcf or --bcf). vcftools --vcf test.vcf less test.vcf | vcftools --vcf - Applying a filter 可以把筛选的突变写入一个新文件.--recode 表示输出筛选的内容,--recode-INF

目录 一.来源 二.结果 材料测序.变异检测.群体结构和LD衰减 驯化后经历选择的候选基因组区域 起源中心.迁移路线和多样性 GWAS 一.来源 Resequencing of 429 chickpea accessions from 45 countries provides insights into genome diversity, domestication and agronomic traits. Nat Genet. 2019 May;51(5):857-864. doi: 10

1.ggplot2发展历程 ggplot2是Hadley在爱荷华州立大学博士期间的作品,也是他博士论文的主题之一,实际上ggplot2还有个前身ggplot,但后来废弃了,某种程度上这也是Hadley写软件的特 征,熟悉他的人就知道这不是他第一个“2”版本的包了(还有reshape2).带2的包和原来的包在语法上会有很大的改动,基本上不兼容.尽管如此,他的R代码风格在R社区可谓独树一帜,尤其是他的代码结构很好,可读性很高,ggplot2是R代码抽象的一个杰作.读者若感兴趣,可以在GitHub网站

今天开始学习RelativeLayout(相对布局),相对布局在平时布局的时候用的较多,因为Android适配方面的原因.相对布局可以控制组件摆放的位置(放在任一组件的上下左右等位置),下面来看看类的定义(http://developer.android.com/reference/android/widget/RelativeLayout.html): 相对布局有几个非常常用的属性在这里列个表格说下: RelativeLayout的常用属性 编号 属性名称 对应的变量 意义 1 android

内存计算平台spark在今年6月份的时候正式发布了spark2.0,相比上一版本的spark1.6版本,在内存优化,数据组织,流计算等方面都做出了较大的改变,同时更加注重基于DataFrame数据组织的MLlib,更加注重机器学习整个过程的管道化. 当然,作为使用者,特别是需要运用到线上的系统,大部分厂家还是会继续选择已经稳定的spark1.6版本,并且在spark2.0逐渐成熟之后才会开始考虑系统组件的升级.作为开发者,还是有必要先行一步,去了解spark2.0的一些特性和使用,及思考/借鉴一

论文原址:https://arxiv.org/pdf/1811.05181.pdf github:https://github.com/libuyu/GHM_Detection 摘要 尽管单阶段的检测器速度较快,但在训练时存在以下几点不足,正负样本之间的巨大差距,同样,easy,hard样本的巨大差距.本文从梯度角度出发,指出了上面两个不足带来的影响.然后,作者进一步提出了梯度协调机制(GHM)用于避开上面的不足.GHM的思想可以嵌入到用于分类的交叉熵损失或者用于回归的Smooth-L1损失中,

SQLServer 有3种物理连接:Nested Loop(嵌套循环).Merge Join(合并联接).Hash Join(哈希联接). T-SQL中的inner/left/right/full join等在进行优化的过程中会转换成上面3种物理连接. 1.Nested Loop(嵌套循环) SELECT e.BusinessEntityID FROM HumanResources.Employee AS e INNER JOIN Sales.SalesPerson AS s ON e.Busi

函数说明: 1. from gensim.model import word2vec  构建模型 word2vec(corpus_token, size=feature_size, min_count=min_count, window=window, sample=sample) 参数说明:corpus_token已经进行切分的列表数据,数据格式是list of list , size表示的是特征向量的维度,即映射的维度, min_count表示最小的计数词,如果小于这个数的词,将不进行统计,

铭文一级: 第八章:Spark Streaming进阶与案例实战 updateStateByKey算子需求:统计到目前为止累积出现的单词的个数(需要保持住以前的状态) java.lang.IllegalArgumentException: requirement failed: The checkpoint directory has not been set. Please set it by StreamingContext.checkpoint(). 需求:将统计结果写入到MySQLcre

1. docker报[Error response from daemon: Error running DeviceCreate (createSnapDevice) dm_task_run failed]错 解决办法: # systemctl stop docker.service # thin_check /var/lib/docker/devicemapper/devicemapper/metadata If there were no errors then proceed with: