1.下载安装bcftools. 2.准备样本ID文件,这里命名为samplelistname.txt,一个样本一行,如下所示: sample1 sample2 sample3 3.输入命令: bcftools view -S samplelistname.txt /1000genomes/ALL.chr16.phase3_shapeit2_mvncall_integrated_v5a.20130502.genotypes.vcf.gz -Ov > samplelist_1000Genomes.v

在对vcf的操作有这样三个软件: Vcftools:主要用于群体分析,文本处理的功能不是很强大,虽然这个软件也可以拆分样本,但是这种拆分不涉及文件的处理,只是保留在分析流程里. GATK .x:这个软件最大的问题就是需要参考基因组,而且序列长度各个方面都要与待处理的文件一致这样就给我们的数据处理带来一定的麻烦. Bcftools:涉及文本的处理,功能很强大,后续随着我的分析还要继续介绍. 利用Bcftools按样本拆分文件主要利用了“--view”这个软件包,主要代码如下: bcftools v

上篇我和小伙伴们分享了简单指数平滑法,简单指数平滑法仅仅能预測那些处于恒定水平和没有季节变动的时间序列,今天和大家分享非恒定水平即有增长或者减少趋势的.没有季节性可相加模型的时间序列预測算法---霍尔特指数平滑法(Holt). Holt 指数平滑法预计当前时间的水平和斜率.其平滑水平是由两个參数控制.alpha:预计当前点水平.beta:预计当前点趋势部分斜率.两个參数都介于0-1之间.当參数越接近0,大部分最近的观測值的权值将较小. 我们以1866年到1911年每年女士裙子直径为案例,我们首先

Unit1 Adjustment of SAP Standard Software(SAP标准软件修改) 1.1 Adjusting SAP Standard Software(如何修改SAP标准软件) SAP标准应用的修改可分为三个级别: Personalization: 个性化,通过配置不用开发 Transaction Variants Modification: 修改,可能影响升级 Modification Assistant User Exit Enhancement: 增强 ABAP

学习框架 01-人工智能概述 机器学习.人工智能与深度学习的关系 达特茅斯会议-人工智能的起点 机器学习是人工智能的一个实现途径深度学习是机器学习的一个方法发展而来(人工神经网络) 从图上可以看出,人工智能最开始是用于实现人机对弈,到后面的开始处理垃圾邮件过滤[机器学习,机器去模仿人工神经网络],到最后的图片识别效果显著[深度神经网络,在图像识别中取得好的成绩],也就是人工智能发展的3个历程. 机器学习.深度学习的应用 传统预测: 店铺销量预测,移动用户流量消费预测,图像识别: 人脸识别.无人驾

一.数据读取 1.读写数据库数据 读取函数: pandas.read_sql_table(table_name, con, schema=None, index_col=None, coerce_float=True, columns=None) pandas.read_sql_query(sql, con, index_col=None, coerce_float=True) pandas.read_sql(sql, con, index_col=None, coerce_float=True

场景 确认开源的后门在中毒机器上是什么版本,具有什么功能. 思路 1.查看样本PE里的编译时间 2.对照开源后门里组件的编译时间 技术点 查看NT头-TimeDateStamp struct IMAGE_NT_HEADERS NtHeader E8h F8h Fg: Bg:0xFFE0FF time_t TimeDateStamp 12/19/2010 16:16:19 F0h 4h Fg: Bg:0xFFE0FF DWORD,from 01/01/1970 12:00 AM 参考 https:

学习了机器学习这么久,第一次真正用机器学习中的方法解决一个实际问题,一步步探索,虽然最后结果不是很准确,仅仅达到了0.78647,但是真是收获很多,为了防止以后我的记忆虫上脑,我决定还是记录下来好了. 1,看到样本是,查看样本的分布和统计情况 #查看数据的统计信息print(data_train.info())#查看数据关于数值的统计信息print(data_train.describe()) 通常遇到缺值的情况,我们会有几种常见的处理方式 如果缺值的样本占总数比例极高,我们可能就直接舍弃了,作

随机森林模型是一种数据挖掘模型,常用于进行分类预测.随机森林模型包含多个树形分类器,预测结果由多个分类器投票得出. 决策树相当于一个大师,通过自己在数据集中学到的知识对于新的数据进行分类.俗话说得好,一个诸葛亮,玩不过三个臭皮匠.随机森林就是希望构建多个臭皮匠,希望最终的分类效果能够超过单个大师的一种算法.随机森林的分类效果(即错误率)与以下两个因素有关: ①森林中任意两棵树的相关性:相关性越大,错误率越大. ②森林中每棵树的分类能力:每棵树的分类能力越强,整个森林的错误率越低. 减小特征选择个

第三章 RNA测序   RNA测序(RNA Sequencing,简称RNA-Seq,也被称为全转录物组鸟枪法测序Whole Transcriptome Shotgun Sequencing,简称WTSS),是基于二代测序技术研究转录组学的方法,可以快速获取给定时刻的一个基因组中RNA的种类和数量. RNA-Seq有助于查看基因的不同转录本.转录后修饰.基因融合.突变/SNP和基因表达随时间的变化,或在不同组中基因表达的差异. RNA-Seq除了可以查看mRNA转录本,还可以查看总RNA.小RN

转载地址:http://blog.csdn.net/watkinsong/article/details/38536463 1. 前言 PCA : principal component analysis ( 主成分分析) 最近发现我的一篇关于PCA算法总结以及个人理解的博客的访问量比较高, 刚好目前又重新学习了一下PCA (主成分分析) 降维算法, 所以打算把目前掌握的做个全面的整理总结, 能够对有需要的人有帮助. 自己再看自己写的那个关于PCA的博客, 发现还是比较混乱的, 希望这里能过做好

一.基础理解 使用逻辑回归算法训练模型时,为模型引入多项式项,使模型生成不规则的决策边界,对非线性的数据进行分类: 问题:引入多项式项后,模型变的复杂,可能产生过拟合现象: 方案:对模型正则化处理,损失函数添加正则项(αL2),生成新的损失函数,并对新的损失函数进行优化: 优化新的损失函数: 满足了让原来的损失函数尽量的小: 另一方面,对于 L2 正则项(包含参数 θ 值),限制 θ 的大小: 引入了参数 α ,调节新的损失函数中两部分(原损失函数和 L2 正则项)的重要程度:当然也可以引入 α

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目录 实验内容 实验步骤 实验中遇到的问题 实验总结与体会 实验内容 PoweShell简介 PowerShell入门学习 PowerShell渗透工具介绍 相关渗透实践分析 ms15-034之Powershell版攻击 CVE-2017-0199结合PowerShell 沙虫"二代漏洞(CVE-2017-8570)分析 EMPIRE内置ms16-032漏洞 "震网三代" CVE-2017-8464 "双杀"0day漏洞 CVE-2018-8174 Pow

目录 softmax回归 分类问题 softmax回归模型 softmax运算 矢量表达式 单样本分类的矢量计算表达式 小批量样本分类的矢量计算表达式 交叉熵损失函数 模型预测及评价 图像分类数据集(Fashion-MNIST) 获取数据集 必要的包 训练与测试数据集 训练数据集样本数 查看样本 获取标签 画出图像 读取小批量 全部代码 softmax回归的从零实现 必要的包 读取数据集 初始化模型参数 实现softmax运算 定义模型 定义损失函数 计算分类准确率 训练模型 预测效果 全部代码

一直关注我们的朋友们一定会发现,近期SPSSAU增添了很多新功能. 我们精挑细选出6个最常使用的功能,介绍给大家,看看这些新功能你有没有解锁成功呢? 01 一键删除无效样本 “无效样本”功能中,添加了一键删除无效样本的按钮. 筛选出无效样本后,你可以直接选中[删除无效样本]按钮,一键删除无效样本. 当然,这样做可能有一些风险,因为删除操作无法恢复.也就是说一定要确保筛除出的样本确实是不符合研究条件的样本,再进行删除.   建议大家可以先备份数据(强烈建议!),或者先标识出无效样本.在右上角-[我

项目目标 由于大气运动极为复杂,影响天气的因素较多,而人们认识大气本身运动的能力极为有限,因此天气预报水平较低,预报员在预报实践中,每次预报的过程都极为复杂,需要综合分析,并预报各气象要素,比如温度.降水等.本项目需要训练一个二分类模型,来预测在给定天气因素下,城市是否下雨. 数据说明 本数据包含了来自澳大利亚多个气候站的日常共15W的数据,项目随机抽取了1W条数据作为样本.特征如下: 特征 含义 Date 观察日期 Location 获取该信息的气象站的名称 MinTemp 以摄氏度为单位的低

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在纹理中找瑕疵.基于高斯混合模型(GMM)分类器的纹理检查模型,适用于图像金字塔,可以分析纹理的多个频率范围. [要求]训练样本,必须完美无瑕疵. [步骤] 1.创建模型 create_texture_inspection_model 或 read_texture_inspection_model 2.加载训练样本 add_texture_inspection_model_image 查看样本get_texture_inspection_model_image 保存样本write_object

https://seleniumhq.github.io/docs/wd.html WEBDRIVER The biggest change in Selenium recently has been the inclusion of the WebDriver API. Driving a browser natively as a user would either locally or on a remote machine using the Selenium server, it ma