何为功能富集分析? 功能富集分析是将基因或者蛋白列表分成多个部分,即将一堆基因进行分类,而这里的分类标准往往是按照基因的功能来限定的.换句话说,就是把一个基因列表中,具有相似功能的基因放到一起,并和生物学表型关联起来. 何为GO和KEGG? 为了解决将基因按照功能进行分类的问题,科学家们开发了很多基因功能注释数据库,.这其中比较有名的一个就是Gene Ontology(基因本体论,GO)和Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes(京都基因与基因组百科全书,K

C++ 中数组做参数的分析 1.数组降价问题? "数组引用"以避免"数组降阶",数组降阶是个讨厌的事,这在C语言中是个无法解决的问题,先看一段代码,了解什么是"数组降阶" #include <IOSTREAM> using namespace std; ] ) { cout << sizeof(array) << endl; // 输出 4 } int main( void ) { ] = { }; cout

公号:码农充电站pro 主页:https://codeshellme.github.io 今天来介绍一下如何使用 Python 制作词云. 词云又叫文字云,它可以统计文本中频率较高的词,并将这些词可视化,让我们可以直观的了解文本中的重点词汇. 词的频率越高,词显示的大小也就越大. 1,wordcloud 模块 wordcloud 是一个词云生成器,它不仅是一个 Python 库,还是一个命令行工具.我们可以通过 wordcloud 官方文档,和示例库来学习如何使用它. 在使用 wordcloud

LoadRunner 解的地方--測试结果的分析.其余的录制和加压測试等设置对于我们来讲通过几次操作就能够轻松掌握了.针对 Results Analysis 我用图片加文字做了一个样例,希望通过样例能给大家很多其它的帮助.这个样例主要讲述的是多个用户同一时候接管任务,測试系统的响应能力,确定系统瓶颈所在.客户要求响应时间是1 个人接管的时间在5S 内. 2.系统资源: 2.1 硬件环境: CPU:奔四2.8E 硬盘:100G 网络环境:100Mbps 2.2 软件环境: 操作系统:英文windo

本文转自:http://blog.csdn.net/ohmygirl/article/details/17849983 上文( http://blog.csdn.net/ohmygirl/article/details/17846199 )中已经介绍了Fiddler的原理和软件界面.本文主要针对Fiddler的抓包处理. Fiddler抓取HTTP请求. 抓包是Fiddler的最基本的应用,以本博客为例,启动Fiddler之后,在浏览器中输入http://blog.csdn.net/ohmygi

上文( http://blog.csdn.net/ohmygirl/article/details/17846199 )中已经介绍了Fiddler的原理和软件界面.本文主要针对Fiddler的抓包处理. Fiddler抓取HTTP请求. 抓包是Fiddler的最基本的应用,以本博客为例,启动Fiddler之后,在浏览器中输入http://blog.csdn.net/ohmygirl 键入回车之后,在Fiddler的web session界面捕获到的HTTP请求如下图所示: 各字段的详细说明已经解

来源: http://blog.jobbole.com/31178/ 你的网站正常运转.现在我们来让它运转的更快.网站的性能由页面载入速度和代码执行效率决定.一些服务可以让你的网站载入更快,比如压缩JS和CDN,但是让代码执行的更快你要做的事情. 代码中很小的改动都可能对性能造成巨大的影响.快速灵活的网站和可怕的“无响应脚本”对话框可能只有几行代码的差别.这篇文章告诉你如何通过用Chrome开发者工具(Chrome Developer Tools)找到这几行关键的代码. 设置一个基线 我们来看一

转载:http://blog.csdn.net/ohmygirl/article/details/17849983 Fiddler抓取HTTP请求. 抓包是Fiddler的最基本的应用,以本博客为例,启动Fiddler之后,在浏览器中输入http://blog.csdn.net/ohmygirl 键入回车之后,在Fiddler的web session界面捕获到的HTTP请求如下图所示: 各字段的详细说明已经解释过,这里不再说明.需要注意的是#号列中的图标,每种图标代表不同的相应类型,具体的类型包

python3做词云 其实词云一般分为两种,一个是权重比,一个是频次分析 主要还是体现在自然语言方向,难度较大,但这里我们用jieba词库 主要思路, 后端算数据+前端生成图(D3-cloud-好像是哈,不确定了) #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf- -*- # 导入扩展库 import re # 正则表达式库 import collections # 词频统计库 import jieba # 结巴分词 import jieba.analyse as

来到大数据分析的时代,大量的大数据分析软件涌现,尽管如此,如果今天有人问起最常用的数据透视分析工具是什么的时候,我猜想Excel应该是大家的不二之选. 但是其实我想说,用现在的手机来打比方,Excel就好比老人机,当大家都在用新一代的"智能手机"--思迈特软件Smartbi的时候,你还在用老人机,这样一对比,简直就是在被当街吊打. 为什么说Excel就好比老人机呢? 1.Excel数据分析处理能力较低,几十万条的数据转半天都转不出来. 2.Excel入门容易但是想要精通却很难,一旦想要

猫狗案例: 具体事务: 猫.狗 共性: 姓名.年龄.吃饭 分析:从具体到抽象 猫: 姓名.年龄--->成员变量 吃饭       ---> 成员方法 构造方法:无参.有参 狗: 姓名.年龄--->成员变量 吃饭       ---> 成员方法 构造方法:无参.有参 因为有共性的内容,所以就提取了一个父类,动物. 但是又由于吃饭的内容不一样,所以吃饭的方法是抽象的, 而方法是抽象,所以类也必须定义为抽象的. 实现: 从抽象到具体   动物类:   成员变量:姓名.年龄 成员方法:吃饭

1,Hashing过程 像二分查找.AVL树查找,这些查找算法的时间复杂度为O(logn),而对于哈希表而言,我们一般说它的查找时间复杂度为O(1).那它是怎么实现的呢?这就是一个Hashing过程. 在JAVA中,每个对象都有一个散列码,它是由Object类的hashCode()方法计算得到的(当然也可以覆盖Object的hashCode()).而我们可以在散列码的基础上,定义一个哈希函数,再对哈希函数计算出的结果求余,最终得到该对象在哈希表的位置. final int hash(Object

情感分析就是分析一句话说得是很主观还是客观描述,分析这句话表达的是积极的情绪还是消极的情绪.原理比如这么一句话:“这手机的画面极好,操作也比较流畅.不过拍照真的太烂了!系统也不好.” ① 情感词 要分析一句话是积极的还是消极的,最简单最基础的方法就是找出句子里面的情感词,积极的情感词比如:赞,好,顺手,华丽等,消极情感词比如:差,烂,坏,坑爹等.出现一个积极词就+1,出现一个消极词就-1.里面就有“好”,“流畅”两个积极情感词,“烂”一个消极情感词.那它的情感分值就是1+1-1+1=2. 很明显

sql语句优化: : sql语句的时间花在哪儿? 答: 等待时间 , 执行时间. 等待时间:看是不是被锁住了,那就不是语句层面了是服务端层面了,看连接数内存. 执行时间:到底取出多少行,一次性取出1万行那是你的sql语句写的失败,二是扫描多少行,扫描多少行需要技术来分析,通过explain来分析. 可以重构查询和切分查询. : sql语句的执行时间,又花在哪儿了? 答:a: 查 ----> 沿着索引查,甚至全表扫描b: 取 ----> 查到行后,把数据取出来(sending data) : s

前言 一般我们挑出一堆感兴趣的基因想临时看看它们的功能,需要做个富集分析.虽然公司买了最新版的数据库,如KEGG,但在集群跑下来嫌麻烦.这时网页在线或者本地化工具派上用场了. DAVID DAVID地址 以前我会首选DAVID,原因是方便简单.有人说它数据库更新慢,不准确(据说被science点名批评了),也有人说它运行慢,数据库更新慢是硬伤,但我只是大概看下基因集的功能,总体结果不会差到哪里去.至于运行速度我反而觉得比其他工具更快. 使用方法: 注释结果有很多,挑自己感兴趣的数据库,我一般看G

利用DAVID简单的进行GO富集度分析(这里只做简单的分析,即看基因是否存在在GO的三个过程里面) 比如我们有一组要分析的基因:TRPV6    CXADR    PROM1    GRAMD2    SOX10    GPRIN2    VANGL2    GRHL1    BCL11A    MROH8(这里用的是关于人的基因名) 首先打开DAVID网页,选择Functional Annotation: 在左边的框里面按提示输入,步骤1,输入你的ID号,这里可以是基因ID,也可以是基因名,或

之前,写了这篇文章,用python提取全部群成员的发言时间,并简单做了下分析.先补充一下,针对特定单个群成员(这里以  小小白   为例)消息记录的获取. 代码比较简单,主要是正则表达式的书写.(附:聊天文件记录的导出请参考上面提到的文章) 代码如下: #// #从QQ聊天数据导出特定人发言的日期时间和发言内容 import re import xlsxwriter # 小小白 这里代指你要获取数据的对象的昵称 # 方便起见,见数据导出的文件名也明明为此 workbook = xlsxwrite

最近使用element-UI时,使用table做动态表格,当操作列使用fixed时,动态切换表格列设置设置时就会出现错乱,情况如下: 解决方法: 把el-table-column上的key设成一个随机数Math.random(),每次表头设置完都要更新一下就正常,如下 这样,显示结果就正常了

本文转自知乎 作者:苏格兰折耳喵 ----------------------------------------------------- 在本文中,作者引出了"外部数据"这一概念,并实例分析,如何从海量的外部数据中获取可以对自身业务起到指导作用和借鉴意义的insight,并借助外部环境数据来优化自己. 现在互联网上关于"增长黑客"的概念很火,它那"四两拨千斤"."小投入大收益"的神奇法力令无数互联网从业者为之着迷.一般来说

(一)项目启动前 从事产品的工作一年多,但自己一直苦于这样或者那样的困惑,很多人想要从事产品,或者老板自己创业要亲自承担产品一职,但他们对产品这个岗位的认识却不明晰,有的以为是纯粹的画原型,有的是以为做项目管理跟踪项目进度,有的是做竞品分析给老板看.实际上,这些都不是产品经理的核心和重点.在较为成熟的企业,因为产品的壮大和人员的增多,为了便于协作和沟通,岗位会细化的很清楚,如产品经理.交互设计师.UI设计师.用户体验分析师.数据分析师.运营等等.但是创业型公司中产品经理往往都是身兼数职,创业公司