之前写的一个小工具,写的很简陋,名字取的也很随意就叫skr,哈哈.主要是fq转fa.合并多个染色体的vcf文件等,功能不多(主要是C写起来太操蛋了T_T),通常我也只用来统计fastq文件信息: 这里给出工具地址:https://github.com/sharkLoc/skrTools usage: Program: skr Usage: skr <command> [options] fq2fa translate fastq file to fasta fqstat summary sta

在网上看到一篇介绍使用统计信息出现的问题已经解决方式,感觉写的很全面. 在自己看的过程中顺便做了翻译. 因为本人英文水平有限,可能中间有一些错误. 假设有哪里有问题欢迎大家批评指正.建议英文好的直接看原文:SQL Server Statistics: Problems and Solutions 正文: SQL Server统计信息协助查询优化器计算执行查询的最优方式. Holger描写叙述了常见的统计信息出错的事情,而且怎样改善 通常你不须要太操心运行SQL查询的方式.他们被传送到查询优化器,

  1. 统计信息查看 1.1 单个表的全局统计信息.统计效果查看 2. 统计信息分析(收集) 2.1 分析工具选择 2.2 分析前做index重建 2.3 分析某数据表,可以在PL/SQL的command window下执行的 2.4 分析SCHEMA,在SQLPLUS中进行的 2.5 dbms_stats.gather_schema_stats详解 2.6 初始化参数statistics_level与oracle默认统计信息收集JOB的关系 3. 改良.辅助oracle默认统计信息收集JOB

1.创建统计语法: CREATE STATISTICS statistics_name ON { table_or_indexed_view_name } ( column [ ,...n ] ) [ WHERE <filter_predicate> ] [ WITH [ [ FULLSCAN | SAMPLE number { PERCENT | ROWS } | STATS_STREAM = stats_stream ] [ , ] ] [ NORECOMPUTE ] ] ; <fi

本位出处:http://www.cnblogs.com/wy123/p/5748933.html 首先解释一个概念,统计信息是什么: 简单说就是对某些字段数据分布的一种描述,让SQL Server大概知道预期的数据大小,从而指导生成合理执行计划的一种数据库对象 默认情况下统计信息的更新策略: 1,表数据从0行变为1行 2,少于500行的表增加500行或者更多 3,当表中行多于500行时,数据的变化量大于500+20%*表中数据行数 非默认情况下,促使已有统计信息更新的因素(包括但不限于下面三种,

今天有个人问我du和df的统计结果为什么会不同.给他解析了一番,后来想想还是写篇文章从原理上来分析分析. 我们常常使用du和df来获取目录或文件系统已占用空间的情况.但它们的统计结果是不一致的,大多数时候,它们的结果相差不会很大,但有时候它们的统计结果会相差非常大. 例如: ##### df的统计结果 [root@xuexi ~]# df -hT Filesystem Type Size Used Avail Use% Mounted on /dev/sda2 ext4 18G 1.7G 15G

有时候我们会遇到,由于统计信息不准确导致优化器生成了一个错误的执行计划(或者这样表达:一个较差的执行计划),从而引起了系统性能问题.那么如果我们怀疑这个错误的执行计划是由于统计信息不准确引起的.那么我们如何判断统计信息不准确呢?当然首先得去查看实际执行计划中,统计信息的相关数据是否与实际情况有较大的出入,下面我们抛开这个大命题,仅仅从统计信息层面去查看统计信息的更新时间,统计信息的采样行数.采样比例等情况. 1:首先,我们要查查统计信息是什么时候更新的. 2:其次,我们查看统计信息的采样的百分比

<思考的乐趣:Matrix67数学笔记>第4章讲了几个统计学上的陷阱,由于现在流行的大数据与统计学很有渊源,所以认真读了这一章,在<大数据时代>中指出只考虑相关性就够了,而不考虑因果关系,从这几个例子上可以看出这种观点是非常的可怕. 1)因果关系颠倒: 去救火的消防员越多,火灾损失越大. 实际是因为火灾损失大,才会派很多的人去救火. 2)第三个因素影响2个事件显出了相关性 例一:冰淇淋销量增加,鲨鱼食人事件也会同时增加. 如果根据这个相关性,政府部门把冰淇淋销售点全部取缔就太可笑了

2697: 血型统计 时间限制: 1 Sec  内存限制: 128 MB 提交: 405  解决: 164 题目描述 黑猫警长在犯罪现场发现了一些血迹,现已经委托检验机构确定了血型,需要统计各种血型的样本数目. 输入 血型序列(A/B/O/C,C代表AB型血,输入以X结束) 输出 各种血型的数量(注意观察,两种血型之间用两个空格隔开) 样例输入 ABCAOCOAOOBX 样例输出 A:3 B:2 O:4 AB:2 迷失在幽谷中的鸟儿,独自飞翔在这偌大的天地间,却不知自己该飞往何方-- #incl

上篇刚使用了百度统计,由于后端同事没有找到百度统计的api,于是就找了个talkingData平台... 平台地址 依旧是先注册 进入应用统计分析  创建应用 获得appid 在vue中埋点 1.index.html文件中,引入统计平台的sdk 2.定义一个埋点函数 // talkingData统计平台埋点 function setSpot (sendMsg, logMsg) { try { console.log(logMsg) window.TDAPP.onEvent(sendMsg) re

Sub fun1() '统计每一个sheet有多少行数据 Set s1 = Sheets("Sheet1") 'totalok = 0 To Sheets.Count s1.Cells(i, ) = Sheets(i).Name r = Sheets(i).Range("A65535").End(xlUp).Row s1.Cells(i, ) = r Then totalok = totalok + r End If Next s1.Cells(, ) = tota

SACON(SAmple CONsensus)算法是基于样本一致性的运动目标检测算法.该算法通过对每个像素进行样本一致性判断来判定像素是否为背景. 算法框架图 由上图可知,该算法主要分为四个主要部分,分别是邻域差分.SACON算法核心处理.空洞填充后处理.TOM(Time Out Map),其中TOM(Time Out Map)主要用于背景模型更新,其他部分属于前景目标检测. 背景模型建立 SACON算法建立背景模型的方法是直接取视频序列的前N帧作为背景模型. 对于每个像素而言,其背景模型可以表

du和df的统计结果为什么会不一样? 今天有个人问我du和df的统计结果为什么会不同,接下来我们分析一下. 我们常常使用du和df来获取目录或文件系统已占用空间的情况.但它们的统计结果是不一致的,大多数时候,它们的结果相差不会很大,但有时候它们的统计结果会相差非常大. 例如: df的统计结果 [root@localhost ~]# df -hT Filesystem Type Size Used Avail Use% Mounted on /dev/sda2 ext4 18G 1.7G 15G

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .机器学习概念 1.1 机器学习的定义 在维基百科上对机器学习提出以下几种定义: l“机器学习是一门人工智能的科学,该领域的主要研究对象是人工智能,特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能”. l“机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究”. l“机器学习是用数据或以往的经验,以此优化计算机程序的性能标准.” 一种经常引用的英文定义是:A computer program is said t

如果你的JMeter客户机不能进行属性,来模拟 足够的用户强调您的服务器或在网络水平是有限的,存在一个选项来控制多个远程JMeter 引擎从一个JMeter客户机. 通过运行JMeter远程,你可以复制 一个测试在许多低端电脑,从而模拟服务器上的负载更大. 一个 JMeter的实例客户端可以控制任意数量的远程JMeter实例,并收集 所有的数据. 这提供了以下功能: 测试样品的保存到本地计算机 管理多个JMeterEngines从一个机器 不需要复制测试计划每个服务器-客户端发送到服务器   注

这篇博客帮你开始使用Apache Spark Streaming和HBase.Spark Streaming是核心Spark API的一个扩展,它能够处理连续数据流. Spark Streaming是什么? 首先,Spark Streaming是什么?数据流是数据连续到来的无限序列.Streaming划分连续流动的输入数据成离散单元以便处理.流处理是对流数据的低延迟处理和分析.Spark Streaming是核心Spark API的一个扩展,能够允许对实时数据的可扩展,高吞吐量,容错流处理.Sp

系统变量提供的是各种与服务器配置和功能有关的信息.大部分的系统变量都可以在服务器启动时进行设置.在运行时,每一个系统变量都拥有一个全局值或会话值,或者同时拥有这两个值.许多系统变量都是动态的,也就是说,可以在服务器郑州运行时修改它们的值.这些类型的信息都会在每个变量的描述里(与变量名同处一行)指明. 对于那些可以在服务器启动时设置的变量,看到的是“自动”一词,后面紧跟着“直接设置”或某个选项.“直接设置”的意思是:可以在命令行上或者在选项文件里,使用与变量名同名的选项直接设置该变量.否则,在“启

来自:http://www.cocoachina.com/ios/20140915/9624.html 本文由CocoaChina翻译组成员 唧唧歪歪(微博) 翻译自苹果官方文档:The HealthKit Framework   HealthKit框架提供了一个结构,应用可以使用它来分享健康和健身数据.HealthKit管理从不同来源获得的数据,并根据用户的偏好设置,自动将不同来源的所有数据合并起来.应用还可以获取每个来源的原始数据,然后执行自己的数据合并.   HealthKit也可以直接与

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 笔者寄语:本文大多内容来自未出版的<数据挖掘之道>的情感分析章节.本书中总结情感分析算法主要分为两种:词典型+监督算法型. 监督算法型主要分别以下几个步骤: 构建训练+测试集+特征提取(TFIDF指标)+算法模型+K层交叉验证.可与博客对着看:R语言︱词典型情感分析文本操作技巧汇总(打标签.词典与数据匹配等) ----------------

作者:龙心尘 && 寒小阳 时间:2016年1月. 出处: http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/50597149 http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50616559 声明:版权所有,转载请联系作者并注明出处 1. 引言 贝叶斯方法是一个历史悠久,有着坚实的理论基础的方法,同时处理很多问题时直接而又高效,很多高级自然语言处理模型也可以从它演化而来.因此,学习贝

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/51373090 吉布斯采样算法详解 为什么要用吉布斯采样 通俗解释一下什么是sampling. sampling就是以一定的概率分布,看发生什么事件.举一个例子.甲只能E:吃饭.学习.打球,时间T:上午.下午.晚上,天气W:晴朗.刮风.下雨.现在要一个sample,这个sample可以是:打球+下午+晴朗...问题是我们不知道p(E,T,W),或者说,不知道三件事的联合分布.当然,如果知道的话,就没有