featureCounts真的很厉害. 常见的参数(没什么好说的,毕竟是固定的): -a -o input_file1 -F -t -g -Q -T 关键是以下几个参数怎么设置: -f # Perform read counting at feature level -O # Assign reads to all their overlapping meta-features -M # Multi-mapping reads will also be counted. --primary #

文献名:Data-independent acquisition improves quantitative cross-linking mass spectrometry (DIA方法可提升定量交联质谱分析) 期刊名:Mol Cell Proteomics 发表时间:(2019年4月) IF:5.232 单位: 1.      德国柏林技术大学生物技术研究所 2.      英国爱丁堡大学生命科学学院 3.      瑞典 Biognosys 公司 技术:DIA交联质谱定量 一.概述:(用精炼

1. 引言 今天有朋友问萌叔,consul能否在大规模生产环境下进行应用.场景是总计大约10w+台机器,分为3 ~ 4个机房,单个机房最多3w万+机器.这个问题大的,可把萌叔吓了跳,部门里面consul集群的规模也就是1k+, 还分好几个机房.不过他的问题确实也让我十分好奇,consul是否有能力支撑这么规模,我决定针对每个可能性能瓶颈进行定量分析 2. 分析 在进行分析前,我们来看看可能遇到瓶颈有哪些?下图是consul在多DC情况下的体系架构图 2.1 明确一些概念 consul agent

大家好,这里是专注表观组学十余年,领跑多组学科研服务的易基因. 染色质免疫共沉淀(Chromatin Immunoprecipitation,ChIP),是研究体内蛋白质与DNA相互作用的经典方法. 想要获得理想的ChIP结果,选择适合的抗体固然很关键,ChIP 流程中所有步骤也很重要.本文对ChIP实验之前的准备.获得理想ChIP结果步骤.ChIP的qPCR定量分析和ChIP案例分析进行总结,希望帮助到正在做ChIP实验和qPCR定量分析的您. 开始 ChIP 之前要考虑三件事 (1)为您的实

文章来源:http://blog.csdn.net/bigbug_zju/article/details/39525281 计算机系统中的堆和栈是跟程序员最密切的两个概念.如果没有栈和堆的概念,下面程序的错误就不知道其所以然. #include <stdlib.h> int main(int argc, char* argv[]) { int a[1024][1024]; system("pause"); return 0; } 消耗栈空间主要有两种操作:函数调用和局部变量

网络上搜集,有操作有分析. 一.问题 在部署大型的 Java Web项目的时候,或者在 MyEclipse 中进行调试的时候经常出现: OutOfMemoryError: PermGen space 的错误. 二.监控运行时参数 我们经常是在尝试网上的各种方案之后,并且将各种参数手动调整来调整去,都没有作用,依然溢出.此时就需要找到配置后系统认可的内存参数是多少.参考网络上的知识,启动了JDK自带的工具,在\jdk1.6.0_10\bin下面的jconsole.exe内存监控的工具,点击选择PI

0.前言 虽然很早就知道R被微软收购,也很早知道R在统计分析处理方面很强大,开始一直没有行动过...直到 直到12月初在微软技术大会,看到我软的工程师演示R的使用,我就震惊了,然后最近在网上到处了解和爬一些R的资料,看着看着就入迷了,这就是个大宝库了,以前怎么没发现,看来还是太狭隘了.直到前几天我看到这个Awesome R文档,我就静不下来了,对比了目前自己的工作和以后的方向,非常适合我.所以毫不犹豫的把这个文档汉化了,所以大家一起享受吧. 说明:本文已经提交到github,地址:https:/

本稿为初稿,后续可能还会修改:如果转载,请务必保留源地址,非常感谢! 博客园:http://www.cnblogs.com/data-miner/ 简书:建设中... 知乎:建设中... 当我们在谈论kmeans(1) 引言 当希望快速了解或回顾某些算法的发展时,一般而言,大家都会选择阅读综述性文章,然后有选择性的阅读部分论文.而这种高效率的做法的负面,就是比较无趣的体验,毕竟一直都行走在别人规划好的思路中,总感觉少了点趣味性. 此系列文章一方面旨在回顾一些算法的历史演变轨迹:同时,看看能否挖掘

大数据之行,始于足下:谈谈语料库知多少 作者:白宁超 2016年7月20日13:47:51 摘要:大数据发展的基石就是数据量的指数增加,无论是数据挖掘.文本处理.自然语言处理还是机器模型的构建,大多都是基于一定量的数据,数据规模达到一定程度,采用基于规则方法或者概率统计学的方法进行模型构建,感兴趣知识的获取才更有意义.那么,是不是数据足够大就是大数据了?是不是数据足够多就构成语料库了?往往一个模型好坏跟训练数据或者检验数据的语料库息息相关.本文笔者带你走进语料库的世界,在随后模型构建过程避免一些

我们前几个节学习了PRINCE2七大主题的商业论证.组织.质量和计划,今天我们开展对于风险模块的讲解. 风险:目的是识别.评估和控制不确定性,从而提高项目的成功率.PRINCE2对风险登记册进行了详细的描述,有以下几个部分: 谁提出了风险,什么时候提出的.风险的类别.风险的描述(包括原因.事件.结果)风险的概率影响.预期价值.临近度.风险的应对类别.风险应对行动.风险状态.风险负责人.风险执行人.是附录A中有风险登记册的详细描述,可以仔细看看. 这里尤其想说一下,PRINCE2区分了风险责任人和

精通Web Analytics 2.0 : 用户中心科学与在线统计艺术 第六章:使用定性数据解答"为什么"的谜团 当我走进一家超市,我不希望员工会认出我或重新为我布置商店. 然而,当我访问一个在线超市,我很郁闷的是在我第三次访问时,他们仍然不知道我住在加利福尼亚州,他们没有给我介绍在我的本地商店有售的商品. 当人们在网上购物时,他们会有不同的一些期待. 因此,您的Web Analytics 2.0策略必须包括至少几个积极地倾听客户的声音的方法. 通过这种方式,您站在了他们的期望顶端,您

1. LRU1.1. 原理 LRU(Least recently used,最近最少使用)算法根据数据的历史访问记录来进行淘汰数据,其核心思想是"如果数据最近被访问过,那么将来被访问的几率也更高". 1.2. 实现 最常见的实现是使用一个链表保存缓存数据,详细算法实现如下: 1. 新数据插入到链表头部: 2. 每当缓存命中(即缓存数据被访问),则将数据移到链表头部: 3. 当链表满的时候,将链表尾部的数据丢弃. 1.3. 分析 [命中率] 当存在热点数据时,LRU的效率很好,但偶发性的

成果名称 包括内容 来自 用于 事业环境因素 组织文化.政府法规.行业标准.市场条件.工作授权系统.商业数据库.项目管理信息系统 外部现有的 启动.规划.执行过程的输入 组织过程资产 流程与程序(模板).共享知识库(项目档案.配置管理知识库):来自内部.长期总结获得:合同类型(固定.成本补偿.时间材料合同) 组织自身积累 启动.规划.执行.收尾(结束)过程组的输入,在监控.收尾被不断更新 项目工作说明书(SOW) 对项目所需交付的产品或服务的叙述性说明,包括业务需求.产品范围描述.战略计划 项目

项目管理过程 知识领域 过程组 含义 之前应完成 之后要进行 制定项目章程 整合 启动 编写一份正式批准项目并授权项目经理使用组织资源的文件的过程 无 制定项目管理计划 制定项目管理计划 整合 规划 定义.准备和协调所有子计划,并把它们整合为一份综合项目管理计划的过程 制定项目章程.识别干系人 指导与管理项目工作 指导与管理项目工作 整合 执行 为实现项目目标而执行项目管理计划中所确定的工作,并实施已批准变更的过程 制定项目管理计划.实施整体变更控制 实施整体变更控制 监控项目工作 整合 监控

启动 规划 执行 监控 收尾 选择项目经理 确定你将如何做计划-作为项目管理计划的一部分 组建最终项目团队 根据绩效基线进行绩效测量 确定收尾过程 确定公司文化和现存组织形式 创建项目范围说明书 执行项目管理计划 根据项目管理计划进行绩效测量 完成合同收尾 收集需要的过程.流程和历史信息 确定项目团队成员 完成产品范围 确定偏差和是否需采取纠正行动或变更 确认已完成的工作符合需求 将大项目划分为阶段 创建WBS和WBS字典 推荐的变更和纠正行动 范围核实 获得产品正式的接受 识别项目干系人 创建

以下是为了准备PMP考试时学习<PMBOK第五版官方中文版>这本书的笔记和摘要,目的是为了以后可以快速的抓住本书的核心重点复习. 引论 PMPOK的目的 收录了项目管理知识体系中被普遍认可为“良好做法“的项目管理过程 提供并推广项目管理专业的通讯词汇 PMI 道理与专业行为规范 也为项目管理专业的从业者提供指导,它描述了从业者对自己和他人应有的期望. 项目是为创建独特的产品.服务或成果而进行的临时性工作 临时性 独特性 必须有成果 项目组合与项目集 项目组合是为了实现战略目标而组合在一起管理的

目录 1 描述性统计是什么?2 使用NumPy和SciPy进行数值分析 2.1 基本概念 2.2 中心位置(均值.中位数.众数) 2.3 发散程度(极差,方差.标准差.变异系数) 2.4 偏差程度(z-分数) 2.5 相关程度(协方差,相关系数) 2.6 回顾3 使用Matplotlib进行图分析 3.1 基本概念 3.2 频数分析 3.2.1 定性分析(柱状图.饼形图) 3.2.2 定量分析(直方图.累积曲线) 3.3 关系分析(散点图) 3.4 探索分析(箱形图) 3.5 回顾4 总结5 参

k均值聚类(K-means) 4.1.摘要 在前面的文章中,介绍了三种常见的分类算法.分类作为一种监督学习方法,要求必须事先明确知道各个类别的信息,并且断言所有待分类项都有一个类别与之对应.但是很多时候上述条件得不到满足,尤其是在处理海量数据的时候,如果通过预处理使得数据满足分类算法的要求,则代价非常大,这时候可以考虑使用聚类算法.聚类属于无监督学习,相比于分类,聚类不依赖预定义的类和类标号的训练实例.本文首先介绍聚类的基础--距离与相异度,然后介绍一种常见的聚类算法--k均值和k中心点聚类,最

Prince2七大主题之风险   我们前几个节学习了PRINCE2七大主题的商业论证.组织.质量和计划,今天我们开展对于风险模块的讲解. 风险:目的是识别.评估和控制不确定性,从而提高项目的成功率.PRINCE2对风险登记册进行了详细的描述,有以下几个部分: 谁提出了风险,什么时候提出的.风险的类别.风险的描述(包括原因.事件.结果)风险的概率影响.预期价值.临近度.风险的应对类别.风险应对行动.风险状态.风险负责人.风险执行人.是附录A中有风险登记册的详细描述,可以仔细看看. 这里尤其想说一下

本人现在就职于一家加拿大东部餐饮连锁公司的IT部门,公司旗下有4个品牌,280多家餐厅. 所有的餐厅都使用maitred 的pos软件来处理收银结账. 公司总部使用business object 对maitred里面的数据进行定量定性报表分析. 原因1, 由于历史和现实的原因,  本来在总部制定好的菜单项,被broadcast到各个餐厅之后,餐厅的 工作人员可以修改菜单的名字,或者加上一些他们认为能够更好体现菜品的名字. 比如 pizza 12 inch 被改成了 pizza 12 '' 或者p

大数据的仓库Hive学习  10期-崔晓光 2016-06-20  大数据   hadoop   10原文链接 我们接着之前学习的大数据来学习.之前说到了NoSql的HBase数据库以及Hadoop中的HDFS存储系统,可是我们发现这跟我们平时常用的关系型数据库有很大区别,为了使用方便,产生了针对大数据存储的数据仓库Hive. 一.是什么 1.概念 Hive 是一个基于 Hadoop 的开源数据仓库工具,用于存储和处理海量结构化数据. 它把海量数据存储于 hadoop 文件系统,而不是数据库,但