一.合并文件 plink合并文件需要用到“merge”参数 如果是ped和map格式文件,则用以下命令: plink --file data1 --merge data2.ped data2.map --recode --out merge 如果是二进制文件和ped,map格式文件,则用以下命令: plink --bfile data1 --merge data2.ped data2.map --make-bed --out merge 如果都是二进制文件,则用以下命令: plink --bfi

事情的起因大概是这样的: 于是我接收了文件 15个ppt,手动合并,我脑子有病吗,作为一个程序员,最基本的修养之一就是:超过三分钟的工作全部给电脑. 于是乎找到了pptjoin(一听名字就知道干嘛的)这个工具,首先要输入合并文件的名字. 把文件名收集起来,我是不会一个一个粘贴复制的.bat大法好(这东西果然还是要学学) 然后选择这个文本 分分钟搞定 手工合并是会犯错的,但经过严格测试后的代码不会.而且一劳永逸! pptjoin下载

在git中提倡使用分支,这就涉及到了分支的创建和合并.在git中我们的每次提交类似于一个链表,按照时间顺序向下排列,大约画了一个图,每个小圆圈代表一次提交,在git中有有一个主分支master,我们新建的分支最后都要合并到主分支上. 参考了廖雪峰的文章,这里讲 到了一个head(这里就当作他是一个指针,没有认真探讨过这个问题),用head来确定当前分支,比如在master分支(主分支),head指向了最后一次提交,代表当前是在master分支上完成的操作.同样是上面的图加上一个head指向代表当

cat是concatenate的缩写,意为串联,之前经常看到别人在用cat命令,没有细究 cat命令两个常用的用法是: cat file.txt能够将txt中的内容显示出来 cat file1.txt file2.txt file3.txt > file_total.txt命令可以将上面四个txt文件合并为一个名字为file_total.txt的文件 项目需要,需要将四个文件夹的图片打上不同的标签,然后生成四个txt之后再合并 一般的方法是生成四个txt文件之后,从远程copy到本地,然后复制粘

做前端的稍微有点经验的都知道 可以通过合并小图片 来减少请求数, 最早可能都是通过 fw.ps 等工具来手动合并, 这种方式的缺点就不吐槽了,效率低,可维护性差 等等 .... 一些很厉害的人,往往会开发出很厉害的程序,来解决重复性的劳动, 1.  https://github.com/iazrael/ispriter 2.  http://www.uini.net/?p=870 3.  http://csssprites.org/ 4.  more ... 这些工具,我都稍微了解过,但最后觉得

我们做完GWAS的关联分析后需要查看显著性SNP在我们数据中的频率分布情况.这时候我们需要用到plink和我们做关系分析所用的二进制文件datas. 第一步,我们用R语言读取分析结果,即*.assoc文件,按P值倒序排列,即出现上图的结果. 第二步,查看单个SNP位点(即上述结果中的kgp4382537)在数据中的频率.打开Plink,使用指令: "plink --bfile datas --snp kgp4382537 --freq --out kgp4382537_freq". 随

现在GWAS已经属于比较古老的技术了,主要是碰到严重的瓶颈了,单纯的snp与表现的关联已经不够,需要具体的生物学解释,这些snp是如何具体导致疾病的发生的. 而且,大多数病找到的都不是个别显著的snp,大多数都找到了很多的snp,而且snp都落在非编码区了,这就导致对这些snp的解读非常的困难. 目前,已经有非常傻瓜式的GWAS pipeline了,比如:A tutorial on conducting genome‐wide association studies: Quality contr

Lucene 源码剖析 1 目录 2 Lucene是什么 2.1.1 强大特性 2.1.2 API组成- 2.1.3 Hello World! 2.1.4 Lucene roadmap 3 索引文件结构 3.1 索引数据术语和约定 - 3.1.1 术语定义 3.1.2 倒排索引(inverted indexing) 3.1.3 Fields的种类 3.1.4 片断(segments) 3.1.5 文档编号(document numbers) 3.1.6 索引结构概述 3.1.7 索引文件中定义的

[ 原文] http://www.open-open.com/lib/view/open1431331496857.html 我已经使用git差不多18个月了,觉得自己对它应该已经非常了解.然后来自GitHub的Scott Chacon过来给LVS做培训(LVS是一个赌博软件供应商和开发商,从2013年开始的合同),而我在第一天里就学到了很多. 作为一个对git感觉良好的人,我觉得分享从社区里掌握的一些有价值的信息,也许能帮某人解决问题而不用做太深入研究. 基本技巧 1. 安装后的第一步 在安装

基本技巧 1. 安装后的第一步 在安装好git后,你第一件该做的事是设置你的名字和电子邮箱,因为每次提交都要用到这些信息: $ git config --global user.name "Some One" $ git config --global user.email "someone@gmail.com" 2. Git是基于指针的 保存在git里的一切都是文件.当你创建一个提交的时候,会建立一个包含你的提交信息和相关数据(名字,邮件地址,日期/时间,前一个提

dada哪个所有静态库编译完成后还是不能运行那个demo,提示你找不到arm**.a 你lipo后要记得吧合并成.a  名字更改成你最后编译版本生成的.a名字....... 或者吧所有库add到你的工程种 ok

接触Git有很长一段时间了,从最初的不懂到逐渐熟悉运用,相比于SVN,更热衷于Git这一款强大的版本控制工具. 废话不多说,下面对Git做了一些技巧总结,在此分享下,希望能帮助到一些喜欢Git的朋友们. 基本技巧1. 安装后的第一步在安装好git后,你第一件该做的事是设置你的名字和电子邮箱,因为每次提交都要用到这些信息: $ git config --global user.name "Some One"$ git config --global user.email "so

1 小时 SQL 极速入门 前面两篇我们从 SQL 的最基础语法讲起,到表联结多表查询. 大家可以点击链接查看 1 小时 SQL 极速入门(一) 1 小时 SQL 极速入门(二) 今天我们讲一些在做报表和复杂计算时非常实用的分析函数.由于各个数据库函数的实现不太一样,本文基于 Oracle 12c . ROW_NUMBER()函数 这个函数在平时用的还是比较多的.这个函数的作用是为分组内的每一行返回一个行号.我们还是举例来说明. 假设我们有以下数据表: 共 8 个订单,分为 A,B,C,D四种类

RAID磁盘冗余阵列 1.I/O  速度 2.数据安全性  RAID 0 负载均衡.速度乘以二,但是数据安全性不行,任何一块盘损坏数据都会丢失. RAID 1 安全性性提升2倍,任何一个损坏另一个都有备份.速度略有降低.成本增加了.浪费了一半. RAID 5 有一块损坏之后加进去一块新的硬盘之后可以尝试恢复.这样的好处是其中任何一设备损坏后不至于出现致命缺陷 奇偶校验和  RAID 10(他不叫RAID10   而是RAID 1          0      因为他是由RAID1和RAID0组

前篇关于Spring Batch的文章,讲述了Spring Batch 对XML文件的读写操作. 本文将通过一个完整的实例,与大家一起讨论运用Spring Batch对固定长格式文件的读写操作.实例延续前面的例子,读取一个含有四个字段的TXT文件(ID,Name,Age,Score),对读取的字段做简单的处理,然后输出到另外一个TXT文件中. 工程结构如下图: applicationContext.xml和log4j.xml前文已经叙述过,在此不做赘述. 本文核心配置文件batch.xml内容如

本文将通过一个完整的实例,与大家一起讨论运用Spring Batch对CSV文件的读写操作.此实例的流程是:读取一个含有四个字段的CSV文件(ID,Name,Age,Score),对读取的字段做简单的处理,然后输出到另外一个CSV文件中. 工程结构如下图: JobLaunch类用来启动Job, CsvItemProcessor类用来对Reader取得的数据进行处理, Student类是一个POJO类,用来存放映射的数据. inputFile.csv是数据读取文件, outputFile.csv是

随着互联网.云计算及大数据等信息技术的发展,越来越多的应用依赖于对海量数据的存储和处理,如智能监控.电子商务.地理信息等,这些应用都需要对海量图片的存储和检索.由于图片大多是小文件(80%大小在数MB以内),以GFS.HDFS为代表的适用于流式访问大文件的分布式存储系统,若直接用来存储图片,由于元数据膨胀,在扩展性和性能方面均存在严重问题. 为了解决HDFS在小文件存储方面的问题,通常的做法是先将很多小文件合并成一个大文件再保存到HDFS,同时为这些小文件建立索引,以便进行快速存取.典型技术包括

先进后出原则,最先初始化的最后析构! 1.C++中全局对象.变量的构造函数调用顺序是跟声明有一定关系的,即在同一个文件中先声明的先调用.对于不同文件中的全局对象.变量,它们的构造函数调用顺序是未定义的,取决于具体的编译器 2.C++总是按成员变量在类声明中出现的顺序来初始化成员变量的,为什么C++不按初始化列表的顺序来初始化成员变量呢?因为我们知道初始化的顺序应该与析构的顺序相反,而对一个类来说 constructor 可能有多个,初始化列表也会有多个,所以C++就选择了简单的点的方法,按成员变

1.建立数据库,这里我使用了excel 字段:电子邮件地址,名字 填写需要发送的数据 2.新建word文档,这里我使用了word2010 点击工具栏邮件 开始邮件合并,电子邮件 选择收件人,使用现有列表,选择刚刚建立的数据库 插入合并域,名字 调整书写邮件内容 完成并合并,发送电子邮件.弹出框后,选择电子邮件地址字段,填写邮件主题,按需求选全部或部分数据发送邮件,确定 开始疯狂地群发了.

针对海量图片存储,已有若干个基于Hadoop的方案被设计出来.这些方案在系统层小文件合并.全局名字空间以及通用性方面存在不足.本文基于HBase提出了一种海量图片存储技术,成功解决了上述问题.本文将介绍基于HBase海量图片存储技术方案,分析其原理及优势,该方案在城市交通监控中得到应用验证. 随着互联网.云计算及大数据等信息技术的发展,越来越多的应用依赖于对海量数据的存储和处理,如智能监控.电子商务.地理信息等,这些应用都需要对海量图片的存储和检索.由于图片大多是小文件(80%大小在数MB以内)