在开发基因组相关流程或工具时,经常需要读取.处理和创建bam.vcf.bcf文件.目前已经有一些主流的处理此类格式文件的工具,如samtools.picard.vcftools.bcftools,但此类工具集成的大多是标准功能,在编程时如果直接调用的话往往显得不够灵活. 本文介绍的是一个处理基因组数据的python模块,它打包了htslib-1.3.samtools-1.3 和 bcftools-1.3的核心功能,能在编程时非常灵活的处理bam和bcf文件. 以下主要介绍pysam的安装和使用方

CentOS安装按进程实时统计流量情况工具NetHogs笔记 一.概述 NetHogs是一款开源.免费的,终端下的网络流量监控工具,它可监控Linux的进程或应用程序的网络流量.NetHogs只能实时监控进程的网络带宽占用情况.NetHogs支持IPv4和IPv6协议,支持本地网卡以及PPP链接. 本博客其他随笔参考: Centos安装流量监控工具iftop笔记 网站日志实时分析工具GoAccess使用 工作中常用Linux命令--服务器运维 CentOS下使用Iptraf进行网络流量的分析笔记

转载:http://blog.linezing.com/?p=2136 在运维Linux服务器时,会碰到需要查看硬盘空间的情况,这时候,通常会使用df -lh命令来检查每个挂载了文件系统的硬盘的总量和已使用量,或者,可以使用du -sh [directory]命令来统计某个目录下所有文件的空间占用. 在使用df.du命令时,常常会遇到统计的硬盘使用情况不一致的问题.比如du统计根目录下文件总共大小为2G,而df判断挂载在根目录的硬盘已用空间达到了3G,20G甚至更多.发生这种情况,有以下三种原因

目录 1. 组装算法 1)基于OLC算法 2)基于DBG算法 3)OLC vs DBG 2. 组装软件 3. 组装策略 4. 组装项目实施 1)测序前的准备 2) 测序样品准备 3)测序策略的选择 4)质控.基因组组装.质量评估 5)基因组注释 6)生物学分析 7)更多参考内容 5. 动植物Denovo测序项目的主要分析内容 1. 组装算法 一般有基于OLC(Overlap-Layout-Consensus, 先重叠后扩展)和基于DBG(De Brujin Graph)两种组装算法.基于OLC的

前提  本文仅讨论SQL Server查询时, 对于非复合统计信息,也即每个字段的统计信息只包含当前列的数据分布的情况下, 在用多个字段进行组合查询的时候,如何根据统计信息去预估行数的. 利用不同字段的统计信息做数据行数预估的算法原理,以及SQL Server 2012和SQL Server 2014该算法的差异情况, 这里暂时不涉及复合统计信息,暂不涉及统计信息的更新策略及优化相关话题,以及其他SQL Server版本计算方式. 统计信息是什么 简单说就是对某些字段的数据分布的一种描述,让SQ

问题描述为使讨论简单易懂,我将问题稍作简化,去掉诸多的背景. 从前有一个皇帝,他有50个妃子,这些妃子很没有天理的给他生了100,000个儿子,于是,皇帝很苦恼,海量的儿子很难管理,而且,他想知道每个妃子给他生了多少个儿子,从而论功行赏,这很难办.于是,皇帝请了一个程序员帮他编了一个程序,用数据库来存储所有的儿子的信息,这样就可以用程序来统计和管理啦. 数据库的结构如下:id 皇子的唯一编号mother 皇子母亲的唯一编号皇帝把妃子分成了两个等级,天宫娘娘(编号小于25)和地宫娘娘(编号大于等于

统计效果: 代码部分: import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext import org.apache.spark.{Logging, SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Row, SaveMode, _} import com.alibaba.fastjson.{JSON, JSONObject} import org.apache.hadoop.conf

原文:第十二章--SQLServer统计信息(1)--创建和更新统计信息 简介: 查询的统计信息: 目前为止,已经介绍了选择索引.维护索引.如果有合适的索引并实时更新统计信息,那么优化器会选择有用的索引供查询之用,因为SQLServer优化器是基于开销的优化.当在where和on上的列上的数据需要显示在结果集的时候,如果有实时的统计信息,优化器会选择最好的执行方式,因为优化器会从统计信息中获得这些数据的明细情况. 在创建索引的时候,SQLServer就会在索引列上创建统计信息.简单来说,统计信息

use ResourceShare --统计使用情况 alter PROCEDURE StaSheryUse @start datetime, @end datetime, @orgId int AS BEGIN create table #Month ( id ,) primary key not null, [year] int not null, [month] int not null ) --计算全文传递数 ) fulltextCount,YEAR(CreateDate) [year]

接上文:http://blog.csdn.net/dba_huangzj/article/details/52835958 我想在大地上画满窗子,让所有习惯黑暗的眼睛都习惯光明--顾城<我是一个任性的孩子> 这一节主要介绍一些理论层面的东西,主要针对SQL Server,为后面的做铺垫,如果从实操层面考虑可以跳过,但是我强烈建议还是要找时间看一下这节.本节的内容如下: SQL Server统计信息 列级统计信息 统计信息与执行计划 统计信息与内存分配 开销预估模型 SQL Server统计信息

从ACM会议分析我国计算机科学近十年发展情况 来源:<中国计算机学会通讯>2015年第10期<专栏> 作者:陈 钢 2006年,承蒙李国杰院士推荐,<中国计算机学会通讯>发表了我的一篇文章“从ACM会议论文数量看差距”.该文就中国大陆学者在ACM会议上论文发表情况,将中国计算机科学同国际水平进行了比较和分析.得出的结论是,从论文发表角度看,当时中国的计算机科学同国外的差距非常大,尤其是在顶级会议上,中国的论文凤毛麟角,在不少重要会议上甚至是0.近十年来,中国计算机学术界

最近需要做一个实时统计网络情况并统计误包率的脚本,下面是StackExchange上的一个剽窃,虽然不完全满足,但只可以输出一些信息 #!/bin/bash host=$ if [ -z $host ]; then echo "Usage: `basename $0` [HOST]" exit fi while :; do result=` -c $host | grep 'bytes from '` ]; then echo -e "`date +'%Y/%m/%d %H:

在Raw Query Parameters参数里面输入时间段即可 如下图所示: facet.query=publishTime:[2017-06-05T00:00:00Z TO 2017-06-07T00:00:00Z] &facet.query=publishTime:[2017-06-07T00:00:00Z TO 2017-06-09T00:00:00Z] &facet.query=publishTime:[2017-06-09T00:00:00Z TO 2017-06-12T00:

Oracle统计.分析和优化环境配置 创建批处理文件Login.bat 用于初始化设置系统环境 Login.bat @echo off title eoda mode con cols=140 color 85 set ORACLE_SID=muphy sqlplus eoda/foo 创建数据库脚本文件login.sql 用于初始化SQL*PLUS运行环境 define _editor=vim  --设置编辑器为vim set serveroutput on size 1000000 --设置

思路 每隔一段时间(比如说10秒)统计一次某topic的所有partition的最大offset值之和,这便是该topic的message总数. 然后除以间隔时间就可以粗略但方便得出 某topic的数据增长速率(即相应程序写kafka的速率) Kafka常用topic操作命令汇总 中有统计最大offset命令 # 最大offset bin/kafka-run-class.sh kafka.tools.GetOffsetShell --broker-list localhost:9092 --to

import java.util.LinkedList; /** * 组合模式 * * @author TMAC-J 主要用于树状结构,用于部分和整体区别无区别的场景 想象一下,假设有一批连锁的理发店,你到每个店去理发都是等同的 * 那么假设不用组合模式,你到10家店理发,你需要知道这10家店或者是知道他们的父类店 * 然后new10次来统计消费情况,但是如果用组合模式,你只需要操作根节点就可以了 */ public class ComponentPattern { /** * Componen

本实现主要参考了发表于2003年<软件学报>的<一个有效的多边形裁剪算法>(刘勇奎,高云,黄有群)这篇论文,所使用的理论与算法大都基于本文,对论文中部分阐述进行了详细解释,并提取了论文中一些重要的理论加以汇总.另外对于论文描述无法处理的一些情况也进行了试探性的分析. 多边形裁剪用于裁剪掉被裁剪多边形(又称为实体多边形,后文用S表示)位于窗口(又称为裁剪多边形,后文用C表示)之外的部分.裁剪的结果多边形是由实体多边形位于裁剪多边形内的边界和裁剪多边形位于实体多边形内的边界组成的.见下

(1)      选择最有效率的表名顺序 ( 只在基于规则的优化器中有效 ) : ORACLE 的解析器按照从右到左的顺序处理 FROM 子句中的表名, FROM 子句中写在最后的表 ( 基础表driving table) 将被最先处理,在 FROM 子句中包含多个表的情况下 , 你必须选择记录条数最少的表作为基础表.如果有 3 个以上的表连接查询 , 那就需要选择交叉表 (intersection table) 作为基础表 , 交叉表是指那个被其他表所引用的表 . (2)      WHERE

文章归博客园和作者“蜗牛”共同所有 .转载和爬虫请注明原文Redis系列链接 http://www.cnblogs.com/tdws/tag/NoSql/ Redis有五种基本数据类型.他们分别是字符串,散列,列表,集合,有序集合.实际上,后四种,在我们表面上理解看来,是以不同的形式来组织字符串键值. 你可以用其存储任何你所希望的一块整体数据,是整体数据哟.如果是文章的标题,标签,内容,评论这样的数据,虽然你可以将其对象序列化为Json存储,但是不建议使用字符串.因为作为一个整体存储,当你想获得

(1)      选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效):ORACLE的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名,FROM子句中写在最后的表(基础表 driving table)将被最先处理,在FROM子句中包含多个表的情况下,你必须选择记录条数最少的表作为基础表.如果有3个以上的表连接查询, 那就需要选择交叉表(intersection table)作为基础表, 交叉表是指那个被其他表所引用的表.(2)      WHERE子句中的连接顺序．:ORACLE采用自下而上的顺

Codeforces-566F 题目大意:给出一个有序数列a,这个数列中每两个数,如果满足一个数能整除另一个数,则这两个数中间是有一条边的,现在有这样的图,求最大联通子图. 题解:并不需要把图搞出来,可以直接dp,$f[i]$表示以第$i$个数为开头的最大的联通子图,转移类似最长上升子序列,$f[i]=max(f[i],f[j]+1)$ Code: #include<iostream> #include<cstdio> #include<algorithm> #incl