书接上文（使用Apriori进行关联分析（一）），介绍如何挖掘关联规则。 发现关联规则 我们的目标是通过频繁项集挖掘到隐藏的关联规则。 所谓关联规则，指通过某个元素集推导出另一个元素集。...一个具有N个元素的频繁项集，共有M个可能的关联规则： ? 下图是一个频繁4项集的所有关联规则网格示意图， ? ? ...对于寻找关联规则来说，频繁1项集L1没有用处，因为L1中的每个集合仅有一个数据项，至少有两个数据项才能生成A→B这样的关联规则。 当最小置信度取0.5时，L2最终能够挖掘出9条关联规则： ? ...因为书中的代码假设购买商品是有顺序的，所以在生成3后件时，{P2,P4}和{P3,P4}并不能生成{P2,P23,P4}，如果想去掉假设，需要使用上篇中改进后的代码。 ...- conseq, conseq, conf)) prunedH.append(conseq) #返回后件列表 return prunedH # 对规则进行评估
本篇文章按照plink官方提供的教程，进行一个实际操作。可以看做是官方教程的一个翻译版本。...主要包括以下几个参数 --mind : 对样本进行过滤，去除缺失基因型频率大于给定阈值的样本 --maf： 对SNP位点进行过滤，去除MAF小于给定阈值的SNP位点 --geno : 对SNP位点进行过滤...， 去除缺失基因型频率大于给定阈值的SNP位点 --hwe : 对SNP位点进行过滤， 去除不符合哈温伯格平衡的SNP位点。...替换成二进制之后，原始的ped和map中的信息，用bed, bim, fam三个文件进行存储。 4....关联分析 进行疾病和突变位点基因型之间的关联分析，命令如下 plink --bfile hapmap1 --assoc --out as1 --noweb 输出结果如下 CHR SNP BP A1 F_A
GEMMA (Genome-wide Efficient Mixed Model Association) 是基于混合模型进行全基因组关联分析的工具。...运行速度非常快，结果准确，使用也十分方便，非常适合初学者做GWAS分析。 ? 首先我们要下载和安装GEMMA。...计算好的kinship矩阵在目录下的output文件夹中，接下来就可以进行关联分析了。 ./gemma-0.98.1-linux-static -bfile gemma_input -k ....-lmm 1 表示使用Wald test，-lmm 2 表示使用likelihood ratio test，-lmm 3 表示使用score test，-lmm 4 表示同时执行三种方法。
第 11 章 使用 Apriori 算法进行关联分析 关联分析 关联分析是一种在大规模数据集中寻找有趣关系的任务。...使用该原理就可以避免项集数目的指数增长，从而在合理的时间内计算出频繁项集。...Apriori 算法流程步骤： * 收集数据：使用任意方法。 * 准备数据：任何数据类型都可以，因为我们只保存集合。 * 分析数据：使用任意方法。 * 训练数据：使用Apiori算法来找到频繁项集。...* 使用算法：用语发现频繁项集以及物品之间的关联规则。 Apriori 算法的使用 前面提到，关联分析的目标包括两项: 发现 频繁项集 和发现 关联规则。...分级法： 频繁项集->关联规则 1.首先从一个频繁项集开始，接着创建一个规则列表，其中规则右部分只包含一个元素，然后对这个规则进行测试。
首先下载springloaded.jar https://github.com/spring-projects/spring-loaded 也可以使用maven拉取： springloaded 1.2.7.RELEASE 普通jdk应用...Arguments" 选项卡，在“VM arguments”文本框中增加： -javaagent:/Users/pollyduan/springloaded-1.2.7.RELEASE.jar -noverify 使用修改后的启动脚本...非Spring项目的说明 可以使用热加载功能，但是会提示： Reloading: JVMPlugin: warning: unable to clear BEANINFO_CACHE, cant find
前言 最近在看Peter Harrington写的“机器学习实战”，这是我的学习心得，这次是第11章 - 使用Apriori算法进行关联分析。...基本概念 关联分析（association analysis）或者关联规则学习（association rule learning） 这是非监督学习的一个特定的目标：发现数据的关联（association...关联分析的目标包括两项：发现频繁项集和发现关联规则。首先需要找到频繁项集，然后才能获得关联规则。 频繁项集告诉我们哪些项集会经常出现，以及出现的支持概率。...关联规则告诉我们频繁项集中出现的关联规则，哪些原因项的出现决定另外一些结果项的出现，以及规则的可信概率。 关联（association） 一个关联是一个满足最小支持度的项集。...关联规则（association rule） 关联规则 前提集（antecedent） 也称为前件、左手边。是关联规则 的 部分。
点击此处阅读更多富有洞察力的文章、行业统计数据等内容！ 容器改变了我们对构建、打包和部署应用程序的思考方式。...容器平台 利用容器平台，可以进行基本的服务发现和负载平衡。例如，如果您将应用程序打包为Docker容器，并且正在使用Kubernetes，那么负载平衡和基本服务发现的功能就已经被包含在其中了。...应用程序或服务直接与代理进行通信，并配置好适当的超时、重试、资源预算、断路器等，从而与上游服务进行通信。...一是将代理和应用程序部署在同一个容器中。二是在您可以指定容器关联规则的情况下（例如在Kubernetes pods中），用额外的容器来实现一个sidecar代理。...点击此处阅读更多富有洞察力的文章、行业统计数据等内容！
本文使用的开发环境是VS2017及dotNet4.0，写此随笔的目的是给自己及新开发人员作为参考， 对于Join的用法说明如下： 语法： public static IEnumerable<TResult...以上代码仅在Join与GroupJoin最后一个参数有区别，可以参见红色字体部分， 并从以上结果来看，Join与GroupJoin的区别一个在于：Join仅仅是将两个结合进行关联，而GroupJoin则会进行分组
Dapr 可观测性构件将可观测性与应用解耦，它自动捕捉由构成 Dapr 控制平面的 Dapr sidecar 和 Dapr 系统服务产生的流量。该模块将跨越多个服务的单个操作的流量进行关联。...遥测数据以开放标准的格式发布，使信息能够被输入你选择的监控后端。在那里，这些信息可以被可视化、查询和分析。 由于 Dapr 进行了抽象，所以应用程序不知道可观测性是如何实现的。...下面我们来分别对可观测性的几个遥测类型进行说明。 分布式追踪 分布式追踪提供了对分布式应用中跨服务流动流量的洞察力。...Dapr 使用 W3C Trace Context 这个统一的标准来关联相关信息，它将相同的上下文信息注入到一次完整的请求和响应中。...appconfig 这个配置文件，该配置文件中使用了 Zipkin 服务来获取遥测数据，其他微服务中也使用了该注解，所以当应用部署完成后，Zipkin 就能获取到相应的遥测数据。
在我们日常使用高可用集群时，都会使用到负载均衡工具对多个节点的负载进行转发。...这里就不得不提到我们常用的一个负载均衡工具Nginx，Nginx官方提供的免费版本功能相对简单，大部分情况下我们都是用其进行负载均衡，对于应用的状态主要是依赖于其他的监控工具。...如果对于小型的团队来说，部署专门的监控工具还需要资源，使用Nginx对应用进行探活监控可以节约这部分成本。...首先安装Nginx 使用yum安装nginx我这里使用的是1.16.1版本 yum install nginx 安装完成后可以获取源码安装命令 nginx -V 图片1.png 安装Nginx探活插件...，在Nginx的config 文件中进行配置。
为了使系统可观察，必须对其进行测量，也就是说，来自系统组件的代码必须发出Traces, Metrics和Logs。...基于代码的解决方案使您可以从应用程序本身获得更深入的洞察和丰富的遥测数据。它们允许您使用 OpenTelemetry API 从应用程序生成遥测数据，这是对零代码解决方案生成的遥测数据的重要补充。...零代码解决方案非常适合入门，以及当您无法修改应用程序以从中获取遥测数据时。它们从您使用的库和/或应用程序运行的环境中提供丰富的遥测数据。从另外一个角度说，它们提供有关应用程序边缘发生的信息。...库可以利用 OpenTelemetry API 作为依赖项，这不会对使用该库的应用程序产生影响，除非它也导入了OpenTelemetry SDK。...通过将Context Propagation内置到实现中，您可以关联信号（Trace、Metrics、Logs），无论它们在何处生成。
但在实际使用中，特别是在流式更新的数据中，这种方式存在诸多痛点。痛点一：关系运算成本高表模型的重点在于多条记录统一描述为表，但本身缺乏关系描述能力，只能通过Join运算来完成关系的计算。...由于表与表之间一对多的关联关系，导致一张表的数据通过关联会放大多份，造成数据量指数级膨胀和冗余。而且宽表一经生成就难以更改，否则需要重新生成新宽表，费时费力，不够灵活。...痛点三：复杂关系查询难以描述使用表建模的分析系统只支持SQL join一种方式进行关系分析，这在复杂场景中能力十分局限。...GeaFlow提供融合GQL和SQL样式的查询语言，这是一种图表一体的数据分析语言，继承自标准SQL+ISO/GQL，可以方便进行图表分析。...图片图4图4展示了GeaFlow使用Match算子在图上进行多跳关联查询，相比Flink的Join算子带来的实时吞吐提升。
html中混排使用vue3现在基本上都是使用webpack直接用脚手架建立vue3项目但是偶尔需要HTML文件中使用独立在HTML文件中引入Vue.js库这里做了一个简单的实验实例代码通过 Object.assign(window, Vue) 进行挂接然后就可以开展各项应用了在页面...mount的时候接入然后实现vue的应用觉得有用可以经常看看我的文章让我们共同进步
使用Tensorflow进行音频处理 现在我们已经知道了如何使用深度学习模型来处理音频数据，可以继续看代码实现，我们的流水线将遵循下图描述的简单工作流程： ?...commands列表对标签进行一次编码。...Fourier变换(STFT)将音频转换为时频域，然后我们应用 tf.abs 算子去除信号相位，只保留幅值。...结论 现在你应该对将深度学习应用于音频文件的工作流程有了更清楚的了解，虽然这不是你能做到的唯一方法，但它是关于易用性和性能之间的权衡的最佳选择。...如果你打算对音频进行建模，你可能还要考虑其他有前途的方法，如变压器。
博客： http://blog.csdn.net/u012734441 ❈ 1、blueprint 2、分模块后的结构 3、业务模块 4、运行 5、总结 1、blueprint 在使用flask进行一个项目编写的时候...，下面就是使用blueprint来进行上面用户管理、部门管理、账号管理模块的模拟编写，只涉及到api层面上，模板文件和静态文件就不写在上面了。...在相应的路由注解上，我使用的就是dept.route，因此在定义了为dept的blueprint对象后，这里的作用相当于当初定义的app Flask对象，但其实是进行了view层的路由后，最终还是注册到了...Blueprint对象的注册和路由，在这里还有许多用法，如制定静态文件夹和模板文件夹等等，这些可以参考以下自己学习：使用蓝图的模块化应用 其他的我就没有再讲了，config.py和manager.py在这些简单的应用中还无需用到...使用Blueprint，应用会在Flask层中进行管理，共享配置，通过注册按需改变应用 对象。Blueprint的缺点是一旦应用被创建后，只有销毁整个应用对象才能注销lueprint。
CNVnator不仅能在人群中进行拷贝数变异检测和基因分型，还能根据需求鉴定一些非典型CNV。 总体而言，CNVnator具备较高的灵敏度、较低的错误发现率、并且其断点检测分辨率较高。...该模块主要用于检测大于5kb的拷贝数增加或缺失，方法是通过分析reads的深度信息，并结合断点检测等其他特征进行拷贝数判断。...CNV 检测和应用机器学习模型。...algo CNVModelApply \ --model SentieonIlluminaWGS2.2.bundle/cnv.model -v TMP_VARIANT_VCF VARIANT_VCF 注意：使用同一个模型进行...该工具将使用.gz扩展名输出压缩文件。 5.结果说明 最终输出的VCF文件使用CN注释来表示CNVscope机器学习模型调用的每个区域的拷贝数状态。
使用Apache Flink进行远程模型推理，为AI和生成式AI用例提供了一种可扩展、灵活且具有弹性的数据驱动决策方法。...传统的批量处理和请求-响应API模型难以满足需要即时洞察的应用程序的需求，无论是检测欺诈交易、提供个性化的客户体验，还是优化工业物联网中的运营。...使用Apache Flink进行远程模型推理的关键优势 集中式模型管理: 通过远程推理，模型集中在模型服务器中进行管理，从而可以轻松进行更新和版本控制。...无缝监控和优化: 集中式模型托管允许团队实时监控模型性能，使用分析仪表板跟踪准确性、延迟和使用情况指标。Flink应用程序可以使用此反馈循环来调整数据处理参数并提高推理管道的整体性能。...结论：释放全部潜力 使用Apache Flink进行远程模型推理正在改变组织部署机器学习的方式，用于预测性AI和GenAI用例的实时应用程序，提供了一种可扩展、灵活且弹性的方法来做出数据驱动的决策。
这三个遥测信号在关联时可以更快地推动应用程序洞察。 对于强大的可观测性，具有无缝关联遥测信号的方式至关重要。例如，如果您看到特定服务的延迟目前很高，您能迅速深入相关的日志吗？...您能够将指标与跟踪相关联，找出请求过程中问题发生的位置吗？ 现在的问题是我们如何生成、收集和存储遥测信号，以便它们可以轻松关联并一起进行分析。这就是OpenTelemetry发挥作用的地方。...我们对 Go 应用程序进行了工具化，以生成按照此文档描述的方式的跟踪。 我们将进一步检查如何在日志中添加上下文信息。我们使用 zap 库进行日志记录。...如何使用 SigNoz 收集和关联遥测信号。...拥有一个具有集中式日志记录的唯一日志模型确保所有开发人员在其日志消息中使用相同的字段。此外，通过使用诸如 traceID 之类的上下文信息增强日志，我们可以更好地将其与其他遥测信号关联起来。
前面我写过一个 PHP 函数 wpjam_array_multisort 实现对二维关联数组进行排序，其实 WordPress 4.7 已经内置支持这种方法。...WordPress 提供的方式是：wp_list_sort，它的使用方法： 1.
示例：client.error 使用描述性的属性名称，您可以轻松查看资源并具备了解其内容和关联性的所有必要上下文。...使用共享库 创建已知属性的库的实践有助于对您关心的数据进行编目，其文档记录了对客户而言重要的数据。 当多个团队将共享属性时，标准化它们以避免差异至关重要。...即使您确定该名称绝对不会在您的应用程序之外使用，仅在公司内部使用，前缀仍然是防止冲突的重要手段。考虑使用与您的应用程序或项目相关联的前缀名称，例如 bluebook.widget_count。...对比属性，例如 service.version 和 membership.level，对服务名称为 order 的错误指标进行关联，可以帮助确定高级会员的升高错误率是否与订单服务的新版本高度相关。...使用晦涩的语义属性名称，比如 errorcode，只会引起混淆，使获取信息变得更加困难。 使用 otel.* 命名空间，除非您认为该名称适用于行业中的其他应用。
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