C# 中的参数数组、引用参数和输出参数 本文目录 1 参数数组 2 引用参数 3 输出参数 参数数组 在C#中，可以为函数指定一个不定长的参数，这个参数是函数定义中的最后一个参数，这个参数叫做参数数组。...引用参数 可以通过引用传递参数，需要使用ref关键字。...，由于函数SwapInts使用了引用参数，所以可以在函数中修改变量a和b的值，需要注意的是，在调用函数时也要使用ref传递引用参数。...输出参数 输出参数使用out关键字，它的效果与引用参数几乎相同，不同点是： 引用参数的实参必须是已经赋值的变量，而输出参数不必。 函数使用输出参数时，应该把它看作是未赋值的。...."); Console.ReadKey(); } }} 这个函数将一个数组中最大值的索引作为输出参数，返回最大值。
Snakemake的设计灵感来自于Makefile，但它是专门为生物信息学和数据密集型科学工作流设计的，使用Python语言进行工作流的定义，这使得它在生物信息学社区中特别受欢迎。...可重复性：通过使用容器技术（如Docker和Singularity）和Conda环境，Snakemake支持高度可重复的科学分析，确保不同环境下的分析结果一致。...集成性：Snakemake可以轻松地与其他生物信息学工具和语言集成，如R和Python，使得复杂分析的步骤更加灵活。...snakemake 的基本组成单位叫“规则”，即 rule；每个 rule 里面又有多个元素（input、output、run等）。工作流是根据规则定义的，这些规则定义了如何从输入文件创建输出文件。...这是由于 Python 会连接后续字符串，如果没有逗号分割，可能会导致意外行为 2、如果一个规则有多个输出文件，Snakemake 会要求它们全部输出 ，在使用通配符的时候应避免出现完全相同的通配，否则
1.文档编写目的 ---- 在CDH中使用Yarn的动态资源池，用户会根据时段来区分集群资源的分配情况（如：在夜晚时段集群资源主要倾向于跑批作业，白天时段集群资源主要倾向于业务部门实时计算作业）。...针对这样的需求在CDH中如何配置？本篇文章Fayson主要介绍如何通过CM配置Yarn动态资源池的计划规则。...3.点击“创建计划规则”，创建两个新的配置集 创建新的配置集时需要从一个现有的配置集进行复制，可以选择配置集重复周期“每天、每周、每月”，重复时间以小时为单位进行选择。 ? ?...如上步骤完成各个配置集资源池的配置。 4.验证配置集是否生效 ---- 根据资源池配置集的配置规则，当前时间为晚上10点，此时应该使用的资源池为pool_nigth配置集。...可以看到root.default的资源池是root.users资源池占比的4倍，与配置集的计划规则一致。 5.总结 ---- 1.通过CM的动态资源池配置，可以方便的创建多个配置集。
最近接手一个小项目，要求使用谷歌的aapt.exe获取apk软件包中的信息。依稀记得去年年中时，有个同事也问过我如何获取被调用进程的输出结果，当时还研究了一番，只是没有做整理。...这个问题，从微软以为为我们考虑过了，我们可以从一个API中可以找到一些端倪——CreateProcess。...这个API的参数非常多，我想我们工程中对CreateProcess的调用可能就关注于程序路径（lpApplicationName），或者命令行（lpCommandLine）。...这三个参数似乎就点中了标题中的两个关键字“标准输出”、“标准错误输出”。是的！我们正是靠这几个参数来解决我们所遇到的问题。那么如何使用这些参数呢？ 我们选用的还是老方法——管道。...我们使用STARTF_USESTDHANDLES的原因是：我们使用了标准输出和标准错误输出句柄。
，shell 中的语法规则有所不同。...snakemake 是以输出为导向的。...3-编写target规则 默认情况下，snakemake 会将工作流中的第一个rule 作为target，也就是将该条rule 下的output 作为snakemake 的默认输出。...，这里指定的实际上是input，而非output，如果我们在all 规则中书写的是output，则all 规则将孤立，错误的输出结果： $ snakemake -np Building DAG of jobs...-y pysam matplotlib bwa samtools bcftools snakemake graphviz 发现snakemake 也是可以直接在规则中整合使用的conda 环境的：
安装 推荐使用conda创建python3环境安装 ❝conda install -c bioconda snakemake ❞ 命令与规则 组成规则 rule test: input:...rule 每个rule定义流程中的每一步，相当于一个脚本。...rule all 一个特殊的rule，只有输入文件，为最后的要输出的结果文件，如果一个snakemake中存在多个rule需要加上这个rule否则只会输出第一个rule的结果 params 指定运行程序的参数...，可以检查自己的文件是否正确 可视化 ❝snakemake --dag | dot -Tpdf > dag.pdf ❞ 即可输出流程图，描述了每个rule的前后关系 流程的自动部署 在其他环境下同样使用相同的流程...解析rule中的conda规则 configfile: "samples.yaml" rule bwa: input: fa = "fastq/genome.fa",
简单来说，它有以下优点： 可读性强 易移植 模块化管理 透明 能生成流程图，看到每个过程 可扩展 可拓展的平台 2如何使用 在 Snakemake 中，可以使用类似于 Python 的语法来描述任务和规则...每个规则定义了一个任务，规定了输入、输出以及执行任务所需的命令。Snakemake 可以根据这些规则自动解析依赖关系，确保任务按照正确的顺序执行，以及仅在需要时执行，从而最大程度地提高效率。...，在rule的后面是规则的名称，输入输出和要运行的命令。...接下来程序直接读取input和output，执行shell中的命令并获得输出ds1_plot.pdf。 进阶演示 接下来加点难度，运行下列代码会发生什么？...snakemake ds1_filtered_plot.pdf 按照入门演示的内容，它首先会从Snakefile中定义的规则中自上而下的进行匹配，这个时候将{dataset}匹配为ds1_filtered
而snakemake 则是一种以输出为导向，向后回顾backward-looking 的方法，其工作流首先确定需要的输出文件类型，接下来选择适当地输入文件及软件以得到对应的输出。...snakemake 的工作流可以简单概括为：1）首先定义一些规则；2）设置需要的输出类型，snakemake 将会判断需要何种软件或流程以获得对应的输出类型。...这个规则让raw 文件夹中的测序数据作为输入，经过TrimmoMcAwesome处理后，输出到awesome 中。...因为此时，snakemake 成功地将我们指定的文件对应到了规则中的通配符位置。...The order of jobs does not reflect the order of execution. 5-多加一个任务 如果我们的规则中只有一个任务，那和一般的脚本并没有太大的区别。
简介我们知道在大语言模型中, 不管模型的能力有多强大，他的输入和输出基本上都是文本格式的，文本格式的输入输出虽然对人来说非常的友好，但是如果我们想要进行一些结构化处理的话还是会有一点点的不方便。...这个方法是可选的，可以用于在需要时解析输出，可能根据提示信息来调整输出。get_format_instructions 方法返回关于如何格式化语言模型输出的说明。...然后在parse方法中对这个LLM的输出进行格式化，最后返回datetime。...在langchain中，提供的JSON parser叫做：PydanticOutputParser。...总结虽然langchain中的有些parser我们可以自行借助python语言的各种工具来实现。
简介 我们知道在大语言模型中, 不管模型的能力有多强大，他的输入和输出基本上都是文本格式的，文本格式的输入输出虽然对人来说非常的友好，但是如果我们想要进行一些结构化处理的话还是会有一点点的不方便。...这个方法是可选的，可以用于在需要时解析输出，可能根据提示信息来调整输出。 get_format_instructions 方法返回关于如何格式化语言模型输出的说明。...然后在parse方法中对这个LLM的输出进行格式化，最后返回datetime。...在langchain中，提供的JSON parser叫做：PydanticOutputParser。...总结 虽然langchain中的有些parser我们可以自行借助python语言的各种工具来实现。
1-pandas 类似于R 中的data.frame，python 中的pandas 也提供了一套处理数据框的操作。而同样是基于python 框架的snakemake，可以帮助我们很好的将二者融合。....fastq.gz' 2-制定snakemake规则 通过python 数据框的选择，我们可以通过指定索引列来对如文件的地址进行选择。...可是我们该如何将其整合进pipeline 的规则当中呢？ snakemake 实际上会使用wildcards对象，也就是通配符，我们符号中设置的通配符内容都会以该对象的属性传入命令行段落。...是使用wildcards对象进行传递的，因此在规则中我们直接使用的也是函数： import pandas as pd samples_table = pd.read_csv("samples.csv"...这种做法有两点好处： 当输入或输出文件较多时，通过命名，我们可以将它们进行分类； 便于使用unpack() 函数，这个函数允许我们设计用于命名规则的函数； 4-使用字典和变量传递 上面的步骤提示我们，snakemake
1-指定软件使用的线程 如bwa 等软件，我们可以分配多线程以提高任务的执行速度的。...同样，我们可以把线程的信息配置在规则中： rule bwa_map: input: "data/genome.fa", "data/samples/{sample...比如当bwa 规则调用了8个线程，snakemake 则会将剩下的线程分配给其他数据执行bwa 以外的线程消耗数目较少的任务。...2-配置文件 我们可以在snakemake中，将使用的通配符或文件信息，写到config 文件中，并通过config访问： samples: A: data/samples/A.fastq...4-日志文件 在shell 工作流中，我们会通过重定向，以将输出保存到文件中。snakemake 同样提供了选项。
举个栗子：// 创建可以保存任何数据类型的ArrayListArrayList a = new ArrayList();a.add("1");a.add(0);a.add(new BigDecimal
Snakemake的使用 Snakemake是基于Python写的流程管理软件，我理解为一个框架。Snakemake的基本组成单位是rule，表示定义了一条规则。...比较特殊，只需要一个input，用来定义流程最终输出的结果。...这里需要注意：1、Snakemake会自动创建不存在的目录；2、如果shell命令没有定义输出文件，也可以不写output；3、这一步使用了{sample}这个参数，但实际上{sample}还没有定义，...文件，使用python的expand命令将每个样本的vcf文件依次添加到一个列表中。...扩展 rule中还可以添加其他的参数，比如说threads、log，如果输出文件重要，可以添加protected参数设置为保护文件，相反，如果跑完程序就可以删除的文件，可以添加temp参数设置为临时文件
在一篇在控制台窗口中监听前台窗口的博客中，我在控制台里以表格的形式输出了每一个前台窗口的信息。在控制台里编写一个字符表格其实并不难，毕竟 ASCII 中就已经提供了制表符。...开源 这个类库我已经开源到我的 GitHub 仓库中，并可直接以 NuGet 形式引用。...// 当前前台窗口变化时，输出新的前台窗口信息。...关于表格输出类的完整使用示例，可参考我监听前台窗口的博客，或直接查看我的 GitHub 仓库中的示例代码。...如何在控制台程序中监听 Windows 前台窗口的变化 - walterlv Walterlv.Packages/src/Utils/Walterlv.Console 参考资料 D 的个人博客 本文会经常更新
MSBuild 中写在 中的每一项是一个 Item，Item 除了可以使用 Include/Update/Remove 来增删之外，还可以定义其他的元数据（Metadata）...使用 % 可以引用 Item 的元数据，本文将介绍如何正确使用 % 来引用每一个项中的元数据。..." Url="blog.walterlv.com" /> 引用元数据 引用元数据使用的是 % 符号。...当然最终这个属性的值就是最后一项计算所得的值。 也许可以帮你回忆一下，如果我们不写 %(Url) 会输出什么。当只输出 @(WalterlvItem) 的时候，会以普通的分号分隔的文字。...为了简单说明 % 的用法，我将已收集到的所有的元数据和它的本体一起输出到一个文件中。这样，后续的编译过程可以直接使用这个文件来获得所有的项和你希望关心它的所有元数据。
如果是在输出导向的snakemake 中，则需要先确定输出文件。...中， 先通过rule all input 确定了输出文件new_fq， 继而在其他rule output中寻找可以匹配的字符表达式。..., 其中input 可以是"01seq/raw/{sample}_{end}.fq.gz"， 也可以直接用rules.rename.output 来引用rule output的输出。...没有后续程序依赖的输出，而中间步骤的输出，会有snakemake自动运行生成。...峰形较宽，转录因子和一些组蛋白如 H3K27ac 的 Peak 的峰形是窄的，一些组蛋白如 H3K36me3、H3K9me3 等的 Peak 是宽的。
Scripts即脚本语言，就是利用Unix shell语言或者其他的编程语言如Python、Perl等，将所需要的分析各部分串联起来，最后达到自己想要的结果。...这是因为Make引入了“隐式通配符规则”(implicit wildcard rules)的概念，通过文件的后缀以及特定的符号（输出文件进行描述，从而对其进行特定的转换，解决了编译是存在的各种依赖关系...Implicit convention frameworks（基于Make的框架） 这类框架最典型的例子是Nextflow、Snakemake，它们在保留了make一贯的隐式通配符的风格（即用rule中定义的通配符来实现上下游文件的依赖关系...Configuration-based frameworks 在这个框架中，任务之间的连接既不依赖于上下游的代码，也不依赖于文件命名规则，只仅仅需要配置文件的输入，通常这个配置文件的格式是XML、YAML...，那么就可以使用Implicit/Explicit类的流程，如：Snakemake、Nextflow等，而这一类的流程也比较适合刚入门生信的小伙伴们去尝试； 如果是需要进行高性能流程开发，致力于解决特定的生物学问题
下边是snakemake中的一些概念。rule脚本中的一步小的分析叫做rule，名字可以随便起，但是不能重名，也要符合python变量命名规范。...GSM6001951_L3.fastq.gz wildcards: s=GSM6001951, u=L3 threads: 8 resources: tmpdir=/tmptempfastpse中的输出文件...wildcard匹配到的内容是否与自己所设计的一致wrapperwrapper是snakemake官方仓库中写好的分析代码，比如上边的fastp软件，我们不需要写fastp的命令行代码，只需要用下边的代码就可以...后来才知道，reason不是推测的意思，而是名词原因的意思，这一步为什么会执行，因为输出文件不在指定的位置，换言之，如果我们跑完fastp_se后中断了snakemake流程，下次在接着跑流程，是不会跑...所以如果rule1的输出在之后的rule中没有用到，那么就应该写在rule all中，否则，rule1不会被执行。
Infinium 450K探针交叉反应和模糊比对到人类基因组中的多个位置影响了485,000个探测器中的约140,000个探针（29％），将可用探针的数量减少到约345,000个。...，即A, C, T中的任意一种 CHG代表甲基化的C下游的2个碱基是H和G, CHH表示甲基化的C下游的两个碱基都是H 亚硫酸氢盐测序（BS-seq） 样本用 Bisulfite 处理，将基因组中未发生甲基化的...此文件夹必须包含未修改的基因组（如 .fa 或 .fasta 文件）以及在 Bismark 基因组准备步骤中生成的两个亚硫酸氢盐基因组子目录。.../BAM 文件中的重复数据，建议用于WGBS，但不建议应用于RRS (reduced representation shotgun)，如 RRBS、amplicon or target enrichment...bedGraph 计数输出可用于生成全基因组胞嘧啶报告，该报告显示基因组中每个 CpG（可选每个胞嘧啶）的数量，报告对两条链上的胞嘧啶提供了丰富的信息，因此输出会相当大（约 4600 万个 CpG 位置或
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