当完成突变位点注释之后，我们会得到一个巨大的VCF文件，文件大小从几十M到几十G不等。在数量如此多的突变位点中，我们只会根据注释结果从中挑选部分感兴趣的突变位点，这就要求对VCF文件进行过滤。...如此大的文件用Excel 操作是不现实的，脚本语言处理大文件时效果也不尽人意，所以SnpEff的开发团队专门开发了一款工具，叫做SnpSift, 用来对VCF文件进行过滤。...对VCF进行过滤是SnpSift最基本的功能，除此之外，还提供了许多非常实用的功能。软件是集成在SnpEff软件包中的， 在下载的SnpEff安装包中，就会有这款软件。...多个值的变量 当一个变量有多个值时，可以使用下标进行访问，下标从0开始，比如CI95=0.04167,0.5417，对这个变量的值进行筛选可以采用如下的写法 "( CI95[0] > 0.1 ) & (...对于多个样本的基因型，也可以使用上面提到的通配符进行筛选。 4.
本文主要介绍根据给定条件对列表中的元素进行筛序，剔除异常数据，并介绍列表推导式和生成表达式两种方法。。...结论：处理少量数据用列表推导式，处理大量数据用生成器表达式 3.更复杂的筛选条件 有的时候筛选的标准并非如此简单，甚至涉及到异常处理等细节，这个时候可以先将复杂的筛选条件写入函数，该函数返回bool值，...然后利用Python内建filter()函数进行处理。...ivals = list(filter(is_int, values)) print(ivals) #result:[‘1’, ‘-123’, ‘+369’] 利用int()转换函数和异常处理函数实现的对...4.实用操作 在使用列表推导式和生成器表达式筛选数据的过程，还可以附带着进行数据的处理工作。
写在前面的话 在这篇文章中，我们将告诉大家如何使用EvtMute来对Windows事件日志进行筛选过滤。...EvtMute这款工具允许我们使用YARA来进行攻击性操作，并对已经报告给Windows事件日志的事件进行过滤和筛选。...复杂型过滤器 EvtMute的过滤器是可以动态变更的，而且无需重新注入钩子，这样可以方便广大研究人员随时轻松更新原有的过滤器以及过滤规则。...规则，我们很难去将其浓缩成一行“代码”，这也就是为什么我在EvtMute中添加了Base64编码功能。...) 接下来，可以使用—Encoded选项将其传递给过滤器： 操作安全注意事项 注入钩子时，SharpEvtMute.exe将会调用CreateRemoteThread，而且这个调用是在钩子设置之前进行的
做好富集以后，一个简单的代码，整体的结果即刻展现。比如下面这个图， 那么如何挑选其中一个节点或者几个节点展示呢？...比如挑选其中的lymphocyte chemotaxis和secondary alcohol metabolic process展示 Y叔的Github里面和原来的教程中有个包是clusterProfiler.dplyr...，可以进行筛选操作，不过最近Y叔在更新，这个包暂时没有了。...有的小伙伴还想对富集结果进行筛选怎么办呢？ 画图代码如下
库越来越大，需要新的方法来搜索 高通量筛选（HTS）和虚拟配体筛选（VLS）的标准库历来被限制在不到1000万个可用化合物，与潜在的1060个类药物化合物的巨大化学空间相比，这只是一小部分。...4.几千个排名靠前的VLS化合物经过PAINS、物理化学性质、药物相似性、新颖性和化学多样性的后处理过滤，最终选择有限的化合物集（通常是50-100个）进行合成和实验测试。...在被选中进行合成和体外测试的21个最有希望的化合物中，有6个可以与ROCK1酶结合，并在化合物浓度低于10微摩尔时对其进行抑制。这些化合物可以成为药物发现计划中进一步优化的合适线索。...虽然该方法使用ICM-Pro对接并应用于Enamine REAL Space库，但基于迭代合成子的筛选算法可以在任何可靠的基于对接的筛选平台上实现，并在任何可以表示为骨架和合成子组合的超大型库中使用。...在操作过程中可能需要对算法的某些参数进行自定义调整以获得最佳性能，从而为进一步探索该方法开辟了许多途径。
引言 需求背景：查询机构下的代理商费率信息，查询结果对分润和返利进行分组。...实现思路：使用jdk8的流式编程对list集合进行分组 I 对list根据条件进行分组 1.1 费率信息实体 OrganPayRate @ApiModelProperty(value = "类型...//使用jdk8的流式编程对list集合进行分组 Map> listMap =...根据条件进行过滤和字段筛选 需求：修改代理商角色权限时，判断是否存在权限被移除，如果存在，则穿透删除所有下级代理商相对应的权限值。...") @TableField("menu_code") private Integer menuCode; 1.3 穿透删除所有下级代理商相对应的权限值 先查询满足条件的权限，再进行批量删除
在本文中，我们将学习一个 python 程序来按行和按列对矩阵进行排序。 假设我们采用了一个输入的 MxM 矩阵。我们现在将使用嵌套的 for 循环对给定的输入矩阵进行逐行和按列排序。...算法（步骤） 以下是执行所需任务要遵循的算法/步骤。− 创建一个函数sortingMatrixByRow（）来对矩阵的每一行进行排序，即通过接受输入矩阵m（行数）作为参数来逐行排序。...创建一个函数 sortMatrixRowandColumn（） 通过接受输入矩阵 m（行数）作为参数来对矩阵行和列进行排序。...调用上面定义的sortMatrixRowandColumn（）函数，方法是将输入矩阵，m值传递给它，对矩阵行和列进行排序。...此外，我们还学习了如何转置给定的矩阵，以及如何使用嵌套的 for 循环（而不是使用内置的 sort（） 方法）按行对矩阵进行排序。
再进行 insert 的数据处理(正常流程)，又或者直接把一定时间内同一个用户的 delete 和 insert 操作合并为一个update操作(本质就是更新操作)。...，删除即使执行两次的话也没什么问题，问题是添加 即使在添加前判断了用户账号是否存在 并发过来的情况下还是避免不了一些脏数据的产生，加锁的话对整体影响又特别大。...最后：采取的是根据最近一个的userId请求的时间 等待1500ms，即相同的userId的请求进来后 在当前时间再重新计算等待1500ms，时间到了之后没有发现新的用户行为即算是一个批次结束ps：可以创建一个单独的服务来负责对请求进行合理的处理分发...JSONObject jsonObject, @RequestHeader(value = "secret") String secret){ //进行简单的接口身份校验...如果涉及到批量导入，同时有大量用户同步数据过来，就需要在测试环境进行反复测试 看是否会丢数据（因为每个用户都是一个独立的子线程），对线程的数量进行优化。
OpenCV利用findContours找到图像中的轮廓，根据这些轮廓的特征进行筛选有利于进一步逼近最终的兴趣区域，减少其他算法的时间，提高代码的运行效率，而对轮廓的绘图则可以直观的看到筛选结果。...轮廓尺寸 尺寸这个词并不准确，其实是轮廓的size，也就是把轮廓围起来的点的个数，我们都知道OpenCV中的一个轮廓其实是点的合集，所以如果一个轮廓在图像上的相对大，那么他的点的个数也就相应的会变多...，这可以作为筛选的简单标准之一。...轮廓面积 根据矩的定义，函数的零阶原点矩为质量，对于轮廓而言即为轮廓的面积，所以零阶原点矩的数值可以更好的表征出轮廓的面积。...轮廓的外接椭圆 轮廓的外接椭圆能够提供长短轴与角度的信息，而长短轴的比值使轮廓具有尺度不变的特性。
目的 这里有两个数据框，两者有相同的列（ID），这里想把第一个数据框，按照第二个数据框的ID列进行提取，顺序和第二个数据框一致。...：用%in%进行提取，会自动排序 > # 使用 %in% 进行匹配时，会自动排序，不是id的顺序 > tt[tt$id %in% id$id,] id y 1 1 0.7264999...模拟两个数据框 tt = data.frame(id = 1:10,y = rnorm(10)) tt id = data.frame(id = c(2,1,5,4,3)) id # 使用 %in% 进行匹配时...第二个系谱文件是第一个系谱文件的子集，它的系谱是正确的。我想将第一个系谱文件错误的系谱矫正一下。...「我的思路：」 1，用%in%将第一个系谱的ID，根据第二个系谱的ID提取出来，然后用第二个系谱的Sire和Dam把第一个系谱相应的IID的Sire和Dam替换掉。
布尔索引 该方法其实就是找出每一行中符合条件的真值(true value)，如找出列A中所有值等于foo df[df['A'] == 'foo'] # 判断等式是否成立 ?...这个例子需要先找出符合条件的行所在位置 mask = df['A'] == 'foo' pos = np.flatnonzero(mask) # 返回的是array([0, 2, 4, 6, 7])...df.set_index('A', append=True, drop=False).xs('foo', level=1) # xs方法适用于多重索引DataFrame的数据筛选 # 更直观点的做法...数据提取不止前面提到的情况，第一个答案就给出了以下几种常见情况：1、筛选出列值等于标量的行，用== df.loc[df['column_name'] == some_value] 2、筛选出列值属于某个范围内的行...df.loc[(df['column_name'] >= A) & (df['column_name'] <= B)] 4、筛选出列值不等于某个/些值的行 df.loc[df['column_name
（相当于固定一个之前层级的数值） E. 案例 ? 我们要添加一列上一天的金额。在Excel里面我们很容易，直接相对引用上一行的金额单元格就可以。...首先：筛选出比当天日期小1天的表。...Filter('表1','表1'[时间]=Earliter('表1'[时间])-1)))每一行都会执行这个公式来进行比较。...500 筛选日期比2019/5/5小一天的表 时间为2019/5/4的表 2019/5/6 600 筛选日期比2019/5/6小一天的表 时间为2019/5/5的表 最后一天筛选出来的结果就是下图这样...其次：我们要针对这个表进行取值，我们需要的是金额这一列的数字，因为我们每天只有一条数据，我们可使用任意的取值公式。这里我们用最简单的sum，min，max等函数进行取值。
小勤：Power Query里，怎么对表中表的数据进行筛选啊？ 大海：你想怎么筛选？ 小勤：比如说我只要下面每个表里单价大于10的部分： 大海：这么标准的数据和需求，直接展开再筛选就是了啊。...小勤：能在不展开数据表的情况下筛选吗？因为有时候筛选不会这么简单的啊。 大海：当然是可以的。...因为你可以通过表（Table）相关的函数分别针对每一个表进行，比如筛选行可以用Table.SelectRows，筛选列可以用Table.SelectColumns……可以非常灵活地组合使用。...Table.SelectRows不是引用了“订单明细”那一列里的每个表吗？ 大海：嗯。所以，你想一下，如果你的外面大表里也有一列叫“单价”的，那，你说这个公式里的这个单价，指的是谁呢？...大海：关于each以及函数嵌套参数的用法的确是Power Query进阶的一个比较难理解的点，后面可能需要结合更多例子来训练。 小勤：好的。我先理解一下这个。
，通过a标签中的数字控制后台筛选操作 实现的目标（多对多） 实现针对课程实现：课程方向、课程类型、难度级别三个方式的筛选 其中每个课程方向中包含有多个课程类型，选择课程方向后，筛选课程方向包含的所有课程类型...# 再根据group筛选出的对象，用多对多表格字段，筛选出所有的type的列表，等待返回给前台使用 VideoType_list = group_obj.group_type.all() # 获取筛选后的...# 判断如果前台传来的type为0的话 if type_id == 0: # 后台筛选的时候，查询按照方向筛选出来的type_ids进行查询 # __in指的是用列表方式查询多个id condition...# 就按照后台筛选的课程方向向下的所有type类型进行筛选 condition['Video_type_id__in'] = type_ids kwargs['Video_type_id'] =...标签筛选的实现代码(一对多、多对多)，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。
(一) 批量针对每一行排序 1. 把每一行转换成列表 函数：Table.ToRows 2. 针对每一个行生成的列表进行排序 函数：List.Transform，List.Sort 3....把排序后的列表转换成表格 函数：Table.FromRows (二) 批量针对每一列排序 1. 把每一列转成列表 函数：Table.ToColumns 2....针对每一个列生成的列表进行排序 函数：List.Transform，List.Sort 3. 把排序后的列表转换成表格 函数：Table.FromColumns
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...mysql中length(articletype)的值为null 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/140521.
前言 今天啊，我的朋友小绿跟我说，那天晚上有个人好快好快！我急忙问他，怎么回事？有多快！他说，他的资源分发接口被人以很快的速度攻击了。...速度达到了 10000qps，这对于他那 0.1C125M 的机器来说简直是小车拉大牛，真费车。 不忍心他承受那么快的速度，出于关心，我决定为他的接口加上限速。...关于 walrus walrus 是一个 Redis 的操作库（对 redis-py 的二次封装），使用它可以简单实现数据缓存、全文搜索、频率限制等功能。...对于only2接口的访问可以无限，存在被并发攻击的风险。...通过 walrus 结合 redis 我们可以很简单的实现 api 速率限制。 本文只针对具体问题做简单的演示，生产环境中还请结合实际情况进行合理的选型和开发。希望我的分享能对你有所帮助。
全世界每天玩的数百场游戏中的每一场都有数千行。在短短几个月内，我们应用程序中的 Events 表就达到了 50 亿行！ 通过了解足球专家如何查询数据，我们可以对数据库进行智能分区。...这是因为他们不希望一场比赛打得特别差或特别好，从而使他们的结果两极分化。我们无法预先生成聚合数据，因为我们必须对所有可能的组合进行此操作，这是不可行的。因此，我们必须存储所有数据并即时汇总。...但是这样做，我们发现绝大多数查询只涉及在 SeasonCompetition 中玩的游戏。这使我们确信我们是对的。所以我们用刚刚定义的方法对数据库中的所有大表进行分区。...优点 在最多包含 50 万行的表上运行查询比在 50 亿行的表上运行性能要高得多，尤其是在聚合查询方面。 较小的表更易于管理和更新。添加列或索引在时间和空间方面甚至无法与以前相比。...基于数据上下文的分区对性能的影响 现在让我们看看在新的分区数据库中执行查询时实现的时间改进。
从5亿行数据中，筛选出重复次数在1000行的数据行，以前用这个，也爆内存了。...刚才的是去重，算是解决了。现在又有个新问题，下一篇文章我们一起来看看吧。 三、总结 大家好，我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个大数据去重的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。
Oracle数据库支持多用户间同时对同一个表进行操作，但是数据不一定同步，因为Oracle数据库是支持脏数据的，比如A用户删除了表的数据但没有提交，B用户也能查询访问到，如果要避免这种情况只能加锁，A用户在操作表时先进行...问题 1 多用户对一个表同时进行增，删，改，查等操作的情况 多用户操作的影响主要是会锁定记录，oracle数据库提供行级锁，也就是说用户操作数据时，oracle为记录行加锁。...当用户对数据进行修改时（DML操作），oracle会给数据分配两个 锁 ，一个是行排他锁 另一个是表共享锁 行排他锁：如果A用户对某个表的某一行进行修改时，会把该行分配一个”行排他锁“ 这样B用户就只能查看...user1.table1和user2.table1是相互独立的，用户分别操作自己的表是不影响其他用户的； ４ 对于同一用户下的同一个表，所有有权限的用户对其进行数据操作时，是会相互影响的，如对user1....table1来说，user1修改了它的一行，user２又对该表的该行进行了修改，那么该表的该行的实际内容是在user１修改后基础上user2修改的结果（注意，所有修改以最后成功提交修改请求的用户的内容为准
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