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Nat Comm:如何推断结构变异癌细胞分数

作者在不同肿瘤纯度下模拟了具有已知等位基因频率SV读数,之后实现了一种优化方法用于根据这些读取计数来计算VAF。模拟结果表明,VAF估计是准确,与纯度无关,重复项除外(图1c)。...群集号错误:此度量标准指示给定簇算法在推断正确方面的有效性。应用于计算机混合物SVclone能够在11例病例中7例中识别出正确。...SV中较低多重错误率很可能归因于亚克隆拷贝推断模型(仅考虑具有克隆拷贝SNV),该模型允许使用非整数拷贝。三簇混合物中克隆SV平均多重误差绝对近似于SNV多重误差。...SVcloneSV估计将变体分类为亚克隆时,对SNV敏感性相似,平均敏感性为较高,SV特异性较低;与其他方法相比,PyClone灵敏度较低,特异性更高;Battenberg具有最高平均灵敏度和特异性...其中,SVclone性能使用SV两个端点或单个端点在三集群计算机硅混合物运行。第一显示群集号错误(三个推断群集号)和平均CCF错误,其中真实群集和推断群集根据其顺序进行匹配。

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    如何计算McNemar检验,比较两种机器学习分类器

    检验统计量这种计算假定计算中使用联表中每个单元具有至少25个计数。检验统计量具有1自由度的卡方分布。...我们可以看到,只使用联表两个元素,即Yes/Yes和No/No元素没有用于检验统计数计算。因此,我们可以看到统计数据是报告两个模型之间正确错误预测,而不是准确性或错误率。...如果它们具有相似的计数,则表明两个模型犯错误比例大致相同,仅在测试集不同实例。在这种情况下,零假设也不会被拒绝。...我们可以总结如下: 不拒绝零假设:分类器在测试集具有相似的错误比例。 拒绝零假设:分类器在测试集具有不同错误比例。 在执行检测并找到显著结果之后,报告效果统计测量以量化该发现可能是有用。...例如,一个自然选择是报告优势比,或联表本身,尽管这两者都假设一个“sophisticated reader”。 报告在测试集两个分类器之间差异可能很有用。

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    爱了!0.052s 打开 100GB 数据,这个开源库火爆了!

    更不别说成本,尽管一开始成本很低,后续往往会增加。 Vaex是解决这个问题新方法。...它可以在N维网格上计算每秒超过十亿(10^9)个对象/统计信息,例如均值、总和、计数、标准差等 。使用直方图、密度图和三维体绘制完成可视化,从而可以交互式探索大数据。...当使用Vaex打开内存映射文件时,实际没有进行任何数据读取。Vaex仅读取文件元数据,例如磁盘上数据位置,数据结构(行数、、列名和类型),文件说明等。...一个很好方法是使用describe方法对数据进行高级概述,其中显示了样本数、缺失和每一数据类型。如果数据类型为数字,则还将显示平均值、标准偏差以及最小和最大。...在笔记本绘制这些图表只用了 31 秒! 我们看到上述所有三个分布都有相当长尾部。尾部某些可能是合法,而其他可能是错误数据输入。

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    phoenix二级索引

    在这段时间之后,未使用线程立即被释放,而不是保留核心线程(尽管这是最后一个小问题,因为表预计将保持相当恒定写负载),同时允许我们在没有看到预期负载情况下删除线程。...无用线程会在这段时间后立即释放,而不会保留核心线程(尽管这最后一个小问题是因为表预计会承受相当恒定写入负载),同时允许我们在没有看到预期负载情况下删除线程。...尽管线程实际数量是由Max(调用队列,处理器)决定,其中调用队列由标准HBase配置决定。...该工具将所有无效写入文件或输出表PHOENIX_INDEX_SCRUTINY。无效是在目标表中没有相应或在目标表中具有正确(即覆盖)。...无效是在目标表中没有相应或在目标表中具有正确(即覆盖)。 该工具具有跟踪其状态工作计数器。

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    0.052秒打开100GB数据?这个Python开源库这样做数据分析

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    MySQL8 中文参考(八十八)

    如果设置为大于 0 小于 10 ,还会记录NDB表模式和连接事件,以及是否正在使用冲突解决,以及其他NDB错误和信息。...如果这些节点位于同一主机上使用不同 IP 地址,则可以通过将 SQL 节点ndb_data_node_neighbour��置为数据节点节点 ID 来告诉 SQL 节点使用正确数据节点。...尽管可以使用SHOW GLOBAL STATUS或SHOW SESSION STATUS读取此变量,其实际是全局范围。...这包括此副本通过任何主键、唯一键或扫描操作读取所有尽管此变量可以使用SHOW GLOBAL STATUS或SHOW SESSION STATUS读取,其实质是全局范围。...尽管此变量可以使用SHOW GLOBAL STATUS或SHOW SESSION STATUS读取,其实质是全局范围

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    SQL命令 INSERT(二)

    如果计算代码包含编程错误(例如,除以零),则插入操作将失败,并显示SQLCODE-415错误。 默认子句 可以将插入到其所有字段都设置为默认表中。定义了默认字段将设置为该。...默认计数器字段插入具有系统生成整数值。这些字段包括RowID、可选标识字段、序列号(%Counter)字段和ROWVERSION字段。...可以使用任何有效SELECT查询。SELECT从一个或多个表中提取数据,而INSERT在其表中创建包含该数据相应新。对应字段可以具有不同列名和长度,只要插入数据适合插入表字段即可。...,"插入记录=",%ROWCOUNT w !,"插入最后一条记录ID=",%ROWID } else { w !...否则将生成SQLCODE-64错误。DDL CREATE TABLE操作按定义顺序列出列。定义表持久化类按字母顺序列出列。 兼容列计数:目标表可以具有复制之外其他

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    如何使用纯 CSS 制作四子连珠游戏

    尽管已经设置了所有的控件,只有红色圆盘可以落在游戏板。 我用彩色且半透明矩形对 Radio input 可点击区域用进行了可视化显示。...首先,你不能在一个计数执行算术运算来检测它是偶数还是奇数。其次,你不能基于计数在元素应用 CSS 规则。 我使用二进制解决了第一个问题。计数初始设为 0 。...至少计数可以改变伪元素宽度。不同有不同宽度。字符 1 通常比 0 纤细,这是很难控制。如果改变是字符数量,而不是字符本身,那么由此产生宽度变化就是可控。...你说得对,计数在 '1' 和 '111' 之间交替变换也是可以尽管如此,罗马数字最先给了我启示,它们也是点击器标题不错方式,所以我保留了它们。 ? 从红色玩家开始,然后轮流游戏。...有一个好处是不会出现检测错误。结果显示也必须进行修改,任何匹配使用 ::after 伪元素都应该是一致。因此,必须在最后一个位置之后添加一个伪第八

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    c语言每日一练(12)

    p[i] = &a[i][3]; printf("%d\n", p[2][2]); } A、 输出项不合法 B、6 C、8 D、12 解析:观察代码可以发现,代码首先定义了一个没有行数只有数组...当i=0时,将a[0][3]地址存放到p[0],也就是14地址,没有4,走到2,所以把21地址即4地址存放到p[0]中。...当i=1时,将a[1][3]地址存放到p[1]中,也就是24地址,没有4,走到3,将31即7地址存放到p[1], 当i=2时,将41即10存放到p[2]中,当i=3时,将5...1存放到p[3]中,也就是将12后面的地址存放到p[3]中,没有,所以p[3]越界了,因此一旦使用p[3]是有问题。...因此A正确。B选项刚好相反,B错误。C选项与概念相悖,大错特错。D选项错误,结构体类型和共用体类型没什么特殊,本质都是类型,可以用。

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    使用Python『秒开』100GB+数据!

    当你使用Vaex打开内存映射文件时,实际没有数据读取。Vaex只读取文件元数据,比如磁盘上数据位置、数据结构(行数、、列名和类型)、文件描述等等。那么,如果我们想要检查或与数据交互呢?...应用10亿“value_counts”方法只需要20秒! 从上图中我们可以看出,乘客超过6人出行很可能是罕见异常值,或者是数据输入错误。也有大量出现,没有(0名)乘客。...让我们看看这些数据分布在一个相对合理范围内: ? ? 我们看到上面的三个分布都有相当长尾部。尾部一些可能是正确,而其他可能是错误数据输入。...这仍然是一个相当大临界,尤其是考虑到Yellow Taxi公司主要在曼哈顿运营。trip_distance描述出租车从上客点到下客点距离。...结论 有了Vaex,你可以在短短几秒钟内浏览超过10亿数据,计算各种统计数据、聚合信息,并生成信息图表,而这一切都是在你自己笔记本电脑完成。而且它是免费和开源

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    数据摘要常见方法

    它们使用过滤器来跟踪数据库哪些存储在磁盘上,从而避免对不存在属性进行磁盘访问。 Count-min 也许规范数据汇总问题是最不重要,一个简单计数器就足够了,每观察一次就增加一次。...寻找一种更紧凑方式来对项目计数进行编码是很自然事情,尽管可能会失去一些精确度。 Count-Min 也是一种数据结构,允许进行这种权衡,它在一个小数组中对大量记录类型进行编码。...每一都有一个计数器,该计数器已按该项每次出现次数递增。但是,由于预期会发生冲突,计数器还可能因映射到同一位置其他项。给定包含所需计数器和噪声计数器集合,将这些计数器中最小作为估计。...方法是计算估计平均值,使用调和平均值来减少这种影响。算法分析具有一定技术性,该算法已被广泛采用并在实践中应用,例如Redis。...这输入是一个高维数据集,建模为矩阵 A 和向量 b, A每一都是一个数据点,b 相应条目是与该行关联, 目标是找到最小二乘法回归系数 x。

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    Power Query 真经 - 第 3 章 - 数据类型与错误

    尽管这一其他数值有四位小数,只需要三位小数就可以显示出此真实数值,所以这就是 Power Query 显示数据方式。...单击 “Currency” 【ABC123】图标,选择为【货币】类型(Power BI 中固定小数位十进制)。 选择 “Currency” 最后一单元格进行预览。...这不是很明显,这些字是可以单击,将允许更改分析范围:【基于整个数据集分析】,而不是默认 1000 。 将会注意到,一些统计数据和图表没有显示在 “Units Sold” 中。...图 3-21 等等,不是已经修复了所有的错误吗 3.6.1 发现错误来源 根据在 Excel 中使用配色方案,可能无法看到错误计数与加载计数是不同颜色。原因是,这实际是一个超链接。...与之前错误示例不同,这些错误发生在保存有效销售信息,这些信息是需要保留。 此时其中一个显示为 21:00 ,而前面的是 8 到 20 。

    5.6K20

    记一次关于对十亿足球数据表进行分区!

    1 上下文 我们体育应用程序提供原始数据和汇总数据,尽管采用它专业人士更喜欢后者。底层数据库包含来自多个提供商 TB 复杂、非结构化、异构数据。...这里真正重要是parameterId和gameId。我们使用这两个外键来选择一种类型参数(例如,进球、黄牌、传球、点球)和它发生比赛。 3 性能问题 事件表在短短几个月内就达到了十亿。...尽管我们都同意这是要走路,但我们也意识到在不考虑我们特定应用程序域情况下应用分区是错误。具体来说,我们了解在对数据库进行分区时找到合适标准是多么重要。...优点 在最多包含 50 万运行查询比在 50 亿运行性能要高得多,尤其是在聚合查询方面。 较小表更易于管理和更新。添加或索引在时间和空间方面甚至无法与以前相比。...此外,我们可以有效且并行地聚合检索到数据。 管理一个包含数千个表数据库并不容易,而且在客户端中进行探索可能具有挑战性。同样,在每个表中添加新或更新现有也很麻烦,需要自定义脚本。

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    MySQL(五)汇总和分组数据

    ②获得表中行组和 ③找出表列(或所有或某些特定最大、最小和平均值 聚集函数(aggregate function):运行在行组,计算和返回单个函数(MySQL还支持一些标准偏差聚集函数...,不管表列中包含是空(null)还是非空; ②使用count(column)对特定具有行进行计数,忽略null; select count(*) as num_cust from customers...; 这条SQL语句使用count(cust_email)对cust_email中有行进行计数; PS:如果指定列名,则指定为空被count()函数忽略,如果count()函数中用是星号...; 这条SQL语句中国返回products表中price最大; PS:MySQL允许max()用来返回任意最大,包括返回文本最大用于文本数据时,如果数据按相应排序,则max(...from products; 这条SQL语句中min()返回products表中price最小; PS:MySQL允许min()用来返回任意最小,包括返回文本最小用于文本数据时,

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    如何用Python在笔记本电脑分析100GB数据(

    Vaex只读取文件元数据,比如磁盘上数据位置、数据结构(行数、、列名和类型)、文件描述等等。那么,如果我们想要检查或与数据交互呢?...无论如何,让我们首先从极端异常值或错误数据输入中清理这个数据集开始。一种好的开始方法是使用describe方法获得数据高级概览,该方法显示了样本数量、缺失数量和每个数据类型。...如果数据类型是numerical,则还将显示平均值、标准偏差以及最小和最大。所有这些统计数据都是通过一次数据传递计算。 ? 使用“describe”方法获得数据帧高级概述。...应用于10亿“value_counts”方法只需要~20秒! 从上图中我们可以看出,乘客超过6人运行很可能是罕见异常值,或者只是数据输入错误。也有大量运行是0名乘客。...在笔记本电脑创建这些图只用了31秒! 我们看到上面的三个分布都有相当长尾部。尾部一些可能是正确,而其他可能是错误数据输入。

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    jquery.datatables 分页功能

    请注意,这可以是-1,表示应该返回所有记录(尽管这取消了服务器端处理任何好处!) search[value]-- str // 全局搜索。...为了能够适用于所有具有searchabletrue。 search[regex]-- 布尔 // true如果全局过滤器应该被视为高级搜索正则表达式,false否则。...请注意,正常情况下,服务器端处理脚本不会在大型数据集执行正常表达式搜索,但在技术可以由脚本自行决定。 order[i][column] -- int // 应该应用排序。...} 除了控制整个表上述参数之外,DataTables还可以对每个数据源对象使用以下可选参数,为您执行自动操作: { DT_RowId -- str // 将tr节点ID属性设置为此...DT_RowAttr -- object // 将对象中包含数据添加到tr节点作为属性。对象键用作属性键,作为对应属性。这是使用jQueryparam()方法执行

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    三个你应该注意错误

    另一方面,还存在一些“隐形”错误,难以察觉,但却可能引发严重问题。尽管这类错误不会触发警告,但可能导致函数或操作以出人意料方式运行,从而产生未察觉到结果变化。...这是如何更新销售数量第二: promotion.loc[1, "sales_qty"] = 46 第三个悄悄错误与loc和iloc方法之间差异有关。...loc:按标签进行选择 iloc:按位置进行选择 默认情况下,Pandas将整数值(从0开始)分配为标签。因此,标签和索引变得相同。...让我们在我们促销DataFrame做一个简单示例。虽然它很小,足够演示我即将解释问题。 考虑一个需要选择前4情况。...这可能是一个小差异,肯定会导致意外结果,并具有误导你分析潜力。 loc和iloc方法对许多任务非常有用,你应该了解它们之间差异。

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    Seaborn-让绘图变得有趣

    如果曾经在Python中使用过线图,条形图等图形,那么一定已经遇到了名为matplotlib库。 尽管matplotlib库非常复杂,绘图并没有那么精细,也不是任何人发布首选。...还看看前5是什么样子。 数据集 Seaborn 从导入开始matplotlib。请注意,使用是matplotlib版本3.0.3,而不是最新版本,因为存在一个会破坏热图并使其无效错误。...计数计数图根据某个类别自动对数据点进行计数,并将数据显示为条形图。这在分类问题中非常有用,在分类问题中,要查看各种类大小是否相同。...例如,该具有尚未在任何地方描述ocean_proximity<1H OCEAN。人们应该始终收集元数据信息,并使用具有适当信息数据集。由于这只是用于理解图参考数据集,因此没什么大不了。...带群图箱形图 箱形图将信息显示在单独四分位和中位数中。与swarm图重叠时,数据点会分布在其位置,因此根本不会重叠。

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    高性能 MySQL 第四版(GPT 重译)(二)

    您看到输出取决于您操作系统,因此您可能需要阅读手册页以弄清楚。 正如前面所述,尽管我们要求增量输出,第一显示了自服务器启动以来平均值。...在相关主题上,搜索互联网上配置建议并不总是一个好主意。你可以在博客、论坛等地方找到很多错误建议。尽管许多专家在线贡献他们所知道东西,很难判断谁是合格。...InnoDB 格式总是需要转换。这种转换成本取决于数量。当我们调查一个具有极宽表(数百客户高 CPU 消耗问题时,我们发现这可能会变得昂贵,尽管实际只使用了少数列。...具体细节在不同实现中有所不同, InnoDB 聚集索引实际上将 B 树索引和一起存储在同一结构中。 当表具有聚集索引时,其实际存储在索引叶页中。...如果主键在前缀,InnoDB 会将完整列与其余一起包括在内。 InnoDB 辅助索引叶节点包含主键值,这些作为指向“指针”。

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