前面讲到了我的480万变异里面里面有一些在dbSNP数据库里面记录着可能是somatic的变异，让我有点担心，尤其是我还看到了好几个MUC系列基因，主要是黏液素家族基因,而Mucin gene expression...in the effusions of otitis media with effusion.让我想起了儿时的种种不愉快，反正这个也不是什么隐私了，曝就曝吧！...emedicine.medscape.com/article/994656-treatment http://emedicine.medscape.com/article/994656-medication 本文的重点是探究如何把现有的研究结果的我的全基因组测序数据结合起来...我的搜索关键词是：Otitis Media With Effusion gene ，谷歌可以得到一系列的结果，当然需要你英文水平还行才能看下去。...也就是这个科学团体研究了近万人才得到了这个可疑位点，跟OME显著相关的。 前面我们已经把我的vcf文件添加了dbSNP的标签，简单搜索一下发现，我的确有这个变异，唉。
实盘交易时，会忽略以下标的： 法律限制，我无法交易的市场； 没有达到我对于成本和流动性考量的市场。...我使用的交易策略规则 我当前使用的交易策略分为趋势跟踪和非趋势跟踪两大类，其中趋势跟踪的策略包括（关于策略具体逻辑请参考原文）： 时序动量-EWMAC 突破 截面动量 大类资产动量 标准化动量 动量加速...此时，我可能会列出100多个品种的最佳头寸。但其中绝大多数都少于一份合约，因此不可交易，而且我的账户里也没有数千万美元我需要在所有这些工具中保持合理的头寸。...今年我的系统最大的变化是引入了一个动态优化系统，这意味着我不会真的会交易100+的品种！通过动态组合优化的研究，我发现跟踪误差最小的投资组合是最优投资组合，我在这些品种上采用整数合约头寸。...最后上一张作者实盘会回测对比的收益图：
以下文章来源于气海同途 ，作者气海同途 编者按：这是新开的一个系列，有时间会逐步将WRF官方培训的ppt挑选个人认为重要的进行翻译，以及结合个人的使用经验进行一些解释。...WRF作为成熟的区域中尺度气象模式，文档齐全且教程详细，对于用户较为友好，但是想要获得一个好的模拟结果，需要注意很多地方， 1 模拟区域domain设置 模拟区域不能太小，否则模拟结果基本为全球模式侧边界的强迫结果...(Warner, 2011) 2 初始化和spin-up预热过程 模拟结果的好坏很大程度取决于初始场(IC)的质量。 要了解初始场的数据来源，比如初始场来源于预报数据、再分析数据或者气候数据。...关于物理参数化方案，以后有时间再展开介绍，以下粗略提几点： 给定一套参数化方案组合，对于不同的地区、domain大小、时间以及关注的天气现象，其模拟结果是不同的，没有哪种方案组合是完美的。...最后，WRF的使用者应该时刻牢记以下几点： 模拟结果受到很多因素的影响，如模拟区域的设置(水平和垂直的)、输入的数据(包括气象场和静态数据)、侧边界条件等； 模式是存在缺陷的，对于某些具体天气过程是无法得到好的模拟结果的
我曾得到的最佳编程建议 这是一个有关于我得到的一些专业性编程建议的故事，以及它如何影响了我的职业生涯。我真心觉得此建议真可谓是字字珠玑，所以我想分享给大家。 ...建议 还是在1996年，我刚得到我的第一份全职工作。公司：微软。产品：Windows 2000。老板是一个叫Terry Lahman的家伙，满脸的络腮胡子，却非常慈祥，打心眼里关心产品和他的员工。...有一天，他走进我的办公室，然后，他说： “Eric，我希望我每次走进来问你，‘你在干什么我不知道的事情？’的时候，你总是能够说出点什么来。” 我依然记得听到这句话的时候我有多么的惊讶。...我以为，如果我将时间“浪费”在项目以外的事情上，他会生气会斥责我。但是万万没想到，他竟然鼓励我去这么做。 结果 从那之后，我开始搞一些小型的兼职项目。我学得很快。...最后，我遇见了Dave Abrahams，Boost的联合创始人之一，他和我成了朋友。以至于后来当我终于下定决心离开微软，Dave请我担任了BoostPro Computering的分包商。
题目 给你一个表示某个正整数的字符串 number 和一个字符 digit 。 从 number 中 恰好 移除 一个 等于 digit 的字符后，找出并返回按 十进制 表示 最大 的结果字符串。...生成的测试用例满足 digit 在 number 中出现至少一次。...示例 1： 输入：number = "123", digit = "3" 输出："12" 解释："123" 中只有一个 '3' ，在移除 '3' 之后，结果为 "12" 。...示例 2： 输入：number = "1231", digit = "1" 输出："231" 解释：可以移除第一个 '1' 得到 "231" 或者移除第二个 '1' 得到 "123" 。...两种方案的结果都是 "51" 。
通过前面的讲解，我们顺利的了解了GEO数据库以及如何下载其数据，得到我们想要的表达矩阵，也学会了两个常用的套路分析得到的表达矩阵，就是GSEA分析和差异分析。.../BIOCARTA/REACTOME等数据库 http://www.cnblogs.com/emanlee/archive/2011/08/02/2125314.html 虽然懂了原理可以让我们更方便的理解结果...然后，理解 GO/KEGG/REACTOME/MSIGDB 这4个数据库结构，及对应的生物学一样。接着，理解 超几何分布建议，GSEA这两个算法。最后把下面的代码跑一遍即可。...(因为Y叔的包更新太频繁，我只能保证下面的代码，今天是有效的，所以赶快试一下吧) library(clusterProfiler) ### get the universal genes and sDEG.../KEGG注释一般是得到如下表格： ?
下面的python脚本有一部分是我百度然后修改的，一部分是我自己写的，如果以后有什么新的我用的到的脚本或者这些脚本有修改我也会在这里更新，这些源码放在这里仅以备份为目的把图片上传到 sm.ms 图床...的情况下批量下载图片picdl.py# coding=utf-8 import requests filepath = 'E:/acg/acg/' #图片存放的地址i = 1 #将图片URL存放在 E:...def photo_classify(files_path): # 读取文件夹中所有文件的名称 files_list = os.listdir(files_path) # 循环文件夹中的所有文件...def photo_classify(files_path): # 读取文件夹中所有文件的名称 files_list = os.listdir(files_path) # 循环文件夹中的所有文件...这里有最专业的开发者&客户，能与产品人员亲密接触，专有的问题&需求反馈渠道，有一群志同道合的兄弟姐妹。来加入属于我们开发者的社群吧 。
这也是我学编程时 最后悔的事 ，如果我能早点醒悟，应该能学到更多知识，身体和头发也会更好些。 下面把这件事以及我毕业后的 自救方法 分享给大家，希望帮助大家少走弯路，高效学编程。...最后悔的事 我学编程时最后悔的事就是：做事不分主次，花了太多时间在技术无关的纠结上。 举个例子，我在大三学习微服务的时候，独立开发了一个安卓 APP 叫 面试君主 。...实际应用 方法介绍完后，结合编程举几个实际应用的例子。 做项目 以前参加比赛做项目时，我一般都是拖到最后才匆匆忙忙提交结果。...也没有想过计划用多少时间把它学完，结果就是导致学习节奏慢，每天看个几节课。可能今天的还没看，昨天的就忘了。...刷算法 很多朋友跟我抱怨说自己会在一道算法题上纠结很久，多达几个小时，结果到最后也没做出来，非常难受。 我大一做 ACM 练习题的时候也是这样，想不通就硬想，生来倔强，就以为自己能做出来。
要知道，我们平时干活更偏重于业务，不可能大量接触到算法，数据结构，底层代码这类面试必问的问题点，换句话说，面试准备点和平时工作要点匹配度很小。 作为面试官，我只能根据候选人的回答来决定面试结果。...下面列些我一般会问的部分问题： String a = "123"; String b = "123"; a==b的结果是什么？ 这包含了内存，String存储方式等诸多知识点。...2、能通过grep的方式查关键字，具体用法是, grep 关键字 文件名，如果要两次在结果里查找的话，就用grep 关键字1 文件名 | 关键字2 --color。最后--color是高亮关键字。...在面试过程中，我经常会听到一些比较遗憾的回答，比如候选人对SQL优化技能讲得头头是道，但最后得知，这是他平时自学时掌握的，并没用在实际项目里。...从这个案例中，我想告诉大家的是，你之前费了千辛万苦（其实方法方向得到，也不用费太大精力）准备的很多技能和说辞，最后应该落实到你的实际项目里。
场景： 开发环境（windows下）调用第三方接口验签通过，发测试环境（linux下）后死活验签通过不了 原因： md5是一项成熟的加密技术，问题应该在代码里，查了查感觉可能是字符编码的问题...，导致加签没通过，这样的话只能是环境导致的字符编码出现问题，就我所知的有getBytes()方法是得到一个操作系统默认的编码格式的字节数组，发现公共代码里进行md5加密是要进行转字节的 /**...); } catch (NoSuchAlgorithmException e) { } return resultString; } 所以这里的getBytes...()不确定性太大，需要指定编码方式来降低耦合（代码与环境的耦合）。 ...解决方法： 将getBytes()方法指定具体的编码方式，如:getBytes("UTF-8") /** * md5加密 */ public static String
突然发现拖延症已经严重影响到了我。 什么是拖延症，简单来说就是个人选择而已。每时每刻，面临辛苦的选项与逃避的选项时，倾向于选择更安逸的那一个。一而再再而三，就成了拖延。...很早之前我就计划专注某个方面写一个系列，但是直到今日，仍没有结果，实在是有些惭愧，想从新逼迫自己进步，不知道能坚持多久。...第二，刚好有测试妹子给我提供了一些简单的pytest的小案例，我也正有此意，那这篇文章就这样来了。 先声明：我写的技术文主要还是以理解为主，不一定专业，如果看完还是不会，那一定是我写的不够好。...不要因为我写的太过于乏味而打消自己学习的念头。 回到正文pytest，可能很多常写python的人第一次听到这个库，它究竟有什么用呢？ pytest 是一个成熟的全功能的 Python 测试工具。...，每次我执行的时候会用pytest.main('-s 文件名') 其实这里的-s是可以根据不同的需求进行替换的，这里我们替换成-v，那么执行结果就变成了 =======================
大家好我是郑在爽。 众所周知我的本职工作是名程序员，以前每天打交道的都是java python c++。 在几年前开始接触量化交易后，我掌握的语言又多了一门MQL。 ? 初识MQL ?...只是在我写下第一行MQL的时候，也没想到一个月后就有第一笔正收益。 ? 量化交易的核心逻辑 ? 实际上对于有一定代码素养的开发来说，理解量化交易最关键只需要弄明白三个东西。...这是我刚开始学量化交易时写的第一段代码。再加上其他的交易逻辑，验证逻辑，大概花了一个月时间就上线了。...第一笔交易给我赚了多少钱呢，其实也不多，当时下的是一笔 0.01 手的 USDCHF多单，盈利300个小点，算下来大概3美刀多一点的利润。 ? ...那时候的我，包括身边炒股的朋友，直到大A股开始熔断之前，都还觉得自己是股神。
最近，有位朋友在一个实际工作问题中，在表2使用合并查询从表1的结果中匹配最高（阶段）项，眼看着表1的结果是对的，但表2里却得到了错误的返回结果，具体情况如图所示： 为什么会这样？...我们先来看表1的处理情况。 为了合并查询得到最高阶段项，对表1进行降序排序： 然后通过删除重复项保留最高阶段数据： 从表1的结果来看，的确保留了最高阶段的数据。...然后，在表2里使用合并查询获取表1中的结果并展开： 咦！！！ 表1的处理结果明明是阶段4（报价），为什么合并查询得到的结果却是阶段2（售前）？ 这难道是Power Query的Bug吗？...这里的问题根源其实是表1的处理问题，我以往发布的多篇文章案例中，在涉及Power Query中使用排序的问题时会强调，Power Query的排序需要增加添加索引或Table.Buffer的步骤，使排序的结果真正...这十个问题，Power Query初学者经常问 5个PQ错误处理方式，最后一个其实最重要！
世上知识千千万，还好有我来相伴。 大家好久不见，我是walking。今天给大家带来一个日志方面的知识——MDC，不知道大家认识不，反正我是最近刚知道的?...这仅仅是我们自己看了别人在项目代码里用MDC以及MDC的一点源码得到的一些信息。我们还要到网上查一下资料，一是看我们以上的认知是不是对的，二是获取关于MDC的更多信息，包括怎么使用。...我写了一个测试接口，如下，简单的模拟一个任务提交到线程池，然后在这个任务内部穿插着调了很多方法，假设很多业务逻辑，并且各个逻辑分支、方法都有自己的日志输出，就是这样的一个测试接口。...看到这，恍然大悟了吧，MDC的作用就在这。如果还不明白，那么我们模拟多线程请求刚才们的测试接口看下效果吧。 我模拟了1秒内发10个线程请求，看下日志是什么样的，帮助理解。...如果没有MDC我猜此时此刻你应该处于雪崩状态。
但是关于融合基因的后续生物学介绍我们说的不够，现在就带领大家仔细理解一下star-fusion软件的结果！...我们的示例项目得到的结果，按照JunctionReadCount排序如下： #FusionName JunctionReadCount SpanningFragCount FGFR3--TACC3...首先IGV可视化 得到的结果通常是需要可视化，如果我们单独的IGV可视化FGFR3基因如下： ?...如果要批量检验全部样本的star-fusion结果呢 就需要写自动化批量处理的脚本了。这个很难哦，感觉写出来了能看懂的也不多，就算了吧！...需要认真学好linux，参考我在 《生信分析人员如何系统入门Linux(2019更新版)》 设定的linux入门6个阶段 ，一般来说，每个阶段都需要至少一天以上的学习： 第1阶段：把linux系统玩得跟
从我一年编程生涯中得到的经验教训 一年前，我还是一个新鲜出炉刚毕业的学生，刚开始我在Rocketrip的工作。经过一年的时间，我学到了很多东西。...我常常在想，要是我能早点知道这些针对应届毕业生的技巧，那么我从学生到员工的转变道路将会顺畅得多。 ? ps：顺序先后没有特定含义 1.对工作的激情能大大提升你的工作质量。...3.95％的电子邮件没必要立即回应。这个比例可能有待商榷，但我想说明的是需要立即响应的电子邮件数量是非常少的。匆匆忙忙回复每一个进来的电子邮件，其成本会很高。你可以设置你的手机至半小时后提醒。...不要依赖于你周围的人给你设定的预期。如果给你的预期工作量比你认为你应该做的多，那么也许这家公司并不适合你。同时，竭尽全力工作，即使结果比你预期的要多。 9.做业余项目。...我赞同要将大部分的生产时间用于工作，但我也认为应该做一些自己的业余项目。博客、项目、等等，都可以。 10.不断学习。自学一些你认为需要和感兴趣的东西。 11.为待做事件列一个清单。
在这个教程中，你会学到怎样设置随机数生成器，才能每次用同样的数据训练同一网络时，都能得到同样的结果。 我们开始。 ? 教程概览 这个教程分为六部分： 为啥我每次得到的结果都不一样？...，请看下面这个帖子： How to Setup a Python Environment for Machine Learning and Deep Learning with Anaconda 为啥我每次得到的结果都不一样...我发现这对神经网络和深度学习的初学者而言是个常见问题。 这种误解可能出于以下问题： 我如何得到稳定的结果？...我如何得到可重复的结果 我应该如何设置种子点 神经网络特意用随机性来保证，能通过有效学习得到问题的近似函数。采用随机性的原因是：用它的机器学习算法，要比不用它的效果更好。...如果我仍然得到不同的结果，怎么办？ 为了重复迭代，报告结果和比较模型鲁棒性最好的做法是多次（30+）重复实验，并使用汇总统计。
然而，这么做会导致有两方面的问题没有被考虑仔细： 负采样会带来较大的波动；基于采样的方法很难获得最优的排序结果； 尽管heterogeneous的反馈在许多在线系统中被广泛使用，(例如view,click...之前的工作缺乏用户行为之间的关系的深度探索，每个行为都会有自己对应的上下文以及非常强的迁移关系。 ?...基于内积乘法操作的decouple的操作， 我们将上式代入得到： 因为是均匀的; 参数是商品相关的； 和可以被很好地分开，的优化以及是相互独立的，我们可以通过预先计算这两项来加速。...讨论 在第个行为的batch更新的时间复杂度为:, 其中表示该batch中用户和商品在的行为下的正向交互次数。在MTL更新类行为时，我一个batch需要耗费。...对于原始的回归损失，会需要耗费次, 在实践中，因为 以及 ，本文的模型复杂度得到了大大的降低。 实验 1. 效果比较 ?
请求的名称 运行结果 我们期望它得到过程是：{var_1} {var_2} 期望的结果是：引用变量的值。...实际结果是： 要进行两次变量计算。这个方法是办不到，得不到我们想要的结果。...然后再使用$符号和大括号扩起来，进行了变量引用，这样才得到想要的结果值。 http请求：修改了名称和消息体数据 运行成功 3.注意 取样器在运行的时候，HTTP请求里的名称也会进行代码的运算。...这个脚本就会返回多个name值， 我用table_name这个变量来接收这几个值。...${变量名称} 得到变量的值。 ${__V(前缀_可变后缀)}得到是这个“前缀_可变后缀”的变量名的值。 ${__P(属性名称)} 得到的是属性名称的值。
但是短期内，我仍然不看好数据交易，因为现阶段的数据交易缺乏了必要的基础构建 ?...尽管大数据交易平台建设正值爆发期，数据交易号称的市场规模也在不断壮大，同时也有国家大力的政策支持。但是短期内，我仍然不看好数据交易，因为现阶段的数据交易缺乏了必要的基础构建。...但在现阶段，大数据刚刚起步，绝大多数的行业、企业对于本身数据、数据如何使用并不清晰。所谓认知理解基础，指的是知道“我能用数据做什么”、“别人的数据对我有什么作用”、“我的数据对别人有什么作用”等等。...就拿大数据征信举例，不同部门的信用评级标准不一样，很可能对于同一个的评估结果就有天差地别。这时候该相信谁，该采用谁的标准?大数据本应是告诉你答案的，而不是让你陷入新的难题。...结语： 我曾经提出“技术不是大数据第一生产力，数据交易才能带来应用的爆发(链接)”，但数据交易绝对不是纯粹的数据原材料买卖，否自在未来将会丧失核心竞争力，借助大数据做一些现在做不到的事情，才是大数据交易蓬勃发展的未来
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