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基因型数据清洗常规操作

今天介绍一下基因型数据清洗的一般步骤，我们知道很多分析之前，都要做基因型数据清洗，包括： GWAS分析 GS分析 …… 这里介绍一下常用的基因型数据清洗方法。...数据《统计遗传学》中的章节介绍，有关代码实操部分，单独列出来，进行展示。...我已经下载整理好了，下载本书的电子版pdf+数据+代码，链接：书籍及配套代码领取--统计遗传分析导论 1 二进制文件文件中包括二进制的三个文件： 2. plink二进制文件变为文本文件（ped和...如果想要把表型数据和基因型数据合并，需要整理的表型格式：FID，IID，y三列。...数据汇总 6.1 次等位基因频率（maf）查看基因频率的统计结果，用--freq 命令： plink --bfile hapmap-ceu --freq --out Allele_Frequency

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FastAPI（44）- 操作关系型数据库

ORM FastAPI 可与任何数据库和任何样式的库配合使用并和数据库通信 object-relational mapping 对象关系映射 ORM 具有在代码和数据库表（关系）中的对象之间进行转换（映射..."] # 还会尝试从对象获取属性 id = data.id 设置了 orm_mode，Pydantic 模型与 ORM 就兼容了，只需在路径操作的 response_model 参数中声明它即可 orm_mode...item 数据，但在这之前不会主动获取 current_user.items 如果没有 orm_mode 从路径操作中返回一个 SQLAlchemy 模型，它将不会包括关系数据（比如 user 中有...db.add(db_item) db.commit() db.refresh(db_item) return db_item create_user、create_item 函数内的操作步骤如下...，即使某个请求的路径操作函数并不需要和数据库交互建议创建数据库连接对象最好还是用带有 yield 的依赖项来完成在其他使用场景也是，能满足需求的前提下，最好用带有 yield 的依赖项来完成

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关系型数据库 MySQL 表相关操作

MySQL 是一个关系型数据库管理系统，由瑞典 MySQL AB 公司开发，目前属于 Oracle 旗下产品。...MySQL 是最流行的关系型数据库管理系统之一，在 WEB 应用方面，MySQL是最好的 RDBMS (Relational Database Management System，关系数据库管理系统)...前面已经介绍了如何安装 MySQL 数据库，又介绍了 MySQL 基础知识学习笔记，闲时可以翻开看看。下面来简单介绍下 MySQL 表相关操作，主要包括创建表、删除表、修改表和查看表。...列名; (3)删除字段对于表的操作，既可以增加字段，那么就可以删除字段。...注：以上所有操作当然在权限允许的范围内才可以操作哦！

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数据存储系统的 8020 法则

我们的系统是由冷数据和热数据混合组成的，这是一个众所周知的事实。混合介质存储系统技术引起了热烈的争议，它也被应用于为Facebook这种规模的应用程序设计存储系统。...问题就在这里：通过给数据分配不均等的资源可以给类似帕累托分布的结构更好的支持。使用多种存储介质来代替同介质存储系统，这样的分配就可以让我们从那些不经常访问的数据处夺来资源补贴给那些经常被访问的数据。...对帕累托原则的误解导致了构建和度量存储系统时的诸多混乱。例如有些闪存芯片供应商坚持认为在单一、同介质的闪存芯片上构建完全基于闪存的存储系统就能很好的满足工作负荷的要求。...总的来说，为期12个月的跟踪记录了大概76亿次的IO操作和在5TB存储数据上进行的超过28TB传输量。我想通过快速的总结这些数据，指出一些有趣的东西，获取能对你的思考如何规划你的数据存储有些帮助。...对仍然使用磁盘做存储者来说，混合存储系统并不是一个廉价存储系统，它只是一个把更多的钱花费在存放热门数据的高性能存储上的一种存储框架。

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Python导入数值型Excel数据并生成矩阵操作

因为程序是为了实现对纯数值型Excel文档进行导入并生成矩阵，因此有必要对第五列文本值进行删除处理。 Import_Data ?...ncols列的初始矩阵 for i in range(col): # 对列进行遍历 cols = np.matrix(table.col_values(x)) # 把list转换为矩阵进行矩阵操作...\Export_Output.xlsx' # Excel文件存储位置 import_excel_matrix(data_file) 补充知识：python从excel读取的数据为数字时，自动加上.0转化为浮点型的解决...解决方法： excel中需要把数据列设置成文本格式保存，看到表格中左上角有绿色小三角基本就ok了。再运行成功。 ?...以上这篇Python导入数值型Excel数据并生成矩阵操作就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

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文档型数据库MongoDB的安装与入门操作

MongoDB是一个介于关系型数据库和非关系型数据库之间的产品，是非关系型数据库当中功能最丰富，最像关系型数据库的。..., db: 'admin'}]}) 创建完mall用户之后就可以使用该新创建的用户登录了 db.auth('mall', 'mongo1234') MongoDB 基本概念 MongoDB是非关系型数据库当中最像关系型数据库的...，所以我们通过它与关系型数据库的对比，来了解下它的概念。...数据字段/属性 index index 索引 primary key primary key 主键，MongoDB自动将_id字段设置为主键灵活的数据模式相较于关系型数据库在创建表的时候必须在插入数据之前定义和声明表结构不同...数据库中的CRUD基本操作。

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关系型数据库和非关系型数据

Access， SQLite，Teradata，MariaDB(MySQL的一个分支)，SAP 优点： 1、易于维护：都是使用表结构，格式一致； 2、使用方便：SQL语言通用，可用于复杂查询； 3、复杂操作...为了保证数据库的ACID特性（原子性、一致性、隔离性、持久性），必须尽量按照其要求的范式进行设计，关系型数据库中的表都是存储一个格式化的数据结构。二、非关系型数据库 ?...指非关系型的，分布式的，且一般不保证遵循ACID原则的数据存储系统。非关系型数据库严格上不是一种数据库，应该是一种数据结构化存储方法的集合，可以是文档或者键值对等。...对于一个分布式系统来说，分区容错是基本需求，否则不能称之为分布式系统，因此需要在C和A之间寻求平衡一致性是指更新操作成功并返回客户端完成后，所有节点在同一时间的数据完全一致。...4、不适合持久存储海量数据分类和比较： 1、文档型 2、key-value型 3、列式数据库 4、图形数据库 ? ? ? ?

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分布式数据存储系统：CAP理论

分布式数据存储系统：CAP理论前言什么是 CAP？...C 代表 Consistency，一致性，是指所有节点在同一时刻的数据是相同的，即更新操作执行结束并响应用户完成后，所有节点存储的数据会保持相同。...具体的工作流程，如下所示：用户 User1 向服务器 Server1 发起请求，将数据库 DB1 中的数据 a 由 1 改为 2；系统会进行数据同步，即图中的 S 操作，将 Server1 中 DB1...比如关系型数据库 DBMS（比如 MySQL、Oracle）部署在单台机器上，因为不存在网络通信问题，所以保证 CA 就可以了。...如果请求的是 Follower 节点，那该节点会将请求转给 Leader，然后 Leader 会先向所有的 Follower 发出一个 Proposal，等超过一半的节点同意后，Leader 才会提交这次写操作

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分布式数据存储系统kudu使用总结

Kudu是Cloudera开源的新型列式存储系统，专门为了对快速变化的数据进行快速的分析。在国内，小米和神策都已经采用了kudu。...我们使用了kudu 1.3.0版本存储用户行为数据，现在已经使用了一段时间。首先它的插入性能还是不错的，设置足够的内存以后，插入速度轻轻松松就达到了百万条每秒。...所以如果把每次的RowResult放到一个集合中，最后发现数据都一样。这个思路同事普遍认为和正常程序员思路不一样。它的客户端缓存了过多的数据。...在一个client中open一个table以后,如果数据库的schema在外界发生了变化,从这个client上进行的数据操作,会由于schema不正确而无法操作.比如另一个client添加了一个列,前一个...这样如果多个client并发操作一个table就会有schema同步的问题。安装时会要求CPU支持sse4.2指令集。

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Java泛型如何对属性操作

对于多个类型相似的操作，如何实现统一处理，简化操作。例如，现在由多个类定义，类定义中都包含客户编号，但是缺少客户名称。...这种情况就可以用泛型处理。泛型中想要对属性操作有两种方式：1.通过继承同一个基类。2.通过反射来操作属性。这里我们可以直接通过继承同一个基类的方式实现。...然后通过限定泛型extend 该基类来定义方法，处理逻辑即可。

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FIMS:互操作型媒体服务架构

可互操作媒体服务框架（The Framework for Interoperable Media Services, FIMS）是一个定义关于如何使用SOA架构构建媒体系统的标准的项目。...但是，这种架构无法有效的传输和分发越来越庞大的媒体内容数据量和快速引入越来越多的创新性服务。 ?...2）媒体容器/媒体描述符将AV元数据与AV实体相关联。 3）媒体基础设施服务（资源管理器），用于适当的媒体处理。 4）用于AV数据交换的媒体总线，以及用于消息交换的传统ESB（企业服务总线）。...重点扩展增加了以下几个方面：异步操作：异步操作允许长时间运行的服务。媒体流程可能需要数小时或数天; 传统的SOA允许在几秒或几分钟内完成的过程。这就提出了SOA BPM平台的特定持久性要求。...诸如AI工具返回的数据之类的有效负载本身可通过专用REST调用或直接由应用程序访问。这些特性已在2017年IBC和NAB成功展示。

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python从SQL型数据库读写dataframe型数据

Python的pandas包对表格化的数据处理能力很强，而SQL数据库的数据就是以表格的形式储存，因此经常将sql数据库里的数据直接读取为dataframe，分析操作以后再将dataframe存到sql...之类的包建立 index_col: 选择某一列作为index coerce_float: 非常有用，将数字形式的字符串直接以float型读入 parse_dates: 将某一列日期型字符串转换为datetime...型数据，与pd.to_datetime函数功能类似。...，比如字符型会以sqlalchemy.types.TEXT类型输出，相比NVARCHAR，TEXT类型的数据所占的空间更大，所以一般会指定输出为NVARCHAR；而如果df的列的类型为np.int64时...，将会导致无法识别并转换成INTEGER型，需要事先转换成int类型（用map，apply函数可以方便的转换）。

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全面拆解实时分析数据存储系统 Druid

作者 | Micah Lerner 译者 | 明知山策划 | 蔡芳芳本文对论文“Druid：一个实时分析数据存储系统”进行了概括总结，对 Druid 的架构、存储格式、查询 API 等进行了简要介绍...MySQL，其中包含了配置信息和元数据，比如片段的索引。 Zookeeper，存储系统的当前状态（包括片段的副本保存在系统中的哪些分布式节点上）。...每个（时间段、数据源）缓冲区在被清除之前会暂时保留在节点上——由于资源有限，节点需要定期从内存中清除记录缓冲区。在回收时，内存缓冲区中的数据将被写入“深度”存储系统（如 S3 或谷歌云存储）。...其次，操作数据片段而不是较低层次的抽象意味着历史节点可以简单地等待被告知有一个新版本的数据需要获取，而不需要监听片段是否发生了变化。 ...存储格式如前所述，数据片段是 Druid 的一个关键抽象，一种用于存储数据的不可变数据结构。每一个片段都与一个数据源（Druid 中的表）相关联，并包含特定时间段的数据。

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关系型数据库和非关系型数据库

1 关系型数据库 1.1 关系型数据库的特性 1.1.1 事务的特性事务，是指一个操作序列，这些操作要么都执行，或者都不执行，而且这一序列是无法分隔的独立操作单位。...）不同于传统的关系型数据库，通常用于超大规模数据的存储，因为这些数据存储不需要固定的模式，无需多余操作就可以横向扩展。...全文搜索数据库 ElasticSearchsolr 它们的出现解决了关系型数据库全文搜索功能较弱的问题 2.2.1 文档型数据库文档型数据库通常以 JSON 或者 XML 为格式进行数据存储，主要以...2.2.2 全文搜索型数据库传统的关系型数据库主要依赖索引来实现快速查询功能，但是在全文搜索的业务下，索引很难满足查询的需求。关系型数据库的模糊匹配在数据量较大的情况下查询的效率是很低的。...需要创建大量的索引，因此也需要专门的全文搜索引擎及相关的数据库来实现 2.2.3 键值型数据库键值型数据库通常被当作非持久化的内存型数据库缓存来使用，典型代表数据库是 Redis 和 Memcached

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R基础|do包（6）：长型数据转宽型数据

如果你前面学习了宽型数据转长型数据的3节内容，那么这节内容你看起来就非常简单了，所以我十分推荐你想看一下前3节的内容。...R基础|do包（3）：宽型数据转长型数据reshape_toLong（1） R基础|do包（4）：宽型数据转长型数据reshape_toLong（2）进阶 R基础|do包（5）：宽型数据转长型数据reshape_toLong...因为宽型数据和长型数据本质上是一样的，所以命令转换是完全相反的过程，命令的内容是完全相同的。...do包中的其他命令 R基础|do包（1）：左截取、右截取、中间截取 R基础|do包（2）：替换replace R基础|do包（3）：宽型数据转长型数据reshape_toLong（1） R基础|...do包（4）：宽型数据转长型数据reshape_toLong（2）进阶 R基础|do包（5）：宽型数据转长型数据reshape_toLong（3）直升机课程目录 1、简介 2、安装R语言及Rstudio

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某操作系统采用页式虚拟存储管理_虚拟存储系统

请求系统处理辅存地址：该页内容存放在辅存中的地址，缺页时，缺页中断处理根据它的指点，将所缺的页调入内存引用位：在系统规定的时间间隔内，该页是否被引用过（在页面淘汰算法中使用）改变位：0 表示页面在内存时数据未被修改...当页面被选为淘汰对象时，根据此为的取之来确定是否要将该页的内容进行磁盘回写操作三、缺页中断的处理 1. 处理过程 a....如该页的缺页中断位为 0，表示该页面不在内存，于是产生缺页中断，让操作系统的中断处理程序进行中断处理 c.

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GlusterFS分布式存储系统中更换故障Brick的操作记录

前面已经介绍了GlusterFS分布式存储集群环境部署记录，现在模拟下更换故障Brick的操作： 1）GlusterFS集群系统一共有4个节点，集群信息如下：分别在各个节点上配置hosts、同步好系统时间...xfs defaults 1 2' >> /etc/fstab # mount -a && mount 配置存储位置 # mkdir /data/gluster 部署glusterfs集群的中间部分操作在此省略...最简单直接的方法可以是： 1）如上面操作，将删除的/opt/gluster/data目录重新mkdir新建出来 2）停止复制卷磁盘：gluster volume stop models 3）删除复制卷磁盘...这样，发生故障的GlusterFS-slave3节点的存储目录下的数据就会跟另外一个replica组GlusterFS-master、GlusterFS-slave的数据一致。...由于GlusterFS-slave2是GlusterFS-slave3的备份节点，所以GlusterFS-slave2的存储目录下数据会涵盖所有节点的数据之和！

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元数据存储系统管理演变升级

前言我们知道在一个存储系统中，不光光只有它所存储的数据文件重要，它的存储系统的元数据管理同样十分的重要。...因为涉及到存储系统数据访问操作时，会经过存储系统元数据的查询或更新操作，如果元数据这边的操作出现性能瓶颈，同样会导致用户访问数据的行为出现缓慢的情况。...本文我们来聊聊存储系统一般是如何做高效的元数据管理的，这里面会涉及到多种不同的元数据管理方式。...这个版本的存储系统需要保证的是操作流程的流畅性处理，与此同时整个系统所维护的元数据体量也不是很大。...内存式元数据管理当我们需要对元数据的访问操作有更高的要求时，我们会自然想到的一种做法是将元数据load到服务内存中，来加速元数据的访问。

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大数据开发：分布式文件存储系统简介

但是分布式文件存储系统，并非只有HDFS。今天的大数据开发分享，我们就主要来讲讲常见的分布式文件存储系统。...仅支持append 不符合posix语义，需要通过SDK来读写操作。对java支持良好，其他语言一般 Ceph 企业级的存储需求，通常分为块存储、文件存储和对象存储，而Ceph能够同时满足这三种需求。...目前处于试验阶段，系统稳定性有待考究部署和运维较复杂，集群管理工具较少 FastDFS FastDFS是以C语言开发的一项开源轻量级分布式文件系统，提供文件存储、文件同步、文件访问（文件上传/下载）等通用文件管理操作...MDS+OSS架构，区别于HDFS的是，MooseFS没有对运行其上的业务做假设，它没有假设业务是大文件或海量小文件，也就是说，MooseFS的定位是像ext4、xfs、NTFS等单机文件系统一样的通用型文件存储...MFS的主备架构情况类似于MySQL的主从复制，从可以扩展，主却不容易扩展随着MFS体系架构中存储文件的总数上升，Master Server对内存的需求量会不断增大关于大数据开发，分布式文件存储系统

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Long型原子操作之AtomicLong与LongAdder

在JVM中long和double型变量都是占用8个字节空间存储的, 而在读写时,是以4字节为单位操作的; 也就是要写入一个long型数据, 需要分别写入高位和低位, 共2次完成....因为每次读写都是2次操作,相对AtomicInteger而言效率是较低的....LongAdder JDK8中, 为优化AtomicLong在高并发下的低效问题, 引入了一个新的Long型原子操作类LongAdder, 它比AtomicLong拥有更好的性能, 当然代价就是消耗更多的空间...处理部分; cells[]: 是在有线程竞争时, 数据的处理部分; 有无线程竞争的判断依据就是在对base进行CAS操作时是否成功....(a = as[getProbe() & m]) == null 综上, 采用了分治的思想, 数据操作由原来1个位置, 分散到了base和cells[]数组的多个位置, 降低了数据锁的概率, 提高了运算效率

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