很多时候特别是交易时,我们需要想办法监控一些信息,比如股市的公告。如果现有的软件没有办法实现我们的需求,那么就要靠我们自己动手,才能丰衣足食。
本系列课程是针对无基础的,争取用简单明了的语言来讲解,学习前需要具备基本的电脑操作能力,准备一个已安装python环境的电脑。如果觉得好可以分享转发,有问题的地方也欢迎指出,在此先行谢过。
在计算机科学中,队列(queue)是一种特殊类型的抽象数据类型或集合(可以用链表实现,也可以用数组实现)。集合中的实体对象按顺序保存,可以通过在序列的一端添加实体和从序列的另一端移除实体来进行修改。
随着自动化测试左移实践深入,越来越多不同类型的需求开始用自动化测试左移来实践,在实践的过程中也有了新的提效诉求,比如技改类的服务拆分项目或者BC流量拆分的项目,在实践过程中,这类需求会期望不同染色环境在相同的配置条件下,拆分后的代码和基准release代码的接口响应response有全量对比结果才能更好达到需求验证点。
好的书籍是人类进步的阶梯,但有些人却找不到优秀的阶梯,为此我们开设了书籍翻译这个栏目,作为你学习之路的指路明灯;分享国内外优秀书籍,弘扬分享精神,做一个知识的传播者。
堆的数据结构有很多种体现形式,包括;2-3堆、B堆、斐波那契堆,而在 Java API 中最常用的是用于实现优先队列的二叉堆,它是由 JWJ Williams 在 1964 年引入的,作为堆排序算法的数据结构。另外在 Dijkstra 算法等几种高效的图算法中,堆也是非常重要的。
当研究一条DNA或蛋白质序列时,主要关注的是其包含的遗传信息;当研究两条或多条DNA或蛋白质序列时,则主要关注不同序列之间的差别与联系。在生物信息学中,对生物大分子的序列比对是非常基本的工作。
序列比对是整个生物信息的核心,因为几乎每个生物信息分析过程都需要用到序列比对。判断两个基因或两段基因组片段是否相似是序列分析的基本工作。从序列数据库搜索,序列拼接到基因蛋白质功能注释,以及进化树构建等,都依赖于分子序列相似性的比较,也就是序列比对。
Monaco Editor 是一个从 VS Code 中分离出来的、网页版代码编辑器,由微软开源、界面美观、功能强大、开箱即用。(PS:要吐槽一下 Monaco Editor 的官方文档 ...... 是真的难读😕 )
有一个多行字符串,每行开头会用空格来表示它的层级关系,每间隔一层它的空格总数为2,如何将它转为json格式的树型数据?本文就跟大家分享下这个算法,欢迎各位感兴趣的开发者阅读本文。
传统的转录组定量分析都是基于比对的结果去定量,根据比对上基因/转录本的reads的数目来确定其表达量,是能够想到的最直接的定量方式。基于这样的策略,有很多经典的工具被开发来执行这样的任务,虽然软件的运行速度和硬件消耗不断被优化,但是整个比对+定量这条流程的运行时间还是比较长的。
1、问题记录 工作流配置画模板的时候保存成功但是部署报错。 IE下 activiti工作流解析xml报错 type "path" must be followed by either attribute specifications, ">" or "/>" Chrome和Firefox正常 2、问题定位 2.1 服务端是同一台服务器同一个实例,IE报错,谷歌没报错,先检查比对两个浏览器在服务端的报文 执行:服务端比对IE请求和谷歌请求报文,内容格式基本相同。检查path标签是否闭
训练场景下,迁移原始网络 (如TensorFlow、PyTorch) ,用于NPU上执行训练,网络迁移可能会造成自有实现的算子运算结果与用原生标准算子运算结果存在偏差。推理场景下, ATC模型转换过程对模型进行优化,包括算子消除、算子融合算子拆分,这些优化也可能会造成自有实现的算子运算结果与原生标准算子(如TensorFlow、ONNX、 Caffe ) 运算结果存在偏差。
以下内容采集自 2019年9月19日 San Francisco Oracle open 大会内容。主题 What’s New in MySQL Optimizer and Executor?
廖坚钧,PingCAP Data Platform 研发工程师,专注于数据库架构和生态工具方向。
在 自动化测试过程中,经常需要对API返回结果进行验证。如果结果是一个JSON串,那么预期结果和实际结果比对的常见场景是这样的:
微生物由于形态微小,数目众多,分类鉴定一直都是一大难题,传统的微生物鉴定方法,主要是根据微生物的表型特征,例如形态学、生理生化学,生态学等特征来推断微生物的系统发育。但是由于微生物形体微小、结构简单等特点,微生物的分类鉴定除了传统的分类方法之外,还必须寻找新的特征作为分类鉴定的依据。分子生物学的发展,使我们不仅可以根据表型特征,而且可以从分子水平上,通过研究和比较微生物乃至整个生物界的遗传型特征,甚至生物的基因组特征来研究生物的进化、发育和分类鉴定。
kallisto 是2016年发布的一款无须比对的转录本定量工具,采用了名为pseudo-alignment的算法。传统的定量算法是根据reads的比对位置来确认其属于哪个转录本或者基因,而pseudo-alignment 算法不关系reads具体的比对位置,而是通过reads的kmer特征来判断其属于哪一条转录本,示意图如下
总共分为4部,只有在用户重新登录时才会再次签发新的token,如果原token没有超过过期时间,也是有效的,并且会在每个需要登录的接口中客户端会携带token与服务端校验
写的数据预处理snakemake流程其实包括在每个单独的分析中比如种系遗传变异和肿瘤变异流程中,这里单独拿出来做演示用,因为数据预处理是通用的,在call变异之前需要处理好数据。
1 背景 随着业务量和业务复杂度度增加,每次业务迭代都需要考虑业务影响域进行回归,效率低 业务重构导致覆盖度一定程度上不完全,质量不高 tcp接口众多,http接口更接近业务场景 因为上述业务特点,故选择了接口diff的方式改进测试过程中效率和质量问题 2 实现目标 根据环境数据配置进行接口数据对比,找出结果中的差异 用例集成,使用csv文件管理用例case,支持不同业务线用例统一管理 jenkins集成,自动化下载代码、执行用例、生成测试报告 入口集成,统一集成到开放平台中形成数据闭环,可选择具体业务线
Redisant Toolbox 拥有超过30种常用的开发工具;精心设计,快速、高效;离线使用,尊重您的隐私。官网地址:http://www.redisant.cn/rt
在使用 Logstash 从 pg 库中将一张表导入到 ES 中时,发现 ES 中的数据量和 PG 库中的这张表的数据量存在较大差距。如何快速比对哪些数据没有插入?导入过程中,Logstash 日志没有异常。PG 中这张表有 7600W。
Kallisto是由Nicolas Bray主导开发的一款专门用于从 RNA-Seq 数据中量化转录本的表达丰度的工具。发表于 2016 年的《Nature Biotechnology》期刊,其具有以下特性:
写在前面 MSDK做了这么久,被开发商嗤之以鼻最多的问题之一就是文档。问题的原因比较多,主要是三个方面: MSDK没有完整的线上文档,所有的文档都是跟随版本包。 MSDK同时外发版本太多 MSDK的版本文档使用word编写,不同版本文档不易比对。 由于以上的问题,经常出现游戏更新版本以后没有同步使用新版本的文档,无法同步更新我们已经修正的文档错误,或者由于文档比对太过麻烦和版本太多,开发修改文档错误以后比较难同步修改到其余版本。 为了解决这个问题,MSDK团队早期尝试过使用wiki,然而由于wiki的语法太
Encode不仅共享了大量的组学数据,还开源了自己的数据分析pipeline, ATAC的pipeline网址如下
在完成一个 code diff 需求时,发现所使用的插件不足以完成预期的需求。当然最终还是顺利完成了,详见 code diff demo。
按照微信小程序官方文档的说明,小程序的更新机制主要分为未启动时更新和启动时更新两种模式。启动时更新会在小程序冷启动时异步检查是否有新版本,如果有新版本,会下载下来,等下次冷启动时候使用新版本代码进行启动;而未启动时更新会有定时检查器对最近7天内使用过的小程序进行定时检查是否有新版本,每6小时一次,如果有新版本就会预下载,下次冷启动时候可以直接使用最新的版本。
后半部分需要用到selenium但是目前电脑的chrome版本过高,就先不继续后半部分的代码编写
转录组分析 | 使用trim-galore去除低质量的reads和adaptor
比对发现,两次执行都是使用相对路径,使用os.getcwd()发现, B中执行路径:D:\Temp\hot_search_ranking\views A中执行路径:D:\Temp\hot_search_ranking\utils data.json位置:D:\Temp\hot_search_ranking\utils\data.json
百度了一堆都是说 jquery跨域之类的原因,比对项目,发现没有这样的原因;但是还是受到其中的启发,使用json可以防止这类问题,但是他们提供的办法都比较复杂,需要改前台和后台。
思路: 每个数组的JSON编码都有,但有没有更快或更“简单”的方法来简单地比较数组而不必迭代每个值
之前一直习惯用json进行数据的传输,觉得很方便。来到新公司后发现同事们用的更多的的协议都不是json,而是Protocol buffer。这个东西之前没有听说过,不明白同事们为什么放弃好好的json不用,用这个。后来了解到经常是设备与设备之间进行通信,而不是设备与服务器做通信。很多设备是linux下c语言做核心服务,c来解析json比较麻烦。于是决定花些时间来学习这个陌生的协议。
在日常开发过程中,使用最频繁的当然是内置库,无数的开源项目,无不是在内置库的基础之上进行衍生、开发,所以其实是有很大的必要进行梳理学习。
今天才在某个论坛上看到这个网站:http://websth.com/, 深感所知甚晚啊,自己一直想做的web指纹识别,已经有童鞋做成chrome插件发布了,并且功能还算比较强大,不过准确性确实有待提高。于是我下载了其源码并开始围观一下。
在RNA_seq数据的定量分析中,都是首先将reads比对到参考基因组,然后再使用定量软件进行定量,比如经典的hisat+stringTie的分析策略,对于单细胞转录组而言,其定量的原理也是一样的,只不过由于引入了UMI标签的设计,在定量时需要考虑相同UMI标签来自同一个转录本,直接使用传统的分析软件就不合适了。
前言 Laravel 的加密机制使用 OpenSSL 提供 AES-256 和 AES-128 的加密,本文将详细介绍关于Laravel中encrypt和decrypt的实现,分享出来供大家参考学习,下面话不多说了,来一起看看详细的介绍吧。
--split-3 把双端测序数据拆分成两个文件,对单端测序数据不起作用.fastq-dump默认会把双端测序结果保存到一个文件里
一般,我们可能会给数组去重,这个操作并不复杂,执行一个循环就是了.现在,我要做的是,判断数组中是否有重复的内容,如果有,返回 true 否则,返回 false.
最近生产部门接到客户的一个需求:需要我方提供村界线数据、乡镇界线数据叠加高德地图的验证图片。简单沟通了解到是客户对我方提供的数据的准确性没有足够的信心,又懒得去抽检,就要求我方提供基于高德的验证图反馈他们确认。说好的信任呢?
oAuth2.0流程示意如下: 关于jwt介绍: 说明: 关于jwt简单说明一下,jwt即为json web token,是用来和服务端建立加密通信所使用的的一种“约定”,主要组成见上图即可。服务端一
1.一个认证的key server端 和 client端都必须有这么一个认证key。
在学习python语言中用json库解析网络数据时,我遇到了两个编译错误:json.decoder.JSONDecodeError: Expecting property name enclosed in double quotes:和json.decoder.JSONDecodeError: Expecting value:。费了一些时间才找到原因,在此记录总结,希望能对学习python的同学有所帮助。 我运行的程序初始如下:
HTTP接口案例开发的步骤为: 1.了解要开发案例的业务流程,比如新增案例,是否有其它前置条件,如果有,就需要先开发好前置条件的案例 2.手工开发案例或者通过jmeter录制功能开发案例 3.对案例进
最近用python做不少整理数据的工作,其中就包含不少关于中文处理的,所以总总结一下方便以后使用
在当今的Web安全行业中,识别目标网站的指纹是渗透测试的常见第一步。指纹识别的目的是了解目标网站所使用的技术栈和框架,从而进一步根据目标框架进行针对性的安全测试,指纹识别的原理其实很简单,目前主流的识别方式有下面这几种。
上节课我们已经搞定了前端部分,看着还是可以的。本节课我们就来研究 这个登录按钮点下去后,触发的请求,后端要怎么做。
其实一直对电影里面的对×××进行人脸匹配然后,刷出来×××信息很感兴趣,今天晚上一时兴起,就搞了一把小的。
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