之前写 datamash 的使用教程 linux 极简统计分析工具 datamash 必看教程，收到了一位读者的私信，内容如上。
因为现阶段传统bulk转录组测序项目成为了标准品，无论大家在哪个公司测序都是几百块钱一个样品，简单的3分组的6个样品，就包括了定量和普通差异分析服务，因为都是流程化的。但是有一些情况下是大家并不想自己重新收集样品或者联系公司做转录组测序服务，而是希望可以直接分析已经发表的文献里面的数据，找到一些感兴趣的基因和通路。我们也提供了大量的教学视频和代码，见：
数据分析我们一般希望是从fastq的测序数据文件开始，但是因为并不是常规肿瘤外显子，所以使用agilent的v6不管用，很多流程都需要其panel对应的个性化的bed文件。但是找那些公司索取的时候，居然说是保密的？？？
egrep 是 Linux 系统中的一个强大的文本搜索工具，用于在文件中查找匹配指定模式的行。它支持使用正则表达式进行高级模式匹配，提供了灵活和强大的文本搜索功能。
1、进程是什么？进程是应用的执行副本。应用的可执行文件是放在文件系统里，把可执行文件启动，就会在操作系统里（具体来说是内存中）形成一个应用的副本，这个副本就是进程。
但是接下来大家又想问，同样的想比较两个分组的免疫评分的差异，但是免疫评分的工具太多了，比如有一个2019的综述文章：《Comprehensive evaluation of transcriptome-based cell-type quantification methods for immuno-oncology》比较了常见的免疫细胞比例推断工具的表现，另外一个2018的综述《Quantifying tumor-infiltrating immune cells from transcriptomics data》提到工具更多，起码十几款了。大家也不可能一一研读，下载，测试，使用它。但是又确实看到了大量数据挖掘文章都使用了这些免疫评分信息啊，比如：新鲜出炉（2021年6月）的文章：《Identification of a Ferroptosis- Related LncRNA Signature as a Novel Prognosis Model for Lung Adenocarcinoma》 ，就对比了 ESTIMATE, TIMER, MCP counter, CIBERSORTx,和ssGSEA ，如下所示：
一、文本处理工具 1、文本查看工具less和cat cat -E filename 能看到行的结束符 -A filename 能看到tab键 回车 （hexdump -C win.txt） -n filename 加行号 -s filename 压缩空行（连续相邻的空行）' -b 加行号，但空行不加cat > f3 给文件写入内容（nl==cat -b ） 2、more（分页查看文件） 3、less（支持搜索man的用法来自less） 4、head（查看文件首部，默认10行） head -n 4 -c
这样就有一个问题，它的默认C盘是一个固态硬盘就区区500G空间，但是我微信等很多软件都是默认在C盘自己的用户下面的文档文件夹里面找位置存放资料。
正则表达式，又称正规表示法、常规表示法（ Regular Expression，在代码中常简写为regex、regexp或RE），计算机科学的一个概念。正则表达式使用单个字符串来描述、匹配一系列符合某个句法规则的字符串。正则表达式可以用来检查一个串是否含有某种子串、将匹配的子串替换或者从某个串中取出符合某个条件的子串等。在很多文本编辑器里，正则表达式通常被用来检索、替换那些符合某个模式的文本。
> 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害，结果学了很长时间，连数据处理都麻烦得要死。后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas
很多时候，我们观察程序是否如期运行，或者是否有错误，最直接的方式就是看运行日志，当然要想从日志快速查到我们想要的信息，前提是程序打印的日志要精炼、精准。 但日志涵盖的信息远不止于此，比如对于 nginx 的 access.log 日志，我们可以根据日志信息分析用户行为。 什么用户行为呢？比如分析出哪个页面访问次数（PV）最多，访问人数（UV）最多，以及哪天访问量最多，哪个请求访问最多等等。 这次，将用一个大概几万条记录的 nginx 日志文件作为案例，一起来看看如何分析出「用户信息」。 ---- 别急着开
毫无疑问，处理数据的首要条件是理解数据从产生，对应到我们这个系列，也就是了解三维基因组的背景知识，如下：
【导读】工具包 datatable 的功能特征与 Pandas 非常类似，但更侧重于速度以及对大数据的支持。此外，datatable 还致力于实现更好的用户体验，提供有用的错误提示消息和强大的 API 功能。通过本文的介绍，你将学习到如何在大型数据集中使用 datatable 包进行数据处理，特别在数据量特别大的时候你可以发现它可能比 Pandas 更加强大。
补充说明：whereis 指令会在特定目录中查找符合条件的文件。这些文件的烈性应属于原始代码，二进制文件，或是帮助文件。
现代机器学习为了更精确地构建模型需要处理大量数据。大量数据的处理对于时间的要求有了很大的挑战，在Python提供很多数据处理的函数库，今天给大家介绍一个高效的数据处理函数库Python Datatable。 它是一个用于以最大可能的速度在单节点机器上执行大数据（超过100GB）操作的函数库。DAtatable库与Pandas库非常类似，但更侧重于速度和大数据支持，Python datatable还致力于实现良好的用户体验，明确的错误提醒和强大的API。 在本文中，我们将比较一下在大型数据集中使用Datatable和Pandas的性能。
vmstat（VirtualMeomoryStatistics，虚拟内存统计）是 Linux 中监控内存的常用工具,可对操作系统的虚拟内存、进程、CPU 等的整体情况进行监视。
在这个数据驱动的时代，掌握大数据技术成为了每一位开发者必不可少的技能。而在众多技术栈中，Flink无疑占据了重要的位置。作为一个高性能、可扩展的实时数据处理框架，Flink已经成为了很多企业和开发者的首选。但对于初学者来说，Flink的学习曲线可能会显得有些陡峭。因此，我们决定打造一系列通俗易懂的Flink学习文章，希望能帮助大家更快地掌握这一强大的技术。
一般如果需要对数据透视表进行分组，数据如图1所示，数据支持的格式为数字格式以及日期格式，如图2和图3所示，文本格式通常无法进行分组组合。
出于对Linux操作系统的兴趣，以及对底层知识的强烈欲望，因此整理了这篇文章。本文也可以作为检验基础知识的指标，另外文章涵盖了一个系统的方方面面。如果没有完善的计算机系统知识，网络知识和操作系统知识，文档中的工具，是不可能完全掌握的，另外对系统性能分析和优化是一个长期的系列。
已总结Pig系列的学习文档，点击末尾处，阅读原文即可查看所有，希望对大家有用，感谢关注！ 在Hadoop的生态系统中，如果我们要离线的分析海量的数据，大多数人都会选择Apache Hive或Apache Pig，在国内总体来说，Hive使用的人群占比比较高， 而Pig使用的人相对来说，则少的多，这并不是因为Pig不成熟，不稳定，而是因为Hive提供了类数据库SQL的查询语句，使得大多人上手Hive非常容易，相反而Pig则提供了类Linux shell的脚本语法，这使得大多数人不喜欢使用。 如果在编程界
出于对Linux操作系统的兴趣，以及对底层知识的强烈欲望，因此整理了这篇文章。本文也可以作为检验基础知识的指标，另外文章涵盖了一个系统的方方面面。如果没有完善的计算机系统知识，网络知识和操作系统知识，文档中的工具，是不可能完全掌握的，另外对系统性能分析和优化是一个长期的系列。 本文档主要是结合Linux 大牛，搜集Linux系统性能优化相关文章整理后的一篇综合性文章，主要是结合博文对涉及到的原理和性能测试的工具展开说明。 背景知识：具备背景知识是分析性能问题时需要了解的。比如硬件 cache；再比如操作系统
这篇文章主要介绍“在Linux系统下怎样统计出文本内的总字符数”的相关知识，下面会通过实际案例向大家展示操作过程，操作方法简单快捷，实用性强，希望这篇“在Linux系统下怎样统计出文本内的总字符数”文
系统管理员（sysadmins）负责日常维护生产系统和服务。其中一个关键任务就是保证功能性服务能24小时工作。为了这个，他们得很小心地计划备份方式，灾难管理策略，定时维护，安全审查，等等。和任意其他管理一样，系统管理员也有他们的必备工具。在正确的时间正确的情况下使用合适的工具，可以帮助维护操作系统的健壮，达到最小的服务中断时间和最大的运行时间。 这篇文章会介绍一些系统管理员日常活动中最常用和有效的命令行工具。如果你想推荐其他没在这里列出来的好用的工具，别忘了在评论区里分享一下。 网络工具 ping：通过IC
系统管理员（sysadmins）负责日常维护生产系统和服务。其中一个关键任务就是保证功能性服务能24小时工作。为了这个，他们得很小心地计划备份方式，灾难管理策略，定时维护，安全审查，等等。和任意其他管理一样，系统管理员也有他们的必备工具。在正确的时间正确的情况下使用合适的工具，可以帮助维护操作系统的健壮，达到最小的服务中断时间和最大的运行时间。
Tokei 是一个显示有关代码统计信息的程序。Tokei 将显示文件数、这些文件中的总行数以及按语言分组的代码、注释和空白。Tokei 非常快，能够在几秒钟计算数百万行代码。它支持扩展，支持多种编程语言，并且它可以输出多种格式。 并且 Tokei 是跨平台的，可以在 Mac、linux 和 windows 上使用。
AWK 脚本的结构 1 awk ' BEGIN{ print "start" } pattern { commands } END{ print "end" } file awk 脚本通常由3部分组成。 BEGIN ， END 和带模式匹配选项的常见语句块。这3个部分都是可 选项，在脚本中可省略任意部分。 AWK 脚本的执行 一、在命令行中执行 AWK 脚本 AWK 脚本包含在单引号之间 1 awk 'BEGIN { statements } { statements } END { end state
netstat 命令用于显示各种网络相关信息，如网络连接, 路由表, 接口状态等等; 列出所有处于监听状态的tcp端口:
本文由马哥教育面授班23期学员推荐，转载自恒生研究院，作者为董西孝，内容略经小编改编和加工，观点跟作者无关，最后感谢作者的辛苦贡献与付出。 出于对Linux操作系统的兴趣，以及对底层知识的强烈欲望，因此整理了这篇文章。本文也可以作为检验基础知识的指标，另外文章涵盖了一个系统的方方面面。如果没有完善的计算机系统知识，网络知识和操作系统知识，文档中的工具，是不可能完全掌握的，另外对系统性能分析和优化是一个长期的系列。 本文档主要是结合Linux 大牛，Netflix 高级性能架构师 Brendan Greg
最近散仙比较忙，只能利用下班之后，写文章了，发的时间晚了点，还请大家见谅，点击右上角的文字：我是工程师，即可关注本公众号，不多说了，赶紧回家，再晚就没地铁了。 初学编程的人，都知道hello world的含义，当你第一次从控制台里打印出了hello world，就意味着，你已经开始步入了编程的大千世界，这和第一个吃螃蟹的人的意义有点类似，虽然这样比喻并不恰当。 如果说学会了使用hello world就代表着你踏入了单机编程的大门，那么学会在分布式环境下使用wordcount，则意味着你踏入了分布式编程的
受PromQL的启发，Loki也有自己的LogQL查询语句。根据官方的说法，它就像一个分布式的grep日志聚合查看器。和PromeQL一样，LogQL也是使用标签和运算符进行过滤，它主要分为两个部分：
如果是想通过培训掌握生物信息学，那么可以参考：彻底入门生物信息学，可能需要12天！ 推文介绍的。
3.用户画像及其他在线业务类：如美拍账号经济体系需要检测校验用户的常用登陆地信息。
大海：对的。那时因为没有讲过M语言及函数的相关内容，所以就告诉你一个通过单纯操作的方式来得到结果的方法。现在你通过《Power Query里的数值计算（聚合函数与操作）》不仅了解了PQ里的统计函数，还了解了分组操作形成的公式内容：
linux系统启动过程详解：http://www.linuxeye.com/Linux/340.html
当我们交友平台在线上运行一段时间后，为了给平台用户在搜索好友时，在搜索结果中推荐并置顶他感兴趣的好友，这时候，我们会对用户的行为做数据分析，根据分析结果给他推荐其感兴趣的好友。
这篇文章是关于pandasql，Yhat 写的一个模拟 R 包 sqldf 的Python 库。这是一个小而强大的库，只有358行代码。pandasql 的想法是让 Python 运行 SQL。对于那些来自 SQL 背景或仍然「使用 SQL 思考」的人来说，pandasql是一种利用两种语言优势的好方式。
本篇文章介绍了统计计数的基本原理以及Presto的实现思路，精确统计和近似统计的细节及各种优缺点，并给出了统计计数在具体业务使用的建议。
本篇作为scala快速入门系列的第十六篇博客，为大家带来的是关于函数式编程的相关内容。
相信大家对于正则表达式都不陌生，在文本处理中或多或少的都会使用到它。但是，我们在使用linux下的文本处理工具如awk、sed等时，正则表达式的语法貌似还不一样，在awk中能正常工作的正则，在sed中总是不起作用，这是为什么呢？
Apache Flink作为开源的分布式流处理框架,受到了广泛的关注和应用。本文将分享如何从零开始搭建一个Flink运行环境,并在其上运行一个“WordCount”的例子程序。
VAE，即变分自编码器（Variational Autoencoder），是一种生成模型，它通过学习输入数据的潜在表示来重构输入数据。
今天我们来学习一下如何利用Power Query合并统计数据。例如我们需要将图1的数据归总为图2针对每一户家庭成员信息的表格形式。
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