如何获取目标基因的转录因子（上）一文中我们以人类基因组为例，从ensemble网站下载了基因组中基因位置信息矩阵GRCh38.gene.bed和基因组中转录因子结合位点信息矩阵GRCh38.TFmotif_binding.bed）
布尔值和布尔代数的表示完全一致，一个布尔值只有True、False两种值，要么是True，要么是False，在Python中，可以直接用True、False表示布尔值（请注意大小写），也可以通过布尔运算计算出来：
又是好久没有发技术上的文章了，一方面是最近工作也比较忙，同时自己也在学习python，另外一方面是因为个人不喜欢发表一些在互联网上可以直接找到的技术文章，最起码也得加上自己的一些思考和研究才算罢了吧！ 虽然python或者说集合这个东西很基础甚至很简单，但我还是想在这里白话白话自己的一个过程。 集合这个东西最早我是在数学里听到的，集合之间可以做一些运算，比如求交集，并集，归属等等。而集合在数学中算是一种散列的数据结构，通俗点来说就是无序的。既然集合是无序的，并
valid = set(['yellow', 'red', 'blue', 'green', 'black'])
man 是linux 命令的 帮助电子书 ，其中包含了对应的几个章节。但对应的，man 也相对比较复杂，不太方便临时查看某个命令的一些参数（还是要找一阵子的～）。
最近在公司遇一个需求，要从上个月甚至是半年的日志文件中筛选出用户首次访问站点，是通过什么入口跳转进来的，访问的资源有哪些等等一些信息，无奈日志实在太大，需要经过重重筛选才能获得到自己想要的数据。这其中用到的数据过滤，对上千万行，甚至上亿行文件内容比较，取文件交集、并集、差集等等操作，这其中不仅仅只是用到了awk一个操作，但我们这几期内容重点分享一下awk使用心得。
Linux 是一种安全的操作系统，它把所有的系统权限都赋予了一个单一的 root 用户，只给普通用户保留有限的权限。root 用户拥有超级管理员权限，可以安装软件、允许某些服务、管理用户等。
空类是1个字节，一个类中虚函数、成员函数(包括静态和非静态)和静态数据成员都不占用类对象的存储空间。有虚函数时，会有一个指向虚表的指针，大小为4个字节，类不为空时，为空的那1个字节是不计算的。
文章目录 bash shell 基础命令 sed 文本流编辑器 shell 编程 bash 循环命令 执行脚本的命令 shell array 重复执行直到成功 cat 命令 find 命令 文件文本的交集和差集 bash shell 基础命令 man+命令：查阅命令的手册 man + k +命令：查阅命令手册 linux下的通配符：？代表一个字符；×代表0个或者多个字符； touch 文件名 #创建新文件 rm -i 文件 #判断是否删除 cat filename #文件名字 more /etc
tail -n 2000 表示的是显示文件最后2000行，差别很大，注意灵活使用。
其实这些各个技术流程的视频教程好几年前我就全部免费共享在b站，而且我同步分享了视频配套讲义和教辅材料；
首先我们根据一个面试题来进入位图的理解 1. 面试题 给40亿个不重复的无符号整数，没排过序。给一个无符号整数，如何快速判断一个数是否在这40亿个数中。
使用Java读取文件时，要评估文件的大小，避免因为文件过大而造成OOM，参见：Java高效读取文件 RateLimiter可以用来限制请求的速率，有两种应用场景：针对一些核心接口，在参与大促（双十一）等活动时，为了避免服务被突然暴涨的流量打挂，需要限流；在进行数据迁移或数据扫描时，为了避免对DB的压力过大，也需要限流。 在Linux下要求两个文件的差集：grep -F -v -f b.txt a.txt | sort | uniq，参考：LINUX Shell 下求两个文件交集和差集的办法 logbac
持有这样迂腐陈旧观念的不在少数，比如文章：《IFI44L is a novel tumor suppressor in human hepatocellular carcinoma affecting cancer stemness, metastasis, and drug resistance via regulating met/Src signaling pathway》，因为他们自己研究里面这个IFI44L基因在癌症里面是低表达，而且它表达量越低肝癌病人预后越差，非常符合守旧派的抑癌基因的理念。主要是实验数据：the expression of IFI44L in 217 pairs of normal liver and HCC tumor tissues were analyzed by IHC and Western blotting analysis.
sed 是一种在线编辑器，它一次处理一行内容。处理时，把当前处理的行存储在临时缓冲区中，称为“模式空间”（pattern space），接着用sed命令处理缓冲区中的内容，处理完成后，把缓冲区的内容送往屏幕。接着处理下一行，这样不断重复，直到文件末尾。文件内容并没有 改变，除非你使用重定向存储输出。Sed主要用来自动编辑一个或多个文件；简化对文件的反复操作；编写转换程序等。
C++位图/布隆过滤器/海量数据处理 零、前言 一、位图 1、位图概念 2、位图接口的介绍以及实现 3、位图的应用 二、布隆过滤器 1、布隆过滤器概念和介绍 2、布隆过滤器的操作及实现 3、布隆过滤器的分析 三、海量数据处理 零、前言 本章主要讲解C++中对哈希的应用有关方面的内容，位图，布隆，海量数据处理 一、位图 1、位图概念 位图概念： 位图其实就是哈希的变形，同样通过映射来处理数据，只不过位图本身并不存储数据，而是存储标记 通过一个比特位来标记这个数据是否存在，1代表存在，0代表不
Bedtools是由犹他大学昆兰实验室开发的基因组算法工具集，用于广泛的基因组学分析任务。它堪称是基因组分析工具中的瑞士军刀。其设计灵活，可以轻松地与其他命令行工具集成，如 awk、grep、sort 等，使得它成为基因组研究和数据分析中不可或缺的工具之一。此外，bedtools 支持多种基因组数据格式，其中最常用的是 BED 格式，但也支持 VCF、GFF 和其他一些标准格式。由于其广泛的应用和功能，bedtools 成为了生物信息学家和基因组学者工具箱中的标准工具之一
日常工作中，使用Hive或者Impala查询导出来可能会存在数据重复的现象，但又不想重新执行一遍查询（查询时间稍长，导出文件内容多），因此想到了使用Linux命令将文件的内容重复数据进行去除。
NoSQL(NoSQL = Not Only SQL)，意即“不仅仅是SQL”，是一项全新的数据库理念，泛指非关系型的数据库。随着互联网 web 2.0 网站的兴起，传统的关系数据库在应付 web 2.0 网站，特别是超大规模和高并发的 SNS(社交) 类型的 web 2.0 纯动态网站已经显得力不从心，暴露了很多难以克服的问题，而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。NoSQL 数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战，尤其是大数据应用难题。
cd命令用于切换当前目录，它的参数是要切换到的目录的路径，可以是绝对路径，也可以是相对路径[1]。
说这么多就是为了表明，大部分情况下，redis是可以满足我们对于缓存的要求的。下面来说如何在php项目中使用redis作为缓存引擎。
来自：酷 壳 - CoolShell 链接：http://33h.co/wipp1
作为一个后端开发者，Linux常用是必备的，不管是面试还是实际工作中，都是非常有用的。
本文作者： AI码真香
今天（2021.01.23），一位做软件开发的朋友参加了腾讯微信部门，信用卡还款后台开发视频面试，分享一下面试官出的题，供大家参考，以备不时之需。
在WinForm中，Region可以被用来定义或裁剪控件的形状。它可以用于创建不规则的控件，如圆形、椭圆形、星型等。Region可以被用于以下场景：
一、集合的使用 集合是一个无序的，不重复的数据组合，它的主要作用如下： 去重，把一个列表变成集合，就自动去重了 关系测试，测试两组数据之前的交集、差集、并集等关系 list_1 = [1, 4, 5, 7, 3, 6, 7, 9] list_1 = set(list_1) print(list_1, type(list_1)) list_2 = set([2, 6, 0, 66, 22, 8, 4]) print(list_1, list_2) print(list_1.intersection(li
本文章总结了 21 条最频繁使用的 Linux 命令，也是面试官考察你对 Linux 系统熟不熟常问的面试题，可以收藏本文章，作为一个 Linux 命令速查手册。
本文转载自公众号「良许Linux」。良许目前就职于一家世界500强外企，专注于Linux应用开发，欢迎学习Linux，C/C++，Python的朋友关注！
基本上每个过来我这边学习一个月以上的学徒我都会让他们学习多种组学（围绕着中心法则），而且有了Linux基础和R语言能力后， 跟着我们的视频教程很容易就学会基础流程，毫无压力。
那这样切割能达到一个什么效果呢？ 🆗，我们用哈希函数去切割的话，A、B文件中相同的值进入的小文件的文件号一定是一样的（因为它们的值是一样的，用的哈希函数也是一样的，那算出来的i肯定就是一样的）。 那这样的话，我们找交集就不用像之前那样麻烦了，编号相等的小文件找交集就行了。 A0只用和B0找交集就行了，A1和B1，A2和B2，…，依次类推
所以研究者就针对有斑点蛋和正常蛋的whole-genome bisulfite sequencing (WGBS) and RNA-seq 数据，然后发现几乎没有差异，并且完全没有交集。。。
（用sort将a.txt b.txt文件进行排序，uniq使得两个文件中的行唯一，使用-d输出两个文件中次数大于1的内容，即是得到交集）
Redis是当前比较热门的NOSQL系统之一，它是一个key-value存储系统。和Memcache类似，但很大程度补偿了Memcache的不足，它支持存储的value类型相对更多，包括string、list、set、zset和hash。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作。在此基础上，Redis支持各种不同方式的排序。
5.2 如何获取目标基因的转录因子（上）——biomart下载基因和motif位置信息
Redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash（哈希类型）。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作，而且这些操作都是原子性的。在此基础上，redis支持各种不同方式的排序。与memcached一样，为了保证效率，数据都是缓存在内存中。区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件，并且在此基础上实现了master-slave(主从)同步。
Turf.js是JavaScript 空间分析库，由Mapbox 提供，Turf 实现了
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
给 40亿个不重复的无符号整数， 没排过序。给一个无符号整数，如何快速判断一个数是否在
至此，我们介绍了linux系统中常用命令的使用方法，简述了bash程序的使用方法和工作流程。在使用bash编写脚本程序时，熟练掌握这些工具的用法，往往能够达到事半功倍的效果。
玩Linux的朋友有没有这种体会，就是Linux非常棒，但是就是命令多，记不住，有时候碰到不会的命令还得百度或者谷歌，极大的影响了工作效率。
注册账号是进行网络冲浪的第一步操作，而拥有一个具有个性且独一无二的用户昵称是非常重要的，很多人在填写昵称时，常常会看到 此昵称已存在 的提示，系统是如何快速知道当前昵称是否存在呢？总不能挨个去遍历对比吧，这时候就需要我们本文中的主角： 布隆过滤器
位图（bitset）是一种特殊的数据结构，仅仅依靠 0、1 表示当前位置是否有数据存在，常用于对查找速度和存储空间有着高要求的场景中，除此之外，位图还可以配合宏定义，实现同时传递多个参数，比如系统调用 open，其中的参数2（打开方式）就是一个简单的位图结构
今天分享一下我学习 Linux 命令的神技：向命令求命令 在学习或者忘记 Linux 的某一个命令时，我一般不会直接去翻书或百度。 先走以下流程：（本文以ifconfig为例进行演示）
awk、grep和sed被称为linux三剑客，事实上grep和awk我在日常工作中也常用到(sed用的比较少)，可能有些人对awk了解比较少，我先大概介绍下。 很多人以为awk只是一个文本处理工具，实际上他们也是这么用的。但事实上它其实是一门语言，拥有数学运算符、进程控制语句，甚至针对于文本处理封装了很多内置变量和函数，这造就了它强大的文本处理能力。 如果grep只能做到数据的筛选，那awk还能做到数据的处理、分析甚至生成报表，毕竟它是一门完整的编程语言。
在移动应用的业务场景中，我们需要保存这样的信息：一个 key 关联了一个数据集合，同时还要对集合中的数据进行统计排序。
Redis是一种基于键值对（key-value）的NoSQL数据库，主要的数据类型包括String（字符串），hash（哈希），list（列表），set（集合），zset（有序集合），bitmaps（位图），GEO（地理信息定位）等。
余承东认为，当前，Android/Linux 内核代码庞大且冗余，比如 Android 代码就有一亿行，Linux 内核代码也有 2000 万行，很难保证不同终端的体验流畅。鸿蒙 OS 采用全新的微内核设计，拥有更强的安全特性和低时延等特点。微内核设计的基本思想是简化内核功能，在内核之外的用户态尽可能多地实现系统服务，同时加入相互之间的安全保护。微内核只提供最基础的服务，比如多进程调度和多进程通信等。
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