有时候需要从大文件中随机抽取N行出来进行模拟，但是用python或者别的语言感觉不太方便，linux下直接分割感觉会更快捷。一般可以考虑以下的方法：
测序数据量对于NGS数据分析是非常重要的，测序数据量过低，不能有效覆盖基因组完整信息，测序数据量过高，则会造成冗余，不够经济。为了验证当前测序量能否满足需求，或者说加大测序量是否能够进一步挖掘的更大量的信息，通常需要进行饱和度分析。
fastq文件往往都很大，出于测试目的，我们经常要从fastq文件中随机抽取reads，生成一个小一点的fastq文件，以加快测试效率。假设我们要从一个包含大约100M reads的fastq文件中随机抽取1M reads，该怎么办呢？
对于ATAC_seq, chip_seq等蛋白富集型实验而言，设置生物学重复是非常有必要的，通过IDR软件合并生物学重复的peak calling结果，可以得到更加稳定，更具代表性的peak。生物学重复的必要性不言而喻，但是对于某些特殊样本，确实没有生物学重复该怎么办呢？
ETL是EXTRACT（抽取）、TRANSFORM（转换）、LOAD（加载）的简称，实现数据从多个异构数据源加载到数据库或其他目标地址，是数据仓库建设和维护中的重要一环也是工作量较大的一块。当前知道的ETL工具有informatica, datastage,kettle,ETL Automation,sqoop,SSIS等等。这里我们聊聊kettle的学习吧（如果你有一定的kettle使用，推荐看看Pentaho Kettle解决方案，这里用kettle实践kimball的数据仓库理论）
这篇文章记录一个采样器都随机地从原始的数据集中抽样数据。抽样数据采用permutation。 生成任意一个下标重排，从而利用下标来提取dataset中的数据的方法
有数据表t_sample包含ID,type,val三个字段1~10000行数据，type为随机分配的1~3,val为0~1的随机数；其中根据ID进行分10个桶；
本文将收集TensorFlow可生成的模型，列举出各种GANs和VAEs的Tensorflow实现。 生成对抗网络(GANs) 列表 GAN文章链接：https://arxiv.org/abs/140
前言：本文中所引用的文档均为Redhat 技术专家杨金锋所提供。此方案，大卫也多次请教红帽技术专家陈镇。 密码管理系统的必要性 在大多数客户数据中心内部，密码管理都是一个很令人头疼的问题。为什么呢？ 第一，数据中心中设备：Linux、AIX、Windows、数据库等的密码复杂度要符合要求，避免轻易被破解。 第二，数据中心设备的密码，需要定期修改，以保证安全性。 针对这种情况，我们当然可以定期手工修改数据中心设备的密码，但这带来三个问题： 手工修改工作量太大。想象一下，给几百个系统修改root密码的感觉？
list.files(getwd(),pattern ="*.[R|v]$") ###可以匹配正则表达式
抽样是数据处理的一种基本方法，常常伴随着计算资源不足、获取全部数据困难、时效性要求等情况使用。
java.sql.SQLException: Io 异常: Connection reset 大意看起来应该是连接问题，网上查了一下，说是当数据库连接池中的连接被创建而长时间不使用的情况下，该连接会自动回收并失效，但客户端并不知道，在进行数据库操作时仍然使用的是无效的数据库连接，这样，就导致客户端程序报“java.sql.SQLException: Io 异常: Connection reset” 或 “java.sql.SQLException 关闭的连接” 异常。
本文介绍了如何在 Bash 中抽取子字符串，包括使用 IFS、cut 命令和编译自 Vivek Gite 的子字符串扩展方法。
啊~~~本来是半个月的专栏不知道到底过了多久才又和大家见面，其中经历不足为外人道也
本系统能自动运行数据扫描任务，先从数据源中获取少量的样本数据，再与系统内置的敏感数据指纹特征进行比对，快速识别敏感数据类型，并记录敏感数据的存放位置。
1 NER简介 NER（Named Entity Recognition，命名实体识别）又称专名识别，是自然语言处理中常见的一项任务，使用的范围非常广。命名实体通常指的是文本中具有特别意义或者指代性非常强的实体，通常包括人名、地名、机构名、时间、专有名词等。NER系统就是从非结构化的文本中抽取出上述实体，并且可以按照业务需求识别出更多类别的实体，比如产品名称、型号、价格等。因此实体这个概念可以很广，只要是业务需要的特殊文本片段都可以称为实体。以下将详细介绍达观数据在文本语义理解过程中是如何构建中文NER系统
Oracle GoldenGate Command Interpreter for Oracle
【一】tensorflow安装、常用python镜像源、tensorflow 深度学习强化学习教学
作者：张旭 编辑：张欢 这是一篇以实践为主的入门文章，目的在于用尽量少的成本组织起来一套可以训练和测试自己的分类任务的代码，其中就会用到迁移学习，TF-Slim库的内容，所以我们分为下面几个步骤介绍：： 什么是迁移学习； 什么是TF-Slim； TF-Slim实现迁移学习的例程； 应用自己的数据集完成迁移学习。 操作系统：Win10 开发语言：Python3.5 算法：TensorFlow1.1 1 什么是迁移学习： 一般在初始化CNN的卷积核时，使用的是正态随机初始化，此时训练这个网
本文介绍如何使用深度学习进行图像分类，通过实例分析，展示了如何利用预训练模型和迁移学习进行图像分类。同时，文章还讨论了数据准备和模型训练的细节，并提供了针对自己数据集进行训练的代码示例。
MATLAB以矩阵作为数据操作的基本单位，这使得矩阵运算变得非常简捷、方便、高效。矩阵是由m×n个数av (i=1,2,…,m; j = 1,2,…,n）排成的m行n列数表，记成：
1.基于Label studio的训练数据标注指南：信息抽取（实体关系抽取）、文本分类等
Craneoffice云考试，可以通过规定的EXCEL模板，填充题库记录，导入到云考试项目里，考生进入考试界面时，系统根据模板字段设置和题库随机组卷，以降低作弊的发生。
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/53906996
使用方法：awk ‘{pattern + action}’ {filenames} 尽管操作可能会很复杂，但语法总是这样，其中 pattern 表示 AWK 在数据中查找的内容，而 action 是在找到匹配内容时所执行的一系列命令。花括号（{}）不需要在程序中始终出现，但它们用于根据特定的模式对一系列指令进行分组。 pattern就是要表示的正则表达式，用斜杠括起来。awk语言的最基本功能是在文件或者字符串中基于指定规则浏览和抽取信息，awk抽取信息后，才能进行其他文本操作。完整的awk脚本通常用来格式化
本项目主要用于互联网电商企业中使用Spark技术开发的大数据统计分析平台，对电商网站的各种用户行为（访问行为、购物行为、广告点击行为等）进行复杂的分析。用统计分析出来的数据辅助公司中的PM（产品经理）、数据分析师以及管理人员分析现有产品的情况，并根据用户行为分析结果持续改进产品的设计，以及调整公司的战略和业务。最终达到用大数据技术来帮助提升公司的业绩、营业额以及市场占有率的目标。
本文介绍基于Python语言，针对一个文件夹下大量的Excel表格文件，基于其中每一个文件，随机从其中选取一部分数据，并将全部文件中随机获取的数据合并为一个新的Excel表格文件的方法。
np.random.shuffle(x):这里的参数x要求为array-like或者是一个list，没有返回值
视频理解是近几年非常流行的研究方向，因为视频是最接近于人眼的真实输入，分析时间序列上的图像变化有助于我们开发更强的计算机视觉。而在视频理解领域，最具代表性的研究方向就是动作识别。区别于以往的大部分图像任务，动作识别的主体是动作，而不是物体，比如唱，跳，rap，篮球。
GitHub - doccano/doccano: Open source annotation tool for machine learning practitioners.
Pandas是python中最主要的数据分析库之一，它提供了非常多的函数、方法，可以高效地处理并分析数据。让pandas如此受欢迎的原因是它简洁、灵活、功能强大的语法。
在这个查询中，main_table代表主查询中的表，name代表之前定义的临时表，在JOIN子句中指定了连接条件，然后使用WHERE子句过滤查询结果。
当数据量特别大时，对全体数据进行处理存在困难时，抽样就显得尤其重要了。抽样可以从被抽取的数据中估计和推断出整体的特性，是科学实验、质量检验、社会调查普遍采用的一种经济有效的工作和研究方法。
本文简单介绍NumPy模块的两个基本对象ndarray、ufunc，介绍ndarray对象的几种生成方法及如何存取其元素、如何操作矩阵或多维数组、如何进行数据合并与展平等。最后说明通用函数及广播机制。
本文产生背景是看到了 一枝花算不算浪漫 同学的这篇 Eureka注册中心集群如何实现客户端请求负载及故障转移？文章想到的。其实本人觉得那篇文中提到的负责均衡的重点就是本文要说的洗牌算法。
一、随机数发生器 1. 随机数发生器主要功能 “随机数发生器”分析工具可用几个分布之一产生的独立随机数来填充某个区域。可以通过概率分布来表示总体中的主体特征。例如，可以使用正态分布来表示人体身高的总
从统计学的角度来讲，将模型的性能寄希望于单棵决策树是不稳健的，这意味着它在处理未知数据时预测结果的方差是较大的。如同我们做重要决定时会考虑多个专家的意见，元算法meta-algorithm主张综合多个分类器的结果做预测，元算法也被称为集成方法ensemble method，主要思路包括：
今天和大家分享是我这个月发表的一个Bioconductor工具，叫做cola。它提供一个普遍的框架，用来做consensus clustering。Bioconductor链接为https://bioconductor.org/packages/cola/，论文链接为https://doi.org/10.1093/nar/gkaa1146。
unix2dos: converting file baby to DOS format ...
假定有10个乒乓球，每个乒乓球上写有一个数字，分别为1-10，然后放到一个箱子中，每次往外不放回的抽取一个乒乓球，记录乒乓球上的数字，直到抽完为止，用程序实现该过程。
Microsoft 365 E5 Renew X Microsoft 365 E5 Renew X是一款网页版的E5续订服务，其依赖网页浏览器呈现支持用户多端操作，完全将E5账户API调用托管在了服务器端因此用户无需电脑也可使用。
最近又有不少老铁在后台留言说，想进大厂，但是算法不好。最近我整理了一份刷题实录，这份刷题实录，也让我进了心仪的大厂。现在开放分享给大家。希望对大家有所帮助。
熟练使用命令行是一种常常被忽视或被认为难以掌握的技能，但实际上，它可以提高你作为工程师的灵活性以及生产力。本文是一份我在 Linux 上工作时发现的一些关于命令行的使用的小技巧的摘要。有些小技巧是非常基础的，而另外一些则是相当复杂的甚至晦涩难懂的。这篇文章并不长，但当你能够熟练掌握这里列出的所有技巧时，你就学会了很多关于命令行的东西了。 必读 涵盖范围： * 这篇文章对刚接触命令行的新手以及具有命令行使用经验的人都有用处。本文致力于做到覆盖面广（尽量包括一切重要的内容），具体（给出最常见的具体的例子）以及简
在介绍了缺失值处理的方法之后，我们可以得到完整的数据集，但在进行数据分析之前，还需要对数据进行整理，下面我们将介绍数据整理的相关知识。
你现在是公司的HR，领导想让你在做一个抽奖系统在年会用，参与人员与奖品全在Excel里。见下图
但存在几个问题，不能实时更新数据，制作的是静态的仪表盘，每次生成仪表盘都要调整代码，不能一运行就直接生成可视化仪表盘。
最近，北大学霸的LeetCode刷题笔记在GitHub上疯传！已经有不少人靠它手撕算法题，拿下了字节、腾讯等大厂offer！
在分析表达谱芯片的时候，我们经常会遇到多个探针对应同一个基因的情况。一般遇到这种情况，最常见的两种处理方法是
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
实时音视频
