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医工交叉实验工坊
数据库
在生物信息学研究中,高效利用数据库是提升研究效率的关键。本文整理了4类常用的生信数据库,涵盖公共数据、转录调控、植物研究及医学研究领域,包含各数据库的核心功能、网址及实用操作技巧,适合新手快速上手。一、常用公共生信数据库1.GSA数据库GSA数据库被誉为我国自己的“NCBI”,主要用于存储组学原始数据,功能类似NCBI的SRA数据库。主要优势:基于国内服务器,数据上传和下载的网速更快,沟通便捷,必
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Allen_Lyb
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- matlab中-psi_建议收藏 | 生物信息学中的可变剪切,这些内容你了解吗?
温暖如故
matlab中-psi
聊点学术声明:非常感谢Carina投稿至公众号,全文由Carina撰写,主要对生信的可变剪切相关内容作了一定的梳理。检索TCGA中可变剪切的相关文献,虽然总数量并不多,但是其在2019年猛增为49,在2020年的上半年发文数量也超过了2019年的一半。这说明可变剪切研究在生物信息学中的热度有上升的趋势。1.基础知识1.1可变剪切的定义与生物学意义①定义:可变剪切(AlternativeSplici
- Foldseek快速蛋白质结构比对
1.下载和安装Foldseek如果只是单个蛋白质结构的序列比对,我们只需要用Foldseek的网站服务https://search.foldseek.com/search上传我们的蛋白质结构并选择想要进行比对的数据库即可,这里不做重点讲解。做生物信息学研究,我们难免需要批量对多个目标蛋白进行大规模结构比对,这需要我们下载安装本地版软件。Foldseek有Linux和MacOS二个版本的本地软件(这
- 21、子图同构问题的深度解析
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子图同构图论算法
子图同构问题的深度解析1.子图同构问题概述子图同构问题是图论中的一个核心问题,广泛应用于社交网络分析、生物信息学、模式识别等领域。该问题的定义是:给定两个图,一个是较大的主图(HostGraph),另一个是较小的模式图(PatternGraph),判断主图中是否存在一个子图与模式图同构。简单来说,就是要找到主图中与模式图结构完全一致的子图。子图同构问题的难度在于它是一个NP完全问题,意味着在最坏情
- Python 生物信息学秘籍第三版(四)
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原文:annas-archive.org/md5/9694cf42f7d741c69225ff1cf52b0efe译者:飞龙协议:CCBY-NC-SA4.0第十一章:生物信息学中的机器学习机器学习在许多不同的领域中都有应用,计算生物学也不例外。机器学习在该领域有着无数的应用,最古老且最为人熟知的应用之一就是使用主成分分析(PCA)通过基因组学研究种群结构。随着该领域的蓬勃发展,还有许多其他潜在的应
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在生物信息学分析中,处理VCF(VariantCallFormat)文件的Python包有很多,以下是一些常用且好用的Python包,适合不同的分析需求:PyVCF(推荐)简介:PyVCF是一个专门为解析和操作VCF文件设计的Python库,支持读取、过滤和修改VCF文件。优点:简单易用,API直观。支持VCF4.0及以上版本。可以轻松访问变体的信息(如染色体、位置、参考碱基、变异碱基等)。安装:
- Conda安装与使用
目录一、软件安装及conda管理1.conda下载2.miniconda安装二、环境配置1.配置镜像:2.创建环境、移除环境:3.查看小环境4.进入、退出小环境5.查找并安装软件三、一步到位其他:参考资料:一、软件安装及conda管理conda可以来管理大量的生物信息学软件,或者想要复现一些文章中的实验结果需要不同环境的切换。1.conda下载(1)anacondaanaconda|镜像站使用帮助
- 富集分析——GO、KEGG
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一、富集分析的基础认知在生物信息学研究领域,基因功能解析及通路阐释是众多分析流程中的关键环节,富集分析(EnrichmentAnalysis)是将基因或蛋白列表按照功能进行分类的统计方法,目的是找出在特定基因集中显著富集的功能类别或通路。通过这种方法,研究人员可以理解一组基因(如差异表达基因)在哪些生物学过程、分子功能或通路中代表。1.富集分析分类基因本体论富集分析(GeneOntologyEnr
- Rstudio:强大的R语言集成开发环境(IDE)
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Rstudio应该是R语言使用的标配,尽管Rstudio的母公司Posit推出了新一代的集成开发环境Positron,但其还处于开发阶段。作为用户不妨让其成熟后再使用,现阶段还是Rstudio更稳定。如果你在生物信息学或统计学领域工作,R语言几乎是必备的工具之一。而RStudio,作为R语言最流行的集成开发环境(IDE),为数据分析、可视化和编程提供了非常友好的平台。今天我们来介绍一下RStudi
- python做生物信息学分析_Python从零开始第五章生物信息学①提取差异基因
吴敬欣
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目前来说,做生物信息学的人越来越多,但是我觉得目前而言做生信的主要有三类人:老本行是做实验的,做生信可能是为了辅助研究或者是为了发paper(有非常多的临床生选择趟生信这波水)主要是做生信的,主要涵盖高通量测序数据分析,组学数据分析等等,专门从事生物学数据分析的这群人,其大部分也是本科生物狗作为强大的生力军,以调包写R,python为主。那么这群人就要熟悉看各种包的tutorial以及如何进行常规
- 用Python实现生信分析——功能预测详解
写代码的M教授
生信分析python开发语言
功能预测是生物信息学中的一项重要任务,通过分析基因或蛋白质序列的特征,推测它们的生物学功能。功能预测通常涉及多种方法,包括序列比对、基序识别、机器学习模型等。这些方法可以帮助科学家推断未知基因的功能,从而加速生物学研究的进展。1.功能预测的主要方法(1)同源性比对:通过将未知基因或蛋白质序列与数据库中的已知序列进行比对,识别出同源序列,并推测它们的功能。常用工具包括BLAST、HMMER等。(2)
- 用Python实现生信分析——序列搜索和比对工具详解
写代码的M教授
生信分析python
1.什么是序列搜索和比对工具?序列搜索和比对工具在生物信息学中用于在大型序列数据库中搜索与查询序列相似的序列,并进行比对分析。这些工具可以帮助研究人员识别与目标序列相关的已知序列,从而推测其功能、结构和进化关系。常见的序列搜索和比对工具包括:BLAST(BasicLocalAlignmentSearchTool):最常用的序列搜索工具,能够快速找到与查询序列相似的序列。FASTA:另一个常用的序列
- 大模型在生物信息学中的应用前景
AI天才研究院
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大模型在生物信息学中的应用前景关键词:大模型、生物信息学、基因组学、蛋白质组学、应用前景摘要:本文将深入探讨大模型在生物信息学中的应用前景。首先,我们将介绍大模型的基础知识,包括其定义、特点和优势。接着,我们将分析大模型在生物信息学中的问题背景和具体应用场景。然后,我们将详细讲解大模型在生物信息学中的数据处理与分析方法,以及其在基因组学和蛋白质组学中的应用案例。最后,我们将讨论大模型在生物信息学中
- 【深度学习】条件随机场(CRF)深度解析:原理、应用与前沿
白熊188
深度学习深度学习人工智能
条件随机场(CRF)深度解析:原理、应用与前沿一、算法背景知识1.1序列标注的挑战1.2概率图模型演进二、算法理论与结构2.1基本定义2.2特征函数设计状态特征(节点特征)转移特征(边特征)2.3线性链CRF结构2.4训练与解码2.5前向-后向算法三、模型评估3.1评估指标3.2评估方法对比3.3性能基准(CoNLL-2003NER)四、应用案例4.1自然语言处理4.2生物信息学4.3计算机视觉五
- 最新期刊影响因子,基本包含全部期刊
Bioinfo科研生信筆記
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原文链接:2024年期刊最新影响因子(IF)2024年期刊最新影响因子(IF)BioinfoR生信筆記,注于分享生物信息学相关知识和R语言绘图教程。
- 向量检索中的 ANN(Approximate Nearest Neighbor)技术
XiaoQiong.Zhang
AI人工智能
向量检索中的ANN(ApproximateNearestNeighbor)技术是一种在高维空间中高效查找与查询向量q最相似的Top-K个向量的方法,其核心在于牺牲一定的精度(召回率)以换取比精确最近邻搜索(ExactNN)高数个数量级的查询速度。它广泛应用于图像/视频检索、自然语言处理(如语义搜索、问答)、推荐系统、生物信息学等场景。⸻一、基本问题定义目标:给定一个查询向量q,在一个庞大的向量集合
- cd-hit安装与使用-cd-hit v4.8.1(bioinfomatics tools-005)
让学习成为一种生活方式
基因组多组学序列比对githublinux论文阅读数据挖掘
01背景介绍CD-HIT(ClusterDatabaseatHighIdentitywithTolerance)是一种广泛使用的生物信息学工具,主要用于快速聚类生物序列数据,如蛋白质或核酸序列,以减少数据冗余和简化数据分析。其基本原理涉及比较序列之间的相似性,将高度相似的序列分组到同一个聚类中,从而减少数据集的复杂性。1.1算法原理CD-HIT的算法原理主要包括以下几个方面:序列比较和相似性评分:
- 基于 Java 的大数据分布式计算在基因编辑数据分析与精准医疗中的应用进展
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随着基因测序成本断崖式下降(单人类全基因组低于100)和CRISPR基因编辑技术成熟,全球日均产生超20PB基因数据。传统单机生物信息学工具难以应对海量多组学数据的整合、分析与临床转化。本文将系统阐述**Java技术栈如何构建新一代基因大数据计算中枢**:基于Hadoop+Spark的分布式架构实现千倍加速的基因组比对;通过Flink流式计算引擎支撑CRISPR脱靶效应实时预测;利用ApacheA
- PostgreSQL 在生物信息学中的应用
belldeep
PostgreSQL生物信息学postgresql数据库生物信息学
PostgreSQL(简称PG)是一种强大的开源关系型数据库管理系统,因其高可靠性、扩展性和支持复杂查询的特性,在生物信息学领域得到广泛应用。以下是其核心应用场景及优势分析:一、生物数据存储与管理生物信息学涉及海量异构数据,PG的结构化存储能力和可扩展性使其成为理想选择。1.多类型数据存储基因组数据:存储DNA/RNA序列、基因注释(如GTF/GFF文件)、变异数据(VCF格式)等。例:将基因组序
- 一款适合程序员的流程图/思维导图利器
qq_21478261
#Python可视化python运维思维导图图论机器学习
首发地址:程序员必备流程图/思维导图利器本文介绍graphviz在Python中的接口。graphviz是在复杂网络、生物信息学、软件工程、数据库和网页设计、机器学习等领域使用广泛的图(Graph)可视化利器。graphviz支持Linux、Windows、Mac、Solaris等多个系统,拥有多种编程语言的API(perl、python、ruby、C#等)。graphviz功能先看看graphv
- 支持向量机SVM:从数学原理到实际应用
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前言本篇文章全面深入地探讨了支持向量机(SVM)的各个方面,从基本概念、数学背景到Python和PyTorch的代码实现。文章还涵盖了SVM在文本分类、图像识别、生物信息学、金融预测等多个实际应用场景中的用法。一、引言背景支持向量机(SVM,SupportVectorMachines)是一种广泛应用于分类、回归、甚至是异常检测的监督学习算法。自从Vapnik和Chervonenkis在1995年首
- 7天掌握!MySQL vs 图数据库:混合架构下的复杂关系分析全揭秘
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数据库学习数据库mysql架构
关注墨瑾轩,带你探索编程的奥秘!超萌技术攻略,轻松晋级编程高手技术宝库已备好,就等你来挖掘订阅墨瑾轩,智趣学习不孤单即刻启航,编程之旅更有趣在当今的数据密集型世界中,处理和理解复杂的关系网络变得越来越重要。从社交网络到推荐系统,从生物信息学到金融风险评估,这些领域都需要一种能够高效处理高度互联数据的技术。传统的关系型数据库如MySQL,在处理这类问题时遇到了瓶颈。而图数据库则以其独特的结构优势脱颖
- 汉明距离(Hamming Distance)
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1.定义汉明距离是指两个等长字符串在相同位置上不同字符的个数。它常用于衡量两个字符串的相似度,广泛应用于编码理论、信息论、密码学、生物信息学等领域。2.数学表达给定两个等长的字符串x和y,汉明距离d(x,y)定义为:其中:n是字符串的长度,xi和yi分别是x和y的第i个字符,Ⅱ(⋅)是指示函数(当条件成立时返回1,否则返回0)。3.示例二进制字符串:x="10110",y="11110"比较每一位
- Newcpgreport:CpG岛甲基化差异分析
简说基因-专业生信合作伙伴
在人类基因组中,约60%的基因启动子区域都蕴藏着特殊的DNA序列——CpG岛。CpG岛(富含CpG二核苷酸的区域)被称为基因调控的“开关”,它们常位于基因启动子区域,与DNA甲基化、基因沉默等表观遗传现象密切相关。要精准定位这些区域,生物信息学家们开发了多种工具,其中newcpgreport凭借其独特的算法设计和可靠的检测性能,成为该领域的明星工具。功能特点核心功能与原理1.滑动窗口检测法newc
- 生物医学工程导论:学习笔记(四)
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生物医学工程学习笔记
生物信息学(Bioinformatics)狭义概念:应用信息科学的理论、方法和技术,来管理、分析和利用生物分子数据。广义概念:应用信息科学的方法和技术,研究生物体系和生物过程中信息的存储、信息的内涵和信息的传递,研究和分析生物体细胞、组织、器官的生理、病理、药理过程中的各种生物信息。(生命科学中的信息科学)目的:处理、归纳、总结海量的生物实验数据,并找到其中的规律。成果:基因测序等。研究内容基因组
- 探索生物信息学的未来:Rust-Bio 库
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探索生物信息学的未来:Rust-Bio库rust-bioThislibraryprovidesimplementationsofmanyalgorithmsanddatastructuresthatareusefulforbioinformatics.Allprovidedimplementationsarerigorouslytestedviacontinuousintegration.项目地址
- 2025.04.18【数据修复】DCA:高效缺失值插补工具解析
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单细胞信息可视化
文章目录1.DCA工具简介2.DCA的安装方法3.DCA常用命令1.DCA工具简介在生物信息学领域,数据分析是一个复杂且耗时的过程。DCA(DifferentialCorrelationAnalysis)工具是一个专门设计来识别和分析差异相关性的统计工具。它能够帮助研究者从大量的生物医学数据中,发现变量间的相关性变化,这对于理解复杂疾病的分子机制至关重要。DCA工具通过计算和比较不同样本或条件下变
- 2025.04.17【Stacked area】| 生信数据可视化:堆叠区域图深度解析
穆易青
信息可视化
文章目录生信数据可视化:堆叠区域图深度解析堆叠面积图简介为什么使用堆叠面积图如何使用R语言创建堆叠面积图安装和加载ggplot2包创建堆叠面积图的基本步骤示例代码解读堆叠面积图堆叠面积图的局限性实际应用案例示例:基因表达量随时间变化结论生信数据可视化:堆叠区域图深度解析在生物信息学领域,数据可视化是理解复杂数据集的关键。其中,堆叠面积图(StackedAreaChart)是一种展示多个群体随时间变
- DNA、蛋白质、生物语义语言模型的介绍
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语言模型人工智能自然语言处理
主要模型概述ProtBERT:专注于蛋白质序列嵌入,支持多种下游任务如序列分类和功能预测。ProtGPT2:利用生成式模型生成高质量的蛋白质序列,适用于新蛋白质设计。AlphaFold:革命性地预测蛋白质三维结构,推动了结构生物学的发展。TAPE:提供统一的框架进行蛋白质序列表示学习,支持多种生物信息学任务。BioBERT:针对生物医学文本挖掘设计的模型,提升了生物信息处理能力。DNA-BERT:
- 枚举的构造函数中抛出异常会怎样
bylijinnan
javaenum单例
首先从使用enum实现单例说起。
为什么要用enum来实现单例?
这篇文章(
http://javarevisited.blogspot.sg/2012/07/why-enum-singleton-are-better-in-java.html)阐述了三个理由:
1.enum单例简单、容易,只需几行代码:
public enum Singleton {
INSTANCE;
- CMake 教程
aigo
C++
转自:http://xiang.lf.blog.163.com/blog/static/127733322201481114456136/
CMake是一个跨平台的程序构建工具,比如起自己编写Makefile方便很多。
介绍:http://baike.baidu.com/view/1126160.htm
本文件不介绍CMake的基本语法,下面是篇不错的入门教程:
http:
- cvc-complex-type.2.3: Element 'beans' cannot have character
Cb123456
springWebgis
cvc-complex-type.2.3: Element 'beans' cannot have character
Line 33 in XML document from ServletContext resource [/WEB-INF/backend-servlet.xml] is i
- jquery实例:随页面滚动条滚动而自动加载内容
120153216
jquery
<script language="javascript">
$(function (){
var i = 4;$(window).bind("scroll", function (event){
//滚动条到网页头部的 高度,兼容ie,ff,chrome
var top = document.documentElement.s
- 将数据库中的数据转换成dbs文件
何必如此
sqldbs
旗正规则引擎通过数据库配置器(DataBuilder)来管理数据库,无论是Oracle,还是其他主流的数据都支持,操作方式是一样的。旗正规则引擎的数据库配置器是用于编辑数据库结构信息以及管理数据库表数据,并且可以执行SQL 语句,主要功能如下。
1)数据库生成表结构信息:
主要生成数据库配置文件(.conf文
- 在IBATIS中配置SQL语句的IN方式
357029540
ibatis
在使用IBATIS进行SQL语句配置查询时,我们一定会遇到通过IN查询的地方,在使用IN查询时我们可以有两种方式进行配置参数:String和List。具体使用方式如下:
1.String:定义一个String的参数userIds,把这个参数传入IBATIS的sql配置文件,sql语句就可以这样写:
<select id="getForms" param
- Spring3 MVC 笔记(一)
7454103
springmvcbeanRESTJSF
自从 MVC 这个概念提出来之后 struts1.X struts2.X jsf 。。。。。
这个view 层的技术一个接一个! 都用过!不敢说哪个绝对的强悍!
要看业务,和整体的设计!
最近公司要求开发个新系统!
- Timer与Spring Quartz 定时执行程序
darkranger
springbean工作quartz
有时候需要定时触发某一项任务。其实在jdk1.3,java sdk就通过java.util.Timer提供相应的功能。一个简单的例子说明如何使用,很简单: 1、第一步,我们需要建立一项任务,我们的任务需要继承java.util.TimerTask package com.test; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Date;
- 大端小端转换,le32_to_cpu 和cpu_to_le32
aijuans
C语言相关
大端小端转换,le32_to_cpu 和cpu_to_le32 字节序
http://oss.org.cn/kernel-book/ldd3/ch11s04.html
小心不要假设字节序. PC 存储多字节值是低字节为先(小端为先, 因此是小端), 一些高级的平台以另一种方式(大端)
- Nginx负载均衡配置实例详解
avords
[导读] 负载均衡是我们大流量网站要做的一个东西,下面我来给大家介绍在Nginx服务器上进行负载均衡配置方法,希望对有需要的同学有所帮助哦。负载均衡先来简单了解一下什么是负载均衡,单从字面上的意思来理解就可以解 负载均衡是我们大流量网站要做的一个东西,下面我来给大家介绍在Nginx服务器上进行负载均衡配置方法,希望对有需要的同学有所帮助哦。
负载均衡
先来简单了解一下什么是负载均衡
- 乱说的
houxinyou
框架敏捷开发软件测试
从很久以前,大家就研究框架,开发方法,软件工程,好多!反正我是搞不明白!
这两天看好多人研究敏捷模型,瀑布模型!也没太搞明白.
不过感觉和程序开发语言差不多,
瀑布就是顺序,敏捷就是循环.
瀑布就是需求、分析、设计、编码、测试一步一步走下来。而敏捷就是按摸块或者说迭代做个循环,第个循环中也一样是需求、分析、设计、编码、测试一步一步走下来。
也可以把软件开发理
- 欣赏的价值——一个小故事
bijian1013
有效辅导欣赏欣赏的价值
第一次参加家长会,幼儿园的老师说:"您的儿子有多动症,在板凳上连三分钟都坐不了,你最好带他去医院看一看。" 回家的路上,儿子问她老师都说了些什么,她鼻子一酸,差点流下泪来。因为全班30位小朋友,惟有他表现最差;惟有对他,老师表现出不屑,然而她还在告诉她的儿子:"老师表扬你了,说宝宝原来在板凳上坐不了一分钟,现在能坐三分钟。其他妈妈都非常羡慕妈妈,因为全班只有宝宝
- 包冲突问题的解决方法
bingyingao
eclipsemavenexclusions包冲突
包冲突是开发过程中很常见的问题:
其表现有:
1.明明在eclipse中能够索引到某个类,运行时却报出找不到类。
2.明明在eclipse中能够索引到某个类的方法,运行时却报出找不到方法。
3.类及方法都有,以正确编译成了.class文件,在本机跑的好好的,发到测试或者正式环境就
抛如下异常:
java.lang.NoClassDefFoundError: Could not in
- 【Spark七十五】Spark Streaming整合Flume-NG三之接入log4j
bit1129
Stream
先来一段废话:
实际工作中,业务系统的日志基本上是使用Log4j写入到日志文件中的,问题的关键之处在于业务日志的格式混乱,这给对日志文件中的日志进行统计分析带来了极大的困难,或者说,基本上无法进行分析,每个人写日志的习惯不同,导致日志行的格式五花八门,最后只能通过grep来查找特定的关键词缩小范围,但是在集群环境下,每个机器去grep一遍,分析一遍,这个效率如何可想之二,大好光阴都浪费在这上面了
- sudoku solver in Haskell
bookjovi
sudokuhaskell
这几天没太多的事做,想着用函数式语言来写点实用的程序,像fib和prime之类的就不想提了(就一行代码的事),写什么程序呢?在网上闲逛时发现sudoku游戏,sudoku十几年前就知道了,学生生涯时也想过用C/Java来实现个智能求解,但到最后往往没写成,主要是用C/Java写的话会很麻烦。
现在写程序,本人总是有一种思维惯性,总是想把程序写的更紧凑,更精致,代码行数最少,所以现
- java apache ftpClient
bro_feng
java
最近使用apache的ftpclient插件实现ftp下载,遇见几个问题,做如下总结。
1. 上传阻塞,一连串的上传,其中一个就阻塞了,或是用storeFile上传时返回false。查了点资料,说是FTP有主动模式和被动模式。将传出模式修改为被动模式ftp.enterLocalPassiveMode();然后就好了。
看了网上相关介绍,对主动模式和被动模式区别还是比较的模糊,不太了解被动模
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-工厂方法模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
package design.pattern;
/*
* 工厂方法模式:使一个类的实例化延迟到子类
* 某次,我在工作不知不觉中就用到了工厂方法模式(称为模板方法模式更恰当。2012-10-29):
* 有很多不同的产品,它
- 面试记录语
chenyu19891124
招聘
或许真的在一个平台上成长成什么样,都必须靠自己去努力。有了好的平台让自己展示,就该好好努力。今天是自己单独一次去面试别人,感觉有点小紧张,说话有点打结。在面试完后写面试情况表,下笔真的好难,尤其是要对面试人的情况说明真的好难。
今天面试的是自己同事的同事,现在的这个同事要离职了,介绍了我现在这位同事以前的同事来面试。今天这位求职者面试的是配置管理,期初看了简历觉得应该很适合做配置管理,但是今天面
- Fire Workflow 1.0正式版终于发布了
comsci
工作workflowGoogle
Fire Workflow 是国内另外一款开源工作流,作者是著名的非也同志,哈哈....
官方网站是 http://www.fireflow.org
经过大家努力,Fire Workflow 1.0正式版终于发布了
正式版主要变化:
1、增加IWorkItem.jumpToEx(...)方法,取消了当前环节和目标环节必须在同一条执行线的限制,使得自由流更加自由
2、增加IT
- Python向脚本传参
daizj
python脚本传参
如果想对python脚本传参数,python中对应的argc, argv(c语言的命令行参数)是什么呢?
需要模块:sys
参数个数:len(sys.argv)
脚本名: sys.argv[0]
参数1: sys.argv[1]
参数2: sys.argv[
- 管理用户分组的命令gpasswd
dongwei_6688
passwd
NAME: gpasswd - administer the /etc/group file
SYNOPSIS:
gpasswd group
gpasswd -a user group
gpasswd -d user group
gpasswd -R group
gpasswd -r group
gpasswd [-A user,...] [-M user,...] g
- 郝斌老师数据结构课程笔记
dcj3sjt126com
数据结构与算法
<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<
- yii2 cgridview加上选择框进行操作
dcj3sjt126com
GridView
页面代码
<?=Html::beginForm(['controller/bulk'],'post');?>
<?=Html::dropDownList('action','',[''=>'Mark selected as: ','c'=>'Confirmed','nc'=>'No Confirmed'],['class'=>'dropdown',])
- linux mysql
fypop
linux
enquiry mysql version in centos linux
yum list installed | grep mysql
yum -y remove mysql-libs.x86_64
enquiry mysql version in yum repositoryyum list | grep mysql oryum -y list mysql*
install mysq
- Scramble String
hcx2013
String
Given a string s1, we may represent it as a binary tree by partitioning it to two non-empty substrings recursively.
Below is one possible representation of s1 = "great":
- 跟我学Shiro目录贴
jinnianshilongnian
跟我学shiro
历经三个月左右时间,《跟我学Shiro》系列教程已经完结,暂时没有需要补充的内容,因此生成PDF版供大家下载。最近项目比较紧,没有时间解答一些疑问,暂时无法回复一些问题,很抱歉,不过可以加群(334194438/348194195)一起讨论问题。
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- nginx日志切割并使用flume-ng收集日志
liyonghui160com
nginx的日志文件没有rotate功能。如果你不处理,日志文件将变得越来越大,还好我们可以写一个nginx日志切割脚本来自动切割日志文件。第一步就是重命名日志文件,不用担心重命名后nginx找不到日志文件而丢失日志。在你未重新打开原名字的日志文件前,nginx还是会向你重命名的文件写日志,linux是靠文件描述符而不是文件名定位文件。第二步向nginx主
- Oracle死锁解决方法
pda158
oracle
select p.spid,c.object_name,b.session_id,b.oracle_username,b.os_user_name from v$process p,v$session a, v$locked_object b,all_objects c where p.addr=a.paddr and a.process=b.process and c.object_id=b.
- java之List排序
shiguanghui
list排序
在Java Collection Framework中定义的List实现有Vector,ArrayList和LinkedList。这些集合提供了对对象组的索引访问。他们提供了元素的添加与删除支持。然而,它们并没有内置的元素排序支持。 你能够使用java.util.Collections类中的sort()方法对List元素进行排序。你既可以给方法传递
- servlet单例多线程
utopialxw
单例多线程servlet
转自http://www.cnblogs.com/yjhrem/articles/3160864.html
和 http://blog.chinaunix.net/uid-7374279-id-3687149.html
Servlet 单例多线程
Servlet如何处理多个请求访问?Servlet容器默认是采用单实例多线程的方式处理多个请求的:1.当web服务器启动的