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使用JAXP对XML文档进行DOM解析

看来对于XML的认知是不断加深的过程~    本篇简介XML解析的方式以及使用Jaxp对XML文档进行dom解析。 【XML解析】     对于XML解析方式,有DOM文档对象模型和SAX两种。...也有后来从Jdom分支出去的团队开发的dom4j,dom4j在实践中使用较多,下篇博客会做简要介绍,看官不要错过~                    【Jaxp对XML文档进行DOM解析】    ...但是我们还是有必要了解一下官方的标准,所以下面分享使用dom方式对XML文档进行读取。...(如看官对增删改代码有需要,小编后续更新)      ❀使用dom方式,创建工厂,得到dom解析器,使用解析器解析文档这三个步骤是基础,在此基础上再写具体读取XML文档的哪些节点内容的代码。       ...下篇文章简述使用dom4j对XML文档的解析,尽请期待。     本文如述偏颇,请看官评论指正,谢谢您的阅读~

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    使用PRSice进行多基因风险评分分析

    PRSice是最常用的多基因风险评分软件之一,目前最新版本为v2, 官网如下 https://www.prsice.info/ 该软件计算样本PRS值的公式如下 ?...计算PRS值时有两个关键点,第一个是SNP位点的筛选,在上述公式中,Pt表示的是GWAS结果中P值的阈值,挑选P值小于该阈值的SNP位点进行PRS的计算;第二个是SNP位点对表型效应的度量,这里用β表示...为了解决这一问题,PRSice使用一系列Pvalue的阈值进行分析,针对不同的阈值计算PRS值,然后根据PRS值和表型关联分析的结果来挑选最佳的阈值。...其中PRSice_linux是该软件的执行脚本,PRSice.R是对执行脚本的封装,TOY开头的是软件自带的数据集,用于测试,其中分为了BASE和TARGET两个部分。 基本用法如下 ?...该软件在进行PRS值和表型的关联分析时,还支持协变量的校正,只需要添加cov参数即可,更多用法请参考官方文档。 ·end·

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    [译]Kreditech,对全球40亿人进行信用风险评分

    “Kreditech最近对200万名评分客户进行了事后检验,结果发现大数据技术与传统数据的结合产生了比行业标准还要低的违约率,证明了该项技术的可行性;一个针对2012至2014年间所有发放的贷款的内部事后检验也发现大数据技术与征信局数据的结合能使其产生最高的收益回报率...有人会质疑说,Kreditech在其算法中仍然使用了传统征信局的数据和评分啊。是的没错,其他竞争者也是这么做的,但实质在于便利性而非必要性。...使用征信局的评分或者数据是一种简便的捷径而且整个行业都接受这种算法。同时,也无需从其他贷款发放者手中购买数据。...在同一份报告中,他们是这样解释的:“Kreditech团队使用自己校准的算法,引入了其他方面的数据如社交媒体数据等来加强大数据方法对潜在借款人的发掘,建立起一个自动预测决策模型来第一时间内决定要不要批准贷款...擅长利用SQL,SAS,STATA等进行数据处理,挖掘和分析,对宏观经济,金融以及公共政策等有一定了解,正在积极投身于Big Data领域。

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    使用变量对 SQL 进行优化

    赋值部分SET也是固定写法,就是对变量@I进行赋值,=右边的就是赋值内容了 定义好变量后就可以将其带入到查询语句中了,每次只需要修改赋值部分,查询语句就会根据赋值内容查询出相应的结果 2、为什么要使用变量...我们使用变量对其进行修改 DECLARE @ORDER_ID VARCHAR(20) SET @ORDER_ID='112' SELECT * FROM T1 WHERE ORDER_ID=@ORDER_ID...3、什么时候该/不该使用变量 常见的在线查询一遍都可以使用到变量,将变量作为参数传递给数据库,可以实现一次查询,重复使用执行计划。...如果单独查询某个语句时间很久,比如超过半个小时了,这种使用变量没有什么明显的效果。 4、变量窥测 事物都存在两面性,变量对常见查询可以提高查询效率。...今天的内容讲到这里,如果对变量还有什么不明白的,可以在底下留言,我会一一回复的。

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    使用 WebAssembly 对 Istio 进行扩展

    首先安装 tinygo 工具,前往 https://github.com/tinygo-org/tinygo/releases/tag/v0.30.0 下载对应的版本,比如我们这里是 Linux 系统,可以使用下面的命令进行安装...docker 镜像来进行编译。...部署 WASM 我们可以将这个 main.wasm 文件放到一个 ConfigMap 中,然后挂载到 Envoy 中,这样就可以在 Envoy 中使用了,比如我们可以使用下面的命令来创建一个 ConfigMap...为了解决这个问题,Istio 便引入了一个新的用于自定义 Wasm 插件对 Istio 代理功能进行扩展的新顶层 API - WasmPlugin CRD,不再需要使用 EnvoyFilter 资源向代理添加自定义...url 字段指定了 Wasm 模块的拉取位置,这里的 url 是一个 docker URI,除了通过 HTTP、HTTPS 和本地文件系统 (使用 file://)方式加载 Wasm 模块之外,还可以使用

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    使用C#进行XML文档读取

    这节讲一下如何使用C#操作xml文档。操作xml类的命名空间在System.Xml下。...创建XML文件: 使用XmlDocument类来创建一个xml文档对象,我们通过对这个对象添加子元素来为xml文档添加元素。 由于xml文档需要文档声明: ?...所以在第一次创建xml文件的时候,我们要为文档对象添加这些声明,添加这些声明要使用XmlDocument.CreateXmlDeclaration()方法。...写入数据: 接下来,就可以往根标签中添加子元素存储数据了,使用CreateElement("标签名")创建一个元素,调用该元素对象的SetAttribute("属性名", "属性值")设置它的属性值...读取数据: 对xml文档的读取需要使用XmlReader类,使用XmlReader.Create("文档路径")加载一个xml文档。

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    使用UPORA对peak进行注释

    UROPA是一个命令行工具,可以对基因组区域进行注释,这里的基因组区域要求是BED格式,比如chip,ATAC_seq等数据产生的peak区间。...官方文档网址如下 https://uropa-manual.readthedocs.io/introduction.html 该软件根据peak的中心与基因的相对位置,将peak的基因组定位划分为以下几种类型...docker镜像,用法如下 docker pull loosolab/uropa 该软件需要三个输入文件: GTF格式的注释文件 BED格式的peak文件 JSON格式的配置文件 用法也比较简便, 我使用官方的是测试数据...软件会自动给每一个peak一个id, 可以直观的看到peak与基因之间的关系,更多用法和细节请参考官方文档。 ·end· —如果喜欢,快分享给你的朋友们吧— 扫描关注微信号,更多精彩内容等着你!

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    使用开源人脸特征提取器进行脸部颜值评分

    使用环境:ubuntu14.04,opencv3.2.0,dlib19.6,python2.7 一、准备工作: 1、下载dlib库,下载特征提取模型。...dlib.net/files/shape_predictor_5_face_landmarks.dat.bz2 2、数据准备:准备不同类型的脸部图像,注意选用颜值不同的照片,该部分具有一定的主观性,也是对最后评分影响最重要的一个环节...对欧式距离最接近的三张,我们找到对应的原数据(分数值),我们暂认为三者概率近似,以1:1:1的形式加权求和(这三张中可能有多张属于同一颜值类别)。...对于使用线性组合方法的,取到这三张对应的而后使用权重的方法。 最后将2种方法结合,我们认为第二种方案更可信,以0.6权重加权,第一种方案,以0.4权重加权。...:dist1 = list(dist) 对原dist进行排序操作 找到距离最近的索引号new_dist1 = sorted(dist) score_1[j]=labelMat[np.uint8(loca_dist1

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