使用perf，可以分析程序运行期间发生的硬件事件，比如instructions retired、processor clock cycles等；也可以分析软件时间，比如page fault和进程切换。...主要关注点 基于性能分析，可以进行算法优化（空间复杂度和时间复杂度权衡）、代码优化（提高执行速度、减少内存占用）。...perf的使用 perf --help之后可以看到perf的二级命令。 序号 命令 作用 1 annotate 解析perf record生成的perf.data文件，显示被注释的代码。...随后，可以使用perf report进行分析。 perf record和perf report可以更精确的分析一个应用，perf record可以精确到函数级别。...根据之上描述，可以看出top适合监控整个系统的性能，stat比较适合单个程序的性能分析，record/report更适合对程序进行更细粒度的分析。
在很多时候，还会有非常复杂的实验设计，比如时间序列， 时间序列与不同实验条件同时存在等情况，对于这种类型的差异分析而言，最常见的分析策略就是回归分析，将基因的表达量看做因变量，将时间和实验条件等因素看自变量...maSigPro是一个用于分析时间序列数据的R包，不仅支持只有时间序列的实验设计，也支持时间序列和分组同时存在的复杂设计，网址如下 https://www.bioconductor.org/packages.../release/bioc/html/maSigPro.html 这个R包首先基于多元线性回归模型来拟合时间，实验条件等因素和基因表达量之间的关系，然后运用逐步回归法寻找最佳的自变量组合，具体步骤示意如下...p.vector的参数Q的基因就作为候选基因，进行下一步的分析。...", alfa = 0.05) 逐步回归就是通过在先前建立好的回归方程的基础上，去除其中的某些自变量之后，再次进行回归分析。
p=3609 读时间序列数据 您要分析时间序列数据的第一件事就是将其读入R，并绘制时间序列。您可以使用scan（）函数将数据读入R，该函数假定连续时间点的数据位于包含一列的简单文本文件中。...一旦将时间序列数据读入R，下一步就是将数据存储在R中的时间序列对象中，这样就可以使用R的许多函数来分析时间序列数据。要将数据存储在时间序列对象中，我们使用R中的ts（）函数。...因此，我们可以尝试通过使用简单移动平均线进行平滑来估计此时间序列的趋势分量。...这非常接近零，告诉我们预测是基于最近和最近的观察结果（虽然对最近的观察更加重视）。 默认情况下，HoltWinters（）仅对我们原始时间序列所涵盖的相同时间段进行预测。...然后，我们可以使用ARIMA模型使用“预测”R包中的“forecast.Arima（）”函数对时间序列的未来值进行预测。
在之前的文章中，我们介绍了STEM软件，针对时间序列的数据，可以进行基因表达模式聚类分析，本文介绍另外一个功能相同的R包Mfuzz。...对于分析而言，我们只需要提供基因表达量的数据就可以了，需要注意的是，Mfuzz默认你提供的数据是归一化之后的表达量，这意味着表达量必须可以直接在样本间进行比较，对于FPKM, TPM这两种定量方式而言，...是可以直接在样本间进行比较的，但是对于count的定量结果，我们必须先进行归一化，可以使用edgeR或者DESeq先得到归一化之后的数据在进行后续分析。...预处理 预处理包括读取数据，去除表达量太低或者在不同时间点间变化太小的基因等步骤，代码如下 x <- read.table( "normalisation.count.txt", row.names =...对于感兴趣的表达模式，可以用上述提到的用法提取出该cluster下的基因列表，通过GO/KEGG等功能富集分析进行深入挖掘。 ·end· —如果喜欢，快分享给你的朋友们吧—
值类型的最终版设计，可以正式在生产使用 Java 值类型相关 API 也就是 Record 这个类了。...Record 的产生背景 Record 要解决的问题最主要的一点就是，让Java适应现代硬件：在 Java 语言发布之初，一次内存访问和一次数字计算的消耗时间是差不多的，但是现在，一次内存访问耗时大概是一次数值计算的...从语言设计上来说，也就是间接访问带来的通过指针获取的需要操作的内存，对于整体性能影响很大。 Java 是基于对象的语言，也就是说，Java 是一种基于指针的间接引用的语言。...record 的每个元素都有一个对应的 getter（但这种 getter 并不是 getxxx()，而是直接用变量名命名，所以使用序列化框架，DAO 框架都要注意这一点） 实现好的 hashCode(...MethodHandle 更是像是对于字节码的方法指令调用的模拟，适当使用的话 JIT 也能对于它进行优化，例如将 MethodHandle 相关方法引用声明为 static final 的： private
JZGKCHINA 工控技术分享平台 对关键工业设备和流程进行预测性和主动维护有助于减少计划外停机时间并提高流程可用性和稳定性。...该项目旨在创建一个基于人工智能的解决方案，使用我们的设备预测分析应用程序 SiePA 对岩石磨机进行预测性维护。...SiePA（西门子预测分析）代表了一种基于机器学习与领域专业知识集成的模型训练软件解决方案。它旨在支持预先警报/预测关键设备状况以及基于自然语言处理的问题识别。...我们的数据科学家和内部领域专家对工厂中的流程和资产进行了分析——开采的岩石在分类和进一步加工之前进行研磨。然后，产品通过气流从研磨机运输到分选机，并再循环到研磨过程中。...通过使用六个月获得的数据，我们的数据科学家和内部领域专家借助 SiePA 分析了工厂流程和资产。
然而，由于LLM主要通过预测下一个词进行训练，它们容易产生幻觉，生成的输出有时可能不可靠且不基于事实信息。为了解决这一局限，出现了一种名为检索增强生成（RAG）的新架构。...有几种常见的方法可以从文本数据库构建知识图谱，既可以使用传统的NLP技术（如命名实体识别（NER）识别实体，基于规则的系统提取关系，信息提取模型进行三元组提取），也可以通过提示大型语言模型（LLMs）。...以下是最有前景的策略：1) 节点和关系提取这种方法将知识图谱的组件（顶点（节点）和边（关系））嵌入到相关的嵌入技术中，与查询的嵌入方法对齐。然后，这些嵌入基于向量相似性进行检索。...图6：线性化图的示例B) 利用Elasticsearch的灵活性进行时间优化策略利用Elasticsearch（ES）在文本数据上高效的检索能力，我们可以动态构建、简化和线性化图，所需时间与传统RAG管道中的文档检索和重新排序相当...在最终生成答案之前，无需调用LLM或使用嵌入模型。这种节约资源的方法无缝扩展到包含超过10万文档的语料库，在最坏情况下连接多个实体的时间不到2秒。
可以尝试使用HHT，当然这只是其中的一种方法，并没有像其他方法一样存在数学证明等。...当股价是非平稳状态并且有随机走势基础时，以上图形可以看作有线性的趋势结构，让我们加以测试。 平稳性 一组具有平稳性的时间序列不以某些时间点为依赖，并且没有趋势性或季节性。...plot_date( x=date_axis, y=imfs[i], color='green' ) plt.axhline(0, color='black') plt.show() 随着分解过程的进行...IMF 8 理论上讲，这其中任何IMF曲线均可用希尔伯特时频谱分析来得到其频率的数据。这些曲线可以给长期的价格波动提供可靠依据。...总结 所以我们看到了HHT可以用在非平稳时间序列上来分析残差的趋势问题。 例子里运用富时100的数据只是为了探索这一理论，并不具有实战性。
flink在event time处理模式下的watermarks分析。 概念先行 stream processor(event time)需要一种方法来衡量事件时间的进度。...例如当使用一小时时间窗口处理数据时，窗口时间结束时需要通知window operator(one hour operator)关闭正在运行的窗口，是否可以关闭运行的窗口，是由watermark和当前event...Watermark(t)表明event time已经到达了该数据流中的t时间点，流中后续不会再出现带有t’的元素。 下图是一个使用逻辑时间轴的steam，图下面是watermark数据。...event time时钟调整到watermark的时间点 实例分析 code package com.f3.training; import com.f3.datatypes.ConnectedCarEvent...wm还是按前面元素的值计算出来的，所以会由于本身乱序（比如递增数列中减小了） * 还使用之前的wm（使用较大的wm）出现一种情况，就是wm>乱序ts的情况，这种情况出现说明乱序已经超过 * 了WM的容忍范围
鲁棒主成分分析(Robust Principal Component Analysis, RobustPCA)是一种将时间序列矩阵分解为低秩分量和稀疏分量的技术。...此外传统PCA通常对数据进行中心化处理，而RobustPCA可以处理未中心化的数据。...RobustPCA使用示例 在Python中，robust_pca包提供了一个易于使用的基于ADMM算法的RobustPCA实现。...下面是一个使用robust_pca包来分解时间序列矩阵X的例子: import numpy as np from robust_pca import RobustPCA # Create a...RobustPCA的应用 鲁棒主成分分析可以应用于广泛的时间序列预测和异常检测任务，包括: 金融市场分析:RobustPCA可用于分析高维金融时间序列数据，如股票价格、交易量和经济指标。
perf 是Linux的一款性能分析工具，能够进行函数级和指令级的热点查找，可以用来分析程序中热点函数的CPU占用率，从而定位性能瓶颈。...性能分析的目的是查找性能瓶颈、热点代码，分析引发性能问题的原因；基于性能分析，可以进行性能优化，包括：算法优化（空间复杂度和时间复杂度的权衡）和代码优化（提高执行速度、减少内存占用）。...一，原理 Linux性能计数器是一个基于内核的子系统，它提供一个性能分析框架，比如硬件（CPU、PMU（Performance Monitoring Unit））功能和软件（软件计数器、tracepoint...通过perf，应用程序可以利用PMU、tracepoint和内核中的计数器来进行性能统计。 Perf 可以对程序进行函数级别的采样，从而了解程序的性能瓶颈在哪里。...#perf top --call-graph fractal 2，stat比较适合单个程序的性能分析 #sudo perf stat ls -lt 3，record/report更适合对程序进行更细粒度的分析
简介 在遇到一些内存异常的时候，经常这部分的代码是很难去进行分析的，最近了解到Perf这个神器，这里也展开介绍一下如何使用Perf以及如何去画火焰图。 1....Perf 基础 1.1 Perf 简介 perf是Linux下的一款性能分析工具，能够进行函数级与指令级的热点查找。利用perf剖析程序性能时，需要指定当前测试的性能时间。...-p：指定待分析的进程id-t：指定待分析的线程id perf record&perf report 使用perf record和perf report命令来进行更详细的分析： perf stat命令只能记录...值得说明的是perf record默认只使用了1种event cpu-clock，cpu-clock使用的是高精度定时器来进行定时采样。perf record默认数据输出文件为perf.data。...这种情况下需要用到差分火焰图来进行分析： 首先我们使用perf record抓取一次新的数据： $ sudo perf record -g -F 99 -- cp -r ~/bbb/ .
在众多评测融合基因软件的文章中，EricScript这款软件还是名列前茅的，值得一试。...以下， 我测试时使用的是0.1.19版本，上述软件必须添加到PATH环境变量下。...和其他软件类似，该软件也需要物种对应的数据库，目前官方提供只人和小鼠的数据库文件，暂时还不支持其他物种 ?...，-name指定样本的名称，-o指定输出结果的目录，最后是样本对应的双端测序的数据。...total.tsv文件是预测出来的所有融合基因的结果，filtered.tsv 是过滤之后的结果，更多用法和结果解读请参考官方文档。
SOAPfuse是华大开发的一款，专门针对human的融合基因进行分析的工具，项目链接如下 http://soap.genomics.org.cn/soapfuse.html 在对应的文献中，将该工具与其他几款软件进行了比较...从图中可以看出，SOAPfuse运行时间快，内存消耗小，敏感性好。在我看来，内存消耗做的是真的不错，其他两点的话因为参考数据的不同，不太有参考价值。...在实际分析时，我们只有每个样本对应的R1和R2端数据，所以lane ID和run ID自己随便定义就好了，下面是一个实际的例子，共6例样本 A1 Lib-A1 Run-A1 150 A2 Lib-A2...，在分析时肯定需要知道每个样本对应的测序数据的路径。...以上四点内容都准备好之后，就可以进行分析了，代码如下 perl SOAPfuse-RUN.pl \ -c config.txt \ -fd raw_data \ -l sample.list \ -o
record 我们的老朋友了，通过perf record我们可以记录他的剖析信息到perf.data文件中，便于我们以后进行分析。...perf timechart perf timechart可以通过perf timechart record来记录某个时间段内系统级别的事件发生情况。...同样，perf top也可以使用h、a等选项。 perf annotate perf annotate可以读取由perf record生成的perf.data，展示解释版本。...perf inject perf inject可以读取perf data相关的内容，并且侵入该内容，基于传入的buildid进行修改。...可以这么说，perf包含的内容实在是太多了，我们很难完全记住，可能真正用上的只有百分之20，但是分析的模式（record到report）、分析的方式（profiling、tracing）都是值得我们学习的
Linux性能计数器是一个新的基于内核的子系统，它提供一个性能分析框架，比如硬件（CPU、PMU(Performance Monitoring Unit)）功能和软件(软件计数器、tracepoint)...比如slab分配器的分配次数等。 perf 的使用 序号 命令 作用 1 annotate 解析perf record生成的perf.data文件，显示被注释的代码。...13 mem 内存存取情况 14 record 收集采样信息，并将其记录在数据文件中。随后可通过其它工具对数据文件进行分析。...15 report 读取perf record创建的数据文件，并给出热点分析结果。 16 sched 针对调度器子系统的分析工具。...其他的呈现方法，一般只能列出单一的调用栈或者非层次化的时间分布。 以典型的分析CPU时间花费到哪个函数的on-cpu火焰图为例来展开。
MISO是一款经典的可变剪切分析工具，和rmats类似，该软件也支持对可变剪切事件进行定量和差异分析，网址如下 https://miso.readthedocs.io/en/fastmiso/index.html...# 这个软件支持exon和transcript两种水平的可变剪切分析，在rmats的文章中，我们也提到了rmats是从exon水平给出的可变剪切结果，因为二代测序读长短的特点，无法有效得到转录本全长，从...该软件是一个python包，直接通过pip就可以安装，分析的pipeline如下 ? 1....样本间的差异分析 进行样本间差异分析的代码如下 compare_miso --compare-samples control case/ comparisons/ 在输出目录，会生成一个后缀为bf的文件...实际分析时，由于需要手动整理可变剪切isofrom对应的gff文件，所以使用的难度较大，但是其提供的可视化功能是非常值得借鉴的。 ·end· —如果喜欢，快分享给你的朋友们吧—
rmats是目前使用的最广泛的可变剪切分析软件，该软件不仅可以识别可变剪切事件，还提供了定量和组间差异分析的功能，功能强大，网站链接如下 http://rnaseq-mats.sourceforge.net...安装也很简单，直接下载解压缩即可使用，这里不赘述。rmats可以识别以下五种类型的可变剪切事件 ?...fastq文件的路径，rmats会自动调用STAR进行比对，bi参数指定参考基因组STAR的索引，更多参数和细节请参考官方文档。...差异分析 rmats 在差异分析时，比较的就是两组样本中inclusion level的差异，给定阈值c, 判断两个样本中对应inclusion level 的是否发生了变化，公式如下 ?...rmats中，识别可变剪切是以exon为单位的，只需要比较邻近的3到4个exon的表达情况，就可以确定一个可变剪切事件是否发生，这个思路从可变剪切最核心的地方，即exon的变化出发进行分析，直接有效，但是由于其对问题的高度抽象和简化
首先比对参考基因组，得到目标区域的测序深度，这里做了一个特殊的处理，借鉴了RNA_seq中定量的算法，计算了每个目标区域的RPKM值， 得到了所有样本每个目标区域RPKM值的矩阵，然后对矩阵进行标准化，...对于ZRPKM矩阵，采用SVD进行分解，认为奇异值大的子矩阵为系统噪声，去除奇异值大的子矩阵之后重新构建SVD-ZRPKM矩阵, 然后通过threshold calling算法预测CNV区域，图示如下...绿色线条表示阈值，大于1.5的认为是duplication, 小于1.5的认为是deletion。具体的步骤如下 1. 创建目标区域文件 首先基于芯片的捕获区域，创建目的区域对应的文件，内容如下 ?...计算SVD-ZRPKM矩阵 读取所有样本的rpkm值，进行SVD奇异值分解，构建SVD-ZRPKM矩阵，用法如下 python conifer.py analyze \ --probes probes.txt...可视化 对感兴趣的CNV区域进行可视化，用法如下 python conifer.py plot \ --input analysis.hdf5 \ --region chr1:878657-889417
在某篇评估转录组各个分析流程所用软件的文章中，fusioncatcher 被评为分析融合基因的最佳工具，该软件的网址如下 https://github.com/ndaniel/fusioncatcher...软件的使用相对简单很多，分为以下两步 1....除了下载文件，该步骤还包括建立索引等费时较长的步骤，所以这一步的运行时间会比较久，需要5-10个小时。...对于human而言，官方提供基于Ensembl release 90版本建立的数据库，下载方式如下 mkdir -p /some/human/data/ cd /some/human/data/ wget...由于fusioncatcher内置了质量控制的程序，会自动对fastq文件进行去除adapter,去除低质量等分析，所以我们只需要提供原始的测序数据就可以了。
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