在数据库中，可以使用distinct来去重，不过加上distinct会影响一定的性能，所以在一些特殊情况，数据量不是很大的情况，可以利用java集合Set的特性，Set集合数据是不重复的来进行数据过滤
今天我要给大家分享一些自己日常学习到的一些知识点，并以文字的形式跟大家一起交流学习，互相学习，一群人方能走的更远。
我们拿到测序的原始数据后，其实并不是所有的都是能用的数据，我们需要先做质控与过滤。首先认识下碱基的指标Q20（百分之一出错率），质量值>=Q20：好碱基，质量值<Q20：坏碱基。不过现在基本都用的Q30(千分之一)、Q40(万分之一)。
在现代Web开发中，GraphQL作为一种革命性的查询语言和API设计规范，正逐步改变我们构建和消费API的方式。它允许客户端精确请求所需的数据，从而减少了过载和冗余，提高了应用的性能和灵活性。本文将快速概述GraphQL的核心概念、Java开发者在实践中可能遇到的常见问题与易错点，并提供解决方案，辅以简洁的代码示例，助你在一分钟内掌握GraphQL的精髓。
类似Java中的反射，在设计时不知道文件名、文件位置等，在真正执行时才知道具体的一些配置等信息
本酒店推荐大数据采集清洗数据分析可视化的设计与实现，系统主要采用java，springboot，动态图表echarts，vue，mysql，mybatisplus，酒店信息数据分析，html，css，javascript等技术实现，主要通过互联网采集爬虫获取互联网酒店信息，对酒店数据进行数据分析整合，数据处理成JSON格式，通过前端javascript解析JSON完成数据可视化的动态展示。
对基础模型进行 scaling 是指使用更多数据、计算和参数进行预训练，简单来说就是「规模扩展」。
FastQC主页：http://www.bioinformatics.babraham.ac.uk/projects/fastqc/
ThinkPHP6是一款PHP开发框架，是ThinkPHP系列的最新版本。该框架具有高性能、高效、简洁易用、开发快速等特点，被广泛运用于Web应用程序的快速开发。同时，ThinkPHP6还提供了多种安全机制，如数据过滤、CSRF过滤、XSS注入过滤等，帮助用户更好地保障网站安全性。
(3) 去除含有N（无法确定碱基信息）的比例大于5%的reads；（可以根据实际情况）
本医疗健康档案大数据采集清洗数据分析可视化的设计与实现，系统主要采用java，springboot，动态图表echarts，vue，mysql，mybatisplus，医疗健康档案数据分析，html，css，javascript等技术实现，主要通过互联网采集爬虫获取互联网医疗健康档案，对健康档案数据进行数据分析整合，数据处理成JSON格式，通过前端javascript解析JSON完成数据可视化的动态展示。
从报表需求的整个发展历程来看，可以分为两个阶段： 1、静态报表：解决显示、打印、导出报表数据的需要。 2、交互式报表：解决终端用户分析数据的需要，通常会用到数据可视化、向下钻取、贯穿钻取、数据过滤、数据排序等功能。 这篇文章主要介绍ActiveReports中交互式报表中常用到的数据分析方法。 (一) 数据可视化 数据可视化技术是将数据以图形化的方式进行显示，让数据更易于阅读、理解和分析。早期的数据可视化以图表（Chart）为主，现代商业报表中逐渐加入迷离图（Sparkline）、数据条（Bullet）、图
hbase是一款分布式数据库. 其对数据的索引只通过row key进行. 在存储数据的时候, 通过row key的排序进行存储. 在面对一个新的数据库时, 深究其原理并不知一个明智的选择, 正如开车一般, 大多数人都是先学会开车, 然后在开车的过程中车子出故障了, 再慢慢学着去修理. 不管怎么说, 第一步都是要先会使用.
SparkSql是架构在Spark计算框架之上的分布式Sql引擎，使用DataFrame和DataSet承载结构化和半结构化数据来实现数据复杂查询处理，提供的DSL可以直接使用scala语言完成Sql查询，同时也使用thriftserver提供服务化的Sql查询功能。SparkSql提供了DataSource API，用户通过这套API可以自己开发一套Connector，直接查询各类数据源，数据源包括NoSql、RDBMS、搜索引擎以及HDFS等分布式文件系统上的文件等。和SparkSql类似的系统有Hive、PrestoDB以及Impala，这类系统都属于所谓的"Sql on Hadoop"系统,每个都相当火爆，毕竟在这个不搞SQL就是耍流氓的年代，没SQL确实很难找到用户使用。
今天给大家推荐一个全面且严谨的面向学术界的推荐系统评测基准库Elliot，该库提供了36种全面的评测指标（比如准确性、偏差、公平性、新颖度以及多样性等评价指标），还提供了13种关于数据集的分离策略（Spliting methods），8种过滤策略（Filtering approaches），27种相似性选择，2种统计假设检验以及51种关于超参数搜索以及优化的策略。相比于其他的推荐算法基准库，可谓是比较全面且完整的。
本文首先介绍了ABP内置的软删除过滤器(ISoftDelete)和多租户过滤器(IMultiTenant)，然后介绍了如何实现一个自定义过滤器，最后介绍了在软件开发过程中遇到的实际问题，同时给出了解决问题的一个未必最优的思路。
当今信息时代，数据堪称是最宝贵的资源。沿承系列文章，本文对SQL、Pandas和Spark这3个常用的数据处理工具进行对比，主要围绕数据查询的主要操作展开。
高考结束，暑期临近，每年的这个时候，仿佛进入一种季节性的思考：当年高考那会如何如何，高考至今如何如何，总有那么一刹那，想再写一写今年的高考作文题。
A new regulator of seed size control in Arabidopsis identified by a genome-wide association study New Phytologist 2019 Peking University
University Of Maryland的Shneiderman教授把数据分析的过程归纳为三大步：Overview，Zoom＆Filter，Detail-on-demand。可以大致简译为：全盘观察，深入及过滤，及时获取详细数据。这三步可以说缺一不可。不仅是数据分析的一个主要的流程，也是数据分析软件所必须提供了功能。我们在这里来简单看一看每一步的工作和需要的工具支持。 全盘观察 对数据的一个全盘观察是每一个数据分析的起始点。除非你已经有一个明确的分析重点，一个全面的数据呈现界面可以让你很快地判断出你是否
SparkSql是架构在Spark计算框架之上的分布式Sql引擎，使用DataFrame和DataSet承载结构化和半结构化数据来实现数据复杂查询处理，提供的DSL 可以直 接使用scala语言完成Sql查询，同时也使用thriftserver提供服务化的Sql查询功能。SparkSql提供了DataSource API，用户通过这套API可以自己开发一套Connector，直接查询各类数据源，数据源包括NoSql、RDBMS、搜索引擎以及HDFS等分布式文件系统上的文件等。
在《SparkSql连接查询中的谓词下推处理（一）》中，我们介绍了一些基本的概念，并对内连接查询时的一些基本下推规则进行了分析。
最近跟朋友在沟通,问我私下作的开发平台支不支持拆分成多个微服务,让可以支持水平扩展. 我回去细想了一下,确实,现在做项目,如果不搞成多个微服务,都不好意思说,我是搞IT的. 说做就做,将自己的项目拆成多个微服务.
ElasticSearch 是一款强大的分布式搜索和分析引擎，支持多种方式同步数据和日志。下面介绍几种常见的同步方式：
写在前面 Illumina甲基化芯片目前仍是很多实验室做甲基化项目的首选，尤其是对于大样本研究而言，其性价比相当高。这种芯片的发展主要经历了27K、450K以及850K，目前积累的数据主要是450K芯片的，未来850K可能会成为主流。之前我写过一篇450K芯片预处理的帖子，其中也介绍了这种芯片的基础知识以及流程图和代码，大家可以先看看。芯片的处理流程一般就是：数据读入——数据过滤——数据校正——下游分析。 step1:计算机资源的准备 与测序相比，芯片的处理可能对计算资源的要求是不算高，主要使用的工具就是R
Trimmomatic 是一个很常用的 Illumina 平台数据过滤工具。支持 SE 和 PE 测序数据。主要用来去除 Illumina 平台的 fastq 序列中的接头，并根据碱基质量值对 fastq 进行修剪。 用法：
通过上节对Slingshot文献的基本讲解，对这个拟时序的分析方法有了基本的了解，作者也公布了流程的代码，并分享在https://bioconductor.org/packages/release/bioc/vignettes/slingshot/inst/doc/vignette.html上。
Echarts 项目中使用折线图 type: line ，在设置了 dataZoom 区域缩放时，会出现以下问题。
Filter是Kibana中查询数据的强大方式，在这段视频中，您将了解不同的数据过滤方式
Socket 被称为套接字，是对 TCP/IP 协议的封装，它是传输层和应用层间的抽象层
我有个好兄弟也是做程序代码的，他前天突然跟我说他之前接的一个私活网站，突然被黑客入侵了，拿着数据库管企业老板要挟要钱，不给钱的话说要把数据全删了，因为我本身就是做网站漏洞修复的服务商，有安全漏洞的问题，好兄弟都会想到我，他很奇怪，因为用的mysql数据库，数据库3306那个端口没对外开放，怎么会被人把这个数据库入侵了，我一猜我就说那肯定是这个数据库被别人Sql注入漏洞攻击了。通过了解知道网站用的是PHP脚本开发的，因为目前PHP很多源码都是存在一些漏洞的。
SparkSql SparkSql是架构在spark计算框架之上的分布式Sql引擎，使用DataFrame和DataSet承载结构化和半结构化数据来实现数据复杂查询处理，提供的DSL可以直接使用scala语言完成sql查询，同时也使用thrift server提供服务化的Sql查询功能。SparkSql提供了Data Source API，用户通过这套API可以自己开发一套Connector，直接查询各类数据源，包括NoSql、RDBMS、搜索引擎以及HDFS等分布式FS上的文件等。和SparkSql类似的
可能很多人向我一样， 用了这么多年的iptables但是连他是什么都不知道吧，更别提作用。 今天在学习kubernetes中， 在service和pod的流量转发中知道了ipvs（这个后续在介绍）。 然后通过ipvs延申学习， 发现自己一直用的时iptables， 但是自己确实云里雾里， 都不知道他是干什么的。 下面的笔记就简单的来学习一下吧。 **概念： ** iptables作为Linux系统中的一个重要组件，长期以来一直是网络管理员进行流量（ip信息包）过滤和防火墙配置的主要工具。 既然是既然iptables是防火墙配置的主要工具， 同样他的作用是流量过滤， 那么防火墙我们知道是监控和控制进出网络的流量。 它的过滤级别是实例级别（以服务器为例， 就是一个服务器实例）。 所以， 当一个网络包要进入服务器实例的时候， 首先防火墙会拦下它， 然后按照过滤规则来筛选。 下面用一张图来解释
“通过使用 ComponentOne .NET控件产品，实现了兼具 BS 架构灵活性与 CS 架构的客户体验。丰富的控件满足了项目中的各种特殊需求，使得开发的精力可以专注于业务逻辑，为团队节省了时间。” ——农业银行报表资源视窗
APIJSON是一种基于JSON格式的API接口开发框架。它的目标是简化后端开发人员编写和维护接口的工作，同时提供灵活、高效、安全的接口访问方式。APIJSON通过解析请求的JSON参数，动态生成SQL语句，并自动执行数据库操作，将结果以JSON形式返回给客户端。它支持多种复杂查询和操作，如分页、条件查询、关联查询、嵌套查询等。APIJSON还提供了权限控制、数据过滤、数据校验等功能，保护数据安全和一致性。通过APIJSON，开发人员可以快速构建稳定、高效的API接口，提升开发效率和代码质量。
对工程师表进行查看和对数据进行增删查改，并实现数据过滤，完善其中的一部分相关功能。
自七十年代以来，人脸识别已经成为了计算机视觉和生物识别领域研究最多的主题之一。近年来，传统的人脸识别方法已经被基于卷积神经网络（CNN）的深度学习方法代替。目前，人脸识别技术广泛应用于安防、商业、金融、智慧自助终端、娱乐等各个领域。而在行业应用强烈需求的推动下，动漫媒体越来越受到关注，动漫人物的人脸识别也成为一个新的研究领域。
当处理大型数据集时，使用 Pandas 可以提高数据处理的效率。Pandas 提供了强大的数据结构和功能，包括数据过滤、筛选、分组和聚合等，可以帮助大家快速减少运算时间。
作为一个生物学家(zha)，差异表达分析似乎是一项必备的技能。然鹅对于一个没有任何编程基础的生物学家，写代码是那么神秘莫测而又遥不可及，让人脑壳疼。那么今天小编就为大家介绍一款神器，不用写一行代码就可以轻松做差异表达分析，并且主流的差异表达算法DESeq,limma,edgeR任君挑选。
点击关注公众号，Java干货及时送达 作者：狼爷 来源：www.cnblogs.com/powercto/p/14410128.html 一、前言 在应用开发的早期，数据量少，开发人员开发功能时更重视功能上的实现，随着生产数据的增长，很多SQL语句开始暴露出性能问题，对生产的影响也越来越大，有时可能这些有问题的SQL就是整个系统性能的瓶颈。 二、SQL优化一般步骤 1、通过慢查日志等定位那些执行效率较低的SQL语句 2、explain 分析SQL的执行计划 需要重点关注type、rows、filtere
php如果具有root权限，且在脚本中允许用户删除文件，那么用户提交数据，不进行过滤，就非常有可能删除系统文件
在Django中，你可以使用下拉列表（即选择框）来过滤HTML表格中的数据。这通常涉及两个主要步骤：创建过滤表单和处理过滤逻辑。
在今天的最后，我们再来学习一下，与 map 一样常用的算子：filter。filter，顾名思义，这个算子的作用，是对 RDD 进行过滤。就像是 map 算子依赖其映射函数一样，filter 算子也需要借助一个判定函数 f，才能实现对 RDD 的过滤转换。所谓判定函数，它指的是类型为（RDD 元素类型） => （Boolean）的函数。可以看到，判定函数 f 的形参类型，必须与 RDD 的元素类型保持一致，而 f 的返回结果，只能是 True 或者 False。在任何一个 RDD 之上调用 filter(f)，其作用是保留 RDD 中满足 f（也就是 f 返回 True）的数据元素，而过滤掉不满足 f（也就是 f 返回 False）的数据元素。老规矩，我们还是结合示例来讲解 filter 算子与判定函数 f。在上面 flatMap 例子的最后，我们得到了元素为相邻词汇对的 wordPairRDD，它包含的是像“Spark-is”、“is-cool”这样的字符串。为了仅保留有意义的词对元素，我们希望结合标点符号列表，对 wordPairRDD 进行过滤。例如，我们希望过滤掉像“Spark-&”、“|-data”这样的词对。掌握了 filter 算子的用法之后，要实现这样的过滤逻辑，我相信你很快就能写出如下的代码实现：
这是我们经常被问到的一个问题。如果除了向量数据以外，用户还有其他标量数据信息，那么其业务可能需要在进行语义相似性搜索（https://zilliz.com.cn/glossary/%E8%AF%AD%E4%B9%89%E6%90%9C%E7%B4%A2-%EF%BC%88semantic-search%EF%BC%89）前先根据某种条件过滤数据，例如：
frame由三个部分组成，一个排序GroupBox，一个数据过滤GroupBox，还有一个水平Spacer
今天经开发同学反馈，发现有一些update语句阻塞了部分业务流程，为什么说一些而不是一条，是因为这些update语句都在一个存储过程中，语句结构相仿，真有一种一荣俱荣，一损俱损的感觉。而比较纠结的是这
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