1.需求 点击不同的tab选项卡，会切换到不同的内容项目 2.实现 在成功调用接口后，数据展示如图所示 3.代码 以下为主要代码的逻辑 解读this.query.auditType = 4;意思就是访问后台的数据的状态类型为...4（根据接口文档给出的），用Switch条件读出来。...// 访问后台的数据 query: { current: 1, auditType: "", }, // 后台返回的数据 dataList: { rows: [{}...], }, current: 0, //查询当前登录用户需要审核的工单列表 getOrderAuditList() { serve.getAuditList(this.query
1.AJAX调用，显示一维数组 1.1控制器 public function providerapplys() { $id = I('post.id'); $providerapplys...= M('Providerapply')->find($id); echo json_encode($providerapplys); } 1.2视图AJAX //显示查看详情信息...$bpapplys[0]['bp_status'] = ''; } echo json_encode($bpapplys); } 2.2视图AJAX //显示查看详情信息...sure_edit_shop").click(function(){ $("#show_model_shop").hide(); }); 区别：一维数组：主要直接调用模型操作取数据...，得到是一维数组 $providerapplys = M('Providerapply')->find($id); 二维数组：主要是跨控制器调用，在调用的时候就转化称二维数组
最近浙江大学的学徒咨询了我TCGA数据里面的生存分析的不确定性问题，略微指引了一下他，就让他写了这个教程！...对比2015.11.1的TCGA数据，最新的TCGA数据，GOBO数据三种数据来源的CCR1，CCL23两种基因在乳腺癌病人中的生存分析。...不过在曾老师的指引之下我顺便探索了一下不同数据来源的生存分析结果会有什么不同。...2015.11.1 TCGA 1.数据获取（RTCGA） RTCGA是一个可以调用TCGA数据并为画生存分析曲线做方便的数据准备的包，不同于常见的生存分析曲线的地方在于，这个包可以把两个基因的表达信息整合到一起...本文将以乳腺癌和CCL23，CCR1这两种基因的表达信息为例，展示一种癌症、两种基因的生存分析曲线画法。
据介绍谷歌希望用云端平台来统一不同的平台，随后现场演示如何debug一个正在多个服务器上运行的应用，谷歌的云端调试平台和轻松的进行了语法错误查找。...谷歌还为开发者提供了性能追踪器，以方便开发人员观察修改代码前后的性能表现。利用数据表明谷歌的云平台诸多性能表现，让用户轻松进行管理。...谷歌为开发者提供的监控工具还包括了提醒警告功能，以便在终端用户发现问题之前，向开发者先给出提示性警报。 随后谷歌发布Cloud Dataflow云数据分析工具。...Cloud Dataflow可帮助开发者创建数据管道，并抓取任意大型数据集，以进行分析。...Cloud Dataflow可以通过动态图显示数据流，谷歌演示了世界杯巴西对克罗地亚比赛时的Twitter社区讨论追踪，能看到在裁判“误判点球”时，网友的反映变化。
25treeview-company-department-staff.gif 使用treeview显示公司-部门-员工数据 import javafx.scene.control.TreeItem...import tornadofx.* class MainView25 : View("tornadofx入门25_treeview_显示不同的数据类型") { val companies =
前面我的学徒的一个推文：不同数据来源的生存分析比较 , 代码细节和原理展现做的非常棒，但是因为学徒的TCGA数据库知识不熟悉，所以被捉到了一个bug，先更正一下： 有留言说：“TCGA里病人01-09是肿瘤...如果想更详细地了解，请参考：https://gdc.cancer.gov/resources-tcga-users/tcga-code-tables 下面以从 UCSC Xena 上下载的数据为例重新做一次生存分析...（其他来源的数据也是一样的做法） 回到我的数据 和上次一样，先读取数据并预处理 rm(list = ls()) options(stringsAsFactors = F) # 下面的两个数据文件均是手动下载的...for_surv$CCR1=as.numeric(for_surv$CCR1) for_surv$CCL23=as.numeric(for_surv$CCL23) head(for_surv) 生存分析中用到的数据长下面这个样子...for_surv[as.numeric(sample_code)>=20 & as.numeric(sample_code)<=29,] 选择 tumor 的数据继续走生存分析流程
其实帮助很多的朋友解决过Oracle数据库数据不同步的问题，看似简单的问题分析出来的原因也是五花八门。...比如： Oracle数据库问题的一点总结 在查看一些没有专业DBA维护的数据库的时候，会发现很多的潜在问题，有些可能无伤大雅，看起来是不规范不标准的问题，倒不会直接造成问题，而有些问题会让人后背发凉，正如同歌词里唱的...这次帮朋友看的问题，现象还是老三样，数据不同步，无法登陆，无法启动中的数据不同步。这类问题的愿意确实很多，可能是系统级的空间不足，或者是闪回区的空间不足，表空间不足等等。...所以我带着侥幸的心理对比了主库和备库的在断点时间范围的归档日志情况，发现主库上竟然有这几个归档文件，那么我就可以直接拷贝到备库端了，但是这个过程是无法触发自动应用的，因为主备库的归档日志命名格式不同。...这个案例看起来思路也很简单，但是实际操作的过程中，面对的是一个交易系统，更多的是考虑如果尽快修复数据，不能对已有的业务流程造成影响，或者倒霉的触发bug导致数据库故障，就得不偿失了。
大家发现这个数据集分析策略跟我们以前介绍的就很不一样，以前是走标准分析流程，火山图，热图，GO/KEGG数据库注释等等。...解读SRA数据库规律一文就够 从GEO数据库下载得到表达矩阵 一文就够 GSEA分析一文就够（单机版+R语言版） 根据分组信息做差异分析- 这个一文不够的 差异分析得到的结果注释一文就够 也就是说，两个组别...如果你觉得多次差异分析很麻烦 也可以试试看WGCNA，样本数量要求是绝对足够了，这个时候，你的细胞系的不同种类，时间上不同处理，都是你想性状，是用来跟WGCNA得到模块进行关联解释的。...acc=GSE116436 总共是60X15X3X3 数据，细胞系的数量很可观啦，NCI-60大名鼎鼎了，药物呢就包括常见的15种抗癌药物了，也有不同浓度，还有不同时间。...我相信你也应该是猜到了我的学徒作业啦，就是对数据集GSE35600走我的标准分析代码，看看时隔8年后你的分析结果，是否跟这个数据集发表时候的文章的结论一致呢？ ?
虽然Power BI Pro的账户不是很贵（反正我没有买，都是注册了个免费的结果微软一再延长我的pro用户体验时间……所以我就站着说会儿话……）。...---- 但是，有很多情况是，即使是公司的数据分析，也有很大一部分对加密要求没那么高，想给公司内部很多没有power BI账号的人看但又不希望做成完全公开的情况，那是否可以做成一个简单的加密呢...开始之前，先来看个简单的效果，当你输入并选择密码“AK0324”时，即可以在第2页看到相应的分析结果，如果密码不对，那么第2也将无法显示分析结果。...Step 06用加密度量创建数据分析报表 这个步骤……不知道说点啥好……你们自己看着办吧…… Step 07同步切片器 这个步骤的详细操作方法请参考文章《Power BI：有个大招...，不过你要先学会切片器跨页同步》，即同步密码切片器到分析报表也，但不在报表页面里显示，如下图所示： 大招发完，真累……剩下的那些调整格式、发布之类的不能再写了，你们自己搞吧……
眼下，3月的黄金招聘季如期而至，在社会整体就业压力巨大的背景下，互联网+依然是2016年就业的最大热门。通过大数据分析，希望为各位提供一些参考。...目前的互联网+市场上，不同细分领域的人才需求结构有较大差异。对比2016年2月和2015年7月的薪酬水平，我们看到，游戏、互联网金融和企业服务这几个行业，在寒冬之前和初期完成了一场人才争夺。...其中的T代表technology，核心技术。对于许多靠数据吃饭的公司，搜索算法工程师和数据分析师成为了最核心的人才。看着抢破头的老板们，数据工程师们迎来了自己的春天。...相关阅读 大数据分析互联网招聘寒冬的正确破冰姿势 和传统企业比起来，互联网企业招聘成本压力大得多，竞争更激烈。...更广阔的挖人空间互联网企业薪资涨幅极快，在这个过程中，除了BAT公司领先优势明显，其他不同规模的互联网公司薪资的差异逐步在减小，尤其是初创公司提升速度很快，已经与中大型企业没有明显差异。
刚刚接触loadrunner测试工具，出现下面这个错： ，百度一下，找到了相应的解决方案：因为我用的是汉化版的londruner，而生成的分析图结果是英文的，可能导致无法显示。...解决方法是： 把自动生产的英文分析结果依次删掉，因为不能全选，只能一个个删 然后点击概要报告，出现以下界面： 依次点击红 色箭头的文字就能够吧分析结果再次如下图： 这样就ok了。
import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 100位的等差数列 x = np.linspace(0,14,100...# 五种封装的主题 style = ['darkgrid', 'dark', 'white', 'whitegrid', 'tricks'] # 设置主题 sns.set_style(style[0])
沈艳 北京大学国家发展研究院教授 “谷歌流感趋势”（Google Flu Trends，GFT）未卜先知的故事，常被看做大数据分析优势的明证。...换句话说，同样是老虎数据，半年前老虎观测数量的生成机制，和半年后该数据的生成机制是不同的。要命的是，研究团队对此并不知情。 ...虽然谷歌工程师在2013年调整了数据算法，但是谷歌并没有公开相应数据、也没有解释这类数据是如何搜集的。我国大数据相关企业的数据，也鲜有学者可以获得并用于做研究的例子。 ...与透明度相关的就是大数据分析结果的可复制性问题。由于谷歌以外的研究人员难以获得GFT使用的数据，因此就难以复制、评估采用该数据分析结果的可靠性。...而GFT的实例表明，即便谷歌公司用于GFT计算的是数十亿的观测值，也不能认为谷歌公司拥有了流感人群的总体。误认为数据体量大就拥有了总体，就无法谦卑结合其他渠道的小数据，得到更为稳健的分析结论。
作者：北京大学国家发展研究院教授 来源：北京大学国家发展研究院2015年10月27日（本文仅代表作者观点） 大数据分析的光荣与陷阱 ——从谷歌流感趋势谈起 本文从谷歌流感趋势2009年前后表现差异谈起，...“谷歌流感趋势”(Google Flu Trends，GFT)未卜先知的故事，常被看做大数据分析优势的明证。2008年11月谷歌公司启动的GFT项目，目标是预测美国疾控中心(CDC)报告的流感发病率。...在数据采集后，不同学者往往可以通过将新收集数据与不同数据的交叉验证，来评估数据的可信度。...另外，由于大数据的体量很大，交叉验证数据的可信度、不同学者采用相同数据独立研究以检验数据的前后一致性等工作难度较大。...而GFT的实例表明，即便谷歌公司用于GFT计算的是数十亿的观测值，也不能认为谷歌公司拥有了流感人群的总体。误认为数据体量大就拥有了总体，就无法谦卑结合其他渠道的小数据，得到更为稳健的分析结论。
“谷歌流感趋势”(Google Flu Trends，GFT)未卜先知的故事，常被看做大数据分析优势的明证。2008年11月谷歌公司启动的GFT项目，目标是预测美国疾控中心(CDC)报告的流感发病率。...在数据采集后，不同学者往往可以通过将新收集数据与不同数据的交叉验证，来评估数据的可信度。...另外，由于大数据的体量很大，交叉验证数据的可信度、不同学者采用相同数据独立研究以检验数据的前后一致性等工作难度较大。...由于谷歌以外的研究人员难以获得GFT使用的数据，因此就难以复制、评估采用该数据分析结果的可靠性。因此利用大数据的研究难以形成合力，只能处于案例、个例的状态。...而GFT的实例表明，即便谷歌公司用于GFT计算的是数十亿的观测值，也不能认为谷歌公司拥有了流感人群的总体。误认为数据体量大就拥有了总体，就无法谦卑结合其他渠道的小数据，得到更为稳健的分析结论。
单细胞专题 | 1.单细胞测序（10×genomics技术）的原理 单细胞专题 | 2.如何开始单细胞RNASeq数据分析 单细胞专题 | 3.单细胞转录组的上游分析-从BCL到FASTQ 单细胞专题...| 4.单细胞转录组的上游分析-从SRA到FASTQ 单细胞专题 | 5.单细胞转录组的上游分析-从FASTQ到count矩阵 ---- 1.数据读入 Cell Ranger生成的主要表格文件主要包括...还有一种数据是作者在GEO数据库直接提供表达矩阵（csv或txt） (1).读入csv文件的表达矩阵构建Seurat对象 Seurat需要的输入信息为表达量矩阵，矩阵行为基因，列为细胞。...使用Seurat提供的Read10X函数可以很方便的将10x结果读入到R矩阵中。使用CreateSeuratObject生成Seurat对象，后续分析都是在该对象上进行操作。...我们后面的大量分析包括对数据的降维、聚类分群、注释、等都是可以写入到Seurat对象来保存。 ----
使用谷歌分析是营销人员必须要做的，因为它可以高效衡量结果。真的是这样吗？ 数据是有价值的，而谷歌分析可以快速简单地获取数据。你当然需要谷歌分析来衡量结果。这是必经之路。...以下是垃圾流量的工作原理： ? 垃圾流量通过测量协议可以进入谷歌分析的数据中，这意味着他们可以直接发送数据（以及虚假数据）到谷歌分析服务器。...但是谷歌分析只考虑了末次触点归因。这就是为什么你不能忽视多触点归因。 ? 事实上，真正的购买行为发生之前，广告其实已经触达该用户十几次了。购买者的多次被触达很可能也发生在不同的设备上。...结论 通过谷歌分析可以快速、简单、便捷地获取你需要的数据。但其中会有很多数据谎言。 大多数时候，除非你知道需要关注哪些数据，否则你永远不会发现这些谎言。 而当你的数据出错时，你的决定也会出错。...来自谷歌分析的数据并不总是告诉你营销中正确和完整的故事。但如果你知道该去哪里查找，你就可以结束被欺骗。
PCA是降维的一种方法。 本次再增加一下聚类的形式。 很多软件可以分析PCA，这里介绍一下使用plink软件和R语言，进行PCA分析，并且使用ggplot2绘制2D和3D的PCA图。...绘制后的图如下： 2-D PCA图： ? 图片解释，将每个品种用不同的颜色表示，同时绘制置信区间圆圈，X坐标是PC1，解释24.9%的变异，Y坐标是PC2，解释10.61%的变异。...可以看到，三个品种在PCA图里面分的比较开，C品种的有两个A和B的点，应该是异常数据。 3-D PCA图： ?...图片解释，将每个品种用不同的颜色表示，X坐标是PC1，解释24.9%的变异，Y坐标是PC2，解释10.61%的变异，Z坐标是PC3，解释1.02%的变异。...可以看到，三个品种在PCA图里面分的比较开，C品种的有两个A和B的点，应该是异常数据。 基因型数据： 共有3个品种A，B，C，共有412个个体。
Remote Sensing 专刊“谷歌地球引擎：基于云的地球观测数据和分析平台" Remote Sensing- Special Issue Special Issue "Google Earth Engine...2: 220. https://doi.org/10.3390/rs13020220 往期回顾 32篇深度学习与遥感论文推荐 GEE Deep Learning GEE学习资料汇总与分享 面向科研人员的免费遥感数据集...GEE - A Review第二篇 近期发布的地理空间数据共享资源汇总 论文+软件推送 | OS-CA模型：模拟不同政策情景下的城市开放空间（OS）及其步行可达性的动态变化 论文+软件推送 | 使用一种新的...“斑块生成土地利用模拟模型”（PLUS）来挖掘和理解可持续土地利用扩张的驱动因素
文章目录 前言 一、查找子弹数据临时内存地址 二、查找子弹数据的静态地址 1、调试内存地址 05A59544 获取基址 05A59478 2、通过搜索基址 05A59478 获取内存地址 0E1DC144...; 在博客 【Windows 逆向】使用 CE 工具挖掘关键数据内存真实地址 ( 完整流程演示 | 查找临时内存地址 | 查找真实指针地址 ) 中 , 找到的地址是界面中显示的子弹地址 , 并不是实际的子弹地址...分析内存地址 ( 运行游戏 | 使用 CE 工具分析游戏内子弹数量对应的内存地址 | 内存地址初步查找 | 使用二分法定位最终的内存地址 ) 博客 , 使用二分法定位真实子弹数据 ; 最终结果为 :...将其拉下来 , 选中该地址 , 按 F5 快捷键调试 ; 刚开始显示 开一枪之后 , 多了一行指令 , 这个指令就是子弹个数相关的指令 ; 分析多出的 05C03A42 - mov eax...+1100ABC ; 这里使用静态地址 2 , 因为静态地址 2 是以程序名开始的 ; 三、静态地址分析 ---- 搜索到的动态地址为 05A59544 ; 调试 05A59544 内存地址 ,
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