ClickHouse 中的分区、索引、标记和压缩数据的协同工作引言ClickHouse是一个快速、可扩展的开源列式数据库管理系统，它被广泛应用于大数据分析和实时查询场景。...在处理海量数据时，合理地利用分区、索引、标记和压缩等技术，能够提高查询性能和降低存储成本。本文将介绍ClickHouse中这些技术是如何协同工作的。...灵活过滤数据：通过标记，可以根据不同的需求将数据按照不同的标准进行过滤，提高灵活性和适用性。压缩数据（Data Compression）数据压缩是ClickHouse中存储优化的关键技术之一。...总结在ClickHouse中，分区、索引、标记和数据压缩等技术密切协同工作，共同提升了查询性能和存储效率。...以上就是关于ClickHouse中的分区、索引、标记和压缩数据的协同工作的介绍。希望对您有所帮助！当使用Python进行数据分析时，经常会遇到需要通过网络抓取数据的情况。
而snakemake 则是一种以输出为导向，向后回顾backward-looking 的方法，其工作流首先确定需要的输出文件类型，接下来选择适当地输入文件及软件以得到对应的输出。...snakemake 的工作流可以简单概括为：1）首先定义一些规则；2）设置需要的输出类型，snakemake 将会判断需要何种软件或流程以获得对应的输出类型。...这种输出为导向的方法具有以下优点： 工作流可以从执行完毕的地方继续执行（在shell 脚本中，我们可以需要设计status 文件以判断某些步骤是否成功执行完毕），即使程序发生意外失败，也不用重头运行。...虽然我们知道通配符代表了我们将要输入输出文件的命名范式，但snakemake 并不知道对应哪些文件。...因为此时，snakemake 成功地将我们指定的文件对应到了规则中的通配符位置。
它的工作原理和作用与．mrk标记文件相同。...data.mrk3：如果使用了自适应大小的索引间隔，则标记文件会以 data.mrk3 结尾，但它的工作原理和 data.mrk 文件是相同的。...总结 分区、索引、标记和压缩数据的协同工作总结 分区、索引、标记和压缩数据，就类似于 MergeTree 的一套组合拳，使用恰当的话威力无穷。...那么根据一个间隔内数据的实际字节大小，数据标记和压缩数据块之间会产生三种不同的对应关系： 1）多对一 多个数据标记对应一个压缩数据块，当一个间隔（index_granularity）内数据的未压缩大小小于...上述特性一起协同时工作过程。
它旨在降低复杂数据分析的复杂性，使生物信息学工作流的创建和执行变得更加容易和可重复。...Snakemake的设计灵感来自于Makefile，但它是专门为生物信息学和数据密集型科学工作流设计的，使用Python语言进行工作流的定义，这使得它在生物信息学社区中特别受欢迎。...Snakemake的主要优势包括： 易于使用和学习：Snakemake使用简单的、基于Python的语法来定义工作流，这使得它对于具有Python基础的科学家来说非常容易上手。...灵活性：Snakemake允许用户以模块化和可重复的方式定义数据分析步骤，易于修改和重用。 可扩展性：它可以在各种计算环境中运行，从单个计算机到高性能计算集群，甚至是云环境。...这是由于 Python 会连接后续字符串，如果没有逗号分割，可能会导致意外行为 2、如果一个规则有多个输出文件，Snakemake 会要求它们全部输出 ，在使用通配符的时候应避免出现完全相同的通配，否则
本期内容主要以整理Snakemake的简单介绍[1]视频为主。 1啥是Snakemake Snakemake 是一个基于Python3的用于构建和管理数据分析工作流程的免费工具。...通过 Snakemake，我们可以定义一系列任务以及这些任务之间的依赖关系，从而构建一个可重复、可维护和可扩展的工作流程。 结合conda/mamba，它们很容易被扩展到服务器、集群、网格和云环境。...简单来说，它有以下优点： 可读性强 易移植 模块化管理 透明 能生成流程图，看到每个过程 可扩展 可拓展的平台 2如何使用 在 Snakemake 中，可以使用类似于 Python 的语法来描述任务和规则...，输入输出和要运行的命令。...大括号为通配符，可以为任意字符串。 当我们运行snakemake ds1_plot.pdf时，它会从规则的output中找到能与ds1_plot.pdf匹配的。
Date : [[2022-05-29_Sun]] Tags : #工作流/snakemake 参考： Snakemake Tutorial[1] 前言 继续介绍一些snakemake的进阶操作。...1-指定软件使用的线程 如bwa 等软件，我们可以分配多线程以提高任务的执行速度的。...比起一般的bash 脚本来说，snakemake 的一个优势在于，其会充分调度线程，以确保线程充分被调度。（真是优秀员工啊！）...2-配置文件 我们可以在snakemake中，将使用的通配符或文件信息，写到config 文件中，并通过config访问： samples: A: data/samples/A.fastq...4-日志文件 在shell 工作流中，我们会通过重定向，以将输出保存到文件中。snakemake 同样提供了选项。
这是因为Make引入了“隐式通配符规则”(implicit wildcard rules)的概念，通过文件的后缀以及特定的符号（和输出文件进行描述，从而对其进行特定的转换，解决了编译是存在的各种依赖关系...虽然Scripts和Make流程满足了我们的基本需求，但是他们都缺乏可扩展性，多任务平行化处理等能力，导致它们都难以面对现在大数据量的分析需求。 ?...Implicit convention frameworks（基于Make的框架） 这类框架最典型的例子是Nextflow、Snakemake，它们在保留了make一贯的隐式通配符的风格（即用rule中定义的通配符来实现上下游文件的依赖关系...）的基础上扩展了断点重入、平行化处理、文件名管理等功能，突破了Make的限制，使得他们的使用更加灵活且可控。...常见的流程有Galaxy等。这种基于配置的流程通常也以在线网站的形式提供服务，它们能够让用户以简单的拖拽、连接的方法构建流程，极大减轻了研究者的负担。
Date : [[2022-05-22_Sun]] Tags : #工作流/snakemake 参考： Chapter 14 Managing Workflows with Snakemake | Practical...1-pandas 类似于R 中的data.frame，python 中的pandas 也提供了一套处理数据框的操作。而同样是基于python 框架的snakemake，可以帮助我们很好的将二者融合。...可是我们该如何将其整合进pipeline 的规则当中呢？ snakemake 实际上会使用wildcards对象，也就是通配符，我们符号中设置的通配符内容都会以该对象的属性传入命令行段落。...这种做法有两点好处： 当输入或输出文件较多时，通过命名，我们可以将它们进行分类； 便于使用unpack() 函数，这个函数允许我们设计用于命名规则的函数； 4-使用字典和变量传递 上面的步骤提示我们，snakemake...这里我们可以就上面的fq1_from_sample和fq2_from_sample方法整合起来，并将结果以字典形式输出： # define an input function that returns
文件，和提供的参考基因组作为输入， 并直接通过管道符号通过samtools 转为bam。...直接使用snakemake即可： snakemake -np mapped_reads/A.bam 同样，我们也可以在我们的规则中，使用通配符： rule bwa_map: input:...3-编写target规则 默认情况下，snakemake 会将工作流中的第一个rule 作为target，也就是将该条rule 下的output 作为snakemake 的默认输出。...因此，我们最好专门的指定一个“总规则”，以确定最终默认的输出，即不指定output下，一般设置all 规则为： rule all: input: "plots/quals.svg...这里额外补充一点，除了工作流外，环境配置，也是可重复任务重要的一环。这里我也将我的conda 环境进行打包，可以直接通过我的配置文件下载相关的软件，使用conda “复刻”我的环境。
流程 Snakemake简介 Snakemake是一个工作流引擎系统，提供了基于Python的可读性流程定义语言,可重现,可扩展的数据分析的工具和强大的执行环境，无需流程更改就可从单核环境迁移到集群，云服务环境上运行...snakemake wildcards ，类似于linux 的通配符,用来匹配对应的字符，这里用来匹配样本名 $ ls data/*.fastq.gz data/ENCFF035OMK.fastq.gz...rule，以适应不同的场景。...snakemake 是基于Python扩展的，Python原来的语法照样可以在snakmake里使用。...而结合在基因外显子和内含子区域的调控因子 则可能影响该基因的可变剪切行为。
Bismark 支持 FastA 格式的参考基因组序列文件，允许文件扩展名是 .fa或 .fasta。...（需要当前此文件夹中的 FastA 文件，扩展名为 .fa 或 .fasta，每个文件有单个或多个序列）。...示例使用示例双端测序 先解压SRR11243555_1_val_1.fq.gz 成 fq 模式（脑子一热，给他解压掉了，其实可以直接用压缩文件gz分析） (snakemake)yulan 23:18:09...-p/--paired ：前一步双端数据产生的结果文件 -s/--single：前一步单端数据产生的结果文件 --samtools_path：samtools所在文件夹的全路径 --output_dir...如果需要，可以通过指定选项“--merge_non_CpG”将 CHG 和 CHH context合并到一个非 CpG context中（Note:这可能会产生多达几亿行的超大文件）。
Snakemake展现gatk4生成正常样本的germline突变数据库流程图 这是使用gatk4生成正常样本的germline突变数据库的流程图，整个流程是用Snakemake写的，这个图片也是Snakemake...准备工作 正式开始前，你需要完成以下工作： 1、在linux环境下安装好了conda，并使用conda安装好了gatk4（4.1.6.0）、Snakemake（5.13.0）、trim-galore（0.6.5...我用到的文件和对应的路径（需要自己准备到服务器，测试数据和软件依赖的数据库文件） ├── sample1 │ ├── sample1.L1-B1.R1.fastq.gz │ └── sample1...fastq文件，output为样本目录下clean_fq文件夹下的两个去过接头的fastq文件，shell里就是我们平常写的shell命令，只不过可以把输入文件和输出文件用input和output替代。...扩展 rule中还可以添加其他的参数，比如说threads、log，如果输出文件重要，可以添加protected参数设置为保护文件，相反，如果跑完程序就可以删除的文件，可以添加temp参数设置为临时文件
本文讨论了影响甚至破坏基因和表型之间关系几个机制：修饰基因的作用、基因冗余和基因补偿效应的新概念、转录适应、环境压力因素和表型可塑性。...文章同时强调了，结合诱导性全能干细胞、通过基因编辑技术建立的同源细胞系以及测序技术，能够从看似是“背景噪音“中提取出新的遗传和表观遗传机制。...**SpatialCPie被设计成R工作流的一部分，使用户可以高度灵活地定制和快速迭代他们的分析。...结果以两种方式可视化：用聚类图显示不同分辨率之间的聚类重叠情况；用二维数组图，其中每个点用饼图表示，表示其与不同聚类中心点的相似度。SpatialCPie的用户界面是用Shiny实现的。...主要内容包括：作为软硬件界面的指令系统结构，包含CPU、GPU、南北桥协同的计算机硬件结构，CPU的微结构，并行处理结构，计算机性能分析等。
压缩编译协同设计软件算法方案 在本节中，我们介绍了压缩编译协同设计软件算法方案的细节，我们相信这将完全改变 AI 边缘计算的格局。压缩和编译是在硬件上拟合深度学习模型以实现有效执行的两个关键步骤。...例如，通过自动生成代码以启用新的深度学习剪枝方案的编译器框架，我们可以产生高达 180 倍的加速。 具体来说，我们在上图中提供了压缩编译协同设计架构，该架构包含以下组件： ?...所以一个很重要的方向就是如何将压缩编译协同设计的原理拓展到对整个 AI 应用的全面优化过程中。 第二个方向是扩展基于协同设计的优化的适用性。...压缩编译协同设计软件算法方案可以在数十亿的现有的移动设备以及数万亿的大有可为的物联网设备上，立即实现实时的深度学习应用，产生巨大的商业价值。...更多的论据 本章为有兴趣的读者提供更多的细节，以理解压缩编译协同设计是如何运作的。
根据生信信息学数据分析流程（管道、工作流程序）构建的风格和方式，大致有以下几大流派（注1）： 脚本语言流 Common Workflow language 语言流 Makefile流 配置文件流 Jupyter...常见的几种工作模式： 单个脚本就是一整个流程； 多个脚本组成一个流程； 封装成可以输入参数的命令行程序； 封装成函数/模块/包（包含示例文件、文档和测试）。...以 npm 包的形式开发相应的 R 命令行程序，参见正在开发中的 ngsjs 包，初期目标是开发、收集 200+ 和数据分析相关的命令行程序。...这类语言/工具最核心的部分：定义每一个计算过程（脚本）的输入和输出，然后通过连接这些输入和输出，构成数据分析流程（图二，图三）（如 Galaxy, wdl，cromwell，nextflow，snakemake...扩展阅读： A review of bioinformatic pipeline frameworks.
常见的几种工作模式： 单个脚本就是一整个流程 多个脚本组成一个流程 封装成可以输入参数的命令行程序 封装成函数/模块/包（包含示例文件、文档和测试） 前两种（1和2）是大多数生物信息学初学者（不具备封装和打包能力...以npm包的形式开发相应的R命令行程序，参见正在开发中的ngsjs包，初期目标是开发、收集200+和数据分析相关的命令行程序。...这类语言/工具最核心的部分：定义每一个计算过程（脚本）的输入和输出，然后通过连接这些输入和输出，构成数据分析流程（图二，图三）（如Galaxy, wdl，cromwell，nextflow，snakemake...扩展阅读： A review of bioinformatic pipeline frameworks....图八 Jupyter notebook 以R语言为例，在一个R包开发过程中，常常集成R markdown文件来动态更新文档、教程和项目主页。
压缩和编译是在硬件上拟合深度学习模型以实现有效执行的两个关键步骤。 模型压缩是减少深度学习模型的大小并提高其速度的常用技术。压缩技术分为两类，剪枝（pruning）和量化（quantization）。...例如，通过自动生成代码以启用新的深度学习剪枝方案的编译器框架，我们可以产生高达180倍的加速。 ?...这些令人振奋的进展显示了很多潜在的未来发展方向，我们这里列举两个。第一个方向是扩展基于协同设计优化的领域。 目前为止，压缩编译协同设计的原理主要聚焦于DNN模型。...所以一个很重要的方向就是如何将压缩编译协同设计的原理拓展到对整个AI应用的全面优化过程中。第二个方向是扩展基于协同设计的优化的适用性。...压缩编译协同设计软件算法方案可以在数十亿的现有的移动设备以及数万亿的大有可为的物联网设备上，立即实现实时的深度学习应用，产生巨大的商业价值。
阅读本文需要10.5分钟 Python中有关单个和双下划线（“ dunder”）的各种含义和命名约定，名称修饰的工作方式以及它如何影响Python类。...双首下划线： __var 到目前为止，我们所讨论的命名模式仅从约定的约定中获得它们的含义。对于以双下划线开头的Python类属性(变量和方法)，情况略有不同。...双下划线前缀导致Python解释器重写属性名，以避免子类中的命名冲突。 这也叫做名字拼写——解释器改变变量的名字的方式使得在以后扩展类时很难产生冲突。 是不是听起来很抽象。...它适用于在类上下文中以两个下划线开头的任何名称。 双重领先和落后强调： __var__ 根据约定，一个单独的下划线有时用作一个名称，表示一个变量是临时的或是不重要的。...同样，这只是“按照约定”的意思，在Python解释器中没有触发任何特殊的行为。单个下划线只是一个有效的变量名。 在下面的代码示例中，我将一个car元组解压缩到单独的变量中，但我只对颜色和值感兴趣。
断言中使用通配符时，应该实现转义过程 当所使用的字符串包含LIKE断言的通配符（%，_），作为占位符的输入值时，除非处理正确，否则它将用作通配符，因此必须根据需要事先转义处理。...这意味着 DB 的内容可能会被应用操作，或实现中的缺陷意外覆盖。...因此，使用 SQLite 的应用需要非常小心 DB 的这种特性，并且有必要根据应用需求采取措施，不要将意外的数据存储到数据库，或不要获取意外的数据。 对策是以下两点。...4.5.3.6 [参考] 加密 SQLite 数据库（Android SQLCipher） SQLCipher是为数据库提供透明 256 位 AES 加密的 SQLite 扩展。...当找不到icudt46l.dat时，此 zip 需要解压缩并使用。
当不可信数据作为命令或查询的一部分发送给解释器时，会发生注入漏洞，如SQL，NoSQL，OS和LDAP注入。攻击者的恶意数据可能会诱使解释器执行意外的命令或在没有适当授权的情况下访问数据。...在开始做WAPT之前，我想告诉你一些你可能不知道的关于bash和通配符的东西。 关于通配符 Bash标准通配符（也称为通配符模式）被各种命令行程序用于处理多个文件。...诸如.gif，.jpg，.txt之类扩展名的文件。 使用该通配符，你可以使用netcat来执行一个反向shell。...答案是肯定的。在文件系统中echo命令支持使用通配符枚举文件目录。例如：echo //ss*。 ? 我们可以在具有RCE漏洞的URL上使用该命令语法，以获取目标系统上的文件和目录信息，例如： ?...我已经将级别1和2分组，因为它们之间的差异（如上所示）并不会对目标产生影响，所有行为都与以下相同。
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