企业硬件设备较多，不利于快速发现设备故障及能源消耗异常。依托于hadoop、hbase搭建大数据分析平台，采用Springboot开发框架搭建一套完善的企业能源监控检测数据分析可视化平台。本次毕设程序基于前后端分离开发模式，搭建企业设备监控，数据管理汇总，大屏分析可视化于一体的企业能源检测系统，实现设备异常状态的及时发现预警，减少故障反应时间。
原文链接：https://blog.csdn.net/fightsyj/article/details/83615498
其中pattern是要替换的字符，replacement是替换成的字符，x是对应的string或string vector。
我们还是以TCGA数据中的CHOL（胆管癌）这套数据为例。关于这套临床数据的下载可以参考
求一个文件里面指定字符出现的次数： 我们使用/ect/passwd文件来模拟，我们取出文件中:出现的次数 [root@web01-7 /]# cp /etc/passwd /tmp/ [root@web01-7 /]# awk '{Num=gsub(/:/,":",$0);sum = sum + Num}END{print sum}' /tmp/passwd 156 1,第一个里程碑 awk中有个替换函数gsub这个函数可以替换指定字符串，并返回替换操作的次数，我们可以使用这个来来文件中的":"替换成":
Zimbra是一个公司用的很多的邮件系统，可能涉及到很多公司内部的机密，所以极为重要。
Lua并不使用POSIX规范的正则表达式[4]（也写作regexp）来进行模式匹配。主要的原因出于程序大小方面的考虑：实现一个典型的符合POSIX标准的regexp大概需要4000行代码，这比整个Lua标准库加在一起都大。
我们前面讲过在python中如何实现测序图标（sequence logos）的绘制。今天给大家介绍一个在R语言中实现DNA，RNA以及氨基酸的logos绘制的R包motifStack。首先我们看下包的安装，主要是通过bioconductor进行安装，具体的代码不再赘述，请参看bioconductor官网。如果能完整展示绘图还需要另外一个ghostscript的软件，其官网（https://www.ghostscript.com/）：
awk -F “,” ‘{str=gsub(/\t*| *$/,””,$3);ret=$1″,”$2″,”$3″,”NR;print ret}’ 去除第三个字段的空格与制表符
前面我们提到过T分期一般可以分成T1,T2,T3和T4四个期。另外一个常用的临床特征是组织病理分期，一般也是分为四期stage I，stage II， stage III和stage IV。四组在我们做差异表达分析的时候是比较麻烦的。
文本信息: “Ta说群众笑脸smile是最好的扶贫成绩单1234”，按照以往的思路是知道英文字符在文本中的起始位置与终止位置，再根据位置提取出来。当数据量小的时候，这种思路操作是没什么毛病的，但是，当数据量大时，显然这种方法又土又麻烦。
2009年8月,新浪微博(micro-blog)开始服务,随后各家微博服务在国内得到广泛传播和应用"。微博具有文本信息短(140字包括标点符号)、词量少、裂变式传播、传播速度快、用词不规范等特征,使原文本可视化研究技术框架中的聚类或分类方法提取热点话题变得困难。
与其他几种脚本语言不通，Lua语言既没有使用POSIX正则表达式，也没有使用Perl正则表达式来进行模式匹配。之所以这样做的主要原因在于大小问题：一个典型的POSIX正则表达式实现需要超过4000行代码，这比所有Lua语言标准库总大小的一半还大。相比之下，Lua语言模式匹配的实现代码只有不到600行。尽管Lua语言的欧式匹配做不到完整POSIX实现的所有功能，但是Lua语言的模式匹配仍然非常强大，同时还具有一些与标准POSIX不同但又可与之媲美的功能。
根据我的 R 使用经验，结合 Y 叔和 Yihui 提供的一些便利函数，我构建了一个比较合适的 R 配置。推荐大家结合自己需求使用和自定义。
Lyric Analysis with NLP & Machine Learning with R
变量名 含义 ARGC 命令行变元个数 ARGV 命令行变元数组 FILENAME 当前输入文件名 FNR 当前文件中的记录号 FS 输入域分隔符，默认为一个空格 RS 输入记录分隔符 NF 当前记录里域个数 NR 到目前为止记录数 OFS 输出域分隔符 ORS 输出记录分隔符
CONFIG 配置的路径 desc 命令行输出信息 task 命令 在后面ruby是生成文件的相关逻辑
那肯定是 custmsg 的问题了，是不是 custmsg 里面存在 “\n” 导致 kv filter 如何解析。 在 custmsg 中去掉 "\n" 试试
Hello小伙伴们大家好，我是生信技能树的小学徒”我才不吃蛋黄“。接下来的一段时间里，将由我开启一个新的学徒分享系列，给大家系统整理单细胞测序的代码。此系列包括但不限于以下内容：数据下载与读取；质控和去批次；降维聚类；分群注释；差异分析；富集分析；拟时序分析；细胞通讯；CopyKAT。
我们可能希望将比对的读数分成代表核小体游离和核小体占据的读数。在这里，我们通过使用插入大小来过滤读取，为代表无核小体、单核小体和双核小体的读取创建 BAM 文件。
前面给大家介绍过☞R中的替换函数gsub，还给大家举了一个临床样本分类的具体例子。今天我们接着来分享一下如何根据已有的映射关系来对数据框中的数据进行替换。例如将数据框中的转录本ID转换成基因名字。我们直接结合这个具体的例子来进行分享。
GitHub - Precancer/SCC: Immune evasion before tumor invasion in early squamous lung cell carcinogenesis[1]
自Aho、Weinberger、Kernighan三位大神发明了awk以来，使用者玩出了各种花样，今天来介绍一下awk的内置函数； 主要分为以下三类：算数函数、字符串函数、时间函数；
#调入分词的库 library("rJava") library("Rwordseg") #调入绘制词云的库 library("RColorBrewer") library("wordcloud") #读入数据(特别注意，read.csv竟然可以读取txt的文本) myfile<-read.csv(file.choose(),header=FALSE) #预处理，这步可以将读入的文本转换为可以分词的字符，没有这步不能分词 myfile.res <- myfile[myfile!=" "] #分词，并将分词结果转换为向量 myfile.words <- unlist(lapply(X = myfile.res,FUN = segmentCN)) #剔除URL等各种不需要的字符，还需要删除什么特殊的字符可以依样画葫芦在下面增加gsub的语句 myfile.words <- gsub(pattern="http:[a-zA-Z\\/\\.0-9]+","",myfile.words) myfile.words <- gsub("\n","",myfile.words) myfile.words <- gsub(" ","",myfile.words) #去掉停用词 data_stw=read.table(file=file.choose(),colClasses="character") stopwords_CN=c(NULL) for(i in 1:dim(data_stw)[1]){ stopwords_CN=c(stopwords_CN,data_stw[i,1]) } for(j in 1:length(stopwords_CN)){ myfile.words <- subset(myfile.words,myfile.words!=stopwords_CN[j]) } #过滤掉1个字的词 myfile.words <- subset(myfile.words, nchar(as.character(myfile.words))>1) #统计词频 myfile.freq <- table(unlist(myfile.words)) myfile.freq <- rev(sort(myfile.freq)) #myfile.freq <- data.frame(word=names(myfile.freq),freq=myfile.freq); #按词频过滤词，过滤掉只出现过一次的词，这里可以根据需要调整过滤的词频数 #特别提示：此处注意myfile.freq$Freq大小写 myfile.freq2=subset(myfile.freq, myfile.freq$Freq>=10) #绘制词云 #设置一个颜色系： mycolors <- brewer.pal(8,"Dark2") #设置字体 windowsFonts(myFont=windowsFont("微软雅黑")) #画图 wordcloud(myfile.freq2$word,myfile.freq2$Freq,min.freq=10,max.words=Inf,random.order=FALSE, random.color=FALSE,colors=mycolors,family="myFont")
这是一篇一本正经无聊的小研究项目。。 互联网现在面临很多新网络文体，比如弹幕文体、小红书的种草文体、网名等，这些超短文本中本身字符特征就比较少，但是表情包占比却很多，这是重要信息呀。 之前参加比赛，一般都是当作停用词直接删掉，在这些超短文本中可就不行了。
看超人归来的时候，记得里面有个超人叫freeze ？ 这家伙有一招，喝口水，然后往外一喷 一切就 freeze 。这不 ruby 也有freeze 。
awk复习 awk 中使用外部shell变量 awk 中使用外部shell变量 A=44echo "ABCD" | awk -v GET_A=$A ’{print GET_A}’ 说明：-v选项用于定义参数，这里表示将变量A的值赋予GET_A。 有多少个变量需要赋值，就需要多少个-v选项。与之等价的：应用于脚本中： #! /bin/bash sort -n filename |awk -F ':' '{print $1}'|uniq >id.txt for id in `cat id.txt`; do
接着重复这篇文章 Data Visualization and Analysis of Taylor Swift’s Song Lyrics
本文将跟大家分享如果在R语言中使用管道操作符优化代码，以及管道函数调用及传参的注意事项。 使用R语言处理数据或者分析，很多时候免不了要写连续输入输出的代码，按照传统书写方式或者习惯，初学者往往会引入一大堆中介变量，或者使用函数嵌套进行一次性输出。 以上两种方法虽然从结果上来看，同样可以达到我们预期的效果，但是无论是代码效率还是内存占用上都存在巨大劣势。 1、使用中介变量会使得内存开销成倍增长，特别是你的原始数据量非常大而内存又有限，在一个处理过程中引入太多中介对象，不仅代码冗余，内存也会迅速透支。 2、使用
css sprite （css 雪碧）又叫css精灵，是一种图片拼合技术。多用在图标上，把几个图标拼成一个图片，页面加载的时候只需要load拼好的图片，然后使用background-position配合width、height来显示不同的图标。这样做可以减少页面请求数。但是，想想把一个个图标从psd上扣下来，合到一个图上，然后还要慢慢算background-position，这也真是醉了，而且后期如果改了图标，又要重新拼一次，拼完再算一次background-position，真是坑大了。 对于这种耗时的体
文章标题：《Single-Cell RNA Sequencing Reveals the Tissue Architecture in Human High-Grade Serous Ovarian Cancer》
在建立PDX模型时，通常是将来自患者的肿瘤组织移植到小鼠中，这种肿瘤组织中包含了患者原发癌症的细胞。因此，取样时主要涉及的是人体内的肿瘤组织，但是同时也会有小鼠细胞混合，如果拿去做单细胞转录组建库测序，得到的测序数据里面就会有两个物种。
主成分分析 (PCA) 在数据科学、生物信息学等多个领域具有广泛的适用性。作为一种数学降维方法, PCA利用正交变换 (orthogonal transformation)将一系列可能线性相关的变量转换为一组线性不相关的新变量，也称为主成分，从而利用新变量在更小的维度下展示数据的特征。
文章标题：《Single-Cell RNA Sequencing Analysis Reveals a Crucial Role for CTHRC1 (Collagen Triple Helix Repeat Containing 1) Cardiac Fibroblasts After Myocardial Infarction》
笔者寄语：情感分析中对文本处理的数据的小技巧要求比较高，笔者在学习时候会为一些小技巧感到头疼不已。
利用R语言也可以制作出漂亮的交互数据可视化，下面和大家分享一些常用的交互可视化的R包。
交流群里面小伙伴发了一个小鼠的肝脏单细胞转录组数据文章，说不会读取作者给出来的矩阵，文章是2019的：《Single-Cell Transcriptomics Uncovers Zonation of
文章标题：《Single-Cell RNA Sequencing of Peripheral Blood Reveals Immune Cell Signatures in Alzheimer’s Disease》
作者：张聪 https://ask.hellobi.com/blog/Zason/4444 最近看了老九门，两大男主角都是颜值担当，我的朋友中有喜欢佛爷（陈伟霆），有的喜欢二爷（张艺兴）。从我的朋友中发现更多人倾向于张艺兴扮演的二爷，他们认为二爷（张艺兴）是男1号。 但是从出场次数和演员表排名佛爷（陈伟霆）都在二爷（张艺兴）之前。我一直认为佛爷（陈伟霆）是主演，也让我对这二位谁是主角产生的好奇。 于是决定用R语言进行文本统计一下，证明谁是男1，谁是男2。 目前关于R文本挖掘的方法已经有很多了，这里再简单介
测序数据可以上传 到CNCB（China National Center for Bioinformation，国家生物信息中心） ，是中国自己的数据库，直接替换NCBI。由于其相比于NCBI，很多功能并未被许多学者所熟知，因此，这里我们带大家了解一下这一数据的使用！
http://blog.csdn.net/richerg85/article/details/44001501
当初选择ngx_lua_waf作为自己的WAF，主要原因就是因为其可扩展性与性能上有一个很好的平衡。
我们的CNS图表复现之旅已经开始，你可以点击图表复现话题回顾。如果你感兴趣也想加入交流群，可以去：你要的rmarkdown文献图表复现全套代码来了（单细胞）找到我们的拉群小助手哈。
前面我们简单介绍过ggplot2画KEGG富集柱形图，其实GO富集结果的展示相对于KEGG来说要复杂一点点，因为GO又进一步可以划分成三个类。
基金首页 - 科学网 - 基金 - 构建全球华人科学社区（http://fund.sciencenet.cn/） 以“单细胞”作为关键词查询2009-2019之间的项目，总计449项， 累计金额：39285 万元。
扩展 awk 中使用外部shell变量http://ask.apelearn.com/question/199 命令示例：A=44echo "ABCD" | awk -v GET_A=$A '{print GET_A}'
文章标题：《A multi-omic single-cell landscape of human gynecologic malignancies》
1写在前面 昨天卡塔尔🇶🇦输了比赛真是让人大跌眼镜啊😱，打破了世界杯东道主必胜的神律，也不知道王子们是怎么想的。🤣 今天是英格兰🏴Vs伊朗🇮🇷，🐷各位好运！~😘 后面的赛事我们就用ggplot画一个赛程图吧😁， 效果图如下：👇 📷 2用到的包 rm(list = ls()) library(tidyverse) library(tmcn) library(lubridate) library(RColorBrewer) 3示例数据 这里我事先在网上爬了赛程下来，这里就直接读入了。 dat <-
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