add_mutually_exclusive_group() 方法也接受一个 required 参数，表示在互斥组中至少有一个参数是需要的:
之前的percona-toolkit工具集的使用博文里面也写到pt-archiver这个工具的用法，但是不够深入全面。这里补充完善下。
经理人在规划企业蓝图时，不能只注重策略、结构的硬性变量，也要注重强调员工、技能、管理风格、制度与共同的价值观等软性变量。
prometheus在容器云的领域实力毋庸置疑，越来越多的云原生组件直接提供prometheus的metrics接口，无需额外的exporter。所以采用prometheus作为整个集群的监控方案是合适的。但是metrics的存储这块，prometheus提供了本地存储，即tsdb时序数据库。本地存储的优势就是运维简单，启动prometheus只需一个命令，下面两个启动参数指定了数据路径和保存时间。
就像是世界上出现锁以后就必然有与之相应的钥匙一样，问题与方法也是共存的。而如何找到最合适、最高效的工作方法，是每一个管理者需要认真对待的问题。
要想测试网卡的传输速度，可以使用UDP或TCP，自己写一段收发程序，实现起来并不复杂。不过，VxWorks6/7里已经封装了一个比较完整的工具 - sockperf
该文讲述了概率的一些基本概念和计算方法，包括样本空间、概率分布、条件概率、独立性、贝叶斯推断以及二项分布和正态分布的转换等。
torch.distributed.init_process_group(backend, init_method=None, timeout=datetime.timedelta(0, 1800), world_size=-1, rank=-1, store=None, group_name='')[source]
argparse是python用于解析命令行参数和选项的标准模块，用于代替已经过时的optparse模块。argparse模块的作用是用于解析命令行参数。 最基础的，从一个最简单的程序开始： import argparse parser = argparse.ArgumentParser() 运行结果： $ python 1.py $ 定位参数： import argparse parser=argparse.ArgumentParser() parser.add_argument("echo") p
可变剪切differential splicing，也叫做选择性剪切alternative splicing, 指的是在mRNA前体到成熟mRNA的过程当中，不同的剪切方式使得同一个基因可以产生多个不同的成熟mRNA, 最终产生不同的蛋白质，示意图如下
以下所有api描述来源：https://docs.oracle.com/javase/7/docs/api/
usage: Rscript PRSice.R [options] <-b base_file> <-t target_file> <--prsice prsice_location> Required: --prsice Location of the PRSice binary --dir Location to install ggplot. Only require if ggplot is not installed Base File: --base-info Base INFO score filtering. Format should be <Column name>:<Threshold>. SNPs with info score less than <Threshold> will be ignored Column name default: INFO Threshold default: 0.9 --base-maf Base MAF filtering. Format should be <Column name>:<Threshold>. SNPs with maf less than <Threshold> will be ignored. An additional column can also be added (e.g. also filter MAF for cases), using the following format: <Column name>:<Threshold>,<Column name>:<Threshold> --beta Whether the test statistic is in the form of BETA or OR. If set, test statistic is assume to be in the form of BETA. Mutually exclusive from --or --bp Column header containing the SNP coordinate Default: BP --chr Column header containing the chromosome Default: CHR --index If set, assume the INDEX instead of NAME for the corresponding columns are provided. Index should be 0-based (start counting from 0) --no-default Remove all default options. If set, PRSice will not set any default column name and you must manually provide all required columns
# 创建argparse对象，并将产品简要说明加入 show = '程序说明' ===>程序简要说明(字符串)，输出help时会显示 p = argparse.ArgumentParser(description=show)
组织或项目增长过程中，人员的快速增长会在一定程度上显现为组织的过扁平化。在现有管理规则无法快速完善或者管理模式无法快速搭建的背景下，个人进行的一些方案探讨与考虑。 1. 问题触发 在团队举办 Unique Hackday 的过程中，常常有这样的对话。 A: 你知道事件1怎么处理了吗？ B: 你去问负责这个的人C。 C: 我按照方式1处理了。 A: C你怎么处理的，之前不是说了要按照规则1处理。 由于这样的矛盾经常发生，很难回避一个问题，就是信息过载以及制度缺乏。最后演变为负责人直接拍板，根
最近想实现一个功能，就是当提供-s 参数时，跑单端数据，提供-p参数时，跑双端数据，但是不知道怎么实现才好，在Stack Overflow上发现了解答。引入了新的变量判断true和false（类似于python中我们常用的flag）。
减少冗长变量声明的代码行数有几种方法，具体取决于编程语言和上下文。以下是一些常见的技巧：
伟创力Flextronics EDI项目，报文标准包括了X12和EDIFACT两种。
# tar -zxvf percona-toolkit-2.2.17.tar.gz # yum -y install perl perl-IO-Socket-SSL perl-DBD-MySQL perl-Time-HiRes perl-TermReadKey # yum -y install perl-Digest-MD5
https://docs.python.org/2.7/library/argparse.html#module-argparse
如上，以上代码实现是针对单个模块脚本，如果要在多个模块中使用咋办？解决方法为封装为类，具体参见“代码实践2”
肿瘤的发生可以看做是体细胞变异累计的结果，按照所有的变异都正向驱动肿瘤发展的假设，患者包含的体细胞变异越多，其肿瘤发展会越快，然而从基因组测序的结果来看，驱动突变的基因通常是相互排斥的，也就是说如果两个驱动突变的基因同时发生，肿瘤的发展反而会被抑制 ，只出现一个时，则驱动肿瘤的发展。
语法是下面这样，进入到交互界面后，用法类似vi，然后按「q」可以退出，输入「？」再输入关键字，可以查询相关关键字：
这个留言恰好回答了最近学员的一个疑问：在转录组大行其道的今天，简单的药物处理细胞系前后转录组数据分析结果如何玩出新意呢，毕竟一般来说就2个分组，6个样本，看起来的确是只能走差异分析策略。
不管linux还是unix，大多数命令都是支持man命令来查看帮助信息的。 语法是下面这样，进入到交互界面后，用法类似vi，然后按「q」可以退出，输入「？」再输入关键字，可以查询相关关键字：
Eureka服务发现协议允许使用Eureka Rest API检索出Prometheus需要监控的targets，Prometheus会定时周期性的从Eureka调用Eureka Rest API，并将每个应用实例创建出一个target。
/* * Copyright (c) 1997, 2014, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. * ORACLE PROPRIETARY/CONFIDENTIAL. Use is subject to license terms. */ package java.util; import java.io.Serializable; import java.io.ObjectOutputStream; import java.io.I
rest_framework.generics.ListCreateAPIView
前言 无论多么复杂的问题，其实拆解它、解决它的思路和手段都是相通的，大致可分为以下四个步骤：1.明确和理解问题；2.拆分和定位问题；3.提出解决方案；4.总结问题。其次，想要解决问题，必须用 80%
基于Retinex的低光照图像增强包含对比度增强和噪声抑制两个任务，并存在一定的耦合关系，若忽略两者之间的关系可能会导致过度/欠平滑的结果。为了解决这一问题，本文提出了一种改进的Retinex框架，其中，低光照图像的噪声和亮度以一种互相增强的方式感知，来实现基于retinex的图像增强。本文设计了两个“逐点式”(即1*1的滤波器)的卷积神经网络分别用于建模环境光和图像噪声的统计规律，并利用它们作为约束来处理共同学习的过程，两个模型渐进地处理直到获得稳定的结果。网络结果图如下：
马克-to-win：和Comparable的思路一样，只不过排序规则这次是在Comparator的继承类的compare方法中定义。
positional arguments: target URL of the Cacti application. optional arguments: -f FILE File containing the command -c CMD Command --n_host_ids The range of host_ids to try (0 - n) --n_local_da
-c :在开始构建之前检查SCM更改，如果没有更改，退出而不进行构建 -f : 跟踪构建进度。 中断不被传递给命令 -p : 构建中在KEY=值格式中指定生成参数 -s : Wait until the completion/abortion of the command. 中断会被传递给命令 -v : 打印出构建的控制台输出。一般和 -s 或 -f 连用 -w : Wait until the start of the command
In a random process we know what outcomes couldhappen, but we don't know which particular outcome will happen
总结：两种启动方式都加了--web.enable-lifecycle 称为远程热加载配置文件，在修改了prometheus.yml后可以直接远程刷新配置。刷新命令为：curl -XPOST http://localhost:9090/-/reload 根据自己的服务启动端口以及ip进行相应修改。
很多时候我们想统计研究区的像素数量，但是用错了函数，本来用ee.reducer.sum(), ee.reducer.count()混淆使用，我们发现有很多人要统计像素数量，但却统计成了总量，所以我们首先要看下两个函数如何使用：
MySQL主从复制是MySQL 高可用架构中重要的组成部分，该技术可以用于实现负载均衡，高可用和故障切换，以及提供备份等等。对于主从复制的监控，仅仅依赖于MySQL自身提供的show slave status并不可靠。pt-heartbeat是主从复制延迟监控的不错选择，本文描述了主从复制情形下的延迟监控并给出相应示例。
销售：“研发总是不跟我们销售知会一下就擅自把东西发给客户，人家客户问起来，我们都不知道发生了什么，这弄得我们很被动。”
Linear/Logistic/Softmax Regression是常见的机器学习模型，且都是广义线性模型的一种，有诸多相似点，详细对比之。原文见Linear/Logistic/Softmax Regression对比。
说到锁，我们再来看看苹果爸爸的给出干货Synchronization Costs and Performance
一.前言 我们在使用EF进行开发的时候，肯定会遇到将迁移更新到生产数据库这个问题，前面写了一篇文章介绍了Entity Framework Core 2.0的入门使用，这里面介绍了使用命令生成迁移所需的SQL，然后更新到生产数据库的方法。这里还有另一种方法，就是利用EF Core自身所提供的方法来进行迁移。 二.API说明 这些方法都是DatabaseFacade的扩展方法，我们常使用的DbContext.Database就是DatabaseFacade类型。 GetMigrations 获取所有迁移 ///
在DRF官方教程的学习过程中，一个很明显的感受是框架在不断地进行封装，我们自己写框架/工具/脚本/平台也可以模仿模仿，先完成底层代码，再做多层封装，让使用者很容易就上手操作。本文是教程的最后一篇，介绍ViewSets和Routers。
之前说要学习PRS，研究了一下，发现它和MAS、GWAS、GS都有相通之处，尤其是MAS，对于分子标记辅助选择，选择最适合的位点进行表型数据的预测，真是一个非常好的工具，它可以自动考虑LD冗余，矫正effect，选择最优子集，并给出目标群体（候选群）的预测值。
前面我们一直在介绍图形界面，这次换个口味，在命令行实现代码行数统计程序。本程序共 135 行，其中 18 行空行、110 行有效代码、7行注释，大小为 7.71 KB。
首先交叉引用或是相互引用，实际上就是导入循环，关于导入循环的详细说明，可见我摘自《python核心编程》第二版的摘抄：Python导入循环方法。
更多关于企业级监控平台系列的学习文章，请参阅：构建企业级监控平台，本系列持续更新中。
经常接触一些新入职或转岗的策划编辑，习惯于机械理解策划的工作职责和内容，总急于想列出一个一二三的程式。这让我回忆起自己当初入行的经历。流程和事件安排后，仅是执行层面，是很多人最乐于干的，只要足够努力就好。但一些软性的、从无到有的思考和建设，却是很多新手的软肋。比如说，最简单的组织、评估提纲，怎么能克服无从下手、无言以对、无法收场的三无窘境，是我们都要面对的一道坎。 以我的经验，解决这类建设乏力的问题，须真正理解“是什么”，这比直接知道怎么做要重要得多。那么，什么是图书，它和其他产品有什么区别？ 先从最接
对数据集处理虽说很方便但在参数选取和其他的细节方面还容易出问题，尤其是最后一个Batch长度不足，会导致输出维度发生问题，若直接舍去，我还想要全部的数据结果
将数字从小到大排列 位于队列最中间的那个值，如果是偶数则取最中间的两个数的平均值。
2022 年 9 月，行业巨头 Adobe 宣布将以高达 200 亿美元的价格收购知名 UI 和 UX 设计工具套件制造商 Figma。消息一出，设计圈迅速给出大量负面反应。
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