DI ：数据集成，数据集成系统是为用户访问多个有效的、异构的数据源提供统一的应用系统，从而使用户真正将注意力集中在他们想要的特定结果上，而不必关心如何获得这些结果。现在一些企业在做的数据整合平台就是数据集成系统。
本章的目的是为读者提供理解基因组学所需的一些基础知识。需要说明，这绝不是对这一学科的完整概述，而只是一个简单的总结，它将帮助非生物学相关专业的读者理解计算基因组学中反复出现的生物学概念。熟知基因组生物学和全基因组定量分析的读者可以自由跳过这一章或大致浏览一遍。
数据质量（Data Quality）是数据分析结论有效性和准确性的基础也是最重要的前提和保障。数据质量保证（Data Quality Assurance）是数据仓库架构中的重要环节，也是ETL的重要组成部分。 我们通常通过数据清洗（Data cleansing）来过滤脏数据，保证底层数据的有效性和准确性，数据清洗一般是数据进入数据仓库的前置环节，一般来说数据一旦进入数据仓库，那么必须保证这些数据都是有效的，上层的统计聚合都会以这批数据作为基础数据集，上层不会再去做任何的校验和过滤，同时使用稳定的
情况说明： 现在需要做一个数据存储，500w左右的数据，日后每天大约产生5w条左右的数据。想把这些数据存储起来，供日后的数据分析用？使用上面说的三种数据库中的哪中比较好？是否有必要建立集群？ 个人看法是：从长远角度看，由于单台机器的性能瓶颈，后期肯定要做集群，单纯的做复制最终也无法缓解单台master上读的负担。因此，使用mysql的话会使用cluser。但是了解到mysql的cluser要用好的化还要做负载均衡，而mysql的均衡器是第三方的，无法很好的与mysql整合。使用mongodb的自动分片集群能
情况说明： 现在需要做一个数据存储，500w左右的数据，日后每天大约产生5w条左右的数据。想把这些数据存储起来，供日后的数据分析用？使用上面说的三种数据库中的哪中比较好？是否有必要建立集群？ 个人看法是：从长远角度看，由于单台机器的性能瓶颈，后期肯定要做集群，单纯的做复制最终也无法缓解单台master上读的负担。因此，使用mysql的话会使用cluser。但是了解到mysql的cluser要用好的化还要做负载均衡，而mysql的均衡器是第三方的，无法很好的与mysql整合。使用mongodb的自动分片集
人脸识别、图像分类、语音识别是最早的深度学习取得突破的主要几个技术方向。在2014年前后，多家技术公司纷纷宣布其利用深度学习在LFW上取得的最新成果，此为深度学习技术在人脸识别领域的“小试牛刀”。随后，商汤、Face++等国内的多家技术公司针对金融行业人脸认证这一需求持续改进算法，随着PK的不断升级，人脸认证图像相对可控下的人脸识别性能不断被刷新，固定识别通过率为90%，识别误匹配率指标被降低了好几个数量级，此为深度学习技术在人脸识别领域的“硕果初尝”。类似的技术被用在了手机APP的人脸登录、相册管理等，这里不一一赘述。
在数据的服务生命周期过程中，经常会因为数据迁移、主从复制、数据集成等原因产生数据流动及复制。在数据复制过程中，由于人为误操作、软件bug或硬件故障等原因，无法完全规避复制数据的准确性。如何有效保障复制数据的一致性变得至关重要。
Collation 主要的作用是什么，排序。 数据库中的字符众多，而在这里很多的查询中都对这些符号进行一些比对的工作，如 A = a , B > BA , c < v 等等在查询中进行的条件输入的工作，而字符和字符之间如何进行比对，这个就全部依靠我们的collation 了，如我们规定了 A = 0 B = 1 则， B > A 是成立的，所有collation是一套字符的编码集合，collation会影响到order by的语句顺序，会影响到where 条件比对后的结果，同时也会影响distinct, group by , having 等语句查询的结果，不光如此，还会影响字符型的字段建立索引后的顺序等。
人为添加 10 种微生物，其中包括 8 株细菌，两株真菌。分为两种模式，一种按比例平均分配，称为 Even 数据集，8 株细菌各占 8%，2 株真菌各占 4%。另一种按照对数进行分配，称为 Log 数据集。并且包括 illumina 与 nanopore 数据。
1 背景 随着业务量和业务复杂度度增加，每次业务迭代都需要考虑业务影响域进行回归，效率低 业务重构导致覆盖度一定程度上不完全，质量不高 tcp接口众多，http接口更接近业务场景 因为上述业务特点，故选择了接口diff的方式改进测试过程中效率和质量问题 2 实现目标 根据环境数据配置进行接口数据对比，找出结果中的差异 用例集成，使用csv文件管理用例case，支持不同业务线用例统一管理 jenkins集成，自动化下载代码、执行用例、生成测试报告 入口集成，统一集成到开放平台中形成数据闭环，可选择具体业务线
小编是医药行业的，所以小编的推送涉及的知识也多为SAS在临床研究中的运行及SAS数据清洗等相关的程序，在临床试验中，很多SOP相对完善的公司，出于对数据质量的把控，一般项目都会采用double programming，一个项目会有多个人参与，写俩份独立的程序，最终会对结果进行compare，今天的主题就是数据的compare.
scRNA-seq数据的许多分析以表达矩阵为起点。按照惯例，表达矩阵的每一行代表一个基因，每列代表一个细胞（尽管一些作者使用转置矩阵）。每个条目代表给定细胞中特定基因的表达水平。基因表达的测量单位取决于protocol和使用的一般方式。
在MONGODB 中也存在collation的问题，在MONGODB 的string 文本类型的都存在这个问题。针对于MONGODB的 collection ，view, index等都涉及特定操作针对collation的操作。因为如果我们不进行这个操作，MONGODB 对于这些数据的操作将采用普通的二进制字符串来对比。
今天一篇arXiv论文《AM-LFS: AutoML for Loss Function Search》，商汤科技揭示使用AutoML方法设计Loss函数，在图像分类、人脸比对、行人重识别等任务中验证其比人工设计的Loss更优秀。
在操作系统中,我们执行一个指令去磁盘取数据,那么他会从磁盘取出4KB数据,这个4KB就是一个局部单位,而这4KB数据就是你的指令中取出的数据周围的数据,因为操作系统认为你下一次的数据会从这条数据的周围中取。每次从磁盘读取数据在这里称为一次磁盘IO。那么在Mysql的操作当中,也有这么一个原理。
今天给大家介绍的是一篇由Adobe团队做的一份工作，他们通过一些简单的数据增强方法来增强检测模型对不同GAN数据集的鲁棒性
蛋白质是生命的主力军，了解它们的序列和结构，是设计新酶、开发救命药物等生物学和医学挑战的关键。
FastTree 是基于最大似然法构建进化树的软件，它最大的特点就是运行速度快，支持几百万条序列的建树任务。官方的说法是，对于大的比对数据集，FastTree 比phyml或者RAxML 快100到1000倍。官网如下
第一组：仔细看，从一眼看过去的正常角度来说，代码中对比的数组其实是一样的数组，[1, 2]和[2, 1]都是两个包含两个元素的数组，元素内容也是一样的，但是，他们的位置不一样。 第二组：同样是位置不一样，[1, 2, 3]是小于[3, 2, 1]的 第三组：[5, 6, 7]每个元素都大于[1, 2, 3, 4]，但结果是没有后一个数组大。
顾名思义，最大似然系统发育推断旨在找到进化模型的参数，以最大化观察手头数据集的可能性。模型参数包括树的拓扑结构及其分支长度，还包括推理中假设的替代模型（例如HKY或GTR）的所有参数。由于当数据集包含多个类群时，这些参数的搜索空间是巨大的，因此所有用于最大似然系统发育推断的现代程序都应用启发式方法来达到最大似然参数组合。
例如：下面的表格中，A列是所有的自然保护地，B列是有遥感图的自然保护地，我的任务是需要找出哪些自然保护地是没有遥感图的。简单说，就是找出A列有，B列没有的单元格。
数据集划分算是在数据分析建模中比较重要的，模型的好坏不但和训练数据有关，还和测试数据有关，当然，也和评估指标有关，不过今天先来看前者。
据WHO统计，2016年，约有1790万人死于心血管疾病，占全球死亡总数的31％。其中，85%死于心脏病和中风。心脏病已经成为威胁生命的最主要疾病之一。
谣言通常被定义为其真实价值不可核实的状态。谣言可能传播错误信息（false infor-
登陆操作 1、在servlet程序中新建一个login方法 2、在业务层新建一个login的方法，传入empId、password两个参数。 在业务层的实现类中可以有两种写法。 常规写法，
scRNA-seq数据的许多分析以表达矩阵为起点。一般来讲，表达矩阵的每一行代表一个基因，每一列代表一个细胞（但是一些作者会做个转置）。每个条目代表特定基因在给定细胞中的表达水平。而表达值的测量单位取决于建库方案和所用的标准化方法。
我们知道，在ID3算法中我们使用了信息增益来选择特征，信息增益大的优先选择。在C4.5算法中，采用了信息增益比来选择特征，以减少信息增益容易选择特征值多的特征的问题。但是无论是ID3还是C4.5,都是基于信息论的熵模型的，这里面会涉及大量的对数运算。能不能简化模型同时也不至于完全丢失熵模型的优点呢？有！CART分类树算法使用基尼系数 来代替信息增益比，基尼系数代表了模型的不纯度，基尼系数越小，则不纯度越低，特征越好。这和信息增益(比)是相反的。
今天为大家介绍的是来自Daniel Jesus Diaz团队的一篇论文。基于AI的蛋白质工程框架使用自监督学习（SSL）来获得用于下游突变效果预测的表示。最常见的训练目标是野生型准确性：在一个序列或结构中屏蔽一个野生型残基，然后预测缺失的氨基酸。然而，野生型准确性与蛋白质工程的主要目标不符，后者是建议突变而不是识别自然界中已存在的氨基酸。作者在此提出进化排名（EvoRank），这是一种结合从多序列比对（MSAs）中提取的进化信息的训练目标，用于学习更多样化的蛋白质表示。EvoRank对应于在MSA引导的概率分布中对氨基酸可能性进行排名。这个目标迫使模型学习蛋白质的潜在进化动态。在各种表型和数据集上，作者证明了EvoRank在零样本性能方面有显著提升，并且可以与在实验数据上进行微调的模型竞争。
python 检验数据分布，KS-检验（Kolmogorov-Smirnov test） – 检验数据是否符合某种分布 Kolmogorov-Smirnov是比较一个频率分布f(x)与理论分布g(x)或者两个观测值分布的检验方法。其原假设H0:两个数据分布一致或者数据符合理论分布。D=max| f(x)- g(x)|，当实际观测值D>D(n,α)则拒绝H0，否则则接受H0假设。 KS检验与t-检验之类的其他方法不同是KS检验不需要知道数据的分布情况，可以算是一种非参数检验方法。当然这样方便的代价就是
数据操纵语言DML（Data Manipulation Language），用户通过它可以实现对数据库的基本操作。就是我们最经常用到的UPDATE、INSERT、DELETE。 主要用来对数据库的数据进行一些操作。
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当你看到一株未曾见过的植物，你可以打开百度APP，拍照搜索，找到相关信息；当你看到朋友穿了一件你特别喜欢的衣服，你也想买一件，你可以通过淘宝APP的拍立淘功能，找到商品；当你到达一个陌生的地方，你可以通过微信APP对着当地的街区或者建筑物拍一张照片，来定位你的详细位置。这背后都是强大的以图搜图技术。
本文[1]介绍了如何在Seurat软件中将查询数据集与经过注释的参考数据集进行匹配。我们展示了如何将来自不同个体的人类骨髓细胞（Human BMNC）的人类细胞图谱（Human Cell Atlas）数据集，有序地映射到一个统一的参考框架上。
在 scikit-learn 的 datasets 模块中，包含很多机器学习和统计学中的经典数据集。
2022年第三届江苏省大数据开发与应用大赛（SEED 大赛），由江苏省工业和信息化厅、无锡市人民政府联合举办，以“促数字转型，赋数据应用”为主题，设置医疗卫生、智能制造、能源管理、数字媒体四个赛道。大赛英文名称SEED，寓意海量的数据如一颗颗沉睡的种子，等待开发培育。
本文介绍全转录组数据分析方法，我们将以拟南芥测序数据为例，在 UseGalaxy.cn 云平台进行数据分析实践。
这个问题笔者也思考过，只不过不够系统，观点也比较单一，所以才有了上图中的【变量单位之间数量级差异过大】的回答。就着这个话题，笔者查阅相关资料，相对这个问题进行一个详细的阐述。
MNIST数据集是由美国高中生和人口普查局员工手写的70000个数字的图像，其中60000张训练图像，10000张测试图像。它是机器学习领域的一个经典数据集，其历史几乎和这个领域一样长，被称为机器学习领域的"Hello World"。因此像sklearn和tensorflow这种机器学习框架都内置了MNIST数据集。
RDD，学名可伸缩的分布式数据集（Resilient Distributed Dataset）。是一种对数据集形态的抽象，基于此抽象，使用者可以在集群中执行一系列计算，而不用将中间结果落盘。而这正是之前 MR 抽象的一个重要痛点，每一个步骤都需要落盘，使得不必要的开销很高。
当你的才华还撑不起你的野心时，请潜下心来，脚踏实地，跟着我们慢慢进步。不知不觉在单细胞转录组领域做知识分析也快两年了，通过文献速递这个栏目很幸运聚集了一些小伙伴携手共进，一起成长。
MyISAM采⽤表级锁(table-level locking)。 InnoDB⽀持⾏级锁(row-level locking)和表级锁,默认为⾏级锁
Visual Transformer在各种计算机视觉应用中取得了具有竞争力的性能。然而，它们的存储、运行时的内存以及计算需求阻碍了在移动设备上的部署。在这里，本文提出了一种Visual Transformer剪枝方法，该方法可以识别每个层中通道的影响，然后执行相应的修剪。通过促使Transformer通道的稀疏性，来使得重要的通道自动得到体现。同时为了获得较高的剪枝率，可以丢弃大量系数较小的通道，而不会造成显著的损害。
在生物医学领域，分析大规模、高维度的单细胞数据，并且处理由分批实验效应和不同制备造成的数据噪声是当前的挑战；单细胞数据的大规模、高维度处理比较困难，需要考虑数据中不同程度的噪声、分批效应、人工误差、稀疏异质性。
1、什么是悲观锁？什么是乐观锁？ 1）悲观锁 它指的是对数据被外界（包括本系统当前的其他事务，以及来自外部系统的事务处理）修改持保守态度，因此，在 整个数据处理过程中，将数据处于锁定状态。悲观锁的实现，往往依靠数据库提供的锁机制（也只有数据库层提供 的锁机制才能真正保证数据访问的排他性，否则，即使在本系统中实现了加锁机制，也无法保证外部系统不会修改 数据）。
看到隔壁《单细胞天地》公众号翻译了一个最新的单细胞数据处理综述，很精彩，所以申请转载到生信技能树平台以飨读者：
SMOTE是一种综合采样人工合成数据算法，用于解决数据类别不平衡问题(Imbalanced class problem)，以Over-sampling少数类和Under-sampling多数类结合的方式来合成数据。本文将以 Nitesh V. Chawla(2002) 的论文为蓝本，阐述SMOTE的核心思想以及实现其朴素算法，在传统分类器(贝叶斯和决策树)上进行对比算法性能并且讨论其算法改进的途径。
选自BAIR 作者：Subhashini Venugopalan、Lisa Anne Hendricks 机器之心经授权编译 参与：路雪 现在的视觉描述只能描述现有的训练数据集中出现过的图像，且需要
pytorch刚上手确实不太容易适应。特别是Andrew给出的1.x的tensorflow代码，和当前torch的差异还是很大的。这里的用法挺琐碎的，用作备忘性质。
目录： 留出法（hold-out） 交叉验证法（cross validation） 留一法（Leave-One-Out，LOO） 自助法（bootstrapping） 总结 前提： 总数据集D，数据集大小为n； 训练集S； 测试集T。 1、留出法（hold-out） 直接将数据集D分为两个互斥的集合，其中一个作为训练集S，另一个作为测试集T，即$D=S \cup T，S \cap T= \varnothing $，在S上训练出模型后，用T来评估其测试误差，作为对泛化误差的估计。 需要注意： 训练集和测试集
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