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    最强大的netCDF处理工具

    NCAR开发NCO起初是为了处理分析GCM(General Circulation Models)数据集,即网格化科学数据集。 随着NCO的开发迭代,其功能也越来越强大。...而且针对变量和属性,NCO提供了大量的命令可以编辑变量和属性信息,比如属性和变量重命名、变量和属性值更改\添加、缺失值处理等。 NCO可以跨平台运行,没有系统依赖问题。...命令概览 NCO中包含了很多功能强大且非常实用的命令,下面是NCO中一些命令的简单介绍: ncap2—netCDF算术工具 ncap2可以说是NCO中最强大的命令,具有相对完整的编程语言的全部特征,包括循环...因为其功能强大,NCO每次更新时几乎都会随着更新,其文档也并不完善。在NCO发行文件data/ncap2_tst.nco中可以查到更为详细的描述,data/*.nco文件中包含了更详细的使用方法。...NCO也提供了Python的封装版本[1],但功能可能没有直接使用NCO命令行工具强大,感兴趣的可以直接查看github链接。

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    堪称完美的实验设计:食管癌前病变基因组研究

    在 NCO 和 CO 中,癌前组织每次活检的全基因组数据都检测到了较高的体细胞 SNV + InDel突变,但CO组突变负荷显著较高(Fig2ab)。...在突变特征分析的结果中,NCO 和 CO 组没有显示出差异(Fig2efg)。...在 20 名 NCO 和 27 名 CO 患者的 24 个 ESAD 基因中发现了趋同进化的证据(来自单个患者的不同样本中同一基因的多个功能突变),其中 6 名 NCO 和 8 名 CO 患者在同一基因中具有...TP53 突变与ESAD进展:在 CO 组中检测到的 功能性 TP53 突变、纯合缺失 (HD) 或单拷贝丢失频率比NCO组高,与 NCO 相比,CO 更有可能具有 TP53 的双等位基因失活,并且突变的克隆在食管中扩散...总结 该研究分析了 NCO 和 CO 患者之间的关键相似之处(如NCO 和 CO 中非常相似的突变特征、突变负荷和 ESAD 相关基因改变)和差异,这些相似之处和差异对 BE 患者的早期癌症检测和风险分层存在一定影响

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    迷人的DDS数字下变频(YUNSWJ 仿真版)

    一个处理单元 数字下变频 DDC = 数控振荡器 (NCO) + 数乘器 + 低通滤波器 + 抽取器 的组合。...混频 (Mixing) 用一个 数控振荡器 (NCO) 产生正弦/余弦序列;输入信号 × NCO → 得到 I (同相分量) 和 Q (正交分量),也就是把目标频段搬到基带。...(例如 SATCOM 上行链路) 就是这个地面发给卫星的链路 还有就是灵活性:NCO 可以快速改频,实现软件无线电 (SDR) 或跳频通信。...复数本振(NCO)与正交解调 数控振荡器(NCO)产生复指数 对实信号 做复数混频(等价于 I/Q 解调): 若 中含有以 为中心的目标分量,则混频后该分量被平移到 (基带邻近),而远离 的分量会被移到高频...Python 仿真 目标: 演示 复数 NCO 混频把 搬到 , 低通滤波抑制干扰, 抽取降低采样率并体现处理增益。

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    如何更稳健的计算组合最优权重(附代码)

    首先,提出了一种新的解决方法 ,称为嵌套聚类优化(NCO),该方法解决凸优化问题中噪声及复杂的信号结构引起的不稳定性。...其次,作者还采用了蒙特卡罗模拟方法(Monte Carlo Optimization Selection, 以下简称为MCOS)对多种最优化算法产生的误差进行了评估(包括NCO),这样就可以根据评估的结果选择最稳健的优化模型...对于相关性矩阵聚类的特性带来的不稳定性,作者提出了嵌套聚类优化(NCO) 蒙特卡罗模拟法MCOS MCOS求解w的过程一共包含了五个步骤: 1、估计均值和方差:以 为参数生成矩阵 ,计算矩阵 的均值和方差...,NCO的代码如下。.../cov1.shape[1],bWidth) w1.loc[i]=optPort(cov1,mu1).flatten() w1_d.loc[i]=optPort_nco(cov1

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    ​浅谈协程

    虽然很多操作系统(比如 Linux)进程与线程区别不是非常明显,但线程还是比进程要轻。...线程的切换(Context Switch)相比于其他操作而言并不是非常耗时,如下图所示(2018年): 参考这篇 Linux线程相关文章,Linux 2.6 之后 Linux 多线程的性能提高了很多,...大部分场景下线程切换耗时在 2us 左右; 下面是 Linux 下线程切换耗时统计(2013 年): 正常情况下线程可用的 CPU 时间片都在数十毫秒级别,而线程切换占总耗时的千分之几以内,协程的使用可以将这个损耗进一步降低...其他底层协程库实现可以查看: Boost.Context tbox 协程库的对比可以参考: https://github.com/tboox/benchbox/wiki/switch linux 系统一般都存在...则需要找到一个空的位置,放置初始化好的协程;这里从第 nco 位开始寻找(nco 代表当前存活的个数;因为一般来说,前面几位最开始都是存活的,从第 nco 位开始找,效率会更高。

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