作者：林骥很多分析思维模型，本质上都是在研究人的行为。下面介绍的 RFM 分析思维模型，本质上也是在研究人的行为。1. 模型介绍美国有一个叫 Arthur Hughes 的研究所，从客户数据库中发现了 3 个神奇的要素：（1）Recency 最近购买时间，离得越近，价值越大。（2）Frequency 累计购买次数，次数越多，价值越大。（3）Monetary 累计购买金额，金额越高，价值越大。将这
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2024-10-29 10:23:25
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如何对待开源？得益于开源运动的蓬勃发展，众多技术顶尖的公司、团队或者个人通过开源的方式向技术社区贡献了许多优秀的开源项目，一方面大大促进了整体技术的发展，另一方面大大减轻了中小公司和团队在技术方面的投入压力，让团队能够更加聚焦于业务。开源项目对团队和业务有很大好处，但对于技术人员来说，如果只是简单的采取“拿来主义”，那就变成一个陷阱：看似很快的用开源项目实现了需求，但自己的技术水平并没有什
一、memoQ下载不要以为下载很轻松哦，其实下载和安装时也有注意事项的~下载请认准唯一官方下载地址：Downloads - Translation software - memoQ目前memoQ客户端仅支持Windows系统！所以下载前要确认好系统！Step 1：在memoQ下载页面，点击Download在下载页面，最顶部为memoQ最新的版本。比如，当前最新的版本为memoQ10.4.12。St
7.富集分析(Metascape数据库)“实践是检验真理的唯一标准。”“复现是学习R语言的最好办法。” 2021.4.12_1
DOI: 10.1016/j.cell.2020.05.032这篇2020年发表在cell上关于新冠的组学文章里面有大量的生信内容。今天带大家复现其中的一个Supplemental Figure：富集分析。本文示例数据领取：后台回复“20210430”富集分析
无处不在的Template Method 如果你只想掌握一种设计模式，那么它就是Template Method!动机(Motivate): 变化 -----是软件设计的永恒主题，如何管理变化带来的复杂性？设计模式的艺术性和复杂度就在于如何分析，并发现系统中的变化和稳定点，并使用特定的设计方法来应对这种变化。意图(I
mono-3.0.2安装指南一见 2012/12/27目录1. 前言 11.1. 什么是mono？ 11.2. 目的 12. 下载网址 13. 依赖关系 24. 安装步骤 24.1. mono 24.2. xsp 24.3. mod_mono 25. 修改Apache的httpd.conf
MEME 安装我的一些基本环境CentOS 7.8Bash 4.2.46gcc 9.1.0并行依赖 / MPICH安装若需要并行计算的话，在安装MEME之前，需要先安装下面两个软件之一：OpenMPI from http://www.open-mpi.org
MPICH from http://www-unix.mcs.anl.gov/mpi/mpich
因为MPICH 有详细
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2024-06-12 16:14:09
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全球最大的嵌入Linux套件发行商美国MontaVista软件公司，日前成功开发出了通过加入具有优先权继承功能的互斥程序（mutex）而提高应答性能的嵌入Linux内核。普通Linux内核的最长应答时间约为100ms，而此次开发的Linux内核则实现了数十μs。普通实时OS的最长应答时间为数μs，也就是说已经将应答性能提高到了可与实时OS抗衡的水平。该公司技术副总裁Kevin Morgan充满自信
哈佛大学医学院Dana-Farber癌症研究所李恒课题组重磅推出三代HiFi宏基因组组装软件——hifiasm-meta。研究论文“Metagenome assembly of high-fidelity long reads with hifiasm-meta”预印本在线发布。宏基因组样本的do novo组装是研究微生物群落的常用方法。与单个物种的组装相比，宏基因组组装存在PacBio HiFi
首先分别介绍一下这一对有趣的模型把：K-Means与随机森林（后文将其称为模型一），为什么要要介绍这一对模型呢？是因为小编在一次项目上机缘巧合的产生了这样一个想法：如果我先将数据集进行K-Means进行聚类，然后再分别对每一类进行预测，这样的出来的结果误差会不会更小呢？根据这次试验的结果，答案是肯定的，误差变小的原理小编也没怎么琢磨透，估计就是聚类后，已经将
MEF 的精髓在于插件式开发，方便扩展。我学东西，习惯性的先搞的最简单的Demo出来，看看有没有好玩的东东，然后继续深入。这个博文，不谈大道理，看demo说事儿。至于概念，请google ，大把大把的。例如，应用程序的日志输出到文本，后来想改为输出到数据库，按照传统的办法，需要替换项目，删除原有的引用，增加新的引用；如果使用MEF，直接用新的dll替换原来的dll，即可搞定，这就是MEF的魅力。下
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介绍Twemperf又名mcperf，是一款memcached的性能测试工具。它使用memcached的ASCII协议并且能够快速的产生大量memcached连接和请求。该工具主要用于memcached性能测试，模拟大并发set、get等操作，mcperf只能运行在unix/linux环境下。安装下载：https://github.com/twitter/twemperf安装就是普通的三部曲，此处
目录React.memo怎么用React.useMemo怎么用React.memo() 和 useMemo() 的主要区别React.useCallback 怎么用memo，useMemo，useCallback的区别防止不必要的 effect在 React 函数组件中，当组件中的 props 发生变化时，默认情况下整个组件都会重新渲染。 换句话说，如果组件中的任何值更新，整个组件将重新渲染，包括
最近，年底项目开始有点空闲，跟我们对接接口的那边正在开发，而我们这边开发完毕，但是对方接口不稳定而且很不成熟，所以暂时停止对接,等稳定再进行对接，本日在对接接口方面经验比较足，所以敢于拿出时间去学习新的知识，觉得MEF以前没怎么接触，最近想提升一下，所以就写呢这篇文章，供大家学习，由于这方面经验有限，
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今天给大家介绍一下常用检测性能的10个基本命令。1. uptime$ uptime
23:51:26 up 21:31, 1 user, load average: 30.02, 26.43, 19.02该命令可以大致的看出计算机的整体负载情况，load average后的数字分别表示计算机在1min、5min、15min内的平均负载。2. dmesg | tail$ dmesg | tail
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2024-10-16 13:55:18
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类似篇：转录因子motif TSS区域富集分析 | motif enrichment | HOMER | FIMO | MEME 一个新的领域，现在我关注的是可变剪切调控因子，如PTBP1，它们有特定的RNA结合motif，类似TF。 相同点： 都是蛋白质的序列结合区域 有特定的序列motif 不同 ...
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2021-08-08 23:12:00
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1.1 Memetic算法的基本思想 在讲Memetic算法之前，我们先来了解一下meme。 基于图中内容，Mosato（1989）提出了Memetic算法。那么，Memetic算法出现的原因是啥呢？Memetic算法是啥呢？那在讲Memetic算法之前，我们先来稍微回忆一下遗传算法、蚁群优化算法、粒子群优化算法等这些进化算法以及群体智能优化算法，这些算法有啥共性呢？好吧，共性其实很多。这里我想讲
HOMER是一个使用perl和C写成的motif分析工具。之前在分析clip-seq分析时，按照文献中材料和方法所写的流程进行分析，却无法得到与文献一致的结果。想来多半是文章发表时，并没有把所有的细节写清楚，导致我在重复时参数选择方面并没有与原作者保持一致。另一个原因是基因组几经修改，原本的hg17的数据无法下载到，只能下载到liftover到hg18的数据。为此，进行了一下google rese
