「什么是哈温平衡?」 ❝哈迪-温伯格(Hardy-Weinberg)法则 哈迪-温伯格(Hardy-Weinberg)法则是群体遗传中最重要的原理,它解释了繁殖如何影响群体的基因和基因型频率。 ---百度百科 ❞ 「怎么做哈温平衡检验?」 ❝「卡方适合性检验!」 MAF直接是对基因频率进行筛选,而哈温平衡检验,则是根据基因型推断出理想的(AA,AT,TT)的分布,然后和实际观察的进行适合性检验,然后得到P值,根据P值进行筛选。 即P值越小,说明该位点越不符合哈温平衡。 ❞ 「两个目的:」 计算所有位点的哈温检测结果 删除SNP中不符合哈温平衡的位点 1. 可以看到,共有45个SNP根据哈温的P值过滤掉了,和上面手动计算的一样。 4.
1、什么是数据库 数据库是一个以某种有组织的方式存储的数据集合 (人们通常用数据库这个术语来代表他们使用的数据库软件,这是不正确的。数据库软件应称为DBMS(数据库管理系统),数据库是通过DBMS创建和操纵的容器) 表(table)是某种特定类型数据的结构化清单 (数据库中的每个表都有一个名字,用来标识自己,此名字是唯一的) 模式(schema)关于数据库和表的布局及特性的信息 列(column)表中的一个字段。正确的将数据分解成多个列很重要。每个列都有相应的数据类型,用来定义列可以存储的数据种类 行 表中的数据是按行存储的,所保存的每个记录存储在自己的行内 主键(primary key)一列(或一组列),其值能够唯一区分表中的每一行 注意:1、任意两行都不具有相同的主键值 2、每个行都必须具有一个主键值(主键列不允许NULL值) SQL是结构化查询语言(Structured Query Language)的缩写,是一种专门用来与数据库通信的语言 优点:1、不是某个特定数据库供应商专有的语言,几乎所有重要的DBMS都支持2、简单易学3、可以进行非常复杂和高级的数据库操作 2、MySQL (1)、开放源代码,可以免费使用 (2)、性能非常好 (3)、可信赖并且简单易用 DBMS可分为两类:(1)、基于共享文件系统的DBMS(例如:Microsoft Access和FileMaker)(2)、基于客户机-服务器的DBMS(例如:MySQL,Oracle,Microsoft SQL Server) 基于客户机-服务器的DBMS与数据文件打交道的只有服务器软件,关于数据、数据添加、删除和数据更新的所有请求都由服务器软件完成 2.1 mysql命令行实用程序 2.2 MySQL Administrator是一个图形交互客户机,用来简化MySQL服务器的管理(需要安装) 2.3 MySQL Query Browser为一个图形交互客户机,用来编写和执行MySQL命令 3、使用MySQL 常用命令: use database 选择数据库 show databases 显示数据库 show tables 显示数据库里的表 show clumns from table 显示表中的列 (同 describe table) show status 用于显示广泛的服务器状态信息 show create database 和 show create table 用来显示创建特定的数据库和表的MySQL语句 show grants 用来显示授予用户(所有用户和特定用户)的安全权限 show errors和show warnings 用来显示服务器错误或警告消息 4、检索数据 SELECT id,name FROM table; 使用DISTINCT 来告诉MySQL来返回不同的行 5、排序检索数据 ORDER BY ASC DESC 6、过滤数据 WHERE = 等于 <> 不等于 != 不等于 < 小于 <= 小于等于 > 大于 >= 大于等于 between 在指定的两个值之间 检查单个值 不匹配检查 范围值检查 空值检查 AND 操作符 OR 操作符 IN 操作符 IN 操作符优点:1、在使用长的合法选项清单时,IN操作符的语法更清楚更直观2、计算的次序更容易管理3、一般比OR操作符清单执行更快4、可以包含其他SELECT 语句 NOT 操作符 用通配符进行过滤 LIKE 操作符 百分号(%)通配符 下划线(_)通配符 注意:下划线只匹配单个字符而不是多个字符 用正则表达式来进行搜索REGEXP???? 在LIKE与REGEXP之间有一个重要的差别 进行OR匹配(|) 匹配几个字符之一可通过指定一组用[和]括起来的字符来完成(eg:WHERE prod_name REGEXP '[123] Ton' 输出:1 ton vil 2 ton vil) 匹配范围(eg:[1-9],[a-z]) 匹配特殊字符 匹配多个实例 匹配定位符 7、创建计算字段 拼接(concatenate)将值联结到一起构成单个值 多数DBMS使用+或|| 来实现拼接,MySQL则使用Concat()函数来实现(eg: SELECT Concat(vend_name,'(',vend_country,')')) 执行算术计算 SELECT id,num*price as total_price FROM t_order;(操作符有 + - * /) 8、使用数据处理函数 文本处理函数:RTrim()、Upper()、Left()、Length()、Locate()、Lower()、LTrim()、Right()、Soundex
重度使用了这两款笔记大概2年时间吧,所以对两款笔记产品的比较做个记录。 客服 这一点印象笔记比为知笔记强了不知多少倍。 为知笔记 在使用为知笔记的过程中,我发现了两个bug: 在代码块中输入某些特定的字符,会导致整个程序崩溃。这种概率挺低的,遂在官网提出反馈意见,一直没有人回复。 某段时间笔记内容会莫名回退到原来版本,给客服发邮件,没有回复。 印象笔记 前段时间想在印象笔记中记日记,每天固定生成月份+年份的笔记(如:0201),IFTTT并不熟练,发现印象笔记竟然有API接口~!遂申请之,7分钟后收到邮件回复: 感谢来信。 如果只是打算访问特定印象笔记帐户,可以使用Developer Token。 目前印象笔记服务中自助创建Developer Token的功能默认是关闭的,如果需要可以提交客服请求,申请开通这项功能。
为知笔记很好用,深得我心。原来还有一点想法,创建一些自己的模板,用的更加深入一些。后来发现,必要性不大,笔记自带的功能足够满足大多数的需求,如果画蛇添足,反而不利于跨电脑,跨平台使用。 没啥可说的,有兴趣可以看看:http://files.cnblogs.com/files/jetz/wizkey.rar 用的是wiz自己目录下带的jquery库,我在xp下调好的,今天在win7下看了一下,笔记自动根据平台调整了
简单快速的看了张俊林老师的《大数据日知录架构与算法》,对大数据的技术架构有了点点了解,简单的做了些小结: ?
任意两行都不具有相同的主键值; 每个行都必须具有一个主键值(主键列不允许为NULL) 外键(foreign key) 外键为某个表(子表)中的一列,它是另一个表(父表)的主键值,建立起两个表之间的关系。
所以我用到了为知笔记,下面我们搭建为知笔记的docker服务端吧! 第一件事 我这里没有使用命令式搭建,而且命令式搭建,官方已经写得很详细了(再不会就别玩了,滑稽) 点我跳转为知官方搭建教程 我们这里使用宝塔的docker管理器,宝塔现在的发展确实很好,docker管理器在宝塔界面的软件商店就可以找到 ,我们打开docker管理器搜索镜像wiznote/wizserver 然后pull,这时我们可以把网页关了,或者不管它,因为pull进程默认会一直进行,只要你不在ssh端停止docker服务,因为为知镜像的大小接近了 然后访问 容器运行好后,若还是显示nginx error,等待两分钟即可 访问IP:服务端口,如下图 为知默认账号为admin@wiz.cn及密码123456,进入设置修改为自己的即可! [
为知笔记很好用,深得我心。原来还有一点想法,创建一些自己的模板,用的更加深入一些。后来发现,必要性不大,笔记自带的功能足够满足大多数的需求,如果画蛇添足,反而不利于跨电脑,跨平台使用。 没啥可说的,有兴趣可以看看:http://files.cnblogs.com/files/jetz/wizkey.rar 用的是wiz自己目录下带的jquery库,我在xp下调好的,今天在win7下看了一下,笔记自动根据平台调整了
在分析WRF模型输出数据时,常常需要绘制位温(Potential Temperature)剖面和位温单格点的高度图。 位温是指将气块从参考高度(通常为1000 hPa)抬升或降低到某个特定高度后的温度,它是大气中的一个重要物理量,能够反映气块的垂直运动特征。 绘制位温剖面可以帮助我们理解大气的垂直结构和稳定性情况。 通过观察不同高度上的位温值,我们可以推断出对流层中的温度递减率、大气边界层的稳定性等信息。而绘制位温单格点的高度图,则能够更直观地展示不同位置的位温分布及其随高度的变化趋势。 在本文中,我们将使用WRF模型的输出数据,利用Python编程语言以及相关库(如wrf-python、numpy和matplotlib)绘制位温剖面和位温单格点的高度图。 我们将根据指定的站点位置和要绘制的高度层,获取相应的位温数据,并将其在图像中进行可视化展示。
SQL 语句是由简单的英语单词构成的。这些单词称为 关键字,每个 SQL 语句都是由一个或多个关键字构成的。使用 SELECT 关键字检索表数据,必须给出想选择什么(SELECT)和从什么地方选择两条信息(FROM)。
引言 因为之前看过《Mysql必知必会》,所以看到这本书的名字之后挺感兴趣的,但是内容比较基础和入门所以大多是跳读的,本次笔记更多是结合过去所学内容。 个人已经看过非常老的小绿本的《Mysql必知必会》版本,看到出到这本书的名字之后想再看看这本书。 最后千万不要认为SQL很简单,其实「越是看似简单的东西越是复杂」。魔鬼常在细节中。 ❝笔记内容很多,建议按需阅读。 ,所以这篇读书笔记直接把这一块内容迁移过来了: ❝不知道是不是出于让读者能看下去考虑,很多比较重要的内容都往后面的章节编排。 重要章节笔记 下面的内容对应上面提到的章节索引内容。
记录一些 sql 刷题笔记 力扣 1.
主要内容:介绍如何用 AND 和 OR 操作符组合成 WHERE 子句;介绍如何明确地管理求值顺序,如何使用 IN 和 NOT 操作符。
引言 因为之前看过《Mysql必知必会》,所以看到这本书的名字之后挺感兴趣的,但是内容比较基础和入门所以大多是跳读的,本次笔记更多是结合过去所学内容。 个人已经看过非常老的小绿本的《Mysql必知必会》版本,看到出到这本书的名字之后想再看看这本书。 最后千万不要认为SQL很简单,其实越是看似简单的东西越是复杂。魔鬼常在细节中。 笔记内容很多,建议按需阅读。 笔记索引 重要章节索引 很多读者可能不爱看附录的内容,因为很多时候里面都是参考资料,但是这本书比较特别,作者把自己认为重要和常用SQL语法列了出来并且标记了对应的章节,相信你已经明白这是什么意思了,所以这篇读书笔记直接把这一块内容迁移过来了 重要章节笔记 下面的内容对应上面提到的章节索引内容。
《MySQL必知必会》读书笔记 前言 第一次完整的技术书籍的读书笔记,这本书200多页,看起来轻松又简单,当然因为内容本身非常基础的缘故,这本书我也只是翻了一遍,等接触到具体内容的时候可以拿起来再看看 Rtrim 和 Ltrim 语句 除了基本的trim函数,mysql还支持删除数据左边的空格或者右边的空格,还是挺方便的,这里也记录到了笔记上面。 写到最后 写笔记的时候回过头又看了一遍,确实是一本值得推荐的好书,好拿读起来也十分的轻松。
影响流量测量值最常见的两个因素是压力和温度,为了使流量的测量值更加接近实际值,需要对流量“进补”,把温度和压力的影响因素考虑进去,对流量的测量值进行修正补偿,从而得到更加准确的测量值,这就是我们通常所说的“温压补偿 温压补偿通常指仪表测量的数据是在温度25度,压力为一个标准大气压为条件下的结果,通常测量现场的温度和压力与标准有区别,所以一般仪表都能测量现场温度与压力,然后通过计算公式对测量结果进行自动补偿。 温压补偿使用的具体场合 1、测量气体时,需要温度压力同时补偿;气体一般都以标准状况体积流量结算。因为气体的体积流量温度或压力变化时,流量都会改变。 专门设计了用于流量补偿的功能块,如下所示: 顶部的F管脚用于连接补偿前的流量测量值 底部的PV值是补偿后的、准确的流量测量值 左边的管脚用于连接参与补偿的变量的测量值,用几个就连接几个,其他空着, 比如我们的温压补偿
θjc是内部的结到外壳(就是封装)的温度参数;θjctop是结到封装顶部的温升参数,θjcbot是结到封装底部的温升参数。 θjb是内部的结到基板的温度参数。 有两种方法计算芯片结温:一种是室温+温升,一种是壳温+温升。 举例说明两种方法,现在电源芯片的输入功率为P1,输出功率为P2,则热损耗功率P3=P2-P1。 使用室温+温升计算结温:P3×θja+空气温度则为结温,使用θjctop而不使用θjcbot是因为下方温度不好测量。 使用壳温+温升计算结温:P3×θjctop+芯片上方表面温度则为结温,使用θjctop而不使用θjcbot是因为下方温度不好测量。
2019年的第一篇开局教程考虑了很久,最终我定下本篇教程,介绍PPT中渐变的高(细)级(节)运用。本篇教程步骤虽然较多,但都是很基础的功能,适合新人练手。本教程无需插件,PowerPoint 2007版以上或WPS应该都可以操作
前言 本项目旨在通过Python实现经典相当位温的计算方法,帮助大家更好理解位温概念。无论你是从事气象科研,还是从事天气预报,掌握相当位温,能帮助你更好地了解大气状态。 内容包括:相当位温的基本概念,计算方法,Python代码示例与简单可视化 相当位温(Equivalent Potential Temperature)是描述大气状态的一个重要指标。 它是指将某一气块抬升到凝结高度,并使其水汽凝结释放所有潜热后得到的位温。换句话说,相当位温表示了气块在绝热抬升至相同压强下的稳定状态下的温度。 为什么相当位温如此重要呢? 反映了稳定性:相当位温是一个稳定性指标,稳定的大气层中相当位温变化较小,而不稳定的大气层中相当位温随高度增加而减小。 描述了气块的来源:相当位温还可以用来区分气块的不同来源,比如热带或极地地区。 只能说同为位温,亦有差距。当然也可能我算错了,欢迎指正。 位温概念还有许多种,有兴趣可自行尝试比较。
前言 本项目旨在通过Python实现经典相当位温的计算方法,帮助大家更好理解位温概念。无论你是从事气象科研,还是从事天气预报,掌握相当位温,能帮助你更好地了解大气状态。 内容包括:相当位温的基本概念,计算方法,Python代码示例与简单可视化 相当位温(Equivalent Potential Temperature)是描述大气状态的一个重要指标。 它是指将某一气块抬升到凝结高度,并使其水汽凝结释放所有潜热后得到的位温。换句话说,相当位温表示了气块在绝热抬升至相同压强下的稳定状态下的温度。 为什么相当位温如此重要呢? 反映了稳定性:相当位温是一个稳定性指标,稳定的大气层中相当位温变化较小,而不稳定的大气层中相当位温随高度增加而减小。 描述了气块的来源:相当位温还可以用来区分气块的不同来源,比如热带或极地地区。 只能说同为位温,亦有差距。当然也可能我算错了,欢迎指正。 位温概念还有许多种,有兴趣可自行尝试比较。