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HDU 1212 Big Number（大数取模）
所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-08 热度：104
Big Number Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)????Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 7063????Accepted Submission(s): 4866 Problem Description As we know,Big Number is always troublesome. But it's really imp[详细]
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R语言：SMOTE - Supersampling Rare Events in R:用R对非平衡数
所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-08 热度：187
副标题#e# SMOTE - Supersampling Rare Events in R:用R对稀有事件进行超级采样 在这个例子中将用到以下三个包 {DMwR} - Functions and data for the book “Data Mining with R” and SMOTE algorithm:SMOTE算法 {caret} - modeling wrapper,functions,com[详细]
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寻找第K大数的方法
所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-08 热度：68
寻找一堆数中第K大的数，第一感觉是排序，然后将排序之后的值取第K个。但是实际上，这种方式最少的时间复杂度是O(nlogn)。有更简单的方式可以实现线性的时间复杂度。 算法总是有穷尽的，而思想无穷尽，而实用算法的本质是用空间去换取时间。 这里的方案是[详细]
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《hadoop进阶》PeopleRank从社交关系中挖掘价值用户
所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-07 热度：189
副标题#e# 转载请注明出处： 转载自? Thinkgamer的CSDN博客： blog.csdn.net/gamer_gyt 代码下载地址：点击查看 1：PageRank 与 PeopleRank 2：需求分析：挖掘CSDN博客的价值用户 3：算法模型：PeopleRank算法 4：架构设计：从数据准备到PR算法的MR化 5：程[详细]
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XTU 1247 Robb#39;s Problem
所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-07 热度：200
思路：大数处理，可以用二维数组，也可以用Java的BigInteger来处理。我用的是Java，因为方便、快捷。 AC代码如下： import java.util.*;import java.math.*;public class Main{ final static int MAXN = 1005; public static void main(String args[]){ Sc[详细]
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基因数据处理38之dbSnpId到omimId的映射表
所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-07 热度：70
1.下载： 首先收到【2】，来源是【2】 【1】中有描述： You can also get those SNPs with an OMIM ID number by downloading from the dbSNP FTP site: the OmimVarLocusIdSNP table contains the information you need for your organisim of interest ([详细]
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基因数据处理39之mango安装记录
所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-07 热度：128
更多代码请见：https://github.com/xubo245/AdamLearning 1解释 mango安装记录 mango主要是在adam上实现 可视化平台 A scalable genome browser 2.代码： git clone https://github.com/bigdatagenomics/mango.gitcd mangomvn clean package -DskipTests[详细]
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基因数据处理41之mango使用失败
所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-07 热度：193
hadoop@Master:~/xubo/tools/adam-2.10-0.19-git/bin$ mango-submit /xubo/mango/snap/datatest.fa.adam -read_files /xubo/mango/snap/datatest2.sort.bam.adam -var_files /xubo/mango/snap/datatest2.flt.vcf.adam -feat_file /xubo/mango/snap/datates[详细]
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51NOD 1116 K进制下的大数(字符串取模 + 枚举)
所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-07 热度：190
传送门 1116 K进制下的大数 基准时间限制：1 秒 空间限制：131072 KB 分值: 20 难度：3级算法题 收藏 关注 有一个字符串S，记录了一个大数，但不知这个大数是多少进制的，只知道这个数在K进制下是K - 1的倍数。现在由你来求出这个最小的进制K。 例如：给出[详细]
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poj3181 Dollar Dayz (DP+大数)
所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-07 热度：157
Dollar Dayz Crawling in process... Crawling failed Time Limit:1000MS???? Memory Limit:65536KB???? 64bit IO Format:%I64d %I64u Submit Status Practice POJ 3181 Appoint description: System Crawler (2016-05-27) Description Farmer John goes t[详细]
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基因数据处理40之bedtools的安装和使用
所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-07 热度：172
1.下载： git clone https://github.com/arq5x/bedtools.git 2.编译： make 3.配置： cp * /usr/local/bin/ 4.运行： bam变成bed hadoop@Master:~/xubo/data/snap$ bamToBed -i datatest.sorted.bam datatest.sorted.bed 查看： hadoop@Master:~/xubo/data[详细]
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基因数据处理42之mango问题_seqdict.avro不存在解决
所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-07 热度：158
副标题#e# 参考【1】中问题解决 问题分析：这是新版本的问题：adam0.19.1目前在maven中心仓库没有 解决办法： package org.gcdss.testimport java.io.Fileimport java.nio.file.Filesimport org.apache.parquet.hadoop.metadata.CompressionCodecNameimport[详细]
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基因数据处理43之mango之503错误
所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-07 热度：189
HTTP ERROR: 503Problem accessing /. Reason: Service UnavailablePowered by Jetty:// 更详细请见： https://github.com/bigdatagenomics/mango/issues/181[详细]
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WindowsXP SP3 AFD.sys 本地拒绝服务漏洞的挖掘过程
所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-07 热度：189
标 题: WindowsXP SP3 AFD.sys 本地拒绝服务漏洞的挖掘过程 时 间: 2013-03-17,15:22:33 这是本人第一次做漏洞挖掘，2月的时候开始研究漏洞挖掘技术，2月24号那天在进行Fuzz测试的时候偶然的发现了一个afd.sys未处理的异常，然后就对这个异常如获至宝的分[详细]
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520我与大数据有个约会——上海大数据创新应用论坛完美落幕
所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-07 热度：150
副标题#e# 2016年5月20日周五下午，由上海市大数据联盟牵头，慧与(中国)有限公司、联通小沃科技与华院数据共同承办，来自金融服务业、运营商、零售及电商、制造等行业的大数据应用先行者们为各行各业170余位来宾们打开了一扇通向大数据应用落地彼岸的智慧之[详细]
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基因数据处理31之avocado运行avocado-cli中的avocado问题3-变异
所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-07 热度：87
读入的read为： val fqFile = "hs38DHSE1L100F1.sam" 读取结果： cleanedReads.count:1{"readNum": 0,"contig": {"contigName": "chrUn_KN707963v1_decoy","contigLength": 62955,"contigMD5": null,"referenceURL": null,"assembly": null,"species": nul[详细]
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基因数据处理32之Avocado运行记录(人造数据集)
所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-07 热度：160
副标题#e# 主要是需要数据正确，如果中间缺少记录，avocado一般不会成功 1.代码： Avocado修改： /** * Licensed to Big Data Genomics (BDG) under one * or more contributor license agreements. See the NOTICE file * distributed with this work for[详细]
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基因数据处理33之Avocado运行记录(参考基因组)
所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-07 热度：149
1.数据下载： avocaodo的test resource中 2.预处理： cat Homo_sapiens_assembly19.fasta | grep -i -n '' Homo_sapiens_assembly19Head.txt cat Homo_sapiens_assembly19Head.txt cat Homo_sapiens_assembly19.fasta | head -34770016 |tail -787820 Homo[详细]
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基因数据处理36之qc-metrics安装
所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-07 热度：116
副标题#e# 更多代码请见：https://github.com/xubo245/SparkLearning Spark中组件Mllib的学习之基础概念篇 1解释 Read and variant metrics,useable for pipeline quality control purposes qc-metrics主要是用于read和变异的度量，流水线质量控制的目的 2.[详细]
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基因数据处理34之使用samtools和bcftools进行变异分析
所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-07 热度：78
1.指令： （1） samtools mpileup -vf Homo_sapiens_assembly19chr20.fasta NA12878_snp_A2G_chr20_225058.sorted.bam NA12878_snp_A2G_chr20_225058.variants 或者： samtools mpileup -vf Homo_sapiens_assembly19chr20.fasta NA12878_snp_A2G_chr20_225[详细]
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推荐系统技术 --- 文本相似性计算（二）
所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-07 热度：68
副标题#e# 第一篇地址：推荐系统技术之文本相似性计算（一）上一篇中我们的小明已经中学毕业了，今天这一篇继续文本相似性的计算。首先前一篇不能解决的问题是因为我们只是机械的计算了词的向量，并没有任何上下文的关系，所以思想还停留在机器层面，还没有[详细]
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基因数据处理35之使用samtools和bcftools进行变异分析2--连续处
所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-07 热度：188
指令： samtools mpileup -uf Homo_sapiens_assembly19chr20.fasta NA12878_snp_A2G_chr20_225058_longer.sorted.bam | bcftools call -mv NA12878_snp_A2G_chr20_225058_longer.raw.vcf bcftools filter -s LowQual -e '%QUAL20 || DP100' NA12878_snp_A2[详细]
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nyoj 28 大数阶乘
所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-07 热度：59
大数阶乘 时间限制： 3000?ms ?|? 内存限制： 65535?KB 难度： 3 描述 我们都知道如何计算一个数的阶乘，可是，如果这个数很大呢，我们该如何去计算它并输出它？ 输入 输入一个整数m(0m=5000) 输出 输出m的阶乘，并在输出结束之后输入一个换行符 样例输入[详细]
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PrefixSpan序列模式挖掘算法
所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-06 热度：139
介绍 与GSP一样，PrefixSpan算法也是序列模式分析算法的一种，不过与前者不同的是PrefixSpan算法不产生任何的侯选集，在这点上可以说已经比GSP好很多了。PrefixSpan算法可以挖掘出满足阈值的所有序列模式，可以说是非常经典的算法。序列的格式就是上文中提[详细]
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1.大道至简的数据处理工具（Power Query）
所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-06 热度：61
? ?如果你不想学复杂的函数，如果不想学更难的VBA。但你想把数据处分分析工作做好。那么，来吧！这套课程将是你最好的选择。远离繁杂，回归简单与智能化。 ? ?先来看看power query 怎么做些什么。先来展示一下效果图。[详细]
