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What is EFF in BI
所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-14 热度：146
副标题#e# Flexfields Series: Extensible Flexfields (EFF) Explained Overview Introduced with Fusion Applications,Extensible Flexfields (EFF) extend the functionality ofDynamic Flexfields (DFF) by adding features that expand on their scale[详细]
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BI解决方案分享：地产BI数据分析系统的建设
所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-14 热度：154
? ? ? ?近几年中国地产行业发展迅猛，行业整合已成大势所趋，逐步由区域开发转变为集团化的跨地区综合开发商。然而，对于处在超常规速度发展的房地产企业来说，其面临的挑战也是超常规的。企业要在有限的资金和人力条件下，同一时间，对全国区域范围内的多[详细]
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干货丨初学者必看的大数据分析实用贴士
所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-14 热度：177
选自：DZone 编译：数据观-赵杏 来源：数据观（公众号：cbdioreview） 作者：Marleen Anderson，是提供IT支持服务和IT培训的澳大利亚公司Saxons中团队的成员，是一名伟大的对企业家精神有极大兴趣的技术痴迷者。 数据分析是目前市场中的一个主要力量，理解[详细]
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新一代大数据处理引擎 Apache Flink
所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-14 热度：96
大数据计算引擎的发展 这几年大数据的飞速发展，出现了很多热门的开源社区，其中著名的有 Hadoop、Storm，以及后来的 Spark，他们都有着各自专注的应用场景。Spark 掀开了内存计算的先河，也以内存为赌注，赢得了内存计算的飞速发展。Spark 的火热或多或少[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：2021-03-11 热度：96
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：2021-03-11 热度：157
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：2021-03-11 热度：67
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：2021-03-11 热度：143
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：2021-03-11 热度：81
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：2021-03-11 热度：59
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：2021-03-11 热度：124
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：2021-03-11 热度：158
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：2021-03-11 热度：114
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：2021-03-11 热度：177
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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推荐系统技术之文本相似性计算（三）
所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-10 热度：182
副标题#e# 今天这篇也比较长，但中间有部分是代码，7，8，9最后三节的信息我认为较为有用。前面说了两篇了，推荐系统技术之文本相似性计算（一）和推荐系统技术 --- 文本相似性计算（二）分别介绍了 TFIDF 和向量空间的相关东西，然后介绍了 主题模型 ，这[详细]
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趣图：论修电脑和当医生的相似性
所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-10 热度：97
（点击上方公众号，可快速关注） 既然喝水这么重要，今天来送个福利 ↓↓↓ 据路边社报道，水杯离你越近，喝水的频率将会越高。借今天的趣图，来团一款方便携带的随手水杯。emoi 品牌，环保，外观设计简洁大方，手感也很不错。密封防漏做的好，可随身携带[详细]
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[生产库实战] 如何合理的使用logmnr进行日志挖掘，并对生产库影
所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-10 热度：175
Oracle Logmnr这个工具怎么用这里就不详细说，可以查看官方文档，网上的文档也一大堆，自己找吧。我这里就直接上干货了。 --创建Oracle目录 select * from dba_directories; create directory archivelog_dir as '/archivelog1/temp_archivelog/'; --grant[详细]
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基因数据处理44之cloud-scale-bwamem安装
所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-10 热度：147
cloud-scale-bwamem是在spark等云环境上实现bwa-mem算法，加速对全基因组匹配的处理 1.下载： git clone https://github.com/ytchen0323/cloud-scale-bwamem.git 2.编译： mvn clean package 3.编译成功： [INFO] ---------------------------------------[详细]
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基因数据处理50之cs-bwamem、bwa、snap、bwa-mem与art比较
所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-10 热度：189
副标题#e# 直接看结果： （1）art仿真数据： hadoop@Master:~/cloud/adam/xubo/data/GRCH38Sub/cs-bwamem$ cat G38L100c50Nhs20.aln ##ART_Illumina read_length 100@CM art_illumina -ss HS20 -i GRCH38chr1L3556522.fna -l 100 -c 50 -o G38L100c50Nhs20[详细]
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基因数据处理45之cloud-scale-bwamem安装（compile.pl安装有问题
所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-10 热度：137
脚本： hadoop@Master:~/xubo/tools/cloud-scale-bwamem$ cat compile.pl #! /usr/bin/perlsystem "mvn clean package";chdir "./src";system "mvn package -PotherOutputDir";chdir "./main/jni_fpga";system "mvn package -PotherOutputDir";chdir "../a[详细]
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基因数据处理47之ART基因序列数据生成器（仿真）
所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-10 热度：92
1.概念： ART基因序列数据生成器 详细请见论文：【1】 和官网【2】 2.下载： ART-bin-GreatSmokyMountains-04.17.16-Linux64.tgz http://www.niehs.nih.gov/research/resources/assets/docs/artbingreatsmokymountains041716linux64tgz.tgz 3.配置 sudo cp[详细]
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基因数据处理49之cloud-scale-bwamem运行成功
所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-10 热度：154
副标题#e# 1.先使用art生成数据： 请看前一篇 2.上传fastq到hdfs： hadoop@Master:~/cloud/adam/xubo/data/GRCH38Sub/cs-bwamem$ spark-submit --class cs.ucla.edu.bwaspark.BWAMEMSpark --master local[2] /home/hadoop/xubo/tools/cloud-scale-bwamem-0.[详细]
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基因数据处理48之ART使用实例
所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-10 热度：109
副标题#e# 相关参数请见上一篇 1.使用实例1： hadoop@Master:~/cloud/adam/xubo/data/GRCH38Sub/cs-bwamem$ art_illumina -ss HS20 -i GRCH38chr1L3556522.fna -l 100 -f 20 -o G38L100F20Nhs20 ====================ART==================== ART_Illumina[详细]
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求0至大数之间的随机数
所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-10 热度：173
题目：给定一个String类型的大数(非负整数)，不能直接转化为Integer，类似如下要求 The numbers can be arbitrarily large and are non-negative. Converting the input string to integer is?NOT?allowed. You should?NOT?use internal library such as?B[详细]
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??攻略｜13招神技 让你在数据科学和数据分析工作中脱颖而出
所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-10 热度：157
副标题#e# 简介：我有幸在很早参与了一个大数据科学项目，我非常喜欢其中的工作，甚至我意识到我的努力可以增加一些公司的价值。 然而，可悲的是，只有不到30%的数据科学项目最终实施了。我备受打击的意识到我的努力被浪费了。但是，我不是唯一的一个。几乎[详细]
