Adonis 分析 是基于距离矩阵的多变量方差置换分析, 代码示例: 默认使用bray 距离来计算样本间的距离矩阵 参考资料: https://www.rdocumentation.org/packages/vegan/versions/2.4-2/topics/adonis https://pdfs.semanticscholar.org/038e/8869b676aa365f2afdea935edf3f2003324d.pdf

1.使用ln不加参数,会创建硬链接,如果要创建软连接,需要加-s 参数. # ln test1 test8 -rw-r--r-- root root Nov : test1 -rw-r--r-- root root Nov : test8 2.使用-s 参数,会创建软连接. # ln -s test1 test9 lrwxrwxrwx root root Nov : test9 -> test1 3.使用cp -s 同样也可以创建软连接. # cp -s test1 test10 lrwxrwx

1.添加自己的环境变量 root@adonis:~# echo $PATH /usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin root@adonis:~# PATH=$PATH:/root/wangtao/work root@adonis:~# echo $PATH /usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin:/root/wangtao/work

本文为senlie原创,转载请保留此地址:http://www.cnblogs.com/senlie/ 1.概要很多计算在概念上很直观,但由于输入数据很大,为了能在合理的时间内完成,这些计算必须分布在数以百计数以千计的机器上.例如处理爬取得到的文档.网页请求日志来计算各种衍生数据,如倒排索引,网页文档的各种图结构表示,从每个主机上爬取的文档数,在某一天最频繁的查询的集合. MapReduce 是为处理和生成大数据集的编程模式和相应的实现.用户指定一个 map 函数来处理一个键值对来生成一个键值对

江苏省会议中心 南京·钟山宾馆(2012年4月21-22日) 以"突破与提升"为主题的"2012高校GIS论坛"将于4月在南京举行,由南京大学和工程中心共同承办.高校GIS论坛每两年举办一次,已在北京九华山庄成功举办三届,现已发展成为国内高校GIS教育界最有权威,最具影响力的高端论坛. 赛迪网直播小组正在现场进行图文.微博直播——2012高校GIS论坛! 主持人:尊敬的李院长.曹省长.陈校长,“突破与提升2012高校GIS论坛”现在开幕!首先请允许我介绍出席今天开幕

本文对应<R语言实战>第9章:方差分析:第10章:功效分析 ==================================================================== 方差分析: 回归分析是通过量化的预测变量来预测量化的响应变量,而解释变量里含有名义型或有序型因子变量时,我们关注的重点通常会从预测转向组别差异的分析,这种分析方法就是方差分析(ANOVA).因变量不只一个时,称为多元方差分析(MANOVA).有协变量时,称为协方差分析(ANCOVA)或多元协方差分析

1,定义注解名称接口 /** * 使用该注解不用再MD5转换了 * * @author adonis * */ @Target(ElementType.PARAMETER) @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME) @Documented public @interface Password { String value() default "password"; } 2,实现HandlerMethodArgumentResolver 接口 public

JavaScript   JavaScript一种直译式脚本语言,是一种动态类型.弱类型.基于原型的语言,内置支持类型.它的解释器被称为JavaScript引擎,为浏览器的一部分,广泛用于客户端的脚本语言,最早是在HTML(标准通用标记语言下的一个应用)网页上使用,用来给HTML网页增加动态功能. 如果在已经在使用 JavaScript (以及 JQuery) 来支持 HTML,那么你肯定知道开发和维护一个大型应用需要付出多大的努力以及编写多么复杂的代码,而 JavaScript 框架可以帮助你

2019 年 Web 开发技术指南和趋势 2019/01/23 · JavaScript · 趋势 转载:原文出处: 李棠辉(http://web.jobbole.com/95622/)    以下内容来自我特别喜欢的一个Youtube频道: Traversy Media 这是一个2019年你成为前端,后端或全栈开发者的进阶指南: 你不需要学习所有的技术成为一个web开发者 这个指南只是通过简单分类列出了技术选项 我将从我的经验和参考中给出建议 首选我们会介绍通用的知识, 最后介绍2019年的W

SSR: 服务端渲染(Server Side Render),即:网页是通过服务端渲染生成后输出给客户端. 一.那为什么要使用SSR呢? 我用一句话理解的就是降低SPA(Single Page Application)首屏渲染的时间,解决SPA不利于SEO(Search Engine Optimization)的优化. 那Nuxt是什么呢?跟SSR有什么关系呢? Nuxt.js 是一个基于 Vue.js 的通用应用框架. 通过对客户端/服务端基础架构的抽象组织,Nuxt.js 主要关注的是应用的

背景 在讨论如何组织源码目录之前,很有必要对现有web站点的组织结构进行测试,特别是2.2版本的API,在服务器版本上是不同的,所以在2.2之后的版本中,所有的服务器版本都要求能够使用标准的压缩web站点格式,这就是下面所要进行讨论的. 一个web应用程序,就是一个标准格式的多个目录和文件的层次组织,这种层次组织,可以在非压缩包到时候被访问,每一个目录和文件,在文件系统中都是单独存在的,或者是在压缩包环境下,比如一个.war文件,非压缩包格式在环境部署过程中很有用,而压缩包格式在发布环境是很有用

Koa 框架教程   作者: 阮一峰 日期: 2017年8月 9日 Node 主要用在开发 Web 应用.这决定了使用 Node,往往离不开 Web 应用框架. Koa 就是一种简单好用的 Web 框架.它的特点是优雅.简洁.表达力强.自由度高.本身代码只有1000多行,所有功能都通过插件实现,很符合 Unix 哲学. 本文从零开始,循序渐进,教会你如何使用 Koa 写出自己的 Web 应用.每一步都有简洁易懂的示例,希望让大家一看就懂. 零.准备 首先,检查 Node 版本. $ node -

改善性能意味着用更少的资源做更多的事情.为了利用并发来提高系统性能,我们需要更有效的利用现有的处理器资源,这意味着我们期望使 CPU 尽可能出于忙碌状态(当然,并不是让 CPU 周期出于应付无用计算,而是让 CPU 做有用的事情而忙).如果程序受限于当前的 CPU 计算能力,那么我们通过增加更多的处理器或者通过集群就能提高总的性能.总的来说,性能提高,需要且仅需要解决当前的受限资源,当前受限资源可能是: CPU: 如果当前 CPU 已经能够接近 100% 的利用率,并且代码业务逻辑无法再简化,那

2019 简易Web开发指南     2019年即将到来,各位同学2018年辛苦了. 不管大家2018年过的怎么样,2019年还是要继续加油的! 在此我整理了个人认为在2019仍是或者将成为主流的技术与大家分享,包括前端.后端和全栈相关. 工具.软件 欲先攻其事必先利其器,用好工具是做好开发的基础. 编辑器/IDE: VSCode,Sublime Text,Atom 浏览器:Chrome,Firefox 设计/原型:Adobe XD,Photoshop,Sketch,Figma 命令行工具:Gi

Bioenv 分析通过 计算样本群落结构的距离矩阵和 环境因子的距离矩阵,计算两个距离之间的相关系数,挑选出最佳的环境因子组合: 默认情况下,计算 群落结构的距离矩阵时, 使用 Bray-Curtis 距离: 计算环境因子的距离矩阵时,使用Euliodean 欧式距离, 计算相关性,则采用 spearman 相关系数: 示例用法: > # The method is very slow for large number of possible subsets.> # Therefore onl

改善性能意味着用更少的资源做更多的事情.为了利用并发来提高系统性能,我们需要更有效的利用现有的处理器资源,这意味着我们期望使 CPU 尽可能出于忙碌状态(当然,并不是让 CPU 周期出于应付无用计算,而是让 CPU 做有用的事情而忙).如果程序受限于当前的 CPU 计算能力,那么我们通过增加更多的处理器或者通过集群就能提高总的性能.总的来说,性能提高,需要且仅需要解决当前的受限资源,当前受限资源可能是: CPU: 如果当前 CPU 已经能够接近 100% 的利用率,并且代码业务逻辑无法再简化,那

大数据技术 —— MapReduce 简介 本文为senlie原创,转载请保留此地址:http://www.cnblogs.com/senlie/ 1.概要很多计算在概念上很直观,但由于输入数据很大,为了能在合理的时间内完成,这些计算必须分布在数以百计数以千计的机器上.例如处理爬取得到的文档.网页请求日志来计算各种衍生数据,如倒排索引,网页文档的各种图结构表示,从每个主机上爬取的文档数,在某一天最频繁的查询的集合. MapReduce 是为处理和生成大数据集的编程模式和相应的实现.用户指定一个

基于Cortex-A9平台的米兰花智能培育系统 1. 系统功能概述 本系统主要实现了模拟米兰花智能培育的过程.通过前端传感器采集相关环境因子数据经ZigBee组网发送到协调器汇总,网关通过串口读取协调器汇总的数据进行实施调控,并将处理好的数据上传服务器,移动端访问服务器获得最新培育数据. 2. 系统组成 Android智能网关 用户注册登录,人脸识别 控制LED.继电器.ADC转化,烟雾报警 视频监控 读取ZigBee数据,并完成调控 上传服务器 zigbee 获得相关传感器数值 ZigBee组

# -*- coding: utf-8 -*- # __author__ = 'JieYao' from biocluster.agent import Agent from biocluster.tool import Tool import os import types import subprocess from biocluster.core.exceptions import OptionError class RandomforestAgent(Agent): ""&qu

# -*- coding: utf-8 -*- # __author__ = 'JieYap' from biocluster.agent import Agent from biocluster.tool import Tool import os import types import subprocess from biocluster.core.exceptions import OptionError class OtunetworkAgent(Agent): """