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log2相关知识

装饰器学习代码，由浅及深
import functools def log1(f): def new_test(): print 'call %s()...' % (f.name) return f() return new_test def log2(str): def log1(f): def new_test(*argc,*argv): print '[%s]call %s' %(str,f.name) return f(argc,**argv) return new_test return log1 def log3(str): def log1(f): @functools.wraps(f) def new_test(*argc,*argv): print '[%s]third time call %s' %(str,f.name) return f(argc,**argv) return new_test return lo
批量做T检验出bug怎么办？
一直感觉在生信入门阶段，盲目的用P<0.05且|log2(FC)|>1筛选差异基因过于robust，会导致很多有意义的差异基因没有筛到。比如说，很多基因log2(FC)=0.99，你说他没意义？这种一刀切的方式很激进，所以才会有GSEA，才会有WGCNA。所以我宁愿只将T检验做初步分析，不会丢掉信息。批量做T检验怎么写？我今天写了一段程序供大家参考一整理表达矩阵test，KO为敲低组，WT为正常组二批量T检验pvalue<-sapply(1:15004,function(i){t.test(test[i,c(1:3)],test[i,c(4:6)])[[3]]})突然报错了：Error in t.test.default(D[i, c(1:3)], D[i, c(4:6)]) :data are essentially constant这是为什么呢？我开始查bug，为了看是哪一行出了问题，我将sapply换成了for循环pvalue<-t.test(test[1,c(1:3)],
mysql主从同步配置
准备1. 两台mysql服务器：主(14.152.86.32)、从 2. 主服务器的端口对从服务器开放配置步骤1. master开启bin-log2. slave开启relay-log3. slave关联master(master)主服务器配置配置my.cnf# server 唯一标识server-id= 1# binlog文件名，自定义log-bin=mysql-bin# binlog文件的索引文件，默认为log-bin文件名加后缀.indexbin-log-index=mysql-bin.index# binary log格式: STATEMENT, ROW, MIXED。默认为STATEMENTbinlog_format=mixed查看master状态重启mysql：/etc/init.d/mysqld restart进入mysql查看状态：mysql&
时间复杂度中的log（n）底数到底是多少？
其实这里的底数对于研究程序运行效率不重要，写代码时要考虑的是数据规模n对程序运行效率的影响，常数部分则忽略，同样的，如果不同时间复杂度的倍数关系为常数，那也可以近似认为两者为同一量级的时间复杂度。现在来看看为什么底数具体为多少不重要？读者只需要掌握（依稀记得）中学数学知识就够了。假设有底数为2和3的两个对数函数，如上图。当X取N（数据规模）时，求所对应的时间复杂度得比值，即对数函数对应的y值，用来衡量对数底数对时间复杂度的影响。比值为log2 N / log3 N