Celonis与SAP通信解析
无论是Data Job还是Replication Cockpit的数据抽取，都基于Celonis特意为SAP开发的抽取器。该抽取器确保建立起可持续稳定的数据管道在Celonis和SAP之间。只有在建立了这样的管道之后，用户才可以抽取数据。
前面的两篇文章，使用Celonis Data Job 抽取数据， 使用Replication Cockpit抽取数据。我们谈到了如何抽取数据，现在
人工智能
提取TCGA中mRNA或lncRNA表达矩阵
前面给大家讲解过新版的TCGA数据库中，RNAseq的表达矩阵中加入了一列gene type。
☞TCGA数据库悄咪咪更新了—RNAseq没有HTSeq-Counts了
我们在合并表达矩阵的时候，可以把这一列加入到矩阵里面
☞合并新版TCGA表达矩阵R代码叕更新了—RNA类型也给你提出来
☞零代码合并新版TCGA数据库RNAseq表达谱数据
然后根据type这一
统计学习方法5.6 - 7.2笔记
5.6 决策树 -- CART算法
CART是二叉结构树。多叉可以转换成二叉，表示是和非
在CART算法中分类树是怎么形成的，要先确定特征选择的标准，之前是信息熵，引申出信息增益，都是表示不同特征下的分类能力，CART算法用的是基尼指数，同样是度量不同特征的分类能力
基尼指数
机器学习中用来度量不确定性，基尼指数越大，不确定性越高
现实中不知道样本属于某个类别的概率pk
面积的定义应该突出数学本质
8月7日，阅读《小学数学教材中的大道理》P238-253
如果问你什么是面积，你会怎么回答？
"物体表面或封闭图形的大小就是它们的面积。"这个概念是不是感觉特别熟悉？教科书上是这么写的，我们也一直是这么教孩子们的。并没有感觉有什么不妥。
今天读了张奠宙老师的《深入浅出，平易近人——怎样测量长度、面积和体积》一文，有了不一样的认识。
张老师对长度、面积和体积进行了概念梳理，提出长度、面积和体积都是几
SAS编程-Efficacy：如何利用Logistic回归模型预测事件发生概率？
项目中一张Table需要基于Logistic回归模型，输出某事件发生的概率。该模型中，因变量为二分类资料，表示事件发生与否；自变量为定量资料。Table中需要输出，当自变量为特定值时，事件发生的概率以及对应的可信区间。
这篇文章简单介绍回归模型，然后分享Logistic回归模型预测概率的SAS程序实现。
1. 回归模型简介
我们常说的自变量(X)与因变量(Y)的关系是，自变量影响因变
motifmatchr
motifmatchr的作用就是分析众多的序列和众多的motifs, 从中找到哪个序列包含哪个motif. 它的核心函数就是matchMotifs，最大特点就是快，因为它用的是MOODS C++库用于motif匹配。
尽管Bioconductor上也有很多工具能够做motif匹配，比如说Biostrings::mathcPWM, TFBSTools::searchSeq，但是motifmatchr
利用nnls进行反卷积运算
相比较SVR而言，这里有另外一种解决单细胞反卷积的方法，nnls（非负最小二乘）
文章链接：《Bulk tissue cell type deconvolution with multi-subject single-cell expression reference》
核心思想
Xjp 代表给定tissue的 sample j 中gene g的mRNA分子数
Xjpc 代表给定
从头到尾，建一个kylin多维分析Cube
实践到第三次了，作一下比较完整的记录。
一，启动kylin测试的docker，保证Hive命令能正常执行
docker run -d --name kylin -p 7070:7070 -p 8088:8088 -p 50070:50070 -p 8032:8032 -p 8042:8042 -p 16010:16010 apachekylin/apache-kylin-standalone
Linux流控框架：TC和Netfilter
摘取自 Linux TC(Traffic Control)框架原理解析
Linux内核内置了一个Traffic Control框架，可以实现流量限速，流量整形，策略应用(丢弃，NAT等)。从这个框架你能想到别的什么吗？或许现在不能，但是我会先简单说一下，和TC框架比较相似的是Netfilter框架，但是二者却又有很大的不同。
在精通了Netfilter框架之后，再来体会TC框架会简单得多，特别是，
