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如何应用DNAstar软件对测序数据进行拼接比对操作

如何应用DNAstar软件对测序数据进行拼接比对操作
如何应用DNAstar软件对测序数据进行拼接比对操作

步骤2:

步骤3:

步骤5:

步骤7

步骤8

步骤10:

步骤11:

按照步骤6将PCR特异性引物序列放进文件中,与测序结果和目的序列等进行比对。

下面是引物与测序结果比对示意,请参阅:

GNET操作手册

G-NET城市燃气管网水力分析软 件 操 作 手 册 中国市政工程华北设计研究院 北京赛远科技发展有限公司

目录 第一节概述 第二节软件环境及安装 2-1 软件环境 2-2 软件安装 2-3 安装说明 第三节软件处理流程及算法 3-1 处理流程 3-2 主要算法 第四节软件操作方法 4-1 开始操作 4-2 软件运行操作方法 4-2-1 【专业绘图】功能模块操作方法 4-2-2 【数据准备】功能模块操作方法 4-2-3 【管网分析】功能模块操作方法 4-2-4 【辅助工具】功能模块操作方法第五节水力分析的计算依据 5-1 低压管网 5-2 中、高压管网 第六节结束语

第一节概述: 燃气管网分析软件基于Windows98/2000/Me/XP 操作系统,其中绘图则基于AutoCAD R14/R2000/R2002,具有良好的操作界面和方便的操作方法,适用于天然气、煤气、油煤气、气态液化石油气、液化石油气空气混合气及矿井气等燃气在高中压及低压等不同的压力级制下的环网的水力分析和计算。 软件主要具有如下特点: ●充分利用Win32优越的内存管理功能,理论上计算 管段数目只受计算机内存的限制。 ●管网分析计算与绘图一体化。 ●在自识别环路管网图的基础上,自动对环、管段及节 点编号处理、自动设定管段流向。 ●符合修订规范要求、同时兼容原规范要求。 ●采用多种方式进行原始数据输入方式灵活,编辑方便。 ●分析结果以图形方式、文档方式及分析过程等多种方 式输出。 ●采用先进的图形处理算法及迭代算法,在传统的节点 方程法基础上采用变带宽矩阵存储系数矩阵,因为系 数矩阵是一对称稀疏矩阵,运用变带宽技术可以节省 大量的存储空间,使有限的内存可以计算的管段数有 倍数级的增加。 ●COM组件模式。 ●易于操作,使用者短时间内即可熟练掌握。

回弹仪数据处理软件用户手册V10

回弹仪数据处理软件
(V1.0)
用户操作手册
中测科仪(北京)科技有限公司
https://www.sodocs.net/doc/dc11121312.html,/

回弹仪数据处理软件用户手册 1. 关于本手册 ............................. 错误!未定义书签。
1.1. 本手册的内容 ....................... 错误!未定义书签。 1.2. 本手册的声明和条款 ................. 错误!未定义书签。 1.2.1. 免责声明 ...................... 错误!未定义书签。 1.2.2. 警告及注意事项................. 错误!未定义书签。 2. 概述................................... 错误!未定义书签。
2.1. 软件简介 ........................... 错误!未定义书签。 2.2. 升级服务 ........................... 错误!未定义书签。 2.3. 客户技术服务 ....................... 错误!未定义书签。 3. 安装与卸载 .............................................. 1
3.1. 系统安装要求 ........................................ 1 3.1.1. 硬件环境要求 ................................... 1 3.1.2. 操作系统要求 ................................... 1 3.2. 软件安装步骤 ........................................ 1 3.2.1. 安装向导 ....................................... 1 3.2.2. 欢迎界面 ....................................... 1 3.2.3. 许可证协议 ..................................... 2 3.2.4. 安装路径 ....................................... 2 3.2.5. 安装进度 ....................................... 2 3.2.6. 完成安装 ....................................... 2 3.2.7. 软件升级 ...................... 错误!未定义书签。 3.2.8. 软件卸载 ....................................... 3 4. 软件登录与主要功能介绍 .................................. 4
4.1. 软件特点 ............................................ 4 4.1.1. 使用方便 ....................................... 4 4.1.2. 功能齐全 ....................................... 4 4.1.3. 数据安全可靠 ................................... 4 4.1.4. 数据存储 ....................................... 4 4.1.5. 服务相应及时 ................................... 4 4.2. 软件登录及界面介绍 .................................. 4 4.2.1. 开启画面 ....................................... 5 4.2.2. 系统登录 ....................................... 5

IE安全漏洞及防范措施

IE安全漏洞及防范措施 摘要 谈到联网的计算机,就能想到它百纳海川的资讯,可以在网络的世界里找到自己想了解到的,自己想探索到的新知识,但是要想了解到这些资讯我们需要借助到一个工具,这就是我们每一个人都熟悉的----IE浏览器。技术的进步,离不开知识的传播。时代的需求就是我们的责任,我们要抓住信息时代的脉搏,在Internet飞速发展的今天,互联网成为人们快速获取、发布和传递信息的重要渠道,从而倍受人们的重视。互联网上信息的查找又要通过浏览器的浏览来实现,所以希望通过对IE浏览器的安全漏洞和防范措施的探讨让大家对网络及网络资源搜索的认识以及浏览器的各个功能。 关键词:IE浏览器/漏洞/措施

IE Security vulnerabilities and preventive measures ABSTRACT The PC is popular and the brilliant Computer-Culture is developing rapidly by drived of the Financial globalization,Assimilation of information and the Industrial knowledge-ization.Studying computer knowledge is becoming a consciousness action for many back-hoping people in the Boundary of the century.There are many progresses in the information industry,the time of the network and so on.We can see that more person's work and life are never left by a computer.It isn't left the spread of knowledge by technological progress.The demanding of the time is our responsibility.In the days of the internet developing fastly,we should catch the pulse of it,make the internet become a basilic channel that make people getting,issuancing and passing the news at a rapid rate.And then made the internet receives people's emphasis increasingly.One looking for the information by the browser's browsing,so I hope everyone should increasing Browser vulnerabilities and preventive measures and all kinds of functions of the browser by my paper. Keyword: Internet Explorer /vulnerabilities/measure

数据分析系统—用户操作手册

数据分析系统 操作手册 目录 一、前言 (2) 1.1、编写目的 (2) 1.2、读者对象 (2) 二、系统综述 (3) 2.1、系统架构 (3) 2.1.1系统浏览器兼容 (3) 三、功能说明 (4) 3.1、登录退出 (4) 3.1.1、登录 (4) 3.1.2、退出 (4) 3.1.3、用户信息 (5) 3.2、仪表盘 (5) 3.2.1、报表选择 (6) 3.2.2、布局方式 (7) 3.2.3、仪表盘管理 (8) 3.2.4、单个报表 (10) 3.3、应用中心 (13) 3.3.1、数据搜索 (13) 3.4、策略配置 (39)

3.4.1、数据采集 (39) 3.4.2、报表 (46) 3.4.3、数据类型 (53) 3.4.4、预设搜索 (58) 3.5、系统管理 (61) 3.5.1、代理注册设置 (61) 3.5.2、用户角色 (62) 3.5.3、系统用户 (65) 四、附件 (67) 一、前言 1.1、编写目的 本文档主要介绍日志分析系统的具体操作方法。通过阅读本文档,用户可以熟练的操作本系统,包括对服务器的监控、系统的设置、各类设备日志源的配置及采集,熟练使用日志查询、日志搜索功能,并掌握告警功能并能通过告警功能对及日志进行定位及分析。 1.2、读者对象 系统管理员:最终用户

项目负责人:即所有负责项目的管理人员 测试人员:测试相关人员 二、系统综述 2.1、系统架构 系统主界面为所有功能点的入口点,通过主菜单可快速定位操作项。系统主要分为四大模块,分别为 1):仪表盘 2):应用中心 3):策略配置 4):系统管理 2.1.1系统浏览器兼容 支持的浏览器 IE版本IE8至IE11等版本 Chrome 36及以上版本 Google chrome(谷歌 浏览器) Firefox 30及以以上版本 Mozilla Firefox (火 狐浏览器)

Mrbayes中文使用说明

< >内为需要输入的内容,但不包括括号。所有命令都需要在MrBayes >的提示下才能输入。 文件格式: 文件输入,输入格式为Nexus file(ASCII,a simple text file,如图): 或者还有其他信息: interleave=yes 代表数据矩阵为交叉序列interleaved sequences nexus文件可由MacClade或者Mesquite生成。但Mrbayes并不支持the full Nexus standard。 同时,Mrbayes象其它许多系统软件一样允许模糊特点,如:如果一个特点有两个状态2、3,可以表示为:(23),(2,3),{23}或者{2,3}。但除了DNA{A, C, G, T, R, Y, M, K,S, W, H, B, V, D, N}、RNA{A, C, G, U, R, Y, M, K, S, W, H, B, V, D, N}、Protein {A, R, N, D, C, Q, E, G, H, I, L, K, M, F, P, S, T, W, Y, V, X}、二进制数据{0, 1}、标准数据(形态学数据){0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 5, 7, 8, 9}外,并不支持其他数据或者符号形式。 执行文件: execute 或缩写exe ,注意:文件必须在程序所在的文件夹(或者指明文件具体路径),文件名中不能含有空格,如果执行成功,执行窗口会自动输出文件的简单信息。 选定模型: 通常至少需要两个命令,lset和prset,lset用于定义模型的结构,prset用于定义模型参数的先验概率分布。在进行分析之前可以执行showmodel命令检查当前矩阵模型的设置。或者执行help lset检查默认设置(如图): 略 Nucmodel用于指定DNA模型的一般类型。我们通常选取标准的核苷酸替代模型nucleotide substitution model,即默认选项4by4。另外,Doublet选项用于paired stem regions of ribosomal DNA的分析,Codon选项用于DNA sequence in terms of its codons的分析。 替代模型的一般结构一般由Nst设置决定。默认状态下,所有的置换比率相同,对应于F81模型(JC model)。一般我们选用GTR模型,即nst=6。 Code设置只有在DNA模型设置为codon的情况下才使用。Ploidy设置也与我们无关。 Rates通常设置为invgamma (gamma-shaped rate variation with a proportion of invariable sites),Ngammacat(the number of discrete categories used to approximate the gamma distribution)一般采用默认选项4。通常这个设置已经足够,增加该选项设置的数量可能会增加似然计算的精确性,但所花时间也成比例增加,大多数情况下,由增加该数值对结果的影响可以忽略不计。 余下的选项中,只有Covarion和Parsmodel与单核苷酸模型相关,而我们既不会采用parsimony model,也不会采用the covariotide model,故保留默认状态。 在对矩阵作了以上修改后,重新输入help lset命令,可以查看变化后的设置。 设置先验参数prior: 现在可以为模型设置先验参数了。模型有6种类型的参数:the topology, the branch lengths, the four stationary frequencies of the nucleotides, the six different nucleotide substitution rates, the proportion of invariable sites, and

地震数据处理vista软件使用手册

Vista 5.5的基本使用方法 数据输入 地震分析窗口 一维频谱 二维频波谱 观测系统 工作流 一、数据输入 1.1 把数据文件加入Project 首先选择File/New Project,新建一个Project,按住不放,出现按钮组合,可以选择不同类型 的数据集,选择,向Project中增加一个新的2-D数据集,按住不放,出现按钮组合, 可以选择加入不同类型的地震数据,选择,选择一个SEG-Y数据,即可将该数据文件加入新建的数据集。 1.2 命令流中数据的输入 双击进入如下界面 1.2.1 Input Data List 数据输入列表,选择已加入到Project的数据集,下面的文本框中会显示选择的数据的基本信息。 1.2.2 Data Order 选择输入数据的排列方式,对不同的处理步骤可以选择不同的数据排列方式 Sort Order a. NO SORT ORDER 输入数据原始排列方式 b. SHOT_POINT_NO 输入数据按炮点排列方式 c. FIELD_STATION_NUMBER d. CMP_NO 输入数据按共中心点排列方式 e. FIELD_STATION_NUMBER 1.2.3 Data Input Control 数据输入控制 右键-->Data Input Control a. Data Input 进入Flow Input Command(见上) b. Data Sort List 查看数据排列方式的种类 c. Data/header Selection 输入数据的选择,可以控制输入数据的道数和CMP道集 查看所有已经选择的数据 如果没有定义任何可选的数据信息,则如下图所示: 可以选择一种选择方式,单击并设置选择信息。定义有可选的数据信息后,在查看,则如下图所示,会显示选择的信息。 选择共炮点集 单击后,会弹出如下界面:

数据挖掘常用资源及工具

资源Github,kaggle Python工具库:Numpy,Pandas,Matplotlib,Scikit-Learn,tensorflow Numpy支持大量维度数组与矩阵运算,也针对数组提供大量的数学函数库 Numpy : 1.aaa = Numpy.genfromtxt(“文件路径”,delimiter = “,”,dtype = str)delimiter以指定字符分割,dtype 指定类型该函数能读取文件所以内容 aaa.dtype 返回aaa的类型 2.aaa = numpy.array([5,6,7,8]) 创建一个一维数组里面的东西都是同一个类型的 bbb = numpy.array([[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,0],[11,22,33,44,55]]) 创建一个二维数组aaa.shape 返回数组的维度print(bbb[:,2]) 输出第二列 3.bbb = aaa.astype(int) 类型转换 4.aaa.min() 返回最小值 5.常见函数 aaa = numpy.arange(20) bbb = aaa.reshape(4,5)

numpy.arange(20) 生成0到19 aaa.reshape(4,5) 把数组转换成矩阵aaa.reshape(4,-1)自动计算列用-1 aaa.ravel()把矩阵转化成数组 bbb.ndim 返回bbb的维度 bbb.size 返回里面有多少元素 aaa = numpy.zeros((5,5)) 初始化一个全为0 的矩阵需要传进一个元组的格式默认是float aaa = numpy.ones((3,3,3),dtype = numpy.int) 需要指定dtype 为numpy.int aaa = np 随机函数aaa = numpy.random.random((3,3)) 生成三行三列 linspace 等差数列创建函数linspace(起始值,终止值,数量) 矩阵乘法: aaa = numpy.array([[1,2],[3,4]]) bbb = numpy.array([[5,6],[7,8]]) print(aaa*bbb) *是对应位置相乘 print(aaa.dot(bbb)) .dot是矩阵乘法行乘以列 print(numpy.dot(aaa,bbb)) 同上 6.矩阵常见操作

ESA矢量分析软件操作手册

ESA-E4402B 矢量分析软件操作手册 一、计算机、硬件的I/O连接及矢量分析软件安装 本软件主要是利用ESA收集到的信号资源通过数字信息的方式与电脑之间进行传输,然后利用电脑的强大计算能力将收集的信号数字信息进行矢量分析及相关操作。 首先要安装I/O软件,放入相应光盘,点击“安装软件”即可自动进入安装程序,安装完毕后,桌面会出现“Agilent Connection Expert”,点击后即进入I/O接口软件界面: 点击“USB/GPIB(GPIB0)”选项,即出现: 表示硬件还没有连接上计算机,这是需要将ESA和计算机USB口的连接线拿出,在ESA处于关机状态时(连接线请勿热拔插),将ESA和计算机进行连接,连接线连接完成后,启动ESA,然后点击 “”,即出现更新窗口,当更新完成后,图标前的小红叉即会变成绿色小钩,表示连接完成! 下面介绍本矢量分析软件的安装: 首先将相应的光盘放进光驱,出现安装界面后,点击“安装Agilent 89600 VSA”进入正式安装。安装完成后会在桌面出现“Vector Signal Analyzer”“Spectrum Analyzer”两个图标。点击第一个即

可进入操作软件界面: 二、功能按键详解 软件操作分为11大项:FILE 、EDIT 、CONTROL 、SOURCE 、INPUT 、MEAS-SETUP 、DISPLAY 、TRACE 、MARKERS 、UTILITIES 、HELP。 ①FILE其界面如下: Recall 调用 Preset 重新设定 Save保存数据,界面如下:

Recall:Preset: Save: 其中:三项菜单的前四项分别为:(调用/重设/保存)设置、(调用/重设/保存)菜单工具栏、(调用/重设/保存)颜色、字体等外观显示、(调用/重设/保存)光谱图的颜色显示。 State Definitions (State Defs…):规定精确度 Recall Recording调出保存的信号图像 Preset All将所有设置均重置,恢复原始设置。 Save Recording 保存信号图像。 Copy Trace 为拷贝正处于活动状态(ACTIVE)的某一信号轨迹 Remove Register 清除数据寄存器的登陆、注册 Print 、Print Setup 、Print Options 为常用打印菜单,打印正处于活动状态ACTIVE轨迹 Exit 关闭矢量分析软件 ②EDIT其界面如下: Undo 取消最后一个已经应用的动作(后退) Copy Trace Data 将当前的轨迹数据写入剪切版 Copy Text 将当前文字框里的内容写入剪切版 Copy Markers 将当前标记点的数据写入剪切版 ③CONTROL 其界面如下:

spyglass中文使用说明

望远镜用户指南

概览............................................... (5) 关于本指南 望远镜 概观 按钮 手势 最多显示头---(HUD)的 工具和手段 入门................................................ (17) 版本和功能 硬件和软件兼容性说明............................................. (17) 启用定位服务 设置最多望远镜 开始标记和跟踪对象............................................. . (22) ViewVinder ................................................. . (23) 设置颜色 设置最多的HUD 快速切换 HUD的操作模式 缩放 指南针................................................. (28) 校准

增强现实和三维罗盘............................................. .. (29) 寻找目标对象 设置最多罗盘 罗盘定位模式............................................... .. (32) 罗经................................................. .. (34) 开始使用罗经............................................... .. (34) 确定启动轴承............................................... .. (35) 漂移和调整 全球定位系统................................................. . (37) 设置最多的GPS 获取GPS数据 设置单位 查找................................................. .. (39) 概观 按钮 快速目标标记 添加目标 管理目标 寻找和跟踪 在地图上观测地点的目标............................................. .. (47) 跟踪................................................. .. (48) 设置跟踪

软件系统操作手册

软件系统操作手册 Pleasure Group Office【T985AB-B866SYT-B182C-BS682T-STT18】

软件管理系统操作手册 用户手册 XXxx科技有限公司-版权所有

目录

1引言 编写目的 韦氏盈创仓库管理系统是一个公司工作中不可缺少的一部分,他对于公司的人员以及财务的管理者和被管理者都非常重要。所以仓库管理系统应该为管理者和被管理者提供充足的信息和快捷的数据处理手段,但长期以来,人们使用传统的人工方式或性能较低的仓库管理系统来管理公司日常事务,操作流程比较繁琐,错误率比较高。一个成功的管理系统应提供快速的信息检索功能,增加和修改功能。 参考资料 《软件需求规格说明书》 《概要设计说明书》 《详细设计说明书》 术语和缩略词 . 人工智能 API (Application Programming Interface) 应用(程序)编程接口Software Quality Assurance软件质量保证 UI Testing界面测试

2软件概述 软件功能 (1)进、出库管理。对进、出库信息进行记录。 (2)查询功能。仓库管理对查询要求高,通过主菜单记录当前操作用户的用户编号,保证了对进、出库信息录入负责人的确认。 (3)部门资料管理与库存报表生成。资料管理包括了人员信息管理,以及各项业务单据的资料管理。报表主要分类为:日报表,月报表,销售报表,入库报表等等。 (4)应用计算机管理后,由于计算机能存贮大量的数据,而且数据只要一次存入,便可多次重复使用,所以管理数据达到完整,统一,原始记录能保证及时,准确。 (5)应用计算机管理后,许多重复性的工作,都可由计算机去执行,从而使管理人员从事务性工作解脱出来,真正变为从事一些信息的分析,判断,决策等创造性的工作。

五大免费开源的数据挖掘软件

Orange Orange 是一个基于组件的数据挖掘和机器学习软件套装,它的功能即友好,又很强大,快速而又多功能的可视化编程前端,以便浏览数据分析和可视化,基绑定了Python以进行脚本开发。它包含了完整的一系列的组件以进行数据预处理,并提供了数据帐目,过渡,建模,模式评估和勘探的功能。其由C++和Python开发,它的图形库是由跨平台的Qt框架开发。 RapidMiner RapidMiner,以前叫YALE (Yet Another Learning Environment),其是一个给机器学习和数据挖掘和分析的试验环境,同时用于研究了真实世界数据挖掘。它提供的实验由大量的算子组成,而这些算子由详细的XML 文件记录,并被RapidMiner图形化的用户接口表现出来。RapidMiner为主要的机器学习过程提供了超过500算子,并且,其结合了学习方案和Weka 学习环境的属性评估器。它是一个独立的工具可以用来做数据分析,同样也是一个数据挖掘引擎可以用来集成到你的产品中。 Weka 由Java开发的Weka (Waikato Environment for Knowledge Analysis)是一个知名机器学机软件,其支持几种经典的数据挖掘任务,显著的数据预处理,集群,分类,回归,虚拟化,以及功能选择。其技术基于假设数据是以一种单个文件或关联的,在那里,每个数据点都被许多属性标注。Weka 使用Java的数据库链接能力可以访问SQL数据库,并可以处理一个数据库的查询结果。它主要的用户接品是Explorer,也同样支持相同功能的命令行,或是一种基于组件的知识流接口。 JHepWork 为科学家,工程师和学生所设计的jHepWork 是一个免费的开源数据分析框架,其主要是用开源库来创建一个数据分析环境,并提供了丰富的用户接口,以此来和那些收费的的软件竞争。它主要是为了科学计算用的二维和三维的制图,并包含了用Java实现的数学科学库,随机数,和其它的数据挖掘算法。jHepWork 是基于一个高级的编程语言Jython,当然,Java代码同样可以用来调用jHepWork 的数学和图形库。 KNIME

软件操作手册

软件操作手册 麦 收 软 件 操 作 手 册 第一章软件的登录 1.1 麦收软件的概述 1.2 登录麦收软件 1、 首先双击打开桌面上名为“服务程序”的文件;如图: 打开之后是如下界面 把这个最小化就OK了! 2、双击打开桌面上名为“麦收软件”的文件;如图: 打开之后是如下界面 这里是帐套选择,本软件是多帐套的,各个帐套之间是独立互不相干的;双击帐套名称打开软件;界面如下: 此时的用户名为管理员用户“000”,其密码默认为“8888”。 然后鼠标点击“登陆”,或者敲两下键盘上的回车键;登陆系统。 第二章基础档案 2.1 主界面介绍 系统大致分为3部分,左边为功能选择、右边空白为显示区、上边横排为快捷按钮。

2.2 基础档案 点击“基础档案”,会显示出基础档案菜单中的选项 1、颜色:单击“颜色”如下图: 点击“新增”,增加新的颜色,如图: “颜色代码”: 如果条码可以扫描则要分析条码的编码规则,一般为:货号+色号+尺码。此时输入的“颜色代码”就为条码上的色号。 如果不要求扫描,则可以根据自己的需求编码。 “颜色名称” 输入“颜色代码”对应的颜色名称。 然后点保存,这样一个新的颜色就建好了。 如果需要修改颜色,则双击对应的颜色,这时颜色的“颜色代码”不能修改。 2、尺码 单击“尺码”,如下图: 点击“新增”,增加新的颜色,如图: “颜色代码”: 如果条码可以扫描则要分析条码的编码规则,一般为:货号+色号+尺码。此时输入的“颜色代码”就为条码上的色号。 如果不要求扫描,则可以根据自己的需求编码。“颜色名称” 输入“颜色代码”对应的颜色名称。然后点保存,这样一个新的颜色就建好了。 如果需要修改颜色,则双击对应的颜色,这时颜色的“颜色代码”不能修改。 2、尺码 单击“尺码”,如下图: 点击“新增”,增加新的尺码,如图: “尺码代码”

最新三大数据挖掘工具的比较用于软件选型1

三大数据挖掘工具的比较用于软件选型1

数据挖掘工具的评判 刘世平姚玉辉博士/文 要做数据挖掘,当然需要工具。但若靠传统的自我编程来实现,未免有些费时费力,而且其性能也不一定比商业工具来得强和稳定。目前,世界上已经有很多商业公司和研究机构开发出了各自的数据挖掘产品,而且功能和使用简易性也在日益提高。例如:SAS 公司的Enterprise Miner以及IBM公司的 Intelligent Miner,等等。 直接采用商业数据挖掘工具来帮助项目实施,是一个很好的选择。它既节省了大量的开发费用,又可以节约维护和升级的开销。本文是目前国内第一份对主流数据挖掘工具的评估报告,该报告综合了国内一流业务专家和数据挖掘专家的意见,为帮助企业进行类似评估提供了很高的参考价值。 工具种类 数据挖掘工具包括两种: ● 数据挖掘(Mining for Data)工具:其所用的数据都存储在已经有了明确字段定义的数据库或文本文件里,我们称之为结构化的数据挖掘工具。它主要是用来进行预测、聚类分析、关联分析、时间序列分析以及统计分析等。 ● 文本挖掘(Text Mining)工具:它是用来从非结构化的文档中提取有价值的信息,这些信息都隐藏在文档里并且没有清晰的字段定义。文本挖掘主要是应用在市场调研报告中或呼叫中心(Call Center)

的客户报怨定级、专利的分类、网页的分类以及电子邮件分类等。根据著名数据挖掘网站KDnuggets统计,目前已有50多种数据挖掘工具问世。 ● 一般而言,目前市场上这些数据挖掘工具又可分成两类——企业型工具以及小型工具。 企业型数据挖掘工具:应用在需要高处理能力、高网络容量和大数据量的场合下。这些工具通常支持多种平台,并基于客户机/服务器结构。它通常可以直接连接一些复杂的数据管理系统(不像普通文本文件),并能处理大量的数据。这类数据挖掘工具的另一个特点是它通常提供了多种数据挖掘算法,并有能力解决多种应用问题。企业数据挖掘工具的实例有IBM的Intelligent Miner和SAS Enterprise Miner等。 ● 小型数据挖掘工具:它与企业型的工具着眼点不同。小型数据挖掘工具或者是针对低端、低消费的用户,或者是为解决特定的应用问题提供特定的解决方案。比如Oracle公司的 Darwin,Insightful 公司的Insightful Miner,等等。 工具选择 如何在众多工具中挑选出最适合本公司的呢?这的确是一个非常具有挑战性的工作。由于各个公司的背景、财务、挖掘水平各不相同,对数据挖掘工具的需求也就各不一样。到目前为止,可供参考的权威评估报告非常少。最近的一份完整而权威的数据挖掘工具评

外研社版高二英语选修六单词表(带音标、词性、中文)

英文音标词性中文 small talk 闲谈,聊天 informal /in'f?:ml/ adj. 非正式的 serious /'s??r??s/ adj. 严肃的 confidently /'k?nfid?ntli/ adv. 自信地 make friends 交朋友,建立友谊 lack /l?k/ v. 缺乏,缺少 be nervous about对……神经紧张/害怕/胆怯/焦虑不安advance /?d'vɑ:ns/adj. 预先的,在前的 think of 想起,回忆起 nod /n?d/ v. 点头 body language 身体语言,肢体语言 yawn /j?:n/ v. 打呵欠 sigh /sa?/ v. 叹气,叹息 look away from 把目光从……移开 social rules 社交规则 in addition 除此之外,另外 find out 了解(到);找出(信息)opportunity /,?p?'tju:n?t?/ n. 机会 obligation /??bl?'ge??n/ n. 责任;义务 prize /pra?z/ n. 奖品,奖金 application /??pl?'ke??n/ n. 申请 form /f?:rm/ n. 表格 immigration /??m?'gre??n/ n. 移民 visa /'v?:z?/ n. 签证 impolite /??mp?'la?t/ adj. 不礼貌的 tidy /'ta?d?/ v. 使……整洁,整理 refund /r?:'f?nd/ n. 退款 favour /'feiv?/ n. 恩惠,照顾 reception /r?'sep?n/ n. 欢迎会;招待会 embassy /'emb?s?/ n. 使馆 certain /'s?:tn/ pron. 某些 reply /r?'pla?/ n. 回答,答复,回信 saleswoman /se?lz?w?m?n/ n. 女推销员,女销售员 firm /f?:m/ n. 公司 fax /f?ks/ n. 传真(机) outspoken /,aut'sp?uk?n/ adj. 直言不讳的,坦率的,不客气的human being 人类 motto /'m?t??/ n. 座右铭,格言 put one’s foot in 犯使人难堪的错误,说错话 one’s mouth shortcoming /??:t,k?mi?/n. 缺点,短处 absence /'?bs?ns/ n. 缺乏,不存在 as a consequence 因此,结果

数据挖掘主要工具软件简介

数据挖掘主要工具软件简介 Dataminning指一种透过数理模式来分析企业内储存的大量资料,以找出不同的客户或市场划分,分析出消费者喜好和行为的方法。前面介绍了报表软件选购指南,本篇介绍数据挖掘常用工具。 市场上的数据挖掘工具一般分为三个组成部分: a、通用型工具; b、综合/DSS/OLAP数据挖掘工具; c、快速发展的面向特定应用的工具。 通用型工具占有最大和最成熟的那部分市场。通用的数据挖掘工具不区分具体数据的含义,采用通用的挖掘算法,处理常见的数据类型,其中包括的主要工具有IBM 公司Almaden 研究中心开发的QUEST 系统,SGI 公司开发的MineSet 系统,加拿大Simon Fraser 大学开发的DBMiner 系统、SAS Enterprise Miner、IBM Intelligent Miner、Oracle Darwin、SPSS Clementine、Unica PRW等软件。通用的数据挖掘工具可以做多种模式的挖掘,挖掘什么、用什么来挖掘都由用户根据自己的应用来选择。 综合数据挖掘工具这一部分市场反映了商业对具有多功能的决策支持工具的真实和迫切的需求。商业要求该工具能提供管理报告、在线分析处理和普通结构中的数据挖掘能力。这些综合工具包括Cognos Scenario和Business Objects等。 面向特定应用工具这一部分工具正在快速发展,在这一领域的厂商设法通过提供商业方案而不是寻求方案的一种技术来区分自己和别的领域的厂商。这些工

具是纵向的、贯穿这一领域的方方面面,其常用工具有重点应用在零售业的KD1、主要应用在保险业的Option&Choices和针对欺诈行为探查开发的HNC软件。 下面简单介绍几种常用的数据挖掘工具: 1. QUEST QUEST 是IBM 公司Almaden 研究中心开发的一个多任务数据挖掘系统,目的是为新一代决策支持系统的应用开发提供高效的数据开采基本构件。系统具有如下特点: (1)提供了专门在大型数据库上进行各种开采的功能:关联规则发现、序列模式发现、时间序列聚类、决策树分类、递增式主动开采等。 (2)各种开采算法具有近似线性(O(n))计算复杂度,可适用于任意大小的数据库。 (3)算法具有找全性,即能将所有满足指定类型的模式全部寻找出来。 (4)为各种发现功能设计了相应的并行算法。 2. MineSet MineSet 是由SGI 公司和美国Standford 大学联合开发的多任务数据挖掘系统。MineSet 集成多种数据挖掘算法和可视化工具,帮助用户直观地、实时地发掘、理解大量数据背后的知识。MineSet 2.6 有如下特点: (1)MineSet 以先进的可视化显示方法闻名于世。MineSet 2.6 中使用了6 种可视化工具来表现数据和知识。对同一个挖掘结果可以用不同的可视化工具以各种形式表示,用户也可以按照个人的喜好调整最终效果, 以便更好地理解。MineSet 2.6 中的可视化工具有Splat Visualize、Scatter Visualize、Map

(完整word版)Cobasc501分析仪用户操作手册

第一章系统概述 罗氏Cobas 6000是全自动免疫测定与光度测定分析系统,可定性或定量测定检测项目,Cobas 6000包括两部分: cobas c 501生化分析模块:进行分光光度测定和离子选择电极测定cobas e 601免疫分析模块:进行电化学发光测定 下面从控制单元、核心单元、cobas c 501生化分析模块等三部分介绍该系统(cobas e 601免疫分析模块不作介绍)。 A 显示器(连接cobas) B 键盘/鼠标(连接coba9 C 计算机(连接cobas) D 触摸式显示器(主机) E 键盘/鼠标(主机) F 计算机(主机) G 人体学PC支架 1、控制单元

2、核心单元 1)核心单元轨道 A 核心单元 B 急诊标本位 C 条形码阅读器 E模块轨道 F常规标本上机位 G标本退出位 D 标本架转盘 B A ---------- ■■札■泗 ■ ■ ■B-C B BIN

急诊标本位 A A标本架托盘B标本架C标本杯、微量杯

2)标本架及标本容器 标本架类型标本架颜色标本架ID号软件中显示标本架上标签常规标本架灰色5001-8999001-3999001-3999 STAT标本架红色4001-4999E001-E999S001-S999定标标本架黑色2001-2999S001-S999C001-C999 QC标本架白色3001-3999C001-C999Q001-Q999保养标本架绿色B999B999W999 标本试管直径为13mm或16mm,长度为75mm或100mm ;标本杯可插入16 mm标本试管中用。 A 标本架上的标本杯 B 16mm x 75mm试管 C 16mm x 75mm试管上标本杯 D 16mm x 100mm试管 E 16mm x 100mm试管上的标本杯

Fast UniFrac ,PCoA 分析软件使用说明

Fast UniFrac is a new version of UniFrac that is specifically designed to handle very large datasets. Like UniFrac, Fast UniFrac provides a suite of tools for the com parison of m icrobial com m unities using phylogenetic inform ation. It takes as input a single phylogenetic tree that contains sequences derived from at least three different environm ental sam ples, a file m apping ids used in the tree to a set of unique sam ple ids (sam e form at as prior version 'environm ent file', and an (optional) category m apping file describing additional relationships between sam ples and subcategories for visualizations. For exam ple, in a given set of gut sam ples, you m ight define subcategories for different diets, different physical locations/dates, different species, and/or different treatm ents like antibiotics or high fat. For sam ple data click here. For citation, click here. Both the UniFrac distance m etric and the P test can be used to m ake com parisons. Both of these techniques bypass the need to choose operational taxonom ic units (OTUs) based on sequence divergence prior to analysis. Fast UniFrac allows you to: Determ ine if the sam ples in the input phylogenetic tree have significantly different m icrobial com m unities. Cluster sam ples to determ ine whether there are environm ental factors (such as tem perature, pH, or salinity) that group com m unities together. Determ ine whether system under study was sam pled sufficiently to support cluster nodes. Easily visualize the differences between sam ples graphically, with support for three dim ensional exploration of datasets and with m ultiple subcategory coloring. Please enter your em ail and password to continue. After you register you will be able to analyze up to 100000 unique sequences, up to 200sam ples, and perform significance test based on up to 1000 tree perm utations. If you wish to analyze m uch larger datasets than the defaults, please contact us and we will be happy to try to accom m odate you. Fast UniFrac tutorial Introduction This tutorial takes you through the steps of analyzing data in the Fast UniFrac web application. The purpose of this tutorial is to show you how to use the interface to find the im portant variables for describing phylogenetic variation am ong your sam ples: in this case, to test what types of physical or chem ical factors are m ost im portant for structuring bacterial diversity. The dataset used in this tutorial includes 50 of the 464 sam ples analyzed in Ley, RE, Lozupone, CA, Ham ady, M, Knight, R and JI Gordon. (2008). Worlds within worlds: evolution of the vertebrate gut m icrobiota. Nat. Rev. Microbiol. 6(10): 776-88 (Pubm ed). It includes sequences from 16S ribosom al RNA surveys of diverse freeliving bacterial assem blages and the guts of diverse m am m als and term ites. At the end of this tutorial, you should be fully equipped to test hypotheses about your own sequences. Also included in this tutorial are other exam ple files you m ay use to explore som e of the other features of Fast UniFrac. Example data files To use Fast UniFrac, you need three files: a tree file, a sam ple id m apping file, and a category m apping file. The tree file contains a phylogenetic tree, in Newick form at. The sam ple id m apping file contains a table showing how m any tim es each taxon (from the tree) occurred in each of your sam ples. The category m apping file contains additional m etadata about the sam ples, and is a table relating each sam ple to param eters you have m easured such as tem perature, pH, etc. In general, people usually prepare the two m apping files using Excel, although it is im portant to save them as plain text form at and not as Excel docum ents. You can either generate your own tree file, or use one of the reference trees. The PhyloChip reference tree m atches the probes on the PhyloChip and is useful for analyzing PhyloChip data; the Greengenes reference tree is from the Greengenes core set and is a phylogenetically diverse and representative set of bacteria. These trees are built using 16S rRNA, although you can use trees built from any m olecule, not just the 16S, or even trees constructed from m orphological or other data. The sam ple id m apping file m ust be generated m apping the sequence ids in the tree file with the sam ple ids used in your study. In other words, exactly the sam e taxon nam es m ust be used in your tree and in your sam ple id m apping file. The category m apping file m aps your sam ple ids to additional m etadata, such as subcategories, and sam ple descriptions. This file can be autogenerated but it is highly recom m ended that you generate one that is m eaningful for the variation you plan to exam ine in your studies. For exam ple, if you were studying the effects of diet on the gut com m unities of conventional and hum anized m ice, you m ight want one colum n indicating whether the sam ple was from a conventional or a hum anized m ouse, another colum n indicating whether the m ouse was on a chow diet or a high-fat diet, another colum n containing the com bination of these two colum ns (i.e. diet and hum anized/conventional), etc. In this section, several exam ple files are listed, not all of which are used in this tutorial. Greengenes coreset reference datasets This is the tree and the sequences m atching the Greengenes core set as of May 2009. These files are useful for m apping your sequences against known bacterial diversity. 1. Greengenes coreset tree (May 09) 2. Greengenes coreset fasta (May 09) NRM data (demo subset) These data are from the Ley et al. 2008 Nature Reviews Microbiology paper referenced above, and provide an exam ple of m apping heterogeneous reads to the Greengenes core set tree so that the com m unities can be com pared by UniFrac. The sam ple ID m apping file was generated by blasting the dataset from the paper against the Greengenes_coreset_fasta file linked above, and the category m apping file was constructed m anually to provide a range of fine- and coarse-grained representations of the environm ental data. 1. Ley et al exam ple sam ple ID m apping file 2. Ley et al exam ple category m apping file Example PhyloChip data Exam ple data from Sagaram et al. 2009 AEM paper (Pubm ed) for use with PhyloChip reference tree. 1. Sagaram et al PhyloChip sam ple ID m apping file 2. Sagaram et al PhyloChip category m apping file Crump et al data These sequences are from Crum p et al. 1999 "Phylogenetic analysis of particle-attached and free-living bacterial com m unities in the Colum bia river, its estuary, and the adjacent coastal ocean", AEM 65:3192 (Pubm ed). This dataset was used in the original online UniFrac tutorial (Pubm ed)so are provided again here with two im portant changes. We provide an exam ple category m apping file that contains additional m etadata about each of the sam ples.

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