【简单易用,新人友好】一个轻量级生物信息学流程框架,从此解决99%的生物信息学流程搭建问题...

news2024/11/18 23:51:04

生物信息学数据分析流程的搭建是一项繁重而复杂的工作。随着行业的发展,各种生信流程框架层出不穷,比如有:

  • Nextflow

  • Snakemake

  • CWL

  • WDL

各种标准,各种规则,令人眼花缭乱。选择太多,往往令人无所适从。特别是新进入行业的人,不知道从何着手,一个一个学过去,对时间精力的耗费是巨大的,也是不必要的。不仅如此,既有的流程框架为了追求大而全,往往显得很笨重,这无疑增加了开发、维护和使用的难度。

针对现有流程框架的不足,我们开发了zflow,旨在为组学数据分析提供一个通用而又简单易用的轻量级框架。

https://github.com/jianzuoyi/zflow

功能简介

  • 支持单样本流程搭建:如转录组标准分析、WGS、WES重测序等。

  • 支持配对样本流程搭建:如肿瘤NGS变异检测等。

  • 支持加测:即支持一个样本多个文库,一个文库多条Lane的实验设计。

设计理念

我们相信 Linux 是生信流程设计的通用语言,坚持直接用Linux shell脚本编写生信流程。

整体框架

流程主要由两部分组成:

  • 模板文件:我们将流程所需的所有软件/脚本调用,计算资源(Cpu, 内存)以及任务之间的依赖关系,在一个 XML 模板文件中定义。

  • 解析器:zflow,负责将XML模板文件解析为Shell脚本。

  • 投递器:针对不同的集群环境,编写相应的任务投递插件。

zflow程序只有一个,即所有流程通用的。而每一条流程,会编写一个XML模板文件。任务投递,则是根据集群类型的不同,交给不同的投递插件。

软件依赖

  • Python 3.9.18

  • pandas 2.0.3

  • networkx 3.2.1

安装好Python和依赖的软件包,并将Python所在的路径加入环境变量中,如:

export PATH=/path/to/python3.9.18/bin:$PATH

快速开始

git clone git@github.com:jianzuoyi/zflow.git

cd zflow

./zflow -h
usage: zflow [-h] --xml XML [--env ENV] [--bed BED] [--par PAR] --config CONFIG --outdir OUTDIR [--overwrite] [--verbose]

A pipeline framework for NGS data analysis.

optional arguments:
  -h, --help       show this help message and exit
  --xml XML        XML config file for different project Type
  --env ENV        The path of Environment.sh [$PIPEDIR/config/Environment.sh]
  --bed BED        The path of BED file [Default is $Target in Environment.sh]
  --par PAR        Parameters file [Para=Value per line]
  --config CONFIG  Config file of Data path and Custom Infomation
  --outdir OUTDIR  Output directory
  --overwrite      Overwrite output results
  --verbose        Show detail message

使用说明

1. 生成任务

准备config文件:config.tsv

Project Patient Sample Type Data
mRNA hg002_gm24385 hg002_gm24385 . /ifs/public/test-data/giab/hg002_gm24385.mrna.R[12].fastq.gz
mRNA hg002_gm26105 hg002_gm26105 . /ifs/public/test-data/giab/hg002_gm26105.mrna.R[12].fastq.gz
mRNA hg002_gm27730 hg002_gm27730 . /ifs/public/test-data/giab/hg002_gm27730.mrna.R[12].fastq.gz
mRNA hg004_gm24143 hg004_gm24143 . /ifs/public/test-data/giab/hg004_gm24143.mrna.R[12].fastq.gz
mRNA hg005_gm24631 hg005_gm24631 . /ifs/public/test-data/giab/hg005_gm24631.mrna.R[12].fastq.gz
  • Project: 项目名称,可以任意设置

  • Patient: 病人/对象ID,可以重复,因为一个病人/对象可能有多个样本

  • Sample: 样本ID,一个病人/对象可以有多个样本,但样本ID必须唯一

  • Type:样本类型,用于区分配对样本,如果T代表肿瘤样本,N代表正常对照样本

  • Data: 数据路径。支持双端测序数据的分析。

准备运行脚本:run.sh

#!/bin/bash
set -euo pipefail

config=./config.tsv
outdir=./result
template=./RNAseq_Standard_Analysis_PE.xml

./zflow \
 --xml $template \
 --config $config \
 --outdir $outdir \
 --verbose
  • --xml  流程模板文件

  • --config  样本信息配置文件

  • --outdir  分析结果输出目录

  • --verbose  解析XML过程中输出详细提示信息,否则采用安静模式

运行:

./run.sh

最后输出:

...
Reading tasks
Checking task dependencies
Sorting tasks
Sorting tasks done

Local tasks: /nas/develop/zflow/result/Tasks/mRNA/bin/mRNA_tasks.sh

最终输出的文件 mRNA_tasks.sh 即是总的Shell脚本文件,该文件中每一行是一个任务脚本。可以看到,每个任务脚本的文件名是以0102这样的数字编号开头的,这些编号即表示该任务在整个流程中的顺序。

less mRNA_tasks.sh
/nas/develop/zflow/result/Tasks/mRNA/bin/01_Begin_mRNA.sh

/nas/develop/zflow/result/Tasks/mRNA/bin/02_Cat_Fastq_hg002_gm24385_hg002_gm24385.sh
/nas/develop/zflow/result/Tasks/mRNA/bin/02_Cat_Fastq_hg002_gm26105_hg002_gm26105.sh
/nas/develop/zflow/result/Tasks/mRNA/bin/02_Cat_Fastq_hg002_gm27730_hg002_gm27730.sh
/nas/develop/zflow/result/Tasks/mRNA/bin/02_Cat_Fastq_hg004_gm24143_hg004_gm24143.sh
/nas/develop/zflow/result/Tasks/mRNA/bin/02_Cat_Fastq_hg005_gm24631_hg005_gm24631.sh

/nas/develop/zflow/result/Tasks/mRNA/bin/03_Cat_Fastq_hg002_gm24385.sh
/nas/develop/zflow/result/Tasks/mRNA/bin/03_Cat_Fastq_hg002_gm26105.sh
/nas/develop/zflow/result/Tasks/mRNA/bin/03_Cat_Fastq_hg002_gm27730.sh
/nas/develop/zflow/result/Tasks/mRNA/bin/03_Cat_Fastq_hg004_gm24143.sh
/nas/develop/zflow/result/Tasks/mRNA/bin/03_Cat_Fastq_hg005_gm24631.sh

/nas/develop/zflow/result/Tasks/mRNA/bin/04_FastQC_hg002_gm24385_hg002_gm24385.sh
/nas/develop/zflow/result/Tasks/mRNA/bin/04_FastQC_hg002_gm26105_hg002_gm26105.sh
/nas/develop/zflow/result/Tasks/mRNA/bin/04_FastQC_hg002_gm27730_hg002_gm27730.sh
/nas/develop/zflow/result/Tasks/mRNA/bin/04_FastQC_hg004_gm24143_hg004_gm24143.sh
/nas/develop/zflow/result/Tasks/mRNA/bin/04_FastQC_hg005_gm24631_hg005_gm24631.sh
/nas/develop/zflow/result/Tasks/mRNA/bin/04_Fastp_hg002_gm24385.sh
/nas/develop/zflow/result/Tasks/mRNA/bin/04_Fastp_hg002_gm26105.sh
/nas/develop/zflow/result/Tasks/mRNA/bin/04_Fastp_hg002_gm27730.sh
/nas/develop/zflow/result/Tasks/mRNA/bin/04_Fastp_hg004_gm24143.sh
/nas/develop/zflow/result/Tasks/mRNA/bin/04_Fastp_hg005_gm24631.sh

...

2. 投递任务

理论上来说,逐行执行 mRNA_tasks.sh 中的脚本,就可以得到分析结果,只是不能充分利用集群的计算资源。

你可以将这些任务手动投递到集群上,编号相同的任务可以同时投递。这是一种解决方案,但显然不是最优的。更好的方案是写一个插件与zflow衔接,将zflow生成的任务自动投递到集群上。

这得益于zflow两点独有的设计:其在生成脚本时,同时保留了任务的依赖关系,以及每一个任务所需要的Cpu和内存资源。

mRNA_tasks.sh文件的后面,还跟着一些以#order开头的行,这些行就表示任务之间的依赖关系。后续插件可以根据这些信息将所有任务添加到一个DAG图当中,从而自动高效地向集群投递任务。

#order 01_Begin_mRNA before 02_Cat_Fastq_hg002_gm24385_hg002_gm24385
#order 01_Begin_mRNA before 02_Cat_Fastq_hg002_gm26105_hg002_gm26105
#order 01_Begin_mRNA before 02_Cat_Fastq_hg002_gm27730_hg002_gm27730
#order 01_Begin_mRNA before 02_Cat_Fastq_hg004_gm24143_hg004_gm24143
#order 01_Begin_mRNA before 02_Cat_Fastq_hg005_gm24631_hg005_gm24631

#order 02_Cat_Fastq_hg002_gm24385_hg002_gm24385 before 03_Cat_Fastq_hg002_gm24385
#order 02_Cat_Fastq_hg002_gm26105_hg002_gm26105 before 03_Cat_Fastq_hg002_gm26105
#order 02_Cat_Fastq_hg002_gm27730_hg002_gm27730 before 03_Cat_Fastq_hg002_gm27730
#order 02_Cat_Fastq_hg004_gm24143_hg004_gm24143 before 03_Cat_Fastq_hg004_gm24143
#order 02_Cat_Fastq_hg005_gm24631_hg005_gm24631 before 03_Cat_Fastq_hg005_gm24631

#order 03_Cat_Fastq_hg002_gm24385 before 04_FastQC_hg002_gm24385_hg002_gm24385
#order 03_Cat_Fastq_hg002_gm26105 before 04_FastQC_hg002_gm26105_hg002_gm26105
#order 03_Cat_Fastq_hg002_gm27730 before 04_FastQC_hg002_gm27730_hg002_gm27730
#order 03_Cat_Fastq_hg004_gm24143 before 04_FastQC_hg004_gm24143_hg004_gm24143
#order 03_Cat_Fastq_hg005_gm24631 before 04_FastQC_hg005_gm24631_hg005_gm24631
#order 03_Cat_Fastq_hg002_gm24385 before 04_Fastp_hg002_gm24385
#order 03_Cat_Fastq_hg002_gm26105 before 04_Fastp_hg002_gm26105
#order 03_Cat_Fastq_hg002_gm27730 before 04_Fastp_hg002_gm27730
#order 03_Cat_Fastq_hg004_gm24143 before 04_Fastp_hg004_gm24143
#order 03_Cat_Fastq_hg005_gm24631 before 04_Fastp_hg005_gm24631

...

你可能要问,那每一步的计算资源(Cpu,内存)需求在哪里呢?可以打开任意一个脚本,如:

less /nas/develop/zflow/result/Tasks/mRNA/bin/05_Align_Hisat2_hg002_gm24385.sh
#!/bin/bash
set -euxo pipefail
source /pub/pipeline/RNAseq/config/Environment.sh
Cpu=8
Mem=32

cd /nas/develop/zflow/result/mRNA/hg002_gm24385/hg002_gm24385/02.Aln
hisat2 \
    -x $REFERENCE_GENOME \
    -1 ../01.QC/hg002_gm24385_clean_R1.fq.gz \
    -2 ../01.QC/hg002_gm24385_clean_R2.fq.gz \
    --summary-file hg002_gm24385_summary.txt \
    --new-summary \
    -p 8 \
    --dta -t |\
samtools view -Sb > hg002_gm24385.bam

ln -s `pwd`/hg002_gm24385_summary.txt /nas/develop/zflow/result/mRNA/multiqc/multiqc_WDir/hisat2/

可以看到,脚本的前面有:Cpu=8, Mem=32,即是指示该步骤需要8条线程,32G内存。负责投递任务的插件可以读取这两个信息用于任务投递。顺便提一下,任务脚本开始有一行:

source /pub/pipeline/RNAseq/config/Environment.sh

即是导入环境变量,任务中所需的软件的路径应该在这个Environment.sh文件中定义好,如本任务所需要的 hisat2, samtools应该在Environment.sh文件中将其所在的目录加入PATH。

最后来看一下脚本目录的全家福:

01_Begin_mRNA.sh
02_Cat_Fastq_hg002_gm24385_hg002_gm24385.sh
02_Cat_Fastq_hg002_gm26105_hg002_gm26105.sh
02_Cat_Fastq_hg002_gm27730_hg002_gm27730.sh
02_Cat_Fastq_hg004_gm24143_hg004_gm24143.sh
02_Cat_Fastq_hg005_gm24631_hg005_gm24631.sh
03_Cat_Fastq_hg002_gm24385.sh
03_Cat_Fastq_hg002_gm26105.sh
03_Cat_Fastq_hg002_gm27730.sh
03_Cat_Fastq_hg004_gm24143.sh
03_Cat_Fastq_hg005_gm24631.sh
04_FastQC_hg002_gm24385_hg002_gm24385.sh
04_FastQC_hg002_gm26105_hg002_gm26105.sh
04_FastQC_hg002_gm27730_hg002_gm27730.sh
04_FastQC_hg004_gm24143_hg004_gm24143.sh
04_FastQC_hg005_gm24631_hg005_gm24631.sh
04_Fastp_hg002_gm24385.sh
04_Fastp_hg002_gm26105.sh
04_Fastp_hg002_gm27730.sh
04_Fastp_hg004_gm24143.sh
04_Fastp_hg005_gm24631.sh
05_Align_Hisat2_hg002_gm24385.sh
05_Align_Hisat2_hg002_gm26105.sh
05_Align_Hisat2_hg002_gm27730.sh
05_Align_Hisat2_hg004_gm24143.sh
05_Align_Hisat2_hg005_gm24631.sh
05_FastQC2_hg002_gm24385.sh
05_FastQC2_hg002_gm26105.sh
05_FastQC2_hg002_gm27730.sh
05_FastQC2_hg004_gm24143.sh
05_FastQC2_hg005_gm24631.sh
06_Align_Hisat2_Sort_hg002_gm24385.sh
06_Align_Hisat2_Sort_hg002_gm26105.sh
06_Align_Hisat2_Sort_hg002_gm27730.sh
06_Align_Hisat2_Sort_hg004_gm24143.sh
06_Align_Hisat2_Sort_hg005_gm24631.sh
07_Stringtie_hg002_gm24385.sh
07_Stringtie_hg002_gm26105.sh
07_Stringtie_hg002_gm27730.sh
07_Stringtie_hg004_gm24143.sh
07_Stringtie_hg005_gm24631.sh
08_Stringtie_preDE_mRNA.sh
09_MultiQC_mRNA.sh
10_End_mRNA.sh
mRNA_tasks.sh
  • 一个总的脚本文件mRNA_tasks.sh,记录所有要执行的任务以及任务之间的依赖关系。

  • 多个任务脚本文件,记录着每一个任务要执行的命令以及所需要的计算资源。

模板简介

流程的描述信息我们统一放到一个XML模板文件当中。该模板的结构为:

<Pipeline>
<Task>
    <Name>Align_Hisat2_$Sample</Name>
    <Rely>Fastp_$Sample</Rely>
    <Cpu>8</Cpu>
    <Mem>32</Mem>
    <Workdir>$Outdir/$Project/$Patient/$Sample/02.Aln</Workdir>
    <Command><![CDATA[
        hisat2 \
            -x $REFERENCE_GENOME \
            -1 ../01.QC/$Sample_clean_R1.fq.gz \
            -2 ../01.QC/$Sample_clean_R2.fq.gz \
            --summary-file $Sample_summary.txt \
            --new-summary \
            -p $Cpu \
            --dta -t |\
        samtools view -Sb > $Sample.bam

        ln -s `pwd`/$Sample_summary.txt $Outdir/$Project/multiqc/multiqc_WDir/hisat2/
    ]]></Command>
</Task>

<ENV>
<Environment>/path/to/RNAseq/config/Environment.sh</Environment>
</ENV>
</Pipeline>

每一个配对的<Task></Task>标签内是一个任务的描述。其中包含:

  • Name:任务名称

  • Rely:任务依赖的步骤名称

  • Cpu:所需Cpu资源

  • Mem:所需内存资源

  • Workdir:工作目录

  • Command: 任务命令

其中以美元符号$或者@开头的为变量($表示普通变量,@表示数组),在任务解析过程中将会被zflow依据输入的参数信息替换为具体的值。详情请参考流程示例文件:RNAseq_Standard_Analysis_PE.xml

Environment.sh文件的作用前述已提及,用于放置所有环境变量。

流程设计

流程搭建非常容易,直接在XML中写Shell代码就可以了。但是zflow流程有一些保留的变量,或者说关键字,需要用户事先掌握。请放心,关键字的数量并不多,并且都非常容易理解。

XML标签中的关键字:

  • Name, Rely, Cpu, Mem, Workdir, Command,各关键字的作用前述也提及。

来源于命令行的关键字:

  • $Config:配置文件,即zflow的--config参数所指定的文件

  • $Target:BED格式文件,如WES或Panel测序中的探针捕获区域文件

  • $Outdir:输出目录

来源于配置文件中的关键字:

总的来说,配置文件中的每一列,会成为一个变量传递给XML,另外一些数组可以通过计算变换获得。

  • $Project:项目名称

  • $Patient:病人/对象ID

  • :样本,如果是肿瘤样本,可以是Tumor表示肿瘤样本ID, $Normal表示正常样本ID

  • $Datadir:测序数据的原始位置

  • $Lib:文库名称

  • $Lane:Lane名称

  • @Lib:数组,代表某一样本的所有文库

  • @Lane:数组,代表某一文库的所有Lane

  • @Sample:数据,代表所有样本ID

  • @Tumor:数组,代表所有肿瘤样本ID

  • @Normal:数组,代表所有正常样本ID

需要说明的是,配置文件中列出的5个列是强制要求的:Project Patient Sample  Type    Data,除此之外,你还可以在其中增加列,这些列名同样会作为变量传递给XML。

更多变量想传递进XML,还可以通过 zflow 的 --par 参数实现:

--par PAR        Parameters file [Para=Value per line]

在这个参数文件中,每一行定义一个变量,其格式为:

参数名称=参数对应的值(可以是某个数值,或者文件的路径等)

可以通过配置文件config.tsv和专门的参数文件--par灵活地向XML文件传递变量,这有效地保证了zflow的灵活性。比如,你可以在config.tsv文件中增加一列,表示样本分组。也可以将分组信息单独放在一个文件中,再在--par文件中指明分组文件所有的路径,这都是非常灵活的。

特点总结

综上可以看出zflow设计生信流程的特点:

  • 简单易用。流程的所有设计都在XML文件中,zflow只负责解析XML,针对不同的流程,zflow无须做任何更改。

  • 轻量级。zflow由单个Python脚本构成,仅有600多行代码。

  • 轻松解决任务之间的依赖关系。zflow能够在生成任务脚本的过程中顺便生成任务之间的依赖关系。开发人员所需要做的工作仅仅是在XML文件中指定一下某个任务需要依赖于哪个或哪些任务即可。更进一步,如果任务关系指定错误,zflow能够给出错误提醒。

  • 模块化设计。zflow被设计成只负责生成Shell脚本,后续的集群任务投递交给专用的插件完成。这极大地保证了流程框架的可扩展性。

很多生信流程,值得用zflow重写一遍。

许可证

zflow 支持学术免费使用,欢迎 Fork、加星和下载。如需商用,请联系【简说基因】获得授权。


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Android 布局中@NULL的使用和代码实现方式详解

文章目录 1、使用场景2、示例代码实现2.1、移除背景2.2 、移除文本2.3、移除布局宽度或高度2.4、移除提示文本2.5、移除图像资源 3、综合示例3.1、布局文件 activity_main.xml3.2、主活动文件 MainActivity.java3.4、资源文件3.5、运行结果 4、优点5、缺点6、综合分析6.1、适用…

地下城游戏(leetcode)

个人主页&#xff1a;Lei宝啊 愿所有美好如期而遇 地下城游戏https://leetcode.cn/problems/dungeon-game/description/ 图解分析&#xff1a; 代码 class Solution { public:int calculateMinimumHP(vector<vector<int>>& vv) {int row vv.size(), col …

【云原生】Kubernetes基础命令合集

目录 引言 一、命令概述 &#xff08;一&#xff09;命令分类 &#xff08;二&#xff09;基本语法 二、查看基本信息 &#xff08;一&#xff09;环境指令 1.查看版本信息 2.查看资源对象简写 3.添加补全信息 4.查看日志 5.查看集群信息 &#xff08;二&#xff0…

5月26号总结

目录 刷题记录(Codeforces Round 947 &#xff08;Div. 1 Div. 2&#xff09;前三题) 1.A. Bazoka and Mochas Array 2.B. 378QAQ and Mochas Array 3.C. Chamo and Mochas Array 刷题记录(Codeforces Round 947 &#xff08;Div. 1 Div. 2&#xff09;前三题) 1.A. Bazok…

力扣 滑动窗口题目总结

Leetcode3.无重复字符的最长子串 思路&#xff1a; 这道题主要用到思路是&#xff1a;滑动窗口 什么是滑动窗口&#xff1f; 其实就是一个队列,比如例题中的 abcabcbb&#xff0c;进入这个队列&#xff08;窗口&#xff09;为 abc 满足题目要求&#xff0c;当再进入 a&#x…

使用 LangFuse 意外被挂马!我是怎么恢复系统稳定的?

在使用 LangFuse 过程中,被意外挂马!通过一番折腾服务恢复正常~ 本文将详细介绍应对恶意脚本和进程的完整方案,包括识别、清理、恢复和预防步骤。 阿里云扫到的信息 被执行的 Base64 SUlaQnRTCmV4ZWMgJj4vZGV2L251bGwKSUhDa0hQbmQ9Li8uJChkYXRlfG1kNXN1bXxoZWFkIC1jMjApCl…

(2024,attention,可并行计算的 RNN,并行前缀扫描)将注意力当作 RNN

Attention as an RNN 公众号&#xff1a;EDPJ&#xff08;进 Q 交流群&#xff1a;922230617 或加 VX&#xff1a;CV_EDPJ 进 V 交流群&#xff09; 目录 0. 摘要 3. 方法 3.1 注意力作为一种&#xff08;多对一的&#xff09;RNN 3.2 注意力作为&#xff08;多对多&…

9.4 Go语言入门(运算符)

Go语言入门&#xff08;运算符&#xff09; 目录三、运算符1. 算术运算符2. 关系运算符3. 逻辑运算符4. 位运算符5. 赋值运算符6. 其他运算符7. 运算符优先级 目录 Go 语言&#xff08;Golang&#xff09;是一种静态类型、编译型语言&#xff0c;由 Google 开发&#xff0c;专注…

异步那些事01

首先我们肯定先说创建线程 1.继承Thread类 o定义一个类MyThread继承Thread类 o在MyThread类中重写run()方法 o创建MyThread类的对象 o启动线程 package Java.thread;public class first extends Thread{public void run(){for(int i0;i<50;i){System.out.println("我…

go ast语义分析实现指标计算器

什么是AST 首先我们要知道AST是什么&#xff08;Abstract Syntax Tree&#xff0c;AST&#xff09;&#xff0c;简称为语法树&#xff0c;是go语言源代码语法结构的一种抽象表示。它以树状的形式表现编程语言的语法结构&#xff0c;树上的每个节点都表示源代码中的一种结构。 …

英语四级翻译练习笔记①——大学英语四级考试2023年12月真题(第一套)——用ChatGPT修改训练四级翻译

目录 引言&#xff08;必看&#xff09; 翻译原文 我的翻译 得分&#xff08;1-3分&#xff09; 原文&#xff1a; 你的翻译&#xff1a; 修改后的翻译&#xff1a; 详细错误讲解&#xff1a; 引言&#xff08;必看&#xff09; 这是一篇英语四级翻译的练习的专栏&…