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我的屠龙刀
hailanyun0415 2014-9-19 20:04
今天看到一个段子: @弹弓子I 愚公带着大伙儿挖山时,背后背了把刀,他向左转时,就划伤右边的人;向右转时,又划伤左边的人。左边的人埋怨他不该右转,右边的人埋怨他不该左转。智叟路过,指出原因不在左右转,而是他背后那把刀,劝他放下。愚公说:我爹说我家有傻子基因,放下刀就会被人欺服。此刀乃神器,背上后人人都夸我聪明。 -------------- 想起了前几天用的的工具 前段开个口子不知道是干什么用的,不可能像钳子一样夹住什么东西,或许能卡住一片木头,让刀身固定吧。 侧端 后端 劈砍 其实只是前几天用来磨铜丝的,那些铜粉不会在磨的过程中被我吸到肺里面去吧? 第一眼看到的时候就想到了这把传奇中的屠龙刀,或许是因为都是长方形的刀具吧。 不过仔细一想,更像袁绍的霸道剑。
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生物信息学的倚天剑和屠龙刀
热度 1 bigdataage 2013-4-1 17:47
生物信息学的倚天剑和屠龙刀 (The Top Two Tools of Bioinformatics) ————Python R 生物信息学( Bioinformatics )就是大数据时代的生物学,数据科学=数学和统计学+计算机科学+专业知识(见“ 数据科学 (Data Science)——成就你的未来 ”),把专业知识换成生物学,就是生物信息学了,不过通常所说的生物信息学是比较狭义的,专指分子生物信息学,主要是分析核酸和蛋白质数据,不包括免疫信息学、神经信息学、生态信息学、医学信息学、社会信息学......................... “把思想放在首位,只注重思想” 已经根深蒂固,但科研范式正在改变,若没有能力处理海量数据甚至是以后的宇量数据,纵然有再好的思想也是白搭。 能力和思想平起平坐,同等重要。 生物信息学中的数据就是各种字符的一个多重有序集合(有重复,有次序),用C语言处理很麻烦,若换为解释型语言Perl,则非常方便,其简单的数据类型和强大的正则表达式用起来真的很爽,同一个问题perl源代码只有C源代码的十分之一甚至更少,我本人超过90%的时候都用perl, 要求运行效率的时候才改用C,但也是把C嵌入Perl,统计作图用R。 但perl的语法很随意,而有同样功能的python或Ruby在语法上要好的多,特别是python, 用的很广,在生物信息学和系统生物学中有很多现成的包,在 TIOBE 的排行中,Python的关注度在最近几个月也一直是perl的两倍左右。 本人也用python写了1000多行代码,总觉得比Perl要麻烦一点点,可能是还没有习惯的原因,不过python程序看起来真的很舒服,很工整,很清晰。 若要用各种统计方法,那R语言很方便,很多时候调用两个函数就可以了,也可以很容易地画出很漂亮的图。当然也可以用Matlab,不过R语言会越来越流行。 就像 “大数据时代的倚天剑和屠龙刀是Hadoop和OpenStack”一样,Python和R在生物信息学中有着同样的地位,不过要求运行效率的时候还是的改用C或者Go语言! 总之,若掌握了Python和R这两种编程语言,就不至于望海兴叹了!(海指海量数据) 若再加上很了解统计学和分子生物学,灌水就很容易了! 若不想灌水,就必须再加上另外一半“思想”了!
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