task3a_gmt函数

最新推荐文章于 2025-08-21 17:07:56 发布

原创

最新推荐文章于 2025-08-21 17:07:56 发布 · 978 阅读

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#r语言

gmt文件定义

gmt（Gene Matrix Transposed，基因矩阵转置）是多列注释文件，列与列之间都是Tab制表符分割。

第1列：是基因所属基因集的名字，可以是通路名字，也可以是自己定义的任何名字。
第2列 ：一般是描述信息，说明这套基因列表从哪里收集的，也可以为空或者用NA表示。官方提供的格式是URL，也可以是任意字符串。
第3列-第n列：是基因集内所有基因的名字，有几个写几列。
每一行的列数可以不一样，主要是基因集内的基因数量不一样。

library(clusterProfiler)
data(gcSample) #加载gcSample数据集

#第一列用X1-X8，第二列无内容用‘NA’代替，第三列-第N列为基因的entrenz id
#文件以制表符分隔开
get_gmt <- function(gcSample,filename)

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【新闻推荐系统】(task3)Scrapy基础及新闻爬取实战

发现问题，并解决问题，批判性思维

12-21

1712

学习总结回顾之前的爬虫（八）Scrapy爬虫框架。scrapy爬虫的使用步骤：创建一个工程和spider模板编写spider 编写item pipeline 优化配置策略为了在推荐系统中不断获取数据，本次task为（新闻推荐实战）数据层—构建物料池之scrapy爬虫框架基础：Scrapy框架有固定的文件结构、类和方法，在实际使用过程中一般是编写item pipelines和spider（里面的自定义爬取器类）两个文件代码。文章目录学习总结一、Scrapy的简介与安装1.0 爬虫工具介绍

R读取gmt文件的六种方式

weixin_40739969的博客

10-12

1万+

R读取gmt文件的五种方式 kegg_geneset1 <- qusage::read.gmt("c2.cp.kegg.v7.0.symbols.gmt") #返回的是list kegg_geneset2 <- clusterProfiler::read.gmt("c2.cp.kegg.v7.0.symbols.gmt") #返回的是表格 kegg_geneset3 <- GSA::GSA.read.gmt("c2.cp.kegg.v7.0.symbols.gmt") #"GSA.gene

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GMT格式文件

shy_321的博客

09-25

4568

GMT GMT: Gene Matrix Transposed file format (*.gmt)。GMT 文件格式是一种以制表符分隔的文件格式，用于描述基因集。在 GMT 格式中，每一行代表一个基因集。其中每一行，分三个部分：第一列，基因集名，不可重复第二列，对该基因集的描述，可简单填充为’na’ 剩余列，都是属于该基因集的基因，不同基因集，基因数量可不同生成GMT文件 library(clusterProfiler) data(gcSample) ## 使用测试数据集 #> c

Down stream of RNA-seq 03 (GSVA)

ymy2019的博客

01-04

501

Down stream of RNA-seq 03 (GSVA)

Windows10下，GMT的下载、安装以及配合Vscode使用

weixin_55988068的博客

11-13

7422

我近期想画一幅中国地图，无意中发现了这个GMT软件，但是在我使用的时候发现安装及使用的教程很少，或者说讲述的都很略，因此，我就想记录一下自己的安装及使用过程，也给其他人提供一点帮助。

《动手学深度学习》task3_1 过拟合、欠拟合及其解决方案

Shine_rise的博客

02-15

902

@[TOC](目录) 过拟合、欠拟合及其解决方案过拟合、欠拟合的概念权重衰减丢弃法模型选择、过拟合和欠拟合训练误差和泛化误差在解释上述现象之前，我们需要区分训练误差（training error）和泛化误差（generalization error）。通俗来讲，前者指模型在训练数据集上表现出的误差，后者指模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望，并常常通过测试数据集上的误差来...

取得GMT时间

sky333902

04-17

173

[code="java"] /** * 取得GMT时间 * @return */ public Date getGmtDate(){ Calendar calendar = Calendar.getInstance(); int offset = calendar.get(Calendar.ZONE_OFFSET)/3600000 + calenda...

一个下载请求，一、请求网址如下： https://console.his.XXX.com/asa/gateway/S00000000000000000000000000000605:VULWorkbenchService/vuln-workbench/servlet/download?dlType=RiskWarningDetailExport&file=riskWarningProcessData&RiskWarningQueryVO={“warningName”%3A"“%2C"rectificationOwner”%3A"“%2C"discovererId”%3A"“%2C"discoverToolCode”%3A[]%2C"orderList"%3A[]%2C"vulnSourceType"%3A[]%2C"warningSlaStatus"%3A[]%2C"warningPriority"%3A[]%2C"warningStatus"%3A[]%2C"hwItVdIds"%3A[]%2C"cautionCount"%3A[]%2C"confirmSlaStatus"%3A[]%2C"discoverOrganizationCode"%3A[]%2C"warningDateStart"%3A"2024-05-22"%2C"warningDateEnd"%3A"2025-05-22"%2C"dimensionSetCode"%3A"ALL"%2C"dimensionTreeCode"%3A"EAMAP"%2C"dimensionCode"%3A"com.XXX.devops.ione"%2C"dimensionLevel"%3A"5"%2C"dimensionType"%3A"0"%2C"dimensionDepth"%3A"5"%2C"delegateTenantIds"%3A"11111111111111111111111111111111%2C88888888888888888888888888888888"%2C"delegateTenantNames"%3A"XXX技术有限公司%2CHIS平台运营商"%2C"warningIds"%3A[]} 请求方法: GET 状态代码: 200 OK 远程地址: 10.116.9.249:443 引荐来源网址政策: strict-origin-when-cross-origin 二、响应标头如下： HTTP/1.1 200 OK Date: Thu, 22 May 2025 12:26:58 GMT Content-Type: application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet Content-Length: 51267 Connection: keep-alive Keep-Alive: timeout=60 Accept-Ranges: bytes Content-Disposition: attachment; filename=“riskWarningProcessData20250522202658.xlsx” Access-Control-Allow-Origin: https://console.his.XXX.com Access-Control-Expose-Headers: x-login-url, x-csrf-token Access-Control-Allow-Methods: GET,POST,PUT,DELETE,OPTIONS Access-Control-Max-Age: 1800 Access-Control-Allow-Credentials: true X-Server-Process-Time: 1.1269 X-Upstream-Process-Time: 1.1259 X-ALB-SERVER: ALB 三、请求标头如下： GET /asa/gateway/S00000000000000000000000000000605:VULWorkbenchService/vuln-workbench/servlet/download?dlType=RiskWarningDetailExport&file=riskWarningProcessData&RiskWarningQueryVO=%7B%22warningName%22%3A%22%22%2C%22rectificationOwner%22%3A%22%22%2C%22discovererId%22%3A%22%22%2C%22discoverToolCode%22%3A%5B%5D%2C%22orderList%22%3A%5B%5D%2C%22vulnSourceType%22%3A%5B%5D%2C%22warningSlaStatus%22%3A%5B%5D%2C%22warningPriority%22%3A%5B%5D%2C%22warningStatus%22%3A%5B%5D%2C%22hwItVdIds%22%3A%5B%5D%2C%22cautionCount%22%3A%5B%5D%2C%22confirmSlaStatus%22%3A%5B%5D%2C%22discoverOrganizationCode%22%3A%5B%5D%2C%22warningDateStart%22%3A%222024-05-22%22%2C%22warningDateEnd%22%3A%222025-05-22%22%2C%22dimensionSetCode%22%3A%22ALL%22%2C%22dimensionTreeCode%22%3A%22EAMAP%22%2C%22dimensionCode%22%3A%22com.XXX.devops.ione%22%2C%22dimensionLevel%22%3A%225%22%2C%22dimensionType%22%3A%220%22%2C%22dimensionDepth%22%3A%225%22%2C%22delegateTenantIds%22%3A%2211111111111111111111111111111111%2C88888888888888888888888888888888%22%2C%22delegateTenantNames%22%3A%22%E5%8D%8E%E4%B8%BA%E6%8A%80%E6%9C%AF%E6%9C%89%E9%99%90%E5%85%AC%E5%8F%B8%2CHIS%E5%B9%B3%E5%8F%B0%E8%BF%90%E8%90%A5%E5%95%86%22%2C%22warningIds%22%3A%5B%5D%7D HTTP/1.1 Accept: text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/avif,image/webp,image/apng,/;q=0.8,application/signed-exchange;v=b3;q=0.7 Accept-Encoding: gzip, deflate, br, zstd Accept-Language: zh-CN,zh;q=0.9 Connection: keep-alive Cookie: _frid=81291edc9ec445b6a175c06220133f06; iam_grayroute=AD58C955C5C4F9508CDAF98A6C3364C61A60099FADDED4DC; iam_sid_business=2049380137f4fc5b5d91301ee63e38d1d13da6346c71d5e6658d5cec18b96df2d6639648fb0537ec36c9; fingerprintsId=678752da-da25-468a-92cb-778cd8af85f9; idss_cid=678752da-da25-468a-92cb-778cd8af85f9; cbg_wp_lang=zh_CN; HW3MS_think_language=zh-cn; hic_app_id=com.XXX.wisedevops; ztsg_ruuid=5dad40bf294eb86d-d0c0-4900-8999-6834a99cee9b; lang=zh; env_token=pro; EnterpriseId=11111111111111111111111111111111; login_flag=in; guest=false; p60089897_currentRoleXXX.paas.portal=default; hic_lang=zh_CN; console_his_XXX_com_asa_gateway_sticky=fb4dd6bee948243543b3c87a422817999f0f14943bd2c43f3a17a8bee7e147a59a2319b020f406557d7a73fc9df6d2ac:3; HW3MS_CONNECT_SESSION=3onbk815tsi2tar4nhonjlv5a6; X-Auth-Token=f676f1996c410ea8e681338085b730c98a45a3f58c68021a; IAM-Csrf-Token=9d534a9aac23e501591909bac6c97ecce19f4f72fc41d686; prod_J_SESSION_ID=2F-D1-8B-54-C6-6C-55-1F-8D-DC-D8-35-4B-56-3C-49-56-FD-D6-CA-E5-A7-7F-1D-4B-8B-C0-51-A9-F5-A3-40-F3-47-12-6A-43-88-9D-0D-95-3E-6B-8A-C3-94-4E-F0-BD-B0-89-4D-C4-54-80-37; prod_agencyID=p60089897; u_depart=%E5%8D%8E%E4%B8%BA%E6%8A%80%E6%9C%AF%2F%E7%BB%88%E7%AB%AFBG%2F%E7%BB%88%E7%AB%AF%E4%BA%91%E6%9C%8D%E5%8A%A1%E9%83%A8%2F%E7%BB%88%E7%AB%AF%E4%BA%91%E6%9C%8D%E5%8A%A1%E7%A5%A5%E4%BA%91%E4%B8%8E%E5%A4%A7%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%B9%B3%E5%8F%B0%E9%83%A8%2F%E7%BB%88%E7%AB%AF%E4%BA%91%E6%9C%8D%E5%8A%A1%E5%9F%BA%E7%A1%80%E4%BA%91%E5%B9%B3%E5%8F%B0%E5%BC%80%E5%8F%91%E9%83%A8; prod_cftk=AOB 四、根据上述一二三点编写一个python脚本每天5点请求下载一次。

05-23

下载函数用requests.get，设置stream=True，检查响应状态码，然后从headers中提取文件名，比如用split和strip处理content-disposition。保存文件时使用withopen和响应内容的迭代。需要提醒用户安装必要的库，比如...

HTB：CodeTwo[WriteUP]

如有错误感谢斧正

08-21

1743

这里重点关注RCE类型的沙箱逃逸类漏洞，可以尝试对js2py.eval_js函数进行漏洞检索。/home/app/app/为/root/.ssh/靶机IP：10.10.11.82。npbackup.conf文件。由输出可见大概率是MD5。

feapder爬虫框架使用

weixin_58584029的博客

04-02

4181

summary: 校验函数, 可用于校验response是否正确若函数内抛出异常，则重试请求若返回True 或 None，则进入解析函数若返回False，则抛弃当前请求可通过request.callback_name 区分不同的回调函数，编写不同的校验逻辑。这里可以设置代理，headers，cookies等，以字典的键值对形式传递，feapder封装的所有的请求都会走这里，传递加密密文可以从这里传递。spider为分布式爬虫，airspider为一般的轻量级爬虫，选择第一个轻量级的爬虫就可以了。

生信笔记 | 自定义GSEA分析中的gmt格式文件

BioInfoNotes

09-23

1万+

在GSEA分析中，在MSigDB（Molecular Signatures Database）数据库中定义了很多基因集，下载的基因集是gmt格式文件。下载的gmt格式文件，打开后可以看见是...

写一个函数把基因集写出成为gmt文件

m0_51042606的博客

10-04

5125

作业3-1：https://mp.weixin.qq.com/s/KuT_idnNE3kib-R0ItIt1A 代码借鉴Jimmy老师的，学习如何将一个基因集写出成为gmt文件。 1. 关于gmt文件在做GSEA或GSVA分析的时候，通常需要读入gmt格式的文件，一般是在MSigDB（Molecular Signatures Database）数据库里下载的文件，如下: 标准的gmt格式文件为：从图里可以看到，第一列是基因集的名称或者ID，第二列是相关注释(比如某个通路，也可自定义)，第3~n列是对

GSEA下载的.gmt文件批量处理

NickyCat的博客

04-15

4020

从GSEA下载了84个gmt文件，打算把里面的基因名整理出来。 0. 先观察一下格式记事本打开几个个文件看了一眼，基本上都是以基因描述+基因名称展现的，中间用制表符隔开。 1. 数据读取这里涉及到两个问题：首先是.gmt文件的读取：我用了GSA包的GSA.read.gmt()；其次是批量读取的实现：我用了lapply()函数 install.packages('GSA') library(GSA) path <- 'D:/immune' #文件的路径 fileNames <- dir

一文掌握GSEA富集分析-最详细教程

最新发布

10-24

<think>我们讨论的是ESP32的看门狗功能，特别是`esp_task_wdt_init()`函数。根据引用内容，该函数用于初始化任务看门狗定时器（Task Watchdog Timer, TWDT），可以设置超时时间和是否在超时时触发系统重启。 ### `esp_task_wdt_init()`函数介绍 `esp_task_wdt_init()`函数属于ESP32的FreeRTOS任务看门狗机制，用于监控多个任务是否正常运行。其主要功能包括： 1. **初始化TWDT**：设置看门狗的超时时间（单位：秒）。 2. **配置恐慌处理**：决定超时发生时是否自动重启系统。 3. **启动看门狗**：调用此函数后，TWDT开始运行，但需要显式添加要监视的任务（通过`esp_task_wdt_add()`）[^1][^2]。 #### 函数原型 ```c esp_err_t esp_task_wdt_init(uint32_t timeout, bool panic); ``` - **参数**: - `timeout`：看门狗超时时间（单位：秒）。必须大于0。 - `panic`：布尔值，若为`true`，则超时触发系统重启（恐慌处理）；若为`false`，仅记录错误不重启。 - **返回值**： - `ESP_OK`：初始化成功。 - `ESP_ERR_INVALID_STATE`：TWDT已初始化。 - `ESP_ERR_INVALID_ARG`：超时时间无效（如为0）[^1][^2]。 #### 工作流程 1. **初始化后**：TWDT开始倒计时，但未监控任何任务。 2. **添加任务**：通过`esp_task_wdt_add()`将任务注册到TWDT。每个注册任务必须在超时时间内“喂狗”（调用`esp_task_wdt_reset()`）。 3. **超时处理**： - 若任一注册任务未及时喂狗，TWDT超时。 - 若`panic=true`，系统重启；否则仅打印错误日志[^1][^2]。 ### 使用示例以下代码展示如何初始化和使用TWDT监控主任务（即`loop()`所在任务）： ```cpp #include <esp_task_wdt.h> // 包含任务看门狗头文件 void setup() { Serial.begin(115200); // 初始化TWDT：超时时间5秒，超时触发重启 if (esp_task_wdt_init(5, true) != ESP_OK) { Serial.println("看门狗初始化失败！"); return; } // 将当前任务（setup/loop所在任务）添加到TWDT监控 if (esp_task_wdt_add(NULL) != ESP_OK) { // NULL表示当前任务 Serial.println("添加任务失败！"); } } void loop() { // 定期喂狗（至少每5秒一次） esp_task_wdt_reset(); // 模拟实际工作（例如：读取传感器） delay(100); } ``` ### 关键注意事项 1. **喂狗间隔**：所有注册任务必须在超时时间内调用`esp_task_wdt_reset()`。例如超时为5秒，则任务至少每4秒喂狗一次。 2. **多任务场景**： - 每个需监控的任务必须单独调用`esp_task_wdt_add()`注册。 - 若任一任务未及时喂狗，TWDT超时将触发恐慌处理（重启）[^1][^2]。 3. **错误处理**： - 初始化失败可能因参数无效（如`timeout=0`）或重复初始化。 - 添加任务失败可能因任务已添加或TWDT未初始化。 4. **任务删除**：任务结束时需调用`esp_task_wdt_delete()`移除监控，避免资源泄漏。 ### 测试建议 - **正常情况**：喂狗及时，系统无重启。 - **模拟故障**：在`loop()`中插入长延时（如`delay(6000)`），观察是否触发重启（串口输出复位日志）。 §§相关问题§§ 1. 如何在多任务环境中为每个任务添加看门狗监控？ 2. `esp_task_wdt_init()`能否多次调用？如何处理重复初始化？ 3. 看门狗超时后，如何获取崩溃前的任务堆栈信息？ 4. 如何动态调整看门狗超时时间？ </think>### `esp_task_wdt_init()` 函数详解 `esp_task_wdt_init()` 是 ESP32 任务看门狗定时器（Task Watchdog Timer, TWDT）的核心初始化函数，属于 ESP-IDF 框架的一部分，可直接在 Arduino 环境中使用。以下是详细说明： #### 函数原型 ```c esp_err_t esp_task_wdt_init(uint32_t timeout, bool panic); ``` #### 参数说明 1. **`timeout`** (单位：秒)： - 看门狗超时时间，范围：$1 \leq \text{timeout} \leq 60$ - 典型值：3-10秒，需大于任务最大执行周期 - 设置过小会导致频繁误重启，过大则故障响应延迟[^1] 2. **`panic`** (布尔值)： - `true`：超时触发硬件复位（系统重启） - `false`：超时仅触发中断/日志，不重启系统 - 生产环境建议设为 `true`[^2] #### 返回值 - `ESP_OK`：初始化成功 - `ESP_ERR_INVALID_ARG`：参数错误（如 timeout=0） - `ESP_ERR_NO_MEM`：内存分配失败 #### 工作原理函数初始化 TWDT 定时器，其计时周期为： $$T_{\text{watchdog}} = \text{timeout} \times 80\text{MHz}$$ 当定时器溢出时，根据 `panic` 参数执行： - 若 `panic=true`：触发系统级复位（RTC 看门狗复位） - 若 `panic=false`：触发 TWDT 中断（可自定义处理） #### 使用示例 ```cpp #include <esp_task_wdt.h> void setup() { Serial.begin(115200); // 初始化TWDT：超时5秒，超时自动重启 esp_err_t ret = esp_task_wdt_init(5, true); if (ret != ESP_OK) { Serial.printf("看门狗初始化失败! 错误码: 0x%x\n", ret); while(1); // 阻塞执行 } // 将当前任务添加到看门狗监控 esp_task_wdt_add(NULL); } void loop() { // 必须周期性喂狗（<5秒） esp_task_wdt_reset(); // 实际任务代码... delay(1000); } ``` ### 关键注意事项 1. **多任务支持**： - 需为每个任务单独调用 `esp_task_wdt_add()` - 示例：`esp_task_wdt_add(xTaskGetCurrentTaskHandle())` 2. **时序约束**： - 所有注册任务必须在 timeout 周期内喂狗 - 喂狗间隔应满足：$T_{\text{feed}} < \frac{\text{timeout}}{2}$ 3. **内存管理**： - 任务删除时需调用 `esp_task_wdt_delete()` - 避免内存泄漏[^1] 4. **调试技巧**： ```cpp // 临时禁用看门狗 esp_task_wdt_init(portMAX_DELAY, false); ```