实时PCR

MATLAB代码用于从Excel文件读取实时PCR机器的原始数据。编写的代码能够在不同计算机上读取AB7500系统的输出，前提是Excel文件格式相同。电子表格中，Col A代表孔号，Col B是检测器，Col C是样品名称，Col D及以后列则显示循环数。每个井的荧光值减去基线（7500系统软件的DRn）用于分析。循环编号需以文本格式呈现，井号必须是数字，而检测器和样品名称列必须是文本格式。这种数据处理方法半自动化，需要确保每个井的LRE窗口准确定位，确保从扩增曲线的线性部分开始，并结合标准曲线或ΔΔCT。

MATLAB 的 PCR 模拟功能蛮适合搞科研的朋友，尤其是搞生物、分子实验那一挂的。用数学模型加上参数设置，就能把 DNA 扩增的整个过程跑一遍，效果直观，还能调各种参数看影响。模拟过程用的多数是指数函数，画出的扩增曲线挺清晰，方便实验效果和效率。要是你平时也在做 PCR 实验，用这个做点前期模拟，既省材料又省时间。

Matlab应用-PCR效率优化。用于相对定量转录的逆转录聚合酶链反应（RT-PCR）的效率调整和优化。

数字电视广播系统中，节目复用器和传输流再复用器是不可或缺的组件。节目复用器负责将编码后的视频基本流（ES）、音频基本流、节目描述信息（PSI）和辅助数据按照MPEG-2系统层标准复用为传输流。为了确保接收端同步工作，系统时钟（STC）计数器的值将插入到PCR字段中。根据传输流中的节目数，分为单节目传输流（SPTS）和多节目传输流（MPTS），相应地有单节目复用器和多节目复用器。传输流再复用器将不同来源的传输流合成为新的传输流，并插入数据广播、电子节目指南（EPG）、条件接收（CA）等服务信息。PCR校正是复用器的核心技术之一，用于确保发端时钟的准确注入和接收端的无偏差恢复，对系统性能至关重要。

这段MATLAB代码实现了快速主成分回归（PCR）。您可以下载fastpcr.m，lanczos.m，ridgeInv.m和robustReg.m，或直接将它们包含在项目目录中。主成分回归（PCR）是一种常见有效的正则化线性回归形式。它通过计算限制在A的顶部奇异矢量跨越的空间内的解决方案来解决标准线性回归问题。fastpcr通过矩阵多项式方法（显式或隐式的Lanczos方法）完全避免了标准特征分解的计算瓶颈。

CheaperClicker 是个适合团队项目的小型数据库系统，简洁、实用。它的设计理念类似于 Kahoot，你可以用它来创建数字教室测验系统，学生通过手机实时回答问题，答案会实时展示在主屏幕上。系统的架构也挺简单，利用数据库的SortedSet存储分数，使用哈希来保存答案。这个项目适合用来做一些快速的原型验证，适合想要快速搭建在线答题系统的开发者。 如果你正在为课堂答题系统寻找方案，可以参考它的架构，尤其是实时更新机制，真的蛮实用的。 注意，如果你的用户量比较大，需要考虑进一步优化数据库和事件的效率，避免响应速度变慢。

MATLAB 学习必备资料，欢迎查阅。

Storm的工作流程可以概括为以下四个步骤： 用户将Topology提交到Storm集群。 Nimbus负责将任务分配给Supervisor，并将分配信息写入Zookeeper。 Supervisor从Zookeeper获取分配的任务，并启动Worker进程来处理任务。 Worker进程负责执行具体的任务。

Storm组件包含以下部分：Topology是storm中运行的一个实时应用程序。Nimbus负责资源分配和任务调度。Supervisor负责接受Nimbus分配的任务，启动和停止属于自己管理的worker进程。Worker运行具体处理组件逻辑的进程。Task是worker中每一个spout/bolt的线程。Spout在一个Topology中产生源数据流的组件。Bolt在一个Topology中接受数据然后执行处理的组件。Tuple是一次消息传递的基本单元。Stream grouping是消息的分组方法。

流领域的明星选手，Apache Flink的实时能力挺出色的。它不是“批+流”，而是真正为流设计的底层架构，响应快、扩展性强，关键是对大数据场景挺友好，像金融风控、实时监控这种用它就挺合适的。 高吞吐、低延迟，是Flink的拿手好戏。它能稳定海量数据流，还支持事件时间窗口，不怕数据乱序。配上exactly-once的容错机制，数据一致性这块你基本不用操心，恢复也快。 API 这块，DataStream和DataSet分工明确。你要写批还是流都有得选。还有像FlinkML做机器学习、Gelly搞图计算的库也都比较全，写起来不绕弯。 和别的系统对接也方便，像Kafka、HBase、HDFS、YAR