训练场景下，迁移原始网络 (如TensorFlow、PyTorch) ，用于NPU上执行训练，网络迁移可能会造成自有实现的算子运算结果与用原生标准算子运算结果存在偏差。推理场景下， ATC模型转换过程对模型进行优化，包括算子消除、算子融合算子拆分，这些优化也可能会造成自有实现的算子运算结果与原生标准算子(如TensorFlow、ONNX、 Caffe ) 运算结果存在偏差。
全基因组甲基化测序(WGBS)是一种研究DNA甲基化的方法，以全面了解在基因组水平上的表观遗传变化。在进行WGBS数据分析时，通常需要使用专门的比对工具，因为这些工具需要能够处理亚硫酸盐转化后的数据。
NCBI：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/projects/genome/guide/human/index.shtml
人类已经使用数据可视化技术很长一段时间了，图像和图表已被证明是一种有效的方法来进行新信息的传达与教学。有研究表明，80％的人还记得他们所看到的，但只有20％的人记得他们阅读的。我们做本地中运行BLAST后，往往会得到以文字形式的BLAST结果。如果我们需要查看比对的确切结果，这会给我们带来一定的烦恼。今天给大家介绍一个网页based的可视化BLAST结果的小工具：Kablammo简介Kablammo可以让你您从Web浏览器创建BLAST结果，并进行交互式可视化。并且你不需要安装任何软件。简而言之，你只需要找
ChIP-seq是一种结合位点分析法，用于研究体内蛋白质与DNA相互作用。通过染色质免疫共沉淀技术(ChIP)与第二代测序技术相结合，在全基因组范围内检测与组蛋白、转录因子等互作的DNA区域。
俗话说：三句不离本行，对于程序员这个可爱的群体来说也是一样，即使面对无休无止的编程工作，程序员们依旧任劳任怨的埋头苦干，梦想着用自己码下的代码改变世界。
进行差异表达基因分析的前提是，获取代表基因表达水平的矩阵。因此在进行分析前，必须知道基因表达矩阵是如何产生的。
我们在研究基因或者病毒的时候，经常会得到一堆未知的序列来进行分析。比如要比较不同的 COIVD 病毒的序列相似性，或者查看某一个蛋白家族序列之间的相似性。这类的分析的话，一般都可以进行进化分析来进行展示。之前我们介绍过如果解读一个进行树 [[为什么要做进化分析]] ，同时也介绍了 [[如何下载数据构建进行进化分析]]，另外也介绍了一个 [[一站式进化分析]] 工具。 对于上面那个工具，在我们只是想简单的看一眼多个序列之间的差异的时候就显得有一些麻烦了。所以今天就介绍一个简单好用的的工具 MetaLogo: a heterogeneity-aware sequence logo generator and aligner: http://metalogo.omicsnet.org/about
MindStudio 提供一站式AI开发环境，依靠工具与性能调优，采用插件化扩展机制，打造高效、便捷的全流程开发工具链。目前最新版本是5.0.RC3，发布于2022年20月，对应的昇腾社区版本：6.0.RC1。新增众多特性，这里主要介绍两个我非常感兴趣的分析迁移和。
NCBI:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/projects/genome/gu ide/human/index.shtml
snapgene中文版是一款非常优秀且界面简洁的DNA序列分析软件。可以帮助用户方便的分析酶切位点、标签、启动子、终止子和复制子等质粒原件，生成详细的DNA序列文件。
基于广州星嵌电子科技有限公司TMS320C6657+ZYNQ7035/45评估板的PL端实现标准NVMe 1.3协议的Host端，即纯逻辑实现NVMe Host IP。
在比对之前，我们建议花一些时间查看 FASTQ 文件。一些基本的 QC 检查可以帮助我们了解您的测序是否存在任何偏差，例如读取质量的意外下降或非随机 GC 内容。
根据 2017 年的 DevOps 发展报告，高效能组织和低效能组织在软件交付的效率上有数量级上的差异。技术组织的软件交付能力是一种综合能力，涉及众多环节，其中发布是尤为重要的环节。
Ensembl:www.ensembl.org #用得最多数据库完善有基因对应的ID
Beyond Compare for Mac(文件比较对比工具)允许您快速，轻松地比较您的文件和文件夹。通过使用简单，强大的命令，您可以专注于您感兴趣的差异，忽略其余的。支持文件夹或文件比对，可以快速比较整个磁盘或文件夹，不仅支持文件大小和修改时间的比对，还支持文件内容的比对。支持FTP站点和本地文件夹比对。然后，您可以合并更改，同步文件，并为记录生成报告。
随着自动化测试左移实践深入，越来越多不同类型的需求开始用自动化测试左移来实践，在实践的过程中也有了新的提效诉求，比如技改类的服务拆分项目或者BC流量拆分的项目，在实践过程中，这类需求会期望不同染色环境在相同的配置条件下，拆分后的代码和基准release代码的接口响应response有全量对比结果才能更好达到需求验证点。
页面级测试是Web测试中的重要组成部分，它主要关注用户界面的展示、交互以及用户体验，在有赞以及整个业界，页面级测试往往涉及复杂的用户交互，这使得自动化测试面临很大挑战，部分工具如Selenium虽然可以模拟用户行为，但是维护成本高，随着页面功能和布局的频繁变化，维护测试脚本的成本也越来越高，且容易受前端页面变更的影响导致执行失败。
Frame.io做的是视频审查和协作的工作，它通过将所有的媒体资产、草稿等收集到一个地方，并允许所需的审查者访问它。它还提供版本历史跟踪。Frame.io提供专业版、团队版和企业版的订阅计划，每月价格分别为19美元、49美元和自定义定价。用户也可以免费试用任何Frame.io计划。Frame.io的功能和视频审查工具专业版只为一个用户提供一个座位。
DNAscope模块，是Sentieon软件的一个精准高效的胚系变异检测模块。其在GATK基础上优化了核心算法，在继承GATK成熟且完整的BAM预处理流程的同时，引入机器学习基因分型模型。相比于GATK金标准而言，在大幅降低计算成本的情况下，DNAscope流程能够大幅度提升SNP和Indel的检测准确度和稳定性。
最近才注意到Google团队做的这个call variants的工具（已经是前几年的工具了），首次运用了深度学习（中的卷积神经网络）去做variants caller。
腾讯云商标注册服务自上线以来 就一直以低至260元/件的良心价格 为大家提供便捷高效的商标服务 点击传送门，直达购买 这次，我们再次升级 强大的商标图样查询功能已上线 智能分析比对图样商标注册情况 大家再也不用担心 因为商标注册难而头秃啦 01 商标图样查询是什么 腾讯云商标图样查询 是一款智能的图样检索工具 通过采集专业数据 定期更新数据库和开发智能算法 实现精准的图样数据查询 只需一键上传图样 即可检索近似商标是否被注册 02 商标图样查询能给你带来什么 腾讯云的商标图样查询操作简便，好处多
序列标识图 (Sequence logo)就是序列的残基Logo，它是以图形的方式依次绘出序列比对中各个位置上出现的残基，每个位置上残基的累积可以反应出该位置上残基的一致性。每个残基对应图形字符的大小与残基在该位置上出现的频率成正比。但图形字符的大小并不等于频率百分比，而是经过简单统计计算后转化的结果。
人脸识别技术在当下已经十分成熟，但主要在移动端和专有设备应用上较为普及，而在Web端并不多见，本着学习的目的从零实现web端的人脸登录功能。
作者 | 鸽子，Donna 人脸识别技术又被玩出新高度了。 不是手机开锁，不是进出考勤，而是替代你的身份证！ 这两天，营长的朋友圈开始被一个炸裂新闻刷屏： 12月25日，由由广州市公安局南沙区分局、腾讯、建设银行等10余家单位发起的“微警云联盟”在广州南沙成立。 联盟成员单位共同签署合作框架协议，并且现场签发全国首张微信身份证“网证”。 微信身份证啊，这真是人脸识别玩得最狠的一次了。 图片来源：广州日报 据悉，微信身份证“网证”仍在广东省试点试行，预计2018年1月再推向全国。 （营长说说：以后
WebLogo是一款经典的motif可视化软件，在很多的文章中都提到了使用该软件绘制motif的sequence logo。作为一个在线工具，其操作简单，易于使用，网址如下
4 月 7 日，来自清华的 RealAI（瑞莱智慧）发布了 RealSafe 人工智能安全平台，随之推出的测试结果令人惊讶：通过平台对微软、亚马逊云服务的人脸比对演示平台进行测试显示，基于 RealSafe 平台生成的对抗样本「噪音」能够极大干扰两大主流人脸比对平台的识别结果。
随着VAG进一步的成熟，我们为了进一步扩大用户的应用平台，推出了window版本的VAG，且界面进一步优化，目前已经能基本实现从图文件提取，bam文件提取，到可视化展示（目前的版本只支持read比对的结果展示（read）与图形基因组(Graph)展示）。Window版本已整合所有依赖的包，点击即用，通过生成本地图文件与调用浏览器展示可交互的图像。但<.info>文件的生成与泛基因组图的格式的转化仍需通过getinf.py脚本与经gfatools的处理的脚本生成。
肿瘤基因突变检测是NGS的一个重要应用，其分析难点主要在于低频变异的准确性。不同于遗传病检测，肿瘤样本类型多样，测序方法和参数复杂，且缺乏对应各种场景的公共标准真集。再加上常用开源软件经常遇到的准确性低，稳定性差，速度慢等问题。这使得广大诊断公司在评估肿瘤变异检测工具、搭建高效稳定的生信流程上，面临巨大的挑战。
对于测试人员，UI 遍历已经很普遍了，比如说 Monkey, UICrawler 等等，都可以进行 UI 遍历。那我们怎么按照顺序去遍历一个 app 呢。下面介绍一个360 开测平台上用 uiautomator 做的 UI 遍历。
Redisant Toolbox 拥有超过30种常用的开发工具；精心设计，快速、高效；离线使用，尊重您的隐私。官网地址：http://www.redisant.cn/rt
当你在处理文件时，可能会遇到以下错误信息：IOError: Unable to open file (File signature not found)。这个错误通常表示你尝试打开一个文件时，无法确定文件的类型。
在日常开发工作和自己学习跑demo的时候，往往都需要快速构建一个springboot基础工程。除了用IDEA开发工具构建，更多就是用Spring Initializr来生成，但用的时间长了发现，它也就仅仅只能帮我们引入一些必要的jar包，其他插件轮子还是得自己配置。
小码短链接是一款短链接工具，帮助企业将原始长链接转换为短链接，并可以支持短链接访问统计，可以设置自定义域名的短链接，微信朋友圈分享设置，抖音平台分享设置等功能。
构建系统发育树属于群体遗传学分析范畴，随着时间和地理位置的变化，新冠病毒经过多次迭代，在基因组上会累积不同的突变，已经与祖先产生明显的不同。通过对多个序列进行系统发育分析，不仅可以厘清不同物种之间的亲缘关系，而且可以重塑新冠病毒的演化过程，具有重要的现实意义。例如某地新发疫情，可以对样本快速测序，构建全基因组序列，然后对其进行系统发育分析，快速定位到系统发育树中，可以快速鉴定新发菌株的亲缘关系，对于疫情防控溯源具有重要的指导作用。
一、使用GATK前须知事项： （1）对GATK的测试主要使用的是人类全基因组和外显子组的测序数据，而且全部是基于illumina数据格式，目前还没有提供其他格式文件（如Ion Torrent）或者实验设计（RNA-Seq）的分析方法。 （2）GATK是一个应用于前沿科学研究的软件，不断在更新和修正，因此，在使用GATK进行变异检测时，最好是下载最新的版本，目前的版本是2.8.1（2014-02-25）。下载网站：http://www.broadinstitute.org/gatk/download。 （3）在GATK使用过程中（见下面图），有些步骤需要用到已知变异信息，对于这些已知变异，GATK只提供了人类的已知变异信息，可以在GATK的FTP站点下载（GATK resource bundle）。如果要研究的不是人类基因组，需要自行构建已知变异，GATK提供了详细的构建方法。
腾讯云人脸识别产品基于腾讯优图强大的面部分析技术，提供包括人脸检测与分析、五官定位、人脸搜索、人脸比对、人脸验证、人员查重、静态活体检测等多种功能，主要以公有云API的方式，为开发者和企业提供高性能高可用的人脸识别服务。 可应用于智慧零售、智慧社区、在线娱乐、智慧楼宇、在线身份认证等多种应用场景，充分满足各行业客户的人脸属性识别及用户身份确认等需求。
4.1号Nucleic AcidsResearch刊出了iTOL更新到V4版本的文章。
Integrative Genomics Viewer (IGV)作为一个高性能的可视化工具，可以交互式的察看综合的基因组相关数据，也友好的支持多种数据类型，自然是生信工作者必须使用的利器之一。官网也提供了很详细的使用讲解，这里仅是根据我目前需要学习摘录部分做的整理，后面有时间再做其他整理。 目录 1. 输入数据准备 2. 主界面 3. 数据导入 4. 察看序列比对结果 5. 察看可变剪切情况 6. 察看变异 7. 参考资料 1. 输入数据准备 IGV可以导入多种类型的数据，详见下文的数据导入介绍，此
PyGWalker（读作“Pig Walker”，谐音梗 ），全称为：Python Binding of Graphic Walker。
之前下载V1.0使用的可以选择新建一个项目把V2.0下载使用，也可以直接覆盖。推荐使用第一种方式，虽然很多方法做了改进，但是我的写法不一定是最好的，仅供参考。
7月21日，《Nature》杂志新闻版发布了一篇重磅消息：论文图片查重软件研发成功，软件开发人员对3500篇论文进行了检测，找出24篇论文可能存在图像造假。
写在前面 MSDK做了这么久，被开发商嗤之以鼻最多的问题之一就是文档。问题的原因比较多，主要是三个方面： MSDK没有完整的线上文档，所有的文档都是跟随版本包。 MSDK同时外发版本太多 MSDK的版本文档使用word编写，不同版本文档不易比对。 由于以上的问题，经常出现游戏更新版本以后没有同步使用新版本的文档，无法同步更新我们已经修正的文档错误，或者由于文档比对太过麻烦和版本太多，开发修改文档错误以后比较难同步修改到其余版本。 为了解决这个问题，MSDK团队早期尝试过使用wiki，然而由于wiki的语法太
系统发育相关的基因组之间既存在保守性又存在可变性。有些序列片段的数目以及顺序具有保守性，这种保守性可以使用共线性（synteny）或同线性（colinearity）来进行描述。共线性主要强调两方面，一是序列的同源性，二是序列片段的排列顺序。同时即使很近缘的基因组也可能存在大量的变异和多态性，这种变异可能构成了不同个体与群体性状差异的基础。单核苷酸多态性(single-nucleotide polymorphism，SNP)是指由于单个核苷酸位置上存在转换或颠换等变异所引起的DNA序列多态性，常用来研究近缘物种基因组的进化。
人脸识别是近两年计算机视觉领域创业热潮中的一个热门方向，DeepID是这股热潮中不可忽视的一种人脸算法。针对DeepID的研发心得，人脸识别应用的现状、难点与未来，深度学习的实践经验等问题，CSDN记者近日采访了DeepID人脸算法发明者孙祎。 孙祎先后就读于清华大学、香港中文大学，2013年在CVPR上发表了用深度学习做面部特征点检测最早的论文。随后陆续发表了四篇在人脸识别领域有影响力的论文（ICCV’13，CVPR’14，NIPS’14，CVPR’15），使深度学习方法的人脸识别准确率远远超过了人眼的准
人脸识别是近两年计算机视觉领域创业热潮中的一个热门方向，DeepID是这股热潮中不可忽视的一种人脸算法。针对DeepID的研发心得，人脸识别应用的现状、难点与未来，深度学习的实践经验等问题，CSDN记者近日采访了DeepID人脸算法发明者孙祎。 孙祎先后就读于清华大学、中国香港中文大学，2013年在CVPR上发表了用深度学习做面部特征点检测最早的论文。随后陆续发表了四篇在人脸识别领域有影响力的论文（ICCV’13，CVPR’14，NIPS’14，CVPR’15），使深度学习方法的人脸识别准确率远远超过
晚上有网友说，下载购买了软件后发现计算的加密后内容跟网上其他工具算出来的不一样。于是怀疑工具是不是算的不对。
前言: 关于kaptcha简介以及spring整合kaptcha，我在另一篇文章中已详细讲解，请参考:spring整合kaptcha验证码。 本文将介绍springboot整合kaptcha的两种方式。 开发工具及技术: 1、idea 2017 2、springboot 2.0.2 3、kaptcha 正式开始: 方式一:通过kaptcha.xml配置 1、用idea新建一个spring Initializr 2、添加kaptcha的依赖: <d
一、功能特点 支持的功能包括人脸识别、人脸比对、人脸搜索、活体检测等。 在线版还支持身份证、驾驶证、行驶证、银行卡等识别。 在线版的协议支持百度、旷视，离线版的支持百度，可定制。 除了支持X86架构，还支持嵌入式linux比如contex-A9、树莓派等。 每个功能的执行除了返回结果还返回执行用时时间。 多线程处理，通过type控制当前处理类型。 支持单张图片检索相似度最高的图片。 支持指定目录图片用来生成人脸特征值文件。 可设置等待处理图片队列中的数量。 每次执行都有成功或者失败的信号返回。 人脸搜索的返
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