使用了 Count 或 Length 属性或 Count<TSource>(IEnumerable<TSource>) 扩展方法，通过将值与 0 或 1 进行比较来确定对象是否包含任何项，以及对象是否具有更有效的 IsEmpty 属性可以代替使用。
根据题目中给出的条件开始坐标总是小于结束坐标。 ，首先可以按照开始坐标进行排序，以案例一为例：
一开始，很容易想到用双指针去定位两个相同字符的最远区间，然后使用重叠区间合并的思维去得到最终片段。大方向双指针思路是对的，不过没有优化，所以复杂度较高，但能AC
前面我们了解了基因组拼接，今天给大家带来的是拼接原理。了解实验原理，就是为了我们更好地做实验。
开篇语 我很高兴地告诉大家，美国时间的2016年9月1日，是Nmap的十九岁生日。虽然我们的Nmap没有办法品尝生日蛋糕，但是为了庆祝它的十九周岁生日，我们发布了一个新的Nmap版本－即Nmap 7.
来源：PaperWeekly本文约2600字，建议阅读9分钟本文提出了一个统一命名实体识别框架，通过对词与词之间的关系进行分类的方式同时解决三种命名实体识别子任务。 引言 本研究重新审视了统一命名实体识别中的核心问题，即词与词之间的关系建模，并提出将所有类型的命名实体识别统一采用一种词对关系分类的方法进行建模。所提出的系统广泛地在 14 个命名实体识别数据集刷新了最好的分数。 论文题目： 基于词对关系建模的统一命名实体识别系统 Unified Named Entity Recognition as Wo
大家好我是费老师，geopandas作为在Python中开展GIS分析的利器，可以帮助我们快捷地解决很多日常GIS操作需求。而我们平时工作研究中使用到的各种矢量数据，由于原始数据加工过程的不规范等问题，偶尔会导致某些要素自身的矢量数据信息非法。
A:无论是一代Sanger、二代Illumina还是三代Pacbio，其得到的测序数据（reads）相较于整个基因组而言都是极短的，基因组组装的任务就是将这些小片段连接起来，通过这些序列的关系构建Graph，然后根据算法从Graph中得到最优路径，从而得到最初的Contig序列。目前组装软件常用的两种算法：overlap-layout-consensus (OLC)和de-bruijn-graph(DBG)。
力扣上类似的问题是会员题目，你可能没办法做，但对于这种经典的算法题，掌握思路还是必要的。
一论文题目： Is Sparse Attention more Interpretable? 论文摘要: 稀疏的注意力被认为可以提高模型的可解释性，因为它突出了有影响力的输入。然而，注意力的分布通常
拓扑主要用于确保空间关系并帮助其进行数据处理，在很多情况下拓扑也用于分析空间关系，概括下来就两点，一是分析有无错误，二是利用拓扑进行编辑。
执行此步骤是为了修复条形码(barcode,细胞的标识)中偶尔出现的测序错误，从而使片段与原始条形码相关联，从而提高数据质量。16bp条形码序列是从“I2”索引读取得到的。每个条形码序列都根据正确的条形码序列的“白名单”进行检查，并计算每个白名单条形码的频率。我们试图纠正不在白名单上的条形码，方法是找出所有白名单上的条形码，它们与观察到的序列之间的2个差异(汉明距离（Hamming distance）<= 2)，并根据reads数据中条形码的丰度和不正确碱基的质量值对它们进行评分。如果在此模型中，未出现在白名单中的观察到的条形码有90%的概率是真实的条形码，则将其更正为白名单条形码。
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】再也不用害怕唱歌跑调了！（是调跑了。） Google最近发布了一个全新的伴奏生成模型SingSong，用户先唱歌，再给你自动生成一个伴奏，这下不是跑调了，而是调跑了！ 论文链接：https://arxiv.org/abs/2301.12662 演示链接：https://storage.googleapis.com/sing-song/index.html 拿一首Steven A. Clark的Bounty为例，先听一下从原曲中分离的人声。 再听听
在本文中，作者提出了VideoCLIP，这是一种不需要下游任务的任何标签，用于预训练零样本视频和文本理解模型的对比学习方法。VideoCLIP通过对比时间重叠的正视频文本对 和最近邻检索的负样本对 ，训练视频和文本的Transformer。
内存重叠是指在内存中存在两个或多个区域，它们的地址范围有交叉部分。在 C++ 中，内存重叠可能会导致程序出现不可预期的行为，因此我们需要了解它的原因和如何避免。
今天我们将一起探究如何使用OpenCV和Python从图像中提取感兴趣区域（ROI）。
基因组拼接一直是整个基因组数据分析中最重要和最核心的工作，因为基因组包含了一个物种全部的遗传信息。得到的基因组越完整，包含的基因组信息也越多，对于后续对整个基因组的功能分析，变异检测都有非常大的帮助。由于基因组本身具有的高度重复序列，多倍体杂合位点，低复杂度区域以及测序错误等诸多条件的影响，基因组拼接一直是一项非常复杂且困难的工作。尤其是基因组重复序列的影响，一直是二代短读长测序最难解决的问题，尽管后来基于二代测序数据开发除了一些辅助拼接方案，例如大片段文库，Optical mapping光学图谱，三位基因组等辅助方案，都无法彻底解决基因组拼接难题。而利用 nanopore 长度长测序，将革命性地解决重复序列对于基因组拼接的影响。
比如，在Coco-Stuff数据集里，标好一幅图需要19分钟，164,000幅就超过5万小时了。
Rsync是Unix下的一款应用软件，它能同步更新两处计算机的文件与目录，并适当利用差分编码以减少数据传输。rsync中一项与其他大部分类似程序或协议中所未见的重要特性是镜像对每个目标只需要一次发送。rsync可拷贝／显示目录属性，以及拷贝文件，并可选择性的压缩以及递归拷贝。在常驻模式（daemon mode）下，rsync默认监听TCP端口873，以原生rsync传输协议或者通过远程shell如RSH或者SSH伺服文件。SSH情况下，rsync客户端运行程序必须同时在本地和远程机器上安装。Rsync的远程复制行为是对目录进行对比，相同的文件不再复制，只复制不同的文件，不像cp等命令需要先删除原文件再复制新文件，这样效率会高很多。Rsync的特点：1、 可以镜像保存整个目录树或文件系统；2、 较高的数据传输效率；3、 可以借助ssh实现安全数据传输；4、 支持匿名传输；Rsync算法：rsync公用程序利用由澳洲计算机程序师安德鲁·垂鸠（Andrew Tridgell）发明的算法，在当接受端电脑已经有相同结构（例如文件）但不同版本时，有效的将结构传输过通讯连接。接受端将文件拷贝打散成固定大小为S的不重叠片段，并对每个片段计算两个校验和：MD4散列函数与一个较弱的轮替校验和（rolling checksum）。它将这些校验和送给发送者。通讯协议版本30（与rsync版本3.0.0一并分发）现在使用MD5散列函数以替代MD4。发送者对位于其版本的文件中每个大小为S的片段计算轮替校验和，即使是重叠的片段。这可被有效的计算通过特别知识产权的轮替校验和算法：如果比特n到n+S-1的轮替校验和是R，从比特n+1到n+S的轮替校验和可从R，比特n，以及比特n+S计算出而不需要真正去检验中间的比特。因此，如果比特1到25的轮替校验和已被算出，那计算比特2到26的轮替校验和可完全依靠之前的校验和与比特1与比特26算出。rsync使用的轮替校验和是根据马克艾德勒（Mark Adler）的alder-32校验和算法。该算法也被用于zlib，而它本身也基于弗莱彻校验和（Fletcher's checksum）算法。发送者其后以接收者送来的一组轮替校验和比较它自己的轮替校验和以决定是否任何匹配存在。如果是的话，它便通过计算匹配区块的MD4校验和与接受端送来的MD4校验和比较来验证匹配。发送者稍后发送给接收者不与接收者方任何区块匹配的文件的那些部分，以及如何合并这些区块到接收者版本的组装指令。在实际上，这产生了与发送者端文件一模一样的拷贝。然而，在原则上是可能接收者的拷贝在这一点上不同：这可能发生在当两个文件有不同的区块但有着相同的MD4散列函数与轮替校验和；这种事情发生的概率在现实上极端罕见。如果发送者与接收者文件版本有许多区段相同，该公用程序只需发送相对小部分的数据以将文件同步。在rsync算法构成rsync应用程序核心并最优化两台电脑间TCP/IP的传输同时，rsync应用程序也支持其他种显著增进文件传输或备份的重要功能。他们包括在发送端与接收端个别利用zlib进行区块区块间压缩解压缩，以及支持通讯协议如ssh。该协议让加密传输兼具压缩与效率，通过rsync算法产生的差分数据变得可能。除ssh以外，stunnel亦可被利用于创造加密通道以保全被传输的数据。Rsync命令的工作模式：1、 shell模式，也称本地模式；2、 远程shell模式，可以利用ssh协议承载其远程传输过程；3、 列表模式，仅列出源中的内容，-nv；4、 服务模式，此时rsync工作为守护进程，能接受客户端的数据同步请求；Rsync命令的选项： -n：同步测试，不执行真正的同步过程；dry run（干跑） -v：详细输出模式 -q：静默模式 -c：checksum，开启校验功能 -r：递归复制 注意：rsync命令中，如果原路径是目录，且复制路径时目录末尾有/，则会复制目录中的内容，而非目录本身；如果没有/，则会同步目录本身及目录中所有文件；目标路径末尾是否有/无关紧要； -a：归档，保留文件的原有属性； -p：保留文件的权限； -t：保留文件的时间戳； -l：保留符号链接文件； -g：保留数组； -o：保留属主； -D：保留设备文件； -e ssh：使用ssh传输； -z：压缩后传输； --progress：显示进度条； --stats：显示如何执行压缩和传输；添加描述
不要误会。作为一个严肃的公众号，我们才不会收集什么奇怪的视频呢！我们批判了大量电影，造访了众多 GitHub，这次推荐给大家的内容的确包含大量视频数据，这些视频的确有那么点少儿不宜，大家看完还可以借鉴一下里面的姿势呢。
【导读】近日，针对视频中场景复杂、人物众多等困难挑战，来自Facebook、CMU和达特茅斯学院的研究人员提出了一种新颖的基于检测和跟踪的视频中人体姿态估计方法。其方法是一种轻量级的两阶段建模方式：先对单帧或者短片段进行关键点估计，后续使用轻量级的跟踪方法来生成关键点的预测并链接到整个视频上。另外，本文还对Mask R-CNN进行了3D扩展。提出的方法在最新的多人视频姿态估计数据集PoseTrack上进行了大量的对比实验，在Multi-Object Tracking Accuracy (MOTA)度量下取得
你将会获得一系列视频片段，这些片段来自于一项持续时长为 T 秒的体育赛事。这些片段可能有所重叠，也可能长度不一。
半夜更文，纯粹是为了更文而更文。最近撸一个项目代码，有点烦躁，导致博客断更超过一周了，虽然自定的月更目标完成了，但这么长时间断更还是不合适的。
Nature的这6项研究来自全基因组泛癌分析(Pan-Cancer Analysis of Whole Genomes, PCAWG)联盟，这是他们迄今为止最为全面的癌症基因组荟萃分析：
N6-甲基腺嘌呤(m6A）是分布最为广泛且保守的RNA修饰。在人类细胞中，目前在近7000个蛋白编码RNA和noncoding RNA中发现了大约10000个m6A修饰位点。作为转录后调控的重要途经之一，m6A修饰影响着RNA剪切，降解，pre-miRNA产生和蛋白翻译等各个阶段，并且在癌症的产生和进程中也起着重要的作用。
基因组图谱可分为框架图（草图，draft）、精细图、完成图（全图），具体如下所示：
最近知识星球有人问浪尖，自己的hbase集群元数据丢失了，但是数据还在，是否能够修复，其实这种情况下利用数据的hfile去修复元数据很常见，也有很多时候我们是生成hfile加载进hbase。
文中提出 NeurIPS 2021 论文『VALUE: A Multi-Task Benchmark for Video-and-Language Understanding Evaluation』微软提出新的视频多模态 benchmark：《VALUE》，同时包含检索、caption、QA等多个任务！快来刷榜吧！
作者：Zan Gojcic Caifa Zhou Jan D. Wegner Andreas Wieser
Paper title: Synthesizing Anyone, Anywhere, in Any Pose
福尔马林固定、石蜡包埋(FFPE) 的组织样本是世界各地病理实验室保存临床组织样本的标准方法。随着核酸测序技术的发展引起了人们对使用生物库中存储的历史FFPE样本的兴趣。然而，福尔马林固定会化学修饰DNA，这可能导致下游处理和数据分析中的错误。2023年6月，《Nucleic Acids Research》发表综述文章，回顾了 (I) 分析前样品质量控制、(II) DNA 修复处理、(III) 分析样品制备和 (IV) FFPE-DNA 生物信息学分析中的缓解策略，并提出建议。
①reads：就是我们测序产生的短读序列，通常一代和三代的reads读长在几千到几万bp之间，二代的相对较短，平均是几十到几百bp。
论文题目： HIFISINGER: TOWARDS HIGH-FIDELITY NEURAL SINGING VOICE SYNTHESIS 摘要 高保真的歌声需要高的采样频率。高采样必定导致更宽的频率带和更长的波形序列，给歌声合成模型带来困难。 hifisinger是采用48kHZ的采样频率。它包括基于自然语音的fastSpeech和并行的声码器WaveGAN，在声学模型和声码器中引入了多尺度对抗训练，以改善歌唱建模。 sub-frequency GAN 来生成梅尔声谱图，并将80维的mel频率分成多个
第五课：图片放大和辅助处理手段 *喜欢的话可以一键三连 🚩00:01前言 🚩01:22高清修复原理和操作 一、高清修复原理和操作 （一）三种主要的放大修复方案
在显示设置中的新的浅色和深色主题之间切换时，您不再需要在应用此更改之前重新启动Burp。
随着机器视觉和深度卷积神经网络(CNNs)被应用于新的问题和数据，网络架构的进步和这些网络的应用都得到了快速的发展。然而，在大多数分类和目标检测应用中，图像数据是这样的，感兴趣的对象相对于场景来说是很大的。这可以在最流行的公共基准数据集ImageNet、VOC、COCO和CIFAR中观察到。这些数据集和它们对应的挑战赛继续推进网络架构比如SqueezeNets, Squeeze-and-Excitation Networks, 和 Faster R-CNN。对于DigitalGlobe的WorldView-3卫星将每个像素表示为30平方厘米的区域的卫星数据。在这些场景中，在大于3000x3000的场景中像汽车这样的物体通常是13x7像素或更小。这些大型场景需要预处理，以便在现代目标检测网络中使用，包括将原始场景切割成更小的组件用于训练和验证。除此之外，在停车场和繁忙的道路等区域，车辆等物体往往位于较近的位置，这使得车辆之间的边界在卫星图像中难以感知。缺乏公共可用的标记数据也阻碍了对这个应用程序空间的探索，只有xView Challenge数据集拥有卫星捕获的带有标记对象的图像。等空中数据集分类细粒度特性在空中图像(COFGA),大规模数据集在空中图像(队伍),对象检测和汽车开销与上下文(COWC)也有类似的对象类,但存在一个较低的地面样本距离(德牧)使他们更容易获得良好的对象检测结果,但限制了实际应用。考虑到将CNNs应用于卫星数据所面临的挑战，将升级作为预处理步骤对实现准确探测目标的良好性能至关重要。深度学习的进步导致了许多先进的体系结构可以执行升级，在低分辨率图像上训练网络，并与高分辨率副本进行对比验证。尽管关于这一主题的文献越来越多，但超分辨率(SR)在目标检测和分类问题上的应用在很大程度上还没有得到探索，SR与最近邻(NN)插值等也没有文献记载。SR网络作为卫星图像中目标检测的预处理步骤，具有良好的应用前景，但由于其深度网络包含数百万个必须正确训练的参数，因此增加了大量的计算成本。与SR不同的是，NN仍然是最基本的向上缩放方法之一，它通过取相邻像素并假设其值来执行插值，从而创建分段阶跃函数逼近，且计算成本很小。
这是关于渲染的系列教程的第十一部分。之前，我们使着色器能够渲染复杂的材质。但是这些材质一直都是完全不透明的。现在，我们将添加对透明度的支持。
【新智元导读】近日，视频行为理解领域的ImageNet竞赛——ActivityNet Challenge 2018在CVPR 会议上落下了帷幕。来自上海交通大学计算机视觉实验室的团队（自动化系研究生林天威、苏海昇，导师赵旭副教授），获得了未修剪视频中的时序动作定位任务的冠军，以及时序动作提名任务的亚军。本文将分享该团队在两项竞赛任务中所采用的算法思路和方案。
Whole-genome and multisector exome sequencing of primary and post-treatment glioblastoma reveals patterns of tumor evolution
前前后后接触了一些基因组和转录组拼接的工作，而且后期还会持续进行。期间遇到了各种各样莫名其妙的坑，也尝试了一些不同的方法和软件，简单做一个阶段性小结，本篇是原理部分，下周的同一时间更新实战部分。 6
我必须对你说实话：当我学习数据科学时，我完全低估了绘图的重要性。没错，那时一切都一团糟：我从头开始学习 python、熟悉了所有可能的算法、理解了所有东西背后的数学原理，但是我的绘图技巧很糟糕。
OpenGL 深度测试是指在片段着色器执行之后，利用深度缓冲所保存的深度值决定当前片段是否被丢弃的过程。
SketchMac是一款专为设计师量身定做的优美界面和强大工具兼有的专业矢量图绘图工具，能够满足网页、用户界面、图标等的设计需求，新版兼容macOS Ventura系统，并解决了 Abstract 和 Anima 插件的问题。
基因组点图（Genome Dot Plot）是一种用于比较两个或多个基因组的工具。它通过在一个二维矩阵中绘制基因组序列的相似性来显示基因组之间的相对关系。点图中的每个点代表一个基因组中的一段序列，而整个图像则反映了序列之间的相似性和差异性。
空手道俱乐部（Karate Club）是NetworkX Python软件包的无监督机器学习扩展库。详细可以参阅此处的文档：
今天看到官网论坛上宣布，QIIME 2 2023.7 版本现已发布！计划的下一个QIIME 2版本计划于2023年9月发布（QIIME 2023.9），本次更新是一个小的版本更新，更新频率挺高，不过还是有一些改变的，一起来看下！qiime2团队的目标真的是星辰大海，这是全世界科研工作者合作的力量，重命名为“扩增子发行版”，这意味着宏基因组版本很快将到来！
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