原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/36JDczJu8CmmiaLU1IhCpg
s7= {[1],(1,),1} #set的元素要求必须可以hash 列表不能hash
谱聚类是一种基于图论的聚类方法，通过对样本数据的拉普拉斯矩阵的特征向量进行聚类，从而达到对样本数据聚类的目的。谱聚类可以理解为将高维空间的数据映射到低维，然后在低维空间用其它聚类算法（如KMeans）进行聚类
大数据有许多新术语，有时不好理解。因此，我们列出了一份大数据术语表，以便大家深入了解。当然，这份大数据术语表并不是百分之分全面，要是你认为遗漏了什么术语，请告知我们。 A 聚合-搜索、收集和显示数据的
作为程序员，掌握一些基本的算法是非常重要的，因为它们可以帮助你更高效地解决编程问题。以下是一些程序员必须掌握的基本算法：
联合类型在 TypeScript 中相当流行，你可能已经用过很多次了。交叉类型稍微不那么常见。它们似乎引起更多的困惑。
韦恩图用于展示在不同集合之间的数学或逻辑联系，尤其适合用来表示集合（或）类之间的“大致关系”。
github地址，阅读原文可查看仓库代码： https://github.com/trekhleb/javascript-algorithms/
TCGA有自己的一批工具，ICGC也有自己的网站，但好的资源都是要整合起来，整合越多越好（虽然事实不一定如此，但有这个想法的人不少），用着才更方便。这就靠今天介绍的UCSC XENA来实现了。
网络地址转换（Network Address Translation，NAT）是一种在计算机网络中广泛使用的技术，它允许将一个网络地址映射到另一个网络地址。静态NAT、动态NAT和端口地址转换（Port Address Translation，PAT）是NAT的常见实现方式。
1、算法：是指一组有穷的指令集，是解题方案的准确而完整的描述。算法不等于程序，也不等于计算方法。
哈希算法：根据设定的哈希函数H（key）和处理冲突方法将一组关键字映象到一个有限的地址区间上的算法。也称为散列算法、杂凑算法。 哈希表：数据经过哈希算法之后得到的集合。这样关键字和数据在集合中的位置存在一定的关系，可以根据这种关系快速查询。 非哈希表：与哈希表相对应，集合中的 数据和其存放位置没任何关联关系的集合。
本文链接: [https://blog.openacid.com/algo/slimarray/]
尽管这些问题可能微不足道，但它们很重要，因为它们提供了关于你的线索。你现在的心态，态度，观点。
包是用于分组的符号，常用来对一组相同的UML元素进行分组存放和管理，包图就是用来描述包及其关系的图，我们常用包图来描述系统、子系统的宏观组成和结构。这么官方的语言大家可能不太理解，其实包图就类似于文件夹，一个程序往往包含了很多元素，所以我们可以将这些类按照一定标准划分，将具有相似功能的一组元素放在一个包中，使我们的程序结构上清晰，源码易读。所以就和我们日常生活中通过文件夹对我们的资料就行分类管理，以便我们快速准确的找到我们所需要的东西，提高工作效率的道理一样。
大多数现有的 JIT 缺陷预测技术的目标是项目内缺陷预测，而在本文中，受 Nayrolles 等人[1]的启发（Nayrolles 等人认为，对于工业项目而言，将高度耦合的不同项目的提交组合起来有助于提升 JIT 缺陷预测的性能，因为这些项目重用或共享同一个代码库，因此它们也可能出现同样的错误），作者提出了一种适用于共享公共库和功能的项目集群的模型。与现有技
在本文中，作者通过采用最先进的计算机视觉技术，在数据挖掘系统的数据提取阶段，填补了研究的空白。如图1所示，该阶段包含两个子任务，即绘制元素检测和数据转换。为了建立一个鲁棒的Box detector，作者综合比较了不同的基于深度学习的方法，并找到了一种合适的高精度的边框检测方法。为了建立鲁棒point detector，采用了带有特征融合模块的全卷积网络，与传统方法相比，可以区分近点。该系统可以有效地处理各种图表数据，而不需要做出启发式的假设。在数据转换方面，作者将检测到的元素转换为具有语义值的数据。提出了一种网络来测量图例匹配阶段图例和检测元素之间的特征相似性。此外，作者还提供了一个关于从信息图表中获取原始表格的baseline，并发现了一些关键的因素来提高各个阶段的性能。实验结果证明了该系统的有效性。
今年4月，警方用一种以前未使用过的DNA技术解决了几十年前的谜团 ，金州杀手的身份。
的自然数集合：N = {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, …} ，集合中的对象采用花括号包围
我最近进行了有关基因序列的研究工作。我想到的主要问题是："哪一种最简单的神经网络能与遗传数据最匹配"。经过大量文献回顾，我发现与该主题相关的最接地气却非常有趣的工作是在Yoshua Bengio 教授的实验室中进行的。这篇论文的题目是:"饮食网络:脂肪基因组学的瘦参数"，它的主要目标是将基因序列划分为26个种族。我从那篇论文中得到了灵感，在这里我想解释一下建立神经网络来解决这类问题的基本原理。要阅读这篇博客，不需要生物学方面的背景知识;为了直接进入计算部分，我将尝试覆盖大部分必要的部分。
如果尚未开始使用 Windows PowerShell，很可能您很快就会用到它。Windows PowerShell 将成为 Windows Server 领域的核心管理工具。对于初学者，它已成为 Exchange Server 2007 基于脚本管理的基础。 为以原有格式充分利用 Windows PowerShell，您需要记住大量语法、cmdlet 和通用结构, 有个工具可以用来查看PowerShell cmdlets的帮助信息。 下载地址: http://www.primaltools
耦合性(Coupling)，也叫耦合度，是对模块间关联程度的度量。耦合的强弱取决于模块间接口的复杂性、调用模块的方式以及通过界面传送数据的多少。模块间的耦合度是指模块之间的依赖关系，包括控制关系、调用关系、数据传递关系。模块间联系越多，其耦合性越强，同时表明其独立性越差( 降低耦合性，可以提高其独立性)。耦合性存在于各个领域，而非软件设计中独有的，但是我们只讨论软件工程中的耦合。
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EDI标准的规则准确定义了信息在文档中的位置，以及查找信息的方式。因此，在创建EDI文档时（如，采购订单），必须严格按照EDI标准（ANSI/EDIFACT）的格式规范。这样，当接收方的EDI翻译器读取到传入的EDI采购订单时，就能准确地找到买方公司名称、采购订单号、订购商品以及价格等信息。之后，这些数据将按照接收方系统的格式，直接传入其订单录入系统。
据官方消息，ICLR 2020会议将取消线下会议，并于4月25日-30日线上举办虚拟会议。本届会议共有 2594篇投稿，其中 687篇论文被接收（48篇oral论文，107篇spotlight论文和531篇poster论文），接收率为26.5%。
近日，阿里 AI 开源了新一代人机对话模型 Enhanced Sequential Inference Model（ESIM）。ESIM 是一种专为自然语言推断而生的加强版 LSTM，据阿里介绍，该算法模型自 2017 年被提出之后，已被谷歌、facebook 在内的国际学术界在论文中引用 200 多次，更曾在国际顶级对话系统评测大赛（DSTC7）上获得双料冠军，并将人机对话准确率的世界纪录提升至 94.1%。
最长公共前缀指的是字符串数组中所有公共最长的前缀。 如果是空串的话，那么说明前缀就是“” 如果都是以“ ”开头的，那么就是“ ” 然后最长的前缀不会超过最短的字符串，那么可以遍历最短的字符串的长度，依次比较。 第一步：找出长度最短的字符串； 第二步：依次与长度最短的字符串比较。
考虑一个正方形。它是对称的吗？它是如何对称的？它有多少对称性？它有什么样的对称性？
比特币交易日志是完全公开的，仅通过使用假名来保护用户的隐私，在隐私方面却存在重大限制。Zerocoin，增强了协议是实现了完全匿名的货币交易。
我们都熟悉“人工智能”这个词。但你最近可能听说过“机器学习” ( Machine Learning )和“深度学习” ( Deep Learning ) 等其他术语，它们有时会与人工智能 ( AI ) 互换使用。因此，人工智能、机器学习和深度学习之间的区别可能非常不清楚。 关于这个主题的文章通常都有很多的高等数学、代码，或者是其他令人困惑的高层次，以致于无法触及。 通过本文，您将了解AI和机器学习的基础知识。此外，您将了解最流行的机器学习类型深度学习是如何工作的。
作为一名程序员，掌握各种算法可以帮助我们解决各种复杂的问题，提高代码的效率和性能，同时也是面试中常被考察的重要内容之一。无论是开发新的软件应用、优化现有的算法逻辑还是解决各类计算问题，算法都是不可或缺的工具。因此，程序员必须掌握一系列常用的算法，以确保能够高效地编写出稳定、功能强大的软件。
如图所示，其中的三条边即该图的一个匹配。所以，匹配的两个重点：1. 匹配是边的集合；2. 在该集合中，任意两条边不能有共同的顶点。 那么，我们自然而然就会有一个想法，一个图会有多少匹配？有没有最大的匹配（即边最多的匹配呢）？
内聚，是从功能角度来衡量模块内的联系，一个好的内聚模块应当恰好做一件事。它描述的是模块内的功能联系；
Distant metastasis identification based on optimized graph representation of gene interaction patterns 论文摘要：
NCBI Gene Expression Omnibus（GEO）作为各种高通量实验数据的公共存储库。这些数据包括基于单通道和双通道微阵列的实验，检测mRNA，基因组DNA和蛋白质丰度，以及非阵列技术，如基因表达系列分析（SAGE），质谱蛋白质组学数据和高通量测序数据。
来源：DeepHub IMBA本文约2200字，建议阅读5分钟推荐系统是KEG应用的一个重要领域。 图是我最喜欢使用的数据结构之一，它们可以使我们能够表示复杂的现实世界网络，如快速交通系统（例如，公交道路、地铁等）、区域或全球空中交通，或者人们的社交网络之类的相关事物。并且他们非常灵活，很容易被人类理解，但是为了让计算机“理解”和“学习”它们，我们需要额外的一步（称为矢量化）。这种解释可能过于简单，我们将在本文的后续部分详细解释。 知识图谱有何特别之处？ 为了轻松理解知识图与其他图的不同之处，我们想象一个具
哈希算法：根据设定的哈希函数H（key）和处理冲突方法将一组关键字映象到一个有限的地址区间上的算法。也称为散列算法、杂凑算法。
在过去的半个世纪里，数据管理极大地改变了计算机处理数据的方式。如今，数据可以不按顺序存储，而且仍然可以有效地使用。适当数据管理的有用性并没有丧失，因为它的原则远远超出了数据的存储方式。
相信大家已经读过数据科学中 17 种相似性和相异性度量(上)，如果你还没有阅读，请戳👉这里。本篇将继续介绍数据科学中 17 种相似性和相异性度量，希望对你有所帮助。 ⑦ 皮尔逊相关距离 相关距离量化了两个属性之间线性、单调关系的强度。此外，它使用协方差值作为初始计算步骤。但是，协方差本身很难解释，并且不会显示数据与表示测量之间趋势的线的接近或远离程度。 为了说明相关性意味着什么，回到我们的 Iris 数据集并绘制 Iris-Setosa 样本以显示两个特征之间的关系：花瓣长度和花瓣宽度。 📷 具有两个特征测
在一些推荐排名应用中马太效应同样存在，比如大家经常浏览的微博、知乎热搜。同一类话题排名越靠前被点击的概率也就越大，这样，在一段时间内，越是靠前的话题就越会被人点击，然后它越会靠前，然后它就越会......
课程主页：http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_LA16.html
海量信息即大规模数据，随着互联网技术的发展，互联网上的信息越来越多，如何从海量信息中提取有用信息成为当前互联网技术发展必须面对的问题。
在开足马力使用容器之前，了解容器与虚拟机在私有云、公共云以及混合云部署之间的区别是至关重要的。 虽然目前大多数的云部署都是基于虚拟机的，但是容器技术为云用户带来了显著的好处。但是，在选择一个取代之前技术的替代品时，了解两者之间的主要区别是很重要的。最大的问题在于虚拟机或容器是否最适合公共云、私有云或混合云模式。这个问题的答案取决于三个主要因素：虚拟机和容器之间的功能性差异、私有云和公共云组件之间的相互依存程度以及用户对他们自己云平台进行定制的意愿。 容器与虚拟机：两者之间的不同 虚拟机和容器两种技术分别代表
作者 | Nahla Davies 译者 | 明知山 策划 | 丁晓昀 本文讨论了 Java Collections Framework 背后的目的、Java 集合的工作原理，以及开发人员和程序员如何最大限度地利用 Java 集合。 1 什么是 Java 集合 尽管 Java 已经过了 25 岁生日，仍然是当今最受欢迎的编程语言之一。超过 100 万个网站通过某种形式在使用 Java，超过三分之一的软件开发人员的工具箱中有 Java。 Java 在它的整个生命历程中经历了重大的演变。一个早期的
分子优化是在输入分子X的基础上产生具有更理想性质的分子Y。目前最先进的方法是将分子划分成一组大的子结构集S，并通过迭代预测从S中选择子结构添加来产生新的分子结构。 然而，由于可用子结构S集很大，这样的迭代预测任务往往是不准确的，特别是对于训练数据中不常见的子结构。
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