RNA分子是生物体内参与各种如细胞分化、代谢、记忆存储等重要生命活动的一类大分子，其常见的种类有rRNA、mRNA、tRNA。近年来越来越多的实验表明RNA似乎无处不在、无所不能，而事实上，编码用的mRNA才占1.5%，而非编码RNA则占据了人类基因组的75％。但是我们对绝大多数的非编码RNA了解甚少，主要原因是缺乏结构信息，因为结构决定功能，不知道结构，我们就无法推测其功能。
【新智元导读】 本文带来对深度神经网络的通俗介绍，附动图展示。 现在谈人工智能已经绕不开“神经网络”这个词了。人造神经网络粗线条地模拟人脑，使得计算机能够从数据中学习。 机器学习这一强大的分支结束了 AI 的寒冬，迎来了人工智能的新时代。简而言之，神经网络可能是今天最具有根本颠覆性的技术。 看完这篇神经网络的指南，你也可以和别人聊聊深度学习了。为此，我们将尽量不用数学公式，而是尽可能用打比方的方法，再加一些动画来说明。 强力思考 AI 的早期流派之一认为，如果您将尽可能多的信息加载到功能强大的计算机中，并
小麦是三大主要粮食作物之一，占世界粮食产量的30%和世界粮食贸易的50%，其产量直接影响我国粮食安全。因此，提高小麦产量仍是当前育种工作的主要目标之一。小麦株型对于提高产量和环境适应性至关重要，系统研究小麦株型性状的地理分化和育种选择的遗传基础，对于小麦育种具有重要价值。
DDD话语中也有“聚合”，不过用词是Aggregate，指整个聚合/组合结构，严格一点可称为“聚合体”，而扮演整体的对象被称为“聚合根（Aggregate Root）”。前文所说的UML“聚合”，用词是Aggregation，指两个类之间的整体-部分关联，严格一点可称为“聚合关联”。
博客内容包含linux下make命令的使用与makefile的书写规则等，希望通过本文档使读者对make命令makefile文件有进一步了解，由于鄙人经验学识有限文档中会有描述不准确以及理解偏差，欢迎读者指正。fythons@sina.com
大数据文摘作品，转载要求见文末 作者 | Carl Tashian 编译 | 陈远鹏，Melody 罗马12毫米骰子，PAS（一个英国政府管理下的保护文物志愿者组织）/大英博物馆董事（CC BY-SA 2.0） 统计学家弗朗西斯 · 加尔顿于1890 年《自然》杂志上写道：“作为一个选择随机的工具，我发现没有什么优于骰子。把它们扔进装骰子的盒子中摇动，它们彼此相互冲撞，并与盒壁碰弹，不停的滚动，即使在一次摇骰子中，骰子的最初朝向也无法为其最终的朝向提供任何有用的线索。” 我们如何才能生成一个均匀的随机数序列
Scratch是一种流行的用于创建视频游戏和动画的可视化编程语言。它还具有矢量绘图工具，任何人都可以使用它来创建独特的游戏和艺术。
[2] Shin, Soo Yong , et al. "Multiobjective evolutionary optimization of DNA sequences for reliable DNA computing." IEEE Transactions on Evolutionary Computation 9.2(2005):143-158.
红豆杉又称紫杉，国家一级珍稀保护树种，也是世界上公认的濒临灭绝的第四纪冰川遗留下来的古老树种。科学家利用红豆杉提取物紫杉醇制成了抗癌药物，是治疗转移性卵巢癌和乳腺癌的药物之一。紫杉醇在红豆杉茎中分布不均，且含量极低，研究紫杉醇合成调控途径成为当前研究的热点问题。
项目链接：https://github.com/PRBonn/geometrical_stem_detection
tRNAdb 收录了来自577个物种的12000个tRNA基因和来自104个物种的623条tRNA序列，除了基本的序列信息外，还提供了二级结构的数据。
对于预测到的novel miRNA,也就是新的miRNA, 我们会想要知道其二级结构。对于RNA的二级结构，最直观的肯定是用图片表示，示意如下
SPSS为我们提供了探索分析，所谓探索分析之所以是探索，是因为有时候我们对于变量的分布特点不是很清楚，探索的目的在于帮助我们完成以下的工作：识别数据：例如数据的分布形式、异常值、缺失值；正态性检验：服从正态分布的检验；方差齐性检验：不同数据组的方差是否相等。有关于方差齐性检验原理、正态分布这里不累述，这里主要介绍SPSS的探索分析使用。 数据文件 这里使用的文件是不同周期的充值用户的充值数据，这里主要是针对流失用户和活跃用户的充值数据。 具体操作 首先将
数值型数据表现为数字，在整理时通常进行数据分组。分组是根据统计研究的需要，将数据按照某种标准分成不同的组别。直方图是用矩形的宽度和高度来表示频数分布的图形。用横轴表示数据分组，纵轴表示频数或频率。 例9 某地1993年抽样调查了110名18岁男大学生的身高(cm)资料。现在关注的指标是身高的分布。 SAS程序：
一、MiRNA简介 二、反转录引物分类以及设计原理 三、引物探针设计 四、试验操作流程 1、RNA提取 2、反转录 3、荧光定量PCR 一、miRNA简介 小 RNA是 19~28nt的调控RNA分子，主要包括微 RNA(micro RNA，miRNA)和小干涉RNA(short interfering RNA，siRNA)两类，其中的miRNAs成为继 siRNAs之后新的研究热点之一，名列2002年和2003年美国《科学》杂志评出的年度十大科学成就。 miRNAs是长片段RNA序列的一部分，同siRN
个人觉得这个区别在于产品，如果产品单一，最合适用工厂模式，但是如果有多个业务品种、业务分类时，通过抽象工厂模式产生需要的对象是一种非常好的解决方式。 再通俗深化理解下：工厂模式针对的是一个产品等级结构 ，抽象工厂模式针对的是面向多个产品等级结构的。
欢迎来到豆茎！Beanstalk 是一种新的、基于信用的去中心化稳定币协议，它建立在以太坊之上。这篇中篇文章是对 Beanstalk 的简单介绍。
这篇文章是2022年3月发表在science上的一篇关于选用单细胞测序技术揭示番茄地上根形态建成的机制，以及地下根形成的一篇文章。
受到自然语言处理（NLP）[1]中占主导地位的Transformer结构的启发，计算机视觉（CV）领域见证了Vision Transformer（ViT）在视觉 Backbone 设计上的崛起。这一趋势在图像/动作识别[2, 3, 4, 5]和密集预测任务（如目标检测[6]）中表现得最为明显。这些成功中的许多都可以归因于通过传统Transformer块中的自注意力机制对输入视觉token之间的长距离交互的灵活建模。最近，几项并行研究[7, 8, 9, 10, 11]指出，直接在视觉token序列上应用纯Transformer块是次优的。这种设计不可避免地缺乏对2D区域结构建模的正确感应偏差。为了缓解这一限制，它们引领了将卷积神经网络（CNN）的2D感应偏差注入ViT的新浪潮，产生了CNN+ViT混合 Backbone 。
如何根据目标WiFi的用户信息，用Python生成一份独特的WPA2密码表？ 随着无线网络的不断发展，几乎所有场合都会覆盖WIFI信号，无论是公共地点还是家庭之中。众所周知，目前WIFI普遍的认证方式为wpa2，这种认证方式安全性相当不错，但由于人们设置密码时的随意性和固有思维，使得我们可以利用字典暴力破解。普通的字典大多是全覆盖的、总结性的，针对部分弱口令或许有用，不过1g的字典就算跑也要跑几个小时。那么如何利用已知目标wifi用户的信息生成一个不错的字典呢？ 寻找wifi及具体信息 首先，生成字典的目的
针对各种病毒株提供广泛而持久保护的流感疫苗将对全球健康产生重大影响，美国国立卫生研究院Masaru Kanekiyo、Barney S. Graham和华盛顿大学Neil P. King发现四价流感纳米颗粒疫苗具有广泛的保护作用。
分布是描述一个样本数据最核心、最重要的方式。R内嵌了很多常用的统计分布，提供了四类函数:概率密度函数(density),累积分布函数(probability)、分位数(quantile)和伪随机数(random)。在R中分别用d,p,q,r表示这4个项目，后面接分布的英文名称或缩写。
词干提取是英文语料预处理的一个步骤（中文并不需要），而语料预处理是 NLP 的第一步，下面这张图将让大家知道词干提取在这个知识结构中的位置。
图片对于分析人员是特别直观的，但是对于软件而言，就无法识别了。为了让程序识别RNA二级结构，专门开发出了一种表示方式，用点号和括号这两种符号来表示对应的二级结构。该表示方法就称之为dot-bracket notation, 其核心思想是利用配对的括号来表示碱基的互补配对，用连续的点号来表示茎环结构，对于下图所示的二级结构。
大家公认的就是R是一款绘图功能非常强大的软件，那我们从这个系列开始专门来给大家说说R作图的部分。其实我们在统计描述的系列里已经穿插了许多简单画图的内容，这部分就带大家回归一下之前的内容，顺便补充一些其他的图形绘制方法。
由上面的介绍我们知道miRNA是由可以折叠成茎环结构的的RNA产生的，由此我们可以想到只要预测基因组序列中可以折叠成茎环结构的区域就可以对miRNA进行预测了，但是只通过这一个标准来预测难免会带入太多的假阳性；我们又想到由于miRNA一般为21-22nt,所以miRNA的前体应该不会特别长，通过查阅文献得知miRNA的前体序列一般不超过300nt,那我们通过长度再次过滤是不是就可以了呢？答案是不行的，两个特征还是太少了。因此我们接着对miRNA的二级结构进行具体分析, 下图是拟南芥miRNA MIR399b的二级结构：
昨天去公园玩耍的时候，看到一处开满了一种花，很是好看，像是一串串的铃铛。在网上搜了一下才知道是叫毛地黄。毛地黄是玄参科、毛地黄属一年生或多年生草本植物。除花冠外，全体被灰白色短柔毛和腺毛，有时茎上几无毛，高60-120厘米。茎单生或数条成丛。 叶基生，莲座状，为卵圆形或卵状披针形，叶缘有圆锯齿，叶柄具狭翅，叶形由下至上渐小；花朵有粉红色和蜡紫红色，顶生，总状花序，花冠钟形，内有浅白边缘的深紫红色斑点。
今天发现Python一个非常好玩的地方，哈哈哈！破解wifi一般都是用字典暴力破解，还要跑老久了，今天小编交大家如何获取到隔壁邻居小姐姐的用户信息，才轻而易举的连上她的wifi！是很温柔的那种！
在《DDD兴起的原因以及与微服务的关系》中曾举了一个研究桃树的例子，如果要研究桃树，将桃树根据器官分成根、茎、叶、花、果实、种子，这每一种器官都可以认为是一个研究领域,而领域又有更加具体的细分,分成子域、核心域、通用域、支撑域等，下面回顾桃树这个例子：
在《DDD兴起的原因以及与微服务的关系》中曾举了一个研究桃树的例子，如果要研究桃树，将桃树根据器官分成根、茎、叶、花、果实、种子，这每一种器官都可以认为是一个研究领域,而领域又有更加具体的细分,分成子域、核心域、通用域、支撑域等，下面回顾桃树这个例子
【新智元导读】这篇文章讨论了在深度学习中为什么高质量、有标签的数据如此重要，从哪里得到这些数据，以及如何有效使用它们。作者最后提出，解决训练数据缺乏的方法可以是不去依赖它们，深度学习的未来可以朝着无监督学习的方向努力。 深度学习的一个主要组成部分是数据——用于训练神经网络的图像、视频、电子邮件、驾驶模式、话语、对象等等。 令人惊讶的是，尽管我们的世界几乎被数据淹没——目前每天产生约2.5万亿字节的数据，但大部分是没有标记或非结构化的，这意味着对当前大部分监督学习形式来说，这些数据是不可用的。深度学习尤其依赖
Destiny，某物流公司数据产品经理，目前从事数据平台搭建和可视化相关的工作。持续学习中，期望与大家多多交流数据相关的技术和实际应用，共同成长。
Phyllotaxis / phyllotaxy是植物茎上叶子的排列，Phyllotactic螺旋形成自然界中独特的一类模式。这个词本身来自希腊语phullon，意思是“叶子”和出租车，意思是“安排”。基本的花卉叶序安排包括： 螺旋叶状体 -在螺旋叶状体中，个别花器官是在规则的时间间隔内创建的相同的发散角度。具有螺旋叶状花序的花中的发散角近似为137.5度，这表示遵循斐波纳契系列的图案。下图显示具有顺时针和逆时针螺旋图案的螺旋叶状图案。
不同农艺性状之间常常存在一种此消彼长的权衡效应（trait trade-off），例如植物高产与抗病、高产与高品质、产量因素间的负相关性等，使得这些优异性状难以兼得，也使得作物育种难以突破瓶颈。这种权衡效应可能由连锁累赘（linkage drag）或基因多效性（gene pleiotropy）引起。连锁累赘可以通过基因的精细定位和交换重组来解决，然而，基因多效性引起的权衡效应仍然没有有效方法进行解除。此外，目前的基因功能研究主要关注了其产生的优异表型，而忽略了其同时带来的负效应，使得育种实践中发现这种负效应难以破除，造成只有少量基因能够得到很好利用。如何解决基因多效性造成表型间的权衡效应，对于突破现有育种瓶颈有重要科学意义。
在前面的文章中讲过，很多模型的假设条件都是数据是服从正态分布的。这篇文章主要讲讲如何判断数据是否符合正态分布。主要分为两种方法：描述统计方法和统计检验方法。
首先下载交叉编译环境GCC,这个网上有很多，百度一下就能找到下载。比如 Sourcery G++ for ARM EABI
如果想在某个文件夹里打开特定的ipython文件，方法见下图：然后再输入jupyter notebook（同上）当然你也可以使用指令cd 进入对应文件夹
大家好，我是云朵君！ 今天给大家带来一篇比较有意思的可视化图——🍭棒棒糖图🍭详细绘图教程。对比Excel与Pyhton，手把手教你绘制高大上的🍭棒棒糖图🍭。 ---- Excel绘制棒棒糖图 首先是数据准备，首先将原始数据复制一列，得到两列一样的数据。 选择数据，插入组合图，分别设置柱状图和散点图的组合图表，确认后既可以得到初步的棒棒糖图。 可根据需要设置相应的样式： 其中设置x轴的位置相对较复杂些。 首先选中y轴，右击再点击设置坐标轴格式，接下来分别设置横坐标轴位置及横坐标轴标签。设置x坐标轴值
高级用户需要注意的是，本文存在一个技术上的错误，即正则表达式和使用正则表达式的工具（如 grep）混为了一谈。
正则表达式 (Regular Expression) 又称 RegEx, 是用来匹配字符的一种工具. 在一大串字符中寻找你需要的内容. 它常被用在很多方面, 比如网页爬虫, 文稿整理, 数据筛选等等. 最简单的一个例子, 比如我需要爬取网页中每一页的标题. 而网页中的标题常常是这种形式. <title>我是标题</ title> 而且每个网页的标题各不相同, 我就能使用正则表达式, 用一种简单的匹配方法, 一次性选取出成千上万网页的标题信息. 正则表达式绝对不是一天就能学会和记住的, 因为表
贪心算法又称贪婪算法，是一种常见的算法思想。贪心算法的优点是效率高，实现较为简单，缺点是可能得不到最优解。
对于大多数没有接受过正式 CS 教育的人来说，正则表达式似乎只有最核心的 Unix 程序员才敢碰。一个好的正则表达式看起来像魔法，但请记住：任何足够先进的技术都无法与魔法区分开来。
最近在学习Linux下的C编程，买了一本叫《Linux环境下的C编程指南》读到makefile就越看越迷糊，可能是我的理解能不行。
切割反应需要SLBP蛋白结合到茎-环结构和U7 snRNA上，并与相邻的单链区配对。
描述统计学：是阐述如何对客观现象的数量表现进行计量、搜集、整理、表示、一般分析与解释的一系列统计方法。其内容包括统计指标、统计调查、统计整理、统计图表、集中趋势测度、离散程度测度、统计指数、时间数列常规分析等理论和方法。
makefile很重要 什么是makefile？或许很多Winodws的程序员都不知道这个东西，因为那些Windows的IDE都为你做了这个工作，但我觉得要作一个好的和professional的程序员，makefile还是要懂。这就好像现在有这么多的HTML的编辑器，但如果你想成为一个专业人士，你还是要了解HTML的标识的含义。特别在Unix下的软件编译，你就不能不自己写makefile了，会不会写makefile，从一个侧面说明了一个人是否具备完成大型工程的能力。因为，makefile关系到了整个工程的编译规则。一个工程中的源文件不计数，其按类型、功能、模块分别放在若干个目录中，makefile定义了一系列的规则来指定，哪些文件需要先编译，哪些文件需要后编译，哪些文件需要重新编译，甚至于进行更复杂的功能操作，因为makefile就像一个Shell脚本一样，其中也可以执行操作系统的命令。makefile带来的好处就是——“自动化编译”，一旦写好，只需要一个make命令，整个工程完全自动编译，极大的提高了软件开发的效率。make是一个命令工具，是一个解释makefile中指令的命令工具，一般来说，大多数的IDE都有这个命令，比如：Delphi的make，Visual C++的nmake，Linux下GNU的make。可见，makefile都成为了一种在工程方面的编译方法。
在计算机科学和数据处理领域，寻找两个有序数组的中位数是一个关键而常见的问题。这个问题不仅仅考验着算法的效率，更涉及到对数组和排序的深刻理解。在Python这样灵活而强大的编程语言中，我们有机会通过优雅而高效的代码解决这个问题。本文将引导您深入了解在两个有序数组中寻找中位数的各种方法，以及它们的实现原理。无论您是刚刚踏入编程领域还是经验丰富的开发者，这篇博客都将为您提供有益的见解。
今天跟大家一起学习一个经典数列：黄金分割数列。意大利数学家斐波那契（Fibonacci）十二世纪就发现了它，后人用他的名字命名这个数列，即：1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21,…，这个数列前两项都是1，从第3项开始，每一项都等于前两项之和。随着数列的增加，前一项与后一项的比值逼近0.6180339887这个黄金分割系数。在大自然中，斐波那契数列经常出现在我们面前，比如松果、海螺、凤梨、向日葵，在植物的叶、枝和茎中也能发现它的存在，这些都是大自然中神奇的、美丽的数学表达。今天的问题是：如何用Python3实现斐波那契数列前10项数列？
对于大多数没有接受过正式 CS 教育的人来说，正则表达式似乎只有最核心的 Unix 程序员才敢碰。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
