散列 散列为一种用于以常数平均时间执行插入，删除和查找的技术。一般的实现方法是使通过数据的关键字可以计算出该数据所在散列中的位置，类似于Python中的字典。...关于散列需要解决以下问题： 散列的关键字如何映射为一个数（索引）——散列函数 当两个关键字的散列函数结果相同时，如何解决——冲突 散列函数 散列函数为关键字->索引的函数，常用的关键字为字符串，则需要一个字符串...->整数的映射关系，常见的三种散列函数为： ASCII码累加（简单） 计算前三个字符的加权和$\sum key[i] * 27^{i}$ （不太好，3个字母的常用组合远远小于可能组合） 计算所有字符加权和并对散列长度取余...i := range n.key { hash += int(n.key[i]) * 32 } return hash % lenght } 冲突 当不同关键字计算出的散列值相同时...，发生冲突，本次使用分离链接法解决： 每个散列中的数据结构有一个指针可以指向下一个数据，因此散列表可以看成链表头的集合 当插入时，将数据插入在对应散列值的链表中 访问时，遍历对应散列值的链表，直到找到关键字
hashTable.insert(random.nextInt(30)); } hashTable.printTable(); } } 把散列到相同值的数放入到双向链表中保存
3、如何选择合适的列建立索引 1、在where从句，group by从句，order by从句，on从句中的列添加索引 2、索引字段越小越好（因为数据库数据存储单位是以“页”为单位的，数据存储的越多，...IO也会越大） 3、离散度大的列放到联合索引的前面 例子： select * from payment where staff_id =2 and customer_id =584; 注意:是index...B、分别查看这两个字段中不同的id的数量，数量越多，则表明离散程度越大：因此可以通过下图看出：customer_id 离散程度大。 ?...2、利用索引中的附加列，您可以缩小搜索的范围，但使用一个具有两列的索引 不同于使用两个单独的索引。...所以说创建复合索引时，应该仔细考虑列的顺序。对索引中的所有列执行搜索或仅对前几列执行搜索时，复合索引非常有用；仅对后面的任意列执行搜索时，复合索引则没有用处。
题目 我们将石头放置在二维平面中的一些整数坐标点上。每个坐标点上最多只能有一块石头。 每次 move 操作都会移除一块所在行或者列上有其他石头存在的石头。...：stones = [[0,0]] 输出：0 提示： 1 <= stones.length <= 1000 0 <= stones[i][j] < 10000 来源：力扣（LeetCode） 链接...解题 参考 数据结构–并查集（Disjoint-Set） 把行号、列号看成一个单元 用并查集把每个点的行列merge 最后查找都有点有几个单元，点的个数减去单元个数就是能移走的石子 class dsu
android相机拍照直接选取图片固然方便，但是更多的时候，我们需要从手机已有的图片中选择一张来使用。这次就练习如何从相册中选择图片吧。...首先在 activity_main.xml 文件中增加一个 Button，用来触发从相册中选择图片的功能。 <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?...按钮 复制代码 代码如下: Button btnChooseFromAlbum = (Button)findViewById(R.id.button_choose_from_album);//相册选择图片按钮...添加按钮的点击事件 //打开相册选择图片 btnChooseFromAlbum.setOnClickListener(new View.OnClickListener() { @...ActivityCompat.requestPermissions 执行获取权限的操作，然后由用户选择是否给予权限，根据用户的选择，系统来决定是否可以继续执行 openAlbum()功能。
如今的搜索引擎中，中小企业占据了半壁江山，支撑其各种行业的内容输出责任，而中小企业不约而同的选择了SEO作为其推广的主要方式，这必然是网站对中小企业有着诸多优势而导致。...5.jpg 那么，为什么，中小企业不约而同的选择了SEO？...，并且不敢轻易辞退，而通过SEO则不同，只需要一个seoer即可将网站流量做好，并不断获取流量，因此中小企业不约而同的选择了SEO。...三.拓展强 并且，通常网站的拓展性也更强，如果企业有要拓展的新业务，企业只要通过更改网站就可以达到推广的目的，而传统渠道要打造一个新的渠道，并不是一时半会可以形成的。...总结：为什么，中小企业不约而同的选择了SEO的问题，我们就讨论到这里，以上内容，仅供参考。 蝙蝠侠IT https://www.batmanit.com/h/1514.htm l转载需授权！
，很高兴跟大家聊一聊对于视频编码器的对比和选择。...主要内容分为以下三个方面： 1，纷争的视频标准与视频编码器 2，视频编码器对比中的常见误区 3，选择最合适的视频编码器 由于今天的热身分享时间相对比较有限，所以今天主要会讲常见误区这一块，关于选择最合适的视频编解码器这个领域...上图是一个由第三方的数据公司做的美国比较主流的几个在线流媒体服务公司的一些数据统计，第一列的大概意思就是说，如果一个人从来没有用过有线电视，他直接就开始在电视上使用在线流媒体服务的情况，我们称之为Cordless...因此，在选择编码器的时候，要从上述的视频编码器之间的差异出发来选择。 3， 纷争的编解码标准与编码器 在整个编码器对比的过程中，经常遇到的一个非常大的误区就是把视频编解码标准和视频编码器混为一谈。...因此，如果单纯使用PSNR评价质量可能会使的我们进入一些误区，而且近些年，很多的编码器里都会有基于主观质量进行的优化。 选择最合适的视频编码器 当我们避开上面的误区时，选择的编码器一般是相对靠谱的。
在之前的文章中，我们介绍过CPC和CNCI这两款软件，可以用于预测lncRNA序列。...其中CPC基于序列比对的方式，对于注释信息相对全面的物种分类效果较好，但是运行速度相对较慢，CNCI基于序列的三联体碱基组成来区分编码和非编码转录本，对于注释信息缺乏的物种，效果也不错，但是当序列中存在插入缺失时...PLEK软件通过序列的kmer构成来区分编码和非编码转录本，不需要通过比对来完成，所以运行速度较快，同时其性能受到测序错误的影响的概率较低，比较稳定。...从蛋白编码的转录本来看，CPC的准确率最高，PLEK误判的概率最高；从非编码转录本来看，CNCI的准确率最高，phyloCSF的误判率最高。...第一列代表该转录本为coding还是non-coding, 第二列为打分值，打分值大于0为coding, 小于零为non-coding, 第三列为fasta文件中的序列标识符。
评估对比自监督学习的五个新视角 下面，这个框架通过五种视角来对比CLS的各种方法，包括： 1.数据增强管道 2.编码器选择 3.表征抽取 4.相似度度量 5.损失函数 第一个视角是定义一个数据增强管道...SimCLR 在他们的论文中，发现变换方式的选择对于方法最后的表现十分重要，事实上，这些方法的表现都是通过选择特定的变换来驱动的。 对比CLS方法的第二个视角是编码器Encoder。 ?...CLS方法大多只是使用了不同宽度和深度的ResNet架构，通过消融实验可以发现，AMDIM不能够很好的泛化，而CPC受到编码器结构变化的影响较小。...在消融实验中还有一个额外的发现，更宽的编码器在对比学习中的表现更好。 第三种视角是表征抽取。 这是「魔术」发生的地方，也是他们不同之处最大的地方。 CPC通过在隐藏空间中预测未来信息来学习表征。...YADIM的特点如下： 1.合并了CPC和AMDIM的管道 2.使用了AMDIM的编码器 3.对一个图像进行多个版本的编码，并使用最后一层的特征图进行比较。
下面的视频详细介绍了 SimCLR 的工作流程： 5 特性2：编码器 第二种描述这些方法的方式是：对于编码器的选择。上述的大多数方法使用了具有各种各样深度和宽度的ResNet 类网络。...图 13：ResNet 网络架构 当这类方法开始出现时，CPC 和 AMDIM 实际上设计了自定义的编码器。我们通过消融实验发现了，AMDIM 的泛化性能欠佳，而 CPC 则受编码器改变的影响较小。...尽管我们的论文并没有列举出这些消融实验情况，但我们的实验结果说明：对于相似度的选择在很大程度上是无关紧要的。 9 特性5：损失函数 我们用来对比这些方法的第五种特性是：对损失函数的选择。...YADIM 的实验结果 尽管我们唯一有意义的选择是：融合 AMDIM 和 CPC 的数据增强过程，但是相较于其它的方法，YADIM 仍然成功地取得了优秀的性能。...SimCLR、Moco、BYOL 以及 Swav 可以看做 AMDIM 的变体。 只要编码器够宽，对于编码器的选择并没有影响。 只要数据增强过程生成良好的正负样本输入，表征提取策略并没有太大的影响。
本文来自Video @Scale 2020的演讲，主讲人是Facebook的软件工程师Nick Wu，为大家介绍视频编码参数选择的软/硬件混合策略。...首先，他介绍了流媒体传输中需要面临的自适性串流（Adaptive Bitrate Streaming）。根据用户网络环境、视频本身特征的不同，编码器需要选择动态地选择参数。...该框架首先把一段长视频分成多个片段，每个片段使用不同的编码参数进行编码，然后对每一次编码的结果进行质量和码率的评估，获得一个(R,D)点。...但是显而易见的，该方法将会带来极大的计算复杂度。 随后，他介绍了他们提出的新的框架。他们发现，无论使用速度较快的编码器还是速度较慢的编码器，其相对较优的编码参数非常接近。...基于这个启发，他们使用了一系列快速编码器来构建凸包、决定参数，再将该参数选择送入相对高质量，但速度较慢的编码器。这样，可以在保证较高质量和较低码率的同时，大大减小计算复杂度。其框架如下： ?
CPC是由北京大学开发的一款lncRNA预测工具，只需要输入fasta格式的转录本序列，该软件就可以判断每条转录本的蛋白编码潜能并进行打分，根据得分将转录本划分为coding和non-coding两类，...网址如下 http://cpc2.cbi.pku.edu.cn/ 该软件最新版本为CPC2, 相比CPC1版本，运行速度快了1000倍左右，准确性也更高，安装方式如下 wget http://cpc2....cbi.pku.edu.cn/data/CPC2-beta.tar.gz tar xzvf CPC2-beta.tar.gz cd CPC2-beta/ export CPC_HOME="$PWD" cd...示例如下 python CPC2.py -i transcript.fasta -o output.txt 结果文件内容示意如下 ?...上述结果是我直接用RefSeq中人的转录本序列跑出来的，最后一列代表该软件对转录本的分类，可以看到部分NR开头的转录本被归类为coding, 部分NM开头的转录本被归类为noncoding, 所以软件预测尽管文献里都会说准确率很高
WordPress 网站如何有选择性的在新窗口打开链接？在新窗口打开链接有时还是很有必要，下面这个简单实例，是利用 JQuery实现有选择性的在新窗口打开链接的方法。...1、将代码添加到主题header.php模板中，前提是你的主题模板已预先加载了JQuery。...).ready(function($) { $('#sidebar a').attr({target: "_blank"}); });2、上面的代码是只让侧边栏中的链接在新窗口打开...，其中#sidebar是你的主题侧边栏选择器名称。...3、还可以像这样，针对多个不同选择器中的链接： jQuery(document).ready(function($) {
强烈推介IDEA2020.2破解激活，IntelliJ IDEA 注册码，2020.2 IDEA 激活码 如何创建一个用弹出窗口来查看详细信息的超链接列 出处：www.dotnetjunkie.com... 这篇文章来自于一位忠实的DotNetJunkie的建议，他最初发了一封email给我们， 要求我们给出一个例子来说明如何在DataGrid中设置一个当用户点击时能够弹出 显示其详细信息的新窗口的超链接列...这篇文章包含了两个webforms和一个css第一个webform包含了一个DataGrid，它显示了Northwind数据库中的一列产品还有写着"SeeDetails"的超链接。...只要点击了这个链接，就会调用JavaScript的Window.Open方法来打开一个新的窗口。在一个Url中包含了用户想详细了解的产品的ProductId的Query String 参数。...在第二个Webform里，是另一个DataGrid，它显示了用户选择的产品的所有详细信息。现在让我们来看看WebForm1.aspx和WebForm1.aspx.cs。
选择转录本 cat merged_asm/merged.gtf | grep 'class_code "[uiox]"' > selected.gtf gffread -w selected.fa -...脚本选择长度大于200nt的序列 import sys from Bio import SeqIO inputfasta = sys.argv[1] min_len = int(sys.argv[2]...\selected.fa 200 output.fasta 将转录本上传到cpc2预测转录本的蛋白编码能力 cpc2链接 http://cpc2.cbi.pku.edu.cn/ 选择结果中没有蛋白编码能力的转录本...到这里已经根据3个标准来筛选lncRNA 转录本在染色体上的位置 uoxi 转录本长度 蛋白编码能力 接下来的内容是 去除可能编码miRNA的转录本 研究非编码RNA的表达情况 找到与lncRNA相邻的蛋白编码基因...lncRNA与蛋白编码基因的共表达 这篇文章的内容就暂时先到这里了。
，我们可以拥有全局的特征（编码器最终的输出）和局部特征（编码器中间层的特征），模型需要分类全局特征和局部特征是否来自同一图像。...CPC（对比预测编码）：Representation Learning with Contrastive Predictive Coding c_t 代表融合了过去的信息，而正样本就是这段序列 t 时刻后的输入...CPC的主要思想就是基于过去的信息预测的未来数据，通过采样的方式进行训练。 3....最后的损失约束同SimCLR。...，然后将其替换为这些词的同义词（使用了一个同义词词典） 针对每个 minibatch，随机选择两种数据增强的方法。
然后选择”管理”磁贴以打开管理中心 在左窗格中的”管理中心 “下，选择”SharePoint “。...（你可能需要选择“全部显示”以查看管理中心列表） 如果看到经典 SharePoint 管理中心，请选择页面顶部的“立即打开”， image.png 在新的 SharePoint 管理中心的左侧窗格中，“...策略”下，选择“共享”。...在“外部共享”下，指定 SharePoint 和 OneDrive 的共享级别 image.png 然后： 在”SharePoint管理中心”中，选择”立即试用”以打开SharePoint管理中心。...在新的 SharePoint 管理中心的左侧窗格中，选择“活动站点”。 选择要共享的网站，然后在”外部共享”下选择 “更改**”**。
选择分布列 Citus 使用分布式表中的分布列将表行分配给分片。为每个表选择分布列是最重要的建模决策之一，因为它决定了数据如何跨节点分布。...如果正确选择了分布列，那么相关数据将在相同的物理节点上组合在一起，从而使查询快速并添加对所有 SQL 功能的支持。如果列选择不正确，系统将不必要地缓慢运行，并且无法支持跨节点的所有 SQL 功能。...不同值的数量限制了可以保存数据的分片数量以及可以处理数据的节点数量。在具有高基数的列中，最好另外选择那些经常用于 group-by 子句或作为 join 键的列。 选择分布均匀的列。...最佳实践 不要选择时间戳作为分布列。 选择不同的分布列。在多租户应用程序中，使用租户 ID，或在实时应用程序中使用实体 ID。 改为使用 PostgreSQL 表分区。...分片时我们需要做出的第一个也是最重要的选择是分布列。
什么是lncRNA lncRNA 的全称是long noncoding RNA。即又长又表达且还不能编码翻译成蛋白质的一类RNA。...-merge 分析转录本类型：gffcompare 和已有注释文件进行比较 筛选：从上一步结果中对转录本进行筛选 基本筛选条件 gffcompare 结果中根据 class_code类型进行初步筛选，选择...比如北大高歌课题组开发的CPC(CPC2)，比如计算所赵屹课题组开发的CNCI，再比如贝勒医学院李蔚课题组开发的CPAT。...CPC2 (Coding Potential Calculator) 基于支持向量机的分类器开发，根据转录本各编码框的4个序列特征评估编码能力。...该工具由来自5种植物的lncRNA和mRNA数据创建和训练而成，使用REPTree算法从超过5,000种特征中选择了16种特征。
DeepMind 近期的一项研究利用对比预测编码（Contrastive Predictive Coding，CPC）来解决这一难题，该方法是一种从静止图像中抽取稳定结构的无监督方法。...首先，研究人员对 CPC 进行架构优化，使其特征编码器扩展为较大的网络，便于从无标注数据中提取更有用的信息，从而得到可以提高图像分类准确率的特征。...什么是对比预测编码 对比预测编码（CPC）是一种自监督方法，它基于之前观测结果的表征预测未来观测结果的表征，从而从序列数据中学习。...图 2：使用 CPC 进行半监督学习的框架图。左：使用无监督预训练执行空间预测任务。右：使用 CPC 表征执行分类任务。...参考链接：https://arxiv.org/pdf/1905.09272.pdf 本文为机器之心报道，转载请联系本公众号获得授权。
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