最近有粉丝自告奋勇希望可以把他自己在简书等平台的生物信息学笔记分享在我们生信技能树公众号，在专业的舞台上跟大家切磋！
那就是当数组作为实参传递到另一个函数时, 而这个函数执行了上面同样的方法, 结果出来的不会正确的数组的长度 :
SQL语法预览： 创建表字段数据类型：【createtable 表名(字段名称 数据类型); 】 插入字段值：【insert into表名 values(值1,值2,...,值n);】 查看格式化值：【select* 或 【格式1,格式2,...,格式n】from 表名;】 详解： 接上期... 二、选择数据类型的方法 MySQL提供大量的数据类型，为了优化存储，提高数据库性能，在任何情况下都应使用最精确的类型。即选择占用存储空间最少的类型。 1.整数和浮点数 有小数用浮点数，没有就用整数。但注意浮点数存储
C语言字符串长度的计算可以使用strlen(str); 但是对于数组长度的大小却没有相关函数可以使用；
数学应用题从小就给孩子们留下了许多问号，为什么蜗牛要爬上爬下？为什么水池子的水要一边放一边接水？为什么小狗要来回跑？
2、对于type array[A][B]形式的二维数组，通过计算sizeof函数获取二维数组的行数/列数。
神经网络学习笔记-02-循环神经网络 本文是根据WildML的Recurrent Neural Networks Tutorial写的学习笔记。 循环神经网络 循环神经网络适用于处理序列化信息，比如：语言翻译，语音识别等。 如果，我们要实现一个翻译功能。首先需要理解原句中每个单词的含义。 这就需要根据上下文来理解。 假如：原句中的每个单词，以此对应神经网络中一个隐藏层。 在传统的神经网络框架中，隐藏层直接传递的是一个矢量Out。 这个Out矢量是原句当前每个词的一个输出，比如：含义等等。 那么，如
C语言中计算数组长度的技巧 1、手动提前计算好 使用数组之前提前计算好使用的长度。 例如：我寄存器中只有三个参数，那么仅仅需要三个参数就行了，那么可以直接初始化三个就行 int ints[3]={1,2,3}; 使用到的时候怎么办呢？ for(int i = 0; i < 3; i++) { printf("第%d值是：%d\n",i,ints[i]); } 如果此时有成千上万个参数呢？ 如果你使用的时候，少数了一个呢？ 可都是致命的伤害，成吨的伤害呢！ 2、使用宏提前定义好 这样做的目的
在MySQL中，整数和浮点数的定义都是有多种类型，整数根据实际范围定义，浮点数语言指定整体长度和小数长度。浮点数类型包括单精度浮点数（float型）和双精度浮点数（double型）。定点数类型就是decimal型。定点数以字符串形式存储，因此，其精度比浮点数要高，而且浮点数会出现误差，这是浮点数一直存在的缺陷。如果要对数据的精度要求比较高，还是选择定点数decimal比较安全。
首先，还是要吹捧一下这个编程语言。语法很严谨，Rust语言号称只要编译通过就不会崩溃(内存安全)。不像C++那种，概念混乱，连Bjarne Stroustrup都曾开玩笑说自己已经搞不懂C++了。而且一个报错信息就一万多行，然后必须是大师级的程序员，精通 Intel规范的汇编语言的那种C++程序员，才能搞清楚什么地方出了问题。个人认为Rust对于程序员的综合素质要求，是低于C++的。所以笔者决定将Rust作为首选。 下面牛刀小试一把。以函数式编程方式，计算数值积分。以定积分 为例。该积分精确值为-6.75.
动态规划是一种比较难以理解的算法思想，本文结合自己的理解采用通俗易懂的方式来讲解下动态规划，欢迎各位感兴趣的开发者阅读本文。
小编最近在统计基因组内每个基因的外显子长度，原以为非常简单，直接查找外显子的位置计算就可以，但写脚本的时候才发现非常麻烦。因为基因组中很多外显子区域是重合的，粗暴的将每个外显子的长度加在一起是不对的，这时我们可以使用R包"GenomicFeatures "去除外显子重叠的部分，优雅的统计每个基因的外显子长度。
昨天我们用动态规划的思路解决了剑指 Offer 14- I. 剪绳子 这道问题，继续延伸下去，来学习它的进阶题剑指 Offer 14- II. 剪绳子 II。
神经网络学习笔记-03-循环神经网络-反向传播计算公式的证明 本文是根据WildML的Recurrent Neural Networks Tutorial写的学习笔记。 原文的例子 原文中计划实现一个循环神经网络，用于发现自然语言句子中单词出现的模式，最终可以生成一些合理的句子。 数据来源 原文中，从网上下载了很多条句子（英文的）。 数据的前期处理 首先，统计了所有单词（包括标点符号）。 取出最常见的7997单词，并且编号，每个单词有一个token。 设置了3个特殊的token： UNKNOWN_
（2）用户会有分数流水，每个月要做一次分数统计，对不同分数等级的会员做不同业务处理；
学习完snakemake后写的第一个流程是RNA-seq上游定量和下游的质控和差异分析。
用R画带ErrorBar的分组条形图 本文介绍了如何用R画出带error bar的分组条形图。 笔者近期画了一张带error bar的分组条形图，将相关的代码分享一下。 感谢知乎网友青山屋主的建议，提示笔者要严谨区分技术重复和生物学重复，所以笔者对文章做修改后重发。如果各位有任何建议，欢迎指正。 本文旨在给出一种利用R对生物学重复数据画带error bar的分组条形图的方法。 所用数据是模拟生成的：分成三个组，每个组进行了若干次生物学重复；测量的是3种基因的表达量。数据的部分内容如下： ## g
论文标题：CNN-Based Chinese NER with Lexicon Rethinking
2022年11月20日，中山大学计算机学院杨跃东教授团队与广州国家实验室陈红明研究员团队在Journal of Chemical Information and Modeling期刊上发表论文DRlinker: Deep Reinforcement Learning for Optimization in Fragment Linking Design。论文提出了用于优化片段连接设计的模型DRlinker，其具有优秀的性能表现，在基于片段的药物设计中具有一定的优势和适用性。
这种方法的提出是为了解决传统基于梯度的可解释性方法的一个缺陷 -- 梯度饱和。在最原始的 Saliency map方法中，假设神经网络的分类结果线性依赖于输入图片中的每个像素或特征， 表示为 , 则输出 y 对输入 x 的梯度 能够直接用来量化每个像素对分类决策的重要程度。
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/huyuyang6688/article/details/52388682
本文介绍哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心（SCIR）录用于EMNLP 2018的论文《Adaptive Multi-Pass Decoder for Neural Machine Translation》中的工作。本文基于将polishing机制引入到机器翻译中，针对不同翻译情况需要不同的解码次数提出了自适应的多轮解码机制，其通过引入策略网络动态根据上下文信息动态决定合适的解码次数，并使用强化学习的方法对其进行训练。在中英机器翻译数据集上证明了此模型的优异性能。
有时候，我们想要计算数据框架中行之间的差，可以使用dataframe.diff()方法，而不遍历行。
尽可能得多剪长度为 3 的绳子，并且不允许有长度为 1 的绳子出现。如果出现了，就从已经切好长度为 3 的绳子中拿出一段与长度为 1 的绳子重新组合，把它们切成两段长度为 2 的绳子。以下为证明过程。
② 移动方向 : 图灵机的读写头既可以向左移动 , 又可以向右移动 , 可以 双向移动 ;
给你一根长度为 n 的绳子，请把绳子剪成整数长度的 m 段（m、n都是整数，n>1并且m>1），每段绳子的长度记为 k[0],k[1]...k[m-1] 。请问 k[0]k[1]...*k[m-1] 可能的最大乘积是多少？例如，当绳子的长度是8时，我们把它剪成长度分别为2、3、3的三段，此时得到的最大乘积是18。
动态规划：当绳子长度为n时，我们剪第一刀有n-1种可能，因为第一刀可以剪1米、2米、3米....n-1米。因此f(n) = max(f(i) * f(n - i))，其中0 < i < n。根据描述我们能写出如下代码：
Notefile for Mac是一款简单易用小巧的记事本软件，使用notefile软件，你可以在你的所有设备上快速记录并且查看你的所有的日记，也可以作为Mac的应用程序使用，的笔记会自动与iCloud或我们自己的Junecloud同步。
本文介绍了如何使用Spark MLlib库进行Word2Vec训练，将词嵌入转换为Google Word2Vec格式。首先介绍了Word2Vec的原理和算法，然后讨论了Spark MLlib库在词嵌入训练中的应用。最后，通过实验评估了训练效果，包括词聚类、词相关性、类比推理和分类任务。
原本的Transformer的Block遵循如下的设计范式：MHSA（多头自注意力）+ 一层或者两层的FFN（全连接层），如下图所示。我们只考虑FFN的话，其数学表达式如下：T表示句子长度，d表示词向量维度（也表示模型隐藏层维度），e表示expanded intermediate 特征大小。
Golang在京东列表页实践总结 作者：张洪涛 10余年软件开发和设计经验，曾就职于搜狐、搜狗、前matrixjoy公司联合创始人、甘普科技CTO。 目前线上状态 基于搜索实现； 全量数据，搜索结果不理想； 接口响应时间长，影响了用户体验； 没法针对数据做二次优化； 转化率相对较低； 基于以上原因，需要做出改变，所以就需要对老进行重构，如下 重构版本 非全量数据，线下异步根据数据模型进行进行筛选部分最优数据； 要求时时过滤计算，接口相应时间要快，保证用户体验； 数据进行优化，提高转换率，提搞GMV； 为何选
有时候需要索引很长的字符列，这会让索引变得大且慢。通常可以索引开始的部分字符，这样可以大大节约索引空间，从而提高索引效率。但这样也会降低索引的选择性。索引的选择性是指不重复的索引值（也称为基数，cardinality)和数据表的记录总数的比值，范围从1/#T到1之间。索引的选择性越高则查询效率越高，因为选择性高的索引可以让MySQL在查找时过滤掉更多的行。唯一索引的选择性是1，这是最好的索引选择性，性能也是最好的。
论文赏析[ACL18]一个句子向量表示究竟可以塞进多少语言性质？| 韦阳的博客godweiyang.com
可变剪接调控基因RBFOX1以2.7 million的长度超过之前文献报道的最长基因CNTNAP2 (智力语言损伤相关基因)。RBFOX1编码的蛋白倒不长，只有397个氨基酸，可见其内含子区特别长。
朴素贝叶斯(Naive Bayes, NB)和支持向量机(Support Vector Machines, SVM)的变体常被用作文本分类的基线方法，但它们的性能因模型变体、使用的特性和任务/数据集的不同而有很大差异。Sida Wang 和 Christopher D. Manning基于两种算法的特质，提出了NBSVM算法，实验证明，NBSVM在情绪分析数据集上优于大多数算法的结果，甚至有时能达到start-of-the-art,因此在文本分类中常被作为一个有用的baseline。本文将结合kaggle上的有毒评论分类任务详细介绍NBSVM算法。
计算Python Numpy向量之间的欧氏距离，已知vec1和vec2是两个Numpy向量，欧氏距离计算如下：
由于计算机无法识别 文本语言，所以需要将文本数字化，one-hot 方法最早的一种将 文本数字化的方法。
windows 自带的计算器，经过不断地迭代更新现在功能已经很强大了。我们如果还只是单纯的使用它计算普通的加减乘除就太浪费了
一个小任务，证明在某个文献看到的这句话：The median length of human transcripts is 2186 nt, with the longest transcripts having sizes of up to 101,206 nt. (These numbers are based on UCSC hg19 annotation.) 我希望大家可以基于gencode的v32也测试看看，如果不行，再去找hg19的。意思是希望大家明白，可观规律是很难因为数据库版本更新而改变
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
对于转录组数据而言，最基础的分析就是基因和转录本水平的定量了，定量就是确定一个基因或者转录本的表达量，其中定量的方式有很多种。
探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，EDA）是一种探索数据的结构和规律的一种数据分析方法。其主要的工作包含：对数据进行清洗，对数据进行描述（描述统计量，图表），查看数据的分布，比较数据之间的关系，培养对数据的直觉和对数据进行总结。
上面一篇文章中，我介绍了一篇利用RNN via Attention解决有毒评论文本分类问题。然而，在工业生产中，RNN、LSTM、GRU等循环神经网络不能并行计算，尽管研究者提出了一些其他的模型，如SRU等。CNN尽管效果在某些时候会稍逊RNN以及RNN的变体，但是CNN在速度方面却有着无可比拟的效果，且由于它的可并行性广被工业界喜爱。
NO.2 如果对于这种方案的一种增添，我们还可以用外边距(margin)来改变盒子的位置。 这也是一种方法可以单单作为一类，也可以作为另外一种方法。
发现网络上流传的关于困惑度(perplexity)大多数都是利用了N-gram或者主题模型的例子来阐述的。但是现在这个年代来学习这个指标的人多半都是想研究神经网络的，而两者的对困惑度的计算方法又很不同，这就不能不让人对“困惑度”感到“困惑”了。本人虽然才疏学浅，还是斗胆在这里尝试写一篇文章，试图用简洁的方式来梳理清楚其中的困惑。
安装gtftools（http://www.genemine.org/gtftools.php）
前几期，小编已经教大家完成了RNA-seq数据的质控，下面就要正式开始转录组分析啦！
目前所有的 PLM 都缺其中一个或多个。很多注入知识蒸馏、数据增强、Prompt 的方法用以缓解这些缺失，但却在实际中带来了新的工作量。本文提供了一个未来的研究方向，将任务分解成几个关键阶段来实现不可能三角。
2021 年中国研究生数学建模竞赛 E 题参考思路 交流群：912166339，非伸手党群 信号干扰下的超宽带（UWB）精确定位问题 一、背景 UWB（Ultra-Wideband）技术也被称之为“超宽带”，又称之为脉冲无线电技术。这是一 种无需任何载波，通过发送纳秒级脉冲而完成数据传输的短距离范围内无线通信技术，并且信 号传输过程中的功耗仅仅有几十µW。UWB 因其独有的特点，使其在军事、物联网等各个领域 都有着广阔的应用。其中，基于 UWB 的定位技术具备实时的室内外精确跟踪能力，定位精度 高，可达到厘米级甚至毫米级定位。UWB 在室内精确的定位将会对卫星导航起到一个极好的 补充作用，可在军事及民用领域有广泛应用，比如：电力、医疗、化工行业、隧道施工、危险 区域管控等。UWB 更多应用场景请参见[4—6]。 UWB 的定位技术有多种方法，本文仅考虑基于飞行时间（Time of Flight, TOF）的测距原 理，它是 UWB 定位法中最常见的定位方法之一。TOF 测距技术属于双向测距技术，其通过计 算信号在两个模块的飞行时间，再乘以光速求出两个模块之间的距离，这个距离肯定有不同程 度的误差，但其精度已经比较高。 在室内定位的应用中，UWB技术可以实现厘米级的定位精度（一般指2维平面定位）,并 具有良好的抗多径干扰和衰弱的性能以及具有较强的穿透能力。但由于室内环境复杂多变 UWB 通信信号极易受到遮挡，虽然UWB技术具有穿透能力，但仍然会产生误差，在较强干 扰时，数据会发生异常波动（通常是时间延时），基本无法完成室内定位，甚至会造成严重事 故。因此，信号干扰下的超宽带（UWB）精确定位问题成为亟待解决的问题。 二、问题描述 为解决信号干扰下的超宽带（UWB）精确定位问题，我们通过实际场景实测，采集到一 定数量的数据，即利用 UWB 的定位技术（TOF），采集到锚点（ anchor）与靶点（Tag）之间 的距离，希望通过数学建模（或算法）方法 ，无论信号是否干扰，都可以给出目标物（靶点） 的精确定位（ 3 维坐标）。 三、实验场景和数据采集 如图所示，在 5000mm5000mm3000mm 的测试环境中，分别在 4 个角落 A0，A1，A2， A3 放置 UWB 锚点（ anchor），锚点向所有方向发送信号。Tag 是 UWB 标签（靶点），即需 要定位的目标（只在测试环境范围内）。Tag 接收到 4 个 UWB 锚点（ anchor）的信号（无论 信号是否干扰，Tag 一般都可以接收到信号），利用 TOF 技术，分别解算出对应的 4 个距离数 据。 实验在实验场景 1 中采集了 Tag 在 324 个不同位置，在信号无干扰和信号干扰下的 UWB 数据，即每个位置各测试（采集）2 次，一次信号无干扰，另一次信号有干扰（锚点与靶点间 有遮挡），注意：每次采集数据时，由于 Tag 在同一位置会停留一会儿时间，而锚点与 Tag 之 间每 0.2—0.3 秒之间就会发送、接收信号一次，所以在同一位置点，UWB 会采集到多组数据 （多组数据都代表同一位置的信息），组数的多少视 Tag 在同一位置的时间而定，停留的时间 越长，组数就越多。数据见文件夹“附件 1：UWB 数据集”。 图 1 实测环境示意图 实验场景 1： 靶点（Tag）范围：5000mm5000mm3000mm 锚点（ anchor）位置（单位：mm）： A0（ 0，0，1300）、 A1（ 5000，0，1700）、 A2（ 0，5000，1700）、A3（ 5000，5000，1300） 四、数据文件说明 （ 1）UWB 数据集 “附件 1：UWB 数据集”有 2 个文件夹和 1 个文件，1 个文件（Tag 坐标信息.txt）存放 324 个不同位置的编号及 3 维坐标信息，2 个文件夹中 1 个存放信号无干扰下（正常）采集的 数据（各文件名为 x.正常.txt，x 表示对应的位置编号），另 1 个存放信号有干扰下（异常）采 集的数据（各文件名为 x.异常.txt，x 表示对应的位置编号）。 （ 2）数据文件 Tag 在每个位置都采集了 2 个数据文件（1 个正常，另 1 个异常），共有 648 个数据文件， 无论正常、异常数据，数据格式都一样，每个数据文件开头第 1 行为采集开始行，无实际意义， 接下来，每 4 行为一组，表示 UWB 采集的一组完整数据（一组数据表示一个样品），如： T:144235622:RR:0:0:950:950:118:1910 T:144235622:RR:0:1:2630:2630:118:1910 T:144235622:RR:0:2:5120:5120:118:1910 T:144235
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
即时通信 IM
对象存储
