ChIP-Seq是将ChIP(Chromatin Immuno precipitation)与二代测序技术相结合的技术，高效地在全基因组范围内检测与组蛋白、转录因子等互作的DNA区域。ChIP也称为结合位点分析法，是研究体内蛋白质与DNA相互作用的有力工具，通常用于修饰组蛋白、转录因子、辅因子以及其他染色质蛋白在染色质上的定位及丰度研究。
一般来说，precision 和 recall 是 鱼与熊掌 的关系。下图即是 PR曲线：
本文记录 mmdetection 对 RetinaNet 训练的流程，包括标签获取，anchor 生成，前向训练，以及各步骤中 tensor 的形状，仅供复习用处。mmdetection 版本为 2.11.0
之前的几篇文章介绍了JSON数据类型，相信大家已经对JSON有了一定的了解，上面一篇文章介绍了《MySQL8.0 JSON函数之创建与返回JSON属性（四）》JSON函数的使用；本节中的函数对JSON值执行搜索或比较操作，以从中提取数据；
如果处理新的数据集时，强烈推荐将数据集转化为 COCO json 格式，重用先有数据代码即可.
本文是旷视研究院CVPR2018上的一篇工作，在检测行人任务中，由于行人之间互相遮挡，导致传统的检测器容易受遮挡的干扰，给出错误的预测框。
得到的 imdb = pascal_voc(‘trainval’, ‘2007’) 记录的内容如下：
在目标检测领域Faster RCNN可以说是无人不知无人不晓，它里面有一个网络结构RPN（Region Proposal Network）用于在特征图上产生候选预测区域。但是呢，这个网络结构具体是怎么工作的呢？网上有很多种解释，但是都是云里雾里的，还是直接撸代码来得直接，这里就直接从代码入手直接撸吧-_-||。 首先，来看一下Faster RCNN中RPN的结构是什么样子的吧。可以看到RPN直接通过一个卷积层rpn_conv/3×3直接接在了分类网络的特征层输出上面，之后接上两个卷积层rpn_clc_score与rpn_bbox_pred分别用于产生前景背景分类与预测框。之后再由python层AnchorTargetLayer产生anchor机制的分类与预测框。然后，经过ROI Proposal产生ROI区域的候选，并通过ROI Pooling规范到相同的尺寸上进行后续处理。大体的结构如下图所示：
众所周知，Yolo v3 是一个非常优秀和主流的目标检测算法，各类复现、解读层出不穷。而且又有v4和v5等版本持续发力，但其基本结构和计算逻辑并无太大的变化。mmdetection是一个非常优秀的目标检测开源训练框架，其复现的Yolo v3算法结构非常清晰，实现的颗粒度更细，模块化做的更好，非常适合理解和学习。本文着眼Yolo v3的设计精髓——head和loss部分，结合代码对其实现进行解析，供大家参考。
你好，我是 zhenguo 这是我的第479篇原创，这篇文章关于Python性能调优的10个小技巧，每天花5-10分钟阅读我的文章，对你技术提升一定会有帮助。
本文从head和loss出发，对mmdetection复现的Yolo v3 进行解析，文章梳理了整个训练的流程并head和loss的部分进行了大篇幅的讲解。
DE-9IM 是Dimensionally Extended 9-Intersection Model 的缩写，DE-9IM 模型是用于描述两个 二维几何对象（点、线、面） 之间的空间关系的一种模型，它使用一个 3 x 3 的矩阵来描述几何关系类别（相交部分的维度）。
ChIPpeakAnno是一个bioconductor上的R包，针对peak calling之后的下游分析，提供了以下多种功能
使用 Python 进行数据处理的时候，常常会遇到判断一个数是否在一个区间内的操作。我们可以使用 if else 进行判断，但是，既然使用了 Python，那我们当然是想找一下有没有现成的轮子可以用。事实上，我们可以是用 interval 这一个库来完成我们需要的操作。
==数组 Medium== 40.（162）Find Peak Element JAVA //斜率思想，二分法 class Solution { public int findPeakElem
上一讲我们提到了66-R可视化10-自由的在ggplot上添加文本（柱状图加计数）[2]
在图形上显示文本，或者标签（与文本的区别是在文本外有一个矩阵边框）是常规需求。用 ggplot2 画图时，有一个默认的几何对象 geom_text 在图上添加文本，但有时候表现得并不好，比如文本与点重叠在一起，文本与文本之间重叠在一起。
作为深度学习算法工程师，如果你想提升C++水平，就去研究caffe源代码，如果你想提升python水平，就去研究faster-rcnn源代码吧，caffe源代码我们已经解读过了，今天这一期就解读faster-rcnn源代码
: Anchor[i]预测的Bounding Box的参数化坐标(parameterized coordinates)；
通常，基因集富集分析的结果（例如使用 limma::fry、singscore 或 GSEA）由一长串基因集组成。然后生物学家必须搜索这些列表，以确定新出现的主题来解释改变的生物过程。这项任务可能是劳动密集型的，因此需要解决方案来总结来自此类分析的大量结果
安装 1.先下载源码,地址:https://pypi.python.org/pypi/IPy/,然后解压后使用命令python setup.py install安装。 2.或者直接使用pip install ipy进行安装 使用 查看IP地址版本 >>> IPy.IP('192.168.1.1').version() 4 >>> IPy.IP('::1').version() 6 计算网段IP数量 #!/usr/bin/env python #coding:utf-8 import IPy ip =
在MMORPG游戏中，针对一些范围伤害的计算，会涉及到碰撞/相交检测。在传统的2D或2.5D游戏中，或者要求不那么精确的3D游戏中，这种相交检测可以简化为平面上圆形与各种形状（如圆形、矩形、扇形等）是否相交的检测^1^，但是当考虑上飞行、跳跃等逻辑后，就必须进行3D空间的相交检测了，此时就需要借助物理引擎的功能。
要在给定的时间内列出与区间 i 重叠的所有区间，我们可以使用区间树（Interval Tree）这种数据结构。区间树是一种用于存储区间的树形数据结构，它允许我们高效地查询与给定区间重叠的所有区间。
本文讲述geotools中的空间关系判断（Geometry Relationships）和空间操作（Geometry Operations）的编码实现。
做完单细胞差异基因分析(FindMarkers/FindAllmarkers)之后，按照常规流程绘制出来的火山图看上去会很奇怪。
RCNN全称为Regions with CNN Features，是将深度学习应用到物体检测领域的经典之作，并凭借卷积网络出色的特征提取能力，大幅度提升了物体检测的效果。而随后基于RCNN的Fast RCNN及Faster RCNN将物体检测问题进一步优化，在实现方式、速度、精度上均有了大幅度提升。
1.功能 对IP进行处理的模块 2. 输出一个网段内的所有IP 反向解析，IP类型，IP转换 网段转换 strNomal(0) 无返回 strNomal(1) 后缀 strNomal(2)
上一篇文章《MySQL如何给JSON列添加索引（二）》中，我们介绍了如何给JSON列添加索引，那么接下来，我们看下如何给JSON数组添加索引？
本文介绍了如何使用Faster R-CNN解决在目标检测中出现的assert错误，特别是在使用VOC2007数据集时可能会出现的assert错误。文章首先介绍了Faster R-CNN网络结构，然后分析了出现assert错误的原因，并提出了相应的解决方案。最后，文章介绍了一种针对VOC2007数据集的矩形标注方案，该方案可以解决训练数据中矩形边界框标注的问题，从而避免assert错误的产生。
IPy模块介绍 IPy这个强大的Python第三方包主要提供了包括网段、网络掩码、广播地址、子网数、IP类型的处理等等功能。
寄语：本文对单级索引中的loc、iloc、[]三种方法进行了详细的阐述。同时，对布尔索引，快速标量索引方式、区间索引方式做了详细介绍。
在 memblock_add 函数 中 , 调用 memblock_add_range 函数 插入了一块内存 ;
Caffe2 - (三十二) Detectron 之 roi_data - 模型 minibatch blobs 根据对应的 roi_data 模块可以处理 对应模型的 minibatch blobs. fast_rcnn.py mask_rcnn.py keypoint_rcnn.py rpn.py retinanet.py 1. fast_rcnn.py 构建用于 Fast R-CNN 训练的 minibatches. """ 处理 Fast R-CNN 所涉及的 minibatch blobs. ""
目标检测中常见的mAP计算说起来比较麻烦，所以结合VOC的计算代码进行一次详细的解析。
本章描述的函数对 JSON 值执行操作。有关 JSON 数据类型的讨论以及显示如何使用这些函数的其它示例，参阅“第13.5节 JSON 数据类型”。
JSON 数据类型是 MySQL 5.7.8 开始支持的。在此之前，只能通过字符类型（CHAR，VARCHAR 或 TEXT ）来保存 JSON 文档。
在IP地址规划中，涉及到计算大量的IP地址，包括网段、网络掩码、广播地址、子网数、IP类型等,别担心，Ipy模块拯救你。Ipy模块可以很好的辅助我们高效的完成IP的规划工作。
a、转换函数 wkt和geom之间的相互转化 b、空间关系判断函数 常见的空间关系（Geometry Relationships）包括：Disjoint、Intersects、Touches、Crosses、Within、Contains、Overlaps、Relates。 c、空间操作函数 常见的空间操作（Geometry Operations）包括：Buffer、Intersection、ConvexHull、Intersection、Union、Difference、SymDifference。 d、在线编辑实现 结合Geoserver和OL2与Postgis，实现图层的在线编辑。
Caffe2 - (二十三) Detectron 之 utils 函数(1) 1. blob.py # Based on: Fast R-CNN # Written by Ross Girshick # -------------------------------------------------------- """Caffe2 blob helper functions.""" from __future__ import absolute_import from __future__ impo
给定精度和召回率计算VOC的AP，如果use_07_metric为真，使用VOC 07 11点方法。
作者想用深度学习来解决一个小麻烦，于是用 Python 和 Mask R-CNN 设计了一个模型。该模型可以自动检测停车位并在发现可用车位后向他发送短信。这是什么神仙（sao）操作？
Broad GDAC对TCGA的结果进行了整理和深入分析，相关的原始数据和分析结果可以通过网页的方式进行查看和下载，网址如下
作者通过相机结合深度学习算法，基于 Python 语言建立一个高精度的停车位的通知系统，每当有新停车位时就会发短信提醒我。听起来好像很复杂，真的方便实用吗？但实际上所使用的工具都是现成的，只要将这些工具进行有机的组合，就可以快速、简便的实现。
【导语】今天这篇文章的选题非常贴近生活。营长生活在北京，深知开车出门最怕的就是堵车和找不到停车位。记得冬至那个周末，几个小伙伴滑雪回来找了一家饺子馆吃饺子，结果七拐八拐，好不容易才找到一个停车位。看到这篇技术文章，马上就想要学习一下，分享给大家，希望有助于解决大家这个痛点问题，春节出行没准就可以用得上了。
今天继续讲解异步并发执行中的Streams： 3.2.5.5.4. Implicit Synchronization【隐式同步】 Two commands from different streams cannot run concurrently【同时地】 if any one of the following operations is issued in-between them by the host thread 【 两个不同流中的命令不能同时执行，如果host线程在这两个命令中间发布了下
Turf.js是JavaScript 空间分析库，由Mapbox 提供，Turf 实现了
最近在忙着做计算机网络的课程设计，打算写一个可以扫描内网主机的扫描工具。学习过程中安利到了许多python新姿势，IPy模块就是其中一个。
三代测序错误率比较高，一般组装后需要进行纠错来提高准确度。本次介绍使用racon来对三代基因组进行纠错优化。
我住在一个大城市。 但就像大多数城市一样，在这里寻找停车位总是一件很困难的事情。 停车位通常很快被抢走，即使你有一个专门的停车位，朋友们来拜访你也是一件很困难的事，因为他们找不到停车位。
Problem # Given a set of non-overlapping intervals, insert a new interval into the intervals (merge if necessary). # # You may assume that the intervals were initially sorted according to their start times. # # Example 1: # Given intervals [1,3],[6,9], i
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