https://bi.biopapyrus.jp/rnaseq/mapping/hista/hisat2-paired-rnaseq.html
在实际问题中大都具有多个目标且需要同时满足，即在同一问题模型中同时存在几个非线性目标，而这些目标函数需要同时进行优化处理，并且这些目标又往往是互相冲突的，称这类问题称为多目标规划问题。
# library library(ggplot2) # create a dataset specie <- c(rep("sorgho" , 3) , rep("poacee" , 3) , rep("banana" , 3) , rep("triticum" , 3) ) condition <- rep(c("normal" , "stress" , "Nitrogen") , 4) value <- abs(rnorm(12 , 0 , 15)) data <- data.frame(spec
你给出的脚本和步骤似乎是为了下载、解压并运行一个名为V-REP的机器人仿真软件的特定版本（针对Ubuntu 16.04）。同时，你还提供了一个新的脚本vrep，并给出了如何编辑和执行这个脚本的步骤。
随便找几个文件进行练习，只是为了说明问题，这些其实是RNA-seq数据，但无所谓，只是看脚本的处理 有以下几个文件
set.seed()这个函数大家可能经常会看到这个函数，他的作用是保证自己模拟的数据和示例代码完全一致
1. 图片说明 2. 例子 示例数据： set.seed(123) dat = data.frame(ID = paste0("ID_",1:10),y1 = rnorm(10),y2=rnorm(1
说明：以下涉及的std::string的源代码摘自4.8.2版本。 结论：std::string的拷贝复制是基于引用计数的浅拷贝，因此它们指向相同的数据地址。 // std::string类定义 typedef basic_string string; template class basic_string { private: // _Alloc_hider是模板类basic_string内嵌struct struct _Alloc_hider :
-keep_equivalent_registers即保留等效寄存器，所谓等效寄存器是指共享输入端口（输入时钟端口clk和输入数据端口rst）的寄存器。
使用sudo cp dom.c samples/onvif/命令，拷贝dom.c文件
题目链接 一开始感觉是求最短不包含重复段的后缀 卡了好久qwq 后来发现forfor就完事了 本来想写sa hash 暴力三种写法的 结果写完暴力发现比sa还快 瞬间索然无味 我写sa干嘛呢 离散化一下然后枚举就行 就当复习sa了555
MyCat作为经典的分库分表中间件，在长时间内被广泛认为是管理超大MySQL数据库集合的有效解决方案。近来接到客户需求，需要将MyCat集群迁移到GreatSQL中，并且在一段时间内需要实时从MyCat中同步数据到GreatSQL中，全量同步数据比较容易操作，增量同步有如下两个棘手的问题：
开局挑了个题目 “自闭” 一看 哦 小模拟 这个我学得来 和队友说 有个模拟 我去写了 同时立下flag：前三小时可能没我了 写完后因为傻逼和语文太差被关了半小时 这时候已经写得差不多了 没我啥事了 去想J 然后被关到比赛结束 玄学做法果然不可取 赛后dp补了
各位都知道，Git是我们运维工作中不可缺少的工具。那今天，让我们一起来熟悉下它吧。
Secondary-Only：不能成为primary节点，只能作为secondary副本节点，防止一些性能不高的节点成为主节点。
定义函数 f(s,t) 为 s 前缀和 t 后缀的最长相同长度。给定 n 个串，求两两 f 和。
本文想在R软件中更好地了解分位数回归优化。在查看分位数回归之前，让我们从样本中计算中位数或分位数。
在浏览器端（客户端）保存的键值对，特性：每次http请求都会携带. 举个例子：{"name":身份证号}
在徐凌老师的 Nat Com 文章 Genome-resolved metagenomics reveals role of iron metabolism in drought-induced rhizosphere microbiome dynamics 中有这么一张补充图，介绍了本研究中涉及到的处理和取样的时间线。
seq代表是ck与数值1 之间用啥记号，如：ck_1,ck*2 collapse代表是ck1与ck2之间用啥记号如：ck1_ck2 ck1 * ck2
Glusterfs 基本原理 Glusterfs 是基于fuse的分布式存储，功能上支持分布式/3副本/EC三种存储方式。Glusterfs采用堆栈式的架构设计，服务端和客户端采用translator. GlusterFS概念中，由一系列translator构成的完整功能栈称之为Volume，分配给一个volume的本地文件系统称为brick，被至少一个translator处理过的brick称为subvolume。客户端是由于volume类型来加载对应的translator，服务端也是一样，根据不同的volume的类型加载translator。客户端(glusterfs)通过挂载时候提供节点IP地址，来对应节点的服务端管理进程通信，获取brick源信息、客户端需要加载的配置，客户端根据配置初始化xlator，后续IO的流程按照xlator的顺序经过每个xlator的fop函数，然后直接和对应的glusterfsd的进程交互IO操作。glusterfsd也是一样，根据服务端配置文件，初始化服务端需要加载xlator，进行每个xlator的fop的操作，最终执行系统IO函数进行IO操作。节点的管理服务(glusterd),仅仅加载一个管理的xlator,处理来自glusterfs/gluster的请求，不会处理对应的IO操作操作。
题目链接 吉首大学新生赛的带模拟 下井字棋问自己两步能不能赢 其实也不算很大233 代码长度3185 生涯之耻（不是 注释应该蛮清楚的（挠头 要注意的一点是如果初始局面自己已经获胜了 这个时候算wrong
先反思一下 B这个傻逼暴力场上没调出来 真的弟弟 这场+11 我什么时候上蓝啊555 贪心场√
rep;nop 指令是执行多个 nop 还是 1 个 nop? 本来，加上 rep 前缀是一直执行 rep 后的指令直到 ECX 中的值为 0 。在内核代码中，如在 spin_lock 的实现
没啥好写的但毕竟也是ak了 来看压行小天才的表演 A: 会长的烦心事 题目链接 #include<bits/stdc++.h> #define rep(i,s,e) for(int i=s; i<e; ++i) using namespace std; int len[15]; int change(char c){ if(c=='l') return 0; if(c=='e') return 1; if(c=='a') return 2; if(c=='g') return
一、重载与模板 函数模板可以被另一个模板或一个普通非模板函数重载 如果涉及函数模板，则函数匹配规则会有以下的约束： 如果同样好的函数中只有一个是非模板函数，则选择此函数 如果同样好的函数中没有非模板函数，而有多个函数模板，则其中一个模板比其他模板更特例化，则选择此模板 否则，调用有歧义 ①对于一个调用，其候选函数包括所有模板实参推断成功的函数模板实例 ②候选的函数模板总是可行的，因为模板实参推断会排除任何不可行的模板 ③可行函数（模板与非模板）按类型转换（如果对此调用需要的话）来排序。当然，可以用于函数模板
先在的群体大部分都是snp数据，对应的vcf文件，如果拿到vcf格式的文件接下来改怎么处理
今天不自闭了 rk31 队里的罚时提供者 非ac的全是我交的( 开场写G 当时范围还是1e16 打了个表 等表的时候去看A( 一看 啊 啥玩意啊 咋写啊 我学不来啊 再一看 k<=3啊 那没事了 然后
我们在做数据分析的时候，经常需要产生一些重复序列。例如，做差异表达分析时需要用到的分组变量，绘制ceRNA网络的节点文件中的RNA type列等等。今天小编就来给大家介绍一下R中生成重复序列的函数rep。你可以把它看作时repeat这个英文单词的缩写，就很容记住了。
在这一系列的V-REP自学笔记中，我们定了一个小目标，完成一个Demo。使用官方提供的KUKA公司的YouBot机器人模型来实验机器人的感知和控制过程，控制机器人从A点抓取物品，然后移动到B点将物品放置在B点的工作台上，这其中涉及到V-REP环境中的机器人感知和控制过程。没有看过前期学习笔记的读者，可以在文末找到往期文章地址。
文章标题：《The neurons that restore walking after paralysis》
给定 n-1 长度的 01 关系数组，0 和 1 代表原数组中当前位和前一位的大小关系。问有多少种符合条件的原数组方案。
重复N次字符串指令，N的值存储在(E)CX计数寄存器中，或者直到ZF标志位不满足为止。 REP指令前缀簇有如下指令：
1002 Build a tree（递归） 题目链接 HDU6121 Build a tree image.png #include<bits/stdc++.h> #define ll long long using namespace std; ll n,k; int t,D; ll f[64],siz[64],tot[64]; void init(){ D=1; for(ll c=n-1;c;c=(c-1)/k)f[D++]=c; reverse(f+1,f+D); s
题意 屏幕快照 2020-06-02 下午3.40.23.png 题解 屏幕快照 2020-06-02 下午3.40.36.png 代码 #include <bits/stdc++.h> #define rep(i,l,r) for(int i=l,ed=r;i<ed;++i) #define mem(a,b) memset(a,b,sizeof(a)) typedef long long ll; using namespace std; const ll P = (235 << 22) + 1; cons
周三的午休时间，我在ThoughtWorks北京办公室分享了一场《架构整洁之道导读》。当谈到分享组件聚合原则的时候，很多同事表示难以理解。究其缘由，是我们无法将组件违反原则的后果对应到真实项目的问题上，这就导致原则和实践之间的不一致。讨论的过程异常激烈，但是很遗憾地最终并没有得到一个服众的结论。所以为了进一步澄清这些争议点，我决定专门组织一场针对组件聚合原则张力图的讨论会。在吴大师的鼓动下，时间定在下周四晚上的8点半，与会人员大多是咨询团队的技术教练，也有我们项目上的客户。
施密特正交化可证明如果有解则存在下三角矩阵的解。距离平方和先减去前3维的距离平方和，这样就相当于去掉了3维。然后依次考虑每个点，看当前维度能不能满足答案，不能则加一维，再根据距离确定新加一维的值。
老板最近比较痴迷于各种seq，由于俩师姐外加一师妹的chip-seq建库老不成功，于是改成了CUTTAG建库，其实读了文献，发现都是相似的原理，只不过是CUTTAG用的细胞起始量远低于chip-seq，同时用的酶不同，建库的时间相对少很多。具体可以参考一下这篇文献CUT&Tag for efficient epigenomic profiling of small samples and single cell（doi:10.1038/s41467-019-09982-5）。
多校10 1002 HDU 6172 Array Challenge 题意 image.png 题解 image.png 代码 #include <cstdio> #include <map> #include <cstdlib> #include <queue> using namespace std; #define mem(a,b) memset(a,b,sizeof(a)) #define rep(i,l,r) for (int i=l;i<r;++i) typedef unsigned long
myvec2<-c(3,-3,2,3,45,1e+03,64^0.5,2+(3-1)/9.44,foo)
于2021年3月发表在CELL杂志的文章， 标题是：《In vivo CD8+ T cell CRISPR screening reveals control by Fli1 in infection
常用的机器人物理仿真软件有ROS/Gazebo、V-REP、Webots、Adams等，有的收费，有的开源，提供的功能也不同。V-REP是一个跨平台的机器人仿真软件，提供多种机器人模型和控制接口，便于开发者快速验证算法和低成本开发，主要特性包括：
无论是矩阵快速幂求第n项，还是给出输出前几项求规律的第n项，几乎就没有它做不到的
所谓等效寄存器（equivalent registers）是指具有同源的寄存器即共享输入端口（时钟端口和数据端口）的寄存器。等效寄存器可能是设计者无意引入，也可能是有意为之。对于无意引入的寄存器，Vivado在综合阶段可将其优化掉，从而避免了额外的触发器（Flip Flop）开销，让利于关键模块或关键路径。这里重点关注“特意”构造的等效寄存器。
上一节配置的v-rep在ros kinetic中是可以看图像，并订阅主题的，但是无法发送消息让机器人动起来，
一、multiset multiset的特性以及用法和set完全相同，唯一的差别在于它允许键值重复，因此它的插入操作采用的是底层RB-tree的insert_equal()而非insert_unique() multiset源码 //以下代码摘录于stl_multiset.h template <class _Key, class _Compare, class _Alloc> class multiset { // requirements: __STL_CLASS_REQUIRES(_Key,
很多朋友写信问我， 像要知道固定因子的显著性和随机因子的显著性如何计算，他们使用的是lme4这个R包, 但是这个包使用anova时没有P值,还要手动计算, 随机因子也需要自己计算loglikehood值, 然后使用LRT的卡方检验进行显著性检验, 其实lme4包有扩展的包可以非常友好的做这件事情.
V-REP是一个高度可定制的仿真器:仿真的每个方面都可以定制。此外，可以通过一个复杂的应用程序编程接口(API)对仿真器本身进行定制和定制，使其行为完全符合预期。该软件支持六种不同的编程或编码方法，每一种都有其独特的优点(当然也有明显的缺点)，但是所有六种方法都是相互兼容的(即可以同时使用，甚至是同步使用)。模型、场景或模拟器本身的控制实体可以位于其中: an embedded script嵌入式脚本(即通过脚本定制模拟(即场景或模型)):编写Lua脚本保证与其他所有默认V-REP安装的兼容性(只要不使用定制的Lua命令，或与分布式插件一起使用)。这种方法允许定制特定的仿真、仿真场景，并在一定程度上定制仿真器本身。这是最简单和最常用的编程方法。 an add-on or the sandbox script一个插件或沙箱脚本:这个方法包括编写Lua脚本，允许快速定制模拟器本身。附加组件(或沙箱脚本)可以自动启动并在后台运行，也可以作为函数调用(例如，编写导入/导出时很方便)。附加组件不应该特定于某个模拟或模型，它们应该提供更通用的、与模拟程序绑定的功能。 a plugin插件(即定制模拟器/通过插件定制模拟器):这种方法基本上包括为V-REP编写插件。通常，插件仅用于提供带有定制Lua命令的模拟，因此与第一种方法结合使用。其他时候，插件用来为V-REP提供一种特殊的功能，这种功能需要快速计算能力(脚本通常比编译语言慢)、硬件设备的特定接口(例如，一个真正的机器人)或与外部世界的特殊通信接口。 a remote API 远程API客户端(即通过远程API客户端应用程序定制模拟器或定制模拟器):这种方法允许外部应用程序(例如位于机器人、另一台机器等)使用远程API命令以一种非常简单的方式连接到V-REP。 a ros node ROS节点(即自定义模拟器和/或通过ROS节点进行模拟):此方法允许外部应用程序(例如位于机器人、另一台机器等上的应用程序)通过ROS(机器人操作系统)连接到V-REP。
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