Michael Schatz - Cold Spring Harbor Laboratory 最近在研究 BWA mem 序列比对算法,直接去看论文,看不懂,论文就3页,太精简了,好多背景知识都不了解. 通过Google,发现了一系列序列比对的课程,讲得真是太好了,真是捡到宝了!!! 如果你想搞透生物信息的基石 - 序列比对算法,那你一定得看完这些教程. 国内的课程.教材和文章都是抄来抄去,讲得很浅,因为抄的人自己都没搞懂,怎么可能给你讲懂! QB:Lecture 1 - Exact Match…

http://sourceforge.net/projects/het-smooth/ equencing technologies, such as Illumina sequencing, provide the sequences ofshort "reads" of DNA that come from random positions on the genome. These readsthen must be assembled de-novo into the origi…

在机器学习中,我们经常会分类为有监督学习和无监督学习,但是尝尝会忽略一个重要的分支,强化学习.有监督学习和无监督学习非常好去区分,学习的目标,有无标签等都是区分标准.如果说监督学习的目标是预测,那么强化学习就是决策,它通过对周围的环境不断的更新状态,给出奖励或者惩罚的措施,来不断调整并给出新的策略.简单来说,就像小时候你在不该吃零食的时间偷吃了零食,你妈妈知道了会对你做出惩罚,那么下一次就不会犯同样的错误,如果遵守规则,那你妈妈兴许会给你一些奖励,最终的目标都是希望你在该吃饭的时候吃饭,该吃零食…

[导读] 本文由知名开源平台,AI技术平台以及领域专家:Datawhale,ApacheCN,AI有道和黄海广博士联合整理贡献,内容涵盖AI入门基础知识.数据分析挖掘.机器学习.深度学习.强化学习.前沿Paper和五大AI理论应用领域:自然语言处理,计算机视觉,推荐系统,风控模型和知识图谱.是你学习AI从入门到专家必备的学习路线和优质学习资源. 基础知识 1.数学 数学是学不完的,也没有几个人能像博士一样扎实地学好数学基础,入门人工智能领域,其实只需要掌握必要的基础知识就好.AI的数学基础最主要…

这周的作业有点糙,迁就看吧,给大家点思路: readme: 需要安装模块: prettytable 测试帐号: 1.后台管理:admin/admin 只设定了这个后台管理帐号,没有写到数据库中 2.学生选课系统需要先注册才可登录操作,测试帐号cc/123,也可注册新帐号使用 设计思路: 1.使用pickle存储数据,数据类型为老师,学生,课程的对象 2.使用流程为:创建老师-->创建课程,并关联老师-->学生注册并登录-->学生选课,上课等操作 3.老师资产的变化是由学生选择上课或者课程…

“和我聊Python”是一个美国的聊天播客,英文名Talk Python To Me,类似于喜马拉雅的音频课程节目,只不过这个主题是编程语言Python.该节目从2015年的节目到现在,已经超过256期多了,几乎每期都邀请行业专家过来座谈,涉及编程.模块.背后故事等方方面面,为Python的传播做出了非常大的贡献. 也许是语言障碍的原因,这个播客在国内基本上很少有资料介绍,更加没有文本的翻译,所以本人在这里试图做一个意译翻译,供各位爱好者了解Python社区正在发生和讨论的事情,或者Python…

第三周 序列模型和注意力机制(Sequence models & Attention mechanism) 3.1 序列结构的各种序列(Various sequence to sequence architectures) 首先,我们先建立一个网络,这个网络叫做编码网络(encoder network)(上图编号 1 所示),它是一个 RNN 的结构, RNN 的单元可以是 GRU 也可以是 LSTM.每次只向该网络中输入一个法语单词,将输入序列接收完毕后,这个 RNN 网络会输出一个向量来代表…

1 数学符号(Notation) $ x^{<1>}, x^{<2>}, ..., x^{<t>}, ..., x^{<q>} $ 表示一段输入序列x,比如一句文字 $ y^{<1>}, y^{<2>}, ..., y^{<t>}, ..., y^{<q>} $ 表示输出序列y $ T_{x} = T_{y} = q, $ 表示长度,x和y在长度可以不相等 $ x^{(i)<t>}, y^{(i)&…

1 基础模型(Basic models) 一个机器翻译的例子,比如把法语翻译成英语,如何构建一个神经网络来解决这个问题呢? 首先用RNN构建一个encoder,对法语进行编码,得到一系列特征 然后用RNN构建一个decoder,将编码后的特征信息,解码成英语,以此来生成对应的英语翻译 一个图像生成字幕的例子 首先用CNN构建一个encoder,对图像进行编码,得到一系列特征 然后用RNN构建一个decoder,将编码后的特征信息,解码成文本,以此来生成对图像的字幕描述 2 选择最可能的句子(Pi…

C语言序列点总结 2013年11月21于浙大华家池 C 语言副作用: (side effect)是指对数据对象或者文件的修改. 例如,语句 v = 99;的副作用是把 v 的值修改成 99. C语言序列点: (sequence point)是指程序运行中的一个特殊的时间点,在该点之前的所有副作用已经结束,并且后续的副作用还没发生,而两个序列点之间所有的表达式或代码执行顺序是未定义的. 1). 一个重要的序列点在完整表达式的结尾(即分号),所谓完整表达式,就是说这个表达式不是子表达式.而所谓的子表…