要做就做深做精! Everything needs good justification. The interpretation should be biologically and statistically sound. shit 做生信,等级确实是真实存在的,初级的就是没有什么想法,别人做什么我模仿着做一下,就是科技服务大部分的客户:中级的就是一个新东西出来了,我正好去抢某个点,典型的就是某些数据库,eRNA出来了,我就去数据挖掘搞个数据库:高级的就是会讲故事的,想法很好,能不断创新,对科

/** 题目:Magical GCD UVA 1642 链接:https://vjudge.net/problem/UVA-1642 题意:给定n个数,求使连续的一段序列的所有数的最大公约数*数的数量的值最大.输出这个最大值. 思路: 从左到右枚举一段连续序列时候,同时不断取gcd,会发现gcd相同的部分. gcd的值会随着长度边长非递增变化.最多logx个不同的gcd.那么对于一个长长的序列. 要是可以将相同gcd的一起处理,那么时间就可以优化. 枚举姿势要正确,保证当前枚举的位置,可以利用前

通过深度学习技术根据肽段序列预测其LC-MS/MS谱特征 解读人:梅占龙  质谱平台 文献名:Prediction of LC-MS/MS properties of peptides from sequence by deep learning 期刊名:Molecular & Cellular Proteomics 发表时间:2019年9月 IF:4.828 作者: Shenheng Guan​ 1,2,*​ , Michael F. Moran​ 2,3 ​, and Bin Ma​ 1 单

身为一个啰嗦的博主,还是要说点啥,如果你不想学,直接拖拽到最后,发现彩蛋,然后3秒 我呢,有个小目标,就是把技术类的文章,写的有趣 编程呢,最难的是什么? 我投票给入门 其实,把一个人带进编程的大门是最难的 而梦想橡皮擦这位大佬,就在做这个事情 (说白了,就是高深的文章写不出来,还要装做大佬,心好累,好不容易找到这么一个借口,真开心) 我要通过一个系列的pandas文章 让你学会这一个简简单单的模块 然后还能顺便写点好玩的东东 美哉~ 每篇文章,让你阅读起来如丝般顺滑 继续pandas,seri

简单的方法,如下: Runtime r = Runtime.getRuntime();  r.gc();  long startMem = r.freememory(); // 开始时的剩余内存  你的代码……long orz = startMem - r.freememory(); // 剩余内存 现在 但这当然不够精确,尤其是“你的代码”足够多的时候. 那要怎么样做才能够精确呢?使用,java.lang.instrument ,当然, 首先,我们得会用这个instrument类,参考文章:h

procedure TFrmWeekAnalysisQry.BtnExportToExcelClick(Sender: TObject);var wordApp,WordDoc,WrdSelection:variant;strAdd:string;i,j,iRangeEnd,iStart,iEnd : integer;wdPar,wdRange:OleVariant;oShape, oChart,myCol: OleVariant;SumJHTonCount, SumWCTonCount, PJ

题目描述 给出一段环状序列,即认为A[1]和A[N]是相邻的,选出其中连续不重叠且非空的两段使得这两段和最大. 输入输出格式 输入格式: 输入文件maxsum2.in的第一行是一个正整数N,表示了序列的长度. 第2行包含N个绝对值不大于10000的整数A[i],描述了这段序列,第一个数和第N个数是相邻的. 输出格式: 输入文件maxsum2.out仅包括1个整数,为最大的两段子段和是多少. 输入输出样例 输入样例#1: 7 2 -4 3 -1 2 -4 3 输出样例#1: 9 说明 [样例说明]

近期对序列文件处理的比較多,时常要看一些核酸序列的反向互补序列,长度.可能的翻译序列. 曾经我常用seqBuider 来查看.假设能在命令行直接查看.想必是极好的. 这是一个perl脚本.只是我把它的运行路径写入环境变量后.就能够当linux命令直接使用了,非常方便的. 这个脚本有四个參数.[-i -r -p -l ] 当中 -i 是必要的參数,用来接收标准输入: -r 是获得一段序列的反向互补序列(50个字符一行的格式输出). -p 是提供一段序列的ORF框架序列,即三种可能的pep翻译(50

看图说话(Image Caption)任务是结合CV和NLP两个领域的一种比较综合的任务,Image Caption模型的输入是一幅图像,输出是对该幅图像进行描述的一段文字.这项任务要求模型可以识别图片中的物体.理解物体间的关系,并用一句自然语言表达出来. 应用场景:比如说用户在拍了一张照片后,利用Image Caption技术可以为其匹配合适的文字,方便以后检索或省去用户手动配字:此外它还可以帮助视觉障碍者去理解图像内容.类似的任务还有Video Caption,输入是一段视频,输出是对视频的

集合:元素之间不允许重复 集合属于Python无序可变序列,元素之间不允许重复 集合对象的创建与删除 直接将值赋值给变量即可创建一个集合 >>> a = {3,5}>>> type(a)<class 'set'> set()函数将列表.元组.字符串.range对象等其他可迭代对象转换为集合,如果原来的数据中存在重复元素,则转换为集合的时候只保留一个:如果原序列或迭代对象中有不可哈希的值,无法转换为集合,抛出异常 >>> a_set=set(

目录 第一周 循环序列模型 第二周 自然语言处理与词嵌入 第三周 序列模型和注意力机制 第一周 循环序列模型 在进行语音识别时,给定一个输入音频片段X,并要求输出对应的文字记录Y,这个例子中输入和输出数据就是序列模型. 音乐生产问题也是使用序列数据的一个例子. 在自然语言处理中,首先需要决定怎样表示一个序列里单独的单词,解决办法式创建一个词典.然后每个单词的序列表示可以使用该词典长度的一维数组来表示,匹配的位置数据为1,其它位置数据为0. 下面看一个循环神经网络模型: RNN反向传播示意图: 如

作为一个永不咕咕咕的博主,我来更笔记辣qaq CDQ分治 CDQ分治的思想还是比较简单的.它的基本流程是: \(1.\)将所有修改操作和查询操作按照时间顺序并在一起,形成一段序列.显然,会影响查询操作结果的修改操作在序列中一定会在这一个查询操作前面 \(2.\)将这一段序列分为左右两半,递归解决左右两半的子问题 \(3.\)考虑左半部分的修改操作对右半部分的查询操作的贡献 CDQ分治的基本思想就是在分治的过程中统计左半部分对右半部分的影响 上面的过程可能比较抽象,举个栗子:归并排序求逆序对 别告

1.基础模型 将法语翻译为英语,分为编码和解码阶段,将一个序列变为另一个序列.即序列对序列模型. 从图中识别出物体的状态,将图片转换为文字. 先使用CNN处理图片,再使用RNN将其转换为语言描述. 2.选择最可能的句子 7.注意力模型直观理解 绿色部分是输入法语句子并记忆,在感知机中传递,紫色是解码网络,生成英文翻译: 人翻译的时候会选择看一段翻译一段,而在NN中如果是记忆整个句子,那效果就如Blue得分的蓝线随着单词的增长而降低. 在神经网络中,记忆长句子是很困难的. 使用双向RNN获取特征集

http://blog.csdn.net/scotfield_msn/article/details/60339415 在TensorFlow (RNN)深度学习下 双向LSTM(BiLSTM)+CRF 实现 sequence labeling  双向LSTM+CRF跑序列标注问题 源码下载 去年底样子一直在做NLP相关task,是个关于序列标注问题.这 sequence labeling属于NLP的经典问题了,开始尝试用HMM,哦不,用CRF做baseline,by the way, 用的CR

CF 983B 序列函数 一道本校神仙wucstdio出的毒瘤签到题. 题意: 给你一段序列,求出它们的最大异或和. 解法: 其实这道题并不很难,但读题上可能会有困难. 其实样例我是用Python 3才看懂的...emmm 递归思想,令dp[0][i] = a[i],令dp[i][j] 为 第i层递归的第j个连续(i+1)个数的 f() 值,则再将dp[i][j] 更新为 dp[i][j], dp[i-1][j] .dp[i-1][j-1] 的最大值.则查找 l~r 的最大值时,只需要输出 dp

[10.18模拟赛] 序列 题目描述 山山有一个整数序列s1,s2,-,sn,其中1≤si≤k. 求出有多少个准确移除m个元素后不同的序列.答案模(1e9+7) 输入 输入包括几个测试用例,并且由文件结束终止. 每一个测试用例的第一行包含整数n,m和k. 第二行包含n个整数,即s1,s2,-,sn. 输出 对于每一个测试用例,输出一个表示结果的整数. 样例输入 3 2 2 1 2 1 4 2 2 1 2 1 2 样例输出 2 4 提示 \(1 ≤ n ≤ 10^5:1 ≤ m ≤ min{n -

1. 什么是XLNet XLNet 是一个类似 BERT 的模型,而不是完全不同的模型.总之,XLNet是一种通用的自回归预训练方法.它是CMU和Google Brain团队在2019年6月份发布的模型,最终,XLNet 在 20 个任务上超过了 BERT 的表现,并在 18 个任务上取得了当前最佳效果(state-of-the-art),包括机器问答.自然语言推断.情感分析和文档排序. 作者表示,BERT 这样基于去噪自编码器的预训练模型可以很好地建模双向语境信息,性能优于基于自回归语言模型的

1043 Is It a Binary Search Tree (25 分)   A Binary Search Tree (BST) is recursively defined as a binary tree which has the following properties: The left subtree of a node contains only nodes with keys less than the node's key. The right subtree of a

P1121 环状最大两段子段和 难度 提高+/省选- 题目描述 给出一段环状序列,即认为A[1]和A[N]是相邻的,选出其中连续不重叠且非空的两段使得这两段和最大. 输入输出格式 输入格式: 输入文件maxsum2.in的第一行是一个正整数N,表示了序列的长度. 第2行包含N个绝对值不大于10000的整数A[i],描述了这段序列,第一个数和第N个数是相邻的. 输出格式: 输入文件maxsum2.out仅包括1个整数,为最大的两段子段和是多少. 输入输出样例 输入样例#1: 7 2 -4 3 -1

区间上的dp状态设计最基本的形式: \(F[i]\)表示以i结尾的最优值或方案数. \(F[i][k]\)表示以i结尾附加信息为k的最优值或方案数. 当然可以有多维附加信息. 转移的话往往是枚举上一个断点. \(F[i]=max \{ F[j]+ w(j+1,i) | j是一个满足转移条件的断点\}\). 另一个很常见的是:$ f[i][j]$前i个位置分成j段/选出j个的最优值. 这是最简单的一类序列上的dp bzoj1003 有m个码头和e条航线,每天航线有成本.有连续n天需要从1号码头到m

一文看懂Java序列化 简介 Java实现 Serializable 最基本情况 类的成员为引用 同一对象多次序列化 子父类引用序列化 可自定义的可序列化 Externalizable:强制自定义序列化 序列化版本号serialVersionUID 一文看懂Java序列化 简介 首先我们看一下wiki上面对于序列化的解释. 序列化(serialization)在计算机科学的数据处理中,是指将数据结构或对象状态转换成可取用格式(例如存成文件,存于缓冲,或经由网络中发送),以留待后续在相同或另一台计