最近文章中经常出现及De Bruijin 这个关键字,网上搜索了一下,记录下来. De Bruijn序列 (德布鲁因序列) 问题:能否构造一个长度为2的n次方的二进制环状串,使得二进制环状串中总共2的n次方个长为n的不同截断作为2的n次方个长为n的二进制串来说互不相同.1946年,荷兰数学家De Bruijn解决了这个问题. 这种序列,就是De Bruijn序列. 例如,当n为2时,这样的环状串可以是:0011,它的4个长度为2的子串分别为00.01.11.10,这四个子串互不相同.详情参考:h

http://www.matrix67.com/blog/archives/3985 神秘常量复出!用0x077CB531计算末尾0的个数 大家或许还记得 Quake III 里面的一段有如天书般的代码,其中用到的神秘常量 0x5F3759DF 究竟是怎么一回事,着实让不少人伤透了脑筋.今天,我见到了一段同样诡异的代码.下面这个位运算小技巧可以迅速给出一个数的二进制表达中末尾有多少个 0 .比如, 123 456 的二进制表达是 1 11100010 01000000 ,因此这个程序给出的结果就

De novo RNA-Seq Assembly Using De Bruijn Graphs  2017-06-12 09:42:47     59     0     0 在说基因组的拼接之前,可以考虑如下的一个问题: 假设有一摞报纸被炸成了碎片,如何利用这些碎片拼接成一份完整的信息了解那天发生的大事? 这个问题的难点在于:必定有一部分的信息因为爆炸而消失不见,也不能简单的把报纸粘起来,因为报纸不止一份,所以我们必须从大量包含了重复内容的碎片来重构一份完整的报纸. 传统的基因租测序流程大致如

转自:http://dskernel.blogspot.com/2012/04/8-reviews-about-de-novo-genome-assembly.html 8 reviews about de novo genome assembly   1.   Monya Baker (Editor at Nature) De novo genome assembly: what every biologist should know Nature Methods 9, 333–337 (20

备份文件时看到的.我以前居然下过这东西. 2016-12-4 12:05:52更新 纯文本格式真棒.假如使用word写的我能拷过来格式还不乱?? Markdown真好. Bit Hacks By Sean Eron Anderson seander@cs.stanford.edu Converted to Markdown by Joe Gibson (@gibsjose) joseph.gibson@nasa.gov Edits and Table of Contents by Jeroen

http://graphics.stanford.edu/~seander/bithacks.html Bit Twiddling Hacks By Sean Eron Andersonseander@cs.stanford.edu Individually, the code snippets here are in the public domain (unless otherwise noted) — feel free to use them however you please. Th

一.随机场定义 http://zh.wikipedia.org/zh-cn/随机场 随机场(Random field)定义如下: 在概率论中, 由样本空间Ω = {0, 1, …, G − 1}n取样构成的随机变量Xi所组成的S = {X1, …, Xn}.若对所有的ω∈Ω下式均成立,则称π为一个随机场.π(ω) > 0. 一些已有的随机场如:马尔可夫随机场(MRF), 吉布斯随机场 (GRF), 条件随机场 (CRF), 和高斯随机场. 二.马尔可夫随机场(Markov Random Fiel

大家或许还记得 Quake III 里面的一段有如天书般的代码,其中用到的神秘常量 0x5F3759DF 究竟是怎么一回事,着实让不少人伤透了脑筋.今天,我见到了一段同样诡异的代码.     下面这个位运算小技巧可以迅速给出一个数的二进制表达中末尾有多少个 0 .比如, 123 456 的二进制表达是 1 11100010 01000000 ,因此这个程序给出的结果就是 6 . unsigned int v;  // find the number of trailing zeros in 32

我在网上看到了一点神奇的代码,用来计算一个数字末尾连续零的个数. 刚好我在优化一个I2C读写函数(只写入I2C特定bit),觉得这个很有用.经过尝试,确实没问题. 下面我隆重介绍一下: Count the consecutive zero bits (trailing) on the right with multiply and lookup unsigned int v; // find the number of trailing zeros in 32-bit v int r; // r

一.论文<QuickScorer:a Fast Algorithm to Rank Documents with Additive Ensembles of Regression Trees>是为了解决LTR模型的预测问题,如果LTR中的LambdaMart在生成模型时产生的树数和叶结点过多,在对样本打分预测时会遍历每棵树,这样在线上使用时效率较慢,这篇文章主要就是利用了bitvector方法加速打分预测.代码我找了很久没找到开源的,后来无意中在Solr ltr中看到被改动过了的源码,不过这个

目录 写在前面 标记left-most 1与right-most 1 确定位置 德布鲁因序列(De Bruijn sequence) 德布鲁因序列的使用 德布鲁因序列的生成与索引表的构建 参考 博客:博客园 | CSDN | blog 写在前面 在数值计算中,为了控制精度以及避免越界,需要严格控制数值的范围,有时需要知道二进制表示中"left-most 1"或"right-most 1"的位置,这篇文章就来介绍一下通过德布鲁因序列(De Bruijn sequenc

本篇文章从律学开始,从十二平均律出发,介绍一些基础必要的乐理知识,然后编写python文件,输出和弦音频文件. 乐理知识部分: 一.律学简述(temperament)   1.概论   律学,又称"音律学",是研究律制构成与应用的科学.律学须对音乐所用的音律进行研究.音乐所用的音绝大多数是确定的,律制则是以某特定音程为基础,用数学方法规定的一系列乐音的体系.体系中的每个单位称为"律":音阶是按照音程关系的一定规格从律制中选择若干律而构成的音列,其中的每个单位称为&q

三代纠错的重要性不言而喻,三代的核心优势就是长,唯一的缺点就是错误率高,但好就好在错误是随机分布的,可以通过算法解决,这也就是为什么现在有这么多针对三代开发的纠错工具. 纠错和组装是分不开的,纠错就是为了组装,单纯的为了纠错而纠错是没有意义的. 目前的算法大致可以分为三种:1.三代数据自纠:2.二代对三代纠:3.二代三代混合纠错. 目前已有的三代纠错程序: PacBioToCA 自纠(falcon也是用MHAP,SMRT的HGAP使用的是另一种速度慢的自纠算法,自纠的核心是多重序列比对) CCS

最近在写java的一个服务,需要给远程服务器发送post请求,认证方式为Basic Authentication,在请求过程中出现了 PKIX path building failed: sun.security.provider.certpath.SunCertPathBuilderException: unable to find valid certification path to requested target的错误,于是开始搜索并得到解决, 我们要做的就是将所要访问的URL的安全认

Dijkstar算法是荷兰数学家迪克斯屈拉(or迪杰斯特拉?)在1959年发现的一个算法.是现有的几个求带权图中两个顶点之间最短通路的算法之一.算是一个相当经典的算法了. 迪克斯屈拉算法应用于无向连通简单带权图中,求出顶点a 与z 之间的最短通路的长度.我感觉其算法精髓就是:找到第一个与a 最靠近的顶点,然后找第二个,续行此法,直到找到的顶点是z 为止.该算法依赖于一系列的迭代.通过在每次迭代中添加一个顶点来构造出特殊顶点的集合.在每次迭代中完成一个标记过程.在这个标记过程中,用只包含特殊顶点的

js本身不是面向对象语言,在我们实际开发中其实很少用到面向对象思想,以前一直以为当要复用的时候才封装成对象,然而随着现在做的项目都后期测试阶段发现面向对象的作用不仅仅只是复用,可能你们会说面向对象还有继承,多态的概念,但在javascript里面多态的概念是不存在,而继承由于web页面的必须先下载js在运行导致js的继承不能像后台那么灵活而且js没有重载以及重写不方便(而且js中重写的意义不是很大),所以在js中很少用到面向对象,可能在一些插件中会看到对象的写法,写js的都会有同样的感觉在写一个

The Algorithm Design Manual, 2ed 跳转至: 导航. 搜索 Springer - The Algorithm Design Manual, 2ed Steven S.Skiena 2008 文件夹 1 介绍 2 算法设计 3 数据结构 4 排序和搜索 5 图遍历 6 加权图 7 组合搜索与启示式 8 DP 9 Intractable问题与近似算法 10 如何设计算法 11 数据结构 12 数值问题 13 组合问题 14 图问题:P 15 图问题:困难的 16 计算几

String[] img = "FF D8 FF FE 00 24 47 00 9D 0C 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 F0 00 40 01 48 00 32 12 0B 51 04 51 04 00 00 FF DB 00 84 00 12 0C 0E 10 0E 0B 12 10 0F 10 14 13 12 15 1B 2D 1D 1B 19 19 1B 37 27 2A 21 2D 41 39 45 44 40 39 3F

背景: 1.为什么要从头测序组装基因组? 基因组是不同表型的遗传基础:获得参考基因组是深入研究一个生物体全基因组的第一步也是必须的一步:从头测序组装能够对新的测序物种构建参考基因组: 2.为什么要研究全基因组? 确定基因组中缺失了什么:确定难以生化研究的基因和pathways:研究感兴趣的pathway通路中的每一个基因:研究基因组的非编码区域(introns内含子.promoters启动子.telomeres端粒等)的调控机理和结构特征:基因组提供了一个可以进行各种统计的大型数据库(provi

纳米孔测序技术(又称第四代测序技术)是最近几年兴起的新一代测序技术.目前测序长度可以达到150kb.这项技术开始于90年代,经历了三个主要的技术革新:一.单分子DNA从纳米孔通过:二.纳米孔上的酶对于测序分子在单核苷酸精度的控制:三.单核苷酸的测序精度控制.目前市场上广泛接受的纳米孔测序平台是Oxford Nanopore Technologies(ONT)公司的MinION纳米孔测序仪.它的特点是单分子测序,测序读长长(超过150kb),测序速度快,测序数据实时监控,机器方便携带等.这篇综述重