常见的ORF预测工具 Open Reading Frame Finder- NCBI ORF Finder - SMS OrfPredictor  - YSU 基本概念 开放阅读框(英语:Open reading frame:缩写:ORF:其他译名:开放阅读框架.开放读架等)是指在给定的阅读框架中,不包含终止密码子的一串序列.这段序列是生物个体的基因组中,可能作为蛋白质编码序列的部分.基因中的ORF包含并位于开始编码与终止编码之间.由于一段DNA或RNA序列有多种不同读取方式,因此可能同时存在许

由于本人是个足球迷,前段日子Google利用自己云平台预测世界杯八进四的比赛并取得了75%的正确率的事情让我振动不小.虽然这些年一直听说大数据的预测和看趋势能力如何如何强大,但这次的感受更加震撼,因为世界杯是很多人都在关注并尝试去预测的比赛,Google云平台在这个时候站出来预测比赛无疑很让人充满期待. 当然有件事情必须要讲的是,世界杯从来都是冷门出现在小组赛最多,而进入淘汰赛之后就越来越少,所以Google在八进四才开始预测无疑是件很讨巧的做法.不过不管怎么说,靠大数据预测小概率事件本来就非常

去年在安宁庄的时候, 有个同事阐述了一个观点:php中的if else  在执行时考虑到效率的原因,不会按我们的代码的顺序一条一条去试,而是随机找出一个分支,执行,如果不对,再随机找到一个分支 当时由于种种原因,也没过多去想这个问题,最近查了下资料,发现里面的学问还挺大的 php解释器是由c编写的,是个经编译生成的二进制文件, 我们编写的PHP代码相当于这个C程序的参数,只不过这个参数是个一个的文件, 这个C程序要解析这个php文件,产生相应的opcode,再去执行opcode对应的函数,每一部

上一篇博客中,已经对股票预测的例子做了简单的讲解,下面对其中的几个关键的技术点再作一些总结. 1.updateStateByKey 由于在1.6版本中有一个替代函数,据说效率比较高,所以作者就顺便研究了一下该函数的用法. def mapWithState[StateType, MappedType](spec :StateSpec[K, V, StateType, MappedType]) : MapWithStateDStream[K, V, StateType, MappedType] =

人们一直追求CPU分支预测的准确率,论文Simultaneous Subordinate Microthreading (SSMT)中给了一组数据,如果分支预测的准确率是100%,大多数应用的IPC会提高2倍左右. 为了比较不同分支预测算法的准确率,有个专门的比赛:Championship Branch Prediction(CPB).CPB-5的冠军是TAGE-SC-L,在TAGE-SC-L Branch Predictors Again中有详细描述: 但是分支预测准确率高意味着更复杂的算法,

Android Weekly Issue #227 October 16th, 2016 Android Weekly Issue #227. 本期内容包括: Google的Mobile Vision API 人脸检测; Firebase的Remote Config; 与HashMap有关的优化; 提高RecyclerView帧率的优化; 使用AutoValue生成model代码; 开源库中抽象类和接口的使用讨论; Bottom Sheet的使用; Android Studio中的版本控制系统;

在K近邻法(KNN)原理小结这篇文章,我们讨论了KNN的原理和优缺点,这里我们就从实践出发,对scikit-learn 中KNN相关的类库使用做一个小结.主要关注于类库调参时的一个经验总结. 1. scikit-learn 中KNN相关的类库概述 在scikit-learn 中,与近邻法这一大类相关的类库都在sklearn.neighbors包之中.KNN分类树的类是KNeighborsClassifier,KNN回归树的类是KNeighborsRegressor.除此之外,还有KNN的扩展,即

这里以二元分类为例子,给出最基本原理的解释 GBDT 是多棵树的输出预测值的累加 GBDT的树都是 回归树 而不是分类树 分类树 分裂的时候选取使得误差下降最多的分裂 计算的技巧 最终分裂收益按照下面的方式计算,注意圆圈内的部分是固定值 GBDT 二分类 GBDT在实现中可以完全复用上面的计算方法框架,只是我们的优化的目标函数不同. 这里使用的是 指数误差函数,不管是预测正确还是错误 误差值都存在,但是正确的预测 会使得误差值小于错误的预测 参考 AdaBoost and the Super B

原文:https://github.com/dmlc/mxnet/issues/797 神经网络本质上是一种语言,我们通过它来表达对应用问题的理解.例如我们用卷积层来表达空间相关性,RNN来表达时间连续性.根据问题的复杂性和信息如何从输入到输出一步步提取,我们将不同大小的层按一定原则连接起来.近年来随着数据的激增和计算能力的大幅提升,神经网络也变得越来越深和大.例如最近几次imagnet竞赛的冠军都使用有数十至百层的网络.对于这一类神经网络我们通常称之为深度学习.从应用的角度而言,对深度学习最重

学习之余我最大的乐趣是找一部不错的电影慢慢品味,这也是我缓解压力的最好方式之一,由于我常去的字幕组网站需要签到才可以下载字幕,像这种娱乐网站谁有时间天天记得去签到呢,but作为一个准程序猿应该有更好的办法.果然我在github上逛了逛,便发现的一个不错的签到脚本,看来很多人都着和我一样的刚需呀,这里附上地址. 一动手很多问题便接踵而至,我打算把这个脚本运行在我的腾讯云服务器上面,并且定一个时间,让它每天在固定的时间run.可是我用的ssh 登录的远程Linux 服务器,如果直接按照那脚步的API

写在前面的废话: 好吧,不得不说鱼C的markdown文本编辑器挺不错的,功能齐全.再次感谢小甲鱼哥哥的python视频让我去年大三下学期的时候入门了编程,爱上了编程这门语言,由于是偏冷门的统计学,在实习以后就决定把方向放在数据挖掘方面了,越来越发现专业课的重要性.在大家都忙着参加各种培训的日子里面,我就在去年寒冷的冬天把甲鱼哥的python视频一字不落的看完了:现在,在别人拼命参加校招的日子里,我就来学习“机器学习”这里面的算法了(ps:工科学校的理科妹子表示很难找到数据分析工作,人家只要研究

翻译者 周波 zhoubo22@hotmail.com 版权所有 Philipp Gerasimov Randima (Randy) Fernando Simon Green NVIDIA Corporation 仅以此文赠与Rita 19周岁生日快乐 Shader Model 3.0:Using Vertex Textures SM3:使用顶点纹理 随着GPU可编程特性的发展,Vertex Shader与Pixel Shader的差别越来越大.现在,Geforce6系列gpu将Vertex S

转自:http://www.cnblogs.com/xfzhang/archive/2013/05/24/3096412.html 在有监督(supervise)的机器学习中,数据集常被分成2~3个,即:训练集(train set) 验证集(validation set) 测试集(test set). http://blog.sina.com.cn/s/blog_4d2f6cf201000cjx.html 一般需要将样本分成独立的三部分训练集(train set),验证集(validation

Logistic regression is a method for classifying data into discrete outcomes. For example, we might use logistic regression to classify an email as spam or not spam. In this module, we introduce the notion of classification, the cost function for logi

一直使用mahout的RowSimilarity来计算物品间的相似度,今晚仔细看了其实现,终于搞明白了他的计算逻辑. 上篇中介绍了整个itemBaseCF的mapreducer过程,主要有三个大的步骤吧,我把他称为prepare阶段,计算相似阶段和利用相似性计算推荐阶段. prepare阶段主要完成的是矩阵转换变换以及统计一些相似及推荐时用到的一些属性. 第二阶段是计算相似性:有几个数据较为重要,如下所示. norms.bin:是用来存放所有用户对一个商品的平方和,数据存储为itemA:doub

我们都知道不管网页还是移动应用,响应速度都是最重要的体验指标之一,并且移动应用的网络环境不稳定,速度的体验显得尤为重要.其实速度优化不仅是程序员的事,设计,也能够让APP变得更快. 1. 后台执行 这是一条很通用,也容易理解的方法.用户不会愿意盯着进度条傻傻地等待,除了“取消”没有其他选择.在系统处理一些网络任务的时候,完全可以允许用户做一些其他的事情. 各大平台的发微博,都采用了后台执行.云阅读的离线下载也采用后台执行. 而微博的看长图(或视频),是个反例.网络不给力时,要么等待1分钟让图加载

上篇博文提到,原始的CBOW / Skip-gram模型虽然去掉了NPLM中的隐藏层从而减少了耗时,但由于输出层仍然是softmax(),所以实际上依然“impractical”.所以接下来就介绍一下如何对训练过程进行加速. paper中提出了两种方法,一种是Hierarchical Softmax,另一种是Negative Sampling. 本文简述了以下内容: CBOW / Skip-gram模型的加速策略(一):Hierarchical Softmax CBOW / Skip-gram模

系统架构.自底向上,设备层.网络层.数据操作层.图计算层.API层.应用层.核心层,设备层.网络层.数据操作层.图计算层.最下层是网络通信层和设备管理层.网络通信层包括gRPC(google Remote Procedure Call Protocol)和远程直接数据存取(Remote Direct Memory Access,RDMA),分布式计算需要.设备管理层包手包括TensorFlow分别在CPU.GPU.FPGA等设备上的实现.对上层提供统一接口,上层只需处理卷积等逻辑,不需要关心硬件

库名称 开发语言 支持接口 安装难度(ubuntu) 文档风格 示例 支持模型 上手难易 Caffe c++/cuda c++/python/matlab *** * *** CNN ** MXNet c++/cuda python/R/Julia ** *** ** CNN/RNN * TensorFlow c++/cuda/python c++/python * ** * CNN/RNN/- *** 安装难度: (简单) –> **(复杂) 文档风格: (一般) –> **(好看.全面)

自AI人工智能诞生以来,它的领域逐步扩大,技术层面也越来越多样化,投身于该领域的人才也越来越多,那么AI行业到底需要什么样的人才?我们应该如何定位自己,找到适合的领域?3月8日晚,在飞马网线上直播中,我们有幸邀请到微软(Microsoft)高级软件工程师-李烨老师,向我们分享AI行业的现状和趋势以及如何入行AI. 以下是此次分享的主要内容: 一.AI行业现状和趋势 李烨老师以两份报告为基本依据,从宏观上分析AI行业是一个怎样的状态,再依据状态推测它的未来趋势.那么我们为什么要了解这些呢?实际上,

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 协同过滤算法是推荐系统最常用的算法之一,本文将介绍一种方法来使它可以在大型数据集上快速训练. 协同过滤算法(CF)是构建推荐系统时最常用的技术之一.它可以基于收集到的其他用户的偏好信息(协同)来自动地预测当前用户的兴趣点.协同过滤算法主要分为两种:基于记忆(memory-based)的协同过滤算法和基于模型(model-based)的协同过滤算法.一般来说,将两者融合可以获得预测准确度上的提升. 在本文中,我们将关注基于记忆的协同过滤算