一.为什么要做GWAS的条件分析(conditional analysis) 我们做GWAS的时候,经常扫出一堆显著的信号,假设rs121是我们扫出来与某表型最显著相关的位点(P=1.351e-36),rs124尾随其后(6.673e-22),也是与该表型显著相关,那么这个时候,我们就有问题了:这个rs124位点是真的与该表型显著相关,还是因为rs124与rs121高度连锁不平衡(linkage disequilibrium).换句话说,rs124之所以出类拔萃,是因为它本身厉害,还是有rs12

声明 笔者近期意外的发现 笔者的个人站点http://tiankonguse.com/ 的非常多文章被其他站点转载.可是转载时未声明文章来源或參考自 http://tiankonguse.com/ 站点,因此,笔者加入此条声明. 郑重声明:这篇记录<id=667" target="_blank" style="word-wrap:break-word; word-break:normal; margin:0px; padding:0px; color:rgb(

声明 笔者近期意外的发现 笔者的个人站点http://tiankonguse.com/ 的非常多文章被其他站点转载,可是转载时未声明文章来源或參考自 http://tiankonguse.com/ 站点,因此,笔者加入此条声明. 郑重声明:这篇记录<[百度之星2014~初赛(第二轮)解题报告]JZP Set>转载自 http://tiankonguse.com/ 的这条记录:id=668" target="_blank" style="word-wrap

此前,分享了阿里巴巴.网易.百度等多家名企的JAVA面试题. 这也引来了不少程序员网友们的围观. 其中,也有相当一部分网友是已经从事Java开发好多年的程序员,当他们阅读完JAVA面试题的反应是:一个也不会. 通常这种类型的程序员已经将编程转换成了一种技能,而不是在脑海里的知识. 有人认为,面试造火箭,进去拧螺丝. 当然,也有中途放弃编程的程序员,Java从入门到放弃. 但无论如何,编程这条路总是有人在走. 也只有一种人在编程界可以混得风生水起:对编程感兴趣,能够把编程做到极致的人. 下面我给程

近日,开发者头条上分享了一篇"小米java第二轮面经",有很多的java程序员表示非常有兴趣. 下面l就和各位分享小米java第二轮面经(华为java工程师笔试面试题可以看文章某尾): 0.谈谈对Spring的认识 1.java集合的继承关系 2.你知道CLOSE_WAIT这个状态吗? 3.谈谈你对jvm.java内存模型的认识? 4.Java里的红黑树是怎么实现的? 5.谈一下对strust2的理解 6.IOC最大的好处是什么呢? 7.长连接与短连接有什么区别? 8.HashMap怎

2014-01-05 第二轮迭代团队内成员分数如下(依据分数分配规则以及团队会议协商所得结果): 吴渊渊 23 汪仁贵 21.5 高小洲 19.5 聂建 22.5 吕家辉 23.5 程志 10

1.引言 1.1测试报告目的 被测试报告为wwnjld小组我们的时间管理软件的第二轮迭代所写的软件测试报告.在经过本小组大家不懈的努力之下,我们小组第二轮迭代的产品终于新鲜出炉了.这次测试小组的主要成员与上次相同. 1.2项目背景 我们小组的软件的任务是写一个小巧轻便的时间管理软件.首先,我们在第一轮迭代的基础上完善了原先软件的功能:其次,我们的界面也想比较与第一轮迭代的产品而言也有所改进:最后,就是软件的优化要比以前的版本更加的好. 2.测试项目 由于种种的问题,我们软件的大部分功能在第一轮迭

Z.XML第二轮迭代任务初步分配新鲜出炉,请关注! 以上便是任务分配列表,队员们会按照进度每天更改任务进度 当然,根据敏捷开发的方法,我们将在开发过程中根据情况迅速调整任务分配,以适应当时问题. Z-XML加油!

前言 最近放在阳台的花草被啥东西给吃了,然后厨房挂在墙上的小虾米也不知道咋的被抓破吃光了(我怀疑是隔隔壁两条泰迪),所以打算做个简单的项目,教训一下偷吃贼.时间比较仓促,内容比较多,能力有比较有限,好好写是不可能好好写的,这辈子都不可能的好好写的,只能糊弄一下这样子. [Figure 1. 远在天国的熊童子] 一.项目概览 DFRobot万物互联大赛第二轮的比赛更加开放,提供了多种不同的模块,就看每个人戴着脚铐跳舞,详细要求及介绍请看论坛帖子. 如前文所述,本项目起源自种的花草和小虾米被吃了,所

行情数据显示,比特币于14日23时30分再次突破40000美元,市值回升至7400亿美元.根据行情频道数据,比特币于14日2时展露上行态势,价格于34000美元附近起跳,至12时站上37000美元.此后,该加密货币进一步向上发力,于21时正式突破39000美金,24小时涨幅扩大近13%.至23时30分,比特币重回40000美元,抹去1月11日大部分跌幅.受大盘走高影响,BGV.BCH.ETH.LTC等加密货币价格飙升.其中,ETH再次突破1200美元,日内上涨12%. 受大盘暴涨影响,NGK旗下

在Kafka中应用了大量的延迟操作但在Kafka中 并没用使用JDK自带的Timer或是DelayQueue用于延迟操作,而是使用自己开发的DelayedOperationPurgatory组件用于管理延迟操作,Kafka这类分布式框架有大量延迟操作并且对性能要求及其高,而java.util.Timer与java.util.concurrent.DelayQueue的插入和删除时间复杂度都为对数阶O(log n)并不能满足Kafka性能要求,所以Kafka实现了基于时间轮的定时任务组件,该时间轮

在因子分析(Factor analysis)中,介绍了一种降维概率模型,用EM算法(EM算法原理详解)估计参数.在这里讨论另外一种降维方法:主元分析法(PCA),这种算法更加直接,只需要进行特征向量的计算,不需要用到EM算法. 假设数据集表示 m 个不同类型汽车的属性,比如最大速度,转弯半径等等. 对于任意一辆汽车,假设第 i 个属性和第 j 个属性 xi 和 xj 分别以 米/小时 和 千米/小时 来表示汽车的最大速度,那么很显然这两个属性是线性相关的,所以数据可以去掉其中一个属性,即在 n-

Thundersoft|中科创达软件股份有限公司  http://www.thundersoft.com/index.php 原文:http://tech.hexun.com/2017-08-29/190624378.html 如果说移动智能终端是我们抓住的第一波机遇,那么现在重要的是能否抓住第二.第三波.”中科创达(300496,股吧)副总裁杨宇欣日前接受上证报记者采访时表示:“目前我们十分看好汽车智能化和IOT(物联网)的市场.公司的技术定位也在演进,从操作系统拓展到人工智能和边缘计算,且都

Day 0 复习数论,复习网络流,复习动态DP,复习ac自动机,复习后缀自动机- Day 1 进考场,得到解压密码,跟时事热点没有什么关系. 感觉键盘有点难受,右半部分包括退格.方向键.回车都比较黏.特别是退格按下去要1s1s1s才上来.考虑着要不要申请换键盘,开始看题. 然后看第一题,感觉有点复杂. 看第二题,感觉更复杂. 看第三题,没看懂题意. 回来写第一题.写完后测了下极限数据n=64n=64n=64,发现kkk不管取多少都只输出100000000...100000000...100000

题目描述:小度和小良最近又迷上了下棋.棋盘一共有N行M列,我们可以把左上角的格子定为(1,1),右下角的格子定为(N,M).在他们的规则中,“王”在棋盘上的走法遵循十字路线.也就是说,如果“王”当前在(x,y)点,小度在下一步可以移动到(x+1, y), (x-1, y), (x, y+1), (x, y-1), (x+2, y), (x-2, y), (x, y+2), (x, y-2) 这八个点中的任意一个. 小度觉得每次都是小良赢,没意思.为了难倒小良,他想出了这样一个问题:如果一开始“王

题目描述:一个{1, ..., n}的子集S被称为JZP集,当且仅当对于任意S中的两个数x,y,若(x+y)/2为整数,那么(x+y)/2也属于S.例如,n=3,S={1,3}不是JZP集,因为(1+3)/2=2不属于S.但是{1,2,3}的其他子集都属于S,所以n=3时有7个JZP集给定n,求JZP集的个数. 输入:第一行为T,表示输入数据组数.每组数据包含一行整数n.限制条件:1<=T<=10^5,1<=n<=10^7 输出:对第i组数据,输出Case #i:然后输出JZP集的

选取N幅同类目标物体的二维图像,并用上一篇博文的方法标注轮廓点,这样就得到训练样本集: 由于图像中目标物体的形状和位置存在较大偏差,因此所得到的数据并不具有仿射不变性,需要对其进行归一化处理.这里采用Procrustes分析方法对样本集中的所有形状集合进行归一化.形状和位置的载体还是样本点的空间坐标.      普氏分析法是一种用来分析形状分布的方法.数学上来讲,就是不断迭代,寻找标准形状(canonical shape),并利用最小二乘法寻找每个样本形状到这个标准形状的仿射变化方式.(可参照维

Problem Description 小度和小良最近又迷上了下棋.棋盘一共有N行M列,我们可以把左上角的格子定为(1,1),右下角的格子定为(N,M).在他们的规则中,“王”在棋盘上的走法遵循十字路线.也就是说,如果“王”当前在(x,y)点,小度在下一步可以移动到(x+1, y), (x-1, y), (x, y+1), (x, y-1), (x+2, y), (x-2, y), (x, y+2), (x, y-2) 这八个点中的任意一个. 图1 黄色部分为棋子所控制的范围 小度觉得每次都是小

[注意:本文中所有的傅里叶变换和反变换均含对称因子$\frac{1}{\sqrt{2\pi}}$,且$z=e^{-ik\omega}$] 1. 多分辨率分析 1.1 概念 多分辨率分析指的是一系列$L^2(R)$的子空间$V_j$,每个子空间$V_{j+1}$都是它“上一级”子空间$V_j$的“精细化”: (i) $V_j\subset V_{j+1}$    # 子空间逐级嵌套 (ii) $\overline{U_{j \in Z}V_j}=L^2(R)$  # 所有子空间的并“构成”$L^2

For many programs, developing a mathematical model of running timereduces to the following steps:■Develop an input model, including a definition of the problem size.■ Identify the inner loop.■ Define a cost model that includes operations in the inner