featureCounts真的很厉害. 常见的参数(没什么好说的,毕竟是固定的): -a -o input_file1 -F -t -g -Q -T 关键是以下几个参数怎么设置: -f # Perform read counting at feature level -O # Assign reads to all their overlapping meta-features -M # Multi-mapping reads will also be counted. --primary #

 OCR(Optical character recognition) —— 光学字符识别,是图像处理的一个重要分支,中文的识别具有一定挑战性,特别是手写体和草书的识别,是重要和热门的科学研究方向.可惜国内的科研院所,基本没有几个高识别率的训练集——笔者联系过北京语言大学研究生一篇论文的作者,他们论文说有%90的正确识别率,结果只做了20个笔画简单的汉字(20/6753 = %0.3 常用简体汉字的千分之三),然后找了20个学生,各自手写了一遍.真的是为了论文而论文,而且很会选择样本(小而简单)

最近查看了一下redis运行状况,发现公司测试服务器的redis内存不太够用,但是实际占用内存的数据量其实不大,以前也没有这种情况,之前在cache层新增了一个防刷积分任务的逻辑才会这样,搜索一下原因,发现原来是产生了大量的内存碎片. 首先,查看redis的内存状态,要用info memory指令   2018-06-01_110028.png ps:(这个是我flushdb后的结果,反面教材来的...) 图中几个参数的意义: 1.used_memory: 已经使用了的内存大小,包括redis进

最近看到redis4支持内存碎片清理了, 之前一直期待有这么一个功能, 因为之前遇到内存碎片的解决办法就是重启, 现在终于有了优雅的解决方案.\^o^/, 这个功能其实oranagra 在2017年1月1日已经提交pr了, 相关地址: https://github.com/antirez/redis/pull/3720 版本说明: Redis 4.0-RC3 以上版本才支持的 需要使用jemalloc作为内存分配器(默认的) 功能介绍: 支持在运行期进行自动内存碎片清理 (config set

[用户信息]上海某公司 [故障描述]需要进行数据恢复的设备是一台EMC CX4的存储服务器,因为硬盘出现故障导致整个存储阵列瘫痪.整个LUN是由7块1TB的硬盘组成的RAID 5.但服务器共有10块硬盘,其中有3块是以前存储中掉线的硬盘.(服务器存储在使用过程中有硬盘掉线了,但客户只是添加了一块的新的硬盘做rebuild,并没有将掉线的硬盘拔掉,所以就多出了3块). 因客户说是存储服务器中有些硬盘有故障才导致存储服务器不可用的,所以初步判断是RAID中有硬盘掉线了.将所有硬盘交给硬件工程师检测硬

这里要求用我们自己计算得到的视差图和给的视差图作比較来比較我们得到的视差图的好坏程度,我视差图返回的值是计算得到的视差乘以3之后的图,所以在计算时我不是两个值相差大于1,而是大于3.由于两个图像都乘3了.所以要大于3.我传入的參数是两个图像的矩阵.由于我是写了一个脚本咯跑全部測例的.在脚本里边已经把图像读出来了 <span style="font-size:18px;">function [percentnumberbadpixels] = PercentBadPixels

TEXT 15 A text a day... Mar 24th 2006 From The Economist print edition The medical uses of mobile phones show they can be good for your health WHAT impact can mobile phones have on their users' health? Many people      (A)      the supposed ill effec

5G开启百亿“机器人”时代 安全与标准仍待统一 5G将会给物联网产业带来滚雪球效应,这将是数以百亿计“机器人”之间的网络. 在5G的助推下,物联网应用正在加速落地. 6月12日,CES Asia 2019在上海开幕,人工智能.汽车.智能家居领域成为关注的焦点.人工智能芯片公司地平线展示了其研发的智能物联网方案,以及智能驾驶感知解决方案.此外,一大批落地到生活中的应用也比比皆是. 比如苏宁的“智能零售”方案中,从水果货架上拿起任意水果,显示屏就能识别顾客拿的是什么,并根据底座上识别重量的装置做个减

概述: 文件系统(FS)Shell包括各种类-Shell的命令.直接和Hadoop分布式文件系统(HDFS)交互,也支持对其它文件系统的支持.比如:本地文件系统FS,HFTP FS,S3 FS,和其它.FS Shell的调用: bin/hadoop fs <args> 全部的FS shell命令都要带URI路径作为參数,URI的格式是:scheme://authority/path.假设是HDFS,则scheme是hdfs,假设是本地文件系统.则scheme是file. scheme和auth

当Redis中清理了大量的Key之后原先Redis申请的内存(used_memory_rss)将继续持有而不会释放,此时查看内存信息将会看到存在大量的内存碎片.那么,Redis的内存碎片可以清理么,该如何清理呢? 翻看了Redis的相关资料发现,Redis4版本之后开始支持内存碎片的清理,于是进行了一次测试,内容如下: 1.  搭建Redis 搭建一个Redis,版本为4.0.14.搭建步骤参考历史博文或微信公众号,步骤相对简单,没有太多幺蛾子,很快便可以搭建成功. 2.  插入一堆Key,使其

论文地址:基于DNN的语音带宽扩展及其在窄带语音自动识别中加入高频缺失特征的应用 论文代码:github 博客作者:凌逆战 博客地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/12361112.html 摘要 我们提出了一些增强技术来提高从窄带到宽带扩频(BWE)中的语音质量,解决了三个在实际应用中可能非常关键的问题,即:(1)窄带频谱和估计的高频频谱之间的不连续性,(2) 测试和训练话语之间的能量不匹配,(3)扩大了域外语音信号的带宽.通过带宽扩展语音中高频特征缺

OCR(Optical character recognition) —— 光学文字识别,是图像处理的一个重要分支,中文的识别具有一定挑战性,特别是手写体和草书的识别,是重要和热门的科学研究方向 截止笔者发文(2019.12.25),tesseract-ocr 最新发布的稳定版本是4.1.0. 而tesseract-ocr依赖于leptonica——最新稳定版本是1.78.0 安装说明 Windows(下载下来一路无脑,点下一步就好) (1)详情请移步至如下链接,下载安装: https://gi

我们可能无家可归 那天晚上和导师道别后,我们几个还聚在一起开了一个小会.当时大家觉得最坏的情况就是学院不肯让步,不能满足我们导师提出的条件.那么这样的话,我们几个只能够重新找导师了.而我们数媒专业里面,只有两个教授有资格带研究生,一个就是我们导师,另外一个教授虽说有资格带,但是我们一致认为她接收我们的可能性比较小.这里主要有两个原因,第一个原因是她每届都会带不少学生,那么再接收我们的话,势必会增加她的工作量,那么从这一点来考虑,她应该不会接收我们.第二个原因,也是我们认为最重要的一个原因就是,江

        本博客所有文章分类的总目录:[总目录]本博客博文总目录-实时更新 开源C#彩票数据资料库系列文章总目录:[目录]C#搭建足球赛事资料库与预测平台与彩票数据分析目录 本篇文章开始将逐步介绍使用C#搭建足球赛事资料库与预测平台的相关细节.还是先从数据库开始,从本文开始将逐步对每个核心实体类和数据库设计相关的内容进行讲解,并公布源代码,至于能不能跑起来,看的看个人努力.由于没有时间将所有相关业务都简述清楚,所以也只好将需求和表设计一起进行.本人也是走了很多弯路的.考虑到系统数据表很多,

1.如何追踪app崩溃率,如何解决线上闪退 当 iOS设备上的App应用闪退时,操作系统会生成一个crash日志,保存在设备上.crash日志上有很多有用的信息,比如每个正在执行线程的完整堆栈 跟踪信息和内存映像,这样就能够通过解析这些信息进而定位crash发生时的代码逻辑,从而找到App闪退的原因.通常来说,crash产生来源于两种问 题:违反iOS系统规则导致的crash和App代码逻辑BUG导致的crash,下面分别对他们进行分析. 违反iOS系统规则产生crash的三种类型: (1) 内

条款26 尽可能延后变量定义式的出现时间(Lazy evaluation) 记住: ★尽可能延后变量定义式的出现.这样做可增加程序的清晰度并改善程序效率 ---------------------------------------------------------------------- 举例说明: std::string encryptPassword( const std::string &password ) { using namespace std; string encrypt

1GBDT和LR融合      LR模型是线性的,处理能力有限,所以要想处理大规模问题,需要大量人力进行特征工程,组合相似的特征,例如user和Ad维度的特征进行组合.      GDBT天然适合做特征提取,因为GBDT由回归树组成所以, 每棵回归树就是天然的有区分性的特征及组合特征,然后给LR模型训练,提高点击率预估模型(腾讯).      例如,输入样本x,GBDT模型得到两颗树tree1和tree2,遍历两颗树,每个叶子节点都是LR模型的一个维度特征,在求和每个叶子*权重及时LR模型的分类

C++经典面试题(最全,面中率最高) 1.new.delete.malloc.free关系 delete会调用对象的析构函数,和new对应free只会释放内存,new调用构造函数.malloc与free是C++/C语言的标准库函数,new/delete是C++的运算符.它们都可用于申请动态内存和释放内存.对于非内部数据类型的对象而言,光用maloc/free无法满足动态对象的要求.对象在创建的同时要自动执行构造函数,对象在消亡之前要自动执行析构函数.由于malloc/free是库函数而不是运算符

代码如下: #include <iostream> using namespace std; int main() { char ch; char s_letter[26]={'a','b','c','d','e','f','g','h','i','j','k','l','m','n','o','p','q','r','s','t','u','v','w','x','y','z'}; char b_letter[26]={'A','B','C','D','E','F','G','H','I',

115道Java经典面试题(面中率最高.最全) Java是一个支持并发.基于类和面向对象的计算机编程语言.下面列出了面向对象软件开发的优点: 代码开发模块化,更易维护和修改. 代码复用. 增强代码的可靠性和灵活性. 增加代码的可理解性. 面向对象编程有很多重要的特性,比如:封装,继承,多态和抽象.下面的章节我们会逐个分析这些特性. 封装 封装给对象提供了隐藏内部特性和行为的能力.对象提供一些能被其他对象访问的方法来改变它内部的数据.在Java当中,有3种修饰符:public,private和pr