实验材料 构建的群体,或自然群体,如各地方品种. RAD文库构建 提取DNA后,构建文库,简要步骤如下: ① 限制性内切酶TaqI酶切: ② 连接P1接头: ③ DNA随机打断片断化: ④ 目的片段回收与末端修复: ⑤ 连接P2接头: ⑥ RAD片段富集: ⑦ 上机测序. 参考:Rapid and cost-effective polymorphism identification and genotyping using restriction site associated DNA (RAD

欢迎关注公众号:bin的技术小屋,本文图片加载不出来的话可查看公众号原文 本系列Netty源码解析文章基于 4.1.56.Final版本 1. 前文回顾 在前边的系列文章中,笔者为大家详细剖析了 Reactor 模型在 netty 中的创建,启动,运行,接收连接,接收数据,发送数据的完整流程,在详细剖析整个 Reactor 模型如何在 netty 中实现的过程里,我们或多或少的见到了 pipeline 的身影. 比如在 Reactor 启动的过程中首先需要创建 NioServerSocketCh

重装的时候,不要删除c盘C:\ProgramData下的guid目录.以便完整卸载旧版本. 控件安装的生成的目标文件路径 C:\Users\Public\Documents\Embarcadero\Studio\14.0\BPL C:\Users\Public\Documents\Embarcadero\Studio\14.0\DCP C:\Users\Public\Documents\Embarcadero\Studio\14.0\HPP C:\Users\Public\Documents\E

当程序中出现异常时,JVM会依据方法调用顺序依次查找有关的错误处理程序. 可使用printStackTrace 和 getMessage方法了解异常发生的情况: printStackTrace:打印方法调用堆栈. 每个Throwable类的对象都有一个getMessage方法,它返回一个字串,这个字串是在Exception构造函数中传入的,通常让这一字串包含特定异常的相关信息. 示例程序 // UsingExceptions.java // Demonstrating the getMessag

当我们使用js时,经常会遇到事件传播流程的问题,下面我说一下我的观点. 在js触发某个事件时会相应生成一个事件对象,而这个事件对象则会根据DOM事件流的方向进传递,而传递的顺序如下图所示: 事件对象会随着DOM事件流从Window依次向下,最终传递给事件目标.但是在这个过程开始之前,事件对象的传递路径需要先被确定下来.一旦确定了传播路径,事件对象就会经过一个或多个事件阶段.有三个事件阶段:捕获阶段,目标阶段和冒泡阶段. 这个传递路径是一个有序的列表,里面包含了传递到事件目标需要经过的节点.而传递

一 分步光束传播方法 到目前为止,人们已经设计出传播算法,用于模拟通过真空和通过可用光线矩阵描述的简单光学系统的传播. 其中分步光束传播方法除了描述上述传播过程,还有更复杂的应用,包括:部分时间和空间相干光源.通过确定结构(如光纤)和集成光学设备的相干传播.通过随机介质(如大气湍流)的传播等. 分步光束传播方法包括: 两步传播方法:分两个步骤估算菲涅尔衍射积分,网格间隔可以通过两个传播的距离进行调整: 角频谱传播方法:使用了菲涅尔衍射积分卷积形式的一些代数运算,运算引入了一个直接设定观察面网格间

注:本文来源  可译网 事件冒泡是你在学习javaScript旅途中遇到的一个术语,它涉及到当一个元素被另一个元素嵌套时调用事件处理的顺序,并且两个元素注册了同一个事件(例如,点击事件). 但是事件冒泡仅仅是难题的一部分.它经常和事件捕获和事件传播一起被提及,并且对这三个概念有着很深的了解是学习javaScript事件必不可少的,例如,假如你想实现事件委托. 在这篇文章中,我会解释这些术语,并展示它们如何组合在一起.我还将向您展示如何对JavaScript事件流的基本了解可以让您对应用程序进行细

前言 在本篇章,我们将专门针对LSTM这种网络结构进行前向传播介绍和反向梯度推导. 关于LSTM的梯度推导,这一块确实挺不好掌握,原因有: 一些经典的deep learning 教程,例如花书缺乏相关的内容 一些经典的论文不太好看懂,例如On the difficulty of training Recurrent Neural Networks上有LSTM的梯度推导但看得我还是一头雾水(可能是我能力有限..) 网上关于LSTM的梯度推导虽多,但缺乏保证其正确性的验证实验 考虑到上述问题,本篇章

[源码解析] Pytorch 如何实现后向传播 (2)---- 引擎静态结构 目录 [源码解析] Pytorch 如何实现后向传播 (2)---- 引擎静态结构 0x00 摘要 0x01 Engine 0x02 GraphRoot 2.1 构建 2.2 作用 0x03 GraphTask 3.1 定义 3.2 outstanding_tasks_ 3.2.1 任务结束 3.2.2 增加 3.2.3 递减 3.3 keep_graph 3.4 dependencies_ 3.5 not_ready

没有关于erlang interface ,继续寻找吧... --------------------------------------------------------------- erl -noshell -pa erlpath  -s hello(hello.beam) start(in hello.erl) 这个脚本需要使用绝对路径指向包含 hello.beam erlang shell #ls.sh#!/bin/bashls > sunexit 0 %%echo.erl-modu

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BAT 前端开发面经 —— 吐血总结   目录 1. Tencent 2. 阿里 3. 百度 更好阅读,请移步这里 聊之前 最近暑期实习招聘已经开始,个人目前参加了阿里的内推及腾讯和百度的实习生招聘,在此总结一下一是备忘.总结提升,二是希望给大家一些参考其他面试及基础相关可以参考其他博文: Questions of FE Web basis summary FE knowledge fragment 每位面试官的面试时间基本都在 40-80 分钟,下面先简要介绍各个面试流程,问题详情见具体公司分

http://wgcode.iteye.com/blog/1007623 第二章 入门 1.所有的变量都必须以大写字母开头,如果要查看某个变量,只要输入变量的名字即可,如果一个变量被赋予值,就称为绑定变量,否则被称为自由变量,一开始所有变量都是自由的. 有一点像Java中的常量,这就是为什么用大写字母的原因. 2.  “=” 近似于一个赋值操作符,是一个模式匹配运算符,当X是自由变量未被赋值时“=”是赋值运算符,否则是模式匹配运算符. 3. “/”除号永远返回浮点数. 4. 原子用来表示不同的非

  YBC的云计算思维 计算机基础 一 计算机由5大单元组成 输入单元(鼠标 键盘) 存储单元(硬盘 内存) 逻辑单元(CPU) 控制单元(主板) 输出单元(显示器 音响 打印机) CPU CPU主要由控制单元.逻辑单元和存储单元三部分组成 ① 超线程 超线程技术;指在一颗CPU 同时执行多个程序而共同分享一颗CPU 内的资源.真实在CPU 中仅仅多加了一块逻辑处理单元. 超线程的使用必须让主板.软件全部支持才可以进行使用 ② 多核心技术 利用多核心的累加方式提高CPU 的速度. SMP ( S

引言 本博客摘自Mr.Liu,原帖请点击这里. 感谢Mr.Liu,这个文章很充分的描述了计算机网络的核心知识点. 我还在学习中,所以没有进行自己的转述.图片因为是copy代码而没有获得,想看更详尽的,请看原帖. 概述 计网到底是个啥 计网发展简史 计算机网络的发展(四个阶段) 计网的层次结构 层次结构下的两个模型 现代互联网的网络拓扑 计网的性能指标 网络接口层 物理层 数据链路层 数据链路层的差错检测 最大传输单元MTU 以太网协议 网络层 IP协议 IP协议的转发流程 ARP协议与RARP协

摘要 本文是手势识别输入事件处理的完整学习记录.内容包括输入事件InputEvent响应方式,触摸事件MotionEvent的概念和使用,触摸事件的动作分类.多点触摸.根据案例和API分析了触摸手势Touch Gesture的识别处理的一般过程.介绍了相关的GestureDetector,Scroller和VelocityTracker.最后分析drag和scale等一些手势的识别. 输入源分类 虽然android本身是一个完整的系统,它主要运行在移动设备的特性决定了我们在它上面开的app绝大数

今天打算写写关于 IM 去中心化涉及的架构模型变化和设计思路,去中心化的概念就是说用户的访问不是集中在一个数据中心,这里的去中心是针对数据中心而言的. 站在这个角度而言,实际上并非所有的业务都能做去中心化设计,对于一致性要求越高的业务去中心化越难做.比如电商领域的库存就是一个对一致性要求很高的业务,不能超卖也不能少卖,这在单中心容易实现,但多中心纯从技术层面感觉无解,可能需要从业务和技术层面一起去做个折衷. 反过来看 IM 的业务场景是非常适合做去中心化设计的,因为其业务场景都是弱一致性需求.打

很多情况下大家都采用实际测量的数据进行定位算法的性能分析和验证,但是实际测量的工作量太大.数据不全面.灵活性较小,采用仿真的方法获取RSS数据是另一种可供选择的方式.本文介绍射线跟踪技术的基本原理,以及如何得到用于定位仿真的RSS数据.在此基础上得到位置指纹库与一组测试数据,用于以后定位算法的验证.(本文的原理介绍并不严谨,但求快速理解) 对数距离损耗模型 在自由空间中,没有任何障碍物,信号从发射源向四面八方呈球面形状发射出去,各个方向上没有任何区别,因此信号的功率和距离的平方呈反比:\(P \

怎么理解js中的事件委托 时间 2015-01-15 00:59:59  SegmentFault 原文  http://segmentfault.com/blog/sunchengli/1190000002487141 主题 jQuery 随着DOM结构的复杂化和Ajax等动态脚本技术的运用,事件委托自然浮出了水面.jQuery为绑定和委托事件提供了.bind()..live()和.delegate()方法.本文在讨论这几个方法内部实现的基础上,展示它们的优劣势及适用场合. 事件委托 事件委托

1. 给页面上的某个元素绑定事件,最初采用下面的方式实现: $(‘selector’).click(function(){ //code }); 缺点: 不能同时绑定多个事件,不能绑定动态的元素. 后来接触到了on.bind.live.delegate,以下是对它们的一些探究. 2. bind(type,[data],fn),为每个匹配元素的特定事件绑定事件处理函数,是直接绑定在元素上 说明: type: 含有一个或多个事件类型的字符串,由空格分隔多个事件.比如"click"或&quo